█ 神经科学
哺乳动物轴突是“珍珠”结构，而非传统的圆柱
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
壳核深处揭示人类数字认知的演化根源
婴儿早熟并不总是一件好事
纤连蛋白肽促进视神经损伤后轴突再生
大脑内部昼夜节律同步的神经机制
█ 认知科学
开放式大语言模型：真正的开放还是开放的幻象？
新型软电子皮肤利用磁场独立感应三轴力
ChatGPT-4在医疗领域超越专用语言模型
挑战天生道德观念，婴儿没有显著的道德偏好
皮肤电导，无需摄像头的读取情绪
实时人类反馈驱动的 AI 学习新模式
█ 大脑健康
TLR7在阿尔茨海默病中作用显著，性别差异或为治疗突破口
破解PSEN2突变在阿尔茨海默病中的致病密码
酮体清除错误折叠蛋白质，为阿尔茨海默病治疗开辟新途径
通过BRAIN框架识别阿尔茨海默病的关键血液生物标志物
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
睡眠不足与高血压共同影响大脑健康
轻度创伤性脑损伤可通过综合评估揭示隐藏的视觉功能障碍
死藤水如何通过脑部信号调节情绪
间歇性 θ 爆发刺激（iTBS）显著改善精神分裂症的多种症状
GSK3B基因变异，为孤独症遗传提供新线索
█ 神经技术
8分钟预测15日天气，GenCast再登Nature
GPT-4提升基因组学研究自动化水平
新算法使机器人能够实时决策并优化运动轨迹
人工智能助力基因组学，GPT-4 引领功能基因研究新突破
2-5微米，世界上最小的步行机器人
直接打印在头皮上的电子纹身，实现大脑活动监测
深部脑刺激疗法促进部分脊髓损伤患者恢复步态
受大脑启发的尖峰神经网络提升机器人导航效率和准确性
低曲率微电极阵列，记录深脑中的空间认知信息编码
机器学习可精准预测精神科非自愿入院风险
新框架使图像生成更符合用户需求
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神经科学
哺乳动物轴突是“珍珠”结构，而非传统的圆柱
约翰·霍普金斯大学医学院的Jacqueline Griswold、Shigeki Watanabe研究团队提出，哺乳动物脑细胞的轴突形态可能不同于传统的圆柱形结构。
▷显微照片显示轴突的“珍珠”结构。Credit: Quan Gan, Mitsuo Suga, Shigeki Watanabe
研究人员通过高压冷冻电子显微镜观察小鼠脑细胞，发现其轴突上出现类似珍珠串的膨胀结构。实验发现，这些“非突触静脉曲张”与轴突膜的物理特性密切相关。通过改变溶液浓度、去除胆固醇等方式，研究人员能够改变这些结构的大小和数量，进一步影响神经信号的传导速度。此外，神经活动调节膜中胆固醇浓度，也会导致轴突珍珠的变化，从而影响电信号的传导速度。这些发现表明，膜力学在轴突形态和功能中的重要作用，可能是无髓鞘轴突可塑性的核心机制。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#神经技术 #轴突形态 #膜力学 #小鼠研究
阅读论文：
Griswold, Jacqueline M., et al. “Membrane Mechanics Dictate Axonal Pearls-on-a-String Morphology and Function.” Nature Neuroscience, Dec. 2024, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-024-01813-1
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
壳核深处揭示人类数字认知的演化根源
数字认知是人类独特的能力，其神经基础长期以来备受关注。俄勒冈健康与科学大学的 Ahmed Raslan 教授及其团队，通过研究癫痫患者的脑电数据，探索了数字认知的神经机制。研究团队包括Alexander Rockhill、Christian Lopez Ramos 等多名研究人员。
研究招募了 13 名癫痫患者，在其接受立体定向脑电图（sEEG）手术期间，通过分析患者对不同形式数字刺激（符号形式、非符号形式；视觉模式、听觉模式）的反应，揭示了相关脑区的活动模式。结果表明，壳核（putamen）在所有数字刺激的分类中表现出显著的准确率，这提示壳核可能在数字认知的进化早期就发挥了重要作用。此外，顶叶在点阵形式的数字感知中具有较高的敏感性，视觉和听觉刺激分别激活了额顶区域及颞上皮层。频谱分析发现，低于 30 Hz 的非伽马波频段可能是区分不同数字刺激的关键。研究发表在 PLOS ONE 上。
#神经科学 #数字认知 #壳核 #脑电图 #数学学习
阅读论文：
Rockhill, Alexander P., et al. “Investigating the Triple Code Model in Numerical Cognition Using Stereotactic Electroencephalography.” PLOS ONE, vol. 19, no. 12, Dec. 2024, p. e0313155. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0313155
婴儿早熟并不总是一件好事
人类大脑在产前和生命早期经历快速发育，理解这一阶段的发育轨迹对评估健康发展至关重要。耶鲁大学医学院的 Dustin Scheinost 副教授及其团队，在这项研究中探讨了大脑年龄差距（BAG）对婴儿发育的影响，并分析了环境和遗传因素的潜在作用。
研究团队从英国人类连接组项目中获取了611名婴儿的脑部功能性和结构性成像数据，利用机器学习构建了预测模型。通过功能性磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI），团队生成了结构和功能连接组，以此预测婴儿的胎龄（PMA）。研究表明，模型能够准确预测大脑年龄，并发现母亲年龄等因素对婴儿发育轨迹的显著影响。母亲年龄较大的足月婴儿在大脑结构发育上更为成熟，但情绪与行为调节能力却略显不足。进一步研究还将探索遗传因素对大脑发育的影响，并扩展到不同文化和地区的儿童群体。研究结果发表在 Nature Communications 上。
#认知科学 #大脑年龄差距 #功能性磁共振成像 #早产儿发育
阅读论文：
Sun, Huili, et al. “Brain Age Prediction and Deviations from Normative Trajectories in the Neonatal Connectome.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Nov. 2024, p. 10251. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54657-5
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
阅读论文：
“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
大脑内部昼夜节律同步的神经机制
昼夜节律对人体健康、尤其是睡眠-觉醒周期具有重要作用，但大脑主时钟的具体调控机制尚未完全揭示。伦敦帝国理工学院的 Marco Brancaccio 博士团队通过研究小鼠和人类视交叉上核（SCN）的星形胶质细胞，深入探讨了其在昼夜节律中的作用。
研究发现，星形胶质细胞通过多胺降解产生的 GABA以24小时为周期，形成一致的脉冲信号。这一节律被称为“astrozeit”，作为 SCN 神经元的内部同步器。实验验证了星形胶质细胞释放的 GABA 对 SCN 神经元活动的同步性和昼夜节律至关重要。当 GABA 合成被抑制时，SCN 的神经元活动和基因表达均出现紊乱。研究还表明，星形胶质细胞的节律紊乱可能导致睡眠障碍和神经退行性疾病，如阿尔茨海默病。研究发表在 EMBO Journal 上。
#大脑健康 #昼夜节律 #星形胶质细胞 #伽马氨基丁酸
阅读论文：
Ness, Natalie, et al. “Rhythmic Astrocytic GABA Production Synchronizes Neuronal Circadian Timekeeping in the Suprachiasmatic Nucleus.” The EMBO Journal, Dec. 2024, pp. 1–26. embopress.org (Atypon), https://doi.org/10.1038/s44318-024-00324-w
认知科学
开放式大语言模型：真正的开放还是开放的幻象？
大语言模型（LLM）的普及引发了关于隐私、工作机会及生成内容真实性的广泛讨论。为了回应用户的关切，LLM 开发者纷纷声称开放其模型。来自康奈尔大学、信号基金会和 Now Institute 的研究团队在 Nature 上发表文章，深入探讨了当前 LLM 的开放性问题。
研究分析了开放 AI 的三个关键特性：透明性（transparency，指公开源代码和部分训练参数）、可重用性（reusability，指代码可供开发者使用的程度）和可扩展性（extensibility，指用户调整代码以满足不同需求的能力）。通过对 LLM 开发和部署过程的剖析，研究者发现，开放代码与开放数据之间存在明显鸿沟。
例如，尽管部分 LLM 提供了开放代码，但底层数据依然不可访问，且训练所需的硬件资源高度集中于大企业手中。研究进一步指出，“开放性”的表述被行业巨头用作策略性工具，以维持对技术发展的控制权，而非真正实现民主化。
作者强调，只有在硬件和训练数据也向公众开放时，开放式 LLM 才能实现其真正意义上的开放，否则仅为一种“开放清洗”（openwashing）的伪装。
#认知科学 #人工智能 #透明性 #开源 #技术民主化
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Widder, David Gray, et al. “Why ‘Open’ AI Systems Are Actually Closed, and Why This Matters.” Nature, vol. 635, no. 8040, Nov. 2024, pp. 827–33. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08141-1
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
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
挑战天生道德观念，婴儿没有显著的道德偏好
道德是否天生是发展心理学中的长期争议问题。2007年，Hamlin等人提出婴儿在第一年内能根据第三方互动形成社会评价，偏好帮助他人的角色。然而，复制研究的结果并不一致。为验证这一发现，来自全球37个实验室的40个团队合作进行了一项多实验室标准化研究，研究旨在评估婴儿对帮助者和阻碍者的偏好。
在本研究中，研究人员对1018名婴儿进行了测试，年龄在5.5至10.5个月之间。实验呈现了两种情境：社交情境下，婴儿看到两个角色，一方帮助另一方上山，另一方则阻碍另一方并将其推下山；非社交情境下，角色推动物体的方向有所不同。研究结果表明，在社交情境中，婴儿对帮助者和阻碍者没有显著的偏好，约49.34%的婴儿选择了帮助者；而在非社交情境中，55.85%的婴儿偏好推动物体向上的角色。然而，这两个选择比例与随机选择并无显著差异。该研究表明，婴儿的道德判断能力在这一年龄段尚未显现，挑战了婴儿天生具有亲社会行为的观点。研究发表在 Developmental Science 上。
#认知科学 #婴儿行为 #社会评价 #发展心理学 #多实验室研究
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Lucca, Kelsey, et al. “Infants’ Social Evaluation of Helpers and Hinderers: A Large-Scale, Multi-Lab, Coordinated Replication Study.” Developmental Science, vol. 28, no. 1, 2025, p. e13581. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/desc.13581
皮肤电导，无需摄像头的读取情绪
东京都立大学Shogo Okamoto教授领导的研究团队，致力于通过生理信号（如皮肤电导）研究人类情绪反应的规律。随着情感感知技术的发展，研究人员希望找到更加可靠的方式来判断个体的情绪状态，减少对面部表情数据的依赖。
研究团队通过实验测量皮肤电导反应，以区分不同的情绪状态。在实验中，33名参与者观看了三类情绪视频：恐惧、家庭纽带和幽默。皮肤电导反应通过指数函数模型进行了拟合，结果表明，恐惧的反应持续时间最久，家庭纽带的反应增长较慢，而幽默反应较快。研究表明，皮肤电导反应的动态特征因情绪不同而显著变化，能够帮助更准确地估计个体的情绪状态，尤其是结合其他生理信号时。研究发表在 IEEE Access 上。
#认知科学 #皮肤电导 #情绪识别 #生理信号 #情感技术
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Kosuge, Yuki, et al. “Differences in Dynamics of Skin Conductance Responses Caused by Videos Evoking Fear, Family Bonding, and Funniness.” IEEE Access, vol. 12, 2024, pp. 153596–604. IEEE Xplore, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3481241
实时人类反馈驱动的 AI 学习新模式
人工智能在复杂任务的自主学习中仍面临困难，尤其是需要快速决策的任务。杜克大学与美国陆军研究实验室的研究团队，由Boyuan Chen带领，开发了一个名为 GUIDE 的新型 AI 学习框架，并在NeurIPS 2024上展示该成果。研究团队的论文现已发布在 arXiv 平台。
GUIDE 框架通过实时人类引导强化学习解决 AI 自主学习的瓶颈。研究包括两个阶段：第一阶段，人类训练师通过光标在梯度刻度上提供连续反馈，这些反馈被整合为密集奖励信号，帮助 AI 优化策略；第二阶段，通过模拟反馈模块生成在线反馈，使 AI 在减少人类参与的情况下持续训练。实验测试了 50 名普通参与者，他们的反馈仅用了 10 分钟就将 AI 的成功率提升了 30%。这种高效性凸显了 GUIDE 在复杂、动态环境中的潜力。此外，研究还发现，人类训练师的认知能力，如空间推理和快速决策，直接影响 AI 学习的效果。团队计划进一步开发更全面的学习框架，包括整合语言、面部表情和手势等多种信号。
#认知科学 #实时反馈 #强化学习 #人机交互
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Zhang, Lingyu, et al. GUIDE: Real-Time Human-Shaped Agents. arXiv:2410.15181, arXiv, 19 Oct. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.15181
大脑健康
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
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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
破解PSEN2突变在阿尔茨海默病中的致病密码
阿尔茨海默病是一种退行性脑部疾病，其中家族性阿尔茨海默病（FAD）由多种基因突变引发。PSEN2 基因突变的作用长期未被充分理解。鲁汶大学的 Wim Annaert 教授及其团队开展了针对 PSEN2 的深入研究，揭示了其突变如何通过多路径机制加速疾病进展。
研究团队在阿尔茨海默病小鼠模型中分析了 PSEN2 基因敲除和突变的影响。他们发现，无论是基因敲除还是 FAD 相关突变，均会加速 Aβ 肽在大脑中的积累，并导致严重的记忆力缺损。这些小鼠表现出海马苔藓纤维回路中的突触功能受损，表现为突触前室面积减小，突触囊泡分布异常，和长期增强作用显著下降（即突触连接随着学习和记忆增强的能力变弱）。在细胞层面，PSEN2 突变引发内体（endosome）和溶酶体（lysosome）的功能紊乱，导致 APP（淀粉样前体蛋白）片段的有毒积累以及突触蛋白表达减少，从而阻碍神经元间的正常信号传递。这些发现表明，PSEN2 不仅通过促进毒性蛋白的积累加速阿尔茨海默病，还通过破坏神经元的基本维持机制加重突触和认知能力的衰退。研究表明，针对内体-溶酶体系统功能障碍的治疗策略可能有助于减缓 FAD 的病程进展。研究成果发表在 Nature Communications 上。
#大脑健康 #遗传突变 #突触功能 #阿尔茨海默病 #溶酶体
阅读论文：
Perdok, Anika, et al. “Altered Expression of Presenilin2 Impacts Endolysosomal Homeostasis and Synapse Function in Alzheimer’s Disease-Relevant Brain Circuits.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Nov. 2024, p. 10412. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54777-y
酮体清除错误折叠蛋白质，有望为阿尔茨海默病治疗开辟新途径
酮体在禁食期间为细胞提供能量，巴克衰老研究所的科学家们发现，酮体不仅能提供能量，还能调节蛋白质稳态，帮助清除大脑中的错误折叠蛋白质。该团队在小鼠和线虫模型中进行实验，揭示了酮体在衰老和阿尔茨海默病中的潜在应用。
这项研究通过试管实验、小鼠实验和线虫实验，探讨了酮体β-羟基丁酸（βHB）如何调节蛋白质溶解度，清除错误折叠的蛋白质。研究表明，βHB能直接与错误折叠的蛋白质相互作用，改变其溶解度，使其不再聚集，并通过自噬过程清除。研究人员还发现，βHB对β淀粉样蛋白等神经退行性疾病相关蛋白具有选择性作用，能够改善相关病理。实验结果不仅在体外得到验证，也成功地在小鼠和线虫模型中重现，为衰老和阿尔茨海默病的治疗提供了新的思路。研究发表在 Cell Chemical Biology 期刊上。
#大脑健康 #酮体 #蛋白质稳态 #阿尔茨海默病 #神经退行性疾病
阅读论文：
Madhavan, Sidharth S., et al. “β-Hydroxybutyrate Is a Metabolic Regulator of Proteostasis in the Aged and Alzheimer Disease Brain.” Chemistry & Biology, vol. 0, no. 0, Dec. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2024.11.001
通过BRAIN框架识别阿尔茨海默病的关键血液生物标志物
目前，阿尔茨海默病（AD）正在全球范围内快速增加，早期诊断对于疾病管理至关重要。然而，现有的影像学诊断方法在早期阶段常常漏诊。Maryam Khalid、 Arko Barman、Fadeel Sher Khan 和 John Broussard提出了一种新的机器学习方法，旨在提升AD的早期诊断效率。
本研究提出了BRAIN（Biomarker Representation, Analysis, and Interpretation Network）框架，利用多种机器学习模型优化AD诊断和生物标志物发现过程。该方法结合SHAP分析评估生物标志物的重要性，并通过图论分析揭示不同生物标志物之间的相互关系。研究团队使用公开数据集对BRAIN模型进行验证，发现了三个新的生物标志物子网络，这些子网络在AD和对照组之间有显著不同的交互作用。这一发现提供了新的生物医学见解，有助于更好地理解AD病理，并为药物发现提供了新的思路。
#大脑健康 #阿尔茨海默病 #机器学习 #生物标志物 #药物发现
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Khalid, Maryam, et al. Graph-Based Biomarker Discovery and Interpretation for Alzheimer’s Disease. arXiv:2411.18796, arXiv, 27 Nov. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.18796
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
睡眠不足与高血压共同影响大脑健康
莫纳什大学的研究团队发现，短时间睡眠与高血压可能会共同加剧大脑衰退，尤其是影响认知能力和脑部损伤。研究人员指出，尽管睡眠不足和高血压都已分别与认知功能下降有关，但其共同作用对大脑健康的影响尚未得到充分研究。
研究人员使用了来自弗雷明汉心脏研究的682名无痴呆症参与者的数据，这些参与者的平均年龄为62岁，并完成了认知测试、血压监测及睡眠记录。研究结果表明，高血压患者的较短睡眠时间与更差的执行功能、处理速度以及更大的白质损伤（脑损伤的标志）相关，而这一现象在正常血压组中未观察到。进一步分析表明，睡眠不足和高血压可能通过相互作用，导致大脑老化加速和血管性脑损伤的加剧。研究发表在 Journal of the American Heart Association 上。
#大脑健康 #高血压 #睡眠不足 #脑损伤 #认知功能
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Yiallourou, Stephanie, et al. “Short Sleep Duration and Hypertension: A Double Hit for the Brain.” Journal of the American Heart Association, vol. 13, no. 21, Nov. 2024, p. e035132. ahajournals.org (Atypon), https://doi.org/10.1161/JAHA.124.035132
轻度创伤性脑损伤可通过综合评估揭示隐藏的视觉功能障碍
范德比尔特大学医学中心主导的研究揭示，尽管轻度创伤性脑损伤（TBI）患者常规视力检查正常，但他们往往报告视觉问题。研究通过对28名轻度TBI患者和28名健康对照者进行视觉功能全面评估，使用了包括动眼功能测试、光学相干断层扫描（OCT）、对比敏感度测试、视觉诱发电位（VEP）检测以及磁共振成像（MRI）在内的多项技术。
结果显示，78%的TBI患者表现出视觉缺陷，机器学习分析进一步发现70%的患者存在视觉通路后部的细微结构变化，这些变化与自我报告的视觉症状无关。此外，患者还表现出眼动功能的下降、对比敏感度的减弱和视觉诱发电位的变化。研究表明，通过这些综合评估手段可以更准确地诊断轻度TBI患者的视觉功能障碍。研究发表在JAMA Ophthalmology 上。
#大脑健康 #视觉通路 #轻度创伤性脑损伤 #机器学习 #视觉功能
阅读论文：
Rasdall, Marselle A., et al. “Primary Visual Pathway Changes in Individuals With Chronic Mild Traumatic Brain Injury.” JAMA Ophthalmology, Nov. 2024. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamaophthalmol.2024.5076
死藤水如何通过脑部信号调节情绪
随着人们对迷幻医学的兴趣日益增加，死藤水（Ayahuasca）这种亚马逊传统饮品因其在情绪调节和记忆中的潜在治疗价值而备受关注。圣保罗大学的 Lorena Terene Lopes Guerra 团队领导了一项系统分析，整合了多层次研究证据。研究涵盖了从分子水平到临床应用的多重视角，为解读死藤水的复杂脑部作用机制提供了新的见解。
研究综合了十年的实验数据和临床试验结果，揭示了死藤水通过调节5-HT2A和5-HT1A两种血清素受体系统影响情绪和记忆的机制。二甲基色胺主要通过5-HT2A受体起作用，促进恐惧记忆的消除。而β-咔啉（β-Carboline）则可能通过其他分子通路改善焦虑症状和记忆形成。此外，脑成像研究显示，死藤水能显著影响海马区和前额叶皮层这些负责情绪调节和记忆整合的大脑区域活动。当前，临床研究表明其在创伤后应激障碍（PTSD）和焦虑症治疗方面具有前景，但科学家呼吁需要更多对照研究来验证最佳用药方案和安全性。研究发表在 Psychedelics 杂志上。
#大脑健康 #情绪调节 #迷幻药 #神经可塑性 #心理治疗
阅读论文：
https://www.researchgate.net/publication/386140506_Psychedelics_Effects_of_ayahuasca_on_fear_and_anxiety_cross-talk_between_5HT1A_and_5HT2A_receptors
间歇性 θ 爆发刺激（iTBS）显著改善精神分裂症的多种症状
精神分裂症是一种慢性精神健康疾病，全球约有1%的人群受到影响，其特征包括阳性症状（如幻觉）、阴性症状（如情感表达缺乏）以及认知功能障碍。尽管现有药物能有效缓解阳性症状，但对阴性症状和认知功能的改善效果有限。基于此，日本藤田保健大学的Taro Kishi带领团队，通过网络元分析，探讨了非药物治疗方法间歇性 θ 爆发刺激（iTBS）的潜在作用。
该研究从 Cochrane 图书馆、PubMed 和 Embase 数据库中筛选了截至2024年5月22日的随机对照试验（RCT），共纳入30项研究、1424名患者。主要分析了9种 TBS 方案的疗效和安全性。研究发现，相较于假手术，iTBS（间歇性 θ 爆发刺激）在以下方面表现出显著效果：改善阴性症状评分；降低抑郁症状评分；提升整体认知功能评分。
研究指出，iTBS的疗效可能源于其对左背外侧前额叶皮层（L-DLPFC）的刺激，该区域与精神分裂症的病理生理学密切相关。研究还表明，iTBS的治疗中断率及副作用发生率与假手术无显著差异，显示其安全性与耐受性良好。研究发表在 JAMA Network Open 上。
#大脑健康 #精神分裂症 #非侵入性治疗 #认知功能 #情感障碍
阅读论文：
Kishi, Taro, et al. “Theta Burst Stimulation Protocols for Schizophrenia: A Systematic Review and Network Meta-Analysis.” JAMA Network Open, vol. 7, no. 10, Oct. 2024, p. e2441159. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.41159
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
阅读论文：
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
AI驱动科学
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
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
人工智能助力基因组学，GPT-4 引领功能基因研究新突破
基因集富集（Gene Set Enrichment）是功能基因组学的重要方法，但由于基因功能数据库的不完整性，其使用受限。研究团队评估了五种大型语言模型（LLMs），其中 GPT-4 在基因功能预测中表现最优。在使用 Gene Ontology 精选基因集进行测试时，GPT-4 达到 73% 的准确率，并在分析随机基因集时表现出 87% 的零置信度，这表明其能有效避免过度推测。
研究发现，GPT-4 能为基因功能预测提供详细的分子依据，并辅以清晰的自信评估。此外，在组学（omics）数据基因集分析中，GPT-4 尽管识别率较低（45%），但其预测的功能具有更高的特异性和覆盖率。人工验证发现，GPT-4 的功能描述大多可靠。研究团队还开发了一个门户网站，帮助其他科学家将 LLM 应用于功能基因组学的研究工作流程。研究结果表明，GPT-4 不仅能够加速传统研究，还可为生成新的、可测试的假设提供支持。研究发表在 Nature Methods 上。
#神经技术 #基因组学 #人工智能 #精准医学 #功能预测
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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
2-5微米，世界上最小的步行机器人
康奈尔大学物理与工程学教授Paul McEuen领导的研究团队开发出世界上最小的步行机器人，尺寸仅为2至5微米。这些微型机器人可与可见光互动，进行成像和力测量，突破了现有的显微成像技术，具有潜在的应用前景。研究团队还包括物理学教授Itai Cohen和电气与计算机工程副教授Francesco Monticone。
研究团队利用磁力控制，设计了能够在微尺度上与可见光发生衍射的机器人。这些机器人具有灵活的运动能力，能够在固体表面蠕动前进，或在液体中游动，从而实现超分辨率显微成像。通过纳米磁铁控制机器人的运动，团队能够精确调节机器人的位置和形状。此外，这些机器人还能够在微观结构中进行力测量，具有皮微牛顿级的感应能力。研究展示了这些微型机器人在DNA研究、超分辨率显微镜成像和精密传感中的应用潜力，为未来的微型机器人和光学工程结合开辟了新的方向。研究发表在 Science 上。
#神经技术 #超分辨率显微镜 #微型机器人 #力测量 #纳米技术
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Smart, Conrad L., et al. “Magnetically Programmed Diffractive Robotics.” Science, vol. 386, no. 6725, Nov. 2024, pp. 1031–37. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adr2177
直接打印在头皮上的电子纹身为大脑活动监测提供便捷替代方案
脑电图（EEG）是诊断神经系统疾病的重要工具，但传统的检测方法通常繁琐且不舒适。为了改进这一过程，德克萨斯大学奥斯汀分校的Nanshu Lu教授及其团队发明了一种新型的电子纹身技术，能够在毛发区域实现大脑活动的非侵入性监测。
研究团队设计了一种由导电聚合物制成的液态墨水，能够打印在头皮上形成电子纹身传感器，捕捉大脑电波信号。实验结果显示，这种电子纹身能够在不接触皮肤的情况下，实现高质量的脑电波监测，与传统脑电图电极相媲美，并且在长时间使用过程中保持稳定连接。通过这种创新技术，未来的脑机接口设备不仅可以减少传统设备的体积，还能提供更便捷的用户体验。研究团队计划进一步优化这一技术，使其在更多领域中得到应用。研究发表在 Cell Biomaterials 期刊。
#神经技术 #脑电图 #电子纹身 #脑机接口 #大脑活动
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Vasconcelos, Luize Scalco de, et al. “On-Scalp Printing of Personalized Electroencephalography e-Tattoos.” Cell Biomaterials, vol. 0, no. 0, Dec. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celbio.2024.100004
深部脑刺激疗法促进部分脊髓损伤患者恢复步态
脊髓损伤（SCI）通常会导致下肢瘫痪，影响患者的生活质量。为了解决这一问题，洛桑联邦理工学院（EPFL）和洛桑大学医院（CHUV）的Grégoire Courtine教授和Jocelyne Bloch教授带领的研究团队，通过将深部脑刺激（DBS）应用到一个新发现的大脑区域——下丘脑外侧（LH），成功改善了部分脊髓损伤患者的步态和自主能力。
研究人员通过建立一个全脑的时空图谱，发现下丘脑外侧（LH）区域在步态恢复中具有重要作用，特别是LH中的谷氨酸能神经元（LHVglut2）。他们通过深部脑刺激技术（DBS）刺激该区域，改善了脊髓损伤小鼠和大鼠的步态恢复，且刺激效果在停止后依然持久。在临床试验中，两名部分脊髓损伤患者在接受刺激后步态显著改善，并且与康复训练结合使用时，长期的功能性恢复得以保持。研究还发现，患者在停止刺激后依然能维持部分神经恢复效果，表明深部脑刺激促进了神经纤维的重组。该疗法没有出现严重的副作用，为未来的SCI治疗开辟了新的方向。研究发表在 Nature Medicine 上。
#神经技术 #脊髓损伤 #深部脑刺激 #神经恢复
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Cho, Newton, et al. “Hypothalamic Deep Brain Stimulation Augments Walking after Spinal Cord Injury.” Nature Medicine, Dec. 2024, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-024-03306-x
受大脑启发的尖峰神经网络提升机器人导航效率和准确性
昆士兰科技大学的研究团队从昆虫和动物的大脑功能中汲取灵感，开发了一种新型的节能机器人导航技术。研究团队由博士后研究员Somayeh Hussaini带领，Michael Milford教授与Tobias Fischer博士共同参与。
研究提出了一种新颖的地点识别算法，利用尖峰神经网络（SNN）模拟生物大脑的工作原理，能够显著提高机器人在复杂环境中的导航效率。这些网络采用了模块化设计，每个SNN模块代表一组地理上互不重叠的地点，增强了系统的可扩展性。多个模块的集成显著提高了位置识别的准确度。使用图像序列代替单张图像，将位置识别的准确性提高了41%。该系统在一款资源受限的机器人上成功演示，证明了其在实际应用中具有较高的实用性。该研究的创新性在于能够在能源受限的环境中为自主机器人提供更高效、更可靠的导航解决方案，尤其适用于太空探索、灾难恢复等高能效需求领域。研究发表在 IEEE Transactions on Robotics 期刊上。
#神经技术 #机器人导航 #尖峰神经网络 #能效 #视觉地点识别
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Hussaini, Somayeh, et al. “Applications of Spiking Neural Networks in Visual Place Recognition.” IEEE Transactions on Robotics, 2024, pp. 1–20. IEEE Xplore, https://doi.org/10.1109/TRO.2024.3508053
低曲率微电极阵列，记录深脑中的空间认知信息编码
本研究由中国科学院空天信息创新研究所蔡新霞教授课题组主导，旨在解决精确植入电极到深部脑区的问题。研究背景基于VTA（腹侧被盖区）在动物导航行为和奖励编码中的作用，该区域深处且体积小，给电极的精确植入带来了挑战。通过开发新型低曲率微电极阵列，该研究填补了这一技术空白。
▷电生理记录和行为任务。Credit: Microsystems & Nanoengineering (2024).
研究团队采用创新的背面干法刻蚀技术，成功制作了低曲率微电极阵列（MEA），有效改善了电极的植入精度。在实验中，研究人员将低曲率MEA植入大鼠的VTA，并让大鼠执行目标导向导航任务。结果表明，VTA神经元的放电模式与大鼠的空间导航行为密切相关，尤其在奖励相关的试验中，VTA神经元表现出显著更高的放电率和局部场电位幅度。此外，VTA神经元的地点场随着路径和奖励结果之间关系的变化而发生了消失或重建。这些发现不仅深化了我们对VTA在目标导向导航中作用的理解，还展示了低曲率MEA在深部脑区精确植入中的潜力。研究发表在 Microsystems & Nanoengineering 上。
#神经技术 #大脑健康 #空间导航 #VTA #微电极阵列
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Xu, Wei, et al. “Neuronal Activity in the Ventral Tegmental Area during Goal-Directed Navigation Recorded by Low-Curvature Microelectrode Arrays.” Microsystems & Nanoengineering, vol. 10, no. 1, Oct. 2024, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41378-024-00778-2
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
新框架使图像生成更符合用户需求
近年来，生成模型特别是生成对抗网络（GAN），在图像生成领域取得了显著进展，但其内容控制能力不足限制了实际应用。首尔国立科技大学的 Giang H. Le 和 Anh Q. Nguyen 团队开发了一种新型图像生成框架，通过改进编码技术，有效解决了这一难题。
新框架通过引入两个核心模块——频率编码模块（frequency encoding module）和内容融合模块（content fusion module），实现了图像生成的精准内容控制。频率编码模块从参考图像中提取特定频率的特征，而内容融合模块生成内容引导向量，将这些内容特征融入到图像生成中。研究团队利用多个数据集（如 Flickr-Faces-High Quality 和 Animal Faces High Quality）进行了大量实验，结果显示，新框架生成的图像平均保留了参考图像 85% 的内容属性，显著优于传统的基于 GAN 的模型。这项研究为开发更智能、更个性化的图像生成工具提供了基础，未来可广泛应用于计算机视觉算法的训练和创意设计行业。
#神经技术 #图像生成 #GAN #计算机视觉
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Le, Giang H., et al. “Content-Aware Preserving Image Generation.” Neurocomputing, vol. 617, Feb. 2025, p. 128965. arXiv.org, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128965
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀 & 存源
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天桥脑科学研究院旗下科学媒体，旨在以科学追问为纽带，深入探究人工智能与人类智能相互融合与促进，不断探索科学的边界。如果您有进一步想要讨论的内容，欢迎评论区留言，或添加小助手微信questionlab，加入社群与我们互动。
关于天桥脑科学研究院
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。
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。