• 钙调蛋白调控JMY介导的树突分支形成的分子机制及其在神经形态发生中的关键作用

  神经元的复杂树突分支是大脑神经网络形成的基础，这一过程需要精确的时空调控。尽管已知局部钙信号和肌动蛋白丝形成在树突分支诱导位点协同作用，但具体的肌动蛋白成核因子及其与钙瞬变的关联机制仍不清楚。此前研究发现WH2结构域肌动蛋白成核因子Cobl受钙调蛋白(CaM)调控，但这是否代表WH2结构域成核因子的普遍调控原则尚不明确。德国耶拿大学医院的研究团队在《Communications Biology》发表研究，发现连接介导和调节蛋白(JMY)作为新型Ca2+/CaM靶点，通过双重肌动蛋白成核机制驱动树突分支形成。研究人员通过构建系列JMY突变体，结合活细胞成像、共免疫沉淀、体外重组实验等技术，系统解

  来源：Communications Biology

  时间：2025-05-23

• 早期生命应激对海马亚区髓鞘化的损害：基于新生儿脑影像的多维度研究

  生命早期的环境压力如何影响大脑发育，尤其是对记忆与情绪调控至关重要的海马结构，一直是神经科学领域的未解之谜。海马作为大脑中对经验高度敏感的古皮层结构，其亚区（如 CA1-CA4、齿状回 DG、下托等）在学习记忆中扮演关键角色，但其对早期应激的响应机制尚未明确。既往研究表明，早产等早期应激可能与注意缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍等神经发育疾病相关，但具体是海马体积还是髓鞘化过程受影响，不同亚区是否存在差异，仍需深入探究。为解答这些问题，加拿大韦仕敦大学（Western University）的研究团队开展了一项针对新生儿海马亚区发育的研究。研究以 “Early life stress impair

  来源：Communications Biology

  时间：2025-05-23

• 基于 CiPA 框架的新型 AI 分类方法在药物计算机心脏安全性评估中的验证

  全面体外致心律失常试验（CiPA）为将计算机模拟试验整合到药物评估流程铺平了道路。国际协调委员会（ICH）已通过结构化问答（Q&A）形式启动更新 ICH S7B 和 E14 指南的工作。该范式的一个重大挑战是确保不同致心律失常风险预测模型在实验系统中的一致应用和评估。本研究利用 CiPAORdv1.0 模型预测心脏毒性，利用 28 种药物的体外数据进行训练和验证。改良的 O'Hara–Rudy 模型模拟了人类心室细胞模型的虚拟群体。提取了七个关键特征（qNet、APD50、APD90、Camax、Carest、CaTD50、CaTD90）作为分析输入。CiPAORdv1.0 表现出稳健

  来源：Archives of Toxicology

  时间：2025-05-23

• 利妥昔单抗治疗成人难治性神经精神性系统性红斑狼疮的有效性与安全性：一项符合 PRISMA 标准的 Meta 分析

  背景：利妥昔单抗（RTX）常用于治疗伴有肾外表现（包括神经和 / 或精神（N/P）症状）的成人难治性系统性红斑狼疮（SLE），但来自随机对照试验的证据有限。目的：本研究旨在对 RTX 治疗伴有 N/P 表现的成人难治性 SLE 的有效性和安全性进行汇总分析。方法：2023 年 5 月，在 PubMed、Epistemonikos 和 ICTRP 数据库中进行电子检索并开展统计分析。结果：电子检索识别出 20 项研究（25 篇报告），共纳入 59 例患者（53 例女性，占比 90%），平均年龄为 33.5±10.6 岁，中位病程 3.5 年（范围 0.08 - 25.0 年），RTX 治疗后中位

  来源：Current Rheumatology Reviews

  时间：2025-05-23

• 日本遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性患者中Tafamidis的真实世界应用模式、安全性及疗效分析

  遗传性转甲状腺素蛋白（TTR）淀粉样变性是一种罕见的常染色体显性遗传病，由TTR基因突变导致错误折叠蛋白沉积，引发外周神经和心脏等多系统损伤。其中，ATTRv多发性神经病变（ATTR-PN）患者面临进行性运动能力丧失和生活质量下降的严峻挑战。长期以来，肝移植是唯一能阻断疾病进展的治疗手段，但供体稀缺和手术风险限制了其应用。Tafamidis作为首个获批的TTR稳定剂，通过抑制四聚体解离延缓淀粉样纤维形成，为患者带来了新希望。然而，日本人群中的长期安全性和疗效数据，尤其是非流行区及非Val30Met突变患者的特征，仍有待阐明。为此，日本研究团队开展了这项全国性、单臂、观察性研究，覆盖2013年至

  来源：Current Therapeutic Research

  时间：2025-05-23

• 自然感染情境下疾病行为的混合方法分析：一项整合性单案例研究揭示心理免疫动态机制

  论文解读在探索人类疾病行为的奥秘时，科学界长期面临一个核心矛盾：尽管已知免疫激活会通过促炎细胞因子（如IL-1β、IL-6、TNF-α）触发心理行为变化，但传统实验设计（如LPS诱导）与真实世界情境存在显著差距。Meta分析显示，自然感染研究能显著提升效应量，但这类研究稀缺且难以捕捉突发感染事件。更关键的是，疾病行为并非简单的"开关式"反应，而是受社会心理因素动态调节的复杂过程——这正是奥地利因斯布鲁克大学团队开展这项开创性研究的背景动因。研究人员采用独创的"整合性单案例研究"设计，对一名27岁健康女性进行63天密集追踪。通过12小时间隔的连续尿液采集（检测neopterin*、cortiso

  来源：Comprehensive Psychoneuroendocrinology

  时间：2025-05-23

• 基于多视角图神经网络的膝关节MRI损伤智能诊断方法研究

  膝关节作为人体运动系统的核心枢纽，其损伤诊断一直是临床面临的重大挑战。传统磁共振成像(MRI)虽被列为金标准，但图像解读高度依赖医师经验，存在耗时长（单例需30-60分钟）、误诊率高（文献报道达15-20%）等痛点。尤其对于前交叉韧带(ACL)撕裂和半月板撕裂这两类常见损伤，细微的影像学特征差异常导致漏诊，进而延误治疗引发骨关节炎等继发病变。针对这一临床难题，中国研究人员创新性地将图神经网络(GNN)引入医学影像分析领域，提出多视角图神经网络MVGNN框架。该研究突破传统卷积神经网络(CNN)仅关注局部特征的局限，通过构建三维空间坐标下的多视角图结构，首次实现膝关节MRI多序列信息的拓扑关系建

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-23

• 综述：扩散微结构成像（DMI）在神经学研究中的现状与未来应用

  Abstract扩散微结构成像（DMI）通过解耦脑组织内三个关键组分的体积分数——轴突内空间（V-intra）、轴突外空间（V-extra）和自由液（V-CSF），实现了对脑微结构的无创定量。基于PRISMA 2020指南的系统分析表明，DMI在21项纳入研究中展现出对常规扩散技术无法检测的微观改变的独特敏感性。1. Introduction传统扩散张量成像（DTI）受限于单高斯模型假设，难以解析复杂纤维交叉或细胞外基质影响。扩散峰度成像（DKI）虽引入非高斯特性，仍缺乏明确的生物学解释。DMI采用贝叶斯方法的三室模型，可在秒级时间内完成参数估计，其轴向扩散系数（Dax-intra/Dax-e

  来源：Brain Disorders

  时间：2025-05-23

• 基于HLS编译PYNQ平台的心律失常量化ECG图像检测系统：并行化CNN架构与硬件优化

  心脏疾病是全球主要死亡原因之一，而心律失常的早期诊断对挽救生命至关重要。传统心电图(ECG)分析依赖医生经验，深度学习虽能提升诊断精度，但复杂的卷积神经网络(DCNN)在资源有限的便携设备上部署时，就像试图把大象塞进冰箱——面临内存占用大、计算延迟高、功耗惊人三大难题。更棘手的是，医疗场景对模型准确性和实时性有着近乎苛刻的双重要求，现有FPGA实现方案要么牺牲精度采用1D-CNN，要么陷入量化误差与资源消耗的恶性循环。针对这一系列挑战，研究人员开发了一套革命性的解决方案：基于AMD-Xilinx高位合成(HLS)工具链，在PYNQ-Z2开发板上构建了首个支持4比特量化ECG心拍图像的并行双分支

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-23

• 电磁感应下忆阻听觉网络的同步分析与能量调控机制研究

  论文解读听觉系统是人类感知外界声音的重要通道，但全球约15亿人受听力损失困扰，其中700万人需康复干预。人工耳蜗通过声电转换刺激听觉神经，但其生物物理机制尚未完全阐明，尤其是神经元间的信号同步机制。现有研究多聚焦单一因素，而突触耦合、电磁场干扰、外部噪声等多因素协同作用对神经元同步的影响仍是空白。此外，忆阻器（Memristor）作为兼具记忆和可变电阻特性的新型电子器件，在模拟神经突触可塑性方面展现出潜力，但其在听觉神经元网络动态调控中的作用机制亟待探索。为破解上述难题，中国国家自然科学基金资助的研究团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-23

• 桥接电路建模与信号分析揭示脑电记录中串扰污染风险及其校正策略

  在脑机接口技术飞速发展的今天，科学家们正致力于将数千个微电极集成到比头发丝还薄的柔性基底上，试图绘制大脑活动的精细图谱。然而，这种追求极致微型化的竞赛背后隐藏着一个被长期忽视的问题：当电极间的绝缘间距缩小到微米级时，相邻通道间的电信号会像"窃窃私语"般相互干扰，这种现象在电子学中被称为串扰(crosstalk)。更令人担忧的是，这种信号污染在传统的质量控制流程中几乎无法被察觉，可能导致研究人员将虚假的相关性误认为真实的神经活动关联。德国弗莱堡大学和意大利费拉拉大学的研究团队在《Nature Communications》发表了一项开创性研究，首次将电路建模与信号分析相结合，系统评估了高密度神经

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-23

• 成年期社会经济背景下的认知电生理学：多维度神经机制与ADHD症状关联研究

  论文解读人类大脑如何在社会经济环境的塑造下发展出独特的神经活动模式？这个问题的答案长期被样本同质性所遮蔽。传统认知神经科学研究多基于高学历、高收入群体的数据，使得我们对社会经济弱势人群的神经机制知之甚少。更棘手的是，即使研究者意识到这个问题，也缺乏包含详细社会经济背景信息的标准化脑电数据集。这种数据缺口严重阻碍了我们对神经可塑性与社会环境交互作用的探索。美国加州大学默塞德分校的Elif Isbell团队在《Scientific Data》发表的突破性研究，首次构建了整合多维社会经济指标的认知电生理学开放数据集。研究团队创新性地将ERP CORE标准化范式与详尽的SES评估相结合，采集了127名

  来源：Scientific Data

  时间：2025-05-23

• 任务不变性先验解释跨得失任务的试次主动回避行为：贝叶斯框架下的无助感量化

  早晨挣扎着起床的决定，对于抑郁症患者而言可能是一场与"无助感"的博弈。这种"是否采取行动以避免负面后果"的抉择，正是临床心理学中"习得性无助（learned helplessness）"的核心表现。传统理论认为，人们对行动结果的悲观预期会泛化到不同情境，但这类"先验信念（prior belief）"始终缺乏量化证据。瑞典卡罗林斯卡学院等机构的研究团队在《Communications Psychology》发表的研究，首次通过计算精神病学方法，揭示了跨任务稳定的行为先验如何塑造人类的主动回避决策。研究团队采用两项决策任务：强盗任务（robber task，得失框架）和工厂任务（factory t

  来源：Communications Psychology

  时间：2025-05-23

• 基于ANN-RSM耦合ACKTR-DE/HHO算法的废食用油生物柴油-柴油混合燃料发动机性能与排放多目标优化研究

  全球交通运输领域对柴油发动机的依赖与化石燃料资源枯竭的矛盾日益尖锐，而传统柴油燃烧产生的大量氮氧化物(NOx)和颗粒物排放更是加剧了环境恶化。尽管生物柴油因其可再生性和低碳特性被视为理想替代品，但如何平衡其热效率提升与排放控制仍存在技术瓶颈。尤其废食用油生物柴油(WCO)虽能解决"食物-燃料"争议，但高游离脂肪酸含量导致的燃烧不稳定性，以及不同混合比例、喷射压力对发动机性能的非线性影响，亟需建立精准的预测-优化体系。土耳其恰恩克勒卡莱克大学的研究团队在《BMC Chemistry》发表的研究中，首次将神经进化强化学习(NEORL)框架引入发动机优化领域。通过整合响应面法(RSM)、人工神经网络

  来源：BMC Chemistry

  时间：2025-05-23

• IPNetTool：基于混沌映射与双阶段水印的图像分类模型版权保护框架

  在人工智能技术爆炸式发展的今天，深度神经网络(DNN)已成为图像识别、医疗诊断等关键领域的核心技术。据统计，仅2023年全球深度学习市场规模就达176亿美元，而AI生成图像数量更是突破150亿张。然而，这些耗费巨量计算资源和专家智慧训练的模型，正面临日益严重的版权侵权风险——攻击者通过微调(Fine-tuning)、剪枝(Pruning)或覆盖(Overwriting)等手段，就能轻易窃取商业价值极高的DNN模型。传统水印技术难以在保持模型性能的同时抵抗多种攻击，这成为制约AI产业健康发展的"卡脖子"难题。针对这一挑战，来自印度理工学院帕特纳分校的研究团队在《Future Generation

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-23

• 基于线图转换与深度强化学习的复杂网络关键边攻击序列高效挖掘

  在当今高度互联的世界中，复杂网络已成为建模从社交关系到交通系统等各种复杂体系的核心工具。然而，如何有效拆解有害网络——无论是阻止计算机病毒的传播还是遏制社会谣言的扩散——始终是学术界和工业界面临的重大挑战。传统方法多聚焦于攻击网络中的关键节点，却忽视了边攻击往往更具现实可行性，因为节点通常数量较少且防护严密。这一研究空白，加上网络拆解(Network Dismantling, ND)任务固有的NP难特性，促使研究人员寻求更智能的解决方案。针对这一挑战，研究人员开发了名为FIGHTER的创新框架。该工作首次将线图转换技术与深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, D

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-23

• 综述：人工智能在推进光学相干断层成像（OCT）用于疾病检测和癌症诊断中的应用：范围综述

  光学相干断层成像与人工智能结合的医学应用进展背景与技术概述光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography, OCT）是一种高分辨率无创成像技术，利用近红外光的低相干干涉原理，实现组织反射光分析并生成微米级分辨率的三维断层图像。其实时成像特性使其在眼科、心血管科、皮肤科及肿瘤科等领域广泛应用，可辅助早期疾病检测、病程监测与治疗方案设计。例如，在眼科中，OCT 为年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病视网膜病变患者提供无创监测；血管内 OCT（IV-OCT）通过显示冠状动脉斑块细节助力冠心病诊疗；在肿瘤领域，OCT 对皮肤、口腔及胃肠道等上皮癌的浅表层实时成像展现出潜力。

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-05-23

• 基于深度迁移学习与COATI优化的阿尔茨海默病自主检测诊断系统HY-Deepnet框架研究

  阿尔茨海默病(AD)作为进行性神经退行性疾病，全球患者已超5500万，预计205年将达1.39亿。当前临床面临早期诊断困难、鉴别诊断复杂等挑战，传统神经心理学评估结合MRI等影像学检查存在主观性强、效率低下等问题。尽管机器学习方法如支持向量机(SVM)在AD分类中取得进展，但现有系统在准确率(普遍低于95%)和疾病分期能力上仍有提升空间。为解决这一难题，研究人员开发了名为HY-Deepnet的创新框架。该研究通过整合多模态深度迁移学习模型与新型COATI优化算法，构建了包含检测和诊断双阶段的智能系统。研究成果发表于《Engineering Science and Technology, an

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-05-23

• 基于无训练多尺度神经架构搜索的高发癌症预测研究

  在医疗人工智能领域，癌症的精准预测一直是备受关注的难题。高发癌症如乳腺癌、肺癌和结直肠癌的病理图像中，病灶大小不一、形态复杂，传统深度学习模型往往难以高效捕捉不同尺度的病变特征。人工设计神经网络不仅耗费大量时间和专业知识，且在医疗图像的复杂场景中泛化能力有限。而传统的神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）方法虽能自动化设计网络，但在处理医疗图像时面临计算成本高昂、代理预测与实际性能相关性低等挑战，难以在合理时间内找到适用于高发癌症预测的最优网络架构。为突破这些瓶颈，中国西华师范大学的研究人员开展了一项关于无训练多尺度神经架构搜索（Training-fre

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-23

• 生物传感器在运动损伤治疗中的构建与表征：基于人工神经网络建模的氧化银高灵敏度研究

  在运动医学领域，运动员的损伤监测与康复评估一直面临着严峻挑战。传统的运动损伤诊断手段，如物理检查、MRI 等影像学技术以及血液采样等，不仅存在灵敏度不足、无法实时追踪愈合进程的问题，而且具有侵入性，可能给运动员带来不适。此外，这些方法难以实现连续监测，无法及时捕捉损伤发展过程中的细微变化，导致治疗方案的调整缺乏动态数据支持。因此，开发一种高灵敏度、非侵入式且能实时监测的新型技术，成为运动损伤管理领域亟待解决的关键问题。为了突破传统方法的局限，研究人员开展了关于可穿戴生物传感器在运动损伤监测中的应用研究。该项研究由相关机构的研究人员完成（文中未明确提及具体单位），旨在构建一种能够非侵入式检测运动

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-23

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