• 视神经炎与心力衰竭及心房颤动风险关联的全国性队列研究

  在全球范围内，充血性心力衰竭(CHF)和心房颤动(AF)已成为重大的公共卫生挑战。CHF影响着全球约6434万患者，每年导致991万残疾调整生命年损失；而AF作为最常见的持续性心律失常，全球患者数约6000万，是卒中、血栓栓塞和心力衰竭的重要诱因。尽管这两种心血管疾病共享多种风险因素且存在相互触发关系，但其确切的关联机制尚未完全阐明。与此同时，视神经炎(ON)作为一种自身免疫介导的视神经炎症性疾病，每年发病率约为3.29-3.9/10万人年。近年研究发现ON不仅局限于视觉系统，还与多种系统性自身免疫疾病风险增加相关。鉴于自身免疫过程已被证实参与CHF和AF的发病机制，一个关键科学问题浮出水面：

  来源：PNAS Nexus

  时间：2025-12-02

• 尽管通过AAV9-U7介导的外显子51跳跃技术在mdx52小鼠中部分恢复了Dp427蛋白的表达，但行为救援措施仍然无效

  ### 杜氏肌营养不良（DMD）脑部靶向治疗策略的探索与挑战#### 一、研究背景与核心问题杜氏肌营养不良（DMD）是一种由 dystrophin 基因突变引发的X连锁隐性遗传病，以肌肉进行性 degeneration 为特征。然而，近年研究发现其病理核心不仅涉及肌肉组织，更与中枢神经系统（CNS） dystrophin 异构体（如Dp427、Dp140、Dp71）缺失密切相关。这些蛋白在神经元突触后区、星形胶质细胞及小脑 Purkinje 细胞中发挥关键作用，其缺失会导致焦虑、恐惧学习障碍、认知功能下降等神经行为异常。当前临床治疗主要聚焦肌肉功能改善，而针对脑部 dystrophin 恢复的

  来源：Molecular Therapy Nucleic Acids

  时间：2025-12-02

• 综述：孤独作为导致生理负荷增加的因素：将社交隔离与生理失调及健康差异联系起来的机制

  孤独症作为现代社会的公共卫生危机，其生物学机制与临床影响已成为多学科交叉研究的重要领域。本文系统梳理了孤独症与神经内分泌、免疫、代谢及神经认知系统的相互作用，揭示了其作为慢性生物心理社会应激源的复杂作用路径。### 一、健康影响与生物学机制1. **全因死亡率与疾病风险**研究证实孤独症与26%-32%的过早死亡风险直接相关，其影响强度不亚于每日吸烟15支。在老年群体中，孤独症可使冠心病和脑卒中风险分别提升2-3倍，并显著加速认知衰退与痴呆进程。癌症患者中孤独症发生率高达33%，且与预后不良呈剂量效应关系。2. **神经内分泌系统紊乱**孤独症通过激活下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）和交感神

  来源：Stress

  时间：2025-12-02

• 系统性红斑狼疮和抗磷脂综合征中的神经精神表现：病理生理学与最新研究进展

  系统性红斑狼疮（SLE）和抗磷脂综合征（APS）的神经精神症状机制与诊断策略研究摘要部分指出，SLE和APS的神经精神损伤具有异质性临床特征和复杂的多因素发病机制。SLE相关神经精神损伤（NPSLE）影响约30-40%患者，症状涵盖认知障碍到严重的精神病性或脑血管事件。APS则以20%左右的脑动脉血栓事件为典型表现，同时伴随非血栓性神经症状如偏头痛样头痛和舞蹈症。两者的共同机制涉及免疫复合物沉积、补体激活及炎症因子介导的神经损伤，但具体致病途径存在显著差异。SLE的神经精神损伤机制具有独特性。研究发现，针对神经元或胶质细胞抗原的自身抗体（如抗NMDA受体抗体、抗核糖体P蛋白抗体）可通过血脑屏障

  来源：Immunological Medicine

  时间：2025-12-02

• 将CPTu的估算方法应用于工程实践：一种数据驱动的方法

  本文针对海洋地质勘探中剪切波速度（V_s）的预测问题，通过综合运用多源数据与机器学习技术，提出了一种高效的数据增强与模型优化方案。研究基于全球五个典型区域（荷兰、奥地利、德国、尼泊尔、台北）的252,455组 piezocone 测试（CPTu）数据，创新性地构建了包含深度、套筒摩擦阻力、锥尖阻力、孔隙压力等参数的预测模型，并重点分析了不同数据配对方法与机器学习算法的性能差异。### 一、研究背景与意义剪切波速度作为岩土体力学特性的关键指标，直接影响海上风电桩基设计、地震液化评估等工程应用。传统实验室测试因样品扰动导致误差率达30%-50%，而现场实测成本高昂且覆盖范围有限。尽管已有研究尝试建

  来源：Soil Biology and Biochemistry

  时间：2025-12-02

• 一个通用的科学机器学习框架，用于预测水果和蔬菜的质量

  果蔬品质预测的第三种范式：科学机器学习（SciML）的整合框架与实践验证一、研究背景与核心问题全球每年约13亿吨果蔬在供应链中损耗，其中近30%的损失源于品质预测不足。传统知识驱动模型虽具有良好解释性，但难以整合动态环境因素；纯数据驱动模型（如神经网络）虽能捕捉非线性关系，却存在数据依赖性强、可解释性差的缺陷。如何有效融合两者优势成为学界关注焦点，由此催生了科学机器学习（SciML）这一新兴方法论。二、SciML框架的体系构建1. 模型类型学划分研究将SciML细化为三类：- 知识引导型网络（KgNN）：通过合成数据增强训练集，解决小样本问题- 知识约束型网络（KiNN）：将物理规律编码为损失

  来源：Postharvest Biology and Technology

  时间：2025-12-02

• 填补知识空白：通过人工智能驱动的方法解析阿尔茨海默病的生物学机制

  阿尔茨海默病研究中的AI reconcile框架：从碎片化数据到系统化理解的跨越（全文约2150词）一、研究背景与核心挑战阿尔茨海默病（AD）研究长期面临三大核心困境：首先，疾病机制存在显著碎片化特征，基因组学、蛋白质组学、影像学等不同维度研究得出的结论难以形成统一解释。其次，现有动物模型与临床实践存在严重脱节，超过99.6%的候选药物在动物实验中表现良好却无法通过人体临床试验。最后，数据整合的深度不足，尽管ADNI等大型研究已积累超过210亿美元的跨模态数据，但临床干预效果始终不显著。二、AI reconcile框架的理论基础1. 知识整合的三重维度- 空间维度：从细胞级（神经元、胶质细胞）

  来源：The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease

  时间：2025-12-02

• WormTracer：一种利用时间连续性精确分析蠕虫姿态的方法

  在生物学和神经科学领域，对线虫（*Caenorhabditis elegans*）行为的精确量化是理解其运动机制和神经调控的重要基础。传统方法如图像二值化结合线性厚度模型（ellipse function）虽能处理简单姿态，但对复杂运动（如扭结、缠绕或头部剧烈摆动）存在显著局限性。为此，研究团队开发了WormTracer算法，通过动态分块优化和时空连续性约束，显著提升了复杂姿态下的中心线追踪精度。### 研究背景与挑战线虫作为模式生物，其完整神经连接图谱已建立，但行为分析仍面临技术瓶颈。现有方法依赖固定参数或预设的关节点（如DeepLabCut用于脊椎动物），但线虫缺乏明显关节，且运动时易出现

  来源：Journal of Neuroscience Methods

  时间：2025-12-02

• 利用迭代独立成分分析进行传播映射，以定位颞叶癫痫发作区域的起始位置

  全球约70%的癫痫患者面临药物难治性困境，这类患者需要通过手术精准定位癫痫起始区（SOZ）。传统定位方法存在明显局限性：视觉检查法易受电极密度限制，EEG源成像依赖线性传播模型假设，而高密度电极阵列又面临高昂成本和伦理问题。针对这些挑战，研究团队创新性地构建了基于迭代独立成分分析（ICA）的神经传播建模框架。在方法学层面，研究突破性地采用"假设-验证"的迭代架构。首先针对每个电极位置建立癫痫起源假设，随后通过ICA分解剩余电极的混合信号，筛选出与假设起源高度相关的传播模式。这种递归验证机制有效解决了传统方法中定位偏差累积问题。当检测到与假设起源不匹配的传播特征时，系统自动调整原假设并重新进行计

  来源：Journal of Neuroscience Methods

  时间：2025-12-02

• 基于整合组学数据分析的常见癫痫遗传风险因素识别

  该研究针对遗传性 generalized epilepsy（GGE）的复杂遗传机制展开系统性探索，整合了基因组关联分析（GWAS）、转录组关联分析（TWAS）及表观遗传学数据，通过多维度生物信息学方法揭示了癫痫发生的关键调控网络。研究团队开发了ME-MAGMA、E-MAGMA和H-MAGMA等新型分析框架，突破传统GWAS局限，从基因表达调控、表观遗传修饰及染色质互作等多层次解析癫痫遗传基础。在数据整合方面，研究采用国际抗癫痫联盟（ILAE）提供的第三版GWAS数据库（ILAE3），涵盖超过8万例病例和对照样本，并引入GGE特异性数据集。通过构建包含3.4亿SNP位点与1.8万基因/假基因的注

  来源：Epilepsia

  时间：2025-12-02

• 帕金森病患者在虚拟现实眼球运动任务下的脑功能活动：一项功能性近红外光谱研究

  帕金森病（PD）患者眼动行为特征与脑功能活动关联性研究一、研究背景与意义帕金森病作为常见的神经退行性疾病，除典型运动症状外，眼动功能异常已被证实与其病理进展密切相关。既往研究多聚焦于静态眼动参数测量，如注视持续时间、扫视速度等，但缺乏在动态虚拟场景中观察眼动行为的能力。本研究创新性地采用VR眼动任务与fNIRS脑功能成像技术联用，通过模拟真实世界的视觉追踪任务，揭示PD患者眼动异常的神经机制，为疾病早期诊断和个性化治疗提供新依据。二、研究设计与方法本研究采用病例对照设计，纳入PD患者27例与匹配健康人群29例。通过NirScan fNIRS设备监测脑区血氧变化，结合高精度VR眼动追踪系统采集行

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2025-12-02

• 使用BE FAST方法早期识别中风症状和风险因素：对高风险人群进行早期干预的好处

  本研究针对卒中高发人群，系统评估了BE FAST筛查工具的临床应用价值。该工具通过"平衡、视力、面部、手臂、言语、时间"六项核心指标构建的标准化筛查体系，在降低诊疗延误、改善治疗结局方面展现出显著优势。在研究设计上，采用回顾性队列研究模式，纳入2020-2023年间433例确诊急性脑卒中患者。通过1:1倾向得分匹配法消除基线差异，最终形成380例配对样本（BE FAST组190例，对照组190例）。匹配变量涵盖年龄、性别、卒中类型、血管危险因素、初始NIHSS评分等关键指标，确保组间可比性。核心发现显示BE FAST组在多个关键指标上优于对照组：就诊时间中位数缩短58%（82分钟vs141分钟

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2025-12-02

• “PICS”：一种用于丘脑手术干预的新颖患者特异性标志物，用于识别内囊后肢的信号特征

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2025-12-02

• 联合使用胞磷胆碱和脑蛋白水解物对创伤性脑损伤的神经保护作用：一项回顾性队列分析

  严重创伤性脑损伤（sTBI）作为全球性公共卫生问题，其治疗至今仍面临重大挑战。该研究聚焦于神经保护药物联合疗法对预后的影响，通过回顾性队列分析探讨两种药物协同作用的可能性。研究显示，尽管组合疗法在神经功能改善和生存率方面呈现趋势性优势，但受限于样本量较小和基线差异，未能达到统计学显著性。这一发现为神经修复药物的研发提供了新的思路，同时也揭示了现有研究的局限性。研究背景与理论框架sTBI引发的继发性损伤机制复杂，涉及神经炎症、氧化应激、兴奋性毒性等多重病理过程。现有研究证实，神经再生因子可通过调节细胞代谢、抑制炎症反应、促进轴突重塑等途径发挥保护作用。Citicoline作为磷脂合成前体物质，不

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2025-12-02

• 由脑顶叶卒中引起的急性前庭综合征：临床特征与网络代偿机制

  急性前庭综合征（AVS）是由多种原因引发的突发性眩晕或平衡障碍，既往研究多聚焦于后循环卒中引发的AVS。然而，近年来临床实践发现，部分AVS患者病灶位于前循环区域，其病理机制与症状表现存在复杂关联。一项针对13例前循环卒中合并AVS患者的系统性研究，通过整合神经耳鼻喉学、神经眼科检查与影像学分析，揭示了此类疾病的特征性表现及潜在机制。**临床特征与病灶分布** 研究团队对武汉某医院2021至2024年间收治的AVS患者进行前瞻性队列分析。最终纳入13例经DWI及ADC成像确认的前循环卒中病例，其中男性占比69.2%（9/13），女性30.8%（4/13），年龄跨度42-82岁。病灶分布呈现显

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2025-12-02

• 综述：神经内分泌对葡萄糖稳态的调控：从下丘脑到脑干的整合机制

  葡萄糖代谢的中枢调控机制及其在代谢疾病中的临床意义1. 葡萄糖代谢的核心地位与中枢调控的进化意义大脑作为人体能量代谢的核心枢纽，依赖葡萄糖作为其主要供能物质。这种依赖性不仅体现在神经元的持续活动需求上，更与全身代谢的协同调控密切相关。进化过程中形成的神经内分泌保护机制，通过实时调节摄食行为和能量分配，确保血糖水平维持在2.8-5.6 mmol/L的严格范围。值得注意的是，中枢神经系统并非被动接收代谢信号，而是通过多层级调控网络主动整合全身能量状态，这种从"被动调节"到"主动调控"的转变，为理解代谢疾病提供了全新视角。2. 下丘脑神经肽网络的双向调节机制下丘脑作为代谢调控的神经中枢，其核心功能单

  来源：Frontiers in Endocrinology

  时间：2025-12-02

• 综述：NMOSD和MOGAD中的脑萎缩：体积测量和DTI生物标志物的荟萃分析

  本研究通过系统性文献回顾和元分析，深入探讨了NMOSD（视神经脊髓炎谱系障碍）与MOGAD（抗髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病）患者的脑体积及白质微观结构变化，并与健康对照（HCs）进行对比。研究纳入61项符合标准的英文文献，涵盖1786例NMOSD患者、376例MOGAD患者和1936例HCs的数据，通过多组比较和敏感性分析验证了结果的稳健性。**背景与核心问题** NMOSD与MOGAD同属中枢神经系统脱髓鞘疾病，但两者的病理机制和临床进展存在显著差异。尽管脑萎缩是多名硬化症（MS）患者的典型特征，但既往研究对NMOSD患者脑体积变化的结论并不一致：约50%的文献显示患者脑体积与健康人

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2025-12-02

• 利用强化学习解决可扩展的多智能体路由问题

  摘要：多智能体路由问题源于实际应用，如物流、交通和应急响应等领域，随着问题规模的扩大，搜索空间呈指数级增长，这给问题解决带来了挑战。本文提出了RouteMaker来解决这一常被忽视的多智能体路由问题，该方案特别适用于涉及多个专用仓库的情况。RouteMaker利用基于角色交互的图神经网络（RIGNN）来实现有效的位置分配，并结合先进的规划算法为每个智能体规划出行路径。RouteMaker通过小规模问题的训练，能够产生与最佳启发式算法相当或更优的近似最优解。值得注意的是，该模型无需微调即可无缝扩展到大规模问题和实际场景中，从而在相对较短的时间内提供质量更高的解决方案。在涉及40个智能体和1000

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2025-12-02

• 学习更高效的SPD网络用于信号分类：一种黎曼批归一化方法

  摘要：对称正定（SPD）矩阵因其能够有效地编码流形值表示，在各种科学领域被广泛用作黎曼特征描述符。受到欧几里得深度学习架构原理的启发，新兴的SPD神经网络在信号分类方面取得了更显著的进展。其中，基于仿射不变黎曼度量（AIRM）的黎曼批量归一化（RBN）已成为提升基于SPD的网络学习能力的关键技术。然而，由于依赖于奇异值分解（SVD），这种度量在计算SPD矩阵时相对不稳定，尤其是在条件不良的情况下。为了解决这一限制，我们提出了一种基于新引入的对数乔列斯基度量（LCM）的RBN算法，该算法利用了乔列斯基分解。与AIRM不同，LCM具有更高的数值稳定性，并允许更高效的计算。具体来说，基于LCM的黎曼

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2025-12-02

• 从人与物体的交互中学习粒度感知的可供性，以实现基于工具的功能性灵巧抓取

  摘要：为了使机器人能够使用工具，第一步是教会它们使用灵巧的手势来精确地触碰执行任务的特定区域。物体的可供性特征在代理与物体之间的功能交互中起到了桥梁作用。然而，如何利用这些可供性线索来帮助机器人实现功能性工具抓取仍然是一个未解决的问题。为了解决这个问题，我们提出了一种具有粒度意识的可供性特征提取方法，用于定位功能性可供性区域并预测灵巧的粗略手势。我们研究了人类使用工具的内在机制。一方面，我们利用物体与手指接触区域的细粒度可供性特征来定位功能性可供性区域；另一方面，我们利用手与物体交互区域中高度激活的粗粒度可供性特征来预测抓取手势。此外，我们引入了一个基于模型的后处理模块，将可供性定位和手势预测

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2025-12-02

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