腸道微生物群的平衡對人體健康至關(guān)重要，但除抗生素外，其他藥物對這一生態(tài)系統(tǒng)的影響機(jī)制尚不明確。來自斯坦福大學(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)測的生態(tài)規(guī)律，主要由微生物間的營養(yǎng)競爭所驅(qū)動(dòng)。

研究團(tuán)隊(duì)利用來自9名捐贈(zèng)者的樣本構(gòu)建了體外微生物群落，并系統(tǒng)測試了707種臨床藥物。通過結(jié)合高通量篩選與代謝組分析，即檢測微生物產(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)制在于營養(yǎng)競爭：當(dāng)藥物抑制了某些敏感細(xì)菌的生長時(shí)，它們原本消耗的營養(yǎng)物質(zhì)被釋放出來，導(dǎo)致那些對藥物不敏感的競爭者因資源增加而大量繁殖。基于此發(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)開發(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養(yǎng)資源互動(dòng)關(guān)系的計(jì)算模型。該模型成功預(yù)測了不同藥物處理下微生物群落的動(dòng)態(tài)變化，證明了通過分析藥物敏感性和資源競爭格局，可以預(yù)判藥物對個(gè)體腸道健康的具體影響。研究發(fā)表在 Cell 上。

赫布學(xué)習(xí)統(tǒng)一記憶與感知：單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋相反的感知偏差

感知記憶中長期存在“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。

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，該模型無需針對特定任務(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)僅僅取決于下游過程讀取網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的方式不同。這表明，大腦無需在不同系統(tǒng)間切換，簡單的局部學(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。

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)疾病研究和藥物測試，這與FDA逐步淘汰動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的趨勢相契合。

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。

聽覺運(yùn)動(dòng)同步通常指人們隨著音樂節(jié)奏有意識地做出打拍子或點(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。來自中國科學(xué)院的 Yiyang Wu、Xiangbin Teng 和 Yi Du 等研究人員，通過結(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)不自覺地與音樂節(jié)拍保持一致，揭示了聽覺系統(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名非音樂專業(yè)的年輕參與者，在他們聆聽西方古典音樂時(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?，同步現(xiàn)象依然存在。通過彌散張量成像（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)鍵感覺運(yùn)動(dòng)通路，也負(fù)責(zé)傳遞聽覺與運(yùn)動(dòng)信息。此外，更強(qiáng)的眨眼同步性對應(yīng)著更好的動(dòng)態(tài)聽覺注意力，表明這種微小的無意識動(dòng)作實(shí)際上反映了大腦對環(huán)境節(jié)奏的主動(dòng)追蹤與預(yù)測。研究發(fā)表在 PLOS Biology 上。

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)，通過迄今為止規(guī)模最大的同類國際研究，揭示了不同精神疾病診斷下大腦結(jié)構(gòu)的驚人相似性。

該研究利用ENIGMA聯(lián)盟的數(shù)據(jù)庫，對近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的青少年精神疾病：焦慮癥、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，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，為開發(fā)針對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。

大腦的“推理引擎”：眶額皮層主導(dǎo)對環(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)，大鼠需通過支付“等待時(shí)間”來獲取水獎(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，即無法直接觀測到的環(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)，它們愿意為少量的水等待更久；而在獎(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)過往經(jīng)驗(yàn)做出反應(yīng)，卻失去了實(shí)時(shí)更新對隱藏狀態(tài)推斷的能力。對超過一萬個(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環(huán)境狀態(tài)的信念更新。研究發(fā)表在 Neuron 上。

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，尤其是針對大腦獎(jiǎng)賞中心腹側(cè)被蓋區(qū)（VTA）的研究較少。來自昆士蘭大學(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。

研究團(tuán)隊(duì)分析了英國生物銀行中 32,495 名參與者的數(shù)據(jù)，包括 3,807 名抑郁癥患者。通過彌散加權(quán)成像和定量磁化率成像，研究人員精準(zhǔn)測量了 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。

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。英國劍橋大學(xué)的 Valerie Voon、Linbin Wang 與中國上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院的 Bomin Sun 等人組成的跨國團(tuán)隊(duì)，通過一項(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，并成功識別出能夠預(yù)測治療效果的客觀腦電特征。

研究團(tuán)隊(duì)對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同步性越高，也預(yù)示著預(yù)后越好。相反，對負(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)，也為未來開發(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。

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

帕金森病患者長期依賴左旋多巴片劑來緩解運(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。

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)視覺功能。

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)，向患者的初級視覺皮層施加低頻 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信息時(shí)自然的“自下而上”信號流。結(jié)合視覺訓(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的區(qū)域。研究發(fā)表在 Brain 上。

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

感覺經(jīng)驗(yàn)如何塑造大腦發(fā)育，尤其是視覺系統(tǒng)的構(gòu)建，一直是神經(jīng)科學(xué)的核心問題。來自比利時(shí)魯汶大學(xué)（UCLouvain）的 Stefania Mattioni 和 Olivier Collignon 等研究人員組成的國際團(tuán)隊(duì)，針對一組罕見的先天性白內(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)，對比了嬰兒期接受過白內(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)明者的早期視覺皮層（EVC）在處理輪廓、對比度等低級視覺細(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)識別面孔、物體和文字的高級區(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)了類似的層級分離現(xiàn)象。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了視覺發(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輸入的情況下，仍能通過適應(yīng)性機(jī)制建立穩(wěn)健的高級視覺表征。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

細(xì)胞出版社（Cell Press）近日發(fā)布了“2024 中國年度論文獎(jiǎng)”，標(biāo)志著這項(xiàng)評選活動(dòng)步入第十年，同時(shí)也反映了中國研究力量在全球?qū)W術(shù)界地位的顯著提升。2024年，以中國機(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)域的增長最為突出，其中《細(xì)胞報(bào)告醫(yī)學(xué)》（Cell Reports Medicine）期刊的中國論文數(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)胞出版社共評選出50篇“2024 中國年度論文”，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年中國研究人員選擇以開放獲取形式發(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)訂閱和開放獲取兩種選擇的期刊）上，OA 論文增幅高達(dá)72.5%，表明國內(nèi)機(jī)構(gòu)對開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)中心向全國縱深拓展：北京仍居首位，但廣東以更高的增長量超過上海位列第二，同時(shí)貴州、河南等地也實(shí)現(xiàn)了發(fā)文量的成倍增長。國際合作方面，中國研究人員的合作網(wǎng)絡(luò)顯著拓寬，合作國家和地區(qū)數(shù)量增至76個(gè)，美國依然是合作最緊密的國家，這體現(xiàn)出中國科研正積極“融入”全球知識網(wǎng)絡(luò)。為進(jìn)一步推動(dòng)開放交流，細(xì)胞出版社宣布推出新的高質(zhì)量開放獲取期刊Cell Press Blue，專注于發(fā)表跨學(xué)科的前沿創(chuàng)新性研究。

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)測試中展現(xiàn)出SOTA級別的卓越性能，全面超越了包括 GPT-5.1 和 Claude Sonnet 4.5 在內(nèi)的主要競爭對手。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 等測試中取得博士級高分。同時(shí)，它在多模態(tài)推理上也刷新了上限，無論是在解析復(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 常見的奉承語氣，致力于成為一個(gè)聰明、簡潔且直接的“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。為了重塑開發(fā)者生態(tài)，Google 同步推出了全新的智能體開發(fā)平臺 Google Antigravity，旨在提供“智能體優(yōu)先”（Agent-First）的開發(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)測試中也取得了優(yōu)異成績，顯著提升了開發(fā)者效率。目前，普通用戶和訂閱用戶已可通過 Gemini App 或搜索 AI 模式使用新模型；而企業(yè)客戶和開發(fā)者則可通過 Google AI Studio、Vertex AI 等渠道接入。Alphabet CEO Sundar Pichai 回顧了 Gemini 過去兩年的巨大用戶增長，標(biāo)志著 Google 在 AI 領(lǐng)域的全面反擊。

Grok 4.1靜默發(fā)布：通用能力、情感智能全面超越競爭對手

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)模自主評估并迭代輸出結(jié)果。在與此前的線上生產(chǎn)模型的對比評估中，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)測試中展現(xiàn)出卓越的通用能力，樹立了新的標(biāo)桿。在 LMArena 的 Text Arena 排行榜上，Grok 4.1 的推理模式（代號：quasarflux）以高 Elo 分?jǐn)?shù)（Elo Score，衡量模型相對能力的評分系統(tǒng)）位居總榜首位；即使是無需使用思維代幣的非推理模式（代號：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 在評估主動(dòng)情緒智能的 EQ-Bench3 基準(zhǔn)測試中同樣占據(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)意寫作基準(zhǔn)測試中，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)練過程中顯著降低了模型的事實(shí)幻覺，在生產(chǎn)環(huán)境信息查詢提示和 FActScore 公共基準(zhǔn)測試中均觀察到幻覺率的顯著下降。

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)未來技術(shù)學(xué)院/核糖核酸北京研究中心汪陽明團(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)。基于此，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步開發(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。

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)硬件無法復(fù)制生物大腦靈活性和隨機(jī)性的難題，為開發(fā)更像人類的機(jī)器人提供了新的硬件基礎(chǔ)。

研究團(tuán)隊(duì)開發(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的銀原子簇（Ag clusters）在電極間形成微觀橋接來產(chǎn)生電脈沖，通過物理變化“記憶”信號。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)行了對比。結(jié)果顯示，無需軟件控制，僅通過調(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，展示了類似大腦的計(jì)算能力。這一成果意味著未來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。

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。針對這一難題，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)境下對機(jī)器的可靠控制。

該研究設(shè)計(jì)了一種集成慣性測量單元（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）帶來的信號失真問題，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。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。

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)通常依賴熱量來蒸發(fā)吸附材料中的水分，這一過程不僅耗時(shí)長，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。

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。這一無需大量熱能、可由小型太陽能電池驅(qū)動(dòng)的高效系統(tǒng)，為解決全球水資源匱乏問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。

機(jī)器人輔助測試揭示中風(fēng)幸存者隱匿的本體感覺缺陷

中風(fēng)康復(fù)中，本體感覺（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)生對其進(jìn)行評估，且傳統(tǒng)的評估很難將感覺缺陷與運(yùn)動(dòng)缺陷區(qū)分開來。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)識別中風(fēng)后的感覺喪失。

研究團(tuán)隊(duì)利用 KINARM 機(jī)器人外骨骼系統(tǒng)對39名中風(fēng)患者和39名健康對照組進(jìn)行了對比研究。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，通過測量患者能察覺到的最小移動(dòng)距離來評估其本體感覺，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測試結(jié)果與現(xiàn)有的本體感覺指標(biāo)高度相關(guān)，但與運(yùn)動(dòng)控制能力無關(guān)。這意味著該方法成功地將感覺障礙從運(yùn)動(dòng)障礙中剝離出來，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需患者移動(dòng)患肢即可檢測“隱形”感覺缺陷的精準(zhǔn)工具，有助于制定更具針對性的個(gè)性化康復(fù)方案。研究發(fā)表在 Neurorehabilitation and Neural Repair 上。

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。針對這一問題，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，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，通過使用 NF-κB 抑制劑，研究證實(shí)了該模型對藥物的響應(yīng)與體內(nèi)環(huán)境高度一致，驗(yàn)證了其在臨床前藥物測試中的價(jià)值。研究發(fā)表在 Cell Biomaterials 上。

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)展長期受限于電極材料在舒適度與信號質(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)，通過結(jié)合材料科學(xué)與先進(jìn)制造技術(shù)，成功開發(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。

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)跳過自然語言的表象，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)針對多智能體系統(tǒng)的潛在思維可識別性理論，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。基于此，他們開發(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。