追問daily | 壓力真的會催人老；用輕度活動替代久坐可改善次日情緒；癌細(xì)胞劫持痛覺神經(jīng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程免疫逃逸

█腦科學(xué)動態(tài)

Cell：癌細(xì)胞劫持痛覺神經(jīng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程免疫逃逸

揭開“貓屎咖啡”獨(dú)特風(fēng)味背后的奧秘

好的教練不靠吼：尊重與激勵更能鍛造運(yùn)動員的強(qiáng)大內(nèi)心

心理治療可改變精神分裂癥患者的大腦活動與妄想信念

AI驅(qū)動的開源軟件揭示腦細(xì)胞完整三維結(jié)構(gòu)

跨越三大洲，迄今最大規(guī)模研究揭示物質(zhì)濫用的共同遺傳根源

壓力真的會催人老嗎？新研究發(fā)現(xiàn)焦慮或與大腦“過度成熟”有關(guān)

用輕度活動替代久坐可改善次日情緒

█AI行業(yè)動態(tài)

前Neuralink聯(lián)創(chuàng)公司助盲人重獲光明

全球首個“干濕閉環(huán)”數(shù)智化生命科學(xué)研究平臺的崛起

蘋果發(fā)布Pico-Banana-400K數(shù)據(jù)集

█AI驅(qū)動科學(xué)

當(dāng)分子擁有視覺：S2VM，讓AI讀懂藥物之間的化學(xué)默契

無需電力，光線即是指令：新型水凝膠鏡片實現(xiàn)全光控變焦

LoongRL：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升大模型長上下文高級推理能力

LightMem：模擬人腦記憶機(jī)制，打造輕量高效的大模型記憶系統(tǒng)

腦科學(xué)動態(tài)

Cell：癌細(xì)胞劫持痛覺神經(jīng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程免疫逃逸

癌細(xì)胞如何利用神經(jīng)系統(tǒng)遠(yuǎn)程操控免疫系統(tǒng)以實現(xiàn)逃逸？復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院的樊嘉、季彤、周儉、孫云帆與上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第九人民醫(yī)院的張陳平等團(tuán)隊合作，首次揭示了癌細(xì)胞通過劫持痛覺神經(jīng)，遠(yuǎn)程抑制腫瘤引流淋巴結(jié)的抗腫瘤免疫應(yīng)答，從而實現(xiàn)免疫逃逸的器官間神經(jīng)免疫回路。

?Credit：Cell

研究團(tuán)隊首先通過臨床數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，頭頸癌患者腫瘤內(nèi)痛覺神經(jīng)密度越高，其免疫抑制狀態(tài)越強(qiáng)。基于這一線索，團(tuán)隊在小鼠模型中揭示了一個精密的跨器官通訊機(jī)制。在免疫細(xì)胞的攻擊壓力下，癌細(xì)胞會通過ATF4-SLIT2信號通路，分泌SLIT2蛋白來激活腫瘤內(nèi)的痛覺神經(jīng)，這不僅是癌痛的來源之一，更是免疫逃逸的起點(diǎn)。這一信號會沿著神經(jīng)通路，“接力”激活遠(yuǎn)端腫瘤引流淋巴結(jié)（TDLN）內(nèi)的痛覺神經(jīng)。這些神經(jīng)被激活后，會釋放一種名為降鈣素基因相關(guān)肽（CGRP）的神經(jīng)遞質(zhì)，它能將淋巴結(jié)改造為一個免疫抑制中心，導(dǎo)致抗癌的CD8+ T細(xì)胞和CCL5因子減少。最終，這種遠(yuǎn)程調(diào)控會促進(jìn)腫瘤微環(huán)境中的腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞（TAMs）向有利于癌細(xì)胞生長的M2型轉(zhuǎn)化，削弱免疫治療效果。更重要的是，研究證實使用臨床上治療偏頭痛的CGRP受體拮抗劑（如瑞美吉泮）能有效阻斷該通路，實現(xiàn)了緩解疼痛和增強(qiáng)抗腫瘤免疫的“一石二鳥”效果。研究發(fā)表在 Cell 上。

閱讀更多：

Zhang, Yu, et al. “Cancer Cells Co-Opt an Inter-Organ Neuroimmune Circuit to Escape Immune Surveillance.” Cell, vol. 0, no. 0, Oct. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.09.029

揭開“貓屎咖啡”獨(dú)特風(fēng)味背后的奧秘

麝香貓咖啡（Kopi Luwak）因亞洲棕櫚麝香貓的獨(dú)特消化過程而聞名，以其高昂的價格和獨(dú)特的風(fēng)味成為全球奢侈品咖啡。Ramit Mitra、Thomas Jose、P. Abhiram Krishnan、M. Hariraveendra 和 Palatty Allesh Sinu 等研究人員通過對比分析麝香貓排泄物中的咖啡豆與天然咖啡豆的化學(xué)成分，發(fā)現(xiàn)了風(fēng)味背后的兩種關(guān)鍵脂肪酸，為理解貓屎咖啡的獨(dú)特感官特性提供了科學(xué)解釋。

研究團(tuán)隊為了探究麝香貓消化過程對咖啡豆的影響，收集了來自印度 Kodagu 地區(qū)野生亞洲棕櫚麝香貓糞便中的未烘焙羅布斯塔咖啡豆，并將其與直接從植株上采集的天然羅布斯塔咖啡豆進(jìn)行對比分析。研究排除了烘焙豆，以防止熱敏化合物（heat-sensitive compounds）的降解。研究采用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀（Gas Chromatography-Mass Spectrometry）對咖啡豆的揮發(fā)性和半揮發(fā)性化合物以及脂肪酸甲酯（Fatty Acid Methyl Ester, FAME）進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示，糞便衍生的咖啡豆總脂肪含量高于手工采集的咖啡豆，且具有更大的尺寸。最顯著的化學(xué)差異在于關(guān)鍵脂肪酸甲酯的含量。貓屎咖啡豆中辛酸甲酯（caprylic acid methyl esters）和癸酸甲酯（capric acid methyl esters）的含量顯著升高。這兩種脂肪酸以其具有增香特性和類似乳制品的香氣而聞名，被研究人員認(rèn)為是貓屎咖啡獨(dú)特風(fēng)味的奧秘之一。研究支持了麝香貓腸道內(nèi)的自然發(fā)酵和酶促作用（enzymatic uptake），特別是葡糖桿菌（Gluconobacter）及其酶的參與，改變了咖啡豆的化學(xué)成分。研究人員指出，烘焙前的蛋白質(zhì)和咖啡因含量并未表現(xiàn)出差異。這項研究發(fā)表在 Scientific Reports 上。

閱讀更多：

Mitra, Ramit, et al. “Civet Robusta and Natural Robusta Coffee Are Different on Key Fatty Acid Methyl Esters and Total Fat.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Oct. 2025, p. 36281. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-21545-x

好的教練不靠吼：尊重與激勵更能鍛造運(yùn)動員的強(qiáng)大內(nèi)心

如何有效提升運(yùn)動員的心理韌性，而非采用可能適得其反的嚴(yán)厲批評？賓漢姆頓大學(xué)的 Chou-Yu (Joey) Tsai 與來自國立清華大學(xué)、國立陽明交通大學(xué)等機(jī)構(gòu)的 San-Fu Kao、Sheng-Bin Wang 等研究人員合作，發(fā)現(xiàn)源于商業(yè)領(lǐng)域的變革型領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格是關(guān)鍵，它能通過營造積極團(tuán)隊氛圍和改善教練關(guān)系來增強(qiáng)運(yùn)動員的心理韌性。

研究團(tuán)隊通過調(diào)查臺灣大學(xué)排球聯(lián)賽的301名運(yùn)動員，探索了教練領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格與運(yùn)動員心理健康之間的聯(lián)系。研究核心概念是變革型領(lǐng)導(dǎo)（transformational leadership，一種旨在通過共同愿景和促進(jìn)個人成長來賦能個體的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格）。研究發(fā)現(xiàn)，采用這種領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格的教練能夠創(chuàng)造鼓舞人心的愿景，激勵球員追求卓越。其效果通過兩條關(guān)鍵路徑實現(xiàn)：首先，它營造了一種任務(wù)參與氛圍（task-involving climate perception），使團(tuán)隊專注于共同目標(biāo)和個人技能提升，而非相互比較；其次，它通過個性化反饋和認(rèn)可，培養(yǎng)了高質(zhì)量的教練與運(yùn)動員關(guān)系。這兩個因素作為重要的心理資源，共同促進(jìn)了運(yùn)動員的自我決定感，最終顯著增強(qiáng)了他們的心理韌性（mental toughness），幫助他們更好地應(yīng)對比賽壓力和挑戰(zhàn)。研究建議教練應(yīng)優(yōu)先考慮個性化目標(biāo)和反饋，而非簡單的橫向比較。研究發(fā)表在 International Journal of Sports Science & Coaching 上。

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Kao, San-Fu, et al. “Effects of Transformational Coaches on Athlete Mental Toughness: Dual Mediating Roles of Task-Involving Climate Perception and Coach-Athlete Relationship.” International Journal of Sports Science & Coaching, Oct. 2025, p. 17479541251380718. SAGE Journals, https://doi.org/10.1177/17479541251380718

心理治療可改變精神分裂癥患者的大腦活動與妄想信念

被害妄想是精神分裂癥的核心癥狀，常源于患者認(rèn)為環(huán)境極度不穩(wěn)定的信念。為了探究心理治療能否改變這一信念及其大腦基礎(chǔ)，范德比爾特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的Julia M. Sheffield及其團(tuán)隊進(jìn)行了一項隨機(jī)臨床試驗，發(fā)現(xiàn)認(rèn)知行為療法和“交友”療法均能有效降低患者的妄想，并改變其大腦特定區(qū)域的活動，為精神病干預(yù)提供了新的潛在靶點(diǎn)。

?功能性磁共振成像激活的變化及其與波動性先驗和陽性與陰性綜合征量表 (PANSS) 陽性癥狀的關(guān)聯(lián)。Credit: JAMA Network Open (2025).

該研究通過一項隨機(jī)臨床試驗，比較了兩種心理療法對62名精神分裂癥患者的影響。參與者被分為兩組，分別接受為期8周的認(rèn)知行為療法或作為對照的“交友”療法。研究人員采用計算模型和一項認(rèn)知任務(wù)來量化患者對環(huán)境不穩(wěn)定性的預(yù)期，即波動性先驗（volatility priors）。同時，利用功能性磁共振成像技術(shù)在治療前后掃描了部分參與者的大腦。結(jié)果顯示，兩種療法都能顯著減輕患者的被害妄想癥狀，并降低其波動性先驗水平。在神經(jīng)層面，治療后大腦中負(fù)責(zé)信念更新和動機(jī)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵區(qū)域——尾狀核（caudate nucleus，富含多巴胺的區(qū)域）和前額葉皮層的過度激活狀態(tài)得到了顯著緩解。更重要的是，尾狀核激活的減弱與波動性先驗的降低密切相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)表明，心理治療確實能夠重塑與妄想相關(guān)的大腦功能和認(rèn)知偏差，波動性先驗有望成為精神病治療的新靶點(diǎn)。研究發(fā)表在 JAMA Network Open 上。

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Sheffield, Julia M., et al. “Prior Expectations of Volatility Following Psychotherapy for Delusions: A Randomized Clinical Trial.” JAMA Network Open, vol. 8, no. 6, June 2025, p. e2517132. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.17132

AI驅(qū)動的開源軟件揭示腦細(xì)胞完整三維結(jié)構(gòu)

分析神經(jīng)元表面的微小連接結(jié)構(gòu)——樹突棘，對于理解大腦功能和疾病至關(guān)重要，但傳統(tǒng)手動分析耗時且易出錯。哥倫比亞大學(xué)扎克曼研究所和俄亥俄州立大學(xué)的 Sergio Bernal-Garcia、Luke Hammond 和 Franck Polleux 等人開發(fā)了一款名為 RESPAN 的開源AI軟件，它能快速、準(zhǔn)確地自動化完成神經(jīng)元的三維結(jié)構(gòu)分析。

?RESPAN 繪制了 CA1 錐體神經(jīng)元樹突棘（黃色）上數(shù)千個興奮性突觸（棘）的分布圖。 Credit: Kevin Gonzalez, Sergio Bernal-Garcia

研究團(tuán)隊開發(fā)了名為 RESPAN （restoration enhanced spine and neuron analysis） 的深度學(xué)習(xí)流程，它首先通過內(nèi)容感知恢復(fù)技術(shù)優(yōu)化原始顯微鏡圖像，增強(qiáng)信號和對比度，隨后利用先進(jìn)的分割算法，在三維空間中自動識別并重建神經(jīng)元的完整形態(tài)，包括胞體、樹突以及數(shù)千個微小的樹突棘。該軟件能夠精確測量每個樹突棘的體積、長度和空間位置等關(guān)鍵參數(shù)。與傳統(tǒng)的手動分析需要數(shù)周甚至數(shù)月相比，RESPAN 在幾分鐘內(nèi)即可完成任務(wù)，且準(zhǔn)確性更高，錯誤率更低。它還能處理包括在體雙光子顯微鏡等具有挑戰(zhàn)性的低信噪比圖像，而無需用戶進(jìn)行繁瑣的參數(shù)調(diào)整。RESPAN 擁有用戶友好的圖形界面，無需編程知識即可操作，其開源特性旨在促進(jìn)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域研究的標(biāo)準(zhǔn)化和可重復(fù)性。研究發(fā)表在 Cell Reports Methods 上。

閱讀更多：

Bernal-Garcia, Sergio, et al. “A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines.” Cell Reports Methods, vol. 5, no. 10, Oct. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2025.101179

跨越三大洲，迄今最大規(guī)模研究揭示物質(zhì)濫用的共同遺傳根源

物質(zhì)使用障礙（SUDs）具有很強(qiáng)的遺傳傾向，但其跨不同物質(zhì)類型的共享遺傳基礎(chǔ)仍不明確。為了解決這一問題，來自印第安納大學(xué)醫(yī)學(xué)院的 Dongbing Lai、Michael Zhang 及其同事進(jìn)行了一項迄今為止規(guī)模最大的薈萃分析，整合了歐洲、非洲和美洲人群的遺傳數(shù)據(jù)，成功識別出數(shù)百個共享基因，并發(fā)現(xiàn)了可用于SUD治療的潛在“老藥新用”靶點(diǎn)。

該研究采用薈萃分析方法，整合了多項大規(guī)模全基因組關(guān)聯(lián)研究的數(shù)據(jù)。研究人員重點(diǎn)關(guān)注在不同物質(zhì)使用障礙（包括酒精、大麻、阿片類藥物和煙草）中具有相同風(fēng)險效應(yīng)方向的遺傳變異，稱之為“一致性變異”。通過這種方法，他們成功鎖定了220個相關(guān)的基因位點(diǎn)，其中40個是首次發(fā)現(xiàn)。進(jìn)一步分析最終鑒定出785個共享基因，這些基因主要在大腦中負(fù)責(zé)情緒、記憶和獎賞行為的關(guān)鍵區(qū)域，如杏仁核和海馬體的神經(jīng)元細(xì)胞中高度活躍。研究發(fā)現(xiàn)，這些共享變異解釋了高達(dá)56–96%的單核苷酸多態(tài)性（SNP，即個體間DNA序列的微小差異）遺傳度。更具應(yīng)用價值的是，團(tuán)隊構(gòu)建的多基因評分能夠有效識別高風(fēng)險人群，得分最高的10%個體患病風(fēng)險是普通人群的1.95至2.87倍。最后，研究還發(fā)現(xiàn)了7種現(xiàn)有藥物的靶點(diǎn)恰好是此次發(fā)現(xiàn)的共享基因，為藥物再利用提供了新思路。研究發(fā)表在 Molecular Psychiatry 上。

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Lai, Dongbing, et al. “Genome-Wide Meta-Analyses of Cross Substance Use Disorders in Diverse Populations.” Molecular Psychiatry, Oct. 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03294-5

壓力真的會催人老嗎？新研究發(fā)現(xiàn)焦慮或與大腦“過度成熟”有關(guān)

大腦成熟過程的異常如何導(dǎo)致焦慮等精神疾病？以往研究多關(guān)注發(fā)育停滯，而日本藤田保健大學(xué)和東京都醫(yī)學(xué)科學(xué)研究所的 Hideo Hagihara 與 Tsuyoshi Miyakawa 等研究人員反其道而行，首次發(fā)現(xiàn)了一種被稱為海馬體“過度成熟”（hyper-maturity）的大腦異常狀態(tài)，并揭示了其與壓力、焦慮和加速衰老之間的內(nèi)在聯(lián)系。

?海馬體過度成熟、加速衰老，以及焦慮樣行為增多。Credit: Dr. Hideo Hagihara / Fujita Health University, Japan

研究團(tuán)隊通過系統(tǒng)性篩查超過26萬個公開的組學(xué)數(shù)據(jù)，在16種不同的神經(jīng)精神疾病小鼠模型中，識別出一種共同的基因表達(dá)特征，即海馬體的發(fā)育和衰老進(jìn)程被異常提前，研究者將其定義為過度成熟。通路富集分析（pathway enrichment analysis，一種確定一組基因在哪些已知生物學(xué)通路中顯著富集的計算方法）顯示，這種狀態(tài)與突觸功能的基因（如Camk2a和Grin2b）持續(xù)上調(diào)密切相關(guān)。為了量化這一現(xiàn)象，團(tuán)隊開發(fā)了一個“成熟度指數(shù)”，發(fā)現(xiàn)該指數(shù)與小鼠的焦慮樣行為顯著正相關(guān)——海馬體越“成熟”，小鼠越焦慮。實驗還證實，長期施加壓力激素皮質(zhì)酮會同時誘發(fā)海馬體的過度成熟與焦慮行為。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，過度成熟包含兩個不同的維度：增強(qiáng)的出生后發(fā)育和加速的衰老。這項發(fā)現(xiàn)也具備轉(zhuǎn)化潛力，研究人員在抑郁癥、雙相情感障礙等精神疾病患者的死后腦組織中，同樣觀察到了類似的加速衰老基因信號。研究發(fā)表在 Neuropsychopharmacology 上。

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Hagihara, Hideo, et al. “Hyper-Maturity and Accelerated Aging in the Hippocampus of Mouse Models of Neuropsychiatric Disorders with Anxiety-like Behavior.” Neuropsychopharmacology, Oct. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41386-025-02237-6

用輕度活動替代久坐可改善次日情緒

久坐對情緒的負(fù)面影響備受關(guān)注，但用何種強(qiáng)度的活動替代它效果最佳尚不明確。德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校的 Yue Liao 與澳大利亞莫納什大學(xué)的 Flora Le 等人合作，通過追蹤年輕人的日常活動發(fā)現(xiàn)，用散步等輕度活動替代久坐，是提升次日情緒與活力的最有效方式。

?研究程序涵蓋 ACES、DESTRESS 和 SHS 受試者，為期 7-15 天。使用 ActiGraph 連續(xù)記錄 24 小時行為。Credit: Psychology of Sport and Exercise (2026).

研究團(tuán)隊招募了354名健康的年輕人，使用可穿戴活動監(jiān)測器（ActiGraph）連續(xù)7至15天追蹤其24小時內(nèi)的全部行為，包括睡眠、久坐行為、輕度體力活動（light physical activity, LPA）和中高強(qiáng)度體力活動（MVPA）。結(jié)合參與者的每日情緒自我報告，團(tuán)隊采用貝葉斯多層次組成數(shù)據(jù)分析（Bayesian multilevel compositional data analysis，一種能科學(xué)處理一天總時間固定不變的統(tǒng)計方法）進(jìn)行探究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，行為對情緒的影響主要體現(xiàn)在“個體內(nèi)”層面，即關(guān)鍵在于與自己平時的習(xí)慣作比較。當(dāng)參與者某天用30分鐘的輕度體力活動（如散步或做家務(wù)）替代等長時間的久坐，他們第二天的積極情緒和活力水平便會顯著提升，這種改善效果甚至強(qiáng)于進(jìn)行跑步等劇烈運(yùn)動。相反，增加久坐時間則與次日更差的情緒相關(guān)。有趣的是，研究并未發(fā)現(xiàn)睡眠時長對年輕人的次日情緒有明顯影響。研究發(fā)表在 Psychology of Sport and Exercise 上。

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“Daily, Prospective Associations of Sleep, Physical Activity, and Sedentary Behaviour with Affect: A Bayesian Multilevel Compositional Data Analysis.” Psychology of Sport and Exercise, vol. 82, Jan. 2026, p. 102997. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2025.102997

AI 行業(yè)動態(tài)

前Neuralink聯(lián)創(chuàng)公司助盲人重獲光明

一項發(fā)表在Nature雜志上的最新研究顯示，人工視覺技術(shù)取得了里程碑式的進(jìn)展。由Max Hodak（馬斯克腦機(jī)接口公司Neuralink的聯(lián)合創(chuàng)始人）創(chuàng)立的Science Corporation公司，憑借其光伏視網(wǎng)膜植入物微陣列（PRIMA, Photovoltaic Retinal Implant Microarray，一種可替代感光細(xì)胞的無線微型植入物）技術(shù)，成功幫助一位70歲的患者Sheila Irvine在失明15年后重新恢復(fù)了功能性中央視力，并再次能夠閱讀書籍。Irvine女士此前被診斷患有年齡相關(guān)性黃斑變性（AMD，一種常見的老年眼病，導(dǎo)致中央視力模糊），尤其屬于晚期干性AMD，即地圖樣萎縮（GA, Geographic Atrophy，一種晚期黃斑變性，導(dǎo)致感光細(xì)胞死亡）。該技術(shù)通過手術(shù)將超薄植入物插入患者視網(wǎng)膜下方，充當(dāng)人工感光器陣列。PRIMA系統(tǒng)配套的特殊眼鏡捕獲圖像并將其轉(zhuǎn)換成紅外光束，紅外光束既為植入物供電，又通過電刺激方式激活植入物，從而向幸存的視網(wǎng)膜神經(jīng)元傳遞視覺信號，繞過受損的光感受器細(xì)胞，實現(xiàn)視力恢復(fù)。論文主要作者Frank Holz研究人員強(qiáng)調(diào)，這是首次證明人工視覺能夠恢復(fù)患者的功能性中央視力。

研究團(tuán)隊在多國范圍內(nèi)對38名視力嚴(yán)重受損的地圖樣萎縮（GA）患者進(jìn)行了臨床試驗評估。結(jié)果顯示，PRIMA系統(tǒng)能夠使84%的參與者恢復(fù)功能性中央視力，其中80%的患者視力水平得到了顯著改善，平均可多識別約25.5個字母。雖然部分患者在術(shù)后初期出現(xiàn)了眼壓升高等排異反應(yīng)，但絕大多數(shù)癥狀都在兩個月內(nèi)消退，且未影響患者原有的周邊自然視力。研究人員指出，與其他主要致力于延緩視力喪失的療法（如干細(xì)胞療法或基因治療）不同，PRIMA是目前少數(shù)能真正實現(xiàn)視力逆轉(zhuǎn)恢復(fù)的方案。Science Corporation公司的目標(biāo)是推動“人工視覺”成為現(xiàn)實，就像人工耳蝸在聽力障礙領(lǐng)域的應(yīng)用一樣。盡管該系統(tǒng)目前仍存在分辨率較低（僅381像素）且只能提供黑白視覺的局限性，但公司已獲得超1億美元的融資，并正在開發(fā)下一代植入物，旨在提供更高的像素、更小的尺寸以及色覺功能，同時計劃于明年提交歐洲及美國監(jiān)管機(jī)構(gòu)的正式批準(zhǔn)申請。

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https://www.nature.com/articles/d41586-025-03420-x

北大深研院AI4S LAB：全球首個“干濕閉環(huán)”數(shù)智化生命科學(xué)研究平臺的崛起

北京大學(xué)深圳研究生院（PKUSZ）為應(yīng)對AI for Science 帶來的科研新范式變革，打造了全球首個數(shù)智化生命科學(xué)研究平臺——AI4S LAB。該平臺的核心目標(biāo)是深度整合“算力、模型、數(shù)據(jù)、實驗”四大AI4S核心要素，旨在構(gòu)建一個“AI驅(qū)動、干濕閉環(huán)（Dry-Wet Closed Loop，指理論計算與濕法實驗的自動化迭代）、全鏈數(shù)智（Full-Chain Digital Intelligence，指研究流程全環(huán)節(jié)的數(shù)字化管理）”的一站式云端科研生態(tài)系統(tǒng)。AI4S LAB致力于打破人工智能與科學(xué)研究之間的傳統(tǒng)鴻溝，通過數(shù)智化手段解放研究人員的雙手，服務(wù)于不同角色的AI4S研究人員，從而從根本上加速科研從“想法、設(shè)計、執(zhí)行、分析到優(yōu)化”的全鏈路迭代周期。平臺依托其全棧數(shù)智化支撐生態(tài)，集成了超過二十二臺套先進(jìn)高通量自動化設(shè)備，尤其聚焦于工程菌株構(gòu)建、代謝工程等合成生物學(xué)核心場景。

AI4S LAB的運(yùn)行核心是北京大學(xué)深圳研究生院自主研發(fā)的AI4S原生多智能體系統(tǒng)——BIOMA，它由四位“永不疲倦”的智能體構(gòu)成，實現(xiàn)了研究流程的智能化與自動化閉環(huán)。理論科學(xué)家扮演著“干實驗”理論預(yù)測的角色，搭載了如ColabDock、OmegaFold等前沿計算模型，為藥物篩選和蛋白設(shè)計提供高精度計算支撐。隨后，實驗規(guī)劃師負(fù)責(zé)將理論設(shè)計轉(zhuǎn)化為穩(wěn)健且可執(zhí)行的“濕實驗”方案，通過融合多源知識和嚴(yán)格的自檢確保方案的嚴(yán)密性。接著，實驗室指揮官作為連接數(shù)字世界與物理世界的橋梁，將抽象方案編譯為自動化硬件平臺特定的可執(zhí)行指令序列。最后，數(shù)據(jù)分析師負(fù)責(zé)全鏈數(shù)智閉環(huán)的最后一步，它能基于用戶設(shè)定的關(guān)鍵性能指標(biāo)對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，自主分析并生成優(yōu)化建議，進(jìn)而自動規(guī)劃下一輪實驗方案，形成可持續(xù)進(jìn)化的科研閉環(huán)。值得一提的是，平臺還推出了智能體開發(fā)與測評模塊，支持“零代碼智能體搭建”，極大地降低了AI原生應(yīng)用的開發(fā)門檻。

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https://ai4slab.pkusz.edu.cn

蘋果發(fā)布Pico-Banana-400K數(shù)據(jù)集：圖像編輯領(lǐng)域的ImageNet級基石

蘋果的研究團(tuán)隊近日在開放研究領(lǐng)域發(fā)布了里程碑式的成果：Pico-Banana-400K，一個包含40萬張圖像的基于指令的圖像編輯綜合數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集旨在解決目前研究界缺乏大規(guī)模、高質(zhì)量、來自真實圖像的文本引導(dǎo)圖像編輯開放數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵問題，致力于成為視覺編輯領(lǐng)域的ImageNet。Pico-Banana-400K的獨(dú)特之處在于其系統(tǒng)化的設(shè)計和創(chuàng)建流程。研究人員利用谷歌的Nano-Banana在OpenImages的實拍照片上生成多樣化的編輯對，并采用精細(xì)的圖像編輯分類體系（包含35種編輯類型），以確保全面覆蓋現(xiàn)實世界的編輯需求。更重要的是，該數(shù)據(jù)集的構(gòu)建流程實現(xiàn)了高度自動化：編輯由Nano-Banana執(zhí)行，而結(jié)果則由多模態(tài)大模型Gemini-2.5-Pro進(jìn)行質(zhì)量評判。若編輯失敗，系統(tǒng)會自動重試，確保內(nèi)容一致性與指令忠實性，實現(xiàn)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成與驗證的端到端運(yùn)行。

Pico-Banana-400K不僅提供了核心的單輪監(jiān)督微調(diào)子集（包含25.8萬個成功的編輯示例），還收錄了用于探索復(fù)雜場景的兩個獨(dú)特子集。其中，7.2萬個多輪SFT子集支持對連續(xù)修改中的迭代細(xì)化、上下文相關(guān)編輯和推理規(guī)劃進(jìn)行研究。最具價值的貢獻(xiàn)是包含5.6萬個偏好三聯(lián)體（preference triplets）的子集，該資源由原始圖像、指令、成功編輯和失敗編輯構(gòu)成。通過系統(tǒng)地保留失敗的編輯嘗試，該數(shù)據(jù)集為對齊研究和獎勵模型訓(xùn)練提供了關(guān)鍵資源，解決了現(xiàn)有數(shù)據(jù)集缺乏對比性低質(zhì)量編輯示例的空白，使得模型能夠?qū)W習(xí)“更好”的定義。對數(shù)據(jù)分析顯示，全局外觀和風(fēng)格化編輯成功率高，而需要精確空間控制、幾何布局或符號正確性（如移動物體和文字編輯）的操作仍然最具挑戰(zhàn)性，其中更改文字樣式/字體的成功率最低。蘋果的研究人員通過發(fā)布這一大規(guī)模、任務(wù)豐富的資源，為未來十年文本引導(dǎo)圖像編輯模型在魯棒性與人類偏好對齊方面的探索奠定了堅實基礎(chǔ)。

-Banana-400K -Banana

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https://arxiv.org/pdf/2510.19808

AI 驅(qū)動科學(xué)

當(dāng)分子擁有視覺：湖南大學(xué)提出S2VM，讓AI讀懂藥物之間的化學(xué)默契

如何讓AI像化學(xué)家一樣憑直覺預(yù)測藥物相互作用？現(xiàn)有AI模型因過度依賴已知數(shù)據(jù)而難以泛化至新藥組合。針對此瓶頸，湖南大學(xué)的Ma, Tengfei等人提出了一種名為S2VM的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架。該框架通過學(xué)習(xí)海量未標(biāo)記藥物對的視覺結(jié)構(gòu)信息，成功提升了模型對未知藥物相互作用的預(yù)測能力，為新藥研發(fā)開辟了新路徑。

研究團(tuán)隊提出的S2VM框架將藥物-藥物相互作用（drug-drug interactions, DDIs）預(yù)測轉(zhuǎn)化為一個視覺學(xué)習(xí)任務(wù)。其核心方法是，首先將一對藥物的二維分子圖像基于共有的局部子結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，生成一個統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化輸入。隨后，一個視覺編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，對這個融合后的輸入進(jìn)行編碼并嘗試重建出原始的藥物信息。這個過程迫使模型深入理解分子間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和外在交互關(guān)系，而無需依賴任何已知的相互作用標(biāo)簽。預(yù)訓(xùn)練完成后，該編碼器便成為一個強(qiáng)大的特征提取器。在下游的預(yù)測任務(wù)中，它能將輸入的藥物對高效地編碼為凝練的特征向量，供分類器判斷其相互作用類型。實驗結(jié)果表明，S2VM在Deng和Ryu等多個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上均取得了最優(yōu)性能，尤其在監(jiān)督信息稀缺的小樣本場景下，其魯棒性和泛化能力優(yōu)勢更為突出。此外，模型還具備很強(qiáng)的可解釋性，能夠準(zhǔn)確高亮出引發(fā)相互作用的關(guān)鍵分子片段，為藥物機(jī)理研究提供了可靠的洞察。研究成果在 NeurIPS 2025 會議上發(fā)表。

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https://neurips.cc/virtual/2025/poster/119726

無需電力，光線即是指令：新型水凝膠鏡片實現(xiàn)全光控變焦

傳統(tǒng)相機(jī)系統(tǒng)的剛性組件難以滿足軟體機(jī)器人和生物醫(yī)學(xué)設(shè)備的需求。佐治亞理工學(xué)院的 Corey Zheng 和 Shu Jia 從人眼結(jié)構(gòu)中獲得靈感，開發(fā)了一種由光激活人工肌肉控制的柔性鏡片，為軟體機(jī)器賦予視覺功能提供了全新途徑。

該團(tuán)隊研發(fā)的系統(tǒng)名為光響應(yīng)水凝膠軟鏡片（photo-responsive hydrogel soft lens, PHySL），其核心是一種能充當(dāng)人工肌肉的光敏水凝膠。這種水基聚合物材料在光照下會發(fā)生收縮，研究人員正是利用這一特性，通過向鏡片表面投射光線來精確改變其形狀，從而調(diào)節(jié)焦距，其工作機(jī)制類似于人眼中的睫狀肌（ciliary muscles）。這種全光控設(shè)計完全摒棄了傳統(tǒng)相機(jī)中笨重的剛性組件和復(fù)雜的電子設(shè)備，使整個系統(tǒng)變得極其靈活、耐用，且與人體接觸時更加安全。除了基礎(chǔ)的對焦功能，通過調(diào)控光線的空間和時間模式，該鏡片還能實現(xiàn)波前工程（wavefront engineering）和光學(xué)轉(zhuǎn)向（optical steering）等更高級的光學(xué)操作。研究團(tuán)隊已利用該鏡片成功構(gòu)建了一款概念驗證性的無電子相機(jī)，并計劃將其集成到軟體機(jī)器人中，以實現(xiàn)完全無電子元件的自主視覺。這項成果凸顯了光驅(qū)動軟材料在未來自主機(jī)器人、自適應(yīng)醫(yī)療設(shè)備及可穿戴系統(tǒng)中的巨大潛力。研究發(fā)表在 Science Robotics 上。

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Zheng, Corey, and Shu Jia. “Bioinspired Photoresponsive Soft Robotic Lens.” Science Robotics, Oct. 2025. world, www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adw8905

LoongRL：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升大模型長上下文高級推理能力

大型語言模型在處理長篇文檔時常止步于信息檢索，難以進(jìn)行深度推理。針對此問題，來自微軟亞洲研究院、上海交通大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的 Siyuan Wang、Gaokai Zhang 和 Li Lyna Zhang 等研究人員提出了LoongRL方法。該方法通過一種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)合成與強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，成功誘導(dǎo)模型學(xué)習(xí)高級推理模式，顯著提升了其在長上下文任務(wù)中的表現(xiàn)。

研究團(tuán)隊首先解決了高難度長文本推理數(shù)據(jù)稀缺的難題。他們設(shè)計了一種名為KeyChain的數(shù)據(jù)合成方法，巧妙地將簡單的多跳問答（multi-hop question answering）任務(wù)轉(zhuǎn)化為復(fù)雜的長上下文挑戰(zhàn)。具體來說，它在大量無關(guān)文檔中嵌入由通用唯一識別碼（UUID）構(gòu)成的“線索鏈”，而真正的問題被隱藏在鏈條的末端。模型必須學(xué)會先規(guī)劃、再一步步追蹤線索、從海量信息中檢索關(guān)鍵事實，并最終進(jìn)行推理和復(fù)查才能解答。通過在這種合成數(shù)據(jù)上進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)，模型自發(fā)地涌現(xiàn)出一種“規(guī)劃–檢索–推理–復(fù)查”的高級思維模式。值得注意的是，該方法實現(xiàn)了高效訓(xùn)練，僅在16K長度的文本上訓(xùn)練，模型便能將學(xué)會的推理能力泛化到128K的超長文本任務(wù)中。實驗結(jié)果顯示，在Qwen2.5模型上，該方法使長文本問答準(zhǔn)確率絕對提升超過21%，使14B參數(shù)的模型性能足以媲美更大規(guī)模的前沿模型，并成功通過了所有“大海撈針”壓力測試。

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Wang, Siyuan, et al. “LoongRL:Reinforcement Learning for Advanced Reasoning over Long Contexts.” Version 1, arXiv:2510.19363, arXiv, 22 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.19363

LightMem：模擬人腦記憶機(jī)制，打造輕量高效的大模型記憶系統(tǒng)

大型語言模型在長對話中常因記憶過載而效率低下。來自浙江大學(xué)和新加坡國立大學(xué)的 Jizhan Fang、Ningyu Zhang 等研究人員，受人類記憶模型的啟發(fā)，開發(fā)出一種名為 LightMem 的新型記憶系統(tǒng)，在提升模型性能的同時，大幅降低了計算成本。

該研究的核心是模擬人類記憶處理信息的三階段流程。首先，系統(tǒng)設(shè)置了認(rèn)知啟發(fā)的“感覺記憶”，它像一個過濾器，通過輕量級壓縮算法快速剔除對話中的冗余信息，并按主題進(jìn)行初步歸類。接著，信息進(jìn)入主題感知的“短期記憶”，該模塊利用語義相似性將相關(guān)內(nèi)容動態(tài)地組織成連貫的記憶片段，而非依賴固定的窗口大小，從而生成更精煉、更有意義的記憶單元。最后，也是該系統(tǒng)的一大創(chuàng)新，是具備“睡眠時間更新”的“長期記憶”。這一機(jī)制將高消耗的記憶整理、去重和鞏固工作從實時推理中分離出來，安排在離線時段（即“睡眠時間”）進(jìn)行，避免了在任務(wù)執(zhí)行過程中引入額外延遲。在 LongMemEval 基準(zhǔn)測試中，基于 GPT 和 Qwen 模型的 LightMem 系統(tǒng)不僅在問答準(zhǔn)確率上比基線模型提升了高達(dá)10.9%，還在效率上取得了驚人成果：令牌使用量減少了117倍，API調(diào)用次數(shù)減少了159倍，運(yùn)行時間也縮短了超過12倍。

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Fang, Jizhan, et al. “LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation.” Version 1, arXiv:2510.18866, arXiv, 21 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.18866

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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Chen Institute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)，項目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎勵計劃、、等。