█ 腦科學(xué)動態(tài)

Nature：發(fā)現(xiàn)使人類能夠雙腿行走的基因線索

Science：繪制腸道神經(jīng)系統(tǒng)圖譜

局灶性難治性癲癇的自然病程比預(yù)想更樂觀

激光直寫技術(shù)首創(chuàng)多模態(tài)柔性神經(jīng)探針，實(shí)現(xiàn)超三個月穩(wěn)定腦電采集

旋轉(zhuǎn)腦電波幫助大腦從分心中恢復(fù)注意力

吃對食物等于溫和運(yùn)動？黃烷醇通過刺激大腦提升記憶力

█ AI行業(yè)動態(tài)

arXiv CS類別最嚴(yán)新規(guī)：綜述和立場論文須先被期刊會議接收

馬斯克“機(jī)械飛升”宣言：腦機(jī)接口將擊敗所有人類玩家

歐洲首例腦機(jī)接口植入術(shù)成功，四肢癱瘓患者重獲“意念自由”的希望

█ AI驅(qū)動科學(xué)

Nature：AI篩選發(fā)現(xiàn)老藥Thiorphan可重編程神經(jīng)元

思維鏈劫持：利用良性推理繞過大模型安全機(jī)制的新型攻擊

ODesign：首個通用分子設(shè)計(jì)世界模型打破AI制藥模態(tài)壁壘

基于RRAM的模擬計(jì)算系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高精度快速矩陣方程求解

類腦AI新方法：模仿視網(wǎng)膜連接，大幅降低能耗并提升性能

虛擬萬人隊(duì)列：新型患者級計(jì)算模型優(yōu)化心房顫動管理

腦科學(xué)動態(tài)

Nature：發(fā)現(xiàn)使人類能夠雙腿行走的基因線索

人類為何能用雙腿直立行走？哈佛大學(xué)的Terence D. Capellini及其團(tuán)隊(duì)在一項(xiàng)旨在研究髖關(guān)節(jié)疾病的研究中，意外地揭示了這一進(jìn)化飛躍背后的遺傳秘密。他們發(fā)現(xiàn)，人類基因調(diào)控中的兩個微小變化重塑了我們祖先的髖骨發(fā)育，為雙足行走奠定了基礎(chǔ)。

研究團(tuán)隊(duì)通過比較人類、黑猩猩和小鼠的骨盆發(fā)育組織，結(jié)合組織學(xué)、基因組學(xué)和CT成像等方法，發(fā)現(xiàn)了塑造人類獨(dú)特碗狀骨盆的兩大關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。首先，人類髂骨的軟骨生長板方向發(fā)生了90度旋轉(zhuǎn)，從其他靈長類動物的垂直生長轉(zhuǎn)變?yōu)闄M向生長。其次，髂骨硬化成骨（ossification）的過程顯著延遲。這兩個由SOX9和RUNX2等基因通路調(diào)控的變化，共同作用使人類骨盆得以向兩側(cè)擴(kuò)張，形成短而寬的碗狀結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)對于行走時穩(wěn)定身體、單腳站立至關(guān)重要。有趣的是，這項(xiàng)最初由美國國立衛(wèi)生研究院資助的生物醫(yī)學(xué)研究，其成果不僅解釋了人類進(jìn)化史上的巨大一步，也指出了這種適應(yīng)性改變的代價——更寬的髖部可能使人類更易患上骨關(guān)節(jié)炎。同時，這一結(jié)構(gòu)也為分娩大腦更大的嬰兒創(chuàng)造了條件。研究發(fā)表在 Nature 上。

閱讀更多：

Senevirathne, Gayani, et al. “The Evolution of Hominin Bipedalism in Two Steps.” Nature, vol. 645, no. 8082, Sept. 2025, pp. 952–63. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09399-9

Science：繪制腸道神經(jīng)系統(tǒng)圖譜，揭示其如何應(yīng)對微生物與炎癥挑戰(zhàn)

腸道神經(jīng)系統(tǒng)作為人體的“第二大腦”，其如何感知并應(yīng)對細(xì)菌、過敏等威脅一直是個謎。麻省總醫(yī)院布里格姆的Ramnik Xavier、Peng Tan及其團(tuán)隊(duì)，利用先進(jìn)的基因測序技術(shù)，成功繪制出腸道神經(jīng)元在應(yīng)對不同環(huán)境挑戰(zhàn)時的詳細(xì)反應(yīng)圖譜，揭示了其與免疫系統(tǒng)協(xié)同工作的復(fù)雜機(jī)制。

? 不同部位和擾動下的腸神經(jīng)元。Credit: Science (2025).

研究團(tuán)隊(duì)為了深入探索腸道神經(jīng)系統(tǒng)（enteric nervous system, ENS），構(gòu)建了多種小鼠模型，包括無菌、過敏及寄生蟲感染等不同狀態(tài)。他們采用一種創(chuàng)新的熒光標(biāo)記技術(shù)，結(jié)合高深度的單核RNA測序，成功分離并分析了數(shù)千個腸神經(jīng)元的基因活動。研究發(fā)現(xiàn)，腸神經(jīng)元存在兩種主要的適應(yīng)模式：一類感覺神經(jīng)元在應(yīng)對過敏或感染時，其細(xì)胞數(shù)量會發(fā)生劇烈變化，并直接響應(yīng)免疫信號；而另一類控制腸道蠕動的運(yùn)動神經(jīng)元則通過更精細(xì)的基因表達(dá)調(diào)整來適應(yīng)環(huán)境，數(shù)量則保持穩(wěn)定。更重要的是，研究團(tuán)隊(duì)利用基于病毒的基因編輯工具，精準(zhǔn)定位到兩個關(guān)鍵基因Edf1和Mitf。實(shí)驗(yàn)證明，這兩個基因直接調(diào)控運(yùn)動神經(jīng)元的細(xì)胞狀態(tài)，并最終控制食物在腸道中的轉(zhuǎn)運(yùn)速度，首次將神經(jīng)元的微觀細(xì)胞狀態(tài)與宏觀生理功能（physiological function）緊密聯(lián)系起來。這項(xiàng)工作為理解腸道健康與疾病開辟了新視角。研究發(fā)表在 Science 上。

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Tan, Peng, et al. “Regional Encoding of Enteric Nervous System Responses to Microbiota and Type 2 Inflammation.” Science, vol. 390, no. 6772, Oct. 2025, p. eadr3545. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adr3545

局灶性難治性癲癇的自然病程比預(yù)想更樂觀

難治性癲癇一定無法好轉(zhuǎn)嗎？傳統(tǒng)觀念認(rèn)為其病情只會穩(wěn)定或惡化。然而，一項(xiàng)由人類癲癇項(xiàng)目（Human Epilepsy Project）發(fā)起，包括耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)院神經(jīng)科醫(yī)生 Hamada Hamid Altalib 在內(nèi)的多機(jī)構(gòu)研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的大型觀察性研究挑戰(zhàn)了這一假設(shè)，發(fā)現(xiàn)相當(dāng)一部分難治性癲癇患者的病情會隨著時間的推移而改善。

該研究是一項(xiàng)前瞻性的多中心觀察研究，在2018至2021年間，對146名局灶性難治性癲癇（focal treatment-resistant epilepsy, FTRE）患者進(jìn)行了長達(dá)三年的跟蹤。所有參與者都曾因至少四種抗癲癇藥物（ ASMs）治療失敗，符合傳統(tǒng)意義上的“難治”標(biāo)準(zhǔn)。研究人員通過電子日記、月度隨訪和病歷回顧等方式，詳細(xì)記錄了他們的癲癇發(fā)作頻率及治療變化。結(jié)果令人意外：在可分析的126名患者中，高達(dá)68.3%的人在研究后半段的癲癇發(fā)作頻率顯著減少。更有17%的患者實(shí)現(xiàn)了至少三個月無發(fā)作。最關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)是，這種改善趨勢與是否更換藥物或使用腦刺激等特定干預(yù)措施沒有顯著關(guān)聯(lián)，這意味著病情好轉(zhuǎn)可能并非完全由新療法驅(qū)動。這一結(jié)果提示，在評估新療法時，必須警惕疾病自然病程或持續(xù)醫(yī)療管理帶來的影響，并強(qiáng)調(diào)了在臨床試驗(yàn)中設(shè)置對照組的極端重要性。研究發(fā)表在 JAMA Neurology 上。

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Potnis, Ojas, et al. “Seizure Frequency Trends Over Time in Treatment-Resistant Focal Epilepsy.” JAMA Neurology, Oct. 2025. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2025.4085

激光直寫技術(shù)首創(chuàng)多模態(tài)柔性神經(jīng)探針，實(shí)現(xiàn)超三個月穩(wěn)定腦電采集

傳統(tǒng)神經(jīng)探針在長期植入大腦時面臨界面不穩(wěn)定、生物相容性差等難題。浙江大學(xué)董樹榮、楊宗銀教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合浙江大學(xué)腦機(jī)智能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室以及劍橋大學(xué)Tawfique Hasan等研究人員，首創(chuàng)了一種激光直寫技術(shù)，成功將電極陣列與光纖一體化集成，制造出可長期穩(wěn)定工作的多模態(tài)柔性神經(jīng)探針。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種新穎的激光輔助制造工藝，利用激光將金納米顆粒（AuNPs）直接“寫入”光纖表面的聚合物涂層內(nèi)部，通過熱效應(yīng)將其原位還原并燒結(jié)成堅(jiān)固的導(dǎo)電電極。這種“一體化”設(shè)計(jì)從根本上解決了傳統(tǒng)“附加式”工藝中電極易剝落、機(jī)械性能差的問題。性能測試表明，該探針的阻抗遠(yuǎn)低于商業(yè)鉑電極，且經(jīng)過百次彎曲后性能依然穩(wěn)定。在為期超過三個月（16周）的小鼠在體實(shí)驗(yàn)中，該探針成功實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定的光遺傳學(xué)刺激與神經(jīng)信號同步記錄，且與商業(yè)電極相比，其引發(fā)的免疫反應(yīng)和膠質(zhì)瘢痕（glial scarring，一種影響信號質(zhì)量的疤痕組織）顯著降低，展示了優(yōu)異的生物相容性。該技術(shù)不僅為高精度神經(jīng)科學(xué)研究提供了全新工具，也為腦機(jī)接口和神經(jīng)疾病治療開辟了新路徑。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

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Zhang, Luxi, et al. “Monolithic Multimodal Neural Probes for Sustained Stimulation and Long-Term Neural Recording.” Science Advances, vol. 11, no. 39, Sept. 2025, p. eadu1753. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adu1753

旋轉(zhuǎn)腦電波幫助大腦從分心中恢復(fù)注意力

大腦如何在分心后重新集中注意力？麻省理工學(xué)院皮考爾學(xué)習(xí)與記憶研究所的 Earl K. Miller、Tamal Batabyal 及其同事通過動物實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，一種旋轉(zhuǎn)的腦電波扮演著關(guān)鍵角色，它能像“牧羊人”一樣引導(dǎo)大腦皮層恢復(fù)到正確的計(jì)算路徑，從而讓思維重回正軌。

? 該研究的簡化版圖表展示了多次試驗(yàn)中子空間編碼的旋轉(zhuǎn)情況，試驗(yàn)結(jié)果包括正確反應(yīng)和錯誤反應(yīng)。藍(lán)色箭頭表示正確反應(yīng)涉及完整的旋轉(zhuǎn)，而錯誤反應(yīng)則未完成旋轉(zhuǎn)。Credit: Miller Lab/MIT Picower Institute

研究團(tuán)隊(duì)通過一項(xiàng)視覺工作記憶任務(wù)來探究大腦從分心中恢復(fù)的機(jī)制。實(shí)驗(yàn)中，動物需要在記憶一個物體時忽略干擾信息。通過記錄其前額葉皮層的神經(jīng)活動，并利用子空間編碼（subspace coding，一種衡量神經(jīng)元群體活動協(xié)調(diào)性的數(shù)學(xué)方法）進(jìn)行分析，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個關(guān)鍵現(xiàn)象。在受到干擾后，神經(jīng)元群體的活動軌跡會呈現(xiàn)出一種旋轉(zhuǎn)動態(tài)。這種旋轉(zhuǎn)似乎在引導(dǎo)大腦的計(jì)算狀態(tài)“繞回”正軌。旋轉(zhuǎn)的完整性直接關(guān)聯(lián)到任務(wù)的成?。寒?dāng)動物成功忽略干擾并正確響應(yīng)時，其神經(jīng)活動軌跡會形成一個完整的圓形；而當(dāng)其出錯時，這個圓形軌跡則是不完整的。進(jìn)一步分析表明，這種抽象的數(shù)學(xué)旋轉(zhuǎn)并非虛構(gòu)，它真實(shí)地對應(yīng)著一種行波（traveling wave，一種在皮層表面?zhèn)鞑サ纳窠?jīng)活動波）在大腦皮層上的物理旋轉(zhuǎn)。這一發(fā)現(xiàn)表明，大腦可能利用這種高效節(jié)能的模擬計(jì)算方式來執(zhí)行復(fù)雜的認(rèn)知糾錯功能。研究發(fā)表在 Journal of Cognitive Neuroscience 上。

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Batabyal, Tamal, et al. “State–Space Trajectories and Traveling Waves Following Distraction.” Journal of Cognitive Neuroscience, Nov. 2025, pp. 1–21. Silverchair, https://doi.org/10.1162/JOCN.a.2410

吃對食物等于溫和運(yùn)動？黃烷醇通過刺激大腦提升記憶力

日本芝浦工業(yè)大學(xué)的 Yasuyuki Fujii 和 Naomi Osakabe 等研究人員發(fā)現(xiàn)，黃烷醇的澀味本身就能作為一種感覺信號直接刺激大腦，從而在無需大量吸收的情況下改善記憶和認(rèn)知功能。

? 單次口服收斂性 FLs 可刺激中樞神經(jīng)系統(tǒng)，激活下丘腦促腎上腺皮質(zhì)激素釋放激素（CRH）神經(jīng)元。分泌的 CRH 激活藍(lán)斑（LC）中的去甲腎上腺素（NA）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。NA 從 LC 投射至下丘腦視前區(qū)，抑制睡眠，促進(jìn)覺醒。NA 和多巴胺（DA）從 LC 投射至海馬，以及 DA 從腹側(cè)被蓋區(qū)投射至海馬，增強(qiáng)記憶力。NA 從 LC 投射至腦干，激活交感神經(jīng)活動，促進(jìn)血液循環(huán)和新陳代謝。Credit: Dr. Yasuyuki Fujii from Shibaura Institute of Technology,

研究團(tuán)隊(duì)通過對小鼠的實(shí)驗(yàn)揭示了這一新機(jī)制。他們給小鼠單次口服黃烷醇后發(fā)現(xiàn)，小鼠的自發(fā)運(yùn)動和短期記憶能力得到顯著提升。深入的神經(jīng)化學(xué)分析顯示，黃烷醇的澀味刺激扮演了一種溫和壓力源的角色，能瞬間激活大腦中的藍(lán)斑-去甲腎上腺素系統(tǒng)（locus coeruleus–noradrenaline network），這是一個調(diào)節(jié)注意力、覺醒和應(yīng)激反應(yīng)的核心網(wǎng)絡(luò)。該系統(tǒng)的激活導(dǎo)致去甲腎上腺素和多巴胺等關(guān)鍵神經(jīng)遞質(zhì)在下丘腦和腦干等區(qū)域釋放增加。同時，研究也觀察到下丘腦-垂體-腎上腺軸（hypothalamic–pituitary–adrenal axis）被激活，這與應(yīng)激反應(yīng)和記憶鞏固密切相關(guān)。這種由感官輸入直接觸發(fā)的神經(jīng)反應(yīng)，其效果類似于適度的體育鍛煉，它繞過了黃烷醇吸收率低的障礙，為解釋其健腦功效提供了全新視角，也為感官營養(yǎng)學(xué)領(lǐng)域開辟了新的研究方向。研究發(fā)表在 Current Research in Food Science 上。

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Fujii, Yasuyuki, et al. “Astringent Flavanol Fires the Locus-Noradrenergic System, Regulating Neurobehavior and Autonomic Nerves.” Current Research in Food Science, vol. 11, Jan. 2025, p. 101195. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.crfs.2025.101195

AI 行業(yè)動態(tài)

arXiv CS類別實(shí)施最嚴(yán)新規(guī)：綜述和立場論文須先被期刊會議接收

arXiv 近期宣布了針對其計(jì)算機(jī)科學(xué)分類下綜述性文章（Review Articles）和立場論文（Position Papers）的嚴(yán)格新規(guī)定。即日起，研究人員若想投稿此類文章，必須提供已被正式的期刊或會議接受并成功完成同行評審的證據(jù)，包括相應(yīng)的期刊參考文獻(xiàn)和數(shù)字對象標(biāo)識符元數(shù)據(jù)。官方表示，實(shí)施這項(xiàng)改革主要是因?yàn)榻陙?arXiv CS 分類收到的綜述和立場論文數(shù)量激增，且其中許多質(zhì)量較差，尤其是在人工智能領(lǐng)域，低質(zhì)量、可能由 AI 生成的文章每月多達(dá)數(shù)百篇，嚴(yán)重牽制了志愿者版主團(tuán)隊(duì)的大量精力。因此，arXiv 決定提高門檻，明確指出只有期刊或傳統(tǒng)會議的接受才符合要求，而研討會（Workshop）的評審因通常達(dá)不到傳統(tǒng)同行評審的嚴(yán)謹(jǐn)標(biāo)準(zhǔn)而不再被認(rèn)可。不過，針對科學(xué)技術(shù)對社會影響的科學(xué)論文則不受此限制。

這一新規(guī)在學(xué)術(shù)社區(qū)內(nèi)引發(fā)了廣泛爭議。盡管 arXiv 旨在管理激增的低質(zhì)投稿，但許多研究人員擔(dān)憂，此舉將嚴(yán)重削弱 arXiv 作為即時發(fā)布平臺的關(guān)鍵作用。特別是在發(fā)展速度極快的 CS 和 AI 領(lǐng)域，一篇綜述或立場論文若需等待數(shù)月通過同行評審流程才能掛上預(yù)印本服務(wù)器，其時效性可能會大打折扣，直接扼殺了對“氛圍編程”等新興前沿概念進(jìn)行及時總結(jié)的可能性。社區(qū)內(nèi)的討論顯示，多數(shù)研究人員認(rèn)為新規(guī)過于嚴(yán)格，希望 arXiv 能夠保留發(fā)布各類綜述的渠道，或許可以探索新的審核或區(qū)分機(jī)制，例如建立一個基于信任或背書的系統(tǒng)，允許讀者根據(jù)文章的推薦人自行篩選。此外，也有研究人員指出，低質(zhì)論文泛濫的根本原因在于現(xiàn)行的學(xué)術(shù)獎勵機(jī)制過度鼓勵論文數(shù)量而非質(zhì)量，單方面限制發(fā)布可能并非解決問題的最佳途徑。

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https://blog.arxiv.org/2025/10/31/attention-authors-updated-practice-for-review-articles-and-position-papers-in-arxiv-cs-category/

馬斯克“機(jī)械飛升”宣言：腦機(jī)接口將擊敗所有人類玩家

首位接受Neuralink植入的Noland Arbaugh，他因脊髓損傷癱瘓，現(xiàn)已能僅憑意念控制電腦、玩游戲，并取得了顯著的個人成就。Elon Musk對此表示，接受該技術(shù)升級的植入者很快就能在動作操作類游戲中擊敗大多數(shù)人，最終擊敗所有人。這標(biāo)志著通過腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)的人類增強(qiáng)已成為現(xiàn)實(shí)。目前，全球已有12名用戶接受了植入，累計(jì)活躍時間已超過1.5萬小時，證明了這項(xiàng)技術(shù)的穩(wěn)定性和可靠性。Neuralink不僅幫助癱瘓患者重獲自由，還為漸凍癥患者Brad提供了幫助，使其能通過腦電信號進(jìn)行視頻剪輯和游戲操作，實(shí)現(xiàn)了前所未有的能力提升。

Neuralink正在將焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向更具顛覆性的應(yīng)用——意念直接生成文字，該臨床試驗(yàn)已獲美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準(zhǔn)，目標(biāo)是從大腦中直接“讀取語言”，為嚴(yán)重語言障礙人士帶來革命性變化。Neuralink總裁DJ Seo指出，終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)與人工智能的“思維速度級別”交流。該公司正尋求醫(yī)學(xué)界認(rèn)可，已向《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》提交首批人體試驗(yàn)數(shù)據(jù)，標(biāo)志著技術(shù)正從“炒作”跨入“醫(yī)學(xué)實(shí)證”階段。此外，Neuralink獲得了FDA的“突破性設(shè)備”資格，旨在加快恢復(fù)脊髓損傷、中風(fēng)等導(dǎo)致的語言障礙。更宏大的計(jì)劃是，最快在2030年將設(shè)備應(yīng)用于健康個體，并在未來擴(kuò)展到阿爾茨海默病和孤獨(dú)癥等多種神經(jīng)系統(tǒng)疾病的治療，計(jì)劃到2031年實(shí)現(xiàn)每年植入2萬人的規(guī)模。

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https://www.teslarati.com/neuralink-first-patient-could-receive-an-upgrade-elon-musk/

歐洲首例腦機(jī)接口植入術(shù)成功，四肢癱瘓患者重獲“意念自由”的希望

慕尼黑工業(yè)大學(xué)附屬醫(yī)院（TUM University Hospital）的一個研究團(tuán)隊(duì)成功完成了歐洲首例腦機(jī)接口（Brain-Computer Interface，連接大腦和外部設(shè)備的系統(tǒng)）植入手術(shù)，對象是一位25歲的四肢癱瘓患者M(jìn)ichael Mehringer。Mehringer在16歲時因嚴(yán)重的摩托車事故導(dǎo)致頸部以下癱瘓，但他始終保持積極樂觀，并希望通過參與研究來重獲獨(dú)立生活能力。這項(xiàng)歷時五個多小時的手術(shù)，在神經(jīng)外科主任Bernhard Meyer教授的指導(dǎo)下完成，植入了一個定制的腦機(jī)接口，該設(shè)備配備有256個微電極，能夠高精度地采集大腦中負(fù)責(zé)計(jì)劃和執(zhí)行復(fù)雜抓握動作區(qū)域的神經(jīng)信號。轉(zhuǎn)化神經(jīng)技術(shù)教授Simon Jacob表示，此次手術(shù)代表著歐洲在先進(jìn)神經(jīng)技術(shù)應(yīng)用方面邁出了關(guān)鍵一步，研究人員期望未來Michael Mehringer能夠僅憑意念控制智能手機(jī)和機(jī)械臂。此前，該團(tuán)隊(duì)曾在2022年為一位中風(fēng)患者植入設(shè)備，用以繪制大腦語言處理圖譜，積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

手術(shù)標(biāo)志著研究階段的正式啟動。每周，Michael Mehringer都會與研究人員在實(shí)驗(yàn)室會面，通過端口將植入體與計(jì)算機(jī)連接。系統(tǒng)的核心在于解碼腦信號，并利用人工智能算法進(jìn)行訓(xùn)練，使系統(tǒng)能夠?qū)⑻囟ǖ纳窠?jīng)活動模式與Mehringer想要做出的動作意圖建立關(guān)聯(lián)。慕尼黑工業(yè)大學(xué)（TUM）慕尼黑機(jī)器人與機(jī)器智能研究所（MIRMI）的團(tuán)隊(duì)專注于開發(fā)能夠識別并適應(yīng)人類意圖的系統(tǒng)，而非要求人類去適應(yīng)機(jī)器。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Melissa Zawaglia博士透露，經(jīng)過短短幾周的訓(xùn)練，研究人員已取得了初步突破：他們能夠通過Michael Mehringer的腦電信號判斷出他想要移動屏幕光標(biāo)的方向。Simon Jacob教授指出，該研究旨在通過整合醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和工程學(xué)等關(guān)鍵學(xué)科，縮小歐洲與美國在腦機(jī)接口研究領(lǐng)域長期存在的差距，最終目標(biāo)是為重度肢體殘疾人士開發(fā)出突破性的新解決方案。

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https://www.tum.de/en/news-and-events/all-news/press-releases/details/brain-computer-interface-for-a-patient-with-quadriplegia

AI 驅(qū)動科學(xué)

Nature：AI篩選發(fā)現(xiàn)老藥Thiorphan可重編程神經(jīng)元，促進(jìn)脊髓損傷后功能恢復(fù)

脊髓損傷導(dǎo)致的癱瘓是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重大難題，長期以來缺乏有效的修復(fù)療法。加州大學(xué)圣地亞哥分校的 E. A. van Niekerk、M. H. Tuszynski 及其同事開創(chuàng)了一種從計(jì)算機(jī)模擬到臨床前驗(yàn)證的新范式，通過虛擬篩選發(fā)現(xiàn)已上市藥物硫嗎啡烷（Thiorphan）能重編程神經(jīng)元，顯著促進(jìn)神經(jīng)再生和功能恢復(fù)，為癱瘓治療帶來了新希望。

該研究的創(chuàng)新之處在于其藥物發(fā)現(xiàn)流程。研究團(tuán)隊(duì)首先利用先前發(fā)現(xiàn)的“再生基因特征”——即脊髓損傷后運(yùn)動神經(jīng)元會暫時回歸到可再生的胚胎轉(zhuǎn)錄狀態(tài)，通過計(jì)算機(jī)模擬在數(shù)千種已知藥物中尋找能模擬此狀態(tài)的分子，最終鎖定了老藥硫嗎啡烷。在體外實(shí)驗(yàn)中，硫嗎啡烷顯著促進(jìn)了成年小鼠、食蟹猴乃至56歲人類皮層神經(jīng)元的神經(jīng)突生長，其中在小鼠細(xì)胞中使生長量增加80%。更關(guān)鍵的是，在嚴(yán)重脊髓損傷的大鼠模型中，于傷后兩周進(jìn)行硫嗎啡烷與神經(jīng)干細(xì)胞聯(lián)合治療，大鼠的前肢抓取成功率提升了2倍，同時解剖學(xué)證據(jù)顯示皮質(zhì)脊髓軸突再生增加了60%。機(jī)制研究發(fā)現(xiàn)，硫嗎啡烷通過上調(diào)腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子（BDNF）等信號通路，使成年神經(jīng)元重獲生長能力。研究發(fā)表在 Nature 上。

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van Niekerk, E. A., et al. “Thiorphan Reprograms Neurons to Promote Functional Recovery after Spinal Cord Injury.” Nature, Oct. 2025, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09647-y

思維鏈劫持：利用良性推理繞過大模型安全機(jī)制的新型攻擊

AI的思維鏈推理能力是否會成為其自身的安全軟肋？由獨(dú)立研究者Jianli Zhao、中國人民大學(xué)的Tingchen Fu、斯坦福大學(xué)的Rylan Schaeffer以及來自Anthropic、牛津大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員共同發(fā)現(xiàn)，利用冗長的良性推理可以系統(tǒng)性地削弱大模型的安全防線，并提出了一種名為“思維鏈劫持”的高效越獄攻擊。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種名為思維鏈劫持（Chain-of-Thought Hijacking）的新型攻擊方式。其原理是通過在有害指令前添加一段長篇的、無害的推理內(nèi)容（例如復(fù)雜的解謎過程），誘導(dǎo)模型進(jìn)入深度“解題”模式。這種專注狀態(tài)會系統(tǒng)性地削弱模型對后續(xù)有害指令的警惕性，研究者將此效應(yīng)稱為拒絕稀釋（refusal dilution）。在權(quán)威的HarmBench基準(zhǔn)測試中，該方法對多個頂尖模型均表現(xiàn)出驚人的效果，對Gemini 2.5 Pro的攻擊成功率高達(dá)99%，對GPT o4 mini、Grok 3 mini和Claude 4 Sonnet的成功率也分別達(dá)到了94%、100%和94%。進(jìn)一步的機(jī)制分析揭示，模型的拒絕行為依賴于其內(nèi)部激活空間中一個脆弱的低維信號，即拒絕方向（refusal direction，代表模型區(qū)分服從與拒絕的關(guān)鍵特征）。冗長的良性推理過程會將模型的注意力從有害指令上移開，從而稀釋了這一關(guān)鍵的拒絕信號，使有害內(nèi)容得以“蒙混過關(guān)”。該發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了“更多推理帶來更強(qiáng)安全性”的傳統(tǒng)認(rèn)知，揭示了當(dāng)前模型對齊策略中存在的系統(tǒng)性漏洞。

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Zhao, Jianli, et al. “Chain-of-Thought Hijacking.” arXiv:2510.26418, arXiv, 30 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.26418

ODesign：首個通用分子設(shè)計(jì)世界模型打破AI制藥模態(tài)壁壘

當(dāng)前AI分子設(shè)計(jì)方法受限于“單模態(tài)”，無法協(xié)同處理蛋白質(zhì)、核酸、小分子等多種生物分子，阻礙了藥物研發(fā)的進(jìn)程。由臨港實(shí)驗(yàn)室牽頭，聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)等多個頂尖機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)，發(fā)布了國際首個通用分子設(shè)計(jì)世界模型ODesign，實(shí)現(xiàn)了多形態(tài)生物分子的一鍵式、可控化設(shè)計(jì)。

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的ODesign模型，其核心創(chuàng)新在于建立了一個統(tǒng)一的分子生成框架。該框架通過跨模態(tài)共享的生成語言，將蛋白質(zhì)、核酸、小分子和金屬離子等不同形態(tài)的分子映射到一個通用的生成空間，使AI能基于原子間相互作用的底層法則進(jìn)行協(xié)同構(gòu)建。ODesign的架構(gòu)由多層級表征、掩碼約束、相互作用建模、基于擴(kuò)散模型的三維重建解碼器以及特異性序列生成等五大模塊協(xié)同驅(qū)動，使其能像“搭積木”一樣，在原子層面精準(zhǔn)構(gòu)筑全新的分子結(jié)構(gòu)。在性能驗(yàn)證中，ODesign在蛋白質(zhì)、核酸和小分子三大模態(tài)的11項(xiàng)設(shè)計(jì)任務(wù)中全面領(lǐng)先于現(xiàn)有主流模型，例如在小分子設(shè)計(jì)任務(wù)中成功率提升了約4倍。更重要的是，其設(shè)計(jì)效率相較同類模型提升了近50倍，將設(shè)計(jì)周期從數(shù)天壓縮至數(shù)小時。

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https://odesign1.github.io/static/pdfs/technical_report.pdf

基于RRAM的模擬計(jì)算系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高精度快速矩陣方程求解

模擬計(jì)算雖快但長期受限于低精度問題，難以在實(shí)際中與數(shù)字計(jì)算機(jī)抗衡。為解決這一瓶頸，北京大學(xué)和北京集成電路高精尖創(chuàng)新中心的Zhong Sun、Pushen Zuo及同事開發(fā)了一套基于電阻式隨機(jī)存取存儲器（RRAM）的全模擬計(jì)算系統(tǒng)，首次實(shí)現(xiàn)了與數(shù)字系統(tǒng)相媲美的高精度和高可擴(kuò)展性。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種創(chuàng)新的全模擬迭代算法，巧妙地將一個低精度但速度極快的模擬矩陣求逆（LP-INV）電路與一個高精度的模擬矩陣向量乘法（HP-MVM）操作相結(jié)合。在每次迭代中，低精度電路提供一個近似解，而高精度操作則負(fù)責(zé)修正誤差，從而使結(jié)果快速收斂。該系統(tǒng)基于代工廠制造的高性能電阻式隨機(jī)存取存儲器（RRAM，一種非易失性存儲器件）芯片構(gòu)建，利用“位切片”（bit-slicing，將一個高精度數(shù)字拆分成多個低精度片段進(jìn)行并行處理）技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高精度運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)能夠以24位定點(diǎn)精度（與32位浮點(diǎn)精度相當(dāng)）求解16×16矩陣方程。在應(yīng)用于大規(guī)模無線通信信號檢測時，僅需三次迭代即可達(dá)到先進(jìn)數(shù)字處理器的性能。基準(zhǔn)測試顯示，其潛在吞吐量和能效分別可提升1000倍和100倍，為解決AI、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)密集型計(jì)算瓶頸提供了新路徑。研究發(fā)表在 Nature Electronics 上。

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Zuo, Pushen, et al. “Precise and Scalable Analogue Matrix Equation Solving Using Resistive Random-Access Memory Chips.” Nature Electronics, Oct. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-025-01477-0

類腦AI新方法：模仿視網(wǎng)膜連接，大幅降低能耗并提升性能

當(dāng)前大型AI模型的訓(xùn)練和運(yùn)行帶來了巨大的能源消耗和成本問題。薩里大學(xué)（University of Surrey）自然啟發(fā)計(jì)算與工程（NICE）研究組的 Mohsen Kamelian Rad 和 Roman Bauer 等人開發(fā)出一種受大腦啟發(fā)的AI構(gòu)建新方法，該方法能在不犧牲準(zhǔn)確率的前提下，顯著降低AI模型的能耗和計(jì)算需求。

? 視網(wǎng)膜地形圖中的一個會聚單元，提取自參考文獻(xiàn)[65]。圖中的數(shù)字用于說明地形圖的會聚特性。平均而言，50 個感光細(xì)胞連接到一個雙極細(xì)胞。Credit: Neurocomputing (2025).

研究團(tuán)隊(duì)借鑒了人腦視覺系統(tǒng)高效的信息處理方式，提出了一種名為拓?fù)湎∈栌成洌═opographical Sparse Mapping, TSM）的框架。與傳統(tǒng)AI模型中神經(jīng)元“暴力”全連接的方式不同，TSM模仿視網(wǎng)膜的結(jié)構(gòu)，僅將神經(jīng)元與空間上鄰近或功能上相關(guān)的神經(jīng)元進(jìn)行連接，從根本上構(gòu)建一個稀疏、有序的網(wǎng)絡(luò)。其增強(qiáng)版本ETSM更進(jìn)一步，在訓(xùn)練中引入了類似大腦發(fā)育過程中的“剪枝”（pruning，即去除冗余連接）機(jī)制，持續(xù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)證明，這一類腦設(shè)計(jì)極為高效。在基準(zhǔn)測試中，ETSM模型可以移除高達(dá)99%的神經(jīng)連接，實(shí)現(xiàn)極高的稀疏度，而其任務(wù)準(zhǔn)確率與傳統(tǒng)的密集網(wǎng)絡(luò)相比毫不遜色，甚至有所超越。更重要的是，這種精簡的結(jié)構(gòu)使得模型的訓(xùn)練速度更快，內(nèi)存占用更少，而能耗僅為傳統(tǒng)模型的不到百分之一，為構(gòu)建更綠色、可持續(xù)的AI系統(tǒng)提供了全新的思路。研究發(fā)表在 Neurocomputing 上。

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Kamelian Rad, Mohsen, et al. “Topographical Sparse Mapping: A Neuro-Inspired Sparse Training Framework for Deep Learning Models.” Neurocomputing, Oct. 2025, p. 131740. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131740

虛擬萬人隊(duì)列：新型患者級計(jì)算模型優(yōu)化心房顫動管理

心房顫動（AF）管理和篩查策略的最佳選擇尚不明確，而傳統(tǒng)臨床試驗(yàn)成本高昂且周期長。荷蘭馬斯特里赫特大學(xué)的Minsi Cai、Jordi Heijman及同事開發(fā)了一種創(chuàng)新的患者級計(jì)算模型，通過萬人規(guī)模的虛擬臨床試驗(yàn)，系統(tǒng)評估了不同管理策略對預(yù)防卒中的長期效益。

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個能以30分鐘分辨率模擬個體終身房顫歷程的患者級計(jì)算模型。該模型在一個包含10,000名虛擬個體的隊(duì)列中，精確模擬了從房顫發(fā)生、疾病進(jìn)展到卒中、死亡等關(guān)鍵臨床結(jié)局的全過程。該模型成功復(fù)現(xiàn)了與真實(shí)世界高度一致的房顫模式，包括從陣發(fā)性向持續(xù)性的演變、與年齡相關(guān)的患病率，以及卒中和死亡風(fēng)險，并通過多項(xiàng)真實(shí)臨床研究數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其準(zhǔn)確性。利用該模型，研究者進(jìn)行了虛擬隨機(jī)對照試驗(yàn)（virtual randomized clinical trials），系統(tǒng)評估了多種篩查策略。結(jié)果顯示，系統(tǒng)性篩查在檢出率上遠(yuǎn)超癥狀驅(qū)動篩查，其中連續(xù)監(jiān)測效果最佳。然而，在普通人群中，篩查帶來的卒中風(fēng)險降低效益有限。研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，篩查的長期效益高度依賴于三個關(guān)鍵因素：抗凝治療的有效性、患者的基線卒中風(fēng)險以及臨床診斷的延遲。在高風(fēng)險人群中，有效篩查可顯著降低卒中風(fēng)險。初步經(jīng)濟(jì)學(xué)分析表明，每日三次心電圖或年度Holter監(jiān)測等策略可能具備更優(yōu)的成本效益。研究為設(shè)計(jì)個性化、高性價比的房顫管理策略提供了強(qiáng)大的工具。研究發(fā)表在 Med 上。

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Cai, Minsi, et al. “Optimizing Atrial Fibrillation Management Using a Novel Patient-Level Computational Model.” Med, vol. 0, no. 0, Oct. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.medj.2025.100896

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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