• 3D 卷积深度学习：从全身形态非线性精准估算身体成分

  在健康医学领域，身体成分评估至关重要。总身体成分和区域身体成分与美国及全球诸多主要死因密切相关。例如，高内脏脂肪沉积会使代谢综合征风险加倍，还会增加癌症死亡率 。代谢综合征又与癌症、心力衰竭和糖尿病等慢性病紧密相连。此外，低瘦体重会影响治疗效果，增加死亡率。然而，传统的身体成分评估方法存在诸多问题。像双能 X 线吸收法（DXA）虽能测量区域脂肪和瘦体重，但会让参与者暴露在有害的电离辐射下，不适合频繁重复测量，尤其对儿童和孕妇等高危人群。空气置换体积描记法（ADP）虽无辐射问题，但在测量区域成分方面存在局限。因此，急需一种准确、精确、低成本且无辐射的替代评估系统。3D 光学（3DO）成像技术应运

  来源：npj Digital Medicine

  时间：2025-02-04

• 揭秘精神病患者个人空间调节的神经关联：下顶叶皮层的关键作用

  在生活中，人们都有属于自己的 “小空间”，当他人贸然闯入时，会让人感到不适，这个 “小空间” 就是个人空间（Personal Space，PS） 。对于普通人来说，个人空间的大小和调节是相对稳定的，但对于患有精神疾病的人，情况却有所不同。研究发现，精神疾病患者，尤其是精神分裂症患者，他们的个人空间往往比正常人更大，可背后的神经生理机制却一直是个未解之谜。这一问题不仅关乎对精神疾病病理的深入理解，也对开发更有效的治疗方法有着重要意义。为了揭开这层面纱，来自美国马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School

  来源：Molecular Psychiatry

  时间：2025-02-04

• 综述：钙介导的线粒体自噬调节：在神经退行性疾病中的意义

  钙介导的线粒体自噬调节：在神经退行性疾病中的意义钙信号在细胞的众多生理过程中发挥着关键作用，它通过精确的时空调节以及与效应蛋白的相互作用，影响着细胞的命运。线粒体作为细胞的能量工厂，不仅是能量供应的关键场所，还在钙信号传导中占据重要地位。适度的线粒体钙摄取有助于 ATP 合成和代谢调节，然而，过量的钙积累则会引发氧化应激、线粒体膜通透性改变，甚至导致细胞死亡。近年来，钙稳态与线粒体自噬（mitophagy）之间的复杂关系备受关注，尤其是在神经退行性疾病的研究领域。线粒体自噬的一般机制线粒体自噬是一个精细调控的过程，可在生理情况下，如发育或代谢需求时，清除多余的线粒体；也可作为线粒体质量控制机制

  来源：npj Metabolic Health and Disease

  时间：2025-02-04

• 攻克 CAR-T 细胞毒性难题：开辟免疫治疗新路径

  嵌合抗原受体（CAR）-T 细胞疗法相关的免疫相关不良事件，给患者带来较高的发病率，也给医疗系统造成巨大的经济负担，这在一定程度上限制了这类疗法的广泛应用。目前，用于应对免疫相关不良事件的治疗策略包括白细胞介素 - 6 受体（IL-6R）阻断和皮质类固醇治疗。然而，这些干预措施既无法完全解决副作用问题，也不能有效预防不良事件发展到更严重的级别，因此迫切需要探索新的治疗方法。深入了解参与其中的细胞类型，以及与之相关的信号通路、细胞代谢和分化状态，将为替代策略的制定提供重要依据。为了在保证治疗效果的同时，降低细胞因子介导的毒性，需要将其与 CAR-T 细胞的功能、扩增、长期存活和记忆形成过程相分离

  来源：Nature Reviews Drug Discovery

  时间：2025-02-04

• 揭秘小鼠新皮层柱状突触强化的关键：跨层同步神经元活动

  在神经系统发育的奇妙世界里，大脑如何构建精确的神经网络一直是科学家们热衷探索的谜题。小鼠初级躯体感觉皮层（S1）在出生后的早期阶段，神经网络被内在产生的同步神经元活动（SNA）主导，这为研究早期经历与内在程序如何塑造外部刺激的地形表征提供了绝佳模型。然而，目前仍存在诸多未解之谜。例如，虽然 SNA 是早期皮质网络的标志且对细胞和电路成熟至关重要，但 L2/3 层 SNA 的驱动因素尚不明确，早期 SNA 在体内如何受突触重塑影响也不清楚，并且早期 SNA 在 L2/3 层是独立协调还是与功能性桶状柱协同组织也有待解答。为了揭开这些谜团，来自耶鲁大学医学院（Yale School of Medi

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-04

• 揭秘大脑认知地图构建：内侧与外侧眶额叶皮层的协同奥秘

  在大脑的奇妙世界里，认知地图就像是我们内心的导航仪，它是对世界因果结构的内部模型，对于人类和动物的适应性行为起着关键作用。想象一下，我们在生活中做出的每一个决策，从选择今天穿什么衣服，到决定未来的职业方向，背后都离不开认知地图的指引。而眶额叶皮层（OFC），作为大脑决策和认知地图构建的核心区域，一直是神经科学领域研究的焦点。然而，OFC 并非一个简单的整体，它可以进一步分为内侧眶额叶皮层（mOFC）和外侧眶额叶皮层（lOFC）。尽管此前的研究已经表明 OFC 在认知地图形成中发挥着重要作用，但 mOFC 和 lOFC 在人类认知地图构建过程中究竟各自扮演着怎样的角色，它们之间又是如何相互协作的

  来源：Communications Biology

  时间：2025-02-04

• 综述：神经退行性疾病中铁及其他金属离子的稳态与代谢

  引言神经退行性疾病以神经元死亡和功能丧失为特征，常导致认知、运动和感觉功能逐渐衰退。铁（Fe）、锰（Mn）、铜（Cu）、锌（Zn）等金属离子在中枢神经系统（CNS）的多种生理过程中发挥关键作用 ，如能量代谢、蛋白质合成等。大脑中金属离子的稳态由多种蛋白质和分子机制调控，一旦失衡，无论是缺乏还是积累，都可能通过多种途径，如促进病理蛋白的产生和聚集、诱导氧化应激、铁死亡（ferroptosis）、铜死亡（cuproptosis）、细胞衰老或神经炎症等，引发神经退行性疾病。自 1924 年和 1953 年分别在帕金森病（PD）和阿尔茨海默病（AD）患者大脑中观察到铁沉积以来，金属离子与神经退行性疾病

  来源：Signal Transduction and Targeted Therapy

  时间：2025-02-03

• 受皮质 - 海马回路启发的混合神经网络：为持续学习解锁新潜能

  引言近年来，人工智能（AI）取得显著进展，像生成式预训练变换器（GPT）等广泛应用于生活各领域。然而，当前 AI 系统在持续学习方面存在严重缺陷，如无法增量添加新数据，会出现灾难性遗忘，且现有方法在实际应用中面临任务识别和内存需求等问题。与之形成鲜明对比的是，生物系统在增量学习上高效且低能耗。神经科学研究发现，皮质 - 海马回路在情景学习和泛化中起关键作用。其中，内侧前额叶皮质（mPFC）和海马（HPC）的 CA1 区域负责表征相关情景的规律，而齿状回（DG）和 CA3 区域则编码特定记忆。这些区域相互连接形成循环回路，促进情景信息整合、泛化和新概念学习。基于此，研究团队受皮质 - 海马循环回

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-03

• RiboTIE：开启 RNA 翻译位点解码新时代，助力正常与癌组织研究

  在生命的微观世界里，RNA 翻译就像一场精密的 “分子机器舞会”，它是细胞生命的基础环节，对蛋白质的合成起着关键作用，与人类疾病的发生发展也有着千丝万缕的联系。想象一下，细胞就像一座繁忙的工厂，RNA 翻译则是工厂里的生产线，负责将遗传信息转化为有功能的蛋白质产品。然而，这场 “舞会” 的规则极为复杂，由于 RNA 翻译过程本身的复杂性以及技术上的限制，要想精准地描绘出 RNA 翻译的变化情况，就如同在迷雾中寻找宝藏，困难重重。在众多探索 RNA 翻译奥秘的技术中，核糖体分析（Ribo - Seq）逐渐崭露头角。它就像是一把神奇的 “钥匙”，能够帮助科学家们了解 mRNA 的翻译效率，还能发现

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-03

• 预测性学习作为测试效应基础：基于Hebbian与预测学习机制的神经计算模型研究

  记忆学习领域长期存在一个引人深思的现象：为什么参加测试比单纯复习更能巩固知识？这个被称为"测试效应"（testing effect）的谜题自20世纪初被发现以来，始终缺乏统一的神经机制解释。传统理论如提取努力假说、语义精细化理论虽能部分解释现象，却难以回答核心问题——测试过程究竟触发了何种本质性学习机制？比利时根特大学心理学系Haopeng Chen领衔的研究团队在《Communications Psychology》发表突破性研究，提出预测性学习（predictive learning）是测试效应的关键驱动力。研究创新性地将神经科学领域的Hebbian学习规则（"同时激活的神经元连接增强"）

  来源：Communications Psychology

  时间：2025-02-03

• 童年家庭环境与成年期μ-阿片受体可用性的关联：一项前瞻性人群研究

  当一只幼鼠被强制与母鼠分离时，它的大脑阿片系统会发生微妙变化——这个在动物研究中被反复验证的现象，是否同样存在于人类身上？越来越多的证据表明，童年时期的家庭环境如同神经发育的"雕刻师"，可能通过改变大脑奖赏系统和应激反应通路，持续影响个体一生的心理健康。然而，这种关联背后的神经生物学机制始终迷雾重重，尤其是人类阿片系统这种调控社会情感的关键神经递质系统，是否会对早期环境压力产生长期应答，此前仅有零星动物实验和回顾性研究涉及。芬兰图尔库大学（University of Turku）与赫尔辛基大学的研究团队在《Neuropsychopharmacology》发表的研究，首次将童年家庭环境与成年期μ

  来源：Neuropsychopharmacology

  时间：2025-02-02

• 基于相变存储器的内存计算与学习-学习技术实现快速自适应人工智能

  在人工智能技术飞速发展的今天，传统深度学习模型面临着巨大的能耗挑战，尤其是在边缘计算场景中。这些模型通常需要大量数据和计算资源进行微调，难以满足移动设备、自主机器人和物联网设备对低功耗、快速自适应的需求。与此同时，人类大脑却展现出惊人的快速学习能力，能够通过迁移相关知识轻松适应新任务。这种差异促使科学家们探索更接近生物学习机制的新型计算范式。针对这一挑战，来自格拉茨技术大学、IBM研究院等机构的研究团队在《Nature Communications》发表了一项突破性研究。该研究创新性地将学习-学习(Learning-to-learn, L2L)这一模仿人类学习策略的技术，与基于相变存储器(Ph

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-02

• 单细胞RNA测序与批量转录组解卷积中转录组大小校正算法的开发与应用

  在生命科学研究中，单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术革命性地提升了我们对细胞异质性的认知，而批量RNA-seq则因其成本优势和临床样本兼容性仍不可替代。然而，两种技术的整合分析长期面临核心挑战：不同细胞类型的转录组大小（单个细胞内mRNA分子总数）存在显著差异，但现有scRNA-seq标准化方法（如CP10K）强制均一化处理，导致细胞类型间基因表达比较失真，进而影响差异表达基因(DEGs)识别和批量样本细胞组成解卷积的准确性。针对这一瓶颈问题，研究人员开发了ReDeconv算法框架。该工具创新性地提出CLTS（Count based on Linearized Transcriptom

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-02

• 基于层集成平均的忆阻神经网络容错技术研究：实现硬件非理想条件下的高性能推理

  在人工智能计算领域，传统冯·诺依曼架构正面临严峻的内存墙挑战。随着神经网络模型规模的不断扩大，数据在处理器与存储器之间的频繁搬运导致能效比急剧下降。忆阻器(memristor)作为一种新兴的非易失性存储器件，其独特的电阻切换特性为构建存算一体化的神经形态计算系统提供了可能。然而，实际硬件中普遍存在的器件间差异性、循环间不稳定性以及固定故障(stuck-at faults)等非理想特性，严重制约了忆阻神经网络的实际性能表现。美国乔治华盛顿大学(George Washington University)与国家标准与技术研究院(NIST)的联合研究团队在《Nature Communications》

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-02

• 综述：探索神经退行性疾病的免疫治疗策略：聚焦亨廷顿病与朊病毒病

  免疫治疗策略的神经保护机制神经退行性疾病的共同特征是异常蛋白聚集导致的神经元损伤。在亨廷顿病（HD）中，突变亨廷顿蛋白（mHTT）的聚谷氨酰胺（polyQ）延伸引发毒性，而朊病毒病则由错误折叠的朊蛋白（PrPSc）驱动。免疫治疗通过靶向这些病理蛋白，中和其神经毒性。研究显示，避开polyQ区域、针对mHTT侧翼序列的抗体可显著降低HD模型中的蛋白聚集，而靶向PrPSc的被动免疫则能延缓朊病毒病进展。主动与被动免疫的协同效应主动免疫（如疫苗）通过诱导宿主产生特异性抗体，而被动免疫（如单抗输注）直接提供外源性抗体。HD研究中，针对mHTT的疫苗可激活小胶质细胞清除蛋白聚集体；朊病毒病则需克服PrP

  来源：Acta Pharmacologica Sinica

  时间：2025-02-02

• 胆囊收缩素通过CCK-B受体调控远端海马下托区异突触长时程增强的机制研究

  神经科学领域的重要突破：CCK如何塑造海马下托的神经可塑性在探索大脑如何编码空间记忆的奥秘中，海马-内嗅皮层环路一直被视为"认知地图"的核心处理器。然而，作为海马主要输出核团的下托(SUB)，其神经调控机制长期笼罩在迷雾中。香港城市大学黄凤文、Jufang He团队在《Communications Biology》发表的研究，首次揭示了胆囊收缩素(CCK)这一胃肠激素在大脑中扮演的关键角色——它像一位精巧的"突触雕塑师"，通过独特的分子机制塑造着海马下托区的神经可塑性。研究团队运用了多项前沿技术：光遗传学特异性操控CA1和MEC神经元活动、多电极阵列记录场兴奋性突触后电位(fEPSPs)、基因

  来源：Communications Biology

  时间：2025-02-02

• 探秘阿尔茨海默病全病程多巴胺能系统变化：早期异常与晚期进展

  阿尔茨海默病（AD）患者多巴胺功能障碍，既有尸检数据支持，也有活体研究证据。不过，AD 中多巴胺能系统改变的时间点和区域进展情况仍存争议。本研究旨在通过 DAT-SPECT 成像技术，在活体状态下探究 AD 全病程中多巴胺能变化模式及其连接性。研究招募了 59 名 AD 患者（21 名 AD 伴轻度认知障碍；38 名 AD 伴痴呆）和 45 名年龄、性别匹配的对照组（CG）个体，对他们进行了123I-FP-CIT 多巴胺能成像检查。研究以枕叶结合作为参考区域，获取不同脑区的个体结合情况。通过协方差分析（ANCOVA）检验，评估中脑边缘和黑质纹状体多巴胺能通路中123I-FP-CIT 结合的组间

  来源：Molecular Psychiatry

  时间：2025-02-01

• 探秘 HIV 关联脑病机制：恒河猴研究揭示 SIV 早期感染的神经奥秘

  在艾滋病（AIDS）的漫长 “旅程” 中，人类免疫缺陷病毒（HIV）就像一个隐藏在暗处的 “破坏者”。它不仅攻击人体免疫系统，导致 CD4+ T 细胞逐渐减少，还会悄悄 “潜入” 中枢神经系统，引发一系列棘手的问题。其中，HIV 相关神经认知障碍（HAND）让许多患者的生活陷入困境，出现认知受损、痴呆等症状，严重影响生活质量。尽管现代抗逆转录病毒治疗大大降低了 HIV 感染者的死亡率，延长了他们的生命，但 HAND 的患病率却不降反升。目前，研究 HIV 感染对大脑影响面临诸多挑战。分析 HIV 感染者死后脑组织时，难以追踪感染过程中的变化，也很难区分感染和治疗各自的影响，而且患者常伴有精神疾

  来源：Translational Psychiatry

  时间：2025-02-01

• 机器学习增强的高分辨率超细颗粒物暴露评估揭示瑞士全国人群健康风险

  空气污染已成为全球公共卫生的重大威胁，其中直径小于100纳米的超细颗粒物（UFPs）因其微小尺寸和高比表面积，能够深入人体组织并引发心血管和呼吸系统疾病。然而，传统基于质量浓度（如PM2.5）的评估方法难以捕捉UFPs的真实风险——尽管UFPs在颗粒物总数中占比极高，但其质量贡献微乎其微。世界卫生组织（WHO）在最新空气质量指南中首次提出以粒子数浓度（PNC）作为UFPs的评估指标，但全球范围内高分辨率暴露数据极度匮乏。这一空白严重阻碍了流行病学研究和精准防控政策的制定。针对这一挑战，中国辐射防护研究院等机构的研究团队开发了名为Stem-PNC的堆叠集成机器学习框架，通过融合数据驱动模型与物理

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-01

• 基于Transformer的通用原子嵌入策略显著提升晶体性质机器学习预测精度

  在材料科学领域，准确预测晶体性质对新能源、信息技术等关键技术的发展至关重要。传统机器学习模型依赖人工设计的原子特征，存在信息提取不充分、跨数据库迁移性差等瓶颈。尤其面对杂化有机-无机钙钛矿(HOIP)等新型材料时，数据稀缺更导致模型性能急剧下降。如何建立普适性原子表征方法，成为突破材料智能设计的关键难题。复旦大学等机构的研究团队在《Nature Communications》发表的研究中，创新性地将自然语言处理中的Transformer架构引入材料科学，开发了CrystalTransformer模型。该模型通过自注意力机制学习原子间的物理化学相互作用，生成具有通用性的原子嵌入张量(ct-UAE

  来源：Nature Communications

  时间：2025-02-01

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