追问weekly | 过去一周，脑科学与人工智能领域有哪些新发现？Vol.84

█ 神经科学

Cell：更少但更精，灵长类大脑以简约连接实现高级认知

皮质醇促合作，去甲肾上腺素燃战火

人脑五种基本大脑大规模信号传播模式

静息脑电信号可区分大脑不同功能区

脑干细胞唤醒密码：Ascl1与Mycn的接力调控

大脑蓝斑重置记忆，帮助我们区分不同事件

波纹脑电波分割经验以形成记忆

█ 认知科学

为什么你和朋友总想买一样的东西？

新生儿天生偏爱好人，与生俱来的社会行为识别能力

联想思维：创造力与学习的共同引擎

眼神接触的时机如何传递意图

别再“刻意学习”了，成功的学习都是“欺骗”来的

█ 疾病与健康

Science：蛋白质聚集干扰tRNA加工导致神经退行性疾病

Cell：大脑如何按需增加血流量

Cell：TEMPO光学技术升级，特定神经元脑电波实时成像

Cell：小鼠全身神经系统微米级高清成像

Cell综述：干细胞衰老的五大关键标志

医用氟聚合物危机：心脏起搏器材料面临全球监管冲击波

200余种蛋白错误折叠与认知衰退相关

终身音乐训练可延缓大脑衰老

睡眠质量调节奖惩敏感性与大脑连接，影响情绪健康

Connectome 2.0：超高分辨率MRI实现近微米级成像

调整膳食脂肪酸比例可有效缓解创伤后头痛

身体形象欺凌如何影响青春期女孩的大脑

可成像、可降解的声学微型机器人实现精准肿瘤药物递送

儿童摄糖过多，不只是变胖，更是伤脑

男女性大脑处理后悔与决策改变的差异机制

█ AI 驱动科学

Nature：更长时间的脑部扫描可降低成本并提升预测准确性

Cell：多模态模型实现乳腺癌亚型精准分类

Science：百年进化谜题终结，单一理论统一物种形成两大定律

AMASE系统实现自驱动材料发现，效率提升6倍

微软BioEmu登Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究

AI数字孪生模拟未来，精准预测个人疾病风险

磁振荡定位技术实现体内微型机器人和手术器械的精确定位

AI模型“复活”失败的阿尔茨海默病药物试验

ChatGPT生物医学知识评测：高准确率与“幻觉”风险并存

机器人吞噬同类零件实现自我生长与修复

AI新工具通过蛋白质组学预测癌症侵袭性

AI结合无标记显微镜可准确预测胰腺癌组织表型

折叠尺模型揭示深度神经网络学习机制

从代码补全到工程伙伴：MIT研究描绘AI软件工程发展蓝图

三合一通用接口面世，普通人也能轻松教机器人新技能

PhysicsGen：利用物理模拟将少量人类演示放大为数千机器人训练数据

█ 大模型技术

临床大语言模型中的认知偏差：风险与机遇

AGENT KB：跨领域经验共享提升智能体复杂问题解决能力

AI审稿也看人下菜？

新型行为基础模型Be.FM发布，专为预测人类行为而生

AI J-Moshi实现边听边说，模仿自然日语交流

MoR新架构：融合参数共享与自适应计算，推理速度提升两倍

█ 意识与脑机接口

注意力采样：视觉系统如何通过节律性切换解决神经竞争

心智非大脑独有，是神经与免疫细胞协同处理的结果

自然化现象学的数学探索：时空云与工作记忆幂律

脑机电疗法通过增强学习脉冲改善认知功能

人工智能与生物感知的鸿沟：闭环系统是关键

“人脑/云端接口”：纳米机器人实现思想的即时访问

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神经科学

Cell：更少但更精，灵长类大脑以简约连接实现高级认知

灵长类大脑如何演化出高级认知功能？中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）联合华中科技大学苏州脑空间信息研究院等团队，首次在单神经元水平上完整解析了猕猴前额叶皮层的全脑连接图谱，揭示了其高度精细和模块化的连接原理。

▷ Credit: Cell (2025).

研究团队首先通过病毒示踪技术标记了猕猴前额叶皮层中的单个神经元，随后利用荧光显微光学切片断层成像（fMOST）技术对全脑进行扫描。借助其自主研发的、融合了人工智能算法的高通量重建系统Gapr，团队成功重建了2,231个单神经元投射体。分析显示，这些神经元可被分为32个亚型，各自靶向不同脑区，与记忆、情绪和认知等多种高级功能相关。研究还发现PFC内部存在模块化的连接网络，这可能是工作记忆等功能的神经基础。与小鼠相比，猕猴的神经元连接模式更为精炼和特化：它们的轴突分支更少，投射目标更专一，在纹状体等区域形成独特的斑块状末端树突，显示出空间上更精准的神经支配。这种更简约、高效的连接策略，可能是灵长类动物演化出复杂认知能力的决定性因素。研究发表在 Cell 上。

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Gou, Lingfeng, et al. “Single-Neuron Projectomes of Macaque Prefrontal Cortex Reveal Refined Axon Targeting and Arborization.” Cell, vol. 188, no. 14, Jul. 2025, pp. 3806-3822.e24. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.005

皮质醇促合作，去甲肾上腺素燃战火

为何群体间冲突持续不断，压力在其中扮演何种角色？为回答此问题，来自德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学的Damon Dashti, Luca M. Lüpken, Tobias Kalenscher及同事展开研究，发现压力的两种核心神经信使会产生分离效应：一种促进对内合作，另一种则加剧对外攻击，为理解“我们对抗他们”的心态提供了神经生物学解释。

研究人员进行了一项精神药理学实验，通过双盲、安慰剂对照的方式，让参与者分别服用模拟应激激素皮质醇的氢化可的松，或增强兴奋性神经递质去甲肾上腺素作用的育亨宾。随后，参与者被分入不同小组，进行一场涉及真实金钱的经济博弈。游戏中，参与者所在的“内群体”会先遭受“外群体”的金钱伤害，然后他们有机会选择是仅帮助自己人，还是在帮助自己人的同时损害对手的利益。

结果清晰地揭示了两种压力信使的分离效应：皮质醇的作用显著提升了参与者对内群体成员的合作与慷慨程度，表现为更强的“抱团”行为。相反，去甲肾上腺素则驱动了强烈的“狭隘竞争”（parochial competition，一种只对内群体友善，同时对外群体充满敌意的行为模式），参与者甚至愿意牺牲个人经济利益来攻击外群体。这一发现挑战了压力要么触发“战或逃”要么触发“安抚与结盟”的传统二元论，证明压力对社交行为的影响是复杂的，具体取决于哪种神经化学通路占主导以及面对的是朋友还是敌人。研究发表在 PNAS 上。

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Dashti, Damon, et al. “Dissociable Glucocorticoid and Noradrenergic Effects on Parochial Cooperation and Competition in Intergroup Conflict.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 29, Jul. 2025, p. e2502257122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2502257122

人脑五种基本大脑大规模信号传播模式

理解大脑复杂且动态的认知过程至关重要，但现有框架因其固有的复杂性和方法不一致性。Youngjo Song、Pyeong Soo Kim、Benjamin A. Philip、Taewon Kim 等研究团队开发了一种利用动态模式的新型框架，旨在简化并统一对大规模大脑动态的理解，为认知科学提供了新的视角。

研究团队采用动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）对静息态功能磁共振成像数据进行分析。他们成功识别出五种独特的信号传播模式，称之为动态模式。这些DMs能够有效预测未来的血氧水平依赖信号，并且表现优于现有基准。研究发现，这些DMs对应于神经资源分配的关键维度，包括皮层层级上的多感官整合和自上而下的认知控制、显著性网络（SN）对默认模式网络（DMN）和中央执行网络（CEN）之间互动的调节、视觉-感觉运动映射与额叶调节，以及半球间协调。其中，默认模式网络参与了四种模式，凸显其作为动态枢纽的作用。

研究还证明，这些DMs的叠加可以重现多种经典的脑时空现象，例如功能连接的地形图、时变功能连接、波传播以及准周期模式。此外，个体DMs差异与普遍认知能力相关，受遗传因素影响，并在不同任务中保持一致性，为理解大脑连贯动态和个体差异提供了低维度且具有功能意义的框架。研究发表在 NeuroImage 上。

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“Large-Scale Signal Propagation Modes in the Human Brain.” NeuroImage, Jul. 2025, p. 121357. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121357

静息脑电信号可区分大脑不同功能区

如何更精确地绘制大脑功能图谱以辅助疾病诊断？立陶宛考纳斯理工大学的Karolina Armonaite及其合作者Karolina Armonaite, Livio Conti, Marco Balsi, Luca Paulon, Franca Tecchio等人，通过分析大脑的内在电活动，发现常被视为“背景噪音”的信号其实包含着每个脑区的独特“指纹”。

▷ MNI 数据集中所有用于静息觉醒状态下 sEEG 记录的电极位置的空间分布，包括颞上回（绿色，79 个通道）、中央后回（蓝色，64 个通道）和中央前回（红色，141 个通道）。Credit: Physica D: Nonlinear Phenomena (2025).

研究团队分析了极为珍贵的颅内脑电图（sEEG，一种直接从大脑内部记录电信号的技术）数据，这些数据来自55名患者，覆盖了清醒和不同睡眠阶段。他们聚焦于三个功能明确的脑区：中央前回（precentral gyrus，负责运动功能）、中央后回（postcentral gyrus，负责感觉功能）和颞上回（superior temporal gyrus，负责听觉功能）。研究的核心是分析这些区域电信号中的非周期性成分，即所谓的背景噪音。通过计算其功率谱密度，研究人员发现这些信号遵循幂律行为。

结果显示，每个脑区在高频范围内的幂律指数都各不相同，形成了一个独特的“电信号指纹”。更重要的是，这一特征指纹在个体从清醒到深度睡眠的整个过程中都保持着惊人的稳定。这意味着，我们或许可以不依赖任何外部任务，仅凭大脑自身的“噪音”就能区分不同功能区域。这一发现不仅为更精确的皮层功能分区提供了新工具，也为未来创建大脑“数字孪生”模型、监测可能预示阿尔茨海默病等神经退行性疾病的微弱早期变化奠定了基础。研究发表在 Physica D: Nonlinear Phenomena 上。

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“Analysis of Power Law Behavior of Local Cortical Neurodynamics.” Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 477, Jul. 2025, p. 134733. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.physd.2025.134733

脑干细胞唤醒密码：Ascl1与Mycn的接力调控

脑干细胞如何从休眠中被唤醒，以及脑癌细胞如何利用该机制逃避治疗？来自昆士兰医学研究院伯格霍夫分校和弗朗西斯·克里克研究所的 Piero Rigo, Lachlan Harris 等研究人员，揭示了调控脑干细胞激活过程的关键分子程序。

▷ Ascl1 缺失会阻碍 NSC 从深度静止状态进展，从而降低其激活。Credit: Science Advances (2025).

研究团队利用单细胞转录组分析研究了小鼠的海马体神经干细胞。他们发现，干细胞的激活并非一步完成，而是遵循一个精确的两步程序。首先，一种名为Ascl1的转录因子启动了整个过程，它将细胞从深度静息推向浅度静息。随后，Ascl1会诱导另一种转录因子Mycn的表达，由Mycn接力，驱动细胞彻底脱离休眠，进入活跃的增殖状态。这一发现不仅解释了大脑如何维持再生潜力，也为治疗脑癌提供了全新思路。由于部分癌细胞会“模仿”干细胞进入休眠状态以躲避治疗，未来或可通过人为调控Ascl1和Mycn，将这些“沉睡”的癌细胞唤醒，使其对现有化疗或放疗变得敏感，从而更有效地清除肿瘤。研究发表在 Science Advances 上。

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Rigo, Piero, et al. “Sequential Transcriptional Programs Underpin Activation of Hippocampal Stem Cells.” Science Advances, vol. 11, no. 24, Jun. 2025, p. eadu4523. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adu4523

大脑蓝斑重置记忆，帮助我们区分不同事件

大脑如何将连续的生活体验切分成独立的记忆片段？加州大学洛杉矶分校的David Clewett、Ringo Huang和哥伦比亚大学的Lila Davachi合作进行了一项研究，他们发现，大脑的唤醒中枢——蓝斑，在感知到情境变化时会像一个“重置按钮”，帮助我们分割记忆。

研究团队结合功能性磁共振成像、瞳孔测量法（pupillometry）和神经黑色素成像，探究了32名志愿者在观看图片序列时的大脑活动。实验通过在参与者的一侧耳朵播放重复音调来营造稳定情境，然后突然切换到另一侧耳朵并改变音高，以制造出事件边界（event boundary，即标志一个事件结束、另一个开始的情境转变）。结果显示，每当事件边界出现时，与唤醒和注意力相关的蓝斑活动和瞳孔直径都会急剧增加。

更有趣的是，蓝斑在边界处的激活强度，准确预测了记忆的分离程度——激活越强，参与者就越难回忆起跨越边界的两个物体的先后顺序，这表明蓝斑的激活有效地将记忆“切开”了。进一步分析发现，蓝斑的这个“重置”信号会传递给负责记忆形成的海马体，增强其区分不同事件的能力。然而，研究也发现，代表慢性压力的神经黑色素水平较高的个体，其蓝斑对事件边界的反应较弱，这表明长期压力可能会削弱大脑分割记忆的能力，导致记忆变得模糊混乱。研究发表在 Neuron 上。

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Clewett, David, et al. “Locus Coeruleus Activation ‘Resets’ Hippocampal Event Representations and Separates Adjacent Memories.” Neuron, vol. 0, no. 0, Jun. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.05.013

波纹脑电波分割经验以形成记忆

大脑如何将连续的日常生活体验转化为独立的记忆片段？来自巴塞罗那大学、贝尔维特奇生物医学研究所等机构的 Lluís Fuentemilla、Marta Silva 及其合作团队，首次在人类的自然体验中，识别出一种关键的神经生理机制，揭示了波纹型脑电波在记忆形成过程中的动态分工模式。

研究团队通过记录10名癫痫患者观看英剧《神探夏洛克》时的颅内脑电活动，成功捕捉到了记忆形成过程中的关键神经信号。研究发现，大脑中不同区域的波纹型脑电波（ripple-type brain waves，一种高频电振荡）扮演着如同管弦乐队中不同乐器般的角色。海马体的波纹活动在事件边界（event boundaries，即电视剧的场景切换处）达到峰值，像一个指挥家，负责将连续的体验分割成独立的记忆片段，并对其进行“打包”。与此同时，新皮质区域的波纹活动则在事件内部持续保持活跃，积极处理信息内容，其中颞叶皮质的活动强度更能预测该事件能否被成功记住。这种海马体负责分割、新皮质负责编码的协同机制，揭示了大脑组织和巩固长期记忆的精妙过程，也为理解老年人记忆衰退等问题提供了新视角。研究发表在 Nature Communications 上。

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Silva, Marta, et al. “Movie-Watching Evokes Ripple-like Activity within Events and at Event Boundaries.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Jul. 2025, p. 5647. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-60788-0

认知科学

为什么你和朋友总想买一样的东西？

亲密友谊如何影响我们的行为和大脑？上海外国语大学的Yunsong Hu, Baojun Ma和Jia Jin团队通过结合长期行为实验与神经影像学研究发现，朋友之间不仅在消费行为上更相似，其大脑活动也存在同步性，甚至可以相互预测购买意图。

研究团队通过两项研究揭示了友谊影响消费行为的神经基础。首先，一项针对175名参与者的长期行为研究表明，与陌生人相比，朋友对产品的评价更为相似，且这种相似度会随着友谊的加深而增加。接着，在第二项研究中，47名参与者在观看广告时接受了脑功能成像扫描。结果显示，朋友之间表现出更强的神经同步性（neural synchrony，指不同个体在经历相同事件时，大脑特定区域的神经活动模式呈现出时间上的耦合），这种同步活动主要发生在与物体感知、注意力、记忆、社会判断和奖励处理相关的脑区。最引人注目的是，研究人员利用机器学习模型分析发现，个体的大脑功能连接图谱不仅能有效预测自身的购买意图，还能预测其朋友的购买意图，而这种预测能力对陌生人则不成立。这一发现揭示了亲密社会关系塑造个体行为的内在神经机制，并展示了大脑活动在预测朋友行为方面的潜力。研究发表在 Journal of Neuroscience 上。

#认知科学 #预测模型构建 #神经机制与脑功能解析 #意图与决策

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Hu, Yunsong, et al. “Neural Synchrony and Consumer Behavior: Predicting Friends’ Behavior in Real-World Social Networks.” Journal of Neuroscience, Jun. 2025. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0073-25.2025

新生儿天生偏爱好人，与生俱来的社会行为识别能力

人类的道德感是与生俱来还是后天习得？为探究这一问题，来自不列颠哥伦比亚大学、意大利卡塔尼亚大学等机构的Kiley Hamlin、Alessandra Geraci、Luca Surian和Lucia Gabriella Tina团队研究了仅5天大的新生儿，发现他们已表现出对亲社会行为的内在偏好，为人类部分道德感源于天性的观点提供了有力支持。

研究团队向90名平均年龄仅五天的新生儿展示了多组简单的动画视频。在视频中，几何图形模拟了不同的社交场景，例如一个球帮助另一个球爬坡（亲社会行为），而另一个球则将其推下山坡（反社会行为）；或是一个球友好地接近另一个球，另一个则主动避开。研究人员通过追踪婴儿的注视时长来衡量他们的偏好。结果一致显示，新生儿注视亲社会行为（例如帮助和接近）的时间显著长于反社会行为（例如阻碍和回避）。为了排除婴儿只是对特定运动模式产生反应的可能性，研究人员还设置了无社交含义的对照组视频，在这些视频中，婴儿并未表现出任何偏好。这一发现表明，新生儿已经能够区分简单的亲社会与反社会行为，并天生倾向于前者。由于这些婴儿几乎没有社交经验，他们的偏好很可能源于与生俱来的内在机制，而非后天学习。研究发表在 Nature Communications 上。

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Geraci, Alessandra, et al. “Human Newborns Spontaneously Attend to Prosocial Interactions.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Jul. 2025, p. 6304. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-61517-3

联想思维：创造力与学习的共同引擎

创造力与学习成绩密切相关，但其背后的认知机制是什么？Simone A. Luchini, James C. Kaufman, Benjamin Goecke, Oliver Wilhelm, Yoed N. Kenett, Daisy Lei, Mathias Benedek, Janet G. van Hell及Roger E. Beaty等研究人员，通过两项研究揭示了联想思维是连接创造力与学习的关键桥梁。

研究团队通过两项实验探究了联想思维在创造力与学习间的关系。研究首先评估了参与者的联想思维能力，即让他们为名词生成不寻常的动词，并通过计算模型量化其联想的新颖性。随后，参与者完成一项联想学习（associative learning，指在不相关的概念间建立联系的学习过程）任务，即学习立陶宛语和英语的词汇配对。研究1发现，那些能产生更独特词汇联想的学生，在24小时后能回忆起更多的外语单词。研究2进一步将创造力评估扩展到更真实的任务，如写短篇故事和画简笔画，结果再次证实，联想思维在创造力表现与学习成绩之间扮演了中介角色。这意味着，创造力之所以能促进学习，部分是因为富有创造力的人更擅长运用联想思维来建立新知识间的联系。重要的是，该结论在排除了通用智力（general intelligence）的干扰后依然成立。研究发表在 npj Science of Learning 上。

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Luchini, Simone A., et al. “Creativity Supports Learning through Associative Thinking.” Npj Science of Learning, vol. 10, no. 1, Jul. 2025, p. 42. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41539-025-00334-1

眼神接触的时机如何传递意图

一个简单的眼神如何成为清晰的沟通信号？弗林德斯大学的Nathan Caruana, Friederike Charlotte Hechler, Emily S. Cross和Emmanuele Tidoni团队研究发现，眼神交流的意义不仅在于“看”，更在于“何时看”。他们首次揭示了一种特定的凝视时序，能最有效地传递沟通意图，且该规则同样适用于人类与机器人的互动。

研究团队让137名参与者与虚拟伙伴（外形为人类或机器人）进行积木搭建任务，并判断伙伴的凝视是在检查物体还是在请求帮助。研究发现，凝视的沟通效果关键在于其时间背景，而非频率。当虚拟伙伴的凝视遵循“注视物体→与参与者进行眼神接触→再次回看同一物体”这一特定序列时，参与者最容易且最快地将其理解为请求信号。

这一发现揭示了沟通意图感知的动态过程，证明了眼神接触的相对时间顺序是塑造其沟通效力的核心因素。更重要的是，无论面对人类还是机器人，参与者的反应都惊人地一致。这表明我们的大脑已进化出一种能广泛适应不同社交对象的凝视解读机制。这一成果不仅加深了对人类本能社交行为的理解，也为设计更自然、更直观的社交机器人和虚拟助手提供了关键的科学依据。研究发表在 Royal Society Open Science 上。

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Caruana, Nathan, et al. “The Temporal Context of Eye Contact Influences Perceptions of Communicative Intent.” Royal Society Open Science, vol. 12, no. 7, Jul. 2025, p. 250277. royalsocietypublishing.org (Atypon), https://doi.org/10.1098/rsos.250277

别再“刻意学习”了，成功的学习都是“欺骗”来的

人们普遍认为学习分“刻意”和“偶然”，但为何刻意学习常常失败？针对这一问题，东北大学心理学教授Aaron Seitz提出了一个颠覆性的观点，他认为所有学习本质上都是“偶然的”，所谓的刻意学习，其实是我们为大脑设下“圈套”，诱使其进入可学习状态的过程。

▷ 示意图显示，每只眼睛呈现不同的图像，参与者只感知两幅图像中较为显著的图像。在实验过程中，参与者通过一根管子接受水作为奖励。在右侧，我们可以看到，学习效果（即前测（蓝色）和后测（红色）之间的差异）在训练刺激上发生，但在旋转 90° 的相同刺激上没有发生。Credit: Current Opinion in Neurobiology (2025).

在这篇综述文章中，作者提出，我们学习知识的根本机制可能都是偶然的，而非出于直接的意愿。一个典型的例子是婴儿学习语言，他们并非有意识地去记忆语法规则，而是在充满语言的环境中，通过大脑自动提取声音的统计规律而自然习得。同样，我们常常在无意中就记住了某首流行歌曲的歌词。该理论认为，即使是我们认为的“刻意学习”，也并非通过意志力直接将信息刻入大脑，而是通过运用各种“技巧”（tricks）来为大脑创造一个适宜学习的内部和外部环境。这些技巧包括：通过重复来增加信息出现的频率；通过集中注意力来塑造经验的“神经图像”；以及将学习与成功体验等积极结果配对，进行正强化（reinforcement）。因此，当一次刻意学习失败时，或许并非我们不够努力，而是没有找到适合自己大脑的“学习圈套”。研究发表在 Current Opinion in Neurobiology 上。

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“Tricking Our Brains to Learn and Remember; Is All Learning Incidental?” Current Opinion in Neurobiology, vol. 93, Aug. 2025, p. 103020. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.conb.2025.103020

疾病与健康

Science：蛋白质聚集干扰tRNA加工导致神经退行性疾病

蛋白质聚集如何导致神经退行性疾病？来自马萨诸塞州总医院和哈佛医学院的Jason Yang、Raghu R. Chivukula等研究人员，通过研究一类罕见遗传病，发现蛋白质聚集物通过“绑架”细胞内关键分子，破坏了tRNA的正常加工过程。

▷ 神经退行性 GGC 重复扩增通过聚集 FAM98B 中一个富含甘氨酸的无序区域来破坏 tRNA 的加工。在正常的 tRNA 剪接中，外显子由 tRNA 连接酶复合物连接，该复合物是一种含有 FAM98B 的异五聚体复合物。GGC 重复异常产生的多聚甘氨酸蛋白与 FAM98B 相互作用，FAM98B 含有人类蛋白质组中单一最富含甘氨酸的序列，导致 tRNA 连接酶复合物的隔离和消耗。Credit: Science (2025).

研究团队首先在培养细胞中合成了由GGC基因重复扩增产生的多聚甘氨酸（polyglycine，简称polyGly）蛋白，这种蛋白是多种神经退行性疾病的标志。利用质谱法分析发现，这些polyGly聚集物会特异性地吸附并隔离细胞内的tRNA连接酶复合物（tRNA-LC），该复合物是加工信使RNA（tRNA）所必需的。

研究人员进一步查明，这种“绑架”行为是通过tRNA-LC中的FAM98B蛋白实现的，因为FAM98B含有一段极富甘氨酸的区域，容易与polyGly相互作用。这种隔离导致细胞内可用的tRNA-LC被耗尽，从而严重干扰了tRNA的正常剪接和成熟过程。这一机制在来自脆性X相关震颤/共济失调综合征（FXTAS）和神经元核内包涵体病（NIID）患者的脑组织样本中得到了验证。为了证实该机制的致病性，团队在成年小鼠的大脑中特异性地敲除了编码FAM98B的基因，结果发现这些小鼠出现了与人类GGC重复扩增疾病相似的严重运动协调障碍和神经退行性病变。研究发表在 Science 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #蛋白质聚集 #遗传病

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Yang, Jason, et al. “Polyglycine-Mediated Aggregation of FAM98B Disrupts tRNA Processing in GGC Repeat Disorders.” Science, vol. 389, no. 6757, Jul. 2025, p. eado2403. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.ado2403

Cell：大脑如何按需增加血流量

大脑如何高效地按需分配血流以满足局部能量需求？哈佛医学院的 Chenghua Gu、Luke Kaplan、Trevor Krolak 及其团队发现，大脑血管的内皮细胞通过间隙连接形成了一个“信号高速公路”，能够快速、精准地引导血液流向最活跃的脑区。

▷ 脑血管。左图显示血管内壁单个内皮细胞的轮廓。中间图显示平滑肌细胞，它们包裹血管并产生血液流动所需的物理力。右图显示间隙连接，它们紧密连接相邻的内皮细胞，使它们能够快速传递信号。Credit: Gu Lab

研究团队在清醒小鼠中结合光遗传学与视觉刺激来激活特定脑区，并实时成像观察血管反应。他们发现，当神经元被激活时，血管舒张的信号并非孤立发生，而是沿着血管内壁的内皮细胞网络进行快速、长距离的传播。这种高效通信依赖于内皮细胞间的间隙连接（gap junction，连接相邻细胞并允许离子和小分子直接通过的微小通道）。这些通道构成的网络如同一个信号高速公路，确保了上游动脉能够协同扩张，从而将血液精准送达目标区域。

研究进一步锁定，构成这些间隙连接的两种关键连接蛋白Cx37 和 Cx40 在动脉内皮细胞中起决定性作用。当通过基因技术敲除这两个蛋白后，信号传播能力被破坏，导致神经活动引发的血管舒张反应在速度和范围上都受到严重影响。这一发现不仅解开了神经血管耦合（neurovascular coupling，神经活动与局部血流增加之间的功能性联系）的一个核心谜团，也为理解 fMRI 信号的生物学基础以及神经退行性疾病中血流失调的原因提供了重要线索。研究发表在 Cell 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #神经血管耦合 #脑血流

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Krolak, Trevor, et al. “Brain Endothelial Gap Junction Coupling Enables Rapid Vasodilation Propagation during Neurovascular Coupling.” Cell, vol. 0, no. 0, Jul. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.030

Cell：TEMPO光学技术升级，特定神经元脑电波实时成像

如何清晰地看到特定神经元产生的脑电波在大脑中传播？针对传统电极技术难以区分信号来源的难题，斯坦福大学的 Mark J. Schnitzer、Simon Haziza 及其团队开发了一套超灵敏光学成像技术，以细胞类型特异性的方式实时捕捉到了脑电波的传播细节，并发现了前所未见的脑电波活动模式。

该研究的核心是一种名为TEMPO（Transmembrane Electrical Measurements Performed Optically，光学跨膜电活动测量）的技术。研究人员通过基因工程让小鼠的特定神经元表达电压指示器，这种蛋白的荧光会随神经元电位变化而改变，从而将不可见的电活动转化为可见的光信号。团队开发了两款互补的成像仪器：一款超灵敏光纤传感器，用于记录自由活动小鼠的神经振荡；另一款宽视场中观显微镜，能够实时“拍摄”脑电波扫过大脑皮层的壮观景象。借助这套系统，研究团队发现了三种全新的脑电波模式，其中包括两种相互垂直传播的β波，以及一种能够双向传播的θ波，打破了其只单向运动的传统认知。研究者推测，这种类似回声的θ波可能是一种类似于人工智能学习机制的反向传播，或对大脑远距离通讯和学习记忆至关重要。研究发表在 Cell 上。

#疾病与健康 #大脑信号解析 #神经机制与脑功能解析 #计算模型与人工智能模拟

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Haziza, Simon, et al. “Imaging High-Frequency Voltage Dynamics in Multiple Neuron Classes of Behaving Mammals.” Cell, vol. 0, no. 0, Jul. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.028

Cell：小鼠全身神经系统微米级高清成像

如何突破外周神经系统成像的技术瓶颈？中国科学技术大学毕国强、徐程、刘北明、祝清源团队开发出blockface-VISoR技术，实现小鼠全身神经系统的微米级三维成像，相关数据已建立共享平台。

研究团队整合三大技术模块：首先通过化学透明化处理使小鼠全身组织透光，再用荧光蛋白（标记特定神经元）、抗体免疫标记（显示交感神经）和腺相关病毒（追踪迷走神经）三种方法进行神经标记。核心突破是自主研发的blockface-VISoR系统，该系统以400微米为间隔连续切片，并立即用显微镜对切面下600微米深度进行三维成像，整个过程仅需40小时。成像数据显示，脊髓感觉神经在腹侧和背侧分支具有明显不同的形态特征，而交感神经在肢体肌肉、骨骼和内脏器官中呈现特征性的血管周分布模式。特别值得注意的是，病毒标记首次证实迷走神经纤维以近乎直线的方式到达靶器官，推翻了传统解剖学的分支假设。这套方法将外周神经成像分辨率从组织级提升至均一的亚细胞级，为研究神经调控网络和疾病机制提供了全新工具。研究发表在 Cell 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #跨学科整合 #神经调控

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Shi, Mei-Yu, et al. “High-Speed Mapping of Whole-Mouse Peripheral Nerves at Subcellular Resolution.” Cell, vol. 188, no. 14, Jul. 2025, pp. 3897-3915.e20. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.011

Cell综述：干细胞衰老的五大关键标志

体细胞干细胞（成体干细胞）在组织维持和修复中至关重要，但其功能随衰老而下降，导致组织稳态受损和再生能力减弱。加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学和贝勒医学院的研究人员合作，系统性地揭示了干细胞衰老的五个关键标志，旨在为恢复干细胞功能和延长组织健康寿命提供新策略。

该综述系统性地描述了可用来表征干细胞衰老的五个关键标志，包括静息深度（depth of quiescence，指干细胞处于非增殖状态的程度）、自我更新倾向（self-renewal propensity）、子代细胞命运（fate of progeny）、再生修复能力（resilience）和群体异质性（population heterogeneity）。研究团队进一步探讨了这些标志的变化如何导致干细胞功能的衰退，并指出这些特征不仅为衰老过程提供了见解，也为旨在恢复干细胞功能和延长组织健康寿命的治疗策略提供了有前景的目标。综述还讨论了干细胞衰老研究面临的挑战，例如缺乏细胞年龄的分子定义，并展望了未来发展机遇，包括利用复杂的体内成像方法和人工智能构建干细胞基础模型及更通用的衰老时钟。研究发表在 Cell Stem Cell 上。

#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #预测模型构建 #跨学科整合

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Rando, Thomas A., et al. “Hallmarks of Stem Cell Aging.” Cell Stem Cell, vol. 32, no. 7, Jul. 2025, pp. 1038–54. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.stem.2025.06.004

医用氟聚合物危机：心脏起搏器材料面临全球监管冲击波

全氟和多氟烷基物质（PFAS）因其稳定性被广泛用于各类工业和医疗产品，但部分小分子PFAS已被证实有害。Pierce J. Vatterott（明尼阿波利斯心脏研究所）、Paul D. Drumheller（美国医学和生物工程研究所）、Nadine Ding和Joyce Wong等研究人员，针对PFAS在医疗器械中的作用及其政策影响进行了系统综述，为政策制定提供科学依据。

▷ 此图展示了含氟聚合物聚（乙烯-四氟乙烯）(ETFE) 和聚四氟乙烯 (PTFE) 在常见心脏植入式电子装置 (CIED) 导线结构中的应用。A. 同轴起搏导线；B. 同桡动脉起搏导线；C. 无腔起搏导线；D. 植入式心脏复律除颤器 (ICD) 导线。Credit: Heart Rhythm / Vatterott et al.

研究团队首先对PFAS的分类（per- and polyfluoroalkyl substances，指一类具有极强化学稳定性的有机氟化合物）进行了梳理，强调PFAS家族超过12,000种化合物，化学结构和毒性差异巨大。小分子水溶性PFAS（如全氟辛酸PFOA、全氟辛烷磺酸PFOS）被美国环保署（EPA）认定为环境污染物，并与水污染及健康风险相关。但医疗器械中广泛使用的含氟聚合物（fluoropolymers，体积大、化学惰性、难以溶解、具优良生物相容性）则未被发现有健康风险。根据美国食品药品监督管理局（FDA）数据，约有25万种获批医疗器械含有含氟聚合物，包括心脏起搏器、消融导管、心脏瓣膜等，这些材料支持了医疗器械的微型化、柔韧性和电绝缘性，并已安全使用50年以上。研究还梳理了美国、加拿大、欧盟等地的PFAS监管政策，指出当前许多立法未区分小分子有害PFAS与医用含氟聚合物，导致部分制造商退出医用氟聚合物市场，威胁医疗器械供应链。研究团队呼吁制定科学、细致的监管政策，既保护环境，又保障医疗创新与患者利益。研究发表在 Heart Rhythm 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #阿尔茨海默病 #生物标志物 #血液检测

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The role of per- and polyfluoroalkyl substances in medical devices and delivery systems: Why the electrophysiologist should care, Heart Rhythm (2025). DOI: 10.1016/j.hrthm.2025.05.057

200余种蛋白错误折叠与认知衰退相关

传统理论认为淀粉样蛋白是阿尔茨海默病的主因，但约翰·霍普金斯大学的Haley Tarbox、Audrey Branch和Stephen Fried团队发现，超过200种非淀粉样蛋白的错误折叠同样可能导致认知衰退，这些蛋白质能逃逸细胞的天然清理机制。

▷ 蛋白酶体示意图，它能分解细胞内错误折叠和受损的蛋白质。Credit: Fried Lab, Johns Hopkins University

研究采用有限蛋白水解质谱技术(LiP-MS，一种检测蛋白质细微结构变化的方法)，对比分析了17只两岁大鼠海马体中2,756种蛋白质。其中10只认知正常大鼠与7只认知障碍大鼠的比较显示，214种蛋白质在认知障碍组出现特异性构象变化(CASCs)。关键发现是，这些错误折叠蛋白质无法通过化学变性后自发恢复天然结构，且不形成淀粉样斑块。研究人员推测，这些蛋白质可能通过未知机制逃避细胞的蛋白酶体降解系统。该发现解释了为何部分患者脑内淀粉样蛋白沉积与认知症状不匹配，为开发新靶点药物提供了方向。研究发表在 Science Advances 上。

#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #营养与衰老 #咖啡因 #女性健康

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Tarbox, Haley E., et al. “Proteins with Cognition-Associated Structural Changes in a Rat Model of Aging Exhibit Reduced Refolding Capacity.” Science Advances, vol. 11, no. 28, Jul. 2025, p. eadt3778. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adt3778

终身音乐训练可延缓大脑衰老

长期音乐训练如何影响大脑衰老过程？来自中国科学院的Yi Du、Lei Zhang与加拿大贝克雷斯特研究与教育学院的Claude Alain、Bernhard Ross等人合作，探究了音乐训练对老年人大脑在嘈杂环境中处理语音时的影响。研究发现，音乐训练并非增强大脑的代偿性过度活动，而是帮助其维持一种更接近年轻人的高效、低耗能工作模式。

研究团队采用功能性磁共振成像对三组参与者进行了测试：年长音乐家、年长非音乐家和作为对照组的年轻非音乐家。任务要求他们在噪音干扰下辨别音节。结果显示，年长非音乐家的大脑表现出典型的衰老特征：为了完成任务，其听觉背侧通路的神经活动显著增强，这是一种代偿性过度补偿。相比之下，年长音乐家的大脑则显得异常“平静”，其功能连接模式与年轻非音乐家非常相似，并未出现过度的神经活动。这一发现有力地支持了“抑制上调”假说，即通过音乐训练积累的认知储备（cognitive reserve，指大脑通过后天经验积累的、能抵抗病理损伤的资源）并非简单地为衰老的大脑“加油”，而是通过维持更优化的神经网络结构，使其不必“费力”工作，从而有效延缓了认知功能的衰退。研究发表在 PLOS Biology 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #认知科学 #健康管理与寿命延长

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Zhang, Lei, et al. “Long-Term Musical Training Can Protect against Age-Related Upregulation of Neural Activity in Speech-in-Noise Perception.” PLOS Biology, vol. 23, no. 7, Jul. 2025, p. e3003247. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003247

睡眠质量调节奖惩敏感性与大脑连接，影响情绪健康

为何同样是睡眠不佳，有些人更容易出现情绪问题？为了探究这一现象背后的神经机制，海梅一世大学的Michal Rafal Zareba、Maya Visser及其同事研究发现，个体的睡眠质量会调节其对奖惩的敏感性与大脑功能连接之间的关系。

▷ 强化敏感性测量与功能连接模式之间的关联受个体睡眠质量的调节。Credit: Sleep Medicine (2025).

研究团队对155名健康的年轻人进行静息态功能性磁共振成像（resting-state fMRI）扫描，分析了他们的大脑功能连接模式。研究重点考察了睡眠质量、个体对奖励和惩罚的敏感性这三者之间的相互作用。结果发现，大部分大脑连接的改变并非由睡眠质量单独决定，而是体现为睡眠质量与奖惩敏感性的交互效应。在优质睡眠者和劣质睡眠者中，奖惩敏感性对大脑连接的影响方向常常相反。例如，脑前回（precentral gyrus）与后脑岛（posterior insula）之间的连接强度与特质性焦虑水平呈负相关，而在睡眠不佳且对惩罚高度敏感的个体中，该连接最弱。这表明，睡眠不足叠加高惩罚敏感性的特质，会增加情绪失调的风险。

此外，研究还发现一个仅与睡眠质量相关的连接——膝下前扣带皮层与丘脑的耦合，该连接与个体习惯性使用情绪抑制策略有关。这项研究首次证实，奖惩敏感性是理解睡眠质量如何影响大脑连接和情绪健康的关键因素。研究发表在 Sleep Medicine 上。

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“Subjective Sleep Quality in Healthy Young Adults Moderates Associations of Sensitivity to Punishment and Reward with Functional Connectivity of Regions Relevant for Insomnia Disorder.” Sleep Medicine, vol. 131, Jul. 2025, p. 106527. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.sleep.2025.106527

Connectome 2.0：超高分辨率MRI实现近微米级人脑成像

传统MRI无法在活体人脑中以微米级精度观察脑细胞和神经连接，阻碍了对“连接组”的研究。美国国立卫生研究院（NIH）部分资助，麻省总医院的Susie Y. Huang及Gabriel Ramos-Llordén等研究人员，开发了名为Connectome 2.0的新型超高分辨率MRI扫描仪，能以近乎单微米的精度绘制活体人脑的纤维和细胞结构图。

▷ Connectome 2.0 梯度线圈。Credit: Nature Biomedical Engineering (2025).

该研究的核心是名为Connectome 2.0的新一代3特斯拉扫描仪，其技术突破在于一个极其强大的头部专用梯度线圈（gradient coil，用于在空间上定位信号的磁场发生器），其性能参数远超现有设备，是此前最先进的Connectome 1.0扫描仪性能的数倍。结合一个紧密贴合头部的72通道射频接收线圈，新系统极大地提升了信噪比，从而获得前所未有的图像清晰度。研究团队采用扩散磁共振成像（diffusion MRI）方法，成功在活体人脑中实现了对精细神经纤维束的精确追踪，并能推断出轴突直径等接近单微米级别的细胞结构信息。这在以往只能通过尸检或动物模型研究。结果显示，与上一代设备相比，Connectome 2.0的成像灵敏度至少提高了30%，能够揭示不同个体大脑之间细微的结构差异。研究发表在 Nature Biomedical Engineering 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #脑成像 #连接组学

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Ramos-Llordén, Gabriel, et al. “Ultra-High Gradient Connectomics and Microstructure MRI Scanner for Imaging of Human Brain Circuits across Scales.” Nature Biomedical Engineering, Jul. 2025, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-025-01457-x

调整膳食脂肪酸比例可有效缓解创伤后头痛

如何缓解创伤性脑损伤（TBI）后常见的持续性头痛？来自北卡罗来纳大学医学院、美国军医大学和美国国立卫生研究院（NIH）的Daisy Zamora、Kimbra Kenney等研究人员进行了一项临床试验，发现通过调整饮食中脂肪酸的摄入，可以显著减轻头痛的频率和强度。

该研究是一项为期12周的随机对照试验，共纳入122名因创伤性脑损伤而患有持续性头痛的军事人员。参与者被分为两组：干预组遵循高omega-3脂肪酸（omega-3 fatty acids，常见于三文鱼等深海鱼油中，有助抗炎）并降低omega-6脂肪酸（omega-6 fatty acids，常见于玉米油、葵花籽油等植物油中，过量摄入可能促炎）的饮食方案；对照组则维持美国普通饮食中这两种脂肪酸的平均水平。

结果显示，与对照组相比，干预组参与者每月头痛天数平均减少了约2天，每日头痛疼痛强度降低了30%。血液分析也证实，干预组体内具有抗炎和止痛作用的omega-3衍生物水平显著升高。尽管该饮食未能显著改善头痛对生活质量的总体影响（以头痛影响测试HIT-6评估），但研究结果有力地证明，调整膳食结构是一种安全、有效的疼痛管理策略，有望成为创伤后头痛的辅助疗法。研究发表在 Journal of Neurotrauma 上。

#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #神经机制与脑功能解析 #个性化医疗

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Zamora, Daisy, et al. “A High Omega-3, Low Omega-6 Diet Reduces Headache Frequency and Intensity in Persistent Post-Traumatic Headache: A Randomized Trial.” Journal of Neurotrauma, Jul. 2025. liebertpub.com (Atypon), https://doi.org/10.1089/neu.2025.0126

身体形象欺凌如何影响青春期女孩的大脑

针对身体形象的网络欺凌如何影响作为旁观者的青少年大脑？University of the Sunshine Coast的Taliah Prince、Jacob M. Levenstein、Daniel F. Hermens等人，首次利用脑成像技术，发现旁观此类欺凌会激活青春期女孩大脑中与情绪调节、记忆和社交认知相关的特定脑区。

该研究采用功能性磁共振成像对26名14至18岁的女孩进行了测试。研究人员向她们展示了真实的身体形象网络欺凌（BRC）内容和中性的社交媒体内容，并记录了她们的大脑血氧水平依赖响应。结果显示，与中性内容相比，BRC内容显著激活了与情绪调节相关的脑区，如脑岛和前扣带皮层，以及与社交认知相关的角回（angular gyrus）。这表明旁观欺凌行为会引发强烈的情绪和社交处理过程。更有趣的是，近期曾遭受过网络欺凌的女孩，其与记忆功能紧密相关的海马旁回活动增强，暗示她们可能正在无意识地重温自己的创伤经历。相反，那些对自身身体形象满意的女孩，其大脑的奖励和情绪中枢，如尾状核（caudate）和杏仁核（amygdala），表现出更强的激活，这可能是一种有效的神经保护机制，帮助她们抵御负面信息的影响。研究发表在 NeuroImage 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #心理健康与精神疾病 #网络欺凌

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“Differential Neural Responses to Body Image-Related Cyberbullying in Adolescent Females.” NeuroImage, vol. 314, Jul. 2025, p. 121266. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121266

可成像、可降解的声学微型机器人实现精准肿瘤药物递送

加州理工学院的Wei Gao、Julia R. Greer、Mikhail Shapiro、Di Wu以及南加州大学的Qifa Zhou等研究人员，合作开发了一种生物可吸收的声学微型机器人，它能被超声波驱动、磁力引导，并在小鼠体内成功递送药物，有效缩小了膀胱肿瘤。

▷ 加州理工学院打印的生物可吸收声学水凝胶微型机器人的扫描电子显微镜图像。Credit: Hong Han

研究团队利用双光子聚合制造出直径约30微米的球形水凝胶机器人。其核心创新在于独特的表面设计：通过两步化学改性，实现了外表面亲水（防止机器人在体液中相互粘连），而内表面疏水，能够稳定地捕获一个微小气泡长达数天。这个气泡是实现多功能集成的关键。当暴露在超声场中时，气泡会振动，通过机器人球体上的两个特殊开口喷射流体，从而推动机器人在血液、尿液等复杂生物流体中高效前进。同时，这个气泡也是一个出色的超声造影剂，让研究人员能通过常规超声设备实时成像，追踪机器人的位置。机器人的水凝胶结构中还嵌入了磁性纳米颗粒，以便利用外部磁场进行精确导航。在小鼠实验中，团队成功将携带抗癌药物的机器人引导至膀胱肿瘤处，结果显示，由机器人递送的药物比传统给药方式更有效地抑制了肿瘤生长。此外，这种水凝胶材料具有生物可降解性，完成任务后可在体内安全分解。研究发表在 Science Robotics 上。

#疾病与健康 #机器人及其进展 #精准医疗 #药物递送 #生物材料

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Han, Hong, et al. “Imaging-Guided Bioresorbable Acoustic Hydrogel Microrobots.” Science Robotics, vol. 9, no. 97, Dec. 2024, p. eadp3593. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/scirobotics.adp3593

儿童摄糖过多，不只是变胖，更是伤脑

北京师范大学和北京脑科学与类脑研究中心的Huixin Lin、Yingjun Tang、Jingfeng Zhou等研究人员，通过小鼠模型研究，发现幼年期的高糖饮食会重塑成年后的大脑皮层功能，并改变其适应性行为。

研究团队将幼鼠分为两组，一组自断奶起持续饮用含10%蔗糖的高糖饮料（HSB），另一组则饮用普通水。待小鼠成年后，研究人员采用宽视野钙成像技术，观察它们在学习将特定气味与蔗糖奖励关联起来时整个背侧皮层（dorsal cortex，大脑中负责整合感觉信息、学习和规划运动的关键区域）的活动。结果显示，尽管高糖组小鼠的体重和糖耐量均正常，但其大脑功能已发生深刻改变。

具体而言，它们对蔗糖奖励的皮层反应减弱，与学习相关的神经活动在前部皮层出现延迟且持续时间延长。同时，大脑前后部皮层之间的功能连接也遭到削弱。这些神经层面的变化也对应着行为的改变：高糖组小鼠对奖励规则的变化表现出异常的敏感性，这表明其根据环境调整策略的适应性行为受到了影响。研究发表在 Current Biology 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #学习记忆 #适应性行为

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Lin, Huixin, et al. “Altered Cortical Dynamics and Adaptive Behavior Following Early-Onset Sucrose Overconsumption.” Current Biology, vol. 0, no. 0, Jul. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.06.050

男女性大脑处理后悔与决策改变的差异机制

为什么女性更易患抑郁症？西奈山伊坎医学院的Romain Durand-de Cuttoli、Brian Sweis和纽约大学格罗斯曼医学院的Orna Issler团队发现，非编码RNA LINC00473通过性别依赖方式调控前额叶决策机制：增强女性对沉没成本和后悔的敏感性，这可能是抑郁风险因素。

▷ 主要发现摘要。Credit: Science Advances (2025).

研究采用病毒载体在小鼠内侧前额叶皮层（mPFC）定向调控LINC00473表达，结合神经经济学范式餐厅行任务（Restaurant Row，模拟有限时间预算下的觅食决策）。实验显示，LINC00473仅增强雌性小鼠的重新评估行为：包括更敏感地权衡沉没成本（对已损失投入的过度重视）和后悔（对错失机会的反应），而不影响初级决策。光纤记录证实前额叶皮层（PFC）通过分层处理实现这一功能——初级决策与重新评估由不同神经回路完成。机制上，CREB-LINC00473通路可能通过钙信号调节神经元可塑性。研究发表在 Science Advances 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #心理健康与精神疾病 #性别差异 #神经经济学

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Cuttoli, Romain Durand-de, et al. “Change-of-Mind Neuroeconomic Decision-Making Is Modulated by LINC00473 in Medial Prefrontal Cortex in a Sex-Dependent Manner.” Science Advances, Jul. 2025. world, www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr3228

AI驱动科学

Nature：更长时间的脑部扫描可降低研究成本并提升预测准确性

神经科学研究长期遵循“样本量越大越好”的原则，通常对数千名参与者进行短暂的功能性磁共振成像扫描，时长约10分钟。然而，这种方法成本高昂且数据质量有限。如何在扫描更多人和扫描更久之间取得平衡以降低成本并提高数据质量？新加坡国立大学的Thomas Yeo、牛津大学的Thomas Nichols、圣路易斯华盛顿大学的Nico Dosenbach及研究员Leon Ooi, Csaba Orban, Shaoshi Zhang等人，通过建立数学模型给出了答案：延长单次扫描时间比单纯增加人数更具成本效益。

▷ fMRI 图像中黄色区域表示活动增加。 Credit: Wikipedia/ CC BY 3.0

研究团队开发了一个数学模型，旨在量化扫描时长与参与者数量对预测精度的影响。他们利用包含数千名个体的九个国际大型数据集验证了该模型，发现模型能高度准确地预测AI在不同研究设计下的表现。结果颠覆了传统认知：在脑-全域关联研究中，30分钟的扫描时长是实现成本与精度平衡的“最佳点”。与传统的10分钟扫描相比，30分钟扫描可在不牺牲甚至提升预测准确性的前提下，节省高达22%的研究成本。这是因为招募和管理每位参与者存在固定的高昂开销，延长对较少参与者的扫描时间，能更高效地获取高质量数据。研究团队还推出了在线计算器，帮助全球科研人员设计更智能、更经济的研究方案。研究发表在 Nature 上。

#AI驱动科学 #预测模型构建 #个性化医疗 #自动化科研

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Ooi, Leon Qi Rong, et al. “Longer Scans Boost Prediction and Cut Costs in Brain-Wide Association Studies.” Nature, Jul. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09250-1

Cell：多模态模型实现乳腺癌亚型精准分类

生成式AI如何重塑医疗体系？哈佛大学医学院L. John Fahrner、Emma Chen与Scripps研究所Eric Topol、Pranav Rajpurkar团队在Cell发表综述，系统阐述大语言模型（LLM）和多模态AI如何通过提升诊断精度、优化患者交互实现医疗变革，同时指出临床落地的关键挑战。

研究团队总结了过去三年中生成式人工智能的技术进展，包括Transformer架构、生成对抗网络（GAN）和扩散模型（diffusion models），这些技术共同推动了复杂生成式人工智能系统的发展。大语言模型（LLM）通过对话式界面简化医疗报告，并协助临床决策；多模态人工智能整合图像和基因数据等多样化信息，在病理学和医疗筛查中表现出色。AI驱动工具通过持续监测和多尺度预测，为个性化医疗保健提供可能性，同时推动医疗实践从偶发性互动转向持续监测。研究还提出了医疗人工智能的实施路线图，从基础科学研究到临床应用的逐步过渡。这些进展有望显著提高诊断的准确性并改善患者治疗结果。研究发表在 Cell 上。

#大模型技术 #自动化科研 #强化学习 #语言模型代理 #自我监督学习

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Fahrner, L. John, et al. “The Generative Era of Medical AI.” Cell, vol. 188, no. 14, Jul. 2025, pp. 3648–60. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.05.018

Science：百年进化谜题终结，单一理论统一物种形成两大定律

为何近缘物种杂交的后代常常不育或死亡（霍尔丹法则）？围绕这个困扰生物学界百年的难题，研究人员Thomas Lenormand和Denis Roze提出了一个优雅的统一理论。他们发现，物种形成的两大定律与性染色体的演化本质上是同一个故事，其根源在于不同物种间基因调控系统的“不兼容”。

该理论的核心在于基因表达的调控失调（misregulation of gene expression）。在许多物种中，雄性（XY）只有一条X染色体，为了与拥有两条X的雌性（XX）维持同等的基因“产量”，演化出了剂量补偿效应（Dosage Compensation, DC），即通过一套复杂的调控系统将雄性X染色体上基因的表达活性“调高一倍”。这套系统依赖于基因旁的“开关”（顺式调控元件）和来自其他染色体的“调光师”（反式调控因子）的精密配合。当两个独立演化的物种杂交时，它们的“开关”和“调光师”互不匹配。对于杂交雄性而言，他从母亲那里继承的X染色体上的“开关”，与来自父母双方的混合“调光师”无法协同工作，导致X染色体上大量基因的表达严重失衡，最终使其不育或死亡。这完美解释了为何异配性别（heterogametic sex，如XY雄性）在杂交中更脆弱（霍尔丹法则），以及为何X染色体是问题核心（大X效应）。研究人员通过个体化模拟模型（individual-based simulation model）验证了这一理论，模拟结果清晰地再现了杂交后代中异配性别的适合度断崖式下跌。研究发表在 Science 上。

#跨学科整合 #预测模型构建 #计算模型与人工智能模拟

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Lenormand, Thomas, and Denis Roze. “A Single Theory for the Evolution of Sex Chromosomes and the Two Rules of Speciation.” Science, vol. 389, no. 6756, Jul. 2025, p. eado9032. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.ado9032

AMASE系统实现自驱动材料发现，效率提升6倍

为解决理论计算与实时实验脱节以致拖慢材料发现速度的难题，马里兰大学的Haotong Liang, Chuangye Wang, Heshan Yu, Dylan Kirsch及Ichiro Takeuchi等人开发了自主材料搜索引擎（AMASE）。该系统首次实现了理论与实验的自驱动闭环交互，成功将材料相图的绘制效率提升了六倍。

研究团队开发了一套名为AMASE的自主系统，它将贝叶斯主动学习与实验和理论计算实时结合。该系统通过X射线衍射（X-ray diffraction, XRD，一种分析材料晶体结构的技术）测量薄膜样品，并将数据实时反馈给CALPHAD模型（Calculation of Phase Diagrams，一种基于热力学数据的相图计算方法）。该模型在接收新数据后会立即更新对整个材料相图的预测。更新后的理论预测随即指导系统进行下一步的实验，从而形成一个无需人工干预的、自驱动的“理论-实验”闭环。在对锡-铋（Sn-Bi）薄膜体系的测试中，AMASE仅用8个多小时就精确构建了其相图，实验量相比传统方法减少了六倍。与仅使用高斯过程（Gaussian Process, GP，一种纯数据驱动的机器学习模型）的方法相比，集成了物理理论的AMASE表现出更高的效率和稳定性。研究发表在 Science Advances 上。

#AI驱动科学 #自动化科研 #预测模型构建 #跨学科整合

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Liang, Haotong, et al. “Real-Time Experiment-Theory Closed-Loop Interaction for Autonomous Materials Science.” Science Advances, vol. 11, no. 27, Jul. 2025, p. eadu7426. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adu7426

微软BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究

微软研究院 AI for Science 团队的Sarah Lewis, Tim Hempel, José Jiménez-Luna, Michael Gastegger, Frank Noé等人开发了一款名为BioEmu的生成式AI模型，能够以前所未有的速度和精度模拟蛋白质的构象系综，为功能研究和药物发现开辟了新途径。

研究团队开发了生成式深度学习模型BioEmu，它基于扩散模型架构，通过整合AlphaFold数据库的静态结构、超过200毫秒的分子动力学（MD）模拟数据以及50万条实验稳定性数据进行训练。该模型能够模拟蛋白质的构象系综（conformational ensemble，即蛋白质在功能过程中经历的一系列动态结构集合），在单张GPU上每小时可生成数千个独立的蛋白质结构，比传统MD模拟加速了数个数量级。BioEmu不仅能成功捕捉对功能至关重要的结构变化，如隐性口袋（cryptic pocket，在常规结构中不明显，但在分子结合时才会出现的口袋）的形成、局部解折叠和结构域重排，其预测精度也与实验数据高度吻合。在自由能预测方面，误差低至1 kcal/mol；在预测突变对稳定性的影响（ΔΔG）时，平均绝对误差低于1 kcal/mol，Spearman相关系数超过0.6。这一成果为连接蛋白质结构与功能提供了强大工具。研究发表在 Science 上。

#AI驱动科学 #预测模型构建 #蛋白质动力学 #生成式AI

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Lewis, Sarah, et al. “Scalable Emulation of Protein Equilibrium Ensembles with Generative Deep Learning.” Science, vol. 0, no. 0, Jul. 2025, p. eadv9817. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adv9817

注意力补偿假说获证实：L2阅读者靠额外脑力追平母语者

大语言模型能否解释母语（L1）与非母语（L2）阅读者的神经机制差异？Chanyuan Gu、Samuel A. Nastase、Zaid Zada和Ping Li团队通过结合脑成像与大语言模型分析，证实LLMs可捕捉L2阅读的独特神经特征，同时揭示了注意力与语言经验的关键调节作用。

研究团队让L1和L2英语阅读者在fMRI扫描下完成自定节奏阅读任务，同步记录眼动数据。利用大语言模型生成的上下文嵌入构建个体化编码模型，量化模型预测脑活动与实际脑活动的相关性（R值）。结果显示，两组在额叶、颞叶等语言相关脑区对齐程度相似，但L2组额外依赖前额叶区域。通过多元回归发现，词汇量等语言能力影响两组对齐，而注意力资源分配能力仅显著预测L2组的对齐程度。此外，L2主导状态（使用频率高于L1）的阅读者表现出更强的模型-大脑耦合。这些发现说明，LLMs不仅能模拟通用语言处理机制，还可通过个体差异参数捕捉L2阅读的神经特异性。研究发表在 npj Science of Learning 上。

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Gu, Chanyuan, et al. “Reading Comprehension in L1 and L2 Readers: Neurocomputational Mechanisms Revealed through Large Language Models.” Npj Science of Learning, vol. 10, no. 1, Jul. 2025, p. 46. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41539-025-00337-y

AI数字孪生模拟未来，精准预测个人疾病风险

为了超越依赖群体平均值的传统医疗模式，实现精准的个人健康预测与干预，魏茨曼科学研究所的Eran Segal、Lee Reicher、Smadar Shilo等研究人员，依托“人类表型计划”收集的海量深度健康数据，利用人工智能创建了一个个性化的“数字孪生”模型。

▷ 不同种族临床和多组学数据的差异。Credit: Nature Medicine (2025).

该研究基于“人类表型计划”，一个对超过13,000人进行长期追踪的大规模项目，收集了包括多组学、生活方式、持续血糖监测在内的海量数据。研究团队首先开发了一个AI模型，通过分析17个身体系统的生理指标来评估个体的生理年龄。该模型表现出色，例如，它在40%被传统检测方法判定为健康的个体中，成功识别出了糖尿病前期。研究还揭示，女性的生理衰老在五十多岁时会显著加速，这与更年期的到来密切相关。在此基础上，团队正致力于构建一个更全面的“数字孪生”，它采用自监督学习，已能准确预测未来的血糖水平和糖尿病发病风险。未来，这个数字孪生有望整合所有数据，为每个人模拟并规划出最佳的健康干预路径，从而避免了在现实中反复试错的过程。研究发表在 Nature Medicine 上。

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Reicher, Lee, et al. “Deep Phenotyping of Health–Disease Continuum in the Human Phenotype Project.” Nature Medicine, Jul. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-025-03790-9

磁振荡定位技术实现体内微型机器人和手术器械的精确定位

微型机器人在体内导航和手术器械的体内定位，都需要实时且精确的定位和控制，但现有技术存在局限性。德国癌症研究中心（German Cancer Research Center）的Felix Fischer、Christian Gletter、Minseok Jeong 和 Tian Qiu 团队开发了一种名为“小尺度磁振荡定位”（SMOL）的新方法，实现了对体内微型机器人和手术器械的实时、精确、无线的六自由度定位和追踪。

▷ 毫米机器人中 SMOL 与驱动的集成。Credit: npj Robotics (2024).

研究团队开发了一种基于磁振荡器（magnetic oscillator，一个位于毫米级外壳内的机械振荡磁体）的定位方法，称为SMOL（Small-Scale Magneto-Oscillatory Localization，小尺度磁振荡定位）。外部磁场激发磁体振动，其振荡衰减信号被磁传感器记录，类似于核磁共振成像（MRI）中的核磁共振原理。通过分析这些信号，可以确定设备的位置和方向，实现所有六个自由度的追踪，精度小于1毫米，距离超过10厘米。与基于静态磁体的追踪方法相比，SMOL 信号质量更高。由于基于弱磁场，该技术对人体无害，且与许多传统设备和成像技术兼容。研究团队已将 SMOL 系统集成到微型机器人和微创手术器械中，未来还可应用于胶囊内窥镜、肿瘤组织标记以进行精确的放射治疗、全自动手术机器人或增强现实（AR）应用等。 研究发表在 npj Robotics 上。

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Fischer, F., et al. “Magneto-Oscillatory Localization for Small-Scale Robots.” Npj Robotics, vol. 2, no. 1, Mar. 2024, p. 1. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44182-024-00008-x

AI模型“复活”失败的阿尔茨海默病药物试验

如何解决阿尔茨海默病临床试验因患者异质性导致的高失败率问题？剑桥大学的Zoe Kourtzi, Delshad Vaghari及其同事，利用一个AI模型重新分析了一项已宣告失败的药物试验数据，成功识别出对治疗有显著反应的特定患者亚群。

▷ 左侧大脑中的疾病处于稳定状态，而右侧大脑中的疾病则缓慢进展。该团队开发的人工智能模型可以精准区分两者。Credit: University of Cambridge

研究团队利用一个名为预测性预后模型（PPM）的AI工具，对一项已失败的AMARANTH临床试验数据进行了回顾性分析。该试验测试的药物lanabecestat在全体受试者中未能显示疗效。PPM模型仅根据患者的基线数据，就以比标准临床评估高三倍的准确率，将患者分为缓慢进展型和快速进展型两组。惊人的发现是，在被AI识别为缓慢进展型的早期患者亚组中，药物lanabecestat将认知能力的下降速度减缓了46%（以临床痴呆评定量表-箱子总分（CDR-SOB）衡量）。而在快速进展型患者中则未见同样效果。这一结果证明，AI引导的患者分层技术能够揭示被掩盖的药物疗效，通过在试验早期精确筛选出最可能受益的患者，极大地提升新药研发的效率与成功率。研究发表在 Nature Communications 上。

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Vaghari, Delshad, et al. “AI-Guided Patient Stratification Improves Outcomes and Efficiency in the AMARANTH Alzheimer’s Disease Clinical Trial.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Jul. 2025, p. 6244. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-61355-3

ChatGPT生物医学知识评测：高准确率与“幻觉”风险并存

宾汉姆顿大学的Ahmed Abdeen Hamed及其来自波兰克拉科夫AGH大学、霍华德大学和佛蒙特大学的合作者，系统性地评估了ChatGPT在生物医学知识生成方面的能力，揭示了其在具备高准确率的同时，也存在严重的“幻觉”问题和知识缺口。

研究团队通过提示工程引导ChatGPT生成关于疾病、药物、症状和基因之间的关联。随后，他们利用专业的生物医学本体和PubMed文献数据库对AI生成的内容进行双重验证。结果显示，ChatGPT在识别疾病术语、药物名称和遗传信息方面表现出色，准确率分别高达88%–97%、90%–91%和88%–98%。然而，在症状识别上，由于大语言模型倾向于使用通俗语言而非专业术语，其准确率降至49%–61%。更严重的是，研究发现了一个重大缺陷：当被要求提供如GenBank基因登录号这类精确标识符时，ChatGPT会凭空编造数据，这种现象被称为“幻觉”（hallucinating）。尽管AI在建立疾病与药物、基因的关联上表现尚可（文献覆盖率89%–91%），但其生成无效信息的风险警示我们，在谨慎使用的前提下，结合检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）等技术或可提升其未来应用的可靠性。研究发表在 iScience 上。

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