█ 腦科學動態

睡眠剝奪對早期大腦發育的長期負面影響

細胞重編程顯著改善小鼠大腦健康

小雞叫聲揭示動物情緒的新窗口

ClinGen平臺推動基因與變異的臨床相關性研究

█ AI行業動態

OpenAI即將發布Orion

OpenAI資深研究員Miles Brundage離職

首個跨物種生命基礎大模型GeneCompass問世

Claude.ai 推出新分析工具，助力數據分析新突破

█ AI研發動態

磁場控制的微型軟機器人有望革新靶向藥物輸送

人工智能心電圖模型可精準預測健康風險與死亡率

基于AI的異常檢測提高胃腸道活檢中罕見病理診斷準確率

AI工具PIONEER助力藥物開發，預測蛋白質相互作用突變

新型計算模型助力組學數據分析與藥物反應預測

生成式人工智能有望革新教育領域的學習體驗

腦科學動態

睡眠剝奪對早期大腦發育的長期負面影響

來自北卡羅來納大學教堂山分校醫學院的Graham Diering、Sean Gay等人分析了睡眠不足在早期大腦發育過程中如何加劇認知缺陷，并提出了新的干預可能。

研究通過觀察小鼠模型的行為與分子變化，探討睡眠剝奪對不同發育階段小鼠的影響。實驗中，幼年（P21至P28）和青少年（P42至P49）小鼠在急性睡眠剝奪后，明顯缺乏適應性反應，導致新物體識別任務中的認知表現受損，而成年小鼠則表現出更強的恢復力。

蛋白質組和磷酸化蛋白質組分析揭示，年輕小鼠的神經元突觸對睡眠剝奪極其敏感，突觸密度在發育期間顯著波動，表現出突觸增強和突觸發生的異常變化。研究進一步指出，睡眠剝奪的負面作用集中于ASD的遺傳風險節點上。研究表明，睡眠在健康大腦發育中的角色不可忽視，尤其是年輕個體在遭遇睡眠剝奪時的顯著脆弱性，強調了睡眠健康對早期神經發育的重要性。研究發表在 PNAS 上。

#大腦健康 #睡眠剝奪 #神經發育 #孤獨癥

閱讀論文：

Gay, Sean M., et al. “Developing Forebrain Synapses Are Uniquely Vulnerable to Sleep Loss.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 121, no. 44, Oct. 2024, p. e2407533121. world, www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2407533121

細胞重編程顯著改善小鼠大腦健康并對抗神經退行性疾病

巴塞羅那大學的一項研究揭示了在大腦中精確誘導山中因子（Yamanaka factors）可以顯著延緩神經元衰老過程。該研究由Daniel del Toro和Albert Giralt教授領導，來自醫學與健康科學學院、神經科學研究所及先進療法生產和驗證中心（CREATIO），并與馬克斯·普朗克生物智能研究所等機構合作。

研究通過控制小鼠大腦發育和成年階段的山中因子（關鍵蛋白質群組，包括Oct4、Sox2、Klf4和c-Myc）表達，探討了其對神經元衰老的逆轉作用。在發育階段，瞬時山中因子表達導致新皮質擴展，產生更多的上皮層神經元和神經膠質細胞，并增強成年小鼠的運動和社交行為。在成年階段，通過間歇性山中因子表達干預5xFAD小鼠模型（阿爾茨海默病模型）發現，山中因子能有效延緩認知功能的衰退和其他疾病標記物的變化。

該團隊還觀察到，在受控的山中因子誘導下，大腦皮層和背側海馬區的神經元數量雖未增加，但表現出突觸連接的增多、代謝的穩定及表觀遺傳特征的正?；Ｑ芯勘砻鳎街幸蜃釉诓煌l育階段對神經系統具有保護作用，有望成為神經退行性疾病治療的新方向。研究發表在 Cell Stem Cell 上。

#大腦健康 #神經元衰老 #細胞重編程 #山中因子

閱讀論文：

“Expansion of the Neocortex and Protection from Neurodegeneration by in Vivo Transient Reprogramming.” Cell Stem Cell, Oct. 2024. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.stem.2024.09.013

小雞叫聲揭示動物情緒的新窗口

密西西比大學的心理學和藥理學教授Kenneth Sufka與英國普利茅斯大學的動物行為學副教授Sarah Collins及其團隊合作，針對小雞的叫聲進行了一項情緒研究。該研究旨在通過分析小雞在不同環境下的叫聲特征，探討其情緒反應模式，為家禽行業的動物福利及情緒藥物的研發提供新的思路。

研究人員在實驗中將小雞分為兩組，一組被單獨隔離，另一組則通過鏡子看到自己的倒影，從而產生“同伴”陪伴的效果。隔離條件下的小雞發出高頻、長時間的“遇險呼叫”（distress calls），聲音比鏡子條件下的小雞更響亮、更“退化”（聲學參數顯示更高的熵值和較低的諧波噪聲比），顯示出較高的情緒喚醒度，且叫聲參數與哺乳動物在負面情緒下的發聲特點一致。此發現說明在家禽中，也可通過聲學數據反映出焦慮和抑郁等情緒變化。

這種方法提供了一種非侵入性的情緒檢測手段，未來可以為家禽業提供基于聲學的自動化情緒監控系統。此外，研究顯示，由于小雞對許多抑郁癥藥物具有抗性，其情緒反應模型對藥物研發具有重要參考價值。研究結果發表在 Applied Behaviour Science 上。

#大腦健康 #動物福利 #聲學檢測 #情緒

閱讀論文：

“Do I Sound Anxious? Emotional Arousal Is Linked to Changes in Vocalisations in Domestic Chicks (Gallus Gallus Dom.).” Applied Animal Behaviour Science, vol. 277, Aug. 2024, p. 106359. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.applanim.2024.106359

ClinGen平臺推動基因與變異的臨床相關性研究

臨床基因組資源（ClinGen）是由美國國立衛生研究院資助的項目，旨在標準化基因和變異的臨床相關性評估。該聯盟由來自69個國家和地區的超過2500名專家組成，主要負責分析和驗證與遺傳疾病相關的基因。ClinGen項目的研究由貝勒醫學院的Sharon Plon和Aleksandar Milosavljevic領導，研究成果為全球醫療和科研領域提供了重要的基因組信息。

ClinGen聯盟通過標準化流程，評估了超過2700個基因的臨床相關性，這些基因與癌癥、心血管疾病和神經發育障礙等遺傳性疾病密切相關。截至2024年1月，研究團隊已經識別并驗證了2420個基因-疾病關系，并對1557個基因進行了劑量敏感性分析。此外，他們還對447個基因-病癥對進行了可操作性評估，確認了5161個致病變異。

所有數據都通過開放平臺公開，包括Clinicalgenome.org和ClinVar數據庫，推動基因檢測與臨床應用的發展。ClinGen的研究成果不僅幫助醫療團隊解釋復雜的基因變異，還為患者提供了個性化的基因組信息。研究團隊還正在擴展對體細胞癌癥、復雜疾病和藥物基因組學的研究，進一步提升基因組醫學的應用。研究發表在 Genetics in Medicine 上。

#神經技術 #基因組管理 #遺傳疾病 #變異分析

閱讀論文：

Andersen, Erica F., et al. “The Clinical Genome Resource (ClinGen): Advancing Genomic Knowledge through Global Curation.” Genetics in Medicine, vol. 0, no. 0, Oct. 2024. www.gimjournal.org, https://doi.org/10.1016/j.gim.2024.101228

AI 行業動態

OpenAI即將發布Orion

OpenAI 計劃在2024年12月前發布其最新的人工智能模型——代號為Orion（獵戶座）的前沿模型，恰逢ChatGPT推出兩周年。據The Verge報道，Orion將首先向與OpenAI合作緊密的公司開放，用以支持其開發新產品和功能，而非像此前的GPT-4o和o1那樣直接通過ChatGPT廣泛發布。

微軟（Microsoft）作為OpenAI主要的AI模型部署合作伙伴，計劃最早在11月將Orion托管在Azure云服務上。雖然Orion被視為GPT-4的繼任者，但目前尚不清楚是否會被命名為GPT-5。OpenAI高管曾暗示，Orion的運算能力可能比GPT-4強大100倍，公司目標是逐步整合其現有的大型語言模型（LLM），最終實現被稱為通用人工智能（AGI）的目標。

#OpenAI #Orion #人工智能 #Azure #通用人工智能

閱讀更多：

https://www.theverge.com/2024/10/24/24278999/openai-plans-orion-ai-model-release-december

OpenAI資深研究員Miles Brundage離職

OpenAI的資深研究員兼AGI Readiness團隊高級顧問Miles Brundage。他在博客中詳細回顧了在OpenAI的工作經歷，并解釋了離職原因。Brundage自2018年加入OpenAI，曾領導政策研究團隊，推動公司在人工智能政策及安全方面的多個重要舉措。然而，他決定離開OpenAI，轉向獨立的研究與政策推動，專注于AI政策研究和倡導，認為可以在行業外部更有效地影響AI的發展。

在他的公開信中，Brundage指出，AI行業內部的發表限制，以及長時間在單一機構工作帶來的偏見是促使他離職的原因之一。他計劃創立或加入一家非營利機構，研究AI進展預測、AI安全監管、計算治理等領域，并希望推動政策制定者加速應對AI帶來的挑戰。

#人工智能 #OpenAI #政策研究 #MilesBrundage #AGI

閱讀更多：

https://milesbrundage.substack.com/p/why-im-leaving-openai-and-what-im

首個跨物種生命基礎大模型GeneCompass問世

由中國科學院多個研究機構組成的團隊近日在頂級期刊 Cell Research 上發表了重要突破——世界首個知識與數據聯合驅動的多物種生命基礎大模型GeneCompass。該模型利用了人類和小鼠的1.26億個單細胞數據，覆蓋超過3.6萬個基因，融合了四種生物學先驗知識（promoter sequences、基因共表達關系、基因家族標注和基因調控關系），展示了AI在生命科學研究中的巨大潛力。

GeneCompass采用了基于Transformer的深度學習架構，通過整合多物種的基因表達數據，實現了對基因表達調控規律的全面理解，并且在單細胞狀態預測、基因擾動預測、藥物反應分析等下游任務中表現出色。研究表明，該模型通過跨物種預訓練有效捕捉了生命的底層共性規律，提升了生命過程的分析精度，為復雜的生命科學問題提供了新的解決路徑。

這一研究由中國科學院自動化研究所劉國樂、江潔與多個合作單位的研究人員共同完成，他們的工作有望推動生命科學領域的AI研究進入新的發展階段。

#人工智能 #基因表達 #生命科學 #跨物種 #GeneCompass

閱讀更多：

https://www.nature.com/articles/s41422-024-01034-y

Claude.ai 推出新分析工具，助力數據分析新突破

Claude.ai 最近推出了一項全新內置功能——分析工具，使 Claude 具備編寫和運行 JavaScript 代碼的能力。這一更新將 Claude 的功能提升到新的高度，用戶不僅能夠獲取實時數據洞察，還可以通過精確的數據處理和分析，得到更可靠的結果。目前，該工具已在功能預覽階段，面向所有用戶開放。

Claude.ai 的分析工具相當于一個內置的代碼沙箱，研究人員可以在其中執行復雜的數學運算、分析數據，并根據不同的思路進行反復迭代。得益于 Claude 3.5 Sonnet 的先進編碼和數據處理能力，用戶可以獲得更加精確且可驗證的分析結果。

此外，該工具還能直接處理 CSV 文件中的數據，不再僅依賴抽象的分析。用戶上傳數據后，Claude 可以逐步清理、探索和分析，直至得出正確的結果。無論是營銷人員、銷售團隊，還是產品經理、工程師與財務團隊，都可以利用該工具為各自的工作流程帶來實際的幫助。例如，Claude 可以幫助營銷人員提升轉化率，或者為財務團隊生成反映關鍵趨勢的財務儀表板。

#Claude.ai #數據分析 #JavaScript #實時洞察 #科技創新

閱讀更多：

https://www.anthropic.com/news/analysis-tool

AI 研發動態

磁場控制的微型軟機器人有望革新靶向藥物輸送

南洋理工大學的機械與航空航天工程學院研究團隊在軟體機器人領域取得了重大突破。該團隊由助理教授 Lum Guo Zhan 領導，靈感源自科幻電影《奇幻之旅》，他們致力于開發用于靶向藥物輸送的微型機器人。

該研究提出了一種基于磁場控制的毫米級軟體機器人，用于靶向組合藥物治療。該機器人由智能磁性復合材料制成，能夠攜帶四種不同的藥物，并以可編程的順序和劑量釋放藥物。實驗中，機器人以每秒0.30毫米至16.5毫米的速度移動，成功完成了在多個目標區域釋放不同藥物的任務，釋放速率為每小時0.0992至0.231微升。與現有的微型機器人相比，這款機器人在多種藥物的精確輸送上具有顯著優勢。

研究人員還通過模擬復雜的人體環境測試了該機器人的導航能力和藥物輸送效果，結果顯示其藥物泄漏極少，且能在8小時內持續釋放藥物。研究表明，這種靈活、精確的藥物輸送系統有望在癌癥等復雜疾病的治療中發揮重要作用。未來，該團隊計劃繼續縮小機器人的尺寸，并進一步評估其在體外器官芯片和動物模型中的應用潛力。研究成果發表在 Advanced Materials 上。

#神經技術 #靶向藥物輸送 #軟體機器人 #磁場控制

閱讀更多：

Yang, Zilin, et al. “Magnetic Miniature Soft Robot with Reprogrammable Drug-Dispensing Functionalities: Toward Advanced Targeted Combination Therapy.” Advanced Materials, Sept. 2024, p. 2408750. onlinelibrary.wiley.com, https://doi.org/10.1002/adma.202408750

人工智能心電圖模型可精準預測健康風險與死亡率

倫敦帝國理工學院和帝國理工學院醫療保健 NHS 信托基金的研究團隊開發了一種名為 AIRE 的人工智能心電圖模型。此研究旨在通過心電圖（ECG）分析預測患者未來的健康風險，包括心臟病發作、心力衰竭等，并能準確評估患者的死亡風險。

研究團隊使用了來自貝斯以色列女執事醫療中心的 1,163,401 份心電圖數據，結合深度學習和離散時間生存模型開發了 AIRE 平臺。AIRE 不僅能夠預測全因死亡風險，還能提供特定患者的生存曲線。通過對來自美國、巴西和英國的多國患者隊列進行驗證，AIRE 模型展示了其準確性：在全因死亡風險的預測中，BIDMC 的 C 指數為 0.775，未來室性心律失常的 C 指數為 0.760。此外，研究還通過表型和基因組關聯研究，發現了與心臟結構、生物衰老和代謝綜合征相關的候選生物途徑，這使得 AIRE 平臺具備生物學合理性。結果發表在 The Lancet Digital Health 上。

#大腦健康 #心電圖 #人工智能 #死亡率預測 #心血管疾病

閱讀更多：

Sau, Arunashis, et al. “Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiogram for Mortality and Cardiovascular Risk Estimation: A Model Development and Validation Study.” The Lancet Digital Health, vol. 6, no. 11, Nov. 2024, pp. e791–802. www.thelancet.com, https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00172-9

基于AI的異常檢測提高胃腸道活檢中罕見病理診斷準確率

人工智能在幫助醫生借助成像數據診斷疾病方面展現出巨大潛力，但由于AI模型的訓練主要基于常見疾病的數據，導致罕見疾病的診斷困難。為了應對這一挑戰，慕尼黑路德維希馬克西米利安大學的Frederick Klauschen教授與柏林工業大學的Klaus-Robert Müller教授團隊及柏林夏里特醫學大學的同事合作，開發了一種新型異常檢測模型。

該研究使用了兩個包含5423個病例、1700萬張胃腸道活檢顯微圖像的數據集，開發出一種基于深度異常檢測（AD）的AI模型。通過僅使用常見疾病的訓練數據，模型能夠以95%（胃）和91%（結腸）的受試者工作特征曲線（AUROC）準確檢測罕見病理，包括罕見的原發性或轉移性癌癥。癌癥的檢測率分別為97.7%（胃）和96.9%（結腸）。研究中的AI工具利用熱圖標記異常區域，為病理學家提供指導。這項研究顯著提高了罕見病理的診斷準確性，同時減輕了醫生的工作量，并有助于減少漏診。研究結果顯示，該模型能夠在不同掃描儀和醫院之間泛化，是首個能夠實現零樣本泛癌癥檢測的AI工具。研究發表在 NEJM AI 上。

#神經技術 #人工智能 #組織病理學 #異常檢測 #癌癥診斷

閱讀更多：

Dippel, Jonas, et al. “AI-Based Anomaly Detection for Clinical-Grade Histopathological Diagnostics.” NEJM AI, Oct. 2024. world, ai.nejm.org, https://doi.org/10.1056/AIoa2400468

AI工具PIONEER助力藥物開發，預測蛋白質相互作用突變

克利夫蘭診所與康奈爾大學的科學家團隊合作開發了一款名為PIONEER的人工智能工具。該工具專門預測蛋白質-蛋白質相互作用的突變，以幫助藥物開發人員更高效地識別致病基因相關的蛋白質相互作用靶點。研究的共同主要作者Feixiong Cheng和Haiyuan Yu表示，該工具整合了大量基因組和蛋白質結構數據，并已通過實驗驗證其有效性。

PIONEER采用集成深度學習框架，預測人類及其他模型生物體中的所有已知蛋白質相互作用的特定結合界面。通過對近11,000個癌癥樣本的基因組數據分析，研究團隊識別出586個富含體細胞突變的顯著蛋白質相互作用（oncoPPI）。這些相互作用不僅與多種癌癥的患者生存率密切相關，還影響藥物的反應性。

PIONEER的實驗結果表明，與疾病相關的突變常集中在蛋白質相互作用界面中，尤其是在癌癥相關的突變中。這一工具為科研人員提供了全新的視角，通過它，他們可以有效縮短從基因組發現到臨床試驗的時間。PIONEER目前作為網絡平臺和軟件包公開發布，幫助科研人員在廣泛的疾病類別中識別新的治療靶點。研究已發表在 Nature Biotechnology 上。

#神經技術 #精準醫學 #蛋白質相互作用 #藥物開發

閱讀更多：

Xiong, Dapeng, et al. “A Structurally Informed Human Protein–Protein Interactome Reveals Proteome-Wide Perturbations Caused by Disease Mutations.” Nature Biotechnology, Oct. 2024, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41587-024-02428-4

新型計算模型助力組學數據分析與藥物反應預測

卡羅林斯卡學院的 Quang Thinh Trac 及其團隊通過結合組學數據和藥物反應預測，為精準醫學的個性化治療提供了新的解決方案。組學數據為現代醫學提供了更深層次的生物學信息，特別是在疾病如急性髓性白血病（AML）和肌萎縮側索硬化癥（ALS）中的應用。

研究團隊開發了多種統計和計算方法來應對多組學數據的分析和復雜疾病的個性化治療預測。首先，他們提出了通路激活評分（PAS），通過分析 23 種癌癥的 4794 個藥物靶點，驗證了其在藥物反應預測中的有效性，特別是在 AML 中表現出較強的藥物反應。隨后，研究開發了 MDREAM 模型，用于 AML 患者的藥物反應預測，并在多個數據集中展示了其穩健的性能。

除此之外，研究 III 實現了 DIPx 機器學習模型，用于基于 PAS 的個性化藥物協同作用預測，準確性超過挑戰賽中的最佳方法。最后，研究 IV 中，團隊開發了 MegaFun 方法，通過從宏基因組數據中分析微生物組功能，顯著優于現有方法，特別是在 ALS 患者的數據分析中。研究發表在 Nature Communications上。

#神經技術 #精準醫學 #藥物反應預測 #多組學分析 #AML

閱讀更多：

Trac, Quang Thinh. Statistical and Computational Methodologies for Omics Data Analyses and Drug Response Prediction. 2024. Karolinska Institutet, thesis. openarchive.ki.se, https://doi.org/10.69622/26053291.v1

生成式人工智能有望革新教育領域的學習體驗

莫納什大學信息技術學院學習分析中心（CoLAM）的一項研究聚焦于生成式人工智能在教育領域的應用。由 Dragan Gasevic 教授和嚴立翔博士領導的團隊強調，雖然 GenAI 能夠增強學習體驗，但必須確保其是對人類學習的輔助，而不是替代。這項研究還得到了盧森堡大學和法蘭克福歌德大學的研究者的參與支持。

研究通過整合學習科學、教育技術和人機交互等學科的見解，全面分析了GenAI在教育中的作用。研究發現，GenAI可以通過提供個性化支持、豐富學習材料、提供及時反饋以及創新評估方式來提升學習效果。比如，學生可以與數字化的歷史人物互動，或者通過虛擬現實技術學習復雜的物理理論。

然而，研究也指出了GenAI技術的一些問題，包括模型的不完美、道德上的挑戰（如隱私和公平性）以及傳統評估系統的擾亂。此外，研究特別強調了提高教師和學生的AI素養的重要性，只有當教育者和學生都具備與AI有效合作的能力時，GenAI 才能最大程度發揮其潛力。研究還提出了一項新項目，旨在開發工具以評估人類與 AI 的協作寫作，并改善工作場所學習的效果。這項研究發表于 Nature Human Behaviour。

#認知科學 #人工智能 #教育技術 #批判性思維 #人機交互

閱讀更多：

Yan, Lixiang, et al. “Promises and Challenges of Generative Artificial Intelligence for Human Learning.” Nature Human Behaviour, vol. 8, no. 10, Oct. 2024, pp. 1839–50. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-024-02004-5

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、1900、存源

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