• 基于多传感器融合与机器学习的虚拟现实情绪识别研究：EEG、眼动追踪与生理信号的协同分析

  Machine learning applications in VR虚拟现实中的机器学习应用机器学习技术与VR技术的结合已在多个领域得到广泛研究。Sindu等人通过系统综述指出，在工程、教育和医学领域中，利用多模态数据的机器学习在VR和AR中的应用突显了这些算法的高效性与精确性。Quintero探讨了将VR与机器学习结合时的方法学挑战与策略，为提升相关研究的严谨性与效果提供了宝贵见解。Emotion recognition framework with eye tracking in a VR environmentVR环境中结合眼动追踪的情绪识别框架本研究提出的系统如图1所示，包含三个主要

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于眼动追踪与多传感器融合的虚拟现实情绪识别研究及其在健康医学领域的应用

  Machine learning applications in VR机器学习在VR中的应用虚拟现实（VR）技术与机器学习方法的结合已在多个领域得到广泛研究。Sindu等人通过系统综述指出，在工程、教育和医学领域中，使用多模态数据的机器学习算法在VR和AR应用中展现出卓越的效率和精确性[17]。Quintero探讨了将VR与机器学习结合时的方法学挑战与策略，为增强这类研究的严谨性提供了重要见解。Emotion recognition framework with eye tracking in a VR environmentVR环境中基于眼动追踪的情绪识别框架如图1所示，本研究提出的系统包含

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于虚拟现实与多传感器融合的情绪识别研究：机器学习在神经认知与生理信号分析中的创新应用

  Machine learning applications in VR虚拟现实中的机器学习应用机器学习技术与虚拟现实（VR）技术的整合已在多个领域得到广泛研究。Sindu等人通过系统综述指出，在工程、教育和医学领域中，利用多模态数据在VR和增强现实（AR）中应用机器学习算法，突显了这些算法的高效性和精确性[17]。Quintero探讨了将VR与机器学习结合时的方法学挑战及策略，为提升实验设计的严谨性和数据解读的深度提供了见解。Emotion recognition framework with eye tracking in a VR environmentVR环境中结合眼动追踪的情绪识别框架

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于图神经网络与定制相似性度量的卒中后房颤风险预测模型研究及其临床意义

  在全球范围内，卒中已成为导致长期残疾和死亡的主要病因之一，而房颤（Atrial Fibrillation, AF）作为最常见的持续性心律失常，更是缺血性卒中的重要诱因。令人担忧的是，约20%的缺血性卒中患者入院时已确诊AF，另有10-20%的患者可能在住院期间通过心电监测新发现AF。由于AF相关卒中通常病情更严重、预后更差，早期识别AF高风险患者对预防卒中复发具有重大临床意义。传统机器学习方法如逻辑回归、随机森林等虽已应用于AF风险预测，但这些模型通常将患者视为独立个体，忽视了患者间可能存在的临床特征关联。这种"孤立分析"的局限性促使研究人员探索能捕获复杂关系的新方法。图神经网络（Graph

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于图神经网络（GNN）的卒中后心房颤动风险预测模型：一种集成自定义相似性度量与注意力机制的新方法

  在全球范围内，卒中已成为导致长期残疾和死亡的主要疾病之一，目前有超过1.01亿人生活在卒中的影响下，这一数字在过去30年中翻了一番。更令人担忧的是，约63%的卒中病例发生在70岁以下人群。心房颤动（Atrial Fibrillation, AF）作为最常见的持续性心律失常，是缺血性卒中的重要诱因，影响着全球约5900万人。当卒中与AF相关时，通常病情更为严重，这使得识别卒中后AF风险对于预防复发至关重要。值得注意的是，每年约有150万新发AF病例发生在卒中之后。传统上，统计方法（如逻辑回归）和机器学习算法（如随机森林、XGBoost）被用于开发不良临床事件的风险预测模型。然而，这些方法存在明显

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于图神经网络（GNN）的中风后心房颤动风险预测：一种新型定制相似性度量与可解释性分析框架

  中风是全球致残和致死的主要原因之一，近年来患病人数翻倍，约63%的病例发生在70岁以下人群。中风后患者常面临多种心血管并发症风险，其中心房颤动（Atrial Fibrillation, AF）是最常见的心律失常，更是缺血性中风的重要诱因。全球约5900万人受AF影响，每年约有150万新发AF病例与中风相关。值得注意的是，AF相关的中风通常更为严重，因此及时识别中风后AF风险对预防复发至关重要。然而，传统统计方法和机器学习算法（如逻辑回归、随机森林等）在开发AF风险预测模型时存在明显局限。这些方法通常假设患者间完全独立，未能充分利用患者间可能存在的关联（如共享相似临床特征）。此外，它们往往以孤立

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于图神经网络提升卒中后新发心房颤动预测的研究

  当血液供应突然中断导致脑组织损伤时，卒中这种严重的医疗事件便会发生。全球有超过1亿人承受着卒中后遗症的影响，且约63%的患者年龄低于70岁。更严峻的是，卒中患者常面临发生心血管事件的高风险，其中心房颤动（Atrial Fibrillation, AF）作为最常见的持续性心律失常，不仅是缺血性卒中的重要诱因，更会使卒中病情更加严重。据统计，每年约有150万卒中患者新发AF，但相当比例的患者因未确诊而错过最佳干预时机，导致复发卒中风险显著升高。传统预测模型如逻辑回归、随机森林等机器学习算法，虽然被广泛应用于临床风险预测，但存在明显局限：它们通常假设患者之间完全独立，忽视了潜在的患者间关联性（如共享

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 动物行为多维度张量分析：矩阵化与特征选择策略及其在神经行为学研究中的应用价值

  Highlights本研究通过矩阵化与特征选择方法系统解析多维度张力（MDT）行为数据，揭示了特征拼接（Feature Concatenation）结合嵌入法特征筛选能最优提升分类器性能，并在斑马鱼视觉缺陷突变体中识别出传统方法未发现的行为表型差异。Multi-dimensional tensor在本研究中，多维度张量（MDT）被定义为维度数超过2的张量。例如，图1B所示的3维张量（3DT）A可表示为AϵRN×M×S，其中N代表样本数量，M为行为测量类型数，S为时间点数。该3DT可通过矩阵化转换为2维张量（2DT）或矩阵。Zebrafish husbandry and breeding本研究使

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于ANFIS与遗传算法的颈椎生物力学模型标定及实验验证新方法

  Material and methods材料与方法本节详细阐述了为实现标定方法所采用的计算工作流程与技术步骤，以便深入理解研究框架。Geometric and anatomic validation几何与解剖学验证图5对比了文献中尸体测量数据[38]与通过CAD获取的C3、C4椎体主要形态参数测量结果。比较显示，在关键解剖参数上具有良好一致性，大多数测量值处于所研究人群自然解剖变异的预期范围内。需注意的是，颈椎形态可能因种族、民族差异等因素而存在变异。Discussion讨论本研究主要目标是建立一种稳健的标定流程，以提升颈椎生物力学的有限元预测能力。该流程基于下颈椎三维几何模型和有限元仿真，结

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于马尔可夫链的计算模型用于评估用户在顺序性运动想象任务中的技能

  本研究旨在解决在运动想象（Motor Imagery, MI）任务中准确评估个体技能的挑战。传统的MI任务通常集中在简单的动作上，例如手部张开或闭合，而较少关注复杂的连续动作。然而，随着脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术的发展，对复杂任务的MI研究变得越来越重要，特别是在康复应用中。本研究提出了一种基于状态聚类和马尔可夫链的计算方法，用于评估用户在连续MI任务中的技能，例如物体操作。通过引入两个新的马尔可夫衍生指标——taskDistinct和relativeTaskInconsistency，研究人员能够分析任务之间的模式分离度和皮层状态的一致性。这些

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 基于外周神经组织切片自动分割的神经调控混合模型构建及其应用价值研究

  Highlight本研究重点评估了自动分割技术对神经束拓扑重建质量及其在计算模型中预测神经纤维募集的可靠性，揭示了其在跨神经类型和组织染色泛化能力方面的突破性进展。Materials and methods研究流程如图2所示：首先构建猪迷走神经、坐骨神经和阴部神经的组织切片数据集（采用甲苯胺蓝TB、苏木精-伊红H&E和四氧化锇OsO4染色），并进行人工标注（图2A）。选用VGG16-UNet架构进行自动分割，通过多组训练-测试集设计验证模型对不同神经类型和染色技术的泛化能力（图2B-C）。Results我们首先评估了自动分割重建神经束拓扑的质量，证实VGG16-UNet对未见过的神经类

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 靶向乳酸脱氢酶四聚体化的天然化合物机制研究：分子对接、动力学与QSAR分析揭示抗癌新策略

  Section snippetsVirtual screening乳酸脱氢酶B亚型（LDH-B）的三维结构取自蛋白质数据库（PDB ID: 1I0Z），分辨率为2.10 Å。通过PyMOL移除了水分子、B/D链、NADH辅因子和抑制剂草酸盐，仅保留由A/C链构成的二聚体。利用PDBsum分析了特定氨基酸...Results and discussionLDH的活性四聚体由二聚体进一步组装形成[99]。X射线研究显示存在三种不同二聚体构象，其中A-C和B-D二聚体揭示了N端结构域截断对四聚体化的影响——删除该域会导致四聚体稳定性丧失[51,55,56]。从PDBsum获取的图谱、LDH四聚体三维

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 跨越质量鸿沟：基于质量感知U-Net的经腹超声结肠壁鲁棒分割方法研究

  在医学影像领域，经腹超声(Transabdominal Ultrasound, TAUS)作为一种非侵入性检查手段，正逐渐成为溃疡性结肠炎(Ulcerative Colitis)患者疾病活动度监测的重要工具。然而，超声影像固有的特性——包括斑点噪声(Speckle Noise)、组织对比度低、边界模糊等——使得结肠壁的精确分割变得异常困难。更棘手的是，临床实践中图像质量存在高度变异性，这种变异性源于患者解剖结构差异、操作者技术水平以及设备参数设置等多重因素。现有的分割方法往往在高质量图像上表现尚可，但一旦遇到中低质量图像，性能便会急剧下降，这严重限制了自动化分割系统在临床环境中的实际应用价值。

  来源：Computers in Biology and Medicine

  时间：2025-09-19

• 综述：从结构到功能的酶循环工程：机制、方法与策略

  在现代医学研究中，癌症等复杂疾病的早期检测一直是提高患者预后和生存率的关键环节。随着生物传感技术的发展，体外诊断（in vitro diagnostics）为疾病筛查提供了新的可能性。然而，当前基于少数分子生物标志物的检测方法存在明显的局限性，难以全面反映疾病状态。与此同时，数字生物标志物（digital biomarkers）作为新兴的疾病表型识别手段，展现出广阔的应用前景。然而，其发展也面临临床数据稀缺和模型泛化能力不足等挑战。因此，探索一种能够有效提取高维生物传感数据中关键信息的计算方法，成为推动非侵入性诊断技术发展的核心课题。本文提出了一种名为“耦合可解释人工智能递归学习”（Coupl

  来源：Biotechnology Advances

  时间：2025-09-19

• 壳聚糖-PVA-TPP聚合物膜植入剂实现吉西他滨局部缓释，增强胰腺癌疗效并延缓手术复发

  Section snippetsMaterials低分子量壳聚糖（脱乙酰度75–85%）、MTT[3-(4,5-二甲基噻唑-2-基)-2,5-二苯基四氮唑溴化物]、TPP和Alamer Blue购自Sigma Aldrich。醋酸和二甲基亚砜（DMSO）购自Merck。PVA购自Qualigen。吉西他滨（GEM）由印度孟买Cipla公司赠予。罗丹明B购自Across Organics。DCFDA（2′,7′-二氯荧光素二乙酯）购自Sigma。DMEM、FBS和PBS购自Gibco。PVA improves mechanical properties of chitosan film impl

  来源：Biomaterials Advances

  时间：2025-09-19

• 综述：CAR-T细胞疗法临床前评估中的动物模型：优势与局限性

  Abstract嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法作为革命性的癌症治疗手段，其发展极大依赖于动物模型的临床前评估。本综述系统阐述了不同动物模型在该领域应用中的优势与局限性，重点揭示了从 preclinical 研究到临床试验转化过程中的关键挑战。IntroductionCAR-T疗法通过基因工程改造T细胞，使其表达特异性识别肿瘤抗原的嵌合受体，成为可增殖的"活药物"。然而其临床转化面临独特挑战：活细胞产品的药理学复杂性、毒性管理（如CRS和ICANS）以及临床前与临床结果间的显著差异。动物模型虽为药效和安全性评估提供了重要平台，但物种间生理学和免疫学的根本差异限制了其预测价值。Pharmac

  来源：Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Cancer

  时间：2025-09-19

• M1样巨噬细胞通过JAK-STAT3信号通路诱导乳腺癌化疗耐药的双刃剑作用

  研究亮点M1样巨噬细胞在杀伤肿瘤细胞的同时，竟会赋予幸存癌细胞化疗抵抗力！JAK-STAT信号通路在M1诱导的耐药细胞中被显著激活STAT3磷酸化水平在耐药癌细胞中明显升高JAK抑制剂鲁索替尼(Ruxolitinib)可有效逆转M1介导的化疗耐药讨论肿瘤微环境（TME）在化疗耐药中扮演着关键角色。除成纤维细胞和细胞外基质通过多种机制促进肿瘤耐药外，巨噬细胞同样是TME中导致耐药的核心因素——多项研究表明清除巨噬细胞可增强肿瘤对化疗的敏感性。其中肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）更是TME中的核心玩家。作者贡献声明Yining Feng：原创撰写、可视化、验证、方法论、研究实施、形式分析、数据整理Fe

  来源：Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of Disease

  时间：2025-09-19

• 综述：双金属纳米佐剂用于癌症疫苗

  ∗金属离子的免疫调节潜能∗近年研究发现多种金属离子具有独特的免疫调节功能。铝盐（alum）作为首个临床批准的人用疫苗佐剂，虽能有效诱导抗体反应，但难以激发强效的T细胞免疫应答，这成为其在癌症疫苗应用中的主要限制。研究表明，锰、钙等金属离子可通过调控模式识别受体（PRRs）激活天然免疫信号通路，例如锰离子能显著增强cGAS–STING通路对胞质DNA的敏感性，而钙离子参与调控NLRP3炎症小体活化。这些发现为设计新型金属基佐剂提供了理论基础。∗双金属协同的革命性突破∗通过纳米技术整合具有互补免疫调节功能的金属离子对，双金属纳米佐剂（BMNAs）实现了协同免疫激活。例如锰-铝双金属系统可同时激活c

  来源：TRENDS IN Pharmacological Sciences

  时间：2025-09-19

• 再生性细胞疗法进军角膜盲治疗领域

  再生性细胞疗法（Regenerative Cell Therapy）正逐步应用于角膜盲（Corneal Blindness）的治疗领域。日本近期推出一款新上市产品，并积累了长达10年的临床数据，表明该疗法能为患者提供新的治疗选择，避免传统侵入性手术或面临失明的风险。这一进展标志着再生医学在眼科领域的重大突破，通过细胞层面的干预促进角膜组织修复与功能恢复，为全球角膜疾病患者带来希望。研究团队通过长期随访与数据分析，验证了疗法的安全性与有效性，进一步推动了相关技术向临床转化的进程。

  来源：Nature Biotechnology

  时间：2025-09-19

• 利用微小cityRNA技术拓展siRNA疗法应用边界

  每年《自然-生物技术》（Nature Biotechnology）会重点推介上一年度获得重大早期融资的生物技术企业。本期关注的City Therapeutics公司正运用其创新的微小cityRNAs技术，突破性拓展了小干扰RNA（small interfering RNA, siRNA）疗法的应用疆界。该技术通过精巧设计超小型RNA结构，显著提升siRNA的细胞靶向性和稳定性，有望解决传统核酸药物递送效率低下的行业痛点。文中同时展示了期刊订阅用户可获得的增值服务，包括通过机构登录、个人账户或第三方认证（Google/ORCiD）获取Nature旗下最新科研动态与深度评述内容。

  来源：Nature Biotechnology

  时间：2025-09-19

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