追問daily | 習慣形成并非漸進，而是瞬間發生；霧霾不僅傷肺更傷腦；從呼吸信號中翻譯出睡眠腦電波

█ 腦科學動態

Nature：不足200個基本模塊拼出果蠅大腦本能行為

Nature：耶魯大學發現器官能主動塑造自身神經系統

Nature：意想不到的染色體相互作用會加劇侵襲性癌癥

操縱海馬dCA1腦區，成功改變小鼠自私或慷慨的行為選擇

空腹使人對食物的味覺想象更生動

社交圈和經濟狀況如何決定你的胃腸健康

經強化訓練后大腦可實現真正的多任務處理

霧霾不僅傷肺更傷腦：17年追蹤發現PM2.5選擇性損害語義記憶

圍產期睡眠不足預示孕婦焦慮與強迫觀念增加

習慣形成并非漸進而是瞬間發生

告別“笛卡爾劇場”：感覺運動循環才是行為的真因

█ AI行業動態

癌癥之王迎來克星？新型靶向療法顯著延長晚期胰腺癌生存期

OpenAI整合Codex與ChatGPT，推動從“聊天”到“執行”的變革

當大腦植入物會“自學”：神經外科醫生必須回答的五個倫理拷問

16GB顯存玩轉圖文音視頻：谷歌發布開源“全能小鋼炮”Gemma 4 12B

█ AI驅動科學

從呼吸信號中翻譯出睡眠腦電波

腦機接口能用多久？首個二十年臨床回顧給出樂觀答案

AI教練BioCoach實現實時生物力學糾錯

MIT聯合IBM推出百萬級圖表理解數據集ChartNet

阿貢實驗室繪就大模型賦能電池研究路線圖

AI玩具在幼兒社交與角色扮演中表現不佳

首個基于自演化多智能體的臨床決策支持框架VIBEMed

借助無線磁電刺激，NPCbots實現截癱動物神經再生與功能恢復

腦科學動態

Nature：不足200個基本模塊拼出果蠅大腦本能行為

如何簡化分子、細胞與行為學之間的復雜聯系？Najia A. Elkahlah、E. Josephine Clowney及其團隊（密歇根大學）通過對果蠅腦發育的研究，發現原本復雜的數千種神經元可被簡化歸類為不足200種基本圖景，并揭示了其背后的基因調控層級，有望大幅降低未來哺乳動物大腦研究的復雜性。

? 密歇根大學牽頭的一項研究項目有望簡化分子生物學、細胞生物學和行為學之間的聯系。這項研究源于對雄性果蠅（左）和雌性果蠅（右）大腦發育差異的探索。圖中比例尺為 50 微米，約等于人類頭發的直徑。Credit: Nature (2026).

研究團隊以黑腹果蠅為對象，開發出一種將行為調節神經元嵌入其神經譜系的示蹤方法。通過在蛹期關鍵階段進行單細胞RNA測序并分析轉錄因子，研究人員發現，果蠅大腦負責本能行為的腦區雖有超過8000種神經元，但主要能劃分為不足200個基本圖景（ground plans），即由共同祖先細胞分裂而來的半譜系結構群。研究表明，神經元特征受兩組基因的層級調控：第一組基因協調基本圖景的粗略特征，決定神經元的大致形狀；第二組基因則根據神經元的誕生順序，微調其精細形態和回路連接性。例如，在感知味道并阻止行為的基本圖景下，精細基因調控出兩個不同亞型回路：一個負責因難吃而停止進食，另一個負責因不悅信息素而停止交配。由于這些基因在哺乳動物中存在同源基因，這一簡化框架為未來人類等哺乳動物的腦功能與決策機制研究提供了重要啟示。研究發表在 Nature 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #發育生物學 #基因調控 #果蠅

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Elkahlah, Najia A., et al. “Transcription Factor Codes Patterning Neuronal Groundplans of the Cerebrum.” Nature, May 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10526-3

Nature：耶魯大學發現器官能主動塑造自身神經系統

身體器官不僅是被動的指令接受者，更能主動構建自身的微型神經系統。I-Uen Yvonne Hsu、Le Zhang和Rui B. Chang等（耶魯大學醫學院）在研究中揭示了不同器官如何塑造器官固有神經系統（organ intrinsic nervous systems），闡明了這些微型系統在發育早期自主構建并與大腦進行雙向溝通的機制。

? 小鼠胚胎經神經（綠色）和器官固有神經元標記物（紅色）染色。Credit: I-Uen “Yvonne” Hsu

研究團隊通過整合譜系追蹤、高分辨率三維成像、單細胞核糖核酸測序和基因干擾技術，系統分析了小鼠多個器官的神經系統發育。研究表明，這些系統的多樣性源于雙重邏輯。首先，胚胎早期神經嵴細胞（neural crest cells，一種具有多向分化潛能的胚胎細胞群）的遷移路徑決定了神經元的空間分布，如腸道神經元廣泛分布，而心肺神經元緊密聚集。其次，器官局部環境信號決定了神經元的分子特征。實驗發現，心臟組織可以對腸道神經元進行重編程，使其行為更像心臟神經元，這一過程主要由細胞外基質介導。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #器官固有神經系統 #細胞重編程 #發育生物學

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Hsu, I.-Uen Yvonne, et al. “Lineage and Organ Signals Sequentially Build Organ Intrinsic Nervous Systems.” Nature, May 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10490-y

Nature：意想不到的染色體相互作用會加劇侵襲性癌癥

如何解釋侵襲性癌癥的無限生長？Ragini Bhargava、Yael Nechemia-Arbely和Roderick J. O’Sullivan（匹茲堡大學醫學院及希爾曼癌癥中心）合作發現，一類高侵襲性癌癥通過讓原本不應接觸的染色體著絲粒與端粒區域發生非正常重組來維持端粒完整性。這揭示了腫瘤存活的新標志。

? 來自 U2OS 細胞（一種利用端粒替代延長（ALT）途徑維持端粒的骨肉瘤細胞系）中期染色體的一個子集。染色體（藍色）使用 DAPI 染色，我們進行了熒光原位雜交（FISH）以將端粒標記為綠色，將著絲粒標記為粉色。星號表示端粒處含有著絲粒序列的染色體。Credit: Ragini Bhargava and O'Sullivan Laboratory and Nechemia-Arbel Laboratory

研究團隊聚焦于占癌癥總數百分之五至百分之十的端粒替代延長（alternative lengthening of telomeres，一種不依賴端粒酶維持端粒的特殊機制，簡稱ALT）陽性腫瘤。通過熒光原位雜交（FISH）和靶向甲基化長讀段測序（DiMeLo-seq）等技術，團隊發現在ALT陽性腫瘤細胞中，通常位于染色體中央的著絲粒DNA被錯誤地插入到了染色體末端的端粒附近。對五十八例兒童神經母細胞瘤臨床樣本的分析證實，ALT陽性腫瘤中的這種嵌合序列水平比陰性腫瘤高出約三倍。研究還表明，這種異常重組依賴于染色質調節因子ATRX的缺失，而干擾該機制會導致端粒不穩定并降低ALT活性。該特征不僅是這類癌癥的核心標志，也為早期診斷和監測提供了潛在的生物標志物。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #其他 #癌癥生物學 #染色體變異 #端粒

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Bhargava, Ragini, et al. “Centromeric Footprints Preserve Telomere Integrity in ALT Cancers.” Nature, June 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10598-1

操縱海馬dCA1腦區，成功改變小鼠自私或慷慨的行為選擇

動物如何通過觀察同伴學習互助行為？Filippo La Greca、Elisa Zianni和Diego Scheggia等（米蘭大學、蔚藍海岸大學和意大利國家研究委員會）研究發現，小鼠能通過觀察習得親社會行為，并揭示了背側海馬體在其中的關鍵調控機制。

? 海馬神經元的特寫圖像，顯示了樹突棘——神經元之間進行通訊的微小結構。這些微觀連接會隨著經驗不斷重塑，被認為在學習、記憶和社會行為中發揮著關鍵作用。Credit: La Greca et al.

研究團隊設計了社交決策范式。觀察小鼠在隔網注視演示小鼠做出分享或自私的選擇后，自身也轉為決策者。結果顯示，經過5天觀察后，56只觀察小鼠中的44只在測試首日就表現出大于0.20的連貫偏好，其反應延遲也顯著縮短，證實它們通過觀察習得動作與獎賞的關聯。為解析大腦機制，團隊結合光纖光度測量，發現小鼠在觀察時背側CA1（dCA1）腦區的神經活動能準確預測其未來的抉擇。若通過化學或光遺傳學手段操控該區活動，可直接引導小鼠走向親社會或自私的選擇。這表明該過程依賴dCA1腦區的突觸可塑性。研究發表在 Nature Neuroscience 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #社會學習 #親社會行為 #海馬體

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La Greca, Filippo, et al. “Individual Differences in Prosocial Learning Are Represented in the Hippocampal Dorsal CA1.” Nature Neuroscience, May 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02292-2

空腹使人對食物的味覺想象更生動

空腹如何改變我們對食物的認知？Maggie Hames和Mei Peng等（奧塔哥大學）開展的研究發現，饑餓不僅激發食欲，還會讓食物在大腦中的成像更生動。該研究表明，饑餓狀態會使食物風味的心理意象變得更輕松、更快速且更具誘惑力。

研究團隊通過兩組實驗探究了代謝狀態對心理意象的影響。在第一項實驗中，約60名參與者在饑餓或飽腹狀態下，通過視覺線索嘗試在大腦中生成食物的風味（flavour，結合了嗅覺與味覺的綜合感官體驗）和質地（texture，食物在口中的物理觸感）意象。結果顯示，饑餓狀態顯著增強了風味意象的強度，使其生動度、生成速度和容易度均高于飽腹狀態。有趣的是，饑餓并未以同樣的方式增強質地意象，盡管人們普遍發現在大腦中重現食物的物理質地比重現味道更容易。在第二項實驗中，參與者重復想象食用巧克力餅干30次。雖然隨著想象次數增加，他們對想象中食物的喜愛評分逐漸下降，但這并未改變他們對實際食物樣品的真實喜好度和渴望度。研究發表在 Appetite 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #飲食行為 #心理意象

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Hames, Maggie, et al. “Assessing the Relationship between Food-Related Mental Imagery and Appetite.” Appetite, vol. 224, Sept. 2026, p. 108592. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.appet.2026.108592

社交圈和經濟狀況如何決定你的胃腸健康

胃腸健康僅由生理決定嗎？Reuben K. Wong 和 Agata Mulak 等人（弗羅茨瓦夫醫科大學等）研究指出，腸腦相互作用障礙不僅受生物學影響，更深受文化、壓力和社交等社會文化因子的共同塑造。

? 影響 DGBI 患者癥狀表現、報告和醫療保健利用的社會文化因素。Credit: Gastroenterology (2026).

該研究作為羅馬五期（Rome V）標準更新的一部分，系統探討了非醫學因素對腸道健康的影響。研究指出，慢性壓力會擾亂腸腦軸，增加內臟高敏感性并改變腸道菌群，從而加劇腸易激綜合征等疾病癥狀。此外，社會文化因素顯著改變了患者的就醫行為。在某些將胃腸疾病視為禁忌的文化中，患者常因病恥感延誤治療。語言差異同樣會干擾癥狀的主觀報告，不同語言中缺乏對疼痛和不適的精確詞匯，極易導致醫患溝通障礙。羅馬基金會全球流行病學研究（Rome Foundation Global Epidemiology Study）數據顯示，網絡調查與面對面訪談得出的患病率存在近一倍的偏差，且癥狀流行率與人均GDP呈顯著負相關。研究強調，未來的診療需結合生物心理社會模型，通過改善溝通、減壓及飲食進行整體干預。研究發表在 Gastroenterology 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #腸腦軸 #社會文化因素 #腸腦相互作用障礙

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Wong, Reuben K., et al. “Sociocultural Aspects of the Pathophysiology, Clinical Presentation, and Management of Disorders of Gut–Brain Interaction.” Gastroenterology, vol. 170, no. 6, May 2026, pp. 1190–204. www.gastrojournal.org, https://doi.org/10.1053/j.gastro.2026.02.006

經強化訓練后大腦可實現真正的多任務處理

人類真的能一心二用嗎？Patrick H. Cox、Clara A. Scholl、Marissa Laws、Xiong Jiang和Maximilian Riesenhuber等研究人員（喬治城大學醫學中心與利哈伊大學）通過縱向訓練研究發現，通過系統性強化訓練，大腦能夠重塑自身神經網絡以實現任務自動化，從而實現真正的多任務處理。

研究團隊讓參與者在5至10周內利用手機應用進行超過30,000次汽車圖像分類訓練。他們使用功能磁共振成像和腦電圖測量訓練前后的腦部變化。結果顯示，在初學階段，任務激活了前額葉皮層。然而，經過長期訓練，分類任務的處理區域轉移到了顳葉皮層。分類信息得以繞過前額葉皮層直接連接至運動輸出腦區。這一變化釋放了前額葉皮層的空間，使其能夠同時處理其他任務，從而實現了真正的多任務處理。該發現不僅挑戰了人類無法多任務處理的傳統觀點，也對理解強迫行為和優化人工智能持續學習能力提供了啟示。研究發表在 Journal of Cognitive Neuroscience 上。

#認知科學 #神經機制與腦功能解析 #多任務處理 #大腦重塑 #前額葉皮層

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Cox, Patrick H., et al. Extensive Experience Remodels Neural Task Circuitry to Increase Automaticity of Categorization | JOV | ARVO Journals. jov.arvojournals.org, https://jov.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2809326. Accessed 5 June 2026

霧霾不僅傷肺更傷腦：17年追蹤發現PM2.5選擇性損害語義記憶

長期空氣污染如何影響特定大腦功能？Stacey E. Alexeeff等（加州大學戴維斯分校健康中心與凱撒醫療集團）對此展開研究，發現長期暴露于細顆粒物（PM2.5）會顯著損害老年人的語義記憶，為通過公共政策預防癡呆癥提供了新證據。

? 2000 年至 2016 年加利福尼亞州 17 年平均長期暴露于直徑 2.5 微米細顆粒物（PM2.5）的分布情況。Credit: Alzheimer's & Dementia: Behavior & Socioeconomics of Aging (2026).

研究數據來自非裔美國人健康老齡化研究（STAR）項目中740名53至94歲成年人的數據。研究人員通過估算受試者居住地址的每日細顆粒物（PM2.5）水平，計算出其17年的長期平均暴露量。研究評估了三種認知能力，結果顯示，17年長期PM2.5暴露水平較高的人群，其語義記憶測試得分明顯較低。PM2.5暴露量每增加5微克每立方米，語義記憶便下降0.61個標準差，這一損害程度甚至超過了正常衰老10年所帶來的影響。即使在調整了年齡、教育和收入等因素后，這種關聯依然顯著。然而，研究未發現污染對執行功能和言語情景記憶產生顯著影響。研究發表在 Alzheimer's & Dementia: Behavior & Socioeconomics of Aging 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #認知科學 #空氣污染 #語義記憶

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Alexeeff, Stacey E., et al. “Particulate Air Pollution and Domain-Specific Cognition among Black Adults.” Alzheimer’s & Dementia: Behavior & Socioeconomics of Aging, vol. 2, no. 2, 2026, p. e70074. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/bsa3.70074

圍產期睡眠不足預示孕婦焦慮與強迫觀念增加

圍產期焦慮和強迫癥狀影響著大約15%的孕產婦，但其預測因素此前較少受到學術界關注。Rebecca C. Cox和Mary Kimmel等研究人員（圣路易斯華盛頓大學）對此展開了長期追蹤研究，揭示了圍產期睡眠不足對焦慮和強迫觀念產生的縱向預測作用，并探討了應對能力在其中的調節機制。

? Credit: SLEEP (2026).

這項縱向研究招募了231名女性，在她們懷孕早期、懷孕晚期、產后6周及產后6個月進行多階段追蹤。研究結果顯示，較短的睡眠時間可以顯著預測后續圍產期焦慮和強迫觀念（obsessive beliefs，過度擔憂有害事件發生或過度追求完美的認知偏差）的增加。在面對失眠癥狀時，個體的應對能力起到了關鍵緩沖作用。應對能力較弱的母親在睡眠不足時焦慮癥狀更為嚴重。相比之下，焦慮和強迫癥狀并不能反向預測隨后的睡眠減少，表明睡眠惡化在時間順序上先于焦慮相關癥狀出現。因此，優先保障母親的睡眠時間，可能成為預防和干預圍產期心理健康問題的有效靶點。研究發表在 Sleep 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #圍產期焦慮 #睡眠障礙 #強迫癥狀

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Cox, Rebecca C., et al. “Subjective Sleep Disruption, Coping, and Anxiety and Related Symptoms in the Perinatal Period: Findings from a Longitudinal Study.” Sleep, Apr. 2026, p. zsag089. Silverchair, https://doi.org/10.1093/sleep/zsag089

習慣形成并非漸進而是瞬間發生

習慣如何形成？學界長期認為是漸進過程。Sharlen Moore、Kishore V. Kuchibhotla等（約翰·霍普金斯大學）開展研究，通過全新行為測試與數學模型，首次證實習慣性行為的轉變是瞬間發生的，并揭示了控制這一轉變的大腦機制。

? 自我限制會降低對白開水的尋求獎勵行為，且不影響辨別學習能力。Credit: Nature Communications (2026).

研究團隊設計了一種更貼近日常動機的自我限制實驗方法，并利用聽覺辨別任務訓練小鼠。結合隱馬爾可夫廣義線性模型分析單試次數據，團隊發現小鼠在習慣形成前，會在高度參與和不參與狀態間頻繁波動。然而，在某個特定時刻，這種波動在短短3個試次內突然停止，小鼠瞬間轉入持續自動執行的習慣狀態。通過雙位點光纖光度測定記錄發現，伴隨這一行為突變，背外側紋狀體的神經動力學發生劇變，信號從結果驅動迅速轉為刺激驅動。這表明習慣并非由突觸漸進改變積累而成，而是通過大腦開關迅速啟動了已有的習慣回路。研究發表在 Nature Communications 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #習慣形成 #行為決策

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Moore, Sharlen, et al. “Revealing Abrupt Transitions from Goal-Directed to Habitual Behavior.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Mar. 2026, p. 4751. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-71048-0

告別“笛卡爾劇場”：感覺運動循環才是行為的真因

大腦究竟如何做出決策？Thomas W. James（印第安納大學心理與腦科學系）對此提出挑戰，指出大腦中并不存在一個獨立的物理決策過程，所謂的決策實際上是身體、大腦與環境之間感覺運動循環互動產生的行動選擇。

該研究在理論層面挑戰了傳統的三明治模型（sandwich model，將決策視為感知與行動之間線性因果階段的理論）。研究指出，雖然感知和行動在大腦中均有明確對應的感覺和運動機制，但在兩者之間卻找不到任何獨立的神經決策過程。為了解釋這一現象，研究引入了物理主義框架并進行類比：決策就像質心（center of mass，一個能夠描述物體狀態但本身無法產生物理作用力的數學抽象概念），它只是對復雜物理行為的抽象概括。如果假設大腦存在一個高級中央控制器，就會陷入笛卡爾劇場（Cartesian Theater，大腦中存在一個微型小人來監控和調節一切的邏輯謬誤），導致無限循環。通過機器人‘沿墻行進’的機制類比，研究證明無需內置決策系統，僅靠簡單的感覺運動反饋即可產生看似有目的的決策行為。因此，決策本質上是感覺運動過程結合引發的行動選擇。研究提出，未來應在更具生態性的環境中研究主動感知。研究發表在 Journal of Cognitive Neuroscience 上。

#認知科學 #神經機制與腦功能解析 #具身認知 #感覺運動機制 #決策理論

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James, Thomas W. “Sensorimotor Mechanisms of Decisions and Actions.” Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 38, no. 6, June 2026, pp. 1089–100. Silverchair, https://doi.org/10.1162/JOCN.a.2484

AI 行業動態

癌癥之王迎來克星？新型靶向療法顯著延長晚期胰腺癌生存期

在近期舉辦的美國臨床腫瘤學會年會上，一項針對胰腺癌的新型療法引起廣泛關注。由RevMed公司研發的靶向藥物Daraxonrasib，針對胰腺癌等RAS驅動型癌癥展現出顯著療效。該藥采用獨特的分子膠水技術，利用三元復合物抑制機制發揮作用。藥物進入細胞后與CypA蛋白結合，進而精準鎖死處于活性狀態的致癌RAS蛋白，阻斷腫瘤生長信號。

臨床試驗數據顯示，在晚期胰腺癌患者的3期試驗中，接受Daraxonrasib治療的患者中位總生存期達13.2個月，較傳統化療的6.7個月延長了近一倍。研究人員指出，該療法顯著降低了患者的死亡風險，且其不良反應多為輕度，患者的生活質量明顯優于傳統化療組。目前，該療法已獲得美國食品藥物監督管理局的優先審評憑證。這一進展為攻克此類難治性腫瘤帶來了新希望。

#胰腺癌治療 #分子膠水 #Daraxonrasib #抗癌新藥 #RevMed

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https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2605555

OpenAI整合Codex與ChatGPT，推動從“聊天”到“執行”的變革

在近期發布會上，OpenAI宣布其Codex應用將在數周內并入ChatGPT，標志著其產品路線從對話轉向智能體。研究人員指出，Codex周活用戶已超500萬，非程序員群體的快速增長和企業營收的強勁表現，推動了這一整合。未來，ChatGPT將作為入口，結合Codex的執行力與網絡瀏覽器，打造統一的智能體平臺。同時，Codex還新增了標記注解和網頁生成等實用工具。

此舉在很大程度上源于與Anthropic公司Claude Code的競爭。盡管對手在代碼質量上表現突出，但Codex憑價格優勢與更少的使用限制迅速破圈。為提升競爭力，OpenAI在后續模型中更注重效率，其產品負責人Alexander Embiricos指出，新模型配合Codex使用能大幅降低Token消耗，僅需三分之一的代幣即可達成同等產出。隨著各大廠商紛紛布局，AI競爭正加速從對話向工作流場景落地演進。

#OpenAI #ChatGPT #Codex #智能體 #AI工作流

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https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/

當大腦植入物會“自學”：神經外科醫生必須回答的五個倫理拷問

隨著具備自主學習與自適應調控能力的腦機接口和深部腦刺激設備進入臨床，神經外科醫生正面臨前所未有的倫理挑戰。近日，來自澳大利亞麥考瑞大學、美國布法羅門診神經外科中心等機構的研究人員Amin Tavallaii、Antonio Di Ieva和Aimee DeGaetano在NeuroNews International 刊發評述，并基于2026年世界計算神經外科大會上正式發布的《悉尼宣言》（Declaration of Sydney），提出了植入此類設備前必須回答的五個問題。該宣言特別關注腦機接口與神經增強技術的治理，指出設備正從固定參數的刺激器演變為“硬件+算法+數據”的復合系統，算法更新、數據歸屬和長期責任已成為臨床一線無法回避的現實。

《悉尼宣言》框架下，專家們凝練出五大倫理追問：算法設計者與后續更新責任方是誰？患者簽署的知情同意能否覆蓋一個持續學習的系統？若企業被收購或產品停產，患者的長期支持由誰保障？治療與增強的模糊界限由誰界定？以及當算法出現靜默失效或性能緩慢漂移時，醫生如何擔責？文章特別引入“關聯自主權（Relational Agency，指人的決策受算法、環境等多重因素動態影響下的自主能力）”概念，強調患者自主權不再是孤立決策。神經數據治理也成為焦點——未來設備記錄的意圖、情緒甚至語言信息一旦上云，其所有權與隱私保護將面臨嚴峻挑戰。《悉尼宣言》并非要放緩創新，而是標志著腦機接口從“技術驗證時代”邁入“社會應用時代”，未來的監管必將覆蓋算法透明度、數據治理和長期患者保障體系。

#腦機接口 #神經倫理 #自適應植入設備 #悉尼宣言 #算法責任

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https://neuronewsinternational.com/ai-enabled-neural-devices-declaration-of-sydney/

16GB顯存玩轉圖文音視頻：谷歌發布開源“全能小鋼炮”Gemma 4 12B

谷歌近日發布Gemma 4系列全新開源模型——Gemma 4 12B，這是一款參數規模為120億的密集模型，采用Apache 2.0許可協議，專為在筆記本級別硬件上本地運行而設計。其最大創新在于采用名為“Unified”的無編碼器架構（Encoder-free Architecture，即無需獨立的視覺或音頻編碼器預處理輸入數據），讓文字、圖片、音頻和視頻四種模態的信息直接進入同一個變換器主干網絡進行處理。傳統多模態模型通常需要專門的視覺編碼器和音頻編碼器對輸入進行預處理，而Gemma 4 12B直接處理原始像素塊和聲波幀，此舉顯著降低了顯存占用和推理延遲。該模型支持16GB顯存運行，4-bit量化后僅需8GB，具備256K Token的上下文窗口，覆蓋140多種語言，并內置思維鏈推理模式和原生函數調用。在性能方面，其MMLU Pro得分為77.2%，AIME 2026（美國邀請數學考試2026，評估數學推理能力）達77.5%，接近自家260億參數的混合專家模型，但內存占用不足后者一半。

谷歌此舉旨在補齊Gemma 4系列中“筆記本級別本地部署”的空白。此前該系列已有面向手機端的E2B、邊緣設備的E4B、260億參數的MoE版本和310億參數的密集版本（Dense版本，指所有參數在每次計算中都被激活的傳統大模型）。Gemma 4 12B成為首個中等體量且原生支持音頻輸入的語言模型，既具備接近大模型的智力水平，又能在普通筆記本上流暢運行。實際應用中，該模型可通過谷歌新推出的macOS桌面應用AI Edge Gallery在蘋果芯片（Apple Silicon）上離線運行，并支持語音交互。開發者還可通過litert-lm serve工具啟動本地API服務器，方便集成到各類編程助手中。目前主流推理框架如vLLM、MLX、llama.cpp和Ollama等均已支持該模型。需要注意的是，該模型存在音頻最長30秒、視頻最長60秒的長度限制，且無編碼器架構的音頻識別質量尚未經過獨立評測充分驗證。盡管如此，對于希望在本地運行多模態AI的開發者而言，Gemma 4 12B憑借其體積、全模態能力與寬松授權的組合，成為了一個極具實用價值的選擇。整個Gemma 4系列迄今累計下載量已達1.5億次。

#Gemma4 #開源多模態模型 #本地AI #無編碼器架構 #谷歌

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AI 驅動科學

借助無線磁電刺激，NPCbots實現截癱動物神經再生與功能恢復

脊髓損傷后神經纖維極難自然再生，而傳統電刺激療法又面臨植入電極可能對敏感組織造成物理損傷的局限。為此，Hao Ye、Salvador Pané以及Stephan C. F. Neuhauss、Jingjing Zang等（蘇黎世聯邦理工學院和蘇黎世大學）組成的研究團隊，開發出一種結合干細胞與磁電納米顆粒的生物混合微型機器人（NPCbots），成功在斑馬魚和小鼠模型中實現了非侵入式的脊髓損傷精準修復。

? 開始時和三天后：頂部圖像顯示斑馬魚未受傷的脊髓；中間圖像顯示受傷的脊髓；底部圖像說明神經細胞如何在微型機器人的幫助下生長。Credit:ETH Zurich

研究人員利用誘導多能干細胞分化出神經祖細胞（neural progenitor cells，具有分化為神經系統細胞潛能的細胞），并將其與雙層結構的磁電納米顆粒結合，在芯片實驗室系統中快速制備出微型機器人。在實驗中，團隊將這些機器人精準注射到脊髓損傷的斑馬魚體內，并通過在體外施加交變磁場進行無線電刺激。結果顯示，僅需三天時間，斑馬魚便恢復了近乎正常的游泳和探索能力。在通常無法再生的完全脊髓斷裂小鼠模型中，經過二十八天的治療，損傷部位的神經細胞重新建立了連接，小鼠的步幅和步態協調性等行為學指標得到顯著改善。這種技術通過無線磁場穿透組織，無需植入電極和電纜即可實施高精度刺激，大大減少了對敏感脊髓的微創損傷，并在完成任務后自動溶解。研究發表在 Nature Materials 上。

#疾病與健康 #神經調控 #脊髓損傷 #機器人及其進展

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Ye, Hao, et al. “Magnetoelectric Microrobots for Spinal Cord Injury Regeneration.” Nature Materials, June 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41563-026-02625-3

從呼吸信號中翻譯出睡眠腦電波

傳統的睡眠腦電監測因佩戴繁瑣易干擾自然睡眠，難以獲取真實的睡眠狀態數據。Kaiwen Zha、Chao Li、Dina Katabi等（麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室、布里格姆婦女醫院）開發了一種全新的跨生理域翻譯框架，成功僅憑睡眠中的呼吸信號高保真地還原出整晚的腦電波活動。

該團隊提出生理即語言的設想，設計出一種非對稱生成模型。模型輸入端保留完整的連續呼吸波形，輸出端則通過向量量化變分自編碼器將高維腦電圖時頻譜圖轉化為離散的腦電詞匯表。隨后，利用基于自注意力機制的掩碼生成模型根據呼吸上下文預測并生成腦電詞匯。研究人員在包含28394名受試者、超3萬個夜晚的數據集上驗證了該模型。結果表明，重構腦電頻譜圖的平均絕對誤差僅為7%，信噪比達14分貝。生成的腦電圖在年齡評估（誤差5.0歲）、性別檢測（曲線下面積0.81）和睡眠分期（準確率0.84）等任務中，表現高度逼近真實腦電圖。此外，該技術還支持通過無線射頻（radio frequency，利用電磁波反射進行無接觸感知的技術）傳感器捕捉的呼吸信號來重建腦電波，誤差僅為8%。

#疾病與健康 #大腦信號解析 #睡眠監測 #跨生理域翻譯 #無接觸感知

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Zha, Kaiwen, et al. Physiology as Language: Translating Respiration to Sleep EEG. Version 1, 2026. Semantic Scholar, https://doi.org/10.48550/ARXIV.2602.00526

腦機接口能用多久？首個二十年臨床回顧給出樂觀答案

植入腦部的電極能穩定工作多久？Nick V. Hahn、Elias Stein和Francis R. Willett等研究者（斯坦福大學及布朗大學等組成的BrainGate聯盟）分析了二十年的臨床數據，系統證實了植入式腦機接口在人腦中的長期穩定性。

研究團隊分析了14名參與者的2319次記錄會話和20個植入式微電極陣列的數據。結果顯示，陣列產率（array yield，即能成功捕捉到單個神經元脈沖信號的電極比例）表現較好：在最長7.6年、平均2.8年的記錄期內，平均有35.6%的電極保持活躍，且在整個記錄期內整體產率僅平均下降7%。為了評估腦機接口將腦電波轉化為控制指令的精準度，研究引入了解碼信噪比（decoding signal-to-noise ratio，用于衡量神經信號中運動意圖純凈度的指標）這一參數。結果表明，14個陣列中有11個全程保持了有效的運動解碼能力，部分陣列的性能甚至逼近健全人手控鼠標的水平。此外，神經調諧穩定性（neural tuning stability，指大腦運動意圖的神經放電特征在時間跨度上的恒定性）評估顯示，相關性在一個月內保持穩定，這意味著患者無需每日重新校準系統。

#意識與腦機接口 #腦機接口 #臨床試驗 #電極穩定性

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Hahn, Nick V., et al. “Long-Term Performance of Intracortical Microelectrode Arrays in 14 BrainGate Clinical Trial Participants.” medRxiv, 2 July 2025, p. 2025.07.02.25330310. medRxiv, https://doi.org/10.1101/2025.07.02.25330310

AI教練BioCoach實現實時生物力學糾錯

居家鍛煉缺乏指導易導致運動損傷。Yuyang Ji、Yixuan Shen、Shengjie Zhu、Yu Kong與Feng Liu團隊（德雷克塞爾大學與密歇根州立大學）開發了BioCoach系統原型。該系統融合生物力學與大模型，能像專業教練一樣實時個性化評估運動并提供姿勢糾正。

研究人員首先創建了QEVD-bio-fit-coach數據集，為200多個運動視頻添加了2400多條精細的生物力學注釋。BioCoach系統通過雙流信息處理視頻：一方面利用三維卷積神經網絡捕捉視覺外觀，另一方面通過姿態提取器估算三維骨骼運動學與體型，獲取關節角度等結構化數據。系統隨后通過特定運動的自由度選擇器篩選關鍵關節，并結合個人體型與運動周期建立生物力學上下文。最后，視覺-語言模型將這些數據轉化為具體的、基于生物力學的反饋，并解釋其原理。測試表明，在生物力學準確性和細節反饋指標上，BioCoach全面超越了包括麻省理工學院和英偉達聯合開發的Stream-VLM在內的眾多競爭對手，且保持了極高的實時響應速度。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #人工智能 #計算機視覺 #生物力學

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Ji, Yuyang, et al. “From 3D Pose to Prose: Biomechanics-Grounded Vision--Language Coaching.” arXiv:2603.26938, arXiv, 27 Mar. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.26938

MIT聯合IBM推出百萬級圖表理解數據集ChartNet

如何解決人工智能難以準確解讀復雜圖表的痛點？Jovana Kondic及合作者（麻省理工學院與麻省理工學院-IBM計算研究實驗室等機構）開發了包含150萬張高質圖表的多模態數據集ChartNet，成功訓練出在圖表解讀任務上超越商業巨頭的輕量級開源視覺語言模型。

? 基于代碼的圖表增強：首先，將種子圖表圖像傳遞給視覺語言模型進行圖表重建——將圖像轉換為可執行的繪圖代碼。然后，將生成的代碼傳遞給大型語言模型，并進行迭代增強以收集多樣化的輸出。

研究人員開發了一個兩步式代碼引導的數據生成流程。首先，系統將種子圖表轉換為繪圖代碼，隨后利用大語言模型進行迭代增強，合成了150萬個涵蓋24種圖表類型和6個繪圖庫的樣本。每個樣本均包含圖像、代碼、數據表及帶有思維鏈推理的問答對。為了確保質量，團隊引入過濾機制，將視覺缺陷率降至5.9%。利用該數據集訓練的開源視覺語言模型，在數據提取和圖表總結等任務中不僅表現大幅提升，甚至擊敗了規模大幾個數量級的商業對手如 GPT-4o。

#大模型技術 #大模型技術 #多模態AI #數據可視化

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Kondic, Jovana, et al. “ChartNet: A Million-Scale, High-Quality Multimodal Dataset for Robust Chart Understanding.” arXiv:2603.27064, arXiv, 14 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.27064

阿貢實驗室繪就大模型賦能電池研究路線圖

面對高性能電池設計與材料研發的挑戰，Wenhua Zuo、Huihuo Zheng、Khalil Amine和Gui-Liang Xu等（美國阿貢國家實驗室）提出了一項技術路線圖，旨在利用大語言模型構建智能自動駕駛實驗室，通過自動化加速電池技術突破。

? Credit: Joule (2025).

研究指出，大語言模型在電池領域具有巨大應用潛力。通過部署多個分工協同的Agents，可以構建起自動化科研的自動駕駛實驗室。該系統能自動執行文獻的文本挖掘、篩選材料特性數據庫、設計合成路徑，并操控機器人制備和表征材料。針對鋰離子電池等儲能器件，該模型能通過電化學數據集識別失效機制并優化運行參數。研究強調，優化該系統需要建立包含失敗實驗在內的高質量標準化共享數據集，并開發具可解釋性推理的專用模型。這一愿景有望大幅縮短電池研發周期。研究發表在 Joule 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #行為進化 #發聲交流 #冷泉港實驗室

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Zuo, Wenhua, et al. “Large Language Models for Batteries.” Joule, vol. 9, no. 8, Aug. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.joule.2025.102037

AI玩具在幼兒社交與角色扮演中表現不佳

集成大語言模型的智能玩具正快速涌入市場，但其對幼兒早期發育的影響尚不明確。JMIR特約記者 Simon Spichak 撰文探討了這一現象，指出智能AI玩具在快速普及的同時，面臨著嚴重的兒童神經發育研究空白以及監管缺失帶來的隱私風險。

預計到2025年全球將售出2200萬件AI玩具。劍橋大學開展的早期人工智能項目對此進行了系統性研究，通過觀察14名兒童及其家長與一款名為Gabbo的玩具互動來評估其影響。結果顯示，該玩具在角色扮演和社交游戲等對幼兒發育至關重要的活動中表現不佳，例如它無法在親子共同游戲時區分家長和孩子，且在孩子讓其睡覺時因機械設定而拒絕配合。研究指出，此類玩具還可能導致兒童產生認知和情感混淆，例如孩子對玩具說我愛你時，玩具僅冷冰冰地回復合規指南。此外，這些配備攝像頭和麥克風的玩具缺乏隱私防護措施，處于完全不受監管的真空地帶，甚至存在向兒童潛移默化傳遞錯誤信息的風險。研究發表在 Journal of Medical Internet Research 上。

#認知科學 #其他 #人工智能玩具 #兒童發育 #隱私安全

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Spichak, Simon. “Policymakers and Researchers Zero In On the Impact of AI Toys.” Journal of Medical Internet Research, vol. 28, no. 1, June 2026, p. e102064. www.jmir.org, https://doi.org/10.2196/102064

邁向“氛圍醫學”：首個基于自演化多智能體的臨床決策支持框架VIBEMed

如何讓醫療人工智能系統像人類醫生一樣通過臨床經驗持續自我進化？河北醫科大學第一醫院張練團隊聯合國內外多家研究機構開發了名為VIBEMed的自演化多智能體框架，成功實現了能從臨床反饋和既往失敗經驗中持續安全演進的醫療決策輔助系統。

研究人員提出的VIBEMed（多功能智能行為演化醫療框架）包含三個專業角色：臨床診斷智能體（Clinical Diagnostic Agent, CDA）用于診斷推理，治療執行智能體（Therapeutic Execution Agent, TEA）負責方案制定，以及臨床演化管理智能體（Clinical Evolution Manager Agent, CEMA）用于提取長期反饋。為克服傳統大語言模型難以動態更新的局限，該系統引入了三級自演化機制：在記憶層面將成敗經驗轉化為持久記憶；在模型層面通過監督微調和直接偏好優化進行階段性更新；在代碼層面優化邏輯。同時，系統配備架構級安全沙箱以確保患者隱私和更新可追溯。實驗表明，該框架在腫瘤治療規劃等復雜醫學推理任務中展現出卓越的性能。研究發表在 Meta-Radiology 上。

#疾病與健康 #個性化醫療 #自演化智能體 #大模型技術 #醫療AI安全

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Zhang, Qianxue, et al. “Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support.” Meta-Radiology, vol. 4, no. 2, June 2026, p. 100223. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.metrad.2026.100223

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

研究院在華山醫院、上海市精神衛生中心分別設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經科學研究院。

研究院還建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫生獎勵計劃、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。