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二手校服反而更安全?英研究:新校服化學濃度高恐令年輕癌症激增

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二手校服反而更安全?英研究:新校服化學濃度高恐令年輕癌症激增
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二手校服反而更安全?英研究:新校服化學濃度高恐令年輕癌症激增

2026年05月09日 15:20

英國一份最新發表的研究揭露,標榜「防漬」、「免熨燙」、「持久防水」的校服,可能是導致年輕世代癌症發病率急劇上升的潛在元兇。

癌症年輕化

據外媒報道,根據英國癌症研究中心(ICR)與倫敦帝國理工學院聯合發表在《英國醫學委員會癌症》(BMJ Oncology)期刊上的研究,過去數十年間,50 歲以下人群的癌症發病率正以令人費解的速度攀升。

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單是 2023 年,英國就有約 3.1 萬名中青年人確診癌症。包括乳癌、腸癌、甲狀腺癌、子宮內膜癌在內的 11 種癌症,呈現出顯著的年輕化趨勢。

「永久化學品」

單純以體重指數(BMI)上升已無法完全解釋「斷崖式」增長的病因,科學家開始注意到「PFAS」(全氟和多氟烷基物質),因在自然環境和人體內極難降解,被稱為「永久化學品」。它們隱藏在不粘鍋塗層、快餐包裝紙,以及校服之中。

示意圖。設計圖片

示意圖。設計圖片

為了追求防潑水效果或抗污性能,製造商在織物表面噴塗了大量的全氟醇類物質。英國綠黨議員貝內特對此表達憂慮,「孩子們不僅是在穿校服,他們是在一個充斥著微塑膠、農藥和『永久化學品』的化學環境下長大,這些物質在體內不斷堆積,就像慢性中毒。」

示意圖。設計圖片

示意圖。設計圖片

合成纖維服裝散發PFAS 顆粒

科學家實驗發現,合成纖維服裝僅在日常穿著和走動時,每克織物在 20 分鐘內就能向空氣中散發約 400 根微纖維。貝內特描述:「當你穿著校服外套奔跑時,大口呼吸會讓這些微小的微塑膠和 PFAS 顆粒直接進入肺部,進而滲透進血液。再加上孩子們偶爾用手觸碰衣服後再摸嘴,這些化學物質也會被攝入體內。」

示意圖。設計圖片

示意圖。設計圖片

二手貨反而更安全

專家建議,如果擔心新校服裡的化學殘留,最好的辦法竟然是尋找「二手的舊校服」。因為 PFAS 雖然持久,但經過反覆多次洗滌,殘留在纖維表面的化學品濃度會顯著降低。那些穿得發舊、甚至洗得發白的校服,在化學安全性上反而優於專櫃裡那些嶄新筆挺、帶著化學香氣的防污套裝。

美國威斯康星大學研究人員近日在《自然·神經科學》期刊發表論文,揭示大腦無需全身進入睡眠狀態,也能在局部區域實現類似睡眠的生物性修復,顛覆人類對「休息」的傳統認知。

睡眠一直被視為「還債」 

長久以來,學界普遍認為睡眠本質上是「還債」——我們清醒的每一小時都會在大腦內堆積代謝廢物,只有夜間睡眠才能償還這些「債務」。其中較主流的理論是「突觸穩態假說」:清醒狀態下,神經元之間的連接會持續強化,每一次學習、處理信息或作出反應,都會在神經網絡中留下微小分子印記。到了晚上,神經網絡飽和、信號過度激活,效率開始下降。非快速眼動睡眠正是大腦的「清理」時段——突觸被選擇性削弱,釋放局部睡眠壓力,讓神經回路重置,為次日學習工作做好準備。

一旦缺少這一重置過程,認知能力會大幅衰退,這也是睡眠不足損傷記憶、削弱學習能力的根本原因。此前,人們一直認為這種重置必須讓整個大腦進入深度睡眠的慢波同步振盪狀態。

局部誘導慢波即可緩解睡眠壓力

威斯康星大學的研究團隊利用小鼠實驗推翻上述固有認知。研究人員事先對小鼠神經元進行基因改造,使其表達一種名為視蛋白的光敏蛋白,隨後將微型光纖植入小鼠大腦皮層。他們採用光遺傳學技術,通過光脈衝調控特定神經元的活動。

在睡眠剝奪小鼠的感覺運動皮層中,研究人員人為誘導出0.5至1赫茲的神經元放電模式——該低頻節律與自然睡眠中非快速眼動慢波的頻率完全相同,而小鼠大腦其餘區域保持活躍,全程處於清醒狀態。結果顯示,干預區域內的局部睡眠壓力分子標記物顯著下降。

局部休息而非全腦休眠

研究證明,僅在局部神經回路建立非快速眼動睡眠節律,就足以緩解該區域的睡眠壓力並恢復神經功能。這並非啟示人類從此可以不用睡覺,而是更新了對睡眠的認知:神經休息並非一個不可分割的系統性狀態,而是一個可以分區域進行的生理過程。睡眠的修復效果不在於關閉整個大腦,而是在正確的位置複刻正確的神經振盪節律。

僅在局部神經回路建立非快速眼動睡眠節律,就足以緩解該區域的睡眠壓力並恢復神經功能。資料圖片

僅在局部神經回路建立非快速眼動睡眠節律,就足以緩解該區域的睡眠壓力並恢復神經功能。資料圖片

行為學測試進一步印證了該結論。接受干預的小鼠僅在依賴受刺激神經回路的觸覺任務中恢復表現,其餘由未干預腦區負責的認知任務能力並未改善。換言之,視覺皮層可以處於「休息狀態」,而運動皮層同步保持高強度運轉。

探究不同皮層區域是否獨立累積睡眠壓力

科研團隊接下來將重點探究:在日常不同認知需求下,不同皮層區域是否會獨立累積各自的睡眠壓力。若該猜想成立,那麼睡眠的生物學機制將比以往任何模型所揭示的都更加模塊化,也更值得深入挖掘。

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