追问weekly | 过去一周，脑科学领域有哪些新发现？ Vol.51

█ 神经科学

Science：压力下的小鼠更爱“男伴”？

PV中间神经元是疼痛强度编码的关键

单神经元机制揭示工作记忆如何转化为长期记忆

记忆如何让你对高热量食物欲罢不能？

多巴胺通过不同受体调节动机和强化学习

神经元信息整合的进化机制：从化学同步到量子相干

焦虑的神经密码：老鼠如何标记危险

海马体通过“离线学习”优化记忆

█ 认知科学

隐私保护新工具：AI识别技术的风险评估模型

大脑发育迟缓可能导致年轻人饮食失调

心智模型如何统一大脑认知活动

深度神经网络内置“奥卡姆剃刀”原则

为何我们偏爱曲线胜过直线？

你的手“变大”后会感觉物体更重

人工智能与社会的共同进化：反馈循环的挑战与机遇

听对了音乐，注意力提升不是梦！

机器学习模型助力识别更年期女性认知衰退

AI打假神器：99%准确率识别假新闻

OpenAI Whisper在嘈杂环境中超越人类语音识别能力

机器学习算法显著提升专家决策评估准确性

心盲症患者大脑视觉区域仍能激活，但无法形成清晰图像

步态手势：未来AR控制的新方式

失语症患者的时态表达难题：语言差异是关键

减少AI偏见，社会语言学是关键

█ 大脑健康

Cell：抑郁症的遗传风险因素跨越种族

对孤独的反思，才是抑郁症的隐形推手

快速抗抑郁新突破：发现低副作用药物靶点

机器学习揭示大学生焦虑抑郁症风险因素

记忆控制可塑性：PTSD恢复的关键

听力下降可能是帕金森病的早期信号

大脑DNA修复新机制：氧化应激如何影响神经元健康

三种心理特征影响衰老过程中的认知和大脑健康

自噬调节葡萄糖代谢，防止神经元死亡

从肠道入手，基因治疗为巴顿病患儿延长生命

基因编辑技术显著延长朊病毒病小鼠寿命

无需抽血，眼底拍照即可预测中风

2D摄像头精准诊断睡眠障碍，准确率高达92%

█ AI驱动科学

Nature：新模型实现101种语言的直接语音翻译

Nature：MUSK，整合多模态数据提升癌症预后预测

无需手术取出！新型电极助力大脑自我修复

可拉伸微电极阵列革新类器官电生理信号监测

新型软生物电子传感器植入物实现大脑发育监测

精确时间编码是人类听觉的关键

人体运动变电力：舒适可穿戴技术的未来

AI工具MISO通过多模态空间组学分析揭示癌症细胞特征

超声波微泡技术增强抗癌免疫反应

深度学习模型改善乳腺癌预后预测

随机泰勒导数估计器：8分钟解决百万维问题

微软新模型rStar-Math：数学推理能力超越OpenAI

TeamCraft：基于Minecraft的多模式多代理AI训练与测试平台

BALANCE：去中心化联邦学习的安全守护者

TidyBot++：开源全向机械手，轻松搞定家务的机器人助手

神经形态芯片：节能计算的未来

尖峰神经网络新训练方法大幅降低能耗

*如需定位对应内容，请使用微信的检索功能

（点击右上方三点，找到查找页面内容按钮）

神经科学

Science：压力下的小鼠更爱“男伴”？

西安交通大学的研究人员发现，小鼠大脑中的性别二态多巴胺（DA）回路会影响其社会性偏好。在正常无压力条件下，雄性和雌性小鼠都倾向于与雌性互动，但在生存压力下，这种偏好会逆转，转而偏好与雄性互动。研究团队通过双色光纤光度测量钙记录以及对腹侧被盖区（VTA）多巴胺能神经元的投影特异性化学遗传学和光遗传学操作，揭示了这些性别二态性多巴胺回路的作用。

▷性别二态性多巴胺回路决定社会性偏好。Credit: Science (2025).

研究团队使用双色光纤光度测量钙记录（dual-color fiber photometry calcium recordings）和投影特异性化学遗传学及光遗传学操作来观察VTA DA神经元的活动。研究发现，压力源如三甲基噻唑啉（TMT）、情境恐惧调节或听觉暗示会激活VTA DA神经元，导致小鼠的社交偏好从雌性转向雄性。具体来说，VTA DA神经元向伏隔核（NAc）的投射在正常情况下促进雌性偏好，而向内侧视前区（mPOA）的投射则在生存威胁下介导雄性偏好。研究还发现，VTA DA神经元的激活与这些偏好变化密切相关，化学遗传学激活VTA DA神经元增强了雄性偏好，而抑制则阻止了压力诱导的偏好转变。研究发表在 Science 上。

#神经科学 #多巴胺回路 #社交偏好 #压力反应 #VTA

阅读更多：

Wei, Anqi, et al. “Sexually Dimorphic Dopaminergic Circuits Determine Sex Preference.” Science, vol. 387, no. 6730, Jan. 2025, p. eadq7001. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adq7001

PV中间神经元是疼痛强度编码的关键

疼痛是人类痛苦的主要来源，准确评估和有效治疗疼痛具有挑战性。中国科学院心理研究所的研究团队通过跨物种实验，结合伤害性和非伤害性感觉刺激、神经记录技术和光遗传学方法，揭示了初级体感皮层（S1）中的小清蛋白（PV）中间神经元如何优先编码疼痛强度并驱动伤害性诱发伽马振荡（GBO）。

▷人类和啮齿动物中伤害性诱发 GBO 的神经机制。Credit: Zhang Fengrui

研究团队使用了一系列体感刺激（伤害性和非伤害性）、神经记录技术（人类高密度脑电图；啮齿类动物硅探针和钙成像）和光遗传学方法（单独或与小鼠电生理学同时进行）。他们发现，GBO在人类中独立于刺激强度编码疼痛强度，S1中的GBO由中间神经元的尖峰触发，PV阳性中间神经元优先追踪疼痛强度。钙成像表明PV中间神经元而不是锥体细胞优先追踪疼痛强度。后续光遗传学操作表明，激活或抑制 PV 中间神经元可以改变伤害性诱发的 GBO 和相关的疼痛相关行为。这些发现提供了因果证据，表明S1中的PV中间神经元生成优先编码疼痛强度的GBO，为基于GBO的靶向疼痛治疗奠定了坚实基础。研究发表在 Neuron 上。

#神经科学 #疼痛编码 #PV中间神经元 #伽马振荡 #光遗传学

阅读更多：

Yue, Lupeng, et al. “Neuronal Mechanisms of Nociceptive-Evoked Gamma-Band Oscillations in Rodents.” Neuron, vol. 0, no. 0, Jan. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.12.011

单神经元机制揭示工作记忆如何转化为长期记忆

工作记忆（WM）和长期记忆（LTM）通常被视为独立的认知系统，但它们之间存在哪些潜在联系？Cedars-Sinai 医学中心及其他机构的研究人员，包括 Daume 和 Kamiński 等，通过记录癫痫患者内侧颞叶中单个神经元的活动，研究了这两种记忆系统的相互作用。研究发现，海马体中相同的神经元机制同时支持工作记忆和长期记忆的编码。

研究人员对 41 名癫痫患者进行了实验，通过植入电极记录其内侧颞叶（包括海马体和杏仁核）中单个神经元的活动。患者首先完成一项工作记忆任务，随后完成一项长期记忆任务，研究人员比较了两种任务中的神经元活动。研究发现，海马体中类别选择性神经元的持续活动能够预测长期记忆的形成。此外，与长期记忆相关的神经元在工作记忆活动强烈时反应更为活跃。这表明，海马体中相同的神经元机制同时支持工作记忆和长期记忆的编码。研究发表在 Neuron 上。

#神经科学 #工作记忆 #长期记忆 #海马体 #单神经元机制

阅读更多：

Daume, Jonathan, et al. “Persistent Activity during Working Memory Maintenance Predicts Long-Term Memory Formation in the Human Hippocampus.” Neuron, vol. 112, no. 23, Dec. 2024, pp. 3957-3968.e3. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.09.013

记忆如何让你对高热量食物欲罢不能？

记忆如何影响饮食行为和体重？莫内尔化学感官中心的Guillaume de Lartigue及其团队通过实验小鼠模型，首次揭示了海马体（hippocampus）中特定神经元群如何编码糖和脂肪的记忆，并直接影响食物摄入和体重。

研究团队使用活动依赖性基因捕获技术（activity-dependent genetic capture），识别了海马体背侧（dHPC）中对脂肪和糖有反应的神经元群。糖反应神经元编码了糖的空间位置记忆，而脂肪反应神经元则增强了脂肪摄入的偏好和动机。通过沉默这些神经元，研究人员发现小鼠对糖的记忆和摄入减少，体重增加也得到了控制。相反，重新激活这些神经元则增加了食物摄入。这些发现表明，食物记忆在饮食行为和代谢健康中扮演了重要角色。研究发表在 Nature Metabolism 上。

#神经科学 #食物记忆 #肥胖 #海马体 #活动依赖性基因捕获

阅读更多：

Yang, Mingxin, et al. “Separate Orexigenic Hippocampal Ensembles Shape Dietary Choice by Enhancing Contextual Memory and Motivation.” Nature Metabolism, Jan. 2025, pp. 1–21. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42255-024-01194-6

多巴胺通过不同受体调节动机和强化学习

多巴胺在动机和强化学习中的作用已被广泛研究，但其在细胞和神经回路水平的具体机制尚不明确。美国国家心理健康研究所、匹兹堡大学等机构的研究人员，包括Hugo Tejeda和Zachary Freyberg，通过开发新型小鼠模型和电生理学技术，揭示了多巴胺D3和D1受体在奖励相关行为中的不同作用。

▷Credit: Nature Neuroscience (2024).

研究团队首先开发了一种新型小鼠品系，能够选择性删除伏隔核（nucleus accumbens）中的D3受体，同时保留其他多巴胺受体。通过行为实验，研究人员发现删除D3受体显著降低了小鼠的动机行为，如为获取食物奖励而努力的意愿，但对强化学习的影响较小。电生理学实验进一步表明，D3受体通过调节伏隔核神经元的生理活动来影响动机，而D1受体则通过不同的机制调节强化学习。研究还发现，D3和D1受体在神经元中的生理作用不重叠，表明多巴胺信号在同一细胞类型中通过不同受体实现功能分区。这一发现为理解多巴胺在奖励相关行为中的作用提供了新的视角，并可能为治疗动机障碍相关的精神疾病（如抑郁症）提供新的靶点。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

#神经科学 #多巴胺 #动机 #强化学习 #伏隔核

阅读更多：

Enriquez-Traba, Juan, et al. “Dissociable Control of Motivation and Reinforcement by Distinct Ventral Striatal Dopamine Receptors.” Nature Neuroscience, vol. 28, no. 1, Jan. 2025, pp. 105–21. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-024-01819-9

神经元信息整合的进化机制：从化学同步到量子相干

神经元信息整合是大脑功能的核心，但其进化机制尚不完全清楚。为了探索这一问题，研究人员通过化学、电磁和量子三种同步方式，分析了神经元如何整合信息以增强环境适应性。研究团队来自富山大学医院、东亚大学、富山大学医学与药学研究生院和旭川医科大学等机构。

▷三种类型的同步： （A）化学同步、 （B）电磁同步和（C）量子同步。 (A)慢速化学同步涉及体积传输，利用粒子的随机运动。 (B)快速电磁同步不仅包括通过动作电位的突触传递，还包括电间隙和触觉耦合。 (C)瞬时量子同步被提出涉及髓鞘内产生的纠缠光子和离子通道内产生的离子相干性。然而，应该指出的是，目前尚不清楚离子通道的一种类型——电气间隙中是否会产生离子相干性。虚线箭头表示量子同步的潜力，这是薛定谔提出的一个深刻的问题，可以在生命进化中带来秩序以对抗熵的增加。Credit：Frontiers in Neuroscience

这项研究的关键方法是分析神经元信息整合的三种同步方式：化学同步、电磁同步和量子同步。化学同步涉及神经递质（如多巴胺和乙酰胆碱）的扩散释放，导致传输延迟几毫秒。电磁同步包括动作电位（action potentials）、电间隙连接（electrical gap junctions）和触觉耦合（ephaptic coupling），允许快速同步。量子同步则假设涉及离子通道通过期间的离子相干性和光子纠缠，提供瞬时非局域相干态。研究结果表明，神经元可能已经从较慢的化学扩散进化为快速的时间同步，离子通过皮质GABA能网络内的间隙连接可能促进快速伽玛带同步和量子相干。这一研究为理解神经元信息整合的生理机制提供了新的视角，未来可能有助于开发新的神经技术。研究发表在 Frontiers in Neuroscience 上。

#神经科学 #神经元同步 #量子相干 #信息整合 #神经技术

阅读更多：

Shibata, Takashi, et al. “Evolutionary Origins of Synchronization for Integrating Information in Neurons.” Frontiers in Cellular Neuroscience, vol. 18, Jan. 2025. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fncel.2024.1525816

焦虑的神经密码：老鼠如何标记危险

老鼠在经历威胁后会绘制出要避开的地方的神经地图，并在表现出与担忧相关的行为时思考这些位置。美国明尼苏达大学的 A. David Redish 及其团队通过让老鼠在L形轨道上导航，观察其在面对模拟捕食者的机器人时的行为变化，揭示了这一现象。

▷一只在角落里偷看的老鼠担心走廊尽头的机器人。Credit: Redish Lab, University of Minnesota

研究人员让老鼠在L形轨道上导航，轨道的另一端有食物，但部分隐藏在拐角处的是一个机器人，前面有爪子，尾巴像毒刺，模拟捕食者。当老鼠接近食物时，机器人有时会模拟攻击，导致老鼠表现出回避行为。实验中的一些老鼠被植入了探针来监测海马体，特别是“位置细胞”的活动。研究发现，当老鼠犹豫时，与机器人和食物位置相关的位置细胞活动增加，表明存在接近-回避冲突。当老鼠逃离时，活跃的位置细胞主要与机器人位置相关。抗焦虑药物地西泮减少了老鼠的担忧行为，并改变了海马体的活动模式，包括减少尖锐波涟漪（SWRs）。这些发现有助于理解焦虑的神经科学机制。研究发表在 PLOS Biology 上。

#神经科学 #焦虑 #海马体 #位置细胞 #抗焦虑药物

阅读更多：

Calvin, Olivia L., et al. “Dorsal Hippocampus Represents Locations to Avoid as Well as Locations to Approach during Approach-Avoidance Conflict.” PLOS Biology, vol. 23, no. 1, Jan. 2025, p. e3002954. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002954

海马体通过“离线学习”优化记忆

记忆巩固是将临时记忆转化为长期记忆的过程，但其选择性机制尚不明确。研究人员通过脑成像技术和动物实验，揭示了海马体与新皮质在记忆存储中的动态交互作用，并提出了模拟选择模型。研究结果表明，情绪唤醒和肾上腺激素在记忆巩固中起关键作用，海马体不仅参与记忆过去，还参与想象未来。

研究通过分析海马体的CA3和CA1区域的功能，提出CA3生成多样化活动模式，而CA1评估并强化最可能带来奖励的模式。这一机制与Dyna强化学习算法（Dyna reinforcement learning algorithm）类似，通过离线模拟加速学习。研究发现，记忆巩固不仅是强化偶然记忆，而是通过有限经验的模拟推导出最佳策略，从而增强适应性决策。研究还表明，情绪唤醒时释放的肾上腺素（epinephrine）和皮质醇（cortisol）通过杏仁核（amygdala）调节记忆强度，优先巩固具有行为意义的记忆。这一发现为理解记忆巩固的选择性机制提供了新视角。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

#认知科学 #记忆巩固 #海马体 #强化学习 #情绪唤醒

阅读更多：

Lee, Jong Won, and Min Whan Jung. “Memory Consolidation from a Reinforcement Learning Perspective.” Frontiers in Computational Neuroscience, vol. 18, Jan. 2025. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fncom.2024.1538741

认知科学

隐私保护新工具：AI识别技术的风险评估模型

随着AI技术在追踪和监控中的应用日益增多，其带来的隐私风险也日益凸显。牛津大学、伦敦帝国理工学院和鲁汶大学的计算机科学家团队开发了一种新的数学模型，旨在帮助人们更好地理解AI带来的风险，并协助监管机构保护隐私。该模型利用贝叶斯统计方法，能够在小范围内识别个体，并将识别的准确性推断到更大的群体。

研究团队提出的双参数贝叶斯模型（Bayesian model）用于精确匹配技术，并推导出了一个分析表达式，用于计算在人群中准确识别个体的比例（κ）。该模型能够预测κ如何从小规模实验扩展到现实世界，适用于精确、稀疏和基于机器学习的鲁棒识别技术。尽管只有两个自由度，但该方法紧密拟合了476条正确性曲线，并显著优于曲线拟合方法和基于熵的经验法则。研究发表在 Nature Communications 上。

#认知科学 #AI隐私保护 #贝叶斯模型 #数据识别技术

阅读更多：

Rocher, Luc, et al. “A Scaling Law to Model the Effectiveness of Identification Techniques.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Jan. 2025, p. 347. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-55296-6

大脑发育迟缓可能导致年轻人饮食失调

伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所 (IoPPN) 的研究人员发现，超过一半的 23 岁年轻人表现出限制性、情绪化或不受控制的饮食行为。研究团队包括 Xinyang Yu、Zuo Zhang 和 Sylvane Desrivières 等人，他们分析了来自英国、爱尔兰、法国和德国 IMAGEN 纵向队列中 996 名青少年的数据，发现大脑结构差异在这些饮食习惯的形成中发挥了作用。

研究人员使用磁共振成像（MRI）技术分析了 14 岁和 23 岁时的脑部数据，发现不健康饮食者的大脑成熟延迟且不太明显。研究还发现，小脑（控制食欲的大脑区域）成熟度的降低有助于解释高 BMI 的遗传风险与 23 岁时限制性饮食行为之间的联系。此外，多个脑区体积减少较少则介导了外化问题增加与情绪化/不受控制饮食之间的关系，且与 BMI 无关。研究发表在 Nature Mental Health 上。

#认知科学 #饮食失调 #大脑成熟 #遗传风险 #心理健康

阅读更多：

Yu, Xinyang, et al. “Relationships of Eating Behaviors with Psychopathology, Brain Maturation and Genetic Risk for Obesity in an Adolescent Cohort Study.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 1, Jan. 2025, pp. 58–70. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-024-00354-7

心智模型如何统一大脑认知活动

心智模型是支撑认知各个方面的全脑状态，由John Duncan提出，旨在整合大脑认知活动的多样性。邓肯通过分析大脑构建和使用心智模型的过程，提出了一个统一的框架，解释了感知、知识、情景记忆和认知控制如何共同作用。

本文的关键方法是使用心智模型的概念，整合大脑认知活动的各个方面。心智模型提供了对世界某种情境的复杂结构化描述，结合了活跃的注意前景和更广泛的潜在背景。前景基于活跃的神经放电，由大脑的多需求网络（multiple demand network）协调。背景可能还包括低强度的神经活动，但突触变化的快速和慢速方面都有重要贡献。默认模式网络在将模型的部分组合成更广泛的整体中发挥组织作用。前景和背景之间的相互作用是认知控制、问题解决、抽象和学习等核心认知方面的基础。这些提议为认知神经科学的多样性问题提供了一个统一的框架。研究发表在 Neuropsychologia 上。

#认知科学 #心智模型 #默认模式网络 #多需求网络 #突触变化

阅读更多：

“Construction and Use of Mental Models: Organizing Principles for the Science of Brain and Mind.” Neuropsychologia, vol. 207, Jan. 2025, p. 109062. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2024.109062

深度神经网络内置“奥卡姆剃刀”原则

深度神经网络（DNNs）在从数据中学习方面表现出色，但其背后的原因一直是个谜。牛津大学的研究团队，由Ard Louis领导，通过研究DNNs如何学习布尔函数，揭示了DNNs内置的“奥卡姆剃刀”原则。这一原则使得DNNs在面对多个适合训练数据的解决方案时，倾向于选择更简单的方案。

研究团队通过改变网络架构，探索了有序和混沌状态之间的转变，并使用数据上的函数误差谱来近似似然。结合先验知识，研究人员能够准确预测后验，这通过使用随机梯度下降（stochastic gradient descent）训练的DNNs进行了测量。分析表明，结构化数据与特定的奥卡姆剃刀式归纳偏差（倾向于Kolmogorov简单函数）相结合，是DNNs成功的关键。这种偏差恰好抵消了随着系统复杂性增加而出现的可能解决方案数量的指数增长，从而使DNNs能够识别出泛化良好的简单函数，避免过度拟合。研究发表在 Nature Communications 上。

#认知科学 #深度神经网络 #奥卡姆剃刀 #布尔函数 #随机梯度下降

阅读更多：

Mingard, Chris, et al. “Deep Neural Networks Have an Inbuilt Occam’s Razor.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Jan. 2025, p. 220. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54813-x

为何我们偏爱曲线胜过直线？

为什么人们普遍偏好曲线而非直线？多伦多大学的Oshin Vartanian、Delaram Farzanfar、Dirk Bernhardt-Walther及其国际合作团队通过大脑成像和曲率计算测量，揭示了大脑在处理美学判断时对曲线的敏感性。

▷Vartanian 等人将顶行和底行的刺激分别归类为“曲线”和“直线”。每个刺激下方的数字代表其相关的计算曲率值。Credit: Scientific Reports (2024).

研究团队使用功能性磁共振成像（fMRI）技术，分析了参与者在观看弯曲和有棱角的内部空间图像时的脑部活动。参与者需判断图像的美学价值（美丽与否）和决定是否进入或退出该空间。结果显示，大脑的梭状回（fusiform gyrus）区域仅在处理美学判断时对感知曲率敏感，而初级视觉皮层（primary visual cortex）无论任务如何，都对计算曲率敏感。这表明，大脑对曲线的处理方式取决于上下文，美学判断激活了特定的神经区域。研究发表在 Scientific Reports 上。

#认知科学 #美学判断 #大脑成像 #曲率感知 #神经机制

阅读更多：

Vartanian, Oshin, et al. “Neural Dissociation between Computational and Perceived Measures of Curvature.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Nov. 2024, p. 26529. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-76931-8

你的手“变大”后会感觉物体更重

物体的大小会影响对其重量的感知，但身体部位的重量感知是否也受尺寸影响尚不明确。伦敦伯克贝克大学的 Elisa Raffaella Ferrè 等人通过视觉触觉错觉（visual-tactile illusion）和心理物理学匹配任务研究了这一问题，发现手部尺寸的感知会影响其重量的感知，但身体部位的重量感知机制与物体不同。

研究团队利用放大镜和缩小镜产生视觉触觉错觉，操纵参与者对手部大小的感知。随后，通过心理物理学匹配任务（psychophysical matching task，一种通过比较重量感知来评估心理反应的方法），测量参与者对自身手部重量的感知。结果显示，参与者在感知较小手时更倾向于低估手的重量，而在感知较大手时低估程度较低。这表明手部尺寸的感知会影响其重量的感知，但身体部位的重量感知机制与物体不同，不受尺寸-重量错觉的影响。研究还提出了基于恒定密度的模型来解释手部尺寸对重量感知的影响。这一发现为理解身体感知机制提供了新视角，并可能对饮食失调等疾病的研究产生重要影响。研究发表在 Cognition 上。

#认知科学 #尺寸-重量错觉 #身体感知 #心理物理学匹配任务 #视觉触觉错觉

阅读更多：

“Perceived Hand Size and Perceived Hand Weight.” Cognition, vol. 254, Jan. 2025, p. 105998. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.cognition.2024.105998

人工智能与社会的共同进化：反馈循环的挑战与机遇

随着人工智能（AI）在日常生活中的广泛应用，人类与AI之间的互动形成了一个复杂的反馈循环，影响了社会动态。中欧大学（CEU）、比萨大学等机构的研究团队在《人工智能》杂志上发表了一项研究，提出了一个新的框架来研究AI与社会的共同进化。研究团队包括Janos Kertesz、Dino Pedreschi和Luca Pappalardo等专家，他们通过跨学科的方法，结合计算机科学、网络研究和社会科学，探讨了AI与人类互动的复杂效应。

▷Credit: Artificial Intelligence (2024).

研究团队通过分析推荐系统（recommender systems）和生成式AI（generative AI）等实际案例，揭示了人类与AI之间的反馈循环机制。这种循环不仅影响个人选择，还产生了复杂的、不可预测的社会效应。研究指出，传统的人机互动模型无法解释这些效应，因此需要新的跨学科方法来应对这一挑战。研究还强调了需要新的监管工具来管理这种反馈循环，以确保AI的发展能够促进公共利益。研究发表在 Artificial Intelligence 上。

#认知科学 #人工智能 #反馈循环 #社会动态 #跨学科研究

阅读更多：

“Human-AI Coevolution.” Artificial Intelligence, vol. 339, Feb. 2025, p. 104244. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.artint.2024.104244

听对了音乐，注意力提升不是梦！

音乐常被用于提高注意力，但哪些音乐特性最有效尚不明确。东北大学的Psyche Loui与Brain.fm合作，通过脑电图（EEG）和磁共振成像（MRI）研究了特定音乐特征对大脑的影响，发现快速调制的音乐（指音乐中的声音信号如音量、频率等在短时间内发生快速变化）能显著提高注意力，尤其对ADHD患者效果更佳。

▷脑电图揭示了刺激与大脑的耦合。Credit: Communications Biology (2024).

研究团队对约40名测试对象进行了脑电图和磁共振成像扫描，测试对象在听Brain.fm音乐时完成需要持续注意力的计算机任务。研究发现，快速调制的音乐能引发注意力网络的更大活动，并且beta范围的调制对ADHD症状较多的参与者帮助更大。研究结果表明，有针对性的音乐可能通过基于振荡的神经机制支持认知表现的提升。研究发表在 Communications Biology 上。

#认知科学 #ADHD #音乐调制 #脑电图 #磁共振成像

阅读更多：

Woods, Kevin J. P., et al. “Rapid Modulation in Music Supports Attention in Listeners with Attentional Difficulties.” Communications Biology, vol. 7, no. 1, Oct. 2024, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-024-07026-3

机器学习模型助力识别更年期女性认知衰退

更年期过渡期间的主观认知衰退（SCD）是女性健康的重要问题，可能预示阿尔茨海默病等神经退行性疾病的风险。北美更年期协会的研究团队，包括Stephanie Faubion，利用机器学习模型分析了1,200多名护士的数据，开发出识别严重SCD及其相关因素的模型。

研究团队采用Bortua算法进行特征选择，构建了七个机器学习模型，并通过受试者工作特征曲线下面积（AUC, Area Under Curve）、准确性、敏感性、特异性和F1评分评估模型性能。支持向量机模型表现最佳，AUC为0.846，准确度为0.789。研究确定了13个重要特征因素，其中更年期症状和绝经阶段与SCD关联最强。这些发现为更年期女性认知健康管理提供了新视角。研究发表在 Menopause 上。

#认知科学 #机器学习 #更年期 #主观认知衰退 #早期干预

阅读更多：

Zhao, Xiangyu, et al. “Using Machine Learning Models to Identify Severe Subjective Cognitive Decline and Related Factors in Nurses during the Menopause Transition: A Pilot Study.” Menopause (New York, N.Y.), Jan. 2025. PubMed, https://doi.org/10.1097/GME.0000000000002500

AI打假神器：99%准确率识别假新闻

假新闻对在线新闻平台的可信度构成严重威胁，尤其是在社交媒体上。为了应对这一问题，基尔大学计算机科学与数学学院的Uchenna Ani、Sangeeta Sangeeta和Patricia Asowo-Ayobode开发了一种基于机器学习的人工智能工具。他们采用了多种技术，包括集成投票方法，最终开发出能够以99%准确率检测假新闻的模型。

该研究的关键方法是集成投票（ensemble voting）技术，结合了多种机器学习模型的预测结果，包括随机森林、双向编码器表示（BERT）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）。研究人员从新闻内容和社会背景中提取特征，并通过超参数调优显著提升了BERT模型的性能，使其准确率达到100%。通过对WELFake数据集的评估，该方法的整体准确率达到了99%，远超现有系统。这一成果为打击在线错误信息提供了强有力的工具，未来有望通过进一步研究实现100%的准确率。研究发表在 44th SGAI International Conference on Artificial Intelligence 上。

#认知科学 #假新闻检测 #机器学习 #BERT #集成投票

阅读更多：

Asowo, Patricia, et al. “An Ensemble Modelling of Feature Engineering and Predictions for Enhanced Fake News Detection.” Artificial Intelligence XLI, edited by Max Bramer and Frederic Stahl, Springer Nature Switzerland, 2025, pp. 225–31. Springer Link, https://doi.org/10.1007/978-3-031-77918-3_16

OpenAI Whisper在嘈杂环境中超越人类语音识别能力

自动语音识别（ASR）技术的进步使其在嘈杂环境中的表现接近人类。苏黎世大学的Eleanor Chodroff和剑桥大学的Chloe Patman比较了Meta的wav2vec 2.0和OpenAI的Whisper两种ASR系统与英国英语听众的表现，测试了系统在语音型噪声或酒吧噪声中的识别效果，并在佩戴口罩的情况下进行了测试。

研究比较了英国英语听众与两种ASR系统在不利听力条件下的表现，包括语音型噪声（speech-shaped noise）和酒吧噪声（pub noise），不同信噪比，以及是否佩戴口罩的录音。结果显示，人类在所有系统中保持优势，除了Whisper large，它在除酒吧噪声外的所有条件下都优于人类。Whisper large-v3展示了其处理语音声学特性并成功映射到预期消息的能力。研究发表在 JASA Express Letters 上。

#认知科学 #自动语音识别 #嘈杂环境 #Whisper large-v3

阅读更多：

Patman, Chloe, and Eleanor Chodroff. “Speech Recognition in Adverse Conditions by Humans and Machines.” JASA Express Letters, vol. 4, no. 11, Nov. 2024, p. 115204. Silverchair, https://doi.org/10.1121/10.0032473

机器学习算法显著提升专家决策评估准确性

德克萨斯大学奥斯汀分校的Maytal Saar-Tsechansky与团队开发了一种名为MDE-HYB的机器学习算法，旨在解决专家决策质量评估中的透明度问题。该算法通过整合专家过去决策的总体数据和具体案例的详细评估，有效提高了评估的准确性。

MDE-HYB算法结合了两种信息：专家过去决策质量的总体数据和对具体案例的更详细评估。研究团队通过分析销售税审计、垃圾邮件分类和IMDb电影评论等多样化数据，测试了算法的灵活性。结果显示，MDE-HYB在所有测试数据集上的表现均优于其他三种算法和40名人类评审员。具体而言，MDE-HYB的错误率比其他算法低95%，比人类评审低72%。在医生选择的应用中，MDE-HYB使平均误诊率下降了41%。这一成果表明，MDE-HYB在实际应用中可能带来更好的患者治疗结果和更低的成本。研究发表在 Management Science 上。

#认知科学 #机器学习 #专家决策 #MDE-HYB #决策评估

阅读更多：

Dong, Wanxue, et al. “A Machine Learning Framework for Assessing Experts’ Decision Quality.” Management Science, Oct. 2024. pubsonline.informs.org (Atypon), https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.03357

心盲症患者大脑视觉区域仍能激活，但无法形成清晰图像

心盲症（aphantasia）是一种无法在脑海中形成图像的大脑疾病。为了探究心盲症患者的大脑活动，华南师范大学的研究团队与新南威尔士大学的一位同事合作，使用功能磁共振成像（fMRI）技术对14名心盲症患者和18名正常人进行了脑部扫描。研究发现，心盲症患者在尝试想象图像时，大脑的视觉处理区域仍然会激活，尽管他们无法形成清晰的图像。

▷(A) 感知扫描和图像扫描中示例试验的时间线。 (B) 失语症组和对照组在感知和想象任务中 BOLD 信号变化的百分比。阴影部分表示图像扫描的提示和图像生成周期以及感知扫描的刺激呈现周期。Credit: Current Biology (2025).

研究团队使用功能磁共振成像（fMRI）技术，观察了心盲症患者和正常人在观看和想象红色水平线或绿色垂直线时的脑部活动。通过分析血氧水平依赖（BOLD）信号，研究人员发现，心盲症患者在想象图像时，初级视觉皮层（primary visual cortex）仍然能够解码图像内容，但这些内容与正常人的感知模式不同。具体来说，心盲症患者的视觉皮层活动在想象时更多地出现在同侧大脑，且与感知时的活动模式不共享特征。此外，心盲症患者的感知诱导的BOLD反应比正常人低。这些结果表明，心盲症患者的初级视觉皮层仍然存在与图像相关的表征，但这些表征可能缺乏或转化了部分感官信息。研究发表在 Current Biology 上。

#认知科学 #心盲症 #功能磁共振成像 #视觉皮层 #BOLD信号

阅读更多：

Chang, Shuai, et al. “Imageless Imagery in Aphantasia Revealed by Early Visual Cortex Decoding.” Current Biology, vol. 0, no. 0, Jan. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2024.12.012

步态手势：未来AR控制的新方式

滑铁卢大学的研究团队探索了使用步态手势（gait gestures）作为增强现实（AR）设备的控制方法。研究由Ching-Yi Tsai、Daniel Vogel、Ryan Yen和Daekun Kim等人进行，旨在解决在行走过程中无需停下即可操作设备的问题。研究通过志愿者测试了22种不同的足部动作，评估了它们的易用性、与步行的兼容性以及社会接受度。最终，研究确定了七种最佳步态手势，并在后续实验中通过AR头显测试了这些手势在操作音乐播放器、点咖啡和接听电话中的应用。

▷步态手势用于在选项之间进行选择。Credit: University of Waterloo

研究团队首先通过调整之前的站立脚输入动作并识别步行环境中可能的新动作，生成了22种候选步态手势的设计空间。随后，他们进行了一项形成性研究（n=25），考察了这些动作的易行性、社会接受度和步行兼容性，并通过脚部运动记录计算了时间和空间特征。基于这些结果的分类，研究选择了7种手势用于一个“绿野仙踪”原型，展示了通过步态手势控制的AR界面，用于在步行中订购食物和音频播放。作为技术概念验证，研究团队开发并测试了一个步态手势识别器，使用形成性研究数据进行测试，识别手势的准确率达到92%。研究发表在 UIST 2024 上。

#认知科学 #增强现实 #步态手势 #AR控制 #人机交互

阅读更多：

Tsai, Ching-Yi, et al. “Gait Gestures: Examining Stride and Foot Strike Variation as an Input Method While Walking.” Proceedings of the 37th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, Association for Computing Machinery, 2024, pp. 1–16. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3654777.3676342

失语症患者的时态表达难题：语言差异是关键

失语症是一种严重的言语障碍，通常由中风引起，患者失去连贯说话的能力，尤其是动词时态的错误使用，使患者难以谈论过去或未来的事件，从而使日常交流变得非常复杂。一个国际研究小组，包括来自国立研究大学高等经济学院（HSE）语言和大脑中心的科学家，已经确定了失语症患者表达语法时态障碍的原因。他们使用句子完成任务的方法，发现患有言语障碍的人在形成时间概念和选择正确的动词时态方面都遇到困难。

研究人员设计了两个句子完成任务。第一项任务要求参与者填空句子，需要编码（encoding）和检索（retrieval）这两个过程。他们必须根据模型完成句子，并考虑动词时态形式的变化。第二个任务要求参与者在不改变动词时态的情况下完成句子。通过比较这些任务的结果，研究人员可以确定主要困难是否出现在编码或检索过程中。研究显示，大多数参与者在编码和检索方面都遇到了障碍，但这些问题的严重程度因语言和个人而异。例如，俄语和英语的参与者在检索任务中遇到更多困难，而希腊语和意大利语的参与者主要在编码过程中面临挑战。有趣的是，表达时间的困难是有选择性的。一些患者难以回忆过去，而另一些患者则对未来感到挣扎。研究发表在 Aphasiology 上。

#认知科学 #失语症 #语法时态 #编码 #检索

阅读更多：

Fyndanis, Valantis. Teasing Apart Tense-Related Encoding and Retrieval Deficits in Aphasia: Evidence from Greek, Russian, Italian and English - [V1]. 2023100178, Preprints, 4 Oct. 2023. Preprints.org, https://doi.org/10.20944/preprints202310.0178.v1

减少AI偏见，社会语言学是关键

生成式人工智能（AI）系统（如ChatGPT）因训练数据的缺陷，常传播错误信息和歧视性内容。为解决这一问题，伯明翰大学的Jack Grieve及其团队提出了一种基于社会语言学原理的新框架，通过增加训练数据的语言多样性，改善大语言模型（LLMs）的性能和社会价值。

研究团队利用社会语言学（sociolinguistics，研究语言变异和变化的学科）的理论和方法，重新设计了大语言模型的训练语料库。通过准确表示不同方言、语域和语言变化，研究人员显著减少了模型生成内容中的社会偏见和错误信息。研究还提出，平衡来自不同社会群体和背景的训练数据，可以有效解决模型训练所需数据量的问题。研究结果表明，增加训练数据的社会语言多样性，远比单纯扩大数据规模更为重要。这一方法不仅提升了AI系统的准确性和可靠性，还使其更具伦理性和社会意识。研究发表在 Frontiers in AI 上。

#认知科学 #社会语言学 #大语言模型 #AI偏见 #语言多样性

阅读更多：

Grieve, Jack, et al. “The Sociolinguistic Foundations of Language Modeling.” Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 7, Jan. 2025. Frontiers, https://doi.org/10.3389/frai.2024.1472411

健康与疾病

Cell：抑郁症的遗传风险因素跨越种族

抑郁症是一种全球性的心理健康问题，但其遗传基础在不同种族中的差异尚未完全理解。爱丁堡大学和伦敦国王学院的研究团队进行了一项全球性的遗传研究，分析了来自29个国家的500多万人的基因数据，识别出700个与抑郁症相关的遗传变异，涉及308个特定基因。

▷图形摘要。Credit: Cell (2025).

研究团队采用了跨祖先全基因组关联研究（GWAS）方法，对688,808名重度抑郁症患者和4,364,225名对照者的数据进行了分析。他们识别出697个与抑郁症相关的遗传变异，涉及308个高置信度基因。这些基因主要与突触后密度（postsynaptic density）、神经元失调和杏仁核的参与有关。研究还发现，这些遗传变异与抗抑郁药物的靶点有显著关联，并提供了药物再利用的可能性。通过多基因评分，研究团队能够预测不同血统人群的抑郁症风险，解释了欧洲人群中高达5.8%的抑郁症风险变异。研究发表在 Cell 上。

#大脑健康 #抑郁症 #遗传变异 #跨祖先GWAS #药物再利用

阅读更多：

Adams, Mark J., et al. “Trans-Ancestry Genome-Wide Study of Depression Identifies 697 Associations Implicating Cell Types and Pharmacotherapies.” Cell, vol. 0, no. 0, Jan. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.12.002

对孤独的反思，才是抑郁症的隐形推手

孤独感和抑郁症之间的关系一直是心理学研究的热点。香港大学的Tatia M.C. Lee教授及其团队采用网络分析方法，对900名中国成年人进行了调查，旨在揭示孤独、反思和抑郁之间的复杂关系。研究发现，反思孤独感是调节孤独与抑郁关系的关键因素。

▷孤独、沉思和抑郁作为单一结构之间的中介模型。Credit: Nature Mental Health (2024).

研究团队采用网络分析（network analysis）方法，这是一种关注变量内部和之间连接的分析技术。通过对900名成年人的调查，研究构建了孤独-抑郁和孤独-反思-抑郁网络。结果显示，孤独感与抑郁症状之间没有强关联，而特定的反思想法（如“想想你是多么孤独”）与特定的孤独感（如“你多久感到孤独”）之间的联系是维持孤独-反思-抑郁网络的关键（部分相关系数=0.307）。研究建议，抑郁症的干预应着重改善反思的想法，尤其是孤独感。研究发表在 Nature Mental Health 上。

#大脑健康 #抑郁症 #孤独感 #网络分析

阅读更多：

Luo, Jingyi, et al. “A Network Analysis of Rumination on Loneliness and the Relationship with Depression.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 1, Jan. 2025, pp. 46–57. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-024-00350-x

快速抗抑郁新突破：发现低副作用药物靶点

全球焦虑和抑郁相关疾病的负担日益加重，现有药物存在起效慢和副作用多的问题。东京理科大学的 Akiyoshi Saitoh 和 Toshinori Yoshioka 团队通过动物实验，揭示了 δ 阿片受体（DOP）激动剂 KNT-127 的抗抑郁机制，为开发快速起效、低副作用的抗抑郁药物提供了新方向。

▷δ 阿片受体激动剂抗抑郁样作用背后的细胞和分子机制。Credit: Prof. Akiyoshi Saitoh, TUS, Japan

研究团队通过强迫游泳测试（FST）评估 KNT-127 的抗抑郁效果，发现单次注射 KNT-127 显著减少小鼠的不动时间。进一步实验表明，KNT-127 通过激活 mTOR（哺乳动物雷帕霉素靶蛋白）信号通路发挥作用，而 mTOR 抑制剂雷帕霉素逆转了这一效果。研究还发现，KNT-127 通过抑制 GABA释放，增强前额叶皮层锥体神经元的兴奋性。此外，KNT-127 在慢性社交挫败压力模型小鼠中也表现出抗抑郁和抗焦虑效果。这些结果表明，DOP 激动剂通过 PI3K-Akt-mTORC1-p70S6 激酶通路发挥作用，具有广泛的治疗潜力。研究发表在 Molecular Psychiatry 上。

#大脑健康 #抑郁症 #δ阿片受体 #mTOR信号通路 #快速抗抑郁

阅读更多：

Yoshioka, Toshinori, et al. “Delta Opioid Receptor Agonists Activate PI3K–mTORC1 Signaling in Parvalbumin-Positive Interneurons in Mouse Infralimbic Prefrontal Cortex to Exert Acute Antidepressant-Lie Effects.” Molecular Psychiatry, Dec. 2024, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-024-02814-z

机器学习揭示大学生焦虑抑郁症风险因素

随着大学生心理健康问题的日益严重，阿拉巴马大学教育与人文科学学院的研究团队开发了一种人工智能工具，旨在帮助辅导员识别有焦虑和抑郁症风险的学生。该团队由Yusen Zhai领导，利用机器学习技术分析学生数据，如年龄、性别、种族等，以预测心理健康风险。研究结果显示，该工具在普通学生群体中表现出色，能够识别出那些可能未意识到自己需要帮助的学生。

该研究利用机器学习开发了预测模型，包括eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)、Random Forest、Decision Tree和Logistic Regression，以识别美国大学生中焦虑和抑郁症的高风险个体。研究使用了来自133所美国高等教育机构的61,619名学生的数据，并将数据集按90:10的比例分为训练和测试部分。通过超参数调整和交叉验证优化模型性能，并评估了多种预测性能指标，如AUC、准确性和敏感性。结果显示，机器学习模型具有强大的区分能力，AUC分别为0.74和0.77，表明当前财务状况、校园归属感、残疾状况和年龄是焦虑和抑郁症的主要预测因素。研究发表在 Journal of Counseling & Development 上。

#大脑健康 #机器学习 #心理健康 #预测模型 #大学生

阅读更多：

Zhai, Yusen, et al. “Machine Learning Predictive Models to Guide Prevention and Intervention Allocation for Anxiety and Depressive Disorders among College Students.” Journal of Counseling & Development, vol. 103, no. 1, Jan. 2025, pp. 110–25. onlinelibrary.wiley.com, https://doi.org/10.1002/jcad.12543

记忆控制可塑性：PTSD恢复的关键

创伤后应激障碍（PTSD）是一种严重的心理疾病，但其恢复机制尚不明确。诺曼底大学的研究团队通过对2015年巴黎恐怖袭击幸存者的纵向研究，使用高分辨率磁共振成像（MRI）和功能性MRI（fMRI）技术，揭示了记忆控制机制的可塑性在PTSD恢复中的重要作用。研究发现，记忆控制的改善与海马体结构变化密切相关，为PTSD的治疗提供了新的方向。

研究团队对100名巴黎恐怖袭击幸存者（包括34名慢性PTSD患者、19名缓解者）和72名未暴露者进行了长期跟踪。通过高分辨率MRI和功能性MRI，研究人员分析了海马体亚区（如齿状回，dentate gyrus）的体积变化，并使用“思考/不思考”任务（think/no-think task）评估记忆控制能力。研究发现，PTSD缓解者的记忆控制机制逐渐恢复平衡，表现为反应性抑制（reactive suppression）的增强和对预测性控制（predictive control）依赖的减少。这种平衡的恢复与海马体CA2-3/DG区域的体积增加相关，而慢性PTSD患者则表现出该区域的进行性萎缩。研究还发现，记忆控制的改善与PTSD症状（如侵入性记忆和回避行为）的减少显著相关。这些结果表明，记忆控制机制的可塑性是PTSD恢复的核心机制，恢复平衡的抑制过程有助于减轻症状并保护海马体免受慢性应激损伤。研究发表在 Science Advances 上。

#大脑健康 #创伤后应激障碍 #记忆控制 #海马体 #神经可塑性

阅读更多：

Leone, Giovanni, et al. “Plasticity of Human Resilience Mechanisms.” Science Advances, vol. 11, no. 2, Jan. 2025, p. eadq8336. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adq8336

听力下降可能是帕金森病的早期信号

听力损失是否与帕金森病风险增加相关？兰卡斯特大学的研究团队通过分析英国生物银行（UK Biobank）中159,395名参与者的数据，使用噪声中言语测试（Digit Triplet Test, DTT）评估听力障碍，发现基线听力障碍每增加10分贝，帕金森病风险增加57%。

研究采用Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazard model），控制年龄、性别和教育程度，分析了159,395名参与者的数据。在平均14.24年的随访期内，810名参与者被诊断为帕金森病。研究发现，基线听力障碍每增加10分贝，帕金森病风险增加57%。然而，当听力障碍按英国生物银行标准分类时，“听力不足”或“较差”听力并未显著增加帕金森病风险。研究结果表明，听力障碍与帕金森病发病率之间存在关联，但尚不清楚是否为因果关系。研究发表在 Parkinsonism and Related Disorders 上。

#大脑健康 #帕金森病 #听力损失 #噪声中言语测试 #Cox比例风险模型

阅读更多：

Readman, Megan Rose, et al. “Speech-in-Noise Hearing Impairment Is Associated with Increased Risk of Parkinson’s: A UK Biobank Analysis.” Parkinsonism & Related Disorders, vol. 131, Feb. 2025. www.prd-journal.com, https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2024.107219

大脑DNA修复新机制：氧化应激如何影响神经元健康

大脑神经元由于不分裂，更容易积累DNA损伤，因此需要替代修复途径来维持基因组完整性。劳伦斯伯克利国家实验室的研究团队，通过免疫荧光技术和荧光多重宿主细胞再激活技术，测量了健康小鼠不同脑区的DNA修复能力、修复蛋白表达谱和双链断裂水平，揭示了DNA损伤和修复的机制。

▷小鼠大脑的免疫荧光染色，显示海马体中的神经元和神经胶质细胞。蓝色是细胞核，而绿色是细胞延伸的微丝。红色是 DNA 损伤的标志，主要存在于神经元中。Credit: Aris Polyzos/Berkeley Lab

研究团队使用免疫荧光染色（immunofluorescence staining）和荧光多重宿主细胞再激活技术（fluorescence multiplex host cell reactivation），测量了小鼠大脑皮层、海马体、小脑和纹状体四个区域的DNA修复能力、修复蛋白表达谱和双链断裂水平。研究发现，DNA损伤本身可以作为检查点，限制自然衰老过程中细胞中基因组错误的积累。研究还发现，单链断裂在氧化作用下可逆地转化为双链断裂（DSBs），这种可逆互变作为生理检查点，既产生未修复的DSBs以实现生产功能，又限制它们超出可容忍的限度。研究结果为了解神经退行性疾病如阿尔茨海默病、亨廷顿舞蹈病和帕金森病的DNA损伤机制提供了新线索。研究发表在 Nature Communications 上。

#大脑健康 #DNA损伤 #神经退行性疾病 #免疫荧光技术 #氧化应激

阅读更多：

Polyzos, Aris A., et al. “Base Excision Repair and Double Strand Break Repair Cooperate to Modulate the Formation of Unrepaired Double Strand Breaks in Mouse Brain.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Sept. 2024, p. 7726. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-51906-5

三种心理特征影响衰老过程中的认知和大脑健康

巴塞罗那大学的研究团队发表了一项国际研究，分析了1000多名中老年人的数据，确定了三种与认知和大脑衰退相关的心理特征。研究发现，具有“良好平衡”心理特征的人在所有测量指标中表现出更好的认知和心理健康，而保护性特征水平较低或高风险心理特征的人则与较差的认知能力、更明显的脑萎缩和较低的健康生活方式依从性相关。

▷BBHI 皮质厚度萎缩的纵向轮廓比较。Credit: Nature Mental Health (2025).

研究团队在两个独立的中年（51.4 ± 7.0岁；N=750）和老年（71.1 ± 5.9岁；N=282）群体中进行了横断面调查，并辅以纵向分析。通过以人为中心的方法，发现了三种心理特征：低保护性特征（特征1）、高风险特征（特征2）和良好平衡特征（特征3）。特征1在老年和中年（随访时）表现出最差的客观认知和最快的皮质变薄（cortical thinning）。特征2在老年和中年表现出最差的心理健康症状和最低的睡眠质量。特征3则与更好的认知和心理健康相关。研究结果强调了在痴呆预防研究中进行全面心理评估的重要性，以识别群体并制定更个性化的行为改变策略。研究发表在 Nature Mental Health 上。

#大脑健康 #心理特征 #认知衰退 #个性化预防 #皮质变薄

阅读更多：

Bartrés-Faz, David, et al. “Psychological Profiles Associated with Mental, Cognitive and Brain Health in Middle-Aged and Older Adults.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 1, Jan. 2025, pp. 92–103. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-024-00361-8

自噬调节葡萄糖代谢，防止神经元死亡

自噬然后在神经保护中起关键作用？科隆大学CECAD衰老研究卓越集群的Natalia Kononenko与科隆大学、于利希研究中心和洛桑大学的研究人员合作，使用PET成像、多组学和3D运动学技术，发现自噬通过ATG5调节葡萄糖代谢，保护浦肯野细胞免受代谢失衡影响。

研究使用正电子发射断层扫描、多组学和三维运动学（3D kinematics）技术，对缺乏ATG5的小鼠进行了研究。结果显示，自噬通过ATG5防止葡萄糖转运蛋白2（GLUT2）在细胞表面过度积累，从而维持浦肯野细胞中的糖酵解（glycolysis）在较低水平，保护细胞免受代谢失衡影响。缺乏ATG5的小鼠表现出GLUT2积累，导致葡萄糖摄取增加、糖酵解活性改变和有毒代谢副产物产生，最终导致浦肯野细胞死亡和运动步态功能障碍。研究发表在 Nature Metabolism 上。

#大脑健康 #自噬 #葡萄糖代谢 #浦肯野细胞 #神经退行性变

阅读更多：

Tutas, Janine, et al. “Autophagy Regulator ATG5 Preserves Cerebellar Function by Safeguarding Its Glycolytic Activity.” Nature Metabolism, Jan. 2025, pp. 1–24. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42255-024-01196-4

从肠道入手，基因治疗为巴顿病患儿延长生命

巴顿病是一种致命的儿童神经退行性疾病，不仅影响大脑，还导致肠道神经系统退化，引发严重胃肠道症状。圣路易斯华盛顿大学医学院的 Jonathan Cooper 团队与费城儿童医院的 Robert O. Heuckeroth 合作，通过基因治疗研究肠道神经系统的退化机制，发现基因治疗可显著改善症状并延长小鼠寿命。

研究使用巴顿病小鼠模型，通过腺相关病毒介导的基因治疗向肠道提供缺失的酶。研究人员发现，随着疾病进展，肠道神经系统中的神经元逐渐丧失，肠道传输速度变慢。基因治疗在新生儿期实施时，可有效预防肠道传输缺陷，减少神经元丧失，并显著延长小鼠寿命。即使在断奶后进行治疗，虽然效果较弱，但仍能延长寿命。

此外，研究还分析了死于 CLN1 疾病的儿童的结肠组织，发现与小鼠模型相似的神经元退化现象。这表明肠道神经系统的退化是独立于大脑和脊髓的，基因治疗对肠道神经系统的保护作用为巴顿病及其他神经退行性疾病的治疗提供了新思路。研究发表在 Science Translational Medicine 上。

#大脑健康 #基因治疗 #肠道神经系统 #巴顿病 #溶酶体贮积症

阅读更多：

Ziółkowska, Ewa A., et al. “Gene Therapy Ameliorates Bowel Dysmotility and Enteric Neuron Degeneration and Extends Survival in Lysosomal Storage Disorder Mouse Models.” Science Translational Medicine, vol. 17, no. 781, Jan. 2025, p. eadj1445. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/scitranslmed.adj1445

基因编辑技术显著延长朊病毒病小鼠寿命

朊病毒病是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无治愈方法。麻省理工学院和哈佛大学博德研究所的Sonia Vallabh、Eric Minikel和David Liu团队开发了一种基因编辑疗法，通过碱基编辑技术在小鼠模型中显著延长了寿命并降低了致病蛋白水平。

研究团队使用腺相关病毒（AAV）传递的碱基编辑策略，成功在小鼠大脑中实现了PRNP基因座的永久性修改。通过系统性注射编码BE3.9max和单导RNA的双AAV PHP.eB，研究团队在小鼠大脑中平均安装了37%的所需编辑，减少了50%的朊病毒蛋白（PrP），并将转基因人类PRNP小鼠的寿命延长了52%。进一步改进的碱基编辑系统在降低病毒剂量的情况下，实现了63%的PrP减少，且未检测到具有临床意义的脱靶编辑。研究发表在 Nature Medicine 上。

#大脑健康 #基因编辑 #朊病毒病 #腺相关病毒 #碱基编辑

阅读更多：

An, Meirui, et al. “In Vivo Base Editing Extends Lifespan of a Humanized Mouse Model of Prion Disease.” Nature Medicine, Jan. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-024-03466-w

无需抽血，眼底拍照即可预测中风

中风是全球范围内的主要健康问题，每年影响约1亿人并导致670万人死亡。英国生物银行的研究人员使用基于视网膜的微血管健康评估系统（RMHAS）从68,753名研究参与者的眼底图像中提取视网膜血管参数，发现视网膜血管“指纹”由29项血管健康指标组成，可以像传统风险因素一样准确地预测一个人中风的风险。

研究使用基于视网膜的微血管健康评估系统（RMHAS）从英国生物银行眼底图像中提取视网膜血管参数，并使用Cox回归分析（Cox regression analysis）来检查相关性，通过错误发现率调整进行多重比较。使用受试者工作特征（ROC）曲线来评估其预测价值。在12.5年的中位随访期间，45,161名参与者中发生了749起中风事件。分析确定了29个与中风风险相关的重要参数，其中密度参数占主导地位。视网膜血管参数的引入将ROC曲线下面积提高到0.752，显著优于仅使用传统风险因素的模型。研究发表在 Heart 上。

#大脑健康 #中风风险 #视网膜血管 #微血管健康评估系统

阅读更多：

Yusufu, Mayinuer, et al. “Retinal Vascular Fingerprints Predict Incident Stroke: Findings from the UK Biobank Cohort Study.” Heart, Jan. 2025. heart.bmj.com, https://doi.org/10.1136/heartjnl-2024-324705

2D摄像头精准诊断睡眠障碍，准确率高达92%

快速眼动睡眠行为障碍（RBD）是一种常见的睡眠障碍，常是帕金森病或痴呆症的早期征兆。西奈山医院的研究团队开发了一种基于人工智能的算法，通过分析2D摄像头记录的睡眠视频，显著提高了RBD的诊断准确性。

研究团队使用2D摄像头记录患者整晚的睡眠情况，并通过计算机视觉技术分析视频数据。他们开发了一种自动算法，计算视频中连续帧之间的像素运动，从而检测快速眼动睡眠期间的运动。专家们提取了运动的速率、比率、幅度、速度和不动的比率等特征，并分析了这些特征以识别RBD。结果显示，结合所有5个特征并仅分析短时（0.1-2秒）运动时，准确率最高达到92%。这一方法不仅提高了诊断准确性，还避免了漏诊，并有望用于个性化治疗计划的制定。研究发表在 Annals of Neurology 上。

#大脑健康 #快速眼动睡眠行为障碍 #人工智能 #计算机视觉 #睡眠诊断

阅读更多：

Abdelfattah, Mohamed, et al. “Automated Detection of Isolated REM Sleep Behavior Disorder Using Computer Vision.” Annals of Neurology, vol. n/a, no. n/a. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/ana.27170. Accessed 13 Jan. 2025

神经技术

Nature：SEAMLESSM4T-V2 模型实现101种语言的直接语音翻译

在全球化背景下，语言障碍成为沟通的一大难题。Meta的无缝通信团队开发了SEAMLESSM4T模型，该模型支持多达101种语言的多种翻译模式，包括语音到语音翻译、语音到文本翻译、文本到语音翻译、文本到文本翻译和自动语音识别。这一创新填补了现有翻译系统的语言覆盖空白，并显著提高了翻译准确度。

▷SEAMLESSM4T-V2 模型示意图。Credit: Nature (2025).

SEAMLESSM4T模型通过使用一个新的多模态语料库（multimodal corpus）和其他公开数据构建，支持从英语到其他语言的翻译。在语音到文本和语音到语音任务中，该模型的BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分数分别比现有系统高出8%和23%。此外，SEAMLESSM4T在语音到文本任务中对背景噪音和说话者变化的抵抗力比现有系统高出约50%。研究人员还评估了该模型在毒性和性别偏见方面的安全性，并提供了两种策略来减轻毒性。所有贡献都公开供非商业使用，以推动包容性语音翻译技术的进一步研究。研究发表在 Nature 上。

#神经技术 #语音翻译 #多模态语料库 #BLEU分数 #包容性技术

阅读更多：

Barrault, Loïc, et al. “Joint Speech and Text Machine Translation for up to 100 Languages.” Nature, vol. 637, no. 8046, Jan. 2025, pp. 587–93. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08359-z

Nature：MUSK，整合多模态数据提升癌症预后预测

癌症治疗中，视觉信息与文本信息的结合至关重要，但现有的人工智能模型难以整合多种数据类型。斯坦福大学医学院的研究团队开发了一种名为MUSK的人工智能模型，能够结合视觉和语言信息，用于预测癌症预后和治疗反应。

MUSK是一种多模态基础模型，通过统一掩模建模（unified masked modeling）整合大规模未标注的图像和文本数据。研究团队首先对5000万张病理图像和10亿条病理相关文本进行预训练，随后对100万对病理图像-文本数据进行进一步预训练，以对齐视觉和语言特征。

MUSK在多种任务中表现出色，包括图像到文本检索、文本到图像检索、视觉问答、图像分类和分子生物标志物预测。在临床应用方面，MUSK在黑色素瘤复发预测、泛癌症预后预测以及肺癌和胃食管癌免疫治疗反应预测中表现优异。例如，MUSK在预测非小细胞肺癌患者免疫治疗反应时的准确率达到77%，显著高于传统方法的61%。研究结果表明，MUSK能够有效整合病理图像和临床报告中的互补信息，有望提高癌症诊断和治疗的精准度。研究发表在 Nature 上。

#神经技术 #癌症预后 #人工智能 #多模态数据 #免疫治疗

阅读更多：

Xiang, Jinxi, et al. “A Vision–Language Foundation Model for Precision Oncology.” Nature, Jan. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08378-w

无需手术取出！新型电极助力大脑自我修复

神经系统疾病是全球残疾的主要原因，多伦多大学的Hani Naguib和Cindi Morshead团队开发了一种可生物降解的电极，用于刺激大脑中的神经前体细胞（NPCs）。他们使用聚乳酸-乙醇酸（PLGA）和钼材料制作电极，这些材料具有良好的生物相容性和可控的降解速率。电极在临床前模型中显示出能够有效刺激NPCs，增加其数量和活性，且不会引起显著的组织损伤或炎症。

▷图片摘要。Credit: Biomaterials (2024).

研究团队设计了一种灵活且可生物降解的脑刺激电极，用于对神经前体细胞（NPCs）进行时间调控的神经调节。他们利用钼的阴极偏电化学窗口和导电聚合物的体积电荷转移特性，设计了具有高电荷注入能力的电极，以提供双相单极刺激。结果显示，这些电极具有良好的生物相容性，能够在植入后7天内提供足够的电场激活NPCs，之后在生理条件下被吸收，无需手术取出。这表明可生物降解电极在基于NPCs的神经修复策略中具有潜在应用价值。研究发表在 Biomaterials 上。

#神经技术 #神经前体细胞 #可生物降解电极 #脑损伤修复

阅读更多：

“Biodegradable Stimulating Electrodes for Resident Neural Stem Cell Activation in Vivo.” Biomaterials, vol. 315, Apr. 2025, p. 122957. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2024.122957

可拉伸微电极阵列革新类器官电生理信号监测

类器官作为人类生物学的有前途模型，有望取代许多动物实验，但在功能性评估方面存在挑战。韩国科学技术院 (KAIST) 的 Hyunjoo J. Lee 与韩国生物科学与生物技术研究院 (KRIBB) 的 Mi-Young Son 和 Mi-Ok Lee 合作，开发了一种高度可拉伸的微电极阵列 (sMEA)，用于类器官的非侵入性电生理信号测量。

▷由带有突出微电极的 sMEA 捕获的类器官的概念图、光学图像和荧光图像。Credit: The Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)

研究团队采用基于微机电系统 (MEMS) 的工艺制造了蛇形结构的微电极阵列，并使用电化学沉积工艺开发了基于 PEDOT:PSS 的突出微电极。这些创新展示了卓越的拉伸性和对各种器官尺寸的紧密表面粘附性。突出的微电极改善了类器官和电极之间的接触，确保稳定可靠的电生理信号测量和高信噪比 (SNR)。研究团队成功监测和分析了各种尺寸心脏球体的电生理信号，揭示了三维信号传播模式并根据尺寸识别信号特征的变化。他们还测量了中脑类器官的电生理信号，证明了该技术的多功能性。此外，他们还监测了各种药物引起的信号调制，展示了该技术在药物筛选应用中的潜力。研究发表在 Advanced Materials 上。

#神经技术 #类器官 #微电极阵列 #药物筛选 #电生理信号

阅读更多：

Kim, Kiup, et al. “Highly Stretchable 3D Microelectrode Array for Noninvasive Functional Evaluation of Cardiac Spheroids and Midbrain Organoids.” Advanced Materials, vol. n/a, no. n/a, p. 2412953. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adma.202412953

新型软生物电子传感器植入物实现大脑发育监测

加州大学欧文分校和哥伦比亚大学的研究团队开发了一种新型软生物电子传感器植入物，该植入物能够适应人体组织，并在患者大脑发育过程中监测神经信号。研究团队使用了有机聚合物材料，这种材料比传统的硅基医疗设备更符合生物相容性要求。他们设计了一种不对称的晶体管，可以在单一材料中实现互补功能，从而简化了制造过程并提高了设备的稳定性和安全性。

▷从蝴蝶的翅膀上看，这项发明使用了一种有机聚合物材料，它比刚性的硅基医疗设备更适合敏感的活体组织。Credit: Duncan Wisniewski / UC Irvine

研究团队设计了一种不对称的晶体管，可以在单一材料中实现互补功能，从而简化了制造过程并提高了设备的稳定性和安全性。这种新型植入物能够在敏感的身体部位工作，并且能够随着器官的生长而适应其结构变化，特别适用于儿科应用。研究发表在 Nature Communications 上。

#神经技术 #生物电子 #有机晶体管 #儿科应用</...