█ 脑科学动态
TLR7在阿尔茨海默病中作用显著，性别差异或为治疗突破口
心脏内“迷你大脑”揭示心脏节律的新调控机制
人类视觉系统在黑暗中的极端敏感机制
通过大脑神经活动改善抑郁症恢复力
MRgFUS治疗难治性强迫症：十年随访证实疗效持久
GSK3B基因变异，为孤独症遗传提供新线索
纤连蛋白肽促进视神经损伤后轴突再生
█ AI行业动态
OpenAI重磅挖角谷歌DeepMind三位顶级专家
OpenAI用户激增，预计生成式AI市场将突破万亿
DeepMind推出Genie 2：创造无尽交互式3D世界的AI模型
█ AI研发动态
8分钟预测15日天气，GenCast再登Nature
机器学习可精准预测精神科非自愿入院风险
ChatGPT-4在医疗领域超越专用语言模型
GPT-4提升基因组学研究自动化水平
新型软电子皮肤利用磁场独立感应三轴力
新算法使机器人能够实时决策并优化运动轨迹
脑科学动态
TLR7在阿尔茨海默病中作用显著，性别差异或为治疗突破口
生物性别对神经退行性疾病中的脱髓鞘影响显著，但具体机制尚不明确。威尔康奈尔医学院的Li Gan教授领导的团队，通过小鼠模型研究了性别差异在脱髓鞘中的作用，发现免疫信号蛋白TLR7是关键因素。该研究为神经疾病中的性别差异提供了新的生物学视角。
研究团队采用了多种小鼠模型，包括四核基因型模型，分析了衰老和阿尔茨海默病相关tau病理中的脱髓鞘现象。研究结果表明，雌性小鼠在衰老和诱导的脱髓鞘中表现出更严重的症状，包括髓鞘丧失和运动功能缺陷。而雄性小鼠则表现出更多的髓鞘吞噬作用。特别是位于X染色体上的TLR7基因在雄性小鼠中对脱髓鞘的免疫反应起着至关重要的作用。删除或抑制TLR7基因后，不仅能够改善雄性小鼠的免疫反应，还能显著减少脱髓鞘，并改善相关的运动障碍。研究表明，TLR7抑制可能成为预防阿尔茨海默病及其他神经退行性疾病脱髓鞘的潜在治疗策略。研究发表在 Science 期刊上。
#大脑健康 #脱髓鞘 #TLR7 #性别差异 #阿尔茨海默病
阅读论文：
Lopez-Lee, Chloe, et al. “Tlr7 Drives Sex Differences in Age- and Alzheimer’s Disease–Related Demyelination.” Science, vol. 386, no. 6725, Nov. 2024, p. eadk7844. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adk7844
心脏内“迷你大脑”揭示心脏节律的新调控机制
长期以来，心脏被认为仅由大脑通过自主神经系统控制，然而最新的研究挑战了这一传统观点。瑞典卡罗林斯卡学院的神经科学系首席研究员Konstantinos Ampatzis博士及其团队，发现心脏内存在一个复杂的神经网络，类似于“小大脑”，直接参与心脏节律的调节。
通过单细胞RNA测序、解剖学研究和电生理学技术，研究团队对斑马鱼心脏内的神经系统进行了详细分析。结果发现，心脏内具有多种类型的神经元，其中包括一小群具备起搏器功能的神经元，这些神经元对心脏节律的维持起着关键作用，类似于大脑中的中央模式生成器（CPG）。此外，研究还揭示了心脏内神经系统的高度异质性，表明这一系统在调节心脏节律功能方面发挥着重要作用。研究人员指出，这一发现不仅加深了我们对心脏神经网络的理解，也为未来心脏病尤其是心律失常的治疗提供了新的研究方向。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #心脏健康 #起搏器神经元 #斑马鱼 #心律失常
阅读论文：
Pedroni, Andrea, et al. “Decoding the Molecular, Cellular, and Functional Heterogeneity of Zebrafish Intracardiac Nervous System.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Dec. 2024, p. 10483. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54830-w
人类视觉系统在黑暗中的极端敏感机制
赫尔辛基大学Petri Ala-Laurila教授领导的团队深入研究了人类视觉系统在黑暗中的高度敏感性，揭示了这一敏感性的神经机制。在这项研究中，研究人员通过电生理测量视网膜的活动，并与心理学测试相结合，首次将人类视觉感知与视网膜中神经元的活动直接联系。
研究表明，人类视觉系统在极端黑暗条件下无法感知单个光子，而是依赖视网膜ON神经节细胞（retinal ON ganglion cells）在极小光强度变化下的精确编码。视网膜ON路径中的非线性信号处理机制使得人类在极端光暗对比下，能够以量子分辨率检测微弱光差异，而非感知单个光子。该研究对视觉神经科学领域提出了新的见解。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #视觉感知 #视网膜研究 #黑暗中的视觉 #光强度差异
阅读论文：
Kilpeläinen, Markku, et al. “Primate Retina Trades Single-Photon Detection for High-Fidelity Contrast Encoding.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, May 2024, p. 4501. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-48750-y
通过大脑神经活动改善抑郁症恢复力
有些人在遭遇创伤后能够恢复，而另一些人却陷入长期的抑郁状态。加州大学旧金山分校的研究团队正在探索大脑如何影响这种差异，他们希望找到新的治疗方法，帮助那些长期受到压力影响的人。
研究人员采用高密度电生理技术记录了小鼠在应对压力时大脑的活动，特别是在杏仁核和海马体之间的神经活动。研究发现，恢复力较强的小鼠在选择奖励时，杏仁核表现出明确的奖励选择能力，而易感小鼠则表现出沉思和决策困难的反应。通过化学遗传学技术，研究人员刺激了易感小鼠的海马体神经元，恢复了其决策能力并改善了其快感缺失的症状。研究结果表明，增强与恢复力相关的大脑神经活动，可能成为治疗抑郁症的一种新策略。研究发表在 Nature 期刊上。
#大脑健康 #神经技术 #抑郁症 #神经科学 #行为学
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Xia, Frances, et al. “Understanding the Neural Code of Stress to Control Anhedonia.” Nature, Dec. 2024, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08241-y
MRgFUS治疗难治性强迫症：十年随访证实疗效持久
这项研究由韩国高丽大学医学院的研究团队进行，旨在探索一种新型的非侵入性脑部手术——磁共振引导聚焦超声（MRgFUS）囊切开术在治疗难治性强迫症（OCD）中的疗效和安全性。高丽大学医学院 Jin Woo Chang是该研究的主要负责人。
本研究追踪了2013至2014年间接受MRgFUS囊切开术的11名难治性强迫症患者中的10名，进行了长达10年的随访。研究者使用了神经心理学测试、前额系统行为量表（FrSBe）及MRgFUS患者中心化问卷等多种评估工具，系统评估了患者的临床效果。研究结果显示，治疗后10年，患者的强迫症症状平均改善52.3%，其中七名患者完全响应治疗，达到显著的症状缓解，且没有任何严重不良反应。患者的整体功能和前额叶相关功能显著提高。该研究表明，MRgFUS囊切开术是一种安全且长期有效的治疗方案，为难治性强迫症患者带来了新的希望。研究发表在 Molecular Psychiatry 上。
#大脑健康 #强迫症 #神经技术 #非侵入性治疗 #磁共振超声
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Chang, Kyung Won, et al. “Long-Term Clinical Outcome of a Novel Bilateral Capsulotomy with Focused Ultrasound in Refractory Obsessive-Compulsive Disorder Treatment.” Molecular Psychiatry, Oct. 2024, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-024-02799-9
GSK3B基因变异，为孤独症遗传提供新线索
一项由西北大学儿科遗传学、基因组学和代谢部讲师Sarah Jurgensmeyer领导的国际合作研究，发现了与孤独症（ASD）和发育迟缓相关的新的基因变异。该研究旨在探索GSK3B基因在孤独症中的潜在作用，并为遗传诊断提供新的线索。
通过对孤独症基因组测序数据的分析，研究人员发现，GSK3B基因的去新变异（de novo variants）在孤独症患者中有显著增加，且这些患者表现出包括发育迟缓、孤独症、睡眠障碍和攻击性行为在内的共同症状。通过单细胞转录组数据分析，研究团队发现GSK3B在发育中的大脑中主要富集于兴奋性神经元前体细胞。进一步的实验研究表明，抑制小鼠中GSK3B基因的表达，干扰了树突发育和脊椎成熟，导致类似孤独症的神经发育障碍。该研究为孤独症的基因诊断和治疗提供了新的思路，并揭示了GSK3B基因的潜在作用。研究发表在 Molecular Psychiatry 上。
#大脑健康 #孤独症 #基因变异 #神经发育 #GSK3B
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Tan, Senwei, et al. “Monoallelic Loss-of-Function Variants in GSK3B Lead to Autism and Developmental Delay.” Molecular Psychiatry, Oct. 2024, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-024-02806-z
纤连蛋白肽促进视神经损伤后轴突再生
在视神经损伤后，如何有效促进神经再生一直是神经科学领域的难题。最近，康涅狄格大学的研究团队发现，纤连蛋白在视神经损伤后的神经保护和轴突再生中起到了重要作用。通过一系列实验，研究人员发现，受损视神经中的部分视网膜神经节细胞（RGC）能够通过与纤连蛋白相互作用，促进长距离轴突再生。
研究者首先在体外培养的RGC中，应用了纤连蛋白，发现它能够显著提高细胞的存活率，并促进轴突的再生。进一步的实验表明，纤连蛋白的RGD基序通过与整合素Itga5和ItgaV的结合，促进了这些细胞的再生。在小鼠模型中，研究人员通过注射纤连蛋白肽和基因治疗组合，成功促进了部分轴突再生，并且这些再生的轴突甚至延伸到了视交叉区域，这是视神经的一部分，负责将视觉信号传递至大脑。
这项研究的突破在于，纤连蛋白不仅促进了神经再生，还通过活化巨噬细胞和小胶质细胞的作用，增强了再生的效果。纤连蛋白通过提高受损区域的蛋白质水平，为神经再生提供了有利的环境。研究者还发现，纤连蛋白在损伤后通过免疫细胞的招募和细胞外基质的修复，进一步促进了视神经的恢复。研究发表在Experimental Neurology 上。
#神经科学 #静息态网络 #rsfMRI #电生理信号 #脑成像
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“Augmenting Fibronectin Levels in Injured Adult CNS Promotes Axon Regeneration in Vivo.” Experimental Neurology, vol. 379, Sept. 2024, p. 114877. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.expneurol.2024.114877
AI 行业动态
OpenAI重磅挖角谷歌DeepMind三位顶级专家
近日，OpenAI宣布从谷歌DeepMind挖来了三位资深研究员——Xiaohua Zhai（翟晓华）、Lucas Beyer和Alexander Kolesnikov，他们曾在谷歌的苏黎世办公室紧密合作，共同推动了多项重要AI研究，包括著名的Vision Transformer（ViT）项目。三人将在OpenAI苏黎世办事处开展多模态AI研究，并为公司全球扩张贡献力量。
这三位研究员的合作关系密切，已在计算机视觉和深度学习领域取得显著成就。翟晓华曾在北京大学获得计算机科学博士学位，并在谷歌和DeepMind担任重要职位。Lucas Beyer是一名自学成才的AI研究员，曾在德国亚琛工业大学和谷歌深度学习团队工作。Alexander Kolesnikov则拥有丰富的机器学习背景，曾在莫斯科国立大学和奥地利科学技术研究所完成博士学位，并在谷歌和DeepMind从事过研究工作。
在他们的研究成果中，最为人熟知的是ViT论文，这项工作提出了使用Transformer架构进行图像识别的创新方法，为计算机视觉领域开辟了新天地。此外，他们还开发了多个ViT的优化版本，并提出了多模态深度学习的最新研究成果，如JetFormer，这是一种新型的生成模型，能够同时生成图像和文本。
#OpenAI #DeepMind #Vision Transformer #多模态AI #计算机视觉
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https://www.wired.com/story/openai-hires-deepmind-zurich/
OpenAI用户激增，预计生成式AI市场将突破万亿
在最近的纽约时报DealBook峰会上，OpenAI首席执行官Sam Altman透露，ChatGPT目前的周活跃用户已达到3亿，预计在未来一年内，这一数字将跃升至10亿。Altman还分享了该平台的惊人数据，每天用户发送的消息已突破10亿条。同时，OpenAI也在推动开发者生态系统的扩展，目前美国约有130万开发者在该平台上进行产品开发。
OpenAI的最新估值已飙升至1570亿美元，并宣布员工将有机会向软银等投资者出售价值约5亿美元的公司股票。自ChatGPT推出以来，OpenAI已经筹集了约130亿美元的资金，这一切都表明公司正在迅速增长。Altman指出，生成式AI市场的前景非常广阔，预计在未来10年内，市场收入将突破1万亿美元。
然而，Altman也提到，尽管有不少投资者选择投资OpenAI的竞争对手，如马斯克的xAI，他否认了关于要求投资者不投资这些竞争对手的报道。他强调，选择投资竞争对手的投资者将无法访问OpenAI的内部信息，包括公司的发展路线图和其他相关资料。此外，OpenAI宣布从加密货币公司Coinbase挖来了Kate Rouch担任首席营销官。
#OpenAI #ChatGPT #生成式AI #马斯克 #xAI
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https://www.cnbc.com/2024/12/04/openais-active-user-count-soars-to-300-million-people-per-week.html
DeepMind推出Genie 2：创造无尽交互式3D世界的AI模型
谷歌旗下的人工智能研究组织DeepMind近日推出了Genie 2模型，这是其早期发布的Genie模型的继任者。Genie 2能够通过单一图像和文本描述生成交互式的3D场景。例如，用户输入“树林里的可爱人形机器人”后，模型便能实时渲染一个动态的虚拟世界，用户可以通过鼠标或键盘进行跳跃、游泳等动作。与李飞飞的公司World Labs以及以色列初创公司Decart的技术类似，Genie 2也能通过图像和文字描述创建复杂的虚拟世界。
Genie 2的独特之处在于其训练数据主要来自视频内容，因此能够精准模拟物体交互、光影效果、物理规律和虚拟角色（NPC）的行为。虽然其模拟效果与AAA级游戏相似，但DeepMind并未透露其具体的数据来源，尤其是是否涉及未经授权的游戏视频。该模型的能力不仅限于创建单一视角的场景，它还可以生成包括第一人称视角和等距视角在内的多种视角，且这些世界能维持一致性，即使部分场景被暂时遮挡，也能在其再次出现时准确渲染。
目前，DeepMind将Genie 2定位为一个研究和创意工具，旨在帮助开发者制作交互体验的原型，并为AI代理的评估提供虚拟环境。尽管如此，创意行业，尤其是视频游戏领域的从业者对AI生成内容可能会产生复杂的情感反应，尤其是AI被用于提高生产力、降低成本的背景下。
#DeepMind #Genie2 #3D模型 #人工智能 #虚拟世界
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https://deepmind.google/discover/blog/genie-2-a-large-scale-foundation-world-model/
AI 研发动态
8分钟预测15日天气，GenCast再登Nature
DeepMind的研究团队开发了一种新的机器学习气象预报模型GenCast，旨在提升天气预测的准确性和速度。论文的作者包括Ilan Price等人。GenCast是一种基于扩散模型（diffusion model）的机器学习天气预报系统，通过分析大量的历史气象数据，生成多种天气情景的预测结果。与传统的数值天气预报（NWP）方法不同，GenCast能够在8分钟内生成15天的全球天气预测，且在97.2%的场景中表现超过欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ENS系统。该模型不仅在常规天气预测中表现优秀，在极端天气（如高温、大风）和风电功率预测中也具有更高的准确性。
此外，GenCast的预测速度远超传统方法，完成一次15天的天气预报仅需约8分钟，ENS则需数小时。研究表明，GenCast在多个应用场景中具有显著的优势，尤其在应对极端天气事件和可再生能源预测中，展现了较强的能力。DeepMind团队通过ERA5再分析数据对模型进行训练，并在开源平台上发布了该模型及相关代码，为其他科研人员提供了有价值的研究资源。研究发表在 Nature 上。
#认知科学 #天气预报 #机器学习 #人工智能 #气象模型
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Price, Ilan, et al. “Probabilistic Weather Forecasting with Machine Learning.” Nature, Dec. 2024, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08252-9
机器学习可精准预测精神科非自愿入院风险
随着精神科非自愿入院人数的增加，早期识别高风险患者显得尤为重要。奥胡斯大学和丹麦中部地区精神病学服务团队开展了一项研究，开发了一种基于机器学习的预测模型，旨在通过分析电子健康记录数据，准确预测精神科患者非自愿入院的风险，帮助提前干预。研究团队认为，这项技术能够改善现有的精神科服务，提供更有针对性的治疗。
研究使用了2013至2021年间丹麦中部地区50,634名自愿入院患者的电子健康记录数据，提取了约1,800个变量（如诊断、药物治疗等）。通过XGBoost和弹性网络模型进行机器学习训练，最终模型的AUROC分别达到了0.84和0.83。该模型能够识别出高风险患者，预测其在未来六个月内可能非自愿入院。研究发现，算法准确识别的高风险患者中，约36%将在六个月内非自愿入院，低风险患者的非自愿入院率则仅为3%。虽然该模型不能完全取代临床判断，但可以作为辅助工具，帮助医生在患者出院时进行精准干预，减少非自愿入院的风险。研究发表在 Psychological Medicine 上。
#神经技术 #精神科服务 #机器学习 #电子健康记录 #早期干预
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Perfalk, Erik, et al. “Predicting Involuntary Admission Following Inpatient Psychiatric Treatment Using Machine Learning Trained on Electronic Health Record Data.” Psychological Medicine, Nov. 2024, pp. 1–14. Cambridge University Press, https://doi.org/10.1017/S0033291724002642
ChatGPT-4在医疗领域超越专用语言模型
随着人工智能的迅猛发展，尤其是大型语言模型在医疗领域的应用越来越广泛。内盖夫本古里安大学的Ofir Ben Shoham和Nadav Rappoport所在的研究团队，决定探索并比较专门微调的医疗语言模型与通用大型语言模型在理解医疗信息方面的能力。
研究团队设计了一个名为MedConceptsQA的基准评估工具，涵盖诊断、手术和药物等医学概念。该工具包含超过80万个问题，分为简单、中等和困难三个难度等级。研究表明，大多数经过医疗数据训练的专用临床语言模型，在理解医学概念的测试中表现接近随机猜测。然而，ChatGPT-4在所有模型中表现最佳，准确率达到了60%左右，比最好的临床语言模型Llama3-OpenBioLLM-70B提高了9-11%。尽管如此，研究者指出，所有模型的表现仍然远未令人满意，尤其是在复杂的医疗编码问题上。该研究强调了在广泛使用这些工具时需要谨慎，特别是在临床场景中的应用。研究发表在 Computers in Biology and Medicine 上。
#认知科学 #人工智能 #医疗AI #语言模型 #医学数据
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“MedConceptsQA: Open Source Medical Concepts QA Benchmark.” Computers in Biology and Medicine, vol. 182, Nov. 2024, p. 109089. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.109089
GPT-4提升基因组学研究自动化水平
加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员进行了这项研究，主要由Trey Ideker教授、软件架构师Dexter Pratt以及生物医学博士生Clara Hu领导。研究团队结合了计算方法和湿实验室实验，旨在通过人工智能提升基因组学研究的自动化程度。
功能基因组学研究主要依赖于基因集富集方法来推测基因的功能，但传统的数据库往往存在不足。为了提升效率，研究人员测试了五种大型语言模型（LLMs），以评估它们在基因功能识别中的表现。研究表明，GPT-4在处理来自Gene Ontology（基因本体论）数据库的精选基因集时，能以73%的准确率提供正确的功能命名，且更高的自信度通常与更高的相似度相关。
对于随机基因集，GPT-4在87%的情况下准确拒绝提供错误的功能名称，显示出较低的幻觉率。在组学数据的基因集群分析中，GPT-4能识别45%的共同功能，尽管识别率低于传统方法，但具有更高的特异性和基因覆盖。研究者还创建了一个门户网站，帮助其他研究者将LLMs纳入他们的研究工作中。研究成果凸显了人工智能在基因组学及精准医学中的应用潜力。研究发表在 Nature Methods 上。
#神经技术 #基因组学 #人工智能 #功能基因组学 #精准医学
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Hu, Mengzhou, et al. “Evaluation of Large Language Models for Discovery of Gene Set Function.” Nature Methods, Nov. 2024, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41592-024-02525-x
新型软电子皮肤利用磁场独立感应三轴力
电子皮肤（e-skin）是一种灵活的传感材料，旨在模拟人类皮肤感知触觉的能力，广泛应用于机器人、触觉界面和假肢技术。然而，现有的多轴传感器往往结构复杂，校准困难，限制了其应用。为了解决这些问题，来自法国国家科学研究中心和蒙彼利埃大学的研究团队开发了一种新型软电子皮肤，能够简单、有效地感应三轴力。
该电子皮肤通过利用磁场变化来感应施加的三轴力，传感器由三个主要层次组成：柔性磁性薄膜、弹性体片和印刷电路板（PCB）。当外界物体或表面接触到传感器时，柔性磁性薄膜变形，导致下方磁场变化，进而通过底层的霍尔传感器（Hall sensors）检测到这一变化。与传统的非自解耦传感器不同，该传感器通过两个正弦磁化的柔性磁性薄膜的重叠，实现了三轴力的自解耦，极大地简化了校准过程，从立方级复杂度（N³）降低到线性级复杂度（3N）。该传感器能够广泛应用于人工膝关节的三维力分布测量、机器人触摸教学和监控护膝与皮肤之间的互动力等领域。未来，研究团队计划进一步优化传感器设计，并拓展其在机器人、可穿戴技术和假肢中的应用。研究发表在 Nature Machine Intelligence 期刊上。
#认知科学 #电子皮肤 #三轴力 #自解耦传感器 #机器人
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Yan, Youcan, et al. “A Soft Skin with Self-Decoupled Three-Axis Force-Sensing Taxels.” Nature Machine Intelligence, vol. 6, no. 11, Nov. 2024, pp. 1284–95. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-024-00904-9
新算法使机器人能够实时决策并优化运动轨迹
自主机器人需要能够在动态环境中快速做出决策和运动规划，但现有的算法往往只能应对离散的环境，难以处理连续的物理世界。为了解决这一问题，加州理工学院的研究团队开发了光谱扩展树搜索（Spectral Expansion Tree Search，SETS）算法。该算法借助控制理论和线性代数的方法，为机器人提供了在复杂环境中快速、实时做出最佳决策的能力。
SET算法通过结合蒙特卡罗树搜索（MCTS）与局部线性化的光谱扩展，克服了传统决策算法的局限性。与传统方法相比，SET算法能在不到十分之一秒的时间内进行数千次甚至更多的轨迹模拟，从而迅速找到最优路径。实验验证显示，SET算法在不同机器人平台上均能成功应用，包括无人机、航天器和地面车辆等。在多个实验场景中，机器人能够自主避开动态障碍物、穿越强风、支持人类驾驶员的共享控制任务，并完成抓捕和重定向等复杂任务。SET的最大优势在于，它能够在没有预设动作库的情况下实时计算并选择最合适的运动轨迹，展示出广泛的应用潜力。
研究发表在 Science Robotics 期刊上。
#神经技术 #机器人技术 #决策算法 #动态规划 #实时计算
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Rivière, Benjamin, et al. “Monte Carlo Tree Search with Spectral Expansion for Planning with Dynamical Systems.” Science Robotics, vol. 9, no. 97, Dec. 2024, p. eado1010. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/scirobotics.ado1010
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、存源
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Chen Institute与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工天桥神经科学研究院。
Chen Institute建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括、、、科研型临床医生奖励计划、、中文媒体追问等。