追問daily | AI陪伴的潛在侵蝕，避開現(xiàn)實沖突卻走入社交孤島；農(nóng)業(yè)活動曾促進植物多樣性增加

█ 腦科學(xué)動態(tài)

Cell：先天免疫的核心樞紐：系統(tǒng)闡述cGAS-STING機制

Cell：Arc蛋白通過細胞外囊泡介導(dǎo)有毒tau蛋白在神經(jīng)元間傳播擴散

年輕人加速衰老，免疫與脂肪組織衰老分別指引肺癌與腸癌風(fēng)險

視覺與觸覺修復(fù)技術(shù)在平行發(fā)展半個世紀(jì)后走向融合

背痛難愈？大型臨床試驗證實自我疼痛管理比吃藥更有效

多階段腦機接口系統(tǒng)提高無反應(yīng)患者隱性意識檢測率

歷史上的農(nóng)業(yè)活動曾促進植物多樣性增加

█ AI行業(yè)動態(tài)

Anthropic推出面向研究人員的AI工作臺Claude Science

出口管制正式撤銷：Anthropic旗下Fable 5模型恢復(fù)全球訪問

█ AI驅(qū)動科學(xué)

避開現(xiàn)實沖突卻走入社交孤島：警惕AI陪伴的潛在侵蝕

構(gòu)建“虛擬免疫細胞”：邁向機制驅(qū)動的數(shù)字生命體

人工智能可輔助日常任務(wù)，但無法取代護理工作的溫情與倫理核心

AI腦電“黑箱”首次被審計：基礎(chǔ)模型到底看懂了什么？

SSNet模型破譯超長DNA序列中的RNA剪接調(diào)控信號

腦科學(xué)動態(tài)

Cell：先天免疫的核心樞紐：系統(tǒng)闡述cGAS-STING機制

針對機體如何通過識別異常DNA啟動免疫響應(yīng)的問題，Alexander Hooftman、Alexander Keller和Andrea Ablasser（瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院）綜述了cGAS-STING信號通路的分子調(diào)控機制、生理功能及其在炎癥與腫瘤中的雙面效應(yīng)。

該研究闡明了這一通路如何檢測雙鏈DNA。在健康細胞中，DNA的定位受到嚴(yán)格限制。當(dāng)因病毒入侵或線粒體受損導(dǎo)致異常DNA釋放時，環(huán)磷酸鳥苷-腺苷酸合成酶（cyclic GMP-AMP synthase）會被激活。該酶通過與DNA結(jié)合發(fā)生二聚化，并驅(qū)動液-液相分離來放大信號，催化合成環(huán)磷酸鳥苷-腺苷酸（cyclic GMP-AMP）。這一分子隨后激活內(nèi)質(zhì)網(wǎng)上的干擾素基因刺激因子，促其轉(zhuǎn)移至高爾基體并招募下游激酶，最終誘導(dǎo)I型干擾素（type I interferons）的表達。雖然該通路對御敵至關(guān)重要，但在錯誤背景下持續(xù)激活會導(dǎo)致自身免疫和慢性炎癥。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #其他 #免疫學(xué) #信號通路 #癌癥治療

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Hooftman, Alexander, et al. “The cGAS-STING Pathway: Mechanism and Medical Implications.” Cell, vol. 189, no. 13, June 2026, pp. 3849–70. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.001

Cell：Arc蛋白通過細胞外囊泡介導(dǎo)有毒tau蛋白在神經(jīng)元間傳播擴散

有毒tau蛋白如何在大腦中擴散導(dǎo)致阿爾茨海默病惡化？Mitali Tyagi和Jason D. Shepherd等研究人員（猶他大學(xué)等）發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)細胞中的Arc蛋白通過細胞外囊泡介導(dǎo)了有毒tau蛋白的跨細胞傳播，揭示了這一病理擴散的關(guān)鍵機制。

研究團隊利用原代神經(jīng)元培養(yǎng)物和轉(zhuǎn)基因小鼠模型展開實驗。結(jié)果顯示，在缺失Arc基因的神經(jīng)元中，細胞外囊泡包裹的有毒tau蛋白顯著減少。當(dāng)在細胞中同時表達Arc和膜彎曲調(diào)節(jié)蛋白時，有毒tau蛋白的釋放量明顯增加。通過免疫金電鏡技術(shù)，研究人員在小鼠和人類大腦源性囊泡中均觀察到了Arc與tau蛋白的共同封裝，且人類阿爾茨海默病患者體內(nèi)的Arc水平與病理性tau蛋白水平高度相關(guān)。在功能測試中，對照組小鼠的囊泡能夠引發(fā)健康細胞中tau蛋白的異常聚集，而缺乏Arc蛋白的小鼠囊泡則失去了這種傳播能力。有趣的是，雖然Arc缺失能阻止病變向外擴散，但也會導(dǎo)致有毒tau蛋白滯留在神經(jīng)元內(nèi)部，從而加速病變細胞在疾病早期的死亡。這一發(fā)現(xiàn)表明，阻斷攜帶病理蛋白的囊泡與健康神經(jīng)元融合，可能是比抑制其釋放更安全、有效的治療策略。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #阿爾茨海默病 #細胞外囊泡 #Arc蛋白

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Tyagi, Mitali, et al. “Arc Mediates Intercellular Tau Transmission via Extracellular Vesicles.” Cell, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.008

年輕人加速衰老，免疫與脂肪組織衰老分別指引肺癌與腸癌風(fēng)險

為什么年輕人的早發(fā)性癌癥發(fā)病率不斷上升？Yin Cao及其團隊（圣路易斯華盛頓大學(xué)等）通過分析美英兩國超16萬人的大型隊列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)較年輕一代的生物學(xué)衰老正在加速。這種實際年齡與生物學(xué)年齡的差距增加，即系統(tǒng)性與器官特異性的加速衰老，正是導(dǎo)致早發(fā)性實體瘤風(fēng)險上升的重要驅(qū)動因素。

這項研究利用英國生物樣本庫和美國“全民健康研究計劃”的數(shù)據(jù)，通過臨床生物標(biāo)志物及代謝組學(xué)測算系統(tǒng)性衰老。同時，研究人員借助血液蛋白質(zhì)組學(xué)來評估特定器官的生物學(xué)年齡。結(jié)果顯示，控制實際年齡后，較晚出生的世代系統(tǒng)性衰老程度顯著升高，其中美國1990-1999年出生人群的衰老程度較1965-1969年人群高出0.92個標(biāo)準(zhǔn)差。系統(tǒng)性衰老每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，早發(fā)性實體瘤（early-onset solid cancers，55歲以下確診的非血液系統(tǒng)癌癥）的整體風(fēng)險便會增加8%，尤以肺癌、胃腸道癌和子宮癌最為顯著。器官特異性分析進一步顯示，免疫系統(tǒng)加速衰老與早發(fā)性肺癌風(fēng)險增加顯著相關(guān)（風(fēng)險比為1.89），而脂肪組織加速衰老則與早發(fā)性結(jié)直腸癌風(fēng)險增加密切相關(guān)（風(fēng)險比為1.60）。這些關(guān)聯(lián)獨立于癌癥和衰老的遺傳易感性，表明生物學(xué)衰老指標(biāo)有助于精準(zhǔn)識別高危青年人群以開展早期預(yù)防。研究發(fā)表在 Nature Medicine 上。

#疾病與健康 #疾病預(yù)防 #早發(fā)性癌癥 #生物學(xué)衰老 #蛋白質(zhì)組學(xué)

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Tian, Ruiyi, et al. “Biological Aging and Generational Shifts in Early-Onset Cancer Risk.” Nature Medicine, June 2026, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-026-04448-w

腦機接口大一統(tǒng)：視覺與觸覺修復(fù)技術(shù)在平行發(fā)展半個世紀(jì)后走向融合

如何幫助失明或癱瘓患者重建失去的感覺？Giacomo Valle及其來自瑞典查爾姆斯理工大學(xué)等機構(gòu)的合作者發(fā)表了一項重要綜述，首次將獨立發(fā)展了五十多年的視覺與觸覺腦機接口技術(shù)進行并排對比，發(fā)現(xiàn)兩者在神經(jīng)編碼與刺激機制上幾乎完全一致。

? a，視覺恢復(fù)概念的示意圖。感知-編碼-刺激-感知是兩種假體系統(tǒng)的基本步驟。b，觸覺恢復(fù)概念的示意圖。Credit: Nature Reviews Bioengineering (2026).

研究人員通過對比視覺皮層假體與體感皮層假體的電刺激機制，發(fā)現(xiàn)兩者在感知、編碼、刺激和感知的基本步驟上具有共通的神經(jīng)和計算原理。無論是通過眼睛還是皮膚收集的信息，最終都需要轉(zhuǎn)化為大腦接收的電脈沖。通過直接在腦皮層植入微電極進行皮層內(nèi)微刺激，兩種假體都能繞過受損的神經(jīng)通路，模擬出光斑或觸碰等自然感覺。這項研究指出，過去兩個研究領(lǐng)域各自獨立，極少交流，而未來的方向在于整合仿生編碼和多感官通道。這篇系統(tǒng)性的綜述研究發(fā)表在 Nature Reviews Bioengineering 上。

#疾病與健康 #腦機接口 #神經(jīng)調(diào)控

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Valle, Giacomo, et al. “Restoring Vision and Touch with Cortical Microstimulation.” Nature Reviews Bioengineering, June 2026, pp. 1–20. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44222-026-00449-z

背痛難愈？大型臨床試驗證實自我疼痛管理比吃藥更有效

針對急性腰痛易轉(zhuǎn)化為慢性腰痛的難題，Gert Bronfort、Eric N. Meier和Brent Leininger等（明尼蘇達大學(xué)與匹茲堡大學(xué)等）通過大型臨床試驗，證實了由專業(yè)人員引導(dǎo)的個性化自我管理方案能有效預(yù)防高強度慢性腰痛。

這項名為PACBACK的臨床試驗招募了1000名中高風(fēng)險的急性或亞急性腰痛患者。參與者被隨機分配接受為期八周的四種干預(yù)之一，并接受一年隨訪。這四種干預(yù)包括支持性自我管理（SSM，結(jié)合疼痛教育、體育鍛煉與心理認(rèn)知調(diào)整的居家方案）、脊柱手法治療（SMT，由專業(yè)理療師實施的手法脊椎推拿與松動術(shù)）、兩者的結(jié)合，以及基于指南的醫(yī)療護理。在10至12個月的隨訪中，SSM組表現(xiàn)最佳，其疼痛影響評分顯著低于MC組，且該組中64%的患者疼痛影響減輕了50%以上，而MC組僅為55%。相比之下，SMT單獨治療的效果與MC相當(dāng)，且將SMT與SSM結(jié)合并未帶來額外益處。中介分析表明，自我效能感提升、對運動恐懼減少和疼痛災(zāi)難化思維減弱這三個心理因素解釋了SSM療效的76%。研究發(fā)表在 JAMA Internal Medicine 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #慢性腰痛 #自我管理 #臨床試驗

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Bronfort, Gert, et al. “Spinal Manipulation and Clinician-Supported Self-Management for Preventing Chronic Low Back Pain Impact: The PACBACK Randomized Clinical Trial.” JAMA Internal Medicine, June 2026. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2026.1893

多階段腦機接口系統(tǒng)提高無反應(yīng)患者隱性意識檢測率

嚴(yán)重腦損傷可能導(dǎo)致患者無法活動或說話，其殘存的意識常因無法通過身體動作表達而被傳統(tǒng)臨床評估忽略。Naomi du Bois和Damien Coyle團隊（英國巴斯大學(xué)）利用可穿戴腦機接口技術(shù)設(shè)計了一種多階段評估系統(tǒng)，通過捕捉患者想象動作時的腦電波，成功識別出傳統(tǒng)行為測試難以發(fā)現(xiàn)的隱性意識，為意識障礙的臨床診斷和康復(fù)規(guī)劃提供了客觀補充。

? 腦電圖導(dǎo)聯(lián)圖。Credit: Communications Medicine (2026).

該研究招募了42名患有長期意識障礙（指腦損傷后持續(xù)四周以上的意識改變狀態(tài)）及閉鎖綜合征（指患者意識清醒但因全身癱瘓而無法自主表達）的患者。研究團隊使用可穿戴腦電圖設(shè)備，設(shè)計了包含評估、反饋訓(xùn)練和提問的多階段腦機接口方案?；颊弑灰笙胂笫植炕蚰_部的動作。結(jié)果顯示，73.8%的患者表現(xiàn)出明顯的腦活動調(diào)節(jié)能力。在結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)行為測試后，該多階段方案將最小意識狀態(tài)（患者存在微弱但明確的意識行為跡象）的檢測敏感度從39%提高至69%。這表明，多次訓(xùn)練和反饋有助于使患者的大腦反應(yīng)更加清晰一致。研究發(fā)表在 Communications Medicine 上。

#疾病與健康 #腦機接口 #長期意識障礙 #腦電圖 #運動想象

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du Bois, Naomi, et al. “Advancing EEG-Based Assessment of Consciousness and Cognition in Prolonged Disorders of Consciousness.” Communications Medicine, vol. 6, no. 1, Apr. 2026, p. 344. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43856-026-01574-x

歷史上的農(nóng)業(yè)活動曾促進植物多樣性增加

長期以來，人類活動被普遍認(rèn)為必然破壞生態(tài)。Fabian Rey和Oliver Heiri團隊（巴塞爾大學(xué)）通過對瑞士湖泊沉積物的長期重建研究，顛覆了這一常識。他們發(fā)現(xiàn)數(shù)千年來早期的農(nóng)業(yè)活動不僅沒有減少植物多樣性，反而促進了其增加，只有近幾十年的工業(yè)化集約農(nóng)業(yè)才導(dǎo)致了多樣性急劇下降。

研究團隊分析了來自瑞士莫斯湖、布爾加斯基湖和許特維勒湖的沉積物巖芯。研究人員以高空間分辨率分析了跨越7600年的花粉樣本，并使用碳-14（14C）測年法建立了精確年表。結(jié)果顯示，自新石器時代開始，隨著人類砍伐森林開墾農(nóng)田，單一的森林生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橛赊r(nóng)田、牧場和樹籬組成的馬賽克狀多樣化棲息地，使得植物多樣性隨之顯著上升。然而，在歷史危機時期，例如羅馬帝國衰落后的民族大遷徙期以及中世紀(jì)黑死病肆虐時，由于農(nóng)業(yè)活動減少和森林重新擴張，景觀層面的植物多樣性反而急劇下降。這種農(nóng)業(yè)與多樣性正相關(guān)的趨勢一直持續(xù)到二戰(zhàn)前后。在過去80年中，由于化肥與農(nóng)藥的過度使用以及單一大型農(nóng)田的出現(xiàn)，植物多樣性嚴(yán)重退化。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#其他 #生態(tài)學(xué) #植物多樣性 #農(nóng)業(yè)歷史

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Rey, Fabian, et al. “Decadal-Scale Pollen Records Link Land Use and Plant Diversity Change across European Lowlands over Seven Millennia.” Nature Communications, June 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-74214-6

AI 行業(yè)動態(tài)

Anthropic推出面向研究人員的AI工作臺Claude Science

Anthropic近日推出了面向研究人員的科研工作臺Claude Science，旨在將文獻分析、多步研究和論文撰寫集成在單一環(huán)境。該平臺能原生渲染三維蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和化學(xué)結(jié)構(gòu)等科學(xué)圖表，并為每個輸出生成可追溯的制作歷史與源代碼。在處理海量基因組數(shù)據(jù)等任務(wù)時，它能根據(jù)指令協(xié)助管理計算任務(wù)，并將分析規(guī)模從單塊顯卡無縫擴展至高性能計算集群，在保障本地敏感數(shù)據(jù)安全的前提下，大幅簡化了計算流程。

此外，Claude Science內(nèi)置了超60個科學(xué)數(shù)據(jù)庫，允許研究人員將常用流程保存為可重復(fù)使用的技能。目前，該系統(tǒng)已應(yīng)用于多項實際科研。例如，Manifold Bio公司利用其從自身數(shù)據(jù)中評估并篩選特定器官的候選藥物；艾倫研究所的研究人員也借助它開發(fā)了多智能體評審模板，快速提取數(shù)千篇論文的定量數(shù)據(jù)并撰寫長篇評論。其內(nèi)置的審核代理還可在運行中自我修正錯誤。目前該工具已在部分平臺開啟測試。

#ClaudeScience #科研AI #Anthropic #學(xué)術(shù)研究

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https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench

出口管制正式撤銷：Anthropic旗下Fable 5模型恢復(fù)全球訪問

Anthropic公司近日宣布，美國商務(wù)部已正式撤銷對旗下前沿編碼模型Fable 5和Mythos 5的出口管制。該決定由商務(wù)部長Lutnick簽字生效，意味著全球普通用戶與開發(fā)者自明日起可重新無需審批地使用這兩款模型。此前，這兩款模型遭遇了為期18天的封鎖，期間嚴(yán)重阻礙了全球開發(fā)者的Vibe Coding 流程，導(dǎo)致許多人工智能初創(chuàng)企業(yè)被迫按下暫停鍵。

為了達成此次解禁，Anthropic承諾主動檢測并處理模型相關(guān)的安全風(fēng)險，向政府報告惡意活動，并合作制定未來的發(fā)布協(xié)議。據(jù)透露，在談判過程中，因首席執(zhí)行官Dario Amodei被指溝通效率較低，后改由聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席算力官Tom Brown參與關(guān)鍵協(xié)商，最終促成了協(xié)議的快速達成。此次事件表明，過度封鎖先進技術(shù)可能會在短期內(nèi)阻礙行業(yè)創(chuàng)新，而科技企業(yè)與監(jiān)管機構(gòu)的主動合作，則為前沿AI在安全規(guī)范下的全球部署探索出了一條新路徑。

#Fable5 #AI出口管制 #Anthropic #感性編程

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https://x.com/AnthropicAI/status/2072106151890809341

AI 驅(qū)動科學(xué)

避開現(xiàn)實沖突卻走入社交孤島：警惕AI陪伴對青少年心理健康的潛在侵蝕

針對青少年依賴人工智能獲取情感建議的問題，Thao Ha與Jennifer M Figueroa、Taren L McGray及青年顧問Jessica Ramirez和Susana Ortega（亞利桑那州立大學(xué)）開展評估，闡明了其對心理健康與社交能力的潛在影響。

研究團隊結(jié)合多項社會調(diào)查數(shù)據(jù)與青年顧問委員會的深度反思，系統(tǒng)評估了交互式AI對青少年的影響。研究強調(diào)了兩個核心風(fēng)險：一是關(guān)系替代，青少年通過逃避與現(xiàn)實伴侶或家人的沖突，失去了學(xué)習(xí)情緒調(diào)節(jié)的寶貴機會；二是適應(yīng)不良的關(guān)系學(xué)習(xí)（maladaptive relational learning，因習(xí)慣了AI的絕對迎合而對真實人際關(guān)系產(chǎn)生偏頗認(rèn)知的現(xiàn)象），這可能導(dǎo)致青少年在現(xiàn)實社交中更易遭受挫敗。不過，對于農(nóng)村或LGBTQIA+等缺乏傳統(tǒng)支持系統(tǒng)的青少年，AI依然是低成本且高可及性的過渡工具。研究者呼吁在設(shè)計此類AI時融入心理發(fā)育考量，引導(dǎo)青少年走向現(xiàn)實社交。研究發(fā)表在 The Lancet Child & Adolescent Health 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #人際關(guān)系學(xué)習(xí) #人工智能陪伴 #青少年發(fā)育

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Ha, Thao, et al. “How Interactional AI May Alter Adolescent Relational Learning and Mental Health.” The Lancet Child & Adolescent Health, vol. 0, no. 0, June 2026. www.thelancet.com, https://doi.org/10.1016/S2352-4642(26)00166-5

構(gòu)建“虛擬免疫細胞”：邁向機制驅(qū)動的數(shù)字生命體

如何通過數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測復(fù)雜的免疫反應(yīng)？Christian M. Beusch、Brice Edelman、Chase A. Hubbard、Jovan S. Brockett、Jeffrey Skolnick和David E. Gordon（埃默里大學(xué)與佐治亞理工學(xué)院）在評論文章中探討了這一前沿課題，提出了構(gòu)建具有生物學(xué)機制基礎(chǔ)的虛擬免疫細胞模型的分子與技術(shù)路線圖。

研究指出，傳統(tǒng)的虛擬細胞模型過度依賴轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)，容易忽略免疫細胞在識別抗原后數(shù)秒內(nèi)發(fā)生的蛋白質(zhì)修飾、生化信號傳遞等轉(zhuǎn)錄前關(guān)鍵事件。為此，研究團隊提出了一個基于物理化學(xué)規(guī)律的機制驅(qū)動建?？蚣堋Ｔ摽蚣苄韫タ怂拇蠛诵奶魬?zhàn)：首先是捕捉細胞外復(fù)雜的配體-受體通信及空間微環(huán)境；其次是表征細胞內(nèi)高度互聯(lián)的動態(tài)分子網(wǎng)絡(luò)；第三是結(jié)合多組學(xué)數(shù)據(jù)建模基因調(diào)控機制；最后是將分子層面的非線性動力學(xué)轉(zhuǎn)化為細胞最終的行為決策。盡管構(gòu)建完全體虛擬細胞面臨計算量巨大等挑戰(zhàn)，但研究人員認(rèn)為，針對特定通路（例如T細胞耗竭）的專用型模型將率先落地。這些模型能對不同的治療方案進行計算機模擬，加速藥物靶點篩選，并預(yù)測患者的臨床反應(yīng)，從而改善臨床干預(yù)措施。研究發(fā)表在 Nature Biotechnology 上。

#疾病與健康 #個性化醫(yī)療 #虛擬細胞 #數(shù)字孿生 #免疫學(xué)

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Beusch, Christian M., et al. “Toward Mechanistic Virtual Immune Cells.” Nature Biotechnology, June 2026, pp. 1–3. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41587-026-03139-8

人工智能可輔助日常任務(wù)，但無法取代護理工作的溫情與倫理核心

為了探究人工智能在護理領(lǐng)域的推廣如何影響患者安全與行業(yè)核心價值，Patricia A. Ball Dunlap、Jenna Marquard、Martin Michalowski等（明尼蘇達大學(xué)護理學(xué)院）開展了一項詳細分析，系統(tǒng)評估了人工智能在護理實踐中的支持作用與潛在威脅。

這項研究采用規(guī)范性倫理分析方法，由一個 12 人多學(xué)科專家小組基于美國護理協(xié)會 2025 年發(fā)布的《護士倫理守則》進行評估。研究系統(tǒng)分析了機器學(xué)習(xí)、生成式人工智能、自然語言處理和機器人技術(shù)在十項倫理條款中的支持與干擾情況。研究結(jié)果表明，人工智能可以有效優(yōu)化技術(shù)性或行政性任務(wù)，例如能夠減少電腦操作時間的虛擬記錄員、預(yù)測敗血癥等風(fēng)險的預(yù)測模型，以及輔助搬運患者的機器人。然而，技術(shù)無法復(fù)制倫理推理、道德主體和富有同理心的關(guān)懷。專家警告，過度依賴算法建議可能引發(fā)自動化偏見。此外，目前還存在兩大知識缺口：一是缺乏支持護士維護道德工作環(huán)境的工具，二是缺乏關(guān)于大規(guī)模計算對環(huán)境和地球健康影響的研究。因此，護理教育需將數(shù)據(jù)科學(xué)與倫理融入課程，護士也必須參與系統(tǒng)設(shè)計與治理。研究發(fā)表在 Nursing Outlook 上。

#疾病與健康 #其他 #人工智能護理 #醫(yī)學(xué)倫理 #護理學(xué)

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Dunlap, Patricia A. Ball, et al. “Artificial Intelligence Can Replace Nursing Tasks, but Not Nurses: Examining Artificial Intelligence’s Supports and Threats to Nursing Practice through the Lens of the 2025 Nursing Code of Ethics.” Nursing Outlook, vol. 74, no. 4, July 2026. www.nursingoutlook.org, https://doi.org/10.1016/j.outlook.2026.102808

AI腦電“黑箱”首次被審計：基礎(chǔ)模型到底看懂了什么？

針對腦電基礎(chǔ)模型因可解釋性差而難以應(yīng)用于臨床的黑箱難題，上海人工智能實驗室及上海交通大學(xué)的研究人員對多個基礎(chǔ)模型開展了系統(tǒng)性的知識審計，闡明了模型對經(jīng)典腦電特征的編碼與因果使用機制。

研究團隊審計了CSBrain等三個基礎(chǔ)模型在抑郁識別等五個臨床任務(wù)上的表現(xiàn)，構(gòu)建了由九百四十五個審計單元組成的分析框架。他們采用逐層嶺探測（一種用于預(yù)測模型隱藏層中特定特征的評估技術(shù)）確定特征是否被編碼，并通過互協(xié)方差子空間擦除（一種通過消除相關(guān)性來驗證因果關(guān)系的計算方法）技術(shù)切斷特定特征以驗證因果依賴性。結(jié)果顯示，模型廣泛學(xué)到了人類腦電知識，近九成審計單元通過了編碼標(biāo)準(zhǔn)。然而，學(xué)到不等于使用，僅有百分之六十八點六的單元在擦除后表現(xiàn)出性能顯著下降，表現(xiàn)出表征因果性。在解釋度分析中，確認(rèn)被使用的特征平均恢復(fù)了基礎(chǔ)模型百分之七十九點三的性能優(yōu)勢，但對于復(fù)雜任務(wù)仍保留明顯殘差。這表明模型可能捕捉到了現(xiàn)有腦電特征詞典未覆蓋的全新神經(jīng)信號結(jié)構(gòu)。

#疾病與健康 #大腦信號解析 #腦機接口 #腦電基礎(chǔ)模型

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Tang, Ling, et al. “What Do EEG Foundation Models Capture from Human Brain Signals?” arXiv:2605.11410, arXiv, 14 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.11410

SSNet模型破譯超長DNA序列中的RNA剪接調(diào)控信號

RNA剪接異常會導(dǎo)致癌癥等疾病，但預(yù)測遠端DNA變異的影響極為困難。為此，Yuna Miyachi和Kenta Nakai團隊（東京大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)研究生院等）開發(fā)了名為SSNet的分層人工智能模型，實現(xiàn)了對超長基因組相互作用的精準(zhǔn)捕捉。

? 分層 Transformer 模型分析跨越多達 100,000 個堿基對的 DNA 序列，將遠端調(diào)控元件與剪接位點活性聯(lián)系起來，同時通過注意力圖突出顯示具有生物學(xué)意義的區(qū)域。Credit：Professor Kenta Nakai from the Institute of Medical Science, The University of Tokyo,

傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等計算工具在處理超長DNA序列時計算成本高昂。研究團隊通過將10萬個堿基對的超長DNA序列分割為較小的局部片段，構(gòu)建了基于分層注意力機制的深度學(xué)習(xí)框架SSNet。該模型在保持單核苷酸分辨率的同時，能夠捕獲距離剪接位點數(shù)萬個堿基之外的遠端調(diào)控信號。在針對DMD基因和ClinVar致病變異數(shù)據(jù)集的基準(zhǔn)測試中，SSNet展示了異常剪接檢測的先進性能，并能通過注意力圖將預(yù)測結(jié)果可視化，精確定位生物學(xué)調(diào)控元件。該方法有望為基因組醫(yī)學(xué)中的變異篩選和靶向異常剪接的藥物開發(fā)提供有力支持。研究發(fā)表在 Nucleic Acids Research 上。

#疾病與健康 #預(yù)測模型構(gòu)建 #RNA剪接 #深度學(xué)習(xí) #基因組學(xué)

閱讀更多：

Miyachi, Yuna, and Kenta Nakai. “SpliceSelectNet: A Hierarchical Transformer-Based Deep Learning Model for Splice Site Prediction.” Nucleic Acids Research, vol. 54, no. 12, July 2026, p. gkag625. Silverchair, https://doi.org/10.1093/nar/gkag625

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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