追問daily | 現代父親的雙重壓力：既要養家糊口又要密集照料；Nature：硅谷精英的極端延壽實驗靠譜嗎？

█ 腦科學動態

Cell：胚胎期清除“僵尸”細胞可致腦室塌陷

Nature：硅谷精英的極端延壽實驗靠譜嗎？

現代父親的雙重壓力：既要養家糊口又要密集照料

間歇性禁食保護大腦免受慢性壓力損害

長時間注視某物并非因為“看不懂”，而是大腦在忙著記

胎兒生長受限或持續影響兒童早期發育

益生菌輔助療法可適度緩解老年抑郁與焦慮

人工智能通過視網膜照片預測阿爾茨海默病早期風險因素

主觀孤獨感比客觀社會隔離更易加速老年人認知衰退并縮短壽命

抑郁癥高風險兒童更難避開悲傷面孔

█ AI行業動態

SpaceX計劃全股票收購AI編程工具Cursor

█ AI驅動科學

Nature：從滅絕生物中復活抗菌肽：生成式AI開辟抗生素新戰場

成均館大學研制出新型范德華仿生突觸器件

人工智能引導聚焦超聲安全打開血腦屏障

廣義腦機接口演變的三階段：從接口、交互到智能

Science Earth操作系統實現AI原生科學能力的全球互聯與涌現

系統解析從貝葉斯到大語言模型的演進與挑戰

拓撲多模態模型Topo-Omni：統一空間原則揭示腦區多模態功能分區

腦科學動態

Cell：胚胎期清除“僵尸”細胞可致腦室塌陷

腦屏障系統在胚胎發育期的構建機制一直是不解之謎。L. Ashley Watson和Hiruy S. Meharena等人在加州大學圣地亞哥分校開展研究，發現傳統上被稱為（僵尸細胞）的衰老細胞在胚胎發育中扮演了構建腦屏障的重要生理角色。

? Credit: Cell (2026).

研究團隊利用單細胞RNA測序和遺傳譜系追蹤技術，發現血管內皮細胞、腦駐留巨噬細胞和脈絡叢上皮細胞在發育的不同階段會進入由p21蛋白質介導的衰老狀態。血管內皮細胞和巨噬細胞僅在胚胎血管重塑時短暫進入衰老狀態，以協調血管模式形成。相比之下，脈絡叢上皮細胞的衰老狀態會持續至成年期，用以維持腦脊液的產生和屏障完整性。實驗表明，這些發育性衰老細胞并不存在DNA損傷。當研究人員在胚胎期清除這些p21陽性細胞后，小鼠出現了明顯的腦血管重塑異常、出血、腦脊液分泌減少以及腦室塌陷。這表明衰老細胞通過特定的分泌表型協同工作，共同構建并維持著大腦的保護屏障。研究發表在 Cell 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #細胞衰老 #腦屏障 #腦發育

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Watson, L. Ashley, et al. “Persistent and Transient Senescent Cells Contribute to Brain-Barrier Development.” Cell, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.022

Nature：硅谷精英的極端延壽實驗靠譜嗎？

硅谷富豪興起利用極端自我實驗延壽的生物黑客浪潮，但其科學性飽受爭議。撰稿人 Chris Stokel-Walker 聯合 Nir Barzilai 等多位衰老研究專家進行評估，指出這些方法多缺乏人體臨床證據，盲目嘗試存在較大健康風險。

研究人員通過分析 Bryan Johnson 等富豪的個人抗衰方案發現，這些嘗試多基于動物實驗。例如，雷帕霉素（rapamycin，一種常用于防止器官移植排異的免疫抑制劑）雖能延長小鼠百分之二十三至百分之六十的壽命，但在人體中卻引發了皮膚感染和高血糖等副作用，迫使其最終放棄。此外，外源性酮體和年輕血漿輸注等流行手段不僅缺乏安全性證據，甚至可能增加脂肪肝風險。專家將這種富豪在自身進行無監管實驗并向公眾推廣的現象稱為影子二期臨床試驗。目前，二甲雙胍和 GLP-1 受體激動劑等雖被視為有潛力的抗衰候選藥，但遠未達到獲批用于延壽的階段。專家呼吁，在未進行個人生物標志物檢測和大規模臨床試驗前，盲目跟風這些方案本質上是在賭博。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #生物黑客 #延緩衰老 #臨床試驗

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Stokel-Walker, Chris. “Tech Titans Are Hacking Their Bodies for a Longer Life: Is There Science behind Their Methods?” Nature, vol. 654, no. 8119, June 2026, pp. 589–91. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-01884-z

現代父親的雙重壓力：既要養家糊口又要密集照料

現代社會對好父母的定義正在改變，但性別與階層如何具體影響父母的心理認同仍不明確。Patrick Ishizuka（圣路易斯華盛頓大學）通過分析長期追蹤數據，揭示了父母在面對經濟供給和密集照料雙重標準時的自我評價機制。

這項研究利用了家庭與兒童福祉未來研究的數據，樣本包含4393名母親和3324名父親。Patrick Ishizuka分析發現，密集的照料行為和全職工作能顯著預測父母雙方更積極的自我評價。這表明，照料已不僅是母親的核心職責，也成為了父親身份的關鍵。然而，傳統的經濟支柱期望并未消失，收入、房產和加班時間僅與父親的積極自我評價呈正相關。這使得現代父親面臨雙重衡量標準。此外，在相同的投入和經濟水平下，母親對自己的評價比父親更為苛刻。在社會階層方面，無論教育程度高低，密集育兒作為一種協同培養（concerted cultivation，強調通過組織結構化活動和直接互動來促進兒童發展的育兒風格）的文化理想已得到跨階層的廣泛認同，但經濟困難且不與子女同住的父親最容易出現消極自我評價。研究發表在 Social Science Research 上。

#其他 #家庭社會學 #性別角色 #育兒壓力

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Ishizuka, Patrick. “Parental Self-Evaluations by Gender and Social Class: Shared Parenting Ideals, Male Breadwinner Norms, and Mothers’ Higher Evaluation Standards.” Social Science Research, vol. 128, May 2025, p. 103156. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2025.103156

間歇性禁食保護大腦免受慢性壓力損害

長期慢性壓力易損害大腦髓鞘并誘發抑郁。為了尋找非藥物干預途徑，千葉大學法醫精神健康中心與鄭州大學第一附屬醫院的研究人員通過小鼠實驗發現，間歇性禁食可以通過重塑腸道菌群，有效逆轉壓力引起的髓鞘損傷并減輕抑郁樣行為。

? （A，B）胼胝體（CC）中 Black-Gold II（BG II）染色和 MBP 免疫熒光的代表性圖像。Credit: Ding et al. (Translational Psychiatry, 2026).

研究團隊將成年雄性小鼠暴露于14天的慢性束縛應激環境中，并將其分為自由采食和間歇性禁食兩組。結果顯示，自由采食的應激小鼠表現出明顯的抑郁樣行為，如蔗糖偏好降低；而間歇性禁食顯著改善了這些異常。通過黑金 II 染色法（Black-Gold II staining，一種用于特異性顯示腦組織中髓鞘的染色技術）和免疫熒光檢測，研究人員發現慢性壓力破壞了小鼠胼胝體、內側前額葉皮層和海馬體等腦區的髓鞘，而間歇性禁食逆轉了這種脫髓鞘損傷。通過16S rRNA測序，研究進一步證實禁食方案重塑了腸道菌群，增加了有益菌蒂蒙氏普雷沃氏菌等豐度。這表明間歇性禁食有望成為緩解壓力相關神經損傷的非藥物干預策略。研究發表在 Translational Psychiatry 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #神經機制與腦功能解析

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Ding, Xin, et al. “Intermittent Fasting Protects against Stress-Induced Depression and Demyelination via the Gut Microbiota–Brain Axis.” Translational Psychiatry, June 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41398-026-04117-z

長時間注視某物并非因為“看不懂”，而是大腦在忙著記

注視某處時間更長代表了什么？Philip Sulewski及其來自奧斯納布呂克大學、馬克斯·普朗克人類認知與腦科學研究所等機構的團隊研究發現，注視持續時間并非由視覺處理的難度決定，而是大腦正在努力將當前視覺信息編碼并轉化為新記憶的標志。

? a，實驗設計結合了腦磁圖（MEG）記錄和自然場景探索。參與者自由觀看 4080 個場景（從 NSD 數據集 13 中抽取子樣本），每個場景持續 4 秒，并持續記錄眼動數據。在隨機選擇的 25%的試驗后，參與者需要對場景進行口頭描述。b，分析流程圖顯示，MEG 信號經過源投影處理，并與注視事件進行時間鎖定分析，以捕捉自然觀看過程中的神經動態。Credit: Sulewski et al., Nature Neuroscience (2026).

研究團隊通過語義字幕任務（semantic captioning task，要求口頭描述所見場景）測試了5名參與者自由觀看4080張自然場景圖片時的反應。期間，團隊利用眼動追蹤和非侵入性神經影像技術腦磁圖（MEG）同步記錄其眼動和神經活動，累計獲取超23.5萬次注視數據。團隊還引入人工智能模型計算圖像分類難度與記憶度。結果表明，較難分類的圖像片段其注視時間反而更短，這挑戰了傳統上關于耗時代表處理困難的假設。相反，被AI預測為高記憶度以及隨后在參與者口頭描述中提及的區域，其注視時間更長。同時，腦電圖分析顯示，在長時間注視期間，額葉和海馬體等腦區的θ-γ相位振幅耦合（PAC，一種與記憶加工密切相關的神經振蕩耦合特征）顯著增強。這證實大腦停留視線是為了將信息寫入記憶。研究發表在 Nature Neuroscience 上。

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Sulewski, Philip, et al. “Fixation Duration on Natural Scenes Is Explained by Memory Encoding Not Processing Demand.” Nature Neuroscience, vol. 29, no. 6, June 2026, pp. 1488–97. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02285-1

胎兒生長受限或持續影響兒童早期發育

胎兒在子宮內發育受限有哪些長期危害？Kimberley Whitehead 與 Anna L. David 等人（倫敦大學學院及倫敦國王學院）通過多國數據研究表明，這種生長異常的影響會持續至出生后數年，多維度損害患兒的腦發育、心率調節、體格生長及早期運動和認知能力。

該研究整合了從妊娠14周至兒童6歲的多國綜合數據集。研究顯示，胎兒生長受限的患兒存在長期的代謝與發育異常。在靜息狀態下，這些患兒的心率平均比正常嬰兒每分鐘快3.2次。在接受足跟采血等痛覺測試時，患兒的心率增加幅度僅為正常對照組的52%，顯示出遲鈍的應激反應。腦部核磁共振成像掃描表明，患兒的腦白質體積顯著減少約7立方厘米，這可能是胎兒為了在能量匱乏的子宮環境中生存、限制大腦發育以節省資源的結果。最后，追蹤體重軌跡發現，兒童體重每低于群體平均值100克，其在1至2歲時的運動發育得分就降低0.4分。研究發表在 Scientific Reports 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #胎兒生長受限 #發育遲緩 #兒科學

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Gelegen, Cigdem, et al. “Metabolic Expenditure, Neurodevelopment, and Weight Gain into Early Childhood after Fetal Growth Restriction.” Scientific Reports, vol. 16, no. 1, June 2026, p. 17841. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-026-53713-y

益生菌輔助療法可適度緩解老年抑郁與焦慮

老年抑郁癥的臨床管理面臨諸多挑戰，亟需安全、經濟的輔助手段。Preeti Sinha、Prasun Chatterjee、Abhinaba Ghosh和Saibal Das等研究人員（印度醫學研究理事會-國家細菌感染研究所、加爾各答塔塔醫療中心等）通過一項初步臨床研究，探討了將益生菌作為標準療法的輔助手段，在緩解老年中度抑郁及焦慮癥狀方面的可行性與實際效果。

這項隨機雙盲對照試驗共納入58名60歲及以上、患有中度單相抑郁癥的印度老年人。參與者被隨機分配每日接受益生菌（包含瑞士乳桿菌和長雙歧桿菌）或安慰劑治療12周，同時維持標準抗抑郁藥物治療，并接受12周的隨訪。結果顯示，在24周的評估期內，兩組患者的整體癥狀均明顯好轉。相比于安慰劑組，益生菌組在蒙哥馬利-奧斯伯格抑郁評定量表（MADRS）和焦慮自評量表（GAD-7）上表現出輕微但顯著的整體癥狀改善。此外，益生菌組患者的血清腦源性神經營養因子（BDNF）水平以及糞便中補充菌株的豐度也顯著升高。然而，益生菌并未在生活質量方面帶來超越安慰劑組的額外收益，且試驗在24周內伴隨超過50%的高流失率。研究發表在 Journal of the American Geriatrics Society 上。

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Sinha, Preeti, et al. “Efficacy of Adjunct PRObiotics as Compared to the Standard Care in Moderate Unipolar Depression Among Geriatric Patients: A Randomized Double-Blind Placebo-Controlled Pilot Multi-Center Trial (PRODG).” Journal of the American Geriatrics Society, n/a, no. n/a. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/jgs.70530. Accessed 17 June 2026

人工智能通過視網膜照片預測阿爾茨海默病早期風險因素

如何在不可逆腦損傷發生前識別阿爾茨海默病風險？Seowung Leem、Yunchao Yang、Adam J. Woods和Ruogu Fang等（佛羅里達大學、Meta AI、德克薩斯大學達拉斯分校）開發了深度學習模型，通過分析廉價、普及的眼底彩照預測了多種關鍵病理及生活方式風險因素。

該研究利用英國生物樣本庫中44,501名參與者的62,876張眼底彩照數據訓練深度學習模型。模型旨在預測12種與阿爾茨海默病高度相關的風險因素，包括性別、吸煙、失眠、經濟狀況、飲酒、抑郁等6項分類指標，以及年齡、受教育結束年齡、身體質量指數、收縮壓、舒張壓和糖化血紅蛋白等6項連續指標。結果顯示，深度學習模型對分類因子的預測受試者工作特征曲線下面積達到0.5654至0.9480，對連續因子的預測決定系數達到-0.0291至0.7620。顯著性分析表明，模型主要依賴視盤和視網膜血管系統區域做出預測。更重要的是，在阿爾茨海默病患者發病前平均8.55年收集的圖像中，其顯著性評分與健康對照組存在顯著差異。這表明視網膜結構變化能反映阿爾茨海默病的早期易感性。研究發表在 Journal of Alzheimer's Disease 上。

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Leem, Seowung, et al. “Prediction of Alzheimer’s Disease Risk Factors from Retinal Images via Deep Learning: Development and Validation of Biologically Relevant Morphological Associations in the UK Biobank.” arXiv:2605.00665, arXiv, 1 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.00665

主觀孤獨感比客觀社會隔離更易加速老年人認知衰退并縮短壽命

老年人的認知衰退和壽命縮短與社交狀況密切相關，但主觀孤獨與客觀隔離究竟誰的影響更深遠？Tomiko Yoneda和Eileen K. Graham團隊（加州大學戴維斯分校與西北大學）對此展開了系統研究，發現主觀上的孤獨感比客觀上的獨自一人（社會隔離）對認知健康和壽命縮短的負面影響更為顯著。

該研究通過協調分析來自18個國家的11項縱向研究，涵蓋超過175,000名50歲以上參與者的數據。研究人員運用多狀態生存模型等，系統評估了孤獨感與社會隔離的影響。結果表明，主觀孤獨感是預測認知老化的關鍵因素。感到孤獨的頻率增加10%，與認知功能嚴重受損或轉為輕度認知障礙的風險增加8%至9%相關。此外，頻繁感到孤獨使個體從輕度障礙恢復至健康狀態的可能性降低了3%。相比之下，單純的客觀社會隔離與認知衰退并無顯著相關。這一發現強調了心理干預和社區支持在提高老年人認知韌性、降低失智癥護理成本方面的重要價值。研究發表在 Journal of Personality and Social Psychology 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #認知障礙 #老年醫學

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Yoneda, Tomiko, et al. “Is My Loneliness Killing Me? Effects of Loneliness and Social Isolation on Transitions between Cognitive Status Categories and Death.” Journal of Personality and Social Psychology [US], 2026. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/pspp0000606

抑郁癥高風險兒童更難避開悲傷面孔

兒童時期的抑郁癥狀如何塑造他們對情緒的感知？Kelly A. Gair、Leslie A. Brick與Brandon E. Gibb（賓漢頓大學及新墨西哥大學）組成的研究團隊發現，抑郁癥狀能夠改變兒童對悲傷或快樂面孔的注意力分配，且這種改變模式取決于其是否有抑郁癥家族史。

研究團隊對242名8至14歲的兒童及其母親進行了為期兩年的追蹤研究，每隔六個月進行一次評估。在每次評估中，兒童需要觀看屏幕上表達不同情緒的面孔，研究人員則利用眼動追蹤技術記錄他們的注意力軌跡。結果表明，抑郁癥狀加重會預測未來的注意力偏向改變。在母親有重度抑郁癥病史的高風險兒童中，自身抑郁癥狀的加重會導致他們更難將目光從悲傷面孔上移開。相反，在低風險兒童中，抑郁癥狀的加重則會削弱其對快樂面孔的關注度。這表明抑郁癥會根據家族史背景，通過不同的途徑改變兒童對情感刺激的注意力模式，高風險兒童的注意力會卡在悲傷信息中，而低風險兒童的積極保護因素則在逐漸流失。研究發表在 Journal of Psychopathology and Clinical Science 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #認知科學 #眼動追蹤

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Gair, Kelly A., et al. “Transactional Relations between Attentional Biases for Affective Stimuli and Depressive Symptoms in Offspring of Mothers with and without Major Depressive Disorder.” Journal of Psychopathology and Clinical Science [US], 2026. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/abn0001132

AI 行業動態

SpaceX計劃全股票收購AI編程工具Cursor

SpaceX 近日簽署協議，計劃以600億美元全股票方式收購編程助手Cursor的母公司Anysphere。這一并購成為人工智能領域規模龐大的交易之一。此前，Elon Musk創辦的xAI因團隊流失與持續虧損面臨挑戰，急需新的入口爭取通往超級人工智能的入場券。與此同時，由麻省理工學院畢業生創辦的Cursor雖表現亮眼，但正面臨合作伙伴Anthropic推出競爭產品后的市場攻勢，市場份額有所下滑，且深陷算力瓶頸。兩者的結合被外界視為一次各取所需的聯合反擊。

交易官宣當天，Michael Truell在首屆開發者大會上宣布，Cursor正采用10萬張GPU從零預訓練一個1.5萬億參數的新模型，以期在代碼編寫、規劃和測試等全方位開發任務中追趕乃至超越前沿實驗室。然而，時間依然是最大的變數。目前Cursor仍依賴競爭對手提供的算力，隨著競爭加劇，如何平穩過渡并適時切斷算力租約將決定這筆巨額交易的成敗。在通往超級智能的競速中，該園區的研究人員正通宵達旦地在前沿戰線上展開探索。

#SpaceX #Cursor #AI并購 #算力競爭

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https://www.wsj.com/business/spacex-agrees-to-buy-ai-coding-agent-cursor-for-60-billion-7a473340?st=r2yjAc&mod=e2tw

AI 驅動科學

Nature：從滅絕生物中復活抗菌肽：生成式AI開辟抗生素新戰場

針對抗生素耐藥性導致的全球健康危機，Jonathan Stokes（麥克馬斯特大學）、Regina Barzilay（麻省理工學院）、César de la Fuente（賓夕法尼亞大學）等多國團隊開發并應用了系列AI工具，實現了抗生素候選分子的高效篩選、作用機制預測以及可合成性設計。

研究人員通過多種 AI 工具重塑了研發流程。利用 DiffDock（預測小分子與蛋白質結合方式的生成式AI工具），團隊在 100 秒內預測出窄譜抗生素 enterololin 的靶點為細菌生存必需的 LolCDE（一種脂蛋白轉運復合體），大幅縮短了機制探索時間。在分子設計方面，神經網絡模型 Chemprop 在數百萬分子中鎖定了強效抗生素 halicin。此外，研究人員利用 APEX（通過神經網絡從滅絕生物中挖掘抗菌肽的去滅絕技術）在超過 1000 萬條肽中篩出 37000 多條活性候選肽。針對最棘手的分子合成問題，SyntheMol-RL（將分子積木與化學反應整合進強化學習的模型）在 460 億個化合物空間中尋找易于合成的有效分子。該模型最終成功合成了 79 個候選分子，其中 13 個表現出強效活性，且其中的 synthecin 分子在小鼠傷口感染模型中顯示出療效。這些工具將原本漫長的濕實驗篩選轉變為高效的可計算科學。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #自動化科研 #抗生素研發 #耐藥性 #人工智能

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Madhusoodanan, Jyoti. “AI Is Taking on Antibiotic Resistance — Here’s How.” Nature, vol. 654, no. 8118, June 2026, pp. 560–62. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-01818-9

成均館大學研制出新型范德華仿生突觸器件

為了解決神經形態視覺系統實時處理海量數據的難題，Jinhyoung Lee, Gunhyoung Kim, Dongho Lee, Seowoo Son, Hyunho Seok, Taesung Kim等人在成均館大學開展研究，成功設計出一種模擬人類神經元和突觸功能的光電突觸器件。

研究團隊利用一步硫化工藝，使用氬氣和硫化氫混合等離子體處理塊狀硒化錸（ReSe?），將其上層轉化為納米晶層以模擬神經元細胞膜的光敏離子通道，下層則保留塊狀單晶層作為細胞內環境。利用掃描探針顯微鏡（SPM）觀察發現，納米晶層中的晶界限制了硫離子（S2?）的傳輸路徑，從而能夠精準調控突觸權重。這種新型器件實現了包括長期增強和抑制（LTP/LTD）、成對脈沖易化（PPF，一種短期突觸可塑性表現）以及短期到長期記憶轉換在內的關鍵突觸功能。相比傳統的塊狀材料，該納米晶器件在學習-遺忘-再學習循環中的保持效率提升了34.7%。在系統級應用測試中，該器件不僅成功完成了圖像邊緣檢測，還在國際通用圖像識別數據集（CIFAR-10）的分類任務中取得了96.24%的準確率，展現出在下一代半導體和人工智能硬件中的廣闊應用前景。研究發表在 Advanced Materials 上。

#神經科學 #計算模型與人工智能模擬 #光電突觸 #范德華晶體 #類腦計算

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Lee, Jinhyoung, et al. “Designable van Der Waals Crystal for Artificial Neuronal Cell Mimicking.” Advanced Materials, n/a, no. n/a, p. e73595. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adma.73595

人工智能引導聚焦超聲安全打開血腦屏障

血腦屏障在阻擋毒素進入大腦的同時，也阻礙了腦部疾病藥物的遞送和診斷分子釋放。為了安全高效地克服這一障礙，Costas Arvanitis帶領佐治亞理工學院與馬里蘭大學研究團隊研發出一種人工智能引導的閉環聚焦超聲系統。該系統能夠提前預判超聲微氣泡的破裂危險，為無創且安全的大腦診療提供了全新工具。

? 多層感知器模型的訓練、解釋及其與控制器的集成。Credit: Advanced Science (2026).

研究人員利用從小鼠實驗中收集的54,040個聲學發射（acoustic emission，微氣泡在超聲波作用下發生微振動釋放的聲波信號）數據集，訓練了一個多層感知器模型。該模型能夠識別微氣泡破裂發生前的前驅聲學特征，預測氣泡破裂的敏感性達到94%。團隊將該AI模型集成至實時閉環控制器中，構建了主動預防控制系統（ML-CL）。在高超聲暴露能量的極限壓力下，該系統相比傳統反應型閉環系統，將有害的寬帶發射事件減少了93%。隨后，研究成功從小鼠跨物種推廣至患有膠質瘤的大鼠模型。結果表明，該系統不僅能安全地遞送大尺寸納米顆粒進入腦部，還促進了腫瘤DNA等關鍵生物標志物釋放入血，極大提升了血液液體活檢的診斷信噪比。研究發表在 Advanced Science 上。

#疾病與健康 #神經調控 #血腦屏障 #聚焦超聲 #人工智能

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Lee, Hohyun, et al. “Data-Driven Feedback Identifies Focused Ultrasound Exposure Regimens for Improved Nanotheranostic Targeting of the Brain.” Advanced Science, vol. 13, no. 13, 2026, p. e17834. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/advs.202517834

廣義腦機接口演變的三階段：從接口、交互到智能

針對腦機接口技術缺乏系統性演化框架的問題，Xiaorong Gao、Yijun Wang、Xiaogang Chen和Shangkai Gao（清華大學等）展開研究，首次提出了廣義腦機接口演變的I3模型，系統總結了該技術從接口、交互到智能三個階段的演進歷程與核心技術。

研究者提出的I3模型將腦機接口劃分為三個遞進階段。第一階段是腦機接口，提供單向的通信渠道，分為主動產生信號（如運動想象）和被動產生信號（如監測困倦狀態）。第二階段是腦機交互，屬于閉環反饋控制系統，其不僅將運動指令輸出，還能通過電刺激將外部感覺反饋輸入大腦，核心技術包括神經調節和閉環協同適應。第三階段是腦機智能，實現了生物智能與人工智能的深度融合，利用高級認知腦信號（如錯誤相關電位）與AI計算耦合。該模型指出，提升信息傳輸率仍是當前的主要挑戰。研究發表在 Trends in Cognitive Sciences 上。

#意識與腦機接口 #腦機接口 #混合智能 #神經反饋 #認知增強

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Gao, Xiaorong, et al. “Interface, Interaction, and Intelligence in Generalized Brain–Computer Interfaces.” Trends in Cognitive Sciences, vol. 25, no. 8, Aug. 2021, pp. 671–84. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.tics.2021.04.003

Science Earth操作系統實現AI原生科學能力的全球互聯與涌現

針對當前AI科研系統彼此孤立、缺乏跨學科協同機制的挑戰，斯坦福大學醫學院的 Le Cong 、普林斯頓大學的 Mengdi Wang 以及 Zhe Zhao 、 Haibin Wen 、 Yingcheng Wu 等研究人員開發了名為 Science Earth 的行星級操作系統，成功通過開放協議實現了全球異質科學能力的自動互聯與涌現。

該系統基于新型協議棧，在傳輸層和工具調用層之上構建了涌現智能體協作網絡（ EACN ，一種可在無先驗知識下實現智能體自動發現、競標、協調與仲裁的協議層），使全球的高性能計算集群、濕實驗機器人、數據分析流水線以及人類科學家能作為節點接入。在一項跨太平洋的高階庫拉莫托模型研究中，東亞仿真節點與西海岸解析節點并排碰撞，在 30 分鐘內自主發現并修正了奧特-安東森解析理論（Ott-Antonsen reduction）在非洛倫茲分布下的閉合比率假設，將平均預測誤差從 48.8% 降至 5.8% 。在另一項針對 4.88 百萬個單細胞的泛癌圖譜整合任務中， 8 個不同學科智能體通過 64.9 小時自組織協作，利用分層稀有亞群檢測算法成功定位了處于狀態狀態的關鍵免疫細胞。獨立濕實驗驗證了其中相鄰調節性T細胞亞群在體外的強免疫抑制功能。

#AI驅動科學 #跨學科整合 #自動化科研 #多智能體系統 #科學操作系統

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Zhao, Zhe, et al. “Science Earth: Towards A Planet-Scale Operating System for AI-Native Scientific Discovery.” arXiv:2606.01316, arXiv, 31 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.01316

系統解析從貝葉斯到大語言模型的演進與挑戰

針對不規則時間發生的事件流建模難題，中國人民大學、廣東工業大學及東南大學的研究團隊系統梳理了時間點過程的近年進展，產出了一項涵蓋貝葉斯、深度學習和大語言模型融合的全面綜述。

本研究系統回顧了時間點過程（TPPs，一種用于描述連續時間內異步事件流的隨機過程模型）的三條演進路線。第一條是貝葉斯時序點過程（Bayesian TPPs），其通過引入高斯過程等方法實現原則化的不確定性量化，但面臨極高的推斷復雜度。第二條是神經時序點過程（Neural TPPs），利用循環神經網絡、自注意力機制以及微分方程，將事件歷史壓縮為隱狀態，顯著提升了模型在復雜場景下的擬合能力。第三條則是最新興起的大語言模型時序點過程（LLM-based TPPs），通過將時間信息轉化為文本標記，使模型具備了語義理解和多模態推理能力。綜述指出，盡管深度學習與大語言模型的引入拓展了預測任務的邊界，但在標準化評測基準、超長序列的可擴展性以及模型可解釋性方面，該領域仍面臨諸多挑戰。研究發表在 Transactions on Machine Learning Research 上。

#AI驅動科學 #預測模型構建 #時序點過程 #貝葉斯方法 #大語言模型

閱讀更多：

“Advances in Temporal Point Processes: Bayesian, Neural, and LLM Approaches.” Transactions on Machine Learning Research, Feb. 2026. openreview.net, https://openreview.net/forum?id=SXgGKkShhT

拓撲多模態模型Topo-Omni：統一空間原則揭示腦區多模態功能分區

大腦如何協調并組織多模態感官信息是神經科學的長期難題。瑞士聯邦理工學院洛桑分校的 Badr AlKhamissi、Johannes Mehrer、Lara Marinov、Ahmed Abdelaal、Abdulkadir Gokce 和 Martin Schrimpf 開發出名為 Topo-Omni 的拓撲多模態深度學習模型，首次在單一連續的虛擬皮層片上模擬出人類大腦的多模態功能分區。

研究人員基于預訓練多模態大模型構建了 Topo-Omni。通過引入空間平滑度損失，模型發展出了與人類視覺、聽覺和高階認知高度一致的腦區。在視覺測試中，模型自發形成了視網膜拓撲圖譜以及專門處理面孔和物體的功能區域，其響應與人腦梭狀回面孔區等區域的相關性達到 0.61 至 0.89。在聽覺方面，模型不僅展現出聽覺頻率圖譜，還形成了語音選擇性區域。因果性實驗證實，抑制模型中 10% 的面孔選擇性單元會使其面孔識別率降至接近零。利用該模型，研究團隊在虛擬皮層上預測并發現了動物和自然景觀選擇性腦區，且在人類大腦功能磁共振成像數據中得到了驗證。

#神經科學 #計算模型與人工智能模擬 #多模態大模型 #類腦計算

閱讀更多：

AlKhamissi, Badr, et al. “Discovering Functionally Selective Brain Regions with a Deep Topographic Multimodal Model.” arXiv:2606.09770, arXiv, 16 June 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.09770

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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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。

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