█ 腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Cell：首個(gè)多器官衰老細(xì)胞空間圖譜發(fā)布，助力攻克老年慢性病

Cell：首個(gè)靈長(zhǎng)類(lèi)胚胎樣系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)體外連續(xù)建模

Science：社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)兒童大腦發(fā)育的影響顯著超越智商與養(yǎng)育方式

睡眠不足導(dǎo)致小鼠社交遺忘，哮喘藥成功恢復(fù)記憶提取

高分辨率神經(jīng)影像揭示抑郁癥大腦的不對(duì)稱(chēng)能量圖譜

BMAL1蛋白調(diào)控核脂質(zhì)代謝加速肝腫瘤形成

超四成日本電競(jìng)選手睡眠質(zhì)量差，清晨游戲?yàn)橹饕T因

為什么話(huà)到嘴邊卻想不起來(lái)？發(fā)現(xiàn)控制瞬時(shí)記憶提取的組胺開(kāi)關(guān)

微觀神經(jīng)環(huán)路模型成功預(yù)測(cè)人類(lèi)fMRI動(dòng)態(tài)

青少年愛(ài)冒險(xiǎn)可能是大腦多巴胺不夠，長(zhǎng)大后就好了

抑郁情緒者不盲目樂(lè)觀，但更易誤讀他人

█ AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

北京大學(xué)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合推出自驅(qū)動(dòng)材料系統(tǒng)CarbonKylin?

降價(jià)與智力分級(jí)雙管齊下，OpenAI或于本月推出新模型迎戰(zhàn)對(duì)手

█ AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

迷走神經(jīng)刺激如何緩解疼痛？

情境感知得分達(dá)86.5%，AR安全緩沖區(qū)讓機(jī)器人行進(jìn)路線(xiàn)更透明

機(jī)器人玩伴需兼顧“人情味”與游戲規(guī)則

單個(gè)皮層錐體神經(jīng)元具有多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大計(jì)算能力

AI智能體快速估算電子設(shè)備碳足跡

香港大學(xué)研發(fā)出能在接近絕對(duì)零度運(yùn)行的類(lèi)腦芯片

基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的“數(shù)字腦孿生”高保真重建大腦解剖與動(dòng)力學(xué)

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Cell：首個(gè)多器官衰老細(xì)胞空間圖譜發(fā)布，助力攻克老年慢性病

如何精準(zhǔn)靶向體內(nèi)促衰老的有害細(xì)胞？Vidyani Suryadevara、Negin Farzad、Mingyu Yang、Paul Robbins、Rong Fan等研究人員與美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院細(xì)胞衰老網(wǎng)絡(luò)（NIH SenNet）聯(lián)盟合作，成功構(gòu)建了人類(lèi)首個(gè)大規(guī)模多器官衰老細(xì)胞空間多組學(xué)圖譜，為老齡化慢性疾病的預(yù)防與干預(yù)奠定了分子基礎(chǔ)。

? 在不同人體組織中發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性衰老標(biāo)志物。Credit: Cell (2026).

研究人員利用單細(xì)胞和空間多組學(xué)技術(shù)，分析了人類(lèi)大腦前額葉皮層、肺及淋巴結(jié)等十余種組織的衰老狀況。研究引入了衰老細(xì)胞類(lèi)型的概念，開(kāi)發(fā)了人工智能算法以克服稀有衰老細(xì)胞的識(shí)別難題。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)建立了包含30多種細(xì)胞模型的衰老目錄，并在多項(xiàng)大型老齡化隊(duì)列研究中驗(yàn)證了這些特征。結(jié)果表明，特定的血液循環(huán)衰老標(biāo)志物能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)腎臟疾病、虛弱癥及未來(lái)糖尿病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。此外，研究還測(cè)試了新型衰老細(xì)胞清除劑如α-桐酸，證實(shí)其能通過(guò)誘導(dǎo)鐵死亡而非凋亡來(lái)清除衰老細(xì)胞并延長(zhǎng)小鼠健康壽命。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長(zhǎng) #細(xì)胞衰老 #空間多組學(xué) #生物標(biāo)志物

閱讀更多：

Suryadevara, Vidyani, et al. “Charting Human Cellular Senescence in Aging and Disease.” Cell, vol. 189, no. 12, June 2026, pp. 3501–05. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.028

Cell：首個(gè)靈長(zhǎng)類(lèi)胚胎樣系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)體外連續(xù)建模

解析胚胎發(fā)生的體內(nèi)啟動(dòng)程序極具挑戰(zhàn)。杜鵬團(tuán)隊(duì)（北京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所等）利用食蟹猴全能性干細(xì)胞，成功構(gòu)建出首個(gè)無(wú)需受精、能連續(xù)模擬靈長(zhǎng)類(lèi)自全能性至早期器官發(fā)生全過(guò)程的體外胚胎樣系統(tǒng)。

研究團(tuán)隊(duì)利用由多能干細(xì)胞重編程得到的食蟹猴全能性卵裂球樣干細(xì)胞（cTBLC，一種可模擬受精卵早期全能性狀態(tài)的特殊細(xì)胞）。cTBLC在無(wú)需大量人工操作下可自組裝形成類(lèi)囊胚，并可通過(guò)原腸作用（gastrulation，指胚胎細(xì)胞重新排列并特化出多胚層結(jié)構(gòu)的發(fā)育過(guò)程）連續(xù)發(fā)育至早期器官發(fā)生階段，產(chǎn)生神經(jīng)管樣結(jié)構(gòu)和心臟樣搏動(dòng)。團(tuán)隊(duì)利用單細(xì)胞RNA測(cè)序解析了這一過(guò)程中的細(xì)胞狀態(tài)轉(zhuǎn)變，并發(fā)現(xiàn)該模型存在一個(gè)獨(dú)立于受精事件的內(nèi)在發(fā)育啟動(dòng)程序。研究發(fā)表在 Cell 上。

#其他 #胚胎發(fā)育 #干細(xì)胞 #器官發(fā)生

閱讀更多：

Zheng, Wei, et al. “Continuous Modeling of Primate Embryogenesis from Totipotency to Early Organogenesis.” Cell, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.023

Science：社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)兒童大腦發(fā)育的影響顯著超越智商與養(yǎng)育方式

兒童大腦發(fā)育受多種復(fù)雜因素影響，但究竟何者起主導(dǎo)作用？Scott Marek和Nico U. F. Dosenbach等（圣路易斯華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院）通過(guò)分析大規(guī)模兒童隊(duì)列數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，家庭的經(jīng)濟(jì)狀況和社區(qū)資源對(duì)大腦結(jié)構(gòu)與功能的影響最為深遠(yuǎn)，其主導(dǎo)效應(yīng)顯著超越了智商和養(yǎng)育方式。

研究團(tuán)隊(duì)分析了青少年大腦認(rèn)知發(fā)展研究中11878名9至10歲兒童的數(shù)據(jù)。他們利用磁共振成像評(píng)估了649個(gè)發(fā)展變量與大腦皮層厚度及功能連接的關(guān)系。全腦關(guān)聯(lián)研究結(jié)果顯示，社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位是塑造大腦發(fā)育的主導(dǎo)軸，解釋了多達(dá)16%的大腦功能變異。這種影響主要集中在對(duì)睡眠不足和慢性壓力極度敏感的運(yùn)動(dòng)和感覺(jué)腦區(qū)，而非高階思考區(qū)域。令人意外的是，在控制社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素后，此前觀察到的智商與大腦結(jié)構(gòu)及功能關(guān)聯(lián)性有大約70%不再具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。這表明所謂智商的大腦印記，很大程度上只是日常壓力和睡眠剝奪帶來(lái)的生理反映。研究發(fā)表在 Science 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素 #大腦發(fā)育

閱讀更多：

Marek, Scott, et al. “Patterns of Brain-Wide Associations Reflect Socioeconomics.” Science, vol. 392, no. 6803, June 2026, p. eaee6213. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aee6213

睡眠不足導(dǎo)致小鼠社交遺忘，哮喘藥成功恢復(fù)記憶提取

睡眠不足引起的記憶障礙該如何挽救？格羅寧根大學(xué)的 Robbert Havekes 及其研究團(tuán)隊(duì)（格羅寧根大學(xué)）通過(guò)小鼠實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，睡眠剝奪導(dǎo)致的社交遺忘并不是因?yàn)橛洃洀氐讈G失，而是由于大腦提取功能受阻，通過(guò)光遺傳學(xué)手段或使用臨床哮喘藥物能夠成功幫其重新尋回這些記憶。

? 圖示為海馬齒狀回中記憶痕跡（記憶印跡）的代表性圖像。圖中標(biāo)記了在社交經(jīng)歷中被激活的神經(jīng)元，使研究人員能夠識(shí)別參與存儲(chǔ)社交記憶的腦細(xì)胞。Credit: Havekes Lab, University of Groningen

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了社交識(shí)別記憶（識(shí)別并記住個(gè)體社交經(jīng)歷的能力）實(shí)驗(yàn)，并在小鼠社交后對(duì)其進(jìn)行6小時(shí)的睡眠剝奪。結(jié)果顯示，睡眠剝奪的小鼠在次日測(cè)試中表現(xiàn)出社交遺忘，無(wú)法認(rèn)出見(jiàn)過(guò)的同伴。為了探究其機(jī)制，研究人員首先利用光遺傳學(xué)技術(shù)，重新激活了小鼠海馬齒狀回中的記憶印跡細(xì)胞。結(jié)果成功讓小鼠恢復(fù)了社交記憶，證明相關(guān)信息在睡眠剝奪后依然完整儲(chǔ)存在大腦中，只是難以被提取。此外，他們采用了一種非侵入性的藥物方法，在測(cè)試前30分鐘給小鼠注射了臨床批準(zhǔn)的磷酸二酯酶4（PDE4，一種會(huì)降解維持記憶所必需的環(huán)磷酸腺苷的酶）抑制劑——哮喘藥羅氟司特。藥物治療同樣逆轉(zhuǎn)了小鼠的社交遺忘，甚至在社交發(fā)生5天后依然能有效幫助小鼠提取記憶。這一發(fā)現(xiàn)表明通過(guò)藥理學(xué)手段激活特定的神經(jīng)回路，能夠有效對(duì)抗因睡眠不足或神經(jīng)退行性疾病引起的記憶提取障礙。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

#疾病與健康 #記憶機(jī)制 #睡眠剝奪 #社交記憶

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Sarma, Adithya, et al. “Restoring Access to Long-Term Social Recognition Memories Disrupted by Sleep Deprivation.” Science Advances, vol. 12, no. 24, June 2026, p. eadu9805. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adu9805

高分辨率神經(jīng)影像揭示抑郁癥大腦的不對(duì)稱(chēng)能量圖譜

抑郁癥患者為何常感陷入消極狀態(tài)？B. ülgen Kilic、Yael Jacob等（西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院）通過(guò)結(jié)合神經(jīng)影像與數(shù)學(xué)建模，發(fā)現(xiàn)患者大腦狀態(tài)轉(zhuǎn)換存在困頓模式，將抑郁癥定義為一種大腦動(dòng)力學(xué)紊亂。

為了解腦活動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，研究人員將靜息態(tài)功能磁共振成像與擴(kuò)散張量成像相結(jié)合。這些方法幫助構(gòu)建了大腦的能量景觀。結(jié)果表明，與抑郁癥相關(guān)的某些特定腦狀態(tài)出現(xiàn)頻率更高但持續(xù)時(shí)間更短，且與快感缺失高度相關(guān)。此外，在視覺(jué)注意力網(wǎng)絡(luò)與邊緣默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)換減少，導(dǎo)致了認(rèn)知僵化。研究還發(fā)現(xiàn)患者大腦能量分布存在不對(duì)稱(chēng)性，即便存在低能量的結(jié)構(gòu)化替代通路，大腦仍更傾向于選擇高能量消耗的轉(zhuǎn)換路徑，從而陷入適應(yīng)不良的惡性循環(huán)，無(wú)法順利擺脫負(fù)面模式。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #腦科學(xué)

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Kilic, B. ülgen, et al. “Spatiotemporal Asymmetries on Brain Energy Landscape Uncover System Entrapment Related to Depression Severity.” Nature Communications, Apr. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-71961-4

BMAL1蛋白調(diào)控核脂質(zhì)代謝加速肝腫瘤形成

晝夜節(jié)律如何影響人體的免疫反應(yīng)與癌癥發(fā)生？Akito Tsuruta、Naoya Matsunaga、Satoru Koyanagi和Shigehiro Ohdo團(tuán)隊(duì)（九州大學(xué)藥學(xué)部）研究發(fā)現(xiàn)，生物鐘核心蛋白通過(guò)一種非轉(zhuǎn)錄的核脂質(zhì)代謝途徑調(diào)控巨噬細(xì)胞極化，進(jìn)而影響肝臟炎癥和腫瘤的發(fā)生。

? Credit: Akito Tsuruta, Naoya Matsunaga, and Shigehiro Ohdo/Kyushu University

研究人員利用敲除了 腦和肌肉 ARNT 樣蛋白 1（BMAL1，一種控制晝夜節(jié)律的核心生物鐘蛋白）的缺陷小鼠，并將其暴露于二乙基亞硝胺中。結(jié)果顯示，正常小鼠的促炎性 M1 型巨噬細(xì)胞顯著增加，而缺陷小鼠的肝臟炎癥反應(yīng)明顯降低，且肝臟腫瘤的發(fā)生也受到抑制。機(jī)制分析表明，BMAL1 能夠結(jié)合并轉(zhuǎn)運(yùn)通常存在于過(guò)氧化物酶體中的 多功能蛋白 2（MFP2，一種參與脂肪酸氧化的代謝酶）進(jìn)入細(xì)胞核。核內(nèi)的 MFP2 會(huì)提高 乙酰輔酶 A的水平，促使核因子-κB的亞基 p65 發(fā)生乙酰化，從而開(kāi)啟炎癥基因開(kāi)關(guān)，推動(dòng)巨噬細(xì)胞向促炎狀態(tài)轉(zhuǎn)變。研究發(fā)表在 Cell Reports 上。

#疾病與健康 #其他 #生物鐘 #巨噬細(xì)胞 #癌癥風(fēng)險(xiǎn)

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Tsuruta, Akito, et al. “The Circadian Clock Component BMAL1 Enhances Macrophage Inflammation by Nuclear Translocation of Peroxisomal β-Oxidation Enzyme MFP2.” Cell Reports, vol. 45, no. 6, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2026.117480

超四成日本電競(jìng)選手睡眠質(zhì)量差，清晨游戲?yàn)橹饕T因

電子競(jìng)技選手常因深夜訓(xùn)練面臨睡眠不足的隱患。Takafumi Monma團(tuán)隊(duì)（筑波大學(xué)）針對(duì)日本電子競(jìng)技選手的睡眠質(zhì)量進(jìn)行了橫斷面調(diào)查，結(jié)果顯示，超四成選手的睡眠質(zhì)量堪憂(yōu)，且清晨進(jìn)行游戲與睡眠變差密切相關(guān)。

這項(xiàng)研究采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法，對(duì)來(lái)自一支職業(yè)戰(zhàn)隊(duì)和五支業(yè)余戰(zhàn)隊(duì)的90名日本電競(jìng)選手進(jìn)行了評(píng)估，其平均年齡為22.4歲。研究人員使用匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)（Pittsburgh Sleep Quality Index，評(píng)估主觀睡眠質(zhì)量的常用量表）測(cè)定發(fā)現(xiàn)，43.3%的參與者主觀睡眠質(zhì)量較差，得分達(dá)到或超過(guò)5.5分。雖然職業(yè)和業(yè)余選手在睡眠變差的比例上沒(méi)有顯著差異，但他們的具體睡眠模式各不相同。職業(yè)選手普遍入睡和起床時(shí)間較晚，而業(yè)余選手則面臨總睡眠時(shí)間較短的問(wèn)題。此外，研究確定了游戲時(shí)間段對(duì)睡眠的影響：在凌晨3:00至早上8:59之間進(jìn)行電競(jìng)活動(dòng)與較差的主觀睡眠質(zhì)量顯著相關(guān)。研究人員建議將睡眠衛(wèi)生教育納入戰(zhàn)隊(duì)健康管理，幫助選手避免清晨游戲。研究發(fā)表在 Sage Open 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長(zhǎng) #電子競(jìng)技 #睡眠質(zhì)量 #生活方式

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https://dx.doi.org/10.1177/21582440261420180

為什么話(huà)到嘴邊卻想不起來(lái)？發(fā)現(xiàn)控制瞬時(shí)記憶提取的組胺開(kāi)關(guān)

為什么記憶有時(shí)清晰，有時(shí)卻難以提起？Hiroshi Nomura帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)（名古屋市立大學(xué)醫(yī)學(xué)研究生院）對(duì)此開(kāi)展研究，發(fā)現(xiàn)大腦下丘腦的組胺神經(jīng)元自發(fā)慢速波動(dòng)，是因果性調(diào)控瞬時(shí)記憶提取的關(guān)鍵神經(jīng)機(jī)制。

? 概念圖展示了大腦組胺神經(jīng)元活動(dòng)的緩慢波動(dòng)如何控制記憶的瞬時(shí)提取。Credit: Nagoya City University

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)光纖記錄技術(shù)監(jiān)測(cè)小鼠結(jié)節(jié)乳頭體核（tuberomammillary nucleus，下丘腦中負(fù)責(zé)產(chǎn)生組胺并調(diào)節(jié)覺(jué)醒的腦區(qū)）中的組胺神經(jīng)元活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出極低頻波動(dòng)（頻率在0.05至0.1赫茲之間的慢速神經(jīng)活動(dòng)波動(dòng)）。該波動(dòng)與腦電圖、瞳孔及面部運(yùn)動(dòng)等身體狀態(tài)高度同步。在巴甫洛夫聲音糖水關(guān)聯(lián)任務(wù)中，團(tuán)隊(duì)利用閉環(huán)系統(tǒng)，在組胺神經(jīng)元自發(fā)處于高活動(dòng)狀態(tài)時(shí)給出聲音線(xiàn)索，結(jié)果小鼠的記憶引導(dǎo)舔舐反應(yīng)比在低活動(dòng)狀態(tài)時(shí)高出約40％。為確立因果關(guān)系，研究人員利用光遺傳學(xué)技術(shù)在聲音線(xiàn)索出現(xiàn)前1秒瞬時(shí)抑制組胺神經(jīng)元，導(dǎo)致小鼠記憶表達(dá)顯著下降；而瞬時(shí)激活則能增強(qiáng)對(duì)不同線(xiàn)索的區(qū)分度。鈣成像進(jìn)一步顯示，這種波動(dòng)通過(guò)啟動(dòng)下游的基底外側(cè)杏仁核，使其神經(jīng)元群能夠更可靠地重現(xiàn)記憶活動(dòng)模式。研究發(fā)表在 Neuron 上。

#神經(jīng)科學(xué) #記憶機(jī)制 #組胺 #下丘腦 #杏仁核

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Morishita, Yoshikazu, et al. “Infraslow Histaminergic Dynamics Govern Priming States to Gate Moment-to-Moment Memory Accessibility.” Neuron, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.05.019

微觀神經(jīng)環(huán)路模型成功預(yù)測(cè)人類(lèi)fMRI動(dòng)態(tài)

盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法能識(shí)別大腦模式，但其缺乏微觀因果機(jī)制。Simon Carter、Zeming Kuang和Lilianne Rivka Mujica-Parodi等（紐約州立大學(xué)石溪分校、哈佛醫(yī)學(xué)院等）開(kāi)發(fā)出一種生物物理皮層-紋狀體環(huán)路模型，成功預(yù)測(cè)了人類(lèi)學(xué)習(xí)時(shí)的腦電與影像動(dòng)態(tài)，并能精準(zhǔn)識(shí)別個(gè)體獎(jiǎng)勵(lì)偏差。

研究人員將先前在獼猴電生理中驗(yàn)證的環(huán)路模型，通過(guò)氣球模型轉(zhuǎn)化為合成的功能磁共振成像信號(hào)。隨后，團(tuán)隊(duì)收集了31名人類(lèi)受試者進(jìn)行類(lèi)別學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)的7特斯拉高場(chǎng)成像數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，模型產(chǎn)生了一個(gè)違反直覺(jué)的預(yù)測(cè)：盡管學(xué)習(xí)過(guò)程中前額葉與紋狀體的神經(jīng)元同步電活動(dòng)增加，但血氧信號(hào)相關(guān)性反而由于皮層的選擇性表征而降低，該預(yù)測(cè)在實(shí)際掃描中得到了證實(shí)。此外，受試者的血流動(dòng)力學(xué)速度在熟練后顯著降低（回歸系數(shù)為0.57）；低頻振幅波動(dòng)（amplitude of low-frequency fluctuations，反映腦區(qū)自發(fā)神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度的指標(biāo)）在額葉顯著增加（上額葉回歸系數(shù)為0.53，中額葉為0.45），而在紋狀體中變化微弱。僅基于模擬行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分類(lèi)器還成功將受試者劃分為正向獎(jiǎng)勵(lì)偏差（13人）和負(fù)向獎(jiǎng)勵(lì)偏差（18人）。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #功能磁共振成像 #計(jì)算神經(jīng)科學(xué) #強(qiáng)化學(xué)習(xí)

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Carter, Simon, et al. “Mechanistic Corticostriatal Circuit Model Predicts Learning-Dependent fMRI Dynamics and Individual Reward Bias in Humans.” bioRxiv, 9 June 2026, p. 2026.05.28.728582. bioRxiv, https://doi.org/10.64898/2026.05.28.728582

青少年愛(ài)冒險(xiǎn)可能是大腦多巴胺不夠，長(zhǎng)大后就好了

青少年為何容易出現(xiàn)冒險(xiǎn)行為？Ashley C. Parr和Beatriz Luna（匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)院）研究發(fā)現(xiàn)，大腦獎(jiǎng)賞系統(tǒng)中較低的多巴胺基線(xiàn)水平，才是部分青少年冒險(xiǎn)的驅(qū)動(dòng)因素。該結(jié)果挑戰(zhàn)了以往高多巴胺導(dǎo)致冒險(xiǎn)的觀點(diǎn)。

為了解青少年冒險(xiǎn)行為的生物學(xué)基礎(chǔ)，研究團(tuán)隊(duì)分析了來(lái)自美國(guó)青少年和青年酒精與神經(jīng)發(fā)育國(guó)家聯(lián)盟（NCANDA-A）隊(duì)列中802名青少年的數(shù)據(jù)，跨度長(zhǎng)達(dá)九年，共包含6078次縱向評(píng)估。研究人員通過(guò)檢測(cè)基底神經(jīng)節(jié)組織鐵含量（basal ganglia tissue iron，間接反映大腦多巴胺含量的磁共振非侵入性測(cè)量指標(biāo)）來(lái)評(píng)估多巴胺水平，并結(jié)合了沖動(dòng)性和抑制控制能力的測(cè)試。通過(guò)生長(zhǎng)混合模型分析，研究識(shí)別出四種不同的物質(zhì)使用軌跡。其中占比百分之二十六的青春期高峰組個(gè)體，在青春期早期表現(xiàn)出顯著較低的基底神經(jīng)節(jié)組織鐵含量。這意味著，這些青少年由于大腦獎(jiǎng)賞系統(tǒng)的多巴胺基線(xiàn)水平較低，可能需要通過(guò)冒險(xiǎn)或嘗試物質(zhì)來(lái)啟動(dòng)這一系統(tǒng)。隨著他們年齡增長(zhǎng)，其大腦鐵含量穩(wěn)步且快速地上升，代表多巴胺系統(tǒng)發(fā)育成熟，其物質(zhì)使用行為也隨之顯著減少。該項(xiàng)研究發(fā)表在 Nature Communications 上，表明青春期的冒險(xiǎn)行為大多只是發(fā)育過(guò)程中的一個(gè)階段性高峰，通常會(huì)隨著年齡增長(zhǎng)而平息。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #多巴胺 #青春期發(fā)育

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Parr, Ashley C., et al. “Developmental Variation in Basal Ganglia Tissue Iron, Neurocognitive Functioning, and Impulsivity Is Associated with Substance Use Trajectories in Youth.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, June 2026, p. 4861. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-73611-1

抑郁情緒者不盲目樂(lè)觀，但更易誤讀他人

針對(duì)抑郁情緒與現(xiàn)實(shí)判斷的關(guān)系，June Chun Yeung（波蘭科學(xué)院）、和Darius K.-S. Chan（香港中文大學(xué)）團(tuán)隊(duì)開(kāi)展全球薈萃分析發(fā)現(xiàn)，抑郁情緒能提升個(gè)體自我判斷與復(fù)雜分析的準(zhǔn)確性，卻會(huì)模糊對(duì)社交信號(hào)的解讀。

? Credit: Clinical Psychology Review (2026).

研究團(tuán)隊(duì)檢索了近半個(gè)世紀(jì)的數(shù)據(jù)，綜合分析了 33043 名參與者的行為學(xué)實(shí)驗(yàn)。在評(píng)估控制感（judgment of control，指?jìng)€(gè)體對(duì)外部事件影響力大小的評(píng)估）的綠燈測(cè)試中，健康對(duì)照組因樂(lè)觀偏差（指人們普遍高估自己控制力的一種健康心理防御機(jī)制）表現(xiàn)出高估，而抑郁個(gè)體則能客觀認(rèn)識(shí)到自己無(wú)法控制隨機(jī)結(jié)果，展現(xiàn)出抑郁現(xiàn)實(shí)主義（depressive realism）。在需要多步驟邏輯解構(gòu)的謊言識(shí)別任務(wù)中，抑郁個(gè)體的分析準(zhǔn)確率也高于對(duì)照組。然而在涉及他人參照任務(wù)（觀察并解讀他人情緒、行為和社交互動(dòng)的任務(wù)）時(shí)，重度抑郁者的判斷準(zhǔn)確性顯著下降，容易誤解社交信號(hào)，表現(xiàn)出抑郁偏差這表明抑郁對(duì)現(xiàn)實(shí)判斷的影響因任務(wù)而異，并非一味讓人更客觀。研究發(fā)表在 Clinical Psychology Review 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #認(rèn)知科學(xué) #社交信號(hào) #抑郁現(xiàn)實(shí)主義

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Yeung, June Chun, et al. “Depression and Accuracy of Judgment: A Meta-Analysis.” Clinical Psychology Review, vol. 128, Aug. 2026, p. 102752. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.cpr.2026.102752

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

北京大學(xué)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合推出自驅(qū)動(dòng)材料系統(tǒng)CarbonKylin?

北京大學(xué)深圳研究生院等機(jī)構(gòu)的研究人員聯(lián)合企業(yè)推出了自驅(qū)動(dòng)材料研發(fā)系統(tǒng)CarbonKylin?，旨在破解跨尺度性能退化這一行業(yè)瓶頸。該系統(tǒng)基于RhinoAI物理智能平臺(tái)，首次將編譯物質(zhì)科學(xué)與工程（將計(jì)算機(jī)編譯理念引入材料制備以提升性能保留率的范式）工程化落地，通過(guò)自主實(shí)驗(yàn)、多尺度模擬與可解釋分析，構(gòu)建了能夠與物理世界交互的閉環(huán)研發(fā)回路，改變了傳統(tǒng)的低效試錯(cuò)模式。

該平臺(tái)的核心特色在于其智能體架構(gòu)。研究人員利用這一系統(tǒng)成功自主設(shè)計(jì)出拉伸強(qiáng)度達(dá)41.2 cN/dtex的碳材料摻雜雜環(huán)芳綸復(fù)合纖維，并揭示了其微觀應(yīng)力傳遞機(jī)理，實(shí)現(xiàn)了從“黑箱優(yōu)化”向“可解釋發(fā)現(xiàn)”的跨越。這種融合了通用平臺(tái)與專(zhuān)有知識(shí)的分層設(shè)計(jì)，未來(lái)有望快速推廣至半導(dǎo)體和電池等更廣泛的材料研發(fā)領(lǐng)域。

#CarbonKylin #材料研發(fā) #人工智能 #自主實(shí)驗(yàn)

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https://www.rhino.ai/

降價(jià)與智力分級(jí)雙管齊下，OpenAI或于本月推出新模型迎戰(zhàn)對(duì)手

OpenAI機(jī)構(gòu)近期計(jì)劃于本月推出代號(hào)為5.6的新模型，并更新了ChatGPT界面，將復(fù)雜模型選項(xiàng)簡(jiǎn)化為“智力分級(jí)”。該模型在智能體編碼能力等基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)異。為應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，該機(jī)構(gòu)還準(zhǔn)備下調(diào)接口定價(jià)。在技術(shù)快速迭代背景下，負(fù)責(zé)人 Altman 透露，若AI的遞歸自我改進(jìn)速度足夠快，推遲首次公開(kāi)募股反而更有利，因?yàn)樗接泄驹诩夹g(shù)劇變期擁有更高的靈活性。

與此同時(shí)，首席研究人員 Jakub Pachocki 及團(tuán)隊(duì)正以每六到七周一代的速度推進(jìn)模型更新。目前各大前沿AI機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)激烈，Anthropic 機(jī)構(gòu)的最新模型也在基準(zhǔn)榜單上表現(xiàn)亮眼。研究人員指出，與獲取華爾街的資金相比，率先跑通自我改進(jìn)循環(huán)并實(shí)現(xiàn)技術(shù)指數(shù)級(jí)躍升才是競(jìng)爭(zhēng)的終局。通過(guò)降價(jià)和界面改版，OpenAI 機(jī)構(gòu)在吸引企業(yè)客戶(hù)的同時(shí)，正試圖在這一輪關(guān)于人工智能未來(lái)規(guī)則制定權(quán)的博弈中占據(jù)主動(dòng)地位。

#OpenAI #遞歸自我改進(jìn) #Altman #接口降價(jià)

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https://www.theinformation.com/briefings/exclusive-openai-preps-new-ai-model-expects-go-public-within-next-year?rc=epv9gi

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

迷走神經(jīng)刺激如何緩解疼痛？中科院聯(lián)合復(fù)旦團(tuán)隊(duì)揭示腦干局部門(mén)控機(jī)制

迷走神經(jīng)刺激鎮(zhèn)痛的機(jī)制尚不清楚。中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心的研究人員合作發(fā)現(xiàn)了一條腦干通路，揭示了迷走神經(jīng)刺激通過(guò)局部門(mén)控減弱疼痛并改善負(fù)面情緒的神經(jīng)環(huán)路機(jī)制。

研究人員通過(guò)光遺傳學(xué)和神經(jīng)環(huán)路示蹤技術(shù)解析了小鼠體內(nèi)的脊髓—延髓尾側(cè)孤束核（cNTS，是腦干中接受外周迷走神經(jīng)和脊髓感覺(jué)傳入的重要節(jié)點(diǎn)）—中腦導(dǎo)水管周?chē)屹|(zhì)（PAG，是中腦中參與疼痛調(diào)控的關(guān)鍵區(qū)域）通路。實(shí)驗(yàn)表明，選擇性激活該通路中投射至PAG的cNTS神經(jīng)元，會(huì)誘發(fā)明顯的疼痛回避行為。當(dāng)引入迷走神經(jīng)刺激時(shí)，小鼠對(duì)機(jī)械傷害的疼痛行為和條件性位置厭惡顯著減輕。其潛在機(jī)制在于，VNS能夠募集cNTS內(nèi)的局部GABA能抑制性神經(jīng)元，對(duì)疼痛信號(hào)進(jìn)行選擇性門(mén)控調(diào)控。此外，激活該通路會(huì)降低伏隔核的外側(cè)殼區(qū)多巴胺信號(hào)，而VNS能有效緩解疼痛引發(fā)的多巴胺下降。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #腦科學(xué) #疼痛 #多巴胺

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Tang, Yuan, et al. “A Brainstem Pathway Underlying Vagal Modulation of Somatic Pain and Affective States.” Nature Neuroscience, June 2026, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02313-0

情境感知得分達(dá)86.5%，AR安全緩沖區(qū)讓機(jī)器人行進(jìn)路線(xiàn)更透明

針對(duì)機(jī)器人決策過(guò)程不透明易導(dǎo)致人機(jī)協(xié)作安全隱患的問(wèn)題，Sonia Chacko與Vikram Kapila等研究人員（紐約大學(xué)坦頓工程學(xué)院和鮑靈格林州立大學(xué)）開(kāi)發(fā)出一種輕量級(jí)智能手機(jī)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，顯著提升了人類(lèi)對(duì)機(jī)器人行進(jìn)意圖的預(yù)測(cè)能力。

? AR 界面截圖。綠點(diǎn)代表預(yù)計(jì)導(dǎo)航路徑，帶有紫色箭頭的藍(lán)色定位圖釘表示目標(biāo)姿態(tài)。Credit: NYU Tandon School of Engineering

研究團(tuán)隊(duì)使用Unity3D和Google ARCore技術(shù)開(kāi)發(fā)了一款移動(dòng)應(yīng)用程序。該系統(tǒng)通過(guò)掃描參考標(biāo)記，直接在普通手機(jī)屏幕的現(xiàn)實(shí)畫(huà)面上疊加機(jī)器人的虛擬目標(biāo)點(diǎn)、綠色的規(guī)劃路徑，以及帶有零點(diǎn)五米黃色避撞緩沖區(qū)的數(shù)字孿生模型。在測(cè)試中，五十八名不同背景的參與者觀看了機(jī)器人導(dǎo)航場(chǎng)景，并接受了情境意識(shí)全球評(píng)估技術(shù)（SAGAT，一種通過(guò)在特定時(shí)間點(diǎn)提問(wèn)來(lái)測(cè)量用戶(hù)感知、理解和預(yù)測(cè)能力的框架）的評(píng)估。結(jié)果顯示，參與者在各層級(jí)任務(wù)中的平均情境感知得分高達(dá)百分之八十六點(diǎn)五，尤其在識(shí)別障礙物和規(guī)劃避讓區(qū)上表現(xiàn)優(yōu)異。此外，超過(guò)百分之九十六點(diǎn)六的參與者表示該界面顯著提升了預(yù)測(cè)機(jī)器人行為的信心。研究發(fā)表在 Empathic Computing 上。

#認(rèn)知科學(xué) #機(jī)器人及其進(jìn)展 #增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) #人機(jī)交互 #情境感知

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Chacko, Sonia, and Vikram Kapila. “Making Robots Understandable: Augmented Reality for Enhancing Situational Awareness in Human–Robot Co-Located Environments.” Empathic Computing, vol. 2, no. 1, Jan. 2026, pp. 202522–202522. www.sciexplor.com, https://doi.org/10.70401/ec.2026.0016

機(jī)器人玩伴需兼顧“人情味”與游戲規(guī)則

人形社交機(jī)器人作為玩伴時(shí)，其行為表現(xiàn)的合理性是影響玩家體驗(yàn)的關(guān)鍵。挪威科技大學(xué)吉約維克設(shè)計(jì)系的Yavuz Inal、Deepti Mishra和Suraj De團(tuán)隊(duì)通過(guò)一項(xiàng)受控實(shí)驗(yàn)，揭示了機(jī)器人作為玩伴的潛力及其設(shè)計(jì)關(guān)鍵，為未來(lái)人機(jī)互動(dòng)游戲設(shè)計(jì)提供了重要見(jiàn)解。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，讓參與者與Pepper人形社交機(jī)器人進(jìn)行了一場(chǎng)實(shí)體版的“垃圾桶籃球”游戲。為了全面評(píng)估玩家體驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)設(shè)置了兩種游戲模式：合作模式（人類(lèi)與機(jī)器人組隊(duì)）和競(jìng)技模式（人類(lèi)與機(jī)器人對(duì)抗），并交替了游戲順序（人類(lèi)先投擲或機(jī)器人先投擲），隨后通過(guò)觀察和問(wèn)卷評(píng)估了參與者的參與度、動(dòng)機(jī)、情緒反應(yīng)和體育活動(dòng)樂(lè)趣。

結(jié)果顯示，機(jī)器人如果能展現(xiàn)出對(duì)人類(lèi)有意義的行為，同時(shí)考慮到游戲模式、節(jié)奏、角色和順序，就能成為良好的玩伴。參與者在合作模式下，尤其是由人類(lèi)先開(kāi)始游戲時(shí)，游戲體驗(yàn)最佳，感受到更強(qiáng)的掌控感。然而，競(jìng)技模式也深受喜愛(ài)，它能提供刺激感和成就感，特別是當(dāng)參與者戰(zhàn)勝機(jī)器人時(shí)。值得注意的是，當(dāng)Pepper的動(dòng)作僵硬、投擲前停頓過(guò)長(zhǎng)，或過(guò)于“求勝心切”時(shí)，尤其是在競(jìng)技模式下由機(jī)器人先開(kāi)始游戲，參與者的挫敗感會(huì)顯著增加，因?yàn)樗麄兤谕麢C(jī)器人表現(xiàn)得更動(dòng)態(tài)、更像人類(lèi)。在玩家體驗(yàn)構(gòu)念評(píng)估中，“目標(biāo)與規(guī)則”、“易于控制”和“好奇心”得分最高，而“自主性”、“沉浸感”和“掌控感”得分相對(duì)較低。這項(xiàng)研究為未來(lái)機(jī)器人作為玩伴的設(shè)計(jì)提供了寶貴數(shù)據(jù)。研究發(fā)表在 Entertainment Computing 上。

#機(jī)器人及其進(jìn)展 #跨學(xué)科整合 #人機(jī)交互 #游戲體驗(yàn) #社交機(jī)器人

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Inal, Yavuz, et al. “The Effect of Cooperative and Competitive Human-Robot Interaction on Player Experience.” Entertainment Computing, vol. 57, May 2026, p. 101105. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.entcom.2026.101105

單個(gè)皮層錐體神經(jīng)元具有多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大計(jì)算能力

單個(gè)生物神經(jīng)元的計(jì)算極限在哪里？針對(duì)這一缺乏系統(tǒng)量化框架的難題，Ido Aizenbud、David Beniaguev、Noam Pnueli、Idan Segev 與 Michael London（耶路撒冷希伯來(lái)大學(xué)）開(kāi)發(fā)了 TwinProp 算法，證實(shí)單個(gè)神經(jīng)元能獨(dú)立解決原本需要多層人工網(wǎng)絡(luò)處理的復(fù)雜非線(xiàn)性任務(wù)。

研究團(tuán)隊(duì)引入了基于數(shù)字孿生的反向傳播算法 TwinProp。該方法首先利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高精度模擬大鼠第5層錐體細(xì)胞的輸入輸出關(guān)系。接著，凍結(jié)該孿生網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部參數(shù)，僅通過(guò)梯度下降算法優(yōu)化突觸的強(qiáng)度與樹(shù)突位置，最后將優(yōu)化參數(shù)映射回生物物理模型。測(cè)試表明，單個(gè) L5PC 在圖像和聲音分類(lèi)任務(wù)中分別達(dá)到了約百分之八十和百分之七十一的準(zhǔn)確率，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的泄漏積分發(fā)放模型，逼近理想解碼器的表現(xiàn)。此外，該神經(jīng)元還成功解決了異或以及十位奇偶校驗(yàn)等高維非線(xiàn)性布爾任務(wù)。機(jī)制分析顯示，任務(wù)復(fù)雜度的提升會(huì)招募樹(shù)突非線(xiàn)性機(jī)制，移除這些機(jī)制或簡(jiǎn)化樹(shù)突結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算性能下降。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #樹(shù)突計(jì)算 #神經(jīng)元計(jì)算 #數(shù)字孿生

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Aizenbud, Ido, et al. “What Can a Neuron Compute.” bioRxiv, 9 June 2026, p. 2026.06.08.730984. bioRxiv, https://doi.org/10.64898/2026.06.08.730984

AI智能體快速估算電子設(shè)備碳足跡

如何快速評(píng)估電子產(chǎn)品的環(huán)境影響？Vikram Iyer （華盛頓大學(xué)）開(kāi)發(fā)了一套人工智能系統(tǒng)，利用自主運(yùn)行的人工智能代理估算制造電子設(shè)備的碳足跡，大幅縮短了傳統(tǒng)評(píng)估所需的時(shí)間。

本研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)由多模態(tài)多智能體協(xié)同運(yùn)行的系統(tǒng)。其中一個(gè)代理扮演分析師，設(shè)定評(píng)估范圍并審核結(jié)果；另一個(gè)代理扮演工程師，通過(guò)抓取互聯(lián)網(wǎng)、聯(lián)邦通信委員會(huì)（FCC）數(shù)據(jù)庫(kù)以及 iFixit 社區(qū)等渠道的公開(kāi)信息，提取設(shè)備內(nèi)部的芯片及部件數(shù)據(jù)。兩個(gè)代理以循環(huán)方式工作，并將收集到的信息與生命周期評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)匹配以估算碳排放。此外，團(tuán)隊(duì)還引入了最近鄰方法，通過(guò)將規(guī)格相似材料或產(chǎn)品的已知數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，來(lái)填補(bǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中缺失材料的空白。結(jié)果顯示，該系統(tǒng)將專(zhuān)家原本需要數(shù)周至數(shù)月的數(shù)據(jù)收集工作縮短至約 1 分鐘，平均誤差率在 5% 至 19% 之間，與專(zhuān)家評(píng)估精度相近。在估算缺失排放因子時(shí)，該方法的誤差僅為 23%，遠(yuǎn)優(yōu)于人類(lèi)專(zhuān)家的 143%。同時(shí)，該系統(tǒng)選用低功耗的小型模型，單次估算能耗與沖茶相當(dāng)。研究發(fā)表在 Nature Electronics 上。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #自動(dòng)化科研 #生命周期評(píng)估 #碳足跡 #人工智能代理

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Zhang, Zhihan, et al. “Sustainability Assessment Using Multimodal Artificial Intelligence Agents.” Nature Electronics, June 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-026-01653-w

香港大學(xué)研發(fā)出能在接近絕對(duì)零度運(yùn)行的類(lèi)腦芯片

量子計(jì)算機(jī)控制器的散熱和功耗極大地限制了量子系統(tǒng)的擴(kuò)展規(guī)模。香港大學(xué)工程學(xué)院和先進(jìn)半導(dǎo)體及集成電路中心的研究團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)出一種可在接近絕對(duì)零度下運(yùn)行的可編程神經(jīng)形態(tài)硬件平臺(tái)，為大規(guī)模量子計(jì)算的硬件集成和極寒深空探索提供了新的解決方案。

研究團(tuán)隊(duì)利用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的 碳化硅金屬氧化物半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管 開(kāi)展低溫實(shí)驗(yàn)。他們發(fā)現(xiàn)在低于2K的極低溫度下，該器件會(huì)表現(xiàn)出由 電子供體碰撞電離驅(qū)動(dòng)的 負(fù)微分電阻（negative differential resistance，指在特定電壓區(qū)間內(nèi)電流隨電壓升高反而降低的異常電學(xué)特性）。這種獨(dú)特的材料特性使得單個(gè)晶體管在低至10mK的超低溫環(huán)境下，成功模擬出生物神經(jīng)元的節(jié)能脈沖行為，且器件的開(kāi)關(guān)電流比超過(guò)10000000。通過(guò)調(diào)節(jié)柵極電壓，研究人員能夠精準(zhǔn)編程控制這些低溫脈沖神經(jīng)形態(tài)電路。由于該器件可級(jí)聯(lián)成更大的局部數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，未來(lái)可以直接放置在量子處理器旁執(zhí)行實(shí)時(shí)的量子糾錯(cuò)，從而打破布線(xiàn)瓶頸。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#其他 #計(jì)算模型與人工智能模擬 #類(lèi)腦芯片 #量子計(jì)算 #碳化硅

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Yang, Xin, et al. “Cryogenic Neuromorphic Circuits Using Gate-Controlled Negative Differential Resistance in Silicon Carbide.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Mar. 2026, p. 4351. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-70963-6

基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的“數(shù)字腦孿生”高保真重建大腦解剖與動(dòng)力學(xué)

如何在單一虛擬模型中同時(shí)還原人腦的解剖結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)活動(dòng)？Michelangelo Fabbrizzi、Lorenzo Gaetano Amato以及團(tuán)隊(duì)（意大利國(guó)家核物理研究所等機(jī)構(gòu)）開(kāi)發(fā)出一種名為FEDE的高保真“數(shù)字腦孿生”管道，成功為一名孤獨(dú)癥幼兒重建了解剖學(xué)精確且具備高度真實(shí)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)的虛擬大腦。

? 參與者大腦及其數(shù)字孿生體的纖維束成像 Credit: Lorenzo Gaetano Amato and Michelangelo Fabbrizzi,

為了克服現(xiàn)有大腦模型無(wú)法兼容高精度解剖與全腦動(dòng)力學(xué)模擬的局限，該研究利用多模態(tài)磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)了FEDE管道。該管道首先通過(guò)計(jì)算體素級(jí)髓鞘化水平，構(gòu)建了個(gè)體化的傳導(dǎo)速度矩陣，發(fā)現(xiàn)不考慮髓鞘化的傳統(tǒng)方法會(huì)將神經(jīng)信號(hào)傳輸延遲平均高估百分之二十一。接著，研究人員構(gòu)建了包含十二種組織類(lèi)型的頭部有限元模型，并糾正了傳統(tǒng)方法對(duì)近電極皮質(zhì)信號(hào)貢獻(xiàn)的顯著高估。研究人員將該模型應(yīng)用于一名兩歲多患有孤獨(dú)癥的幼兒。通過(guò)優(yōu)化突觸時(shí)間尺度等生物物理參數(shù)，該數(shù)字孿生體高精度復(fù)制了患者的靜息態(tài)腦電圖（EEG）特征。其模擬與實(shí)驗(yàn)的功率譜密度相關(guān)性達(dá)到零點(diǎn)九二，功能連接相關(guān)性達(dá)到零點(diǎn)八零。該模型不僅準(zhǔn)確還原了大腦信號(hào)，還成功檢測(cè)出與孤獨(dú)癥病理生理學(xué)一致的患者特異性突觸傳遞異常。研究發(fā)表在 PLOS Digital Health 上。

#疾病與健康 #大腦信號(hào)解析 #數(shù)字腦孿生 #孤獨(dú)癥 #有限元分析

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Fabbrizzi, Michelangelo, et al. “A Digital Twin Approach for Simultaneous Reconstruction of Brain Anatomy and Dynamics from Neural Data.” PLOS Digital Health, vol. 5, no. 6, June 2026, p. e0001445. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001445

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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研究院還建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項(xiàng)目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。