█腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Cell：藥物重塑腸道菌群：營(yíng)養(yǎng)競(jìng)爭(zhēng)是關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力

赫布學(xué)習(xí)統(tǒng)一記憶與感知：?jiǎn)我簧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋相反的感知偏差

告別動(dòng)物實(shí)驗(yàn)：科學(xué)家研發(fā)首個(gè)全合成功能性人腦組織模型

聽(tīng)音樂(lè)時(shí)眨眼也會(huì)“踩點(diǎn)”：聽(tīng)覺(jué)與眼動(dòng)系統(tǒng)的隱秘同步

青少年不同心理健康障礙具有相似的大腦結(jié)構(gòu)變化

大腦的“推理引擎”：眶額皮層主導(dǎo)對(duì)環(huán)境隱藏狀態(tài)的推斷

抑郁癥兩副面孔：急性和慢性期大腦 VTA 區(qū)域呈現(xiàn)不同病理特征

腦深部電刺激治療難治性抑郁癥：中英團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)療效預(yù)測(cè)標(biāo)志物

基因工程細(xì)菌在腸道持續(xù)合成左旋多巴以治療帕金森病

跨頻腦刺激顯著改善中風(fēng)后偏盲患者的視力恢復(fù)

早期失明嬰兒大腦具有驚人適應(yīng)性：高級(jí)視覺(jué)區(qū)域功能可恢復(fù)正常

█AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

細(xì)胞出版社2024中國(guó)年度論文揭曉：從高產(chǎn)出邁向高共享

Gemini 3重磅發(fā)布，全面超越GPT-5.1，定義多模態(tài)AI新標(biāo)桿

Grok 4.1靜默發(fā)布：通用能力、情感智能全面超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

█AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

AI輔助從頭設(shè)計(jì)蛋白實(shí)現(xiàn)高精度線粒體DNA單堿基編輯

人工跨神經(jīng)元模擬大腦皮層不同區(qū)域的神經(jīng)元活動(dòng)

基于深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)型可穿戴傳感器的抗噪聲人機(jī)界面

震動(dòng)取水：超聲波技術(shù)實(shí)現(xiàn)大氣水收集能效飛躍

機(jī)器人輔助測(cè)試揭示中風(fēng)幸存者隱匿的本體感覺(jué)缺陷

多尺度生物打印動(dòng)脈模型重現(xiàn)血管疾病中協(xié)同微環(huán)境相互作用

3D打印“果凍”電極：高舒適度腦機(jī)接口的新突破

大模型學(xué)會(huì)“心靈感應(yīng)”：基于潛在思維溝通的多智能體協(xié)作新范式

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Cell：藥物重塑腸道菌群：營(yíng)養(yǎng)競(jìng)爭(zhēng)是關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力

腸道微生物群的平衡對(duì)人體健康至關(guān)重要，但除抗生素外，其他藥物對(duì)這一生態(tài)系統(tǒng)的影響機(jī)制尚不明確。來(lái)自斯坦福大學(xué)的 Handuo Shi 和 KC Huang 等研究人員組成的團(tuán)隊(duì)，深入探索了常用藥物如何通過(guò)生態(tài)學(xué)機(jī)制重塑腸道菌群。他們發(fā)現(xiàn)，藥物引起的微生物群落變化并非隨機(jī)，而是遵循可預(yù)測(cè)的生態(tài)規(guī)律，主要由微生物間的營(yíng)養(yǎng)競(jìng)爭(zhēng)所驅(qū)動(dòng)。

?Credit: Cell (2025).

研究團(tuán)隊(duì)利用來(lái)自9名捐贈(zèng)者的樣本構(gòu)建了體外微生物群落，并系統(tǒng)測(cè)試了707種臨床藥物。通過(guò)結(jié)合高通量篩選與代謝組分析，即檢測(cè)微生物產(chǎn)生和消耗的小分子混合物，他們發(fā)現(xiàn)141種藥物顯著改變了群落結(jié)構(gòu)。研究揭示，這種重組的核心機(jī)制在于營(yíng)養(yǎng)競(jìng)爭(zhēng)：當(dāng)藥物抑制了某些敏感細(xì)菌的生長(zhǎng)時(shí)，它們?cè)鞠牡臓I(yíng)養(yǎng)物質(zhì)被釋放出來(lái)，導(dǎo)致那些對(duì)藥物不敏感的競(jìng)爭(zhēng)者因資源增加而大量繁殖?；诖税l(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)者-資源模型（consumer-resource model），這是一種能夠模擬物種與營(yíng)養(yǎng)資源互動(dòng)關(guān)系的計(jì)算模型。該模型成功預(yù)測(cè)了不同藥物處理下微生物群落的動(dòng)態(tài)變化，證明了通過(guò)分析藥物敏感性和資源競(jìng)爭(zhēng)格局，可以預(yù)判藥物對(duì)個(gè)體腸道健康的具體影響。研究發(fā)表在 Cell 上。

閱讀更多：

Shi, Handuo, et al. “Nutrient Competition Predicts Gut Microbiome Restructuring under Drug Perturbations.” Cell, vol. 0, no. 0, Nov. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.10.038

赫布學(xué)習(xí)統(tǒng)一記憶與感知：?jiǎn)我簧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋相反的感知偏差

感知記憶中長(zhǎng)期存在“收縮”與“排斥”兩種看似矛盾的偏差，困擾學(xué)界多年。由國(guó)際高等研究院（SISSA）的 Sebastian Goldt 和 Mathew E. Diamond 領(lǐng)導(dǎo)，F(xiàn)rancesca Sch?nsberg 擔(dān)任第一作者的研究團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合物理學(xué)與神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一模型證明這些偏差實(shí)則源于同一生物學(xué)機(jī)制。

?Credit: Neuron (2025).

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)遵循赫布可塑性（Hebbian plasticity，即“一起激發(fā)的神經(jīng)元連在一起”）的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合人類及嚙齒動(dòng)物的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。研究涵蓋了工作記憶、參考記憶以及新設(shè)計(jì)的“單次回溯任務(wù)”。結(jié)果顯示，該模型無(wú)需針對(duì)特定任務(wù)微調(diào)，即可自然產(chǎn)生收縮偏差（向歷史均值偏移）和排斥偏差（遠(yuǎn)離近期刺激）。關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)在于，同一神經(jīng)回路能通過(guò)持續(xù)的突觸適應(yīng)編碼近期活動(dòng)痕跡，而不同的行為表現(xiàn)僅僅取決于下游過(guò)程讀取網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的方式不同。這表明，大腦無(wú)需在不同系統(tǒng)間切換，簡(jiǎn)單的局部學(xué)習(xí)規(guī)則即可支撐多樣化的感知記憶。研究發(fā)表在 Neuron 上。

閱讀更多：

Sch?nsberg, Francesca, et al. “Diverse Perceptual Biases Emerge from Hebbian Plasticity in a Recurrent Neural Network Model.” Neuron, vol. 113, no. 21, Nov. 2025, pp. 3673-3684.e6. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.09.037

告別動(dòng)物實(shí)驗(yàn)：科學(xué)家研發(fā)首個(gè)全合成功能性人腦組織模型

為了解決現(xiàn)有腦組織模型依賴動(dòng)物源性材料且難以精確復(fù)制人腦環(huán)境的問(wèn)題，加州大學(xué)河濱分校（University of California, Riverside）的 Iman Noshadi 和 Prince D. Okoro 等研究人員組成團(tuán)隊(duì)，致力于開(kāi)發(fā)一種完全合成的替代方案。他們希望創(chuàng)造出一種不含動(dòng)物成分、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定且能精確模擬大腦微環(huán)境的支架，以支持更可靠的神經(jīng)疾病研究和藥物測(cè)試，這與FDA逐步淘汰動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的趨勢(shì)相契合。

研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合溶劑轉(zhuǎn)移誘導(dǎo)相分離（STrIPS）、微流控和生物打印技術(shù)，利用一種常見(jiàn)的化學(xué)惰性聚合物——聚乙二醇（PEG），構(gòu)建了名為“BIPORES”的3D支架系統(tǒng)。與傳統(tǒng)方法不同，該團(tuán)隊(duì)將惰性的PEG重塑為具有雙連續(xù)微孔和負(fù)高斯曲率的復(fù)雜“迷宮”結(jié)構(gòu)。這種獨(dú)特的物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)代替了傳統(tǒng)的生物涂層，使人類神經(jīng)干細(xì)胞在30秒內(nèi)即可附著。在21天的培養(yǎng)中，細(xì)胞不僅在支架深處廣泛遷移和增殖，還成功分化為神經(jīng)元和星形膠質(zhì)細(xì)胞，構(gòu)建了具有突觸活性的功能性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種全合成模型為阿爾茨海默病、中風(fēng)等疾病的藥物篩選提供了更人道且精準(zhǔn)的新工具。研究發(fā)表在 Advanced Functional Materials 上。

閱讀更多：

Okoro, Prince D., et al. “Bicontinuous Microarchitected Scaffolds Provide Topographic Cues That Govern Neuronal Behavior and Maturation.” Advanced Functional Materials, n/a, no. n/a, p. e09452. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adfm.202509452

聽(tīng)音樂(lè)時(shí)眨眼也會(huì)“踩點(diǎn)”：聽(tīng)覺(jué)與眼動(dòng)系統(tǒng)的隱秘同步

聽(tīng)覺(jué)運(yùn)動(dòng)同步通常指人們隨著音樂(lè)節(jié)奏有意識(shí)地做出打拍子或點(diǎn)頭等動(dòng)作，但非自主的微小身體行為是否也受節(jié)奏影響尚不明確。來(lái)自中國(guó)科學(xué)院的 Yiyang Wu、Xiangbin Teng 和 Yi Du 等研究人員，通過(guò)結(jié)合行為學(xué)與神經(jīng)影像技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了一種前所未知的同步形式：人類的自發(fā)性眨眼會(huì)不自覺(jué)地與音樂(lè)節(jié)拍保持一致，揭示了聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)與眼動(dòng)系統(tǒng)之間存在的隱秘聯(lián)系。

該研究招募了123名非音樂(lè)專業(yè)的年輕參與者，在他們聆聽(tīng)西方古典音樂(lè)時(shí)進(jìn)行眼動(dòng)追蹤和腦電圖（EEG）記錄。研究發(fā)現(xiàn)，即便沒(méi)有收到任何運(yùn)動(dòng)指令，參與者的眨眼動(dòng)作仍會(huì)與音樂(lè)節(jié)拍精確同步，且這種同步性主要取決于節(jié)奏結(jié)構(gòu)而非旋律熟悉度，因?yàn)榧幢悴シ诺狗诺囊魳?lè)，同步現(xiàn)象依然存在。通過(guò)彌散張量成像（DTI）分析，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)這種同步能力的個(gè)體差異與左側(cè)上縱束（Superior Longitudinal Fasciculus）的白質(zhì)微結(jié)構(gòu)完整性密切相關(guān)，這不僅是一條連接大腦前后區(qū)域的關(guān)鍵感覺(jué)運(yùn)動(dòng)通路，也負(fù)責(zé)傳遞聽(tīng)覺(jué)與運(yùn)動(dòng)信息。此外，更強(qiáng)的眨眼同步性對(duì)應(yīng)著更好的動(dòng)態(tài)聽(tīng)覺(jué)注意力，表明這種微小的無(wú)意識(shí)動(dòng)作實(shí)際上反映了大腦對(duì)環(huán)境節(jié)奏的主動(dòng)追蹤與預(yù)測(cè)。研究發(fā)表在 PLOS Biology 上。

閱讀更多：

Wu, Yiyang, et al. “Eye Blinks Synchronize with Musical Beats during Music Listening.” PLOS Biology, vol. 23, no. 11, Nov. 2025, p. e3003456. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003456

青少年不同心理健康障礙具有相似的大腦結(jié)構(gòu)變化

青少年精神健康問(wèn)題常被孤立研究，導(dǎo)致不同疾病間的共性生物學(xué)機(jī)制尚不明確。英國(guó)巴斯大學(xué)（University of Bath）的Sophie Townend博士與Graeme Fairchild教授，聯(lián)合伯明翰大學(xué)（University of Birmingham）的Stephane De Brito教授以及全球ENIGMA聯(lián)盟的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，通過(guò)迄今為止規(guī)模最大的同類國(guó)際研究，揭示了不同精神疾病診斷下大腦結(jié)構(gòu)的驚人相似性。

?跨診斷、共享和疾病特異性對(duì)表面積的影響。Credit: Biological Psychiatry (2025).

該研究利用ENIGMA聯(lián)盟的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)近9,000名4至21歲兒童和青少年的磁共振成像掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行了巨型分析（Mega-analysis）。研究涵蓋了四種最常見(jiàn)的青少年精神疾?。航箲]癥、抑郁癥、注意力缺陷多動(dòng)障礙（ADHD）和品行障礙（Conduct Disorder）。研究人員重點(diǎn)分析了大腦皮層厚度、表面積（Surface Area）及皮層下體積。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無(wú)論具體診斷如何，這四種疾病的患者在大腦結(jié)構(gòu)上都存在共同的改變，特別是負(fù)責(zé)情緒處理、威脅應(yīng)對(duì)及身體狀態(tài)感知的關(guān)鍵區(qū)域（如島葉、內(nèi)嗅皮層和杏仁核）表現(xiàn)出表面積減小或體積縮小。此外，雖然ADHD和品行障礙在男孩中更高發(fā)，而焦慮和抑郁在女孩中更多見(jiàn)，但研究顯示患有相同疾病的男孩和女孩在大腦結(jié)構(gòu)變化上并無(wú)顯著性別差異。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)分類研究，為開(kāi)發(fā)針對(duì)多種精神疾病共同生物學(xué)根源的“跨診斷”治療策略提供了重要依據(jù)。研究發(fā)表在 Biological Psychiatry 上。

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Townend, Sophie, et al. “Shared and Distinct Alterations in Brain Structure of Youth With Internalizing or Externalizing Disorders: Findings From the ENIGMA Antisocial Behavior, ADHD, Major Depressive Disorder, and Anxiety Working Groups.” Biological Psychiatry, vol. 0, no. 0, Aug. 2025. www.biologicalpsychiatryjournal.com, https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2025.08.003

大腦的“推理引擎”：眶額皮層主導(dǎo)對(duì)環(huán)境隱藏狀態(tài)的推斷

動(dòng)物如何在復(fù)雜多變的環(huán)境中不僅能對(duì)刺激做出反應(yīng)，還能推斷出隱藏的信息以求生存？紐約大學(xué)的 Shannon S. Schiereck 和 Christine M. Constantinople 等研究人員組成團(tuán)隊(duì)，結(jié)合行為學(xué)實(shí)驗(yàn)與大規(guī)模神經(jīng)記錄技術(shù)，發(fā)現(xiàn)大腦眶額皮層是幫助動(dòng)物更新環(huán)境認(rèn)知的關(guān)鍵“推理引擎”。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一項(xiàng)模仿經(jīng)濟(jì)學(xué)“支付意愿”的任務(wù)，大鼠需通過(guò)支付“等待時(shí)間”來(lái)獲取水獎(jiǎng)勵(lì)。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了“低”、“高”及“混合”三種隱藏獎(jiǎng)勵(lì)狀態(tài)（hidden reward states，即無(wú)法直接觀測(cè)到的環(huán)境潛在規(guī)則），大鼠需根據(jù)線索推斷當(dāng)前所處的整體獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境，從而決定為了某次特定的水獎(jiǎng)勵(lì)等待多久。結(jié)果顯示，受過(guò)訓(xùn)練的大鼠能根據(jù)推斷調(diào)整策略：在整體獎(jiǎng)勵(lì)貧乏時(shí)，它們?cè)敢鉃樯倭康乃却?；而在?jiǎng)勵(lì)豐富時(shí)，則會(huì)更快放棄低價(jià)值選項(xiàng)。然而，當(dāng)研究人員抑制大鼠的眶額皮層時(shí)，它們雖然仍能根據(jù)過(guò)往經(jīng)驗(yàn)做出反應(yīng)，卻失去了實(shí)時(shí)更新對(duì)隱藏狀態(tài)推斷的能力。對(duì)超過(guò)一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的分析進(jìn)一步證實(shí)，該腦區(qū)的神經(jīng)動(dòng)力學(xué)變化直接反映了大鼠對(duì)環(huán)境狀態(tài)的信念更新。研究發(fā)表在 Neuron 上。

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Schiereck, Shannon S., et al. “The Orbitofrontal Cortex Updates Beliefs for State Inference.” Neuron, vol. 0, no. 0, Nov. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.10.024

抑郁癥兩副面孔：急性和慢性期大腦 VTA 區(qū)域呈現(xiàn)不同病理特征

抑郁癥與大腦炎癥密切相關(guān)，但不同病程背后的神經(jīng)機(jī)制仍不明確，尤其是針對(duì)大腦獎(jiǎng)賞中心腹側(cè)被蓋區(qū)（VTA）的研究較少。來(lái)自昆士蘭大學(xué)的 Sarah Khalife 和 Lena K.L. Oestreich 等研究人員，利用大規(guī)模影像數(shù)據(jù)，首次揭示了急性和慢性抑郁癥在 VTA 區(qū)域存在截然不同的病理生理機(jī)制。

?神經(jīng)炎癥從健康狀態(tài)發(fā)展為急性炎癥和慢性炎癥的過(guò)程。Credit: Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging (2025).

研究團(tuán)隊(duì)分析了英國(guó)生物銀行中 32,495 名參與者的數(shù)據(jù)，包括 3,807 名抑郁癥患者。通過(guò)彌散加權(quán)成像和定量磁化率成像，研究人員精準(zhǔn)測(cè)量了 VTA 區(qū)域?qū)ρ装Y和微結(jié)構(gòu)敏感的指標(biāo)。結(jié)果顯示，有抑郁癥病史的個(gè)體表現(xiàn)出較高的自由水（free water）和各向同性體積分?jǐn)?shù)（isotropic volume fraction），這通常意味著細(xì)胞外炎癥過(guò)程的增加，屬于慢性特征。相反，當(dāng)前嚴(yán)重的急性抑郁癥狀則與較高的細(xì)胞內(nèi)體積分?jǐn)?shù)（intracellular volume fraction）和取向離散指數(shù)（orientation dispersion index）相關(guān)，表明其主要涉及神經(jīng)元內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)改變，而非單純的細(xì)胞外炎癥。這一發(fā)現(xiàn)說(shuō)明急性和慢性抑郁癥雖然癥狀重疊，但其生物學(xué)基礎(chǔ)不同，提示未來(lái)治療需根據(jù)疾病狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)干預(yù)。研究發(fā)表在 Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging 上。

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Khalife, Sarah, et al. “MRI-Derived Markers of Acute and Chronic Inflammatory Processes in the VTA Associated with Depression.” Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, Sept. 2025. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2025.09.003

腦深部電刺激治療難治性抑郁癥：中英團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)療效預(yù)測(cè)標(biāo)志物

難治性抑郁癥治療依然是全球性難題，深部腦刺激雖有希望但療效個(gè)體差異巨大。英國(guó)劍橋大學(xué)的 Valerie Voon、Linbin Wang 與中國(guó)上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院的 Bomin Sun 等人組成的跨國(guó)團(tuán)隊(duì)，通過(guò)一項(xiàng)大規(guī)模臨床試驗(yàn)，證實(shí)了特定腦區(qū)刺激的有效性，并成功識(shí)別出能夠預(yù)測(cè)治療效果的客觀腦電特征。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)26名難治性抑郁癥患者實(shí)施了深部腦刺激（DBS）手術(shù)，電極被植入到負(fù)責(zé)情緒調(diào)節(jié)的終紋床核（BNST）和處理獎(jiǎng)賞機(jī)制的伏隔核（nucleus accumbens）。結(jié)果顯示，50%的患者癥狀顯著改善，其中35%達(dá)到臨床緩解。研究利用高精度的顱內(nèi)記錄發(fā)現(xiàn)，終紋床核中的Theta活動(dòng)是關(guān)鍵生物標(biāo)志物：該活動(dòng)水平越高，患者焦慮感越強(qiáng)；而術(shù)前Theta活動(dòng)較低的患者，術(shù)后改善效果更好。此外，終紋床核與前額葉皮層之間的信號(hào)同步性越高，也預(yù)示著預(yù)后越好。相反，對(duì)負(fù)面圖像表現(xiàn)出強(qiáng)烈心理反應(yīng)的患者，治療獲益較少。這一發(fā)現(xiàn)不僅為篩選適合手術(shù)的患者提供了依據(jù)，也為未來(lái)開(kāi)發(fā)能根據(jù)實(shí)時(shí)腦電反饋?zhàn)詣?dòng)調(diào)整刺激強(qiáng)度的閉環(huán)系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

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Wang, Linbin, et al. “Prefrontal–Bed Nucleus of the Stria Terminalis Physiological and Neuropsychological Biomarkers Predict Therapeutic Outcomes in Depression.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Nov. 2025, p. 10034. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-65179-z

基因工程細(xì)菌在腸道持續(xù)合成左旋多巴以治療帕金森病

帕金森病患者長(zhǎng)期依賴左旋多巴片劑來(lái)緩解運(yùn)動(dòng)癥狀，但藥物濃度的波動(dòng)常導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)障礙等并發(fā)癥。佐治亞大學(xué)伊薩克森神經(jīng)疾病研究中心的 Anumantha Kanthasamy 和 Piyush Padhi 聯(lián)合 Gregory Phillips 等研究人員組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，利用合成生物學(xué)技術(shù)研發(fā)出一種突破性的“活體藥物”。他們旨在通過(guò)工程化的益生菌，在患者腸道內(nèi)建立一個(gè)微型制藥廠，實(shí)現(xiàn)藥物向大腦的穩(wěn)定輸送。

研究團(tuán)隊(duì)改造了在人類腸道治療中擁有百年安全記錄的大腸桿菌 Nissle 1917 菌株，使其能夠持續(xù)合成左旋多巴（L-DOPA）。在結(jié)合使用脫羧酶抑制劑（如芐絲肼）的情況下，這種名為 EcNL-DOPA 的工程細(xì)菌在健康小鼠、帕金森病模型小鼠以及犬類模型中均表現(xiàn)出優(yōu)異的療效。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該療法成功維持了穩(wěn)定的血漿左旋多巴濃度，消除了傳統(tǒng)口服給藥導(dǎo)致的脈沖式波動(dòng)，并顯著提升了腦內(nèi)的多巴胺水平。在帕金森病小鼠模型中，該療法有效改善了運(yùn)動(dòng)缺陷和抑郁樣行為，且在犬類實(shí)驗(yàn)中證實(shí)了其安全性與良好的耐受性。這項(xiàng)研究為利用腸道微生物組治療慢性神經(jīng)系統(tǒng)疾病奠定了基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Cell Host & Microbe 上。

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Padhi, Piyush, et al. “Bioengineered Gut Bacterium Synthesizing Levodopa Alleviates Motor Deficits in Models of Parkinson’s Disease.” Cell Host & Microbe, vol. 33, no. 11, Nov. 2025, pp. 1837-1854.e13. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.chom.2025.10.005

跨頻腦刺激顯著改善中風(fēng)后偏盲患者的視力恢復(fù)

中風(fēng)常常導(dǎo)致患者出現(xiàn)偏盲，即喪失一半視野，嚴(yán)重影響日常生活，而現(xiàn)有的康復(fù)手段效果有限。瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）的 Estelle Raffin 和 Friedhelm Hummel 等研究人員開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng)新的非侵入性腦刺激療法。該團(tuán)隊(duì)基于大腦生理學(xué)原理，旨在通過(guò)外部刺激重新協(xié)調(diào)受損大腦區(qū)域之間的通信，從而幫助中風(fēng)幸存者恢復(fù)視覺(jué)功能。

?結(jié)果圖表總結(jié)。Credit: Brain (2025).

該研究招募了16名患有偏盲的中風(fēng)患者進(jìn)行雙盲臨床試驗(yàn)。研究團(tuán)隊(duì)采用了一種名為跨頻經(jīng)顱交流電刺激（cf-tACS）的技術(shù)，向患者的初級(jí)視覺(jué)皮層施加低頻 Alpha 波，同時(shí)向運(yùn)動(dòng)敏感區(qū)施加高頻 Gamma 波。這種刺激模式模擬了大腦處理視覺(jué)信息時(shí)自然的“自下而上”信號(hào)流。結(jié)合視覺(jué)訓(xùn)練，結(jié)果顯示接受該特定模式刺激的患者視野顯著擴(kuò)大，運(yùn)動(dòng)感知能力增強(qiáng)。腦電圖（EEG）和腦成像數(shù)據(jù)證實(shí)，治療成功重建了視覺(jué)區(qū)域間中斷的神經(jīng)同步。有患者甚至報(bào)告在現(xiàn)實(shí)生活中重新看到了以前看不見(jiàn)的區(qū)域。研究發(fā)表在 Brain 上。

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Raffin, Estelle, et al. “Boosting Hemianopia Recovery: The Power of Interareal Cross-Frequency Brain Stimulation.” Brain, Nov. 2025, p. awaf252. Silverchair, https://doi.org/10.1093/brain/awaf252

早期失明嬰兒大腦具有驚人適應(yīng)性：高級(jí)視覺(jué)區(qū)域功能可恢復(fù)正常

感覺(jué)經(jīng)驗(yàn)如何塑造大腦發(fā)育，尤其是視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)建，一直是神經(jīng)科學(xué)的核心問(wèn)題。來(lái)自比利時(shí)魯汶大學(xué)（UCLouvain）的 Stefania Mattioni 和 Olivier Collignon 等研究人員組成的國(guó)際團(tuán)隊(duì)，針對(duì)一組罕見(jiàn)的先天性白內(nèi)障復(fù)明個(gè)體進(jìn)行了深入研究。他們發(fā)現(xiàn)，盡管早期視覺(jué)皮層會(huì)因嬰兒期的短暫失明受到永久性影響，但負(fù)責(zé)高級(jí)認(rèn)知的大腦區(qū)域卻展現(xiàn)出驚人的適應(yīng)能力。

研究團(tuán)隊(duì)利用功能磁共振成像（fMRI）技術(shù)，對(duì)比了嬰兒期接受過(guò)白內(nèi)障手術(shù)的成年人與視力正常人群的大腦活動(dòng)。研究人員向受試者展示了面孔、身體、房屋、工具和文字等多類別圖像，并結(jié)合解碼技術(shù)和表征相似性分析（RSA）探究大腦皮層的反應(yīng)。結(jié)果顯示，白內(nèi)障復(fù)明者的早期視覺(jué)皮層（EVC）在處理輪廓、對(duì)比度等低級(jí)視覺(jué)細(xì)節(jié)時(shí)確實(shí)存在持久性損傷。然而，令人驚訝的是，下游的腹側(cè)枕顳皮層（VOTC）——負(fù)責(zé)識(shí)別面孔、物體和文字的高級(jí)區(qū)域——其功能幾乎未受影響，能夠正常進(jìn)行類別編碼。為了驗(yàn)證這一發(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)還訓(xùn)練了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型，結(jié)果模型在輸入模糊圖像時(shí)也重現(xiàn)了類似的層級(jí)分離現(xiàn)象。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了視覺(jué)發(fā)育存在單一“關(guān)鍵期”的傳統(tǒng)觀點(diǎn)，證明大腦某些區(qū)域在缺乏早期清晰視覺(jué)輸入的情況下，仍能通過(guò)適應(yīng)性機(jī)制建立穩(wěn)健的高級(jí)視覺(jué)表征。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

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Mattioni, Stefania, et al. “Impact of a Transient Neonatal Visual Deprivation on the Development of the Ventral Occipito-Temporal Cortex in Humans.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Nov. 2025, p. 9828. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-65468-7

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

細(xì)胞出版社2024中國(guó)年度論文揭曉：科研十年，從高產(chǎn)出邁向高共享

細(xì)胞出版社（Cell Press）近日發(fā)布了“2024 中國(guó)年度論文獎(jiǎng)”，標(biāo)志著這項(xiàng)評(píng)選活動(dòng)步入第十年，同時(shí)也反映了中國(guó)研究力量在全球?qū)W術(shù)界地位的顯著提升。2024年，以中國(guó)機(jī)構(gòu)為第一完成單位發(fā)表在細(xì)胞出版社旗下期刊的研究性論文總數(shù)達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的2446篇，較上一年增長(zhǎng)17.6%，約為2020年發(fā)文量的近四倍。在學(xué)科分布上，生命科學(xué)領(lǐng)域保持高位，而醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的增長(zhǎng)最為突出，其中《細(xì)胞報(bào)告醫(yī)學(xué)》（Cell Reports Medicine）期刊的中國(guó)論文數(shù)量首次突破100篇。此外，物質(zhì)科學(xué)和交叉科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)文量也穩(wěn)中有進(jìn)。為了表彰這些高質(zhì)量成果，細(xì)胞出版社共評(píng)選出50篇“2024 中國(guó)年度論文”，涵蓋生命科學(xué)、物質(zhì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、交叉學(xué)科以及可持續(xù)發(fā)展五個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，綜合考量了編輯提名、第三方專家評(píng)審以及論文的下載引用量和創(chuàng)新性等多個(gè)維度。

這一階段性的成就揭示了中國(guó)科研正在從追求“高產(chǎn)出”向?qū)崿F(xiàn)“高共享、高影響”轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)研究人員選擇以開(kāi)放獲取形式發(fā)表的論文數(shù)量占總量的近四分之三，增幅達(dá)13%。尤其在混合型期刊（Hybrid Journal，提供傳統(tǒng)訂閱和開(kāi)放獲取兩種選擇的期刊）上，OA 論文增幅高達(dá)72.5%，表明國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)對(duì)開(kāi)放出版理念的投入不斷加深。在地域分布方面，科研力量正從傳統(tǒng)中心向全國(guó)縱深拓展：北京仍居首位，但廣東以更高的增長(zhǎng)量超過(guò)上海位列第二，同時(shí)貴州、河南等地也實(shí)現(xiàn)了發(fā)文量的成倍增長(zhǎng)。國(guó)際合作方面，中國(guó)研究人員的合作網(wǎng)絡(luò)顯著拓寬，合作國(guó)家和地區(qū)數(shù)量增至76個(gè)，美國(guó)依然是合作最緊密的國(guó)家，這體現(xiàn)出中國(guó)科研正積極“融入”全球知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。為進(jìn)一步推動(dòng)開(kāi)放交流，細(xì)胞出版社宣布推出新的高質(zhì)量開(kāi)放獲取期刊Cell Press Blue，專注于發(fā)表跨學(xué)科的前沿創(chuàng)新性研究。

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https://www.linkresearcher.com/information/54628341-b485-4c6d-a7a5-fb10740fe8a1

Gemini 3重磅發(fā)布，全面超越GPT-5.1，定義多模態(tài)AI新標(biāo)桿

Google 近日正式發(fā)布了其新一代大語(yǔ)言模型 Gemini 3，將其定位為“通往 AGI的重要一步”，并強(qiáng)調(diào)它是當(dāng)前世界上多模態(tài)理解能力最強(qiáng)、交互深度最高的智能體。該模型一經(jīng)發(fā)布，便在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)出SOTA級(jí)別的卓越性能，全面超越了包括 GPT-5.1 和 Claude Sonnet 4.5 在內(nèi)的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。尤其在推理能力上，Gemini 3 Pro 以 1501 Elo 的高分登頂 LMArena Leaderboard，并在 Humanity’s Last Exam（人類終極考試）和 GPQA Diamond 等測(cè)試中取得博士級(jí)高分。同時(shí)，它在多模態(tài)推理上也刷新了上限，無(wú)論是在解析復(fù)雜的科學(xué)圖表還是理解動(dòng)態(tài)視頻流方面均表現(xiàn)出色，且在事實(shí)準(zhǔn)確性（SimpleQA Verified）上取得顯著進(jìn)步。研究人員指出，Gemini 3 摒棄了傳統(tǒng) AI 常見(jiàn)的奉承語(yǔ)氣，致力于成為一個(gè)聰明、簡(jiǎn)潔且直接的“思維伙伴”。

Gemini 3 的進(jìn)化不僅體現(xiàn)在跑分上，更在于其架構(gòu)創(chuàng)新與生態(tài)布局。該模型引入了 Deep Think 模式，進(jìn)一步提升了推理和多模態(tài)理解能力，并在 Humanity's Last Exam 和 GPQA Diamond 測(cè)試中超越了 Gemini 3 Pro 的表現(xiàn)。在模型結(jié)構(gòu)方面，Gemini 3 采用了 MoE（混合專家模型，即Mixture-of-Experts，一種可以更經(jīng)濟(jì)地?cái)U(kuò)展模型的架構(gòu)）架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練。為了重塑開(kāi)發(fā)者生態(tài)，Google 同步推出了全新的智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái) Google Antigravity，旨在提供“智能體優(yōu)先”（Agent-First）的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，允許智能體自主規(guī)劃并執(zhí)行復(fù)雜的端到端軟件任務(wù)。Gemini 3 在編碼基準(zhǔn)測(cè)試中也取得了優(yōu)異成績(jī)，顯著提升了開(kāi)發(fā)者效率。目前，普通用戶和訂閱用戶已可通過(guò) Gemini App 或搜索 AI 模式使用新模型；而企業(yè)客戶和開(kāi)發(fā)者則可通過(guò) Google AI Studio、Vertex AI 等渠道接入。Alphabet CEO Sundar Pichai 回顧了 Gemini 過(guò)去兩年的巨大用戶增長(zhǎng)，標(biāo)志著 Google 在 AI 領(lǐng)域的全面反擊。

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https://blog.google/products/gemini/gemini-3/-3

Grok 4.1靜默發(fā)布：通用能力、情感智能全面超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

埃隆·馬斯克的公司 xAI 近日低調(diào)發(fā)布了其最新大型語(yǔ)言模型 Grok 4.1，并立即向所有用戶推送。研究人員指出，Grok 4.1 在真實(shí)世界的可用性方面帶來(lái)了顯著提升，特別是在創(chuàng)造力、情感互動(dòng)和協(xié)作交互方面表現(xiàn)出色。該模型被優(yōu)化以更好地感知細(xì)微意圖，在與用戶的對(duì)話中更具吸引力，并保持了連貫的“人格”（Personality）。為實(shí)現(xiàn)這些進(jìn)步，xAI 在支撐 Grok 4 的大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施（Large-scale Reinforcement Learning Infrastructure，通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)，讓模型學(xué)習(xí)最佳行動(dòng)策略的訓(xùn)練系統(tǒng)）上進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化。更關(guān)鍵的是，研究人員開(kāi)發(fā)了全新的方法，利用前沿的智能體式推理模型作為獎(jiǎng)勵(lì)模型，從而實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模自主評(píng)估并迭代輸出結(jié)果。在與此前的線上生產(chǎn)模型的對(duì)比評(píng)估中，Grok 4.1 獲得了 64.78% 的用戶偏好選擇。

Grok 4.1 在多項(xiàng)行業(yè)基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)出卓越的通用能力，樹(shù)立了新的標(biāo)桿。在 LMArena 的 Text Arena 排行榜上，Grok 4.1 的推理模式（代號(hào)：quasarflux）以高 Elo 分?jǐn)?shù)（Elo Score，衡量模型相對(duì)能力的評(píng)分系統(tǒng)）位居總榜首位；即使是無(wú)需使用思維代幣的非推理模式（代號(hào)：tensor），也以微弱差距位居第二，超越了其他所有啟用完整推理配置的模型。這標(biāo)志著相比 Grok 4 此前第 33 名的排名實(shí)現(xiàn)了巨大飛躍。此外，Grok 4.1 在評(píng)估主動(dòng)情緒智能的 EQ-Bench3 基準(zhǔn)測(cè)試中同樣占據(jù)了榜單的前兩位，凸顯其在情緒理解、同理心和人際交往技能方面的進(jìn)展。在 Creative Writing v3 創(chuàng)意寫(xiě)作基準(zhǔn)測(cè)試中，Grok 4.1 緊隨早期版本的 GPT 5.1 之后，位居第二和第三。值得一提的是，xAI 在后訓(xùn)練過(guò)程中顯著降低了模型的事實(shí)幻覺(jué)，在生產(chǎn)環(huán)境信息查詢提示和 FActScore 公共基準(zhǔn)測(cè)試中均觀察到幻覺(jué)率的顯著下降。

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https://x.ai/news/grok-4-1-rollout-november-114-2025

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

AI輔助從頭設(shè)計(jì)蛋白實(shí)現(xiàn)高精度線粒體DNA單堿基編輯

線粒體DNA突變可引發(fā)嚴(yán)重的遺傳疾病，但現(xiàn)有的基因編輯工具常因精度不足產(chǎn)生副作用。西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院盧培龍團(tuán)隊(duì)和北京大學(xué)未來(lái)技術(shù)學(xué)院/核糖核酸北京研究中心汪陽(yáng)明團(tuán)隊(duì)合作，利用人工智能輔助技術(shù)，成功研發(fā)出一種超高精度的線粒體DNA編輯器，實(shí)現(xiàn)了單堿基級(jí)別的定點(diǎn)修復(fù)。

現(xiàn)有的線粒體堿基編輯器常面臨“旁觀者編輯”（bystander editing）的困擾，即在修改目標(biāo)堿基時(shí)誤傷鄰近堿基。研究團(tuán)隊(duì)引入了人工智能輔助的蛋白質(zhì)從頭設(shè)計(jì)策略，創(chuàng)造了一種名為 TALE-定向脫氨酶（TOD）的新型模塊。該設(shè)計(jì)在能夠結(jié)合DNA的TALE結(jié)構(gòu)域與胞嘧啶脫氨酶（cytosine deaminase）之間構(gòu)建了一個(gè)結(jié)構(gòu)剛性的界面。通過(guò)冷凍電鏡（Cryo-EM）分析，研究人員證實(shí)這種剛性結(jié)構(gòu)能精確限定脫氨酶的活動(dòng)范圍，從而極大降低了非預(yù)期的編輯風(fēng)險(xiǎn)?；诖耍瑘F(tuán)隊(duì)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了名為 DdCBE–TOD 的編輯器，它幾乎完全消除了脫靶效應(yīng)。在概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，該工具不僅幫助構(gòu)建了線粒體疾病小鼠模型，還在患者來(lái)源的細(xì)胞中成功以單核苷酸精度修復(fù)了導(dǎo)致 MERRF綜合征（MERRF syndrome，肌陣攣性癲癇伴破碎紅纖維?。┑闹虏⊥蛔儭＿@項(xiàng)研究為治療線粒體遺傳病提供了強(qiáng)有力的精準(zhǔn)工具。研究發(fā)表在 Nature Structural & Molecular Biology 上。

驅(qū)動(dòng)科學(xué)

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Mi, Li, et al. “Computational Design of a High-Precision Mitochondrial DNA Cytosine Base Editor.” Nature Structural & Molecular Biology, Nov. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41594-025-01714-2

人工跨神經(jīng)元模擬大腦皮層不同區(qū)域的神經(jīng)元活動(dòng)

為了突破當(dāng)前人工智能硬件功能單一、能耗巨大的局限，并向類人智能邁進(jìn)，來(lái)自拉夫堡大學(xué)的 Sergey E. Savel’ev 和 Alexander G. Balanov，聯(lián)合索爾克研究所的 Sergei Gepshtein 以及南加州大學(xué)的 J. Joshua Yang 等研究人員組成的國(guó)際團(tuán)隊(duì)，成功研發(fā)出一種能夠模擬大腦不同部分功能的人工神經(jīng)元。這項(xiàng)研究旨在解決現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)硬件無(wú)法復(fù)制生物大腦靈活性和隨機(jī)性的難題，為開(kāi)發(fā)更像人類的機(jī)器人提供了新的硬件基礎(chǔ)。

?用于制造人工跨神經(jīng)元的電子芯片——這是一種微型電子電路，它通過(guò)產(chǎn)生微小的電脈沖來(lái)模擬腦細(xì)胞之間傳遞信號(hào)的方式。Credit: Loughborough University

研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種基于擴(kuò)散憶阻器（diffusive memristors）的微型電子芯片，被稱為“跨神經(jīng)元”（transneuron）。這種器件利用納米級(jí)的銀原子簇（Ag clusters）在電極間形成微觀橋接來(lái)產(chǎn)生電脈沖，通過(guò)物理變化“記憶”信號(hào)。為了驗(yàn)證其效能，團(tuán)隊(duì)將該器件的電脈沖響應(yīng)與從清醒獼猴大腦三個(gè)關(guān)鍵區(qū)域（負(fù)責(zé)視覺(jué)處理的MT區(qū)、負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的PRR區(qū)和負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備的PM區(qū)）記錄的真實(shí)生物數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果顯示，無(wú)需軟件控制，僅通過(guò)調(diào)整電壓或溫度等物理設(shè)置，單個(gè)跨神經(jīng)元就能以70%至100%的準(zhǔn)確率重現(xiàn)上述三個(gè)腦區(qū)截然不同的脈沖模式。此外，該器件還能區(qū)分同步和非同步信號(hào)，展示了類似大腦的計(jì)算能力。這一成果意味著未來(lái)僅需少量此類人工神經(jīng)元即可構(gòu)建復(fù)雜的類腦系統(tǒng)。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

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Midya, Rivu, et al. “Artificial Transneurons Emulate Neuronal Activity in Different Areas of Brain Cortex.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 7289. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62151-9

基于深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)型可穿戴傳感器的抗噪聲人機(jī)界面

在移動(dòng)或動(dòng)態(tài)環(huán)境中精準(zhǔn)控制機(jī)器人一直是一項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)，因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的噪聲往往會(huì)干擾傳感器信號(hào)。針對(duì)這一難題，加州大學(xué)圣地亞哥分校（University of California San Diego）的 Xiangjun Chen、Sheng Xu 和 Joseph Wang 等研究人員組成的團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)了一種結(jié)合柔性電子與人工智能的新一代可穿戴系統(tǒng)，成功實(shí)現(xiàn)了在劇烈運(yùn)動(dòng)環(huán)境下對(duì)機(jī)器的可靠控制。

?這款可穿戴系統(tǒng)粘貼在布質(zhì)臂帶上。Credit: David Baillot/UC San Diego Jacobs School of Engineering

該研究設(shè)計(jì)了一種集成慣性測(cè)量單元（IMU）和肌電圖（EMG）的柔軟電子貼片，可貼附于皮膚或衣物上。為了解決運(yùn)動(dòng)偽影（motion artefacts）帶來(lái)的信號(hào)失真問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)包含跑步、震動(dòng)及海浪運(yùn)動(dòng)等多種真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)的復(fù)合數(shù)據(jù)集，并以此訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。該深度學(xué)習(xí)框架能夠?qū)崟r(shí)“清洗”傳感器數(shù)據(jù)，剝離環(huán)境干擾，精準(zhǔn)解讀用戶手勢(shì)。此外，團(tuán)隊(duì)還采用了遷移學(xué)習(xí)=技術(shù)，使系統(tǒng)能快速適應(yīng)不同用戶的個(gè)體差異。

在驗(yàn)證階段，受試者在跑步、承受高頻振動(dòng)，甚至在斯克里普斯海洋研究所的模擬器中模擬洶涌海況時(shí)，均能通過(guò)該設(shè)備精準(zhǔn)操控機(jī)械臂。這是首個(gè)被證明能在廣泛運(yùn)動(dòng)干擾下可靠工作的可穿戴人機(jī)界面，未來(lái)有望應(yīng)用于康復(fù)輔助、工業(yè)遠(yuǎn)程操作及水下作業(yè)等領(lǐng)域。研究發(fā)表在 Nature Sensors 上。

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Chen, Xiangjun, et al. “A Noise-Tolerant Human–Machine Interface Based on Deep Learning-Enhanced Wearable Sensors.” Nature Sensors, Nov. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44460-025-00001-3

震動(dòng)取水：超聲波技術(shù)實(shí)現(xiàn)大氣水收集能效飛躍

全球淡水資源短缺對(duì)干旱地區(qū)構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而大氣中蘊(yùn)藏的水分提供了一種潛在的解決方案。然而，現(xiàn)有的大氣水收集技術(shù)通常依賴熱量來(lái)蒸發(fā)吸附材料中的水分，這一過(guò)程不僅耗時(shí)長(zhǎng)，而且能耗巨大。為了解決這一瓶頸，麻省理工學(xué)院（MIT）的 Ikra Iftekhar Shuvo 和 Svetlana V. Boriskina 等研究人員組成團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)了一種利用超聲波從空氣中高效取水的新技術(shù)，徹底改變了傳統(tǒng)的水分回收模式。

?麻省理工學(xué)院的工程師設(shè)計(jì)了一種超聲波系統(tǒng)，用于從大氣集水器中“震出”水。該設(shè)計(jì)（照片中展示了兩個(gè)原型）可以將收集到的水在幾分鐘內(nèi)而不是幾小時(shí)內(nèi)回收。Credit: Ikra Iftekhar

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種特殊的超聲波致動(dòng)器（ultrasonic actuator），其核心是一個(gè)在電壓驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)生高頻振動(dòng)的壓電陶瓷環(huán)。當(dāng)吸附了水分的水凝膠（hydrogel）等材料被放置在裝置上時(shí)，超聲波的振動(dòng)會(huì)精確破壞水分子與材料之間的弱鍵，將水分子像“跳舞”一樣從材料中直接震出并匯聚成液滴。測(cè)試結(jié)果顯示，該裝置只需幾分鐘即可完成水分回收，而傳統(tǒng)熱力方法則需數(shù)小時(shí)。更重要的是，該技術(shù)的能效比傳統(tǒng)熱蒸發(fā)方法高出約45倍，其能耗甚至低于水的蒸發(fā)焓，突破了熱力學(xué)極限。這一無(wú)需大量熱能、可由小型太陽(yáng)能電池驅(qū)動(dòng)的高效系統(tǒng)，為解決全球水資源匱乏問(wèn)題提供了極具前景的經(jīng)濟(jì)型方案。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

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Shuvo, Ikra Iftekhar, et al. “High-Efficiency Atmospheric Water Harvesting Enabled by Ultrasonic Extraction.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Nov. 2025, p. 9947. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-65586-2

機(jī)器人輔助測(cè)試揭示中風(fēng)幸存者隱匿的本體感覺(jué)缺陷

中風(fēng)康復(fù)中，本體感覺(jué)（身體感知位置和運(yùn)動(dòng)的能力）常被忽視，僅有極少數(shù)臨床醫(yī)生對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，且傳統(tǒng)的評(píng)估很難將感覺(jué)缺陷與運(yùn)動(dòng)缺陷區(qū)分開(kāi)來(lái)。為了解決這一難題，特拉華大學(xué)（University of Delaware）的 Jennifer A. Semrau 和 Joanna E. Hoh 團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器人技術(shù)，探索了如何在不依賴患者主動(dòng)運(yùn)動(dòng)的情況下，精準(zhǔn)識(shí)別中風(fēng)后的感覺(jué)喪失。

?特拉華大學(xué)生物力學(xué)與運(yùn)動(dòng)科學(xué)（BIOMS）博士生喬安娜·霍（Joanna Hoh）使用 KINARM 機(jī)器人外骨骼測(cè)試唐·劉易斯（Don Lewis）中風(fēng)后手臂的感覺(jué)喪失情況。Credit: Ashley Barnas Larrimore/ University of Delaware

研究團(tuán)隊(duì)利用 KINARM 機(jī)器人外骨骼系統(tǒng)對(duì)39名中風(fēng)患者和39名健康對(duì)照組進(jìn)行了對(duì)比研究。他們采用了一種名為“運(yùn)動(dòng)辨別閾值”（MDT）的創(chuàng)新測(cè)試方法：由機(jī)器人被動(dòng)地微小移動(dòng)患者患側(cè)的手臂，通過(guò)測(cè)量患者能察覺(jué)到的最小移動(dòng)距離來(lái)評(píng)估其本體感覺(jué)，患者只需用健康一側(cè)的手臂做出反應(yīng)。結(jié)果顯示，中風(fēng)患者的感知閾值顯著高于健康人。更重要的是，MDT測(cè)試結(jié)果與現(xiàn)有的本體感覺(jué)指標(biāo)高度相關(guān)，但與運(yùn)動(dòng)控制能力無(wú)關(guān)。這意味著該方法成功地將感覺(jué)障礙從運(yùn)動(dòng)障礙中剝離出來(lái)，證實(shí)了即使患者運(yùn)動(dòng)功能受損，其感知能力的喪失也是獨(dú)立存在的。這一發(fā)現(xiàn)為臨床提供了一種無(wú)需患者移動(dòng)患肢即可檢測(cè)“隱形”感覺(jué)缺陷的精準(zhǔn)工具，有助于制定更具針對(duì)性的個(gè)性化康復(fù)方案。研究發(fā)表在 Neurorehabilitation and Neural Repair 上。

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Hoh, Joanna E., et al. “Proprioceptive Thresholds Are Indicators of Upper Limb Perception After Stroke.” Neurorehabilitation and Neural Repair, vol. 39, no. 11, Nov. 2025, pp. 931–44. SAGE Journals, https://doi.org/10.1177/15459683251363245

多尺度生物打印動(dòng)脈模型重現(xiàn)血管疾病中協(xié)同微環(huán)境相互作用

心血管疾病的復(fù)雜性長(zhǎng)期困擾著醫(yī)學(xué)界，缺乏能夠真實(shí)模擬人體動(dòng)脈微環(huán)境的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪侵饕款i。針對(duì)這一問(wèn)題，浙江大學(xué)的 Zhou Hongzhao、Huayong Yang，西湖大學(xué)的 Shen Luqi 以及杭州師范大學(xué)的 Li Qi 等研究人員組成的團(tuán)隊(duì)，合作開(kāi)發(fā)了一種全新的生物打印策略，成功構(gòu)建了能夠“生病”的人工動(dòng)脈模型。該研究通過(guò)高度仿生的體外系統(tǒng)，重現(xiàn)了血管疾病中復(fù)雜的協(xié)同微環(huán)境相互作用，為心血管疾病機(jī)制解析及藥物篩選提供了強(qiáng)有力的工具。

研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了按需擠出（Extrusion-on-demand, EoD）生物打印技術(shù)，制造出包含內(nèi)膜、中膜和外膜三層結(jié)構(gòu)的動(dòng)脈模型。這些模型不僅在微觀上具備天然血管的細(xì)胞層級(jí)，在宏觀上還能定制成狹窄或動(dòng)脈瘤等病理幾何形狀。研究人員在模型中引入了致病因子和振蕩流（oscillatory flow），成功誘導(dǎo)出了內(nèi)皮功能障礙（endothelial dysfunction）、免疫細(xì)胞浸潤(rùn)以及泡沫細(xì)胞形成等動(dòng)脈粥樣硬化的關(guān)鍵病理特征。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，機(jī)械敏感通路如 Hippo/YAP 和 Wnt/β-catenin 在血流擾動(dòng)誘導(dǎo)的炎癥中起到了關(guān)鍵作用。此外，通過(guò)使用 NF-κB 抑制劑，研究證實(shí)了該模型對(duì)藥物的響應(yīng)與體內(nèi)環(huán)境高度一致，驗(yàn)證了其在臨床前藥物測(cè)試中的價(jià)值。研究發(fā)表在 Cell Biomaterials 上。

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Li, Qi, et al. “Multiscale Bioprinted Arterial Models Recapitulate Synergistic Microenvironmental Interactions in Vascular Disease.” Cell Biomaterials, vol. 0, no. 0, Nov. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celbio.2025.100257

3D打印“果凍”電極：高舒適度腦機(jī)接口的新突破

腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展長(zhǎng)期受限于電極材料在舒適度與信號(hào)質(zhì)量之間的權(quán)衡。為了打破這一瓶頸，北京理工大學(xué)的 Xinyu Wu、Haorui Ge 和 Binling Chen 等研究人員組成團(tuán)隊(duì)，通過(guò)結(jié)合材料科學(xué)與先進(jìn)制造技術(shù)，成功開(kāi)發(fā)出一種兼具高性能與高舒適度的3D打印水凝膠電極，為下一代柔性生物電子設(shè)備提供了創(chuàng)新的解決方案。

該研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種由聚乙烯醇、κ-卡拉膠和碳納米管組成的復(fù)合水凝膠（PCC）。為了克服傳統(tǒng)水凝膠機(jī)械強(qiáng)度低的問(wèn)題，研究人員受螳螂蝦（mantis shrimp）捕食足微觀結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，設(shè)計(jì)了獨(dú)特的仿生分層螺旋結(jié)構(gòu)，并利用3D打印技術(shù)精確制造。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，這種“果凍”狀的柔性電極在保持柔軟舒適的同時(shí)，具備了優(yōu)異的導(dǎo)電性和機(jī)械韌性。在腦機(jī)接口測(cè)試中，PCC電極的接觸阻抗遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)干電極，捕獲的腦電信號(hào)幅值與導(dǎo)電膏（濕電極）相當(dāng)，解碼準(zhǔn)確率達(dá)到78.2%。此外，該材料還展現(xiàn)出極佳的應(yīng)變傳感性能，能夠精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)。這項(xiàng)實(shí)現(xiàn)了“材料設(shè)計(jì)-結(jié)構(gòu)優(yōu)化-增材制造”一體化的研究發(fā)表在 Journal of Colloid and Interface Science 上。

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Wu, Xinyu, et al. “Multi-Functional 3D Printed Hydrogel Electrodes for Brain-Computer Interfaces and Wearable Sensing.” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 704, Feb. 2026, p. 139418. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.jcis.2025.139418

大模型學(xué)會(huì)“心靈感應(yīng)”：基于潛在思維溝通的多智能體協(xié)作新范式

語(yǔ)言雖然是人類協(xié)作的基石，但其模糊和線性的特質(zhì)限制了信息的精準(zhǔn)傳遞。為了突破這一局限，來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）、Meta AI 和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI）的 Yujia Zheng, Zhuokai Zhao, Kun Zhang 等研究人員提出了一種全新的“思維溝通”范式。該團(tuán)隊(duì)致力于探索如何讓多智能體系統(tǒng)跳過(guò)自然語(yǔ)言的表象，直接在“思維層”進(jìn)行類似“心靈感應(yīng)”的高效交互，從而實(shí)現(xiàn)超越人類水平的集體智能。

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了首個(gè)針對(duì)多智能體系統(tǒng)的潛在思維可識(shí)別性理論，證明了在稀疏正則化（sparsity regularization）約束下，可以從智能體的隱藏狀態(tài)中恢復(fù)出驅(qū)動(dòng)決策的潛在思維?；诖?，他們開(kāi)發(fā)了通用框架 ThoughtComm，該框架包含思維抽取、路由和注入三個(gè)步驟，允許智能體自動(dòng)區(qū)分并共享關(guān)鍵的思維變量，而非僅僅交換文本消息。在 MATH 和 GSM8K 等復(fù)雜推理任務(wù)上的實(shí)驗(yàn)顯示，該方法顯著提升了包括 Qwen3 和 Llama3 在內(nèi)的多種模型的協(xié)作性能，其中 Qwen3 1.7B 在 MATH 任務(wù)上的準(zhǔn)確率更是達(dá)到了 93.0%。這一研究證實(shí)，通過(guò)直接傳遞意圖和推理結(jié)構(gòu)的“思維流”，可以大幅提高多智能體協(xié)作的效率與穩(wěn)定性。研究發(fā)表在 NeurIPS 上。

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Zheng, Yujia, et al. “Thought Communication in Multiagent Collaboration.” arXiv:2510.20733, arXiv, 23 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.20733

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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