追問daily | 為何AI無法毀滅人類？奧特曼承認(rèn)ChatGPT“走偏”了；意識即記憶：感知是對過去的模擬

█ 腦科學(xué)動態(tài)

Science：大腦自我修復(fù)新機(jī)制，前體細(xì)胞時(shí)刻準(zhǔn)備產(chǎn)生髓鞘

Cell：細(xì)胞衰老塑造了從發(fā)育到晚年的大腦結(jié)構(gòu)

Nature：衰老導(dǎo)致神經(jīng)元蛋白質(zhì)周轉(zhuǎn)減慢并積聚于小膠質(zhì)細(xì)胞

意識即記憶：感知是對過去的模擬

僅需皮膚活檢即可揭示罕見神經(jīng)退行性疾病的蛋白結(jié)構(gòu)

大腦杏仁核發(fā)現(xiàn)罕見的性別二元神經(jīng)簇

情景與語義記憶提取涉及相同腦區(qū)

█ AI行業(yè)動態(tài)

2025十大科技進(jìn)展揭曉

奧特曼承認(rèn)ChatGPT“走偏”了：未來回歸通用

Kimi K2.5重磅開源

█ AI驅(qū)動科學(xué)

Nature：復(fù)旦團(tuán)隊(duì)受壽司啟發(fā)研發(fā)發(fā)絲級柔性纖維芯片

受人類骨骼啟發(fā)，南科大研發(fā)出可“生長”的軟體機(jī)器人

AI讓資源匱乏地區(qū)的心臟驟停預(yù)測準(zhǔn)確率翻倍

具備可靠性感知能力的AI框架加速下一代電池正極材料開發(fā)

機(jī)器學(xué)習(xí)識別酒精成癮風(fēng)險(xiǎn)：青少年愛吃糖可能是預(yù)警信號

自主機(jī)器人的不可預(yù)測運(yùn)動會加劇人類的不適感

新研究揭示為何全能AI無法毀滅人類

基因沉默與3D打印結(jié)合：罕見顱腦疾病的非侵入性治療新曙光

腦科學(xué)動態(tài)

Science：大腦自我修復(fù)新機(jī)制，前體細(xì)胞時(shí)刻準(zhǔn)備產(chǎn)生髓鞘

大腦中的髓鞘生成細(xì)胞是如何再生的？約翰·霍普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)院的Yevgeniya A. Mironova和Dwight E. Bergles團(tuán)隊(duì)通過小鼠實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了顛覆性證據(jù)：少突膠質(zhì)細(xì)胞前體細(xì)胞（OPCs）并非僅在受傷或“按需”時(shí)才分化，而是以恒定的速度在整個(gè)大腦中持續(xù)嘗試產(chǎn)生新的髓鞘細(xì)胞。這一發(fā)現(xiàn)表明，大腦時(shí)刻保持著修復(fù)潛能，這為治療多發(fā)性硬化癥等脫髓鞘疾病提供了全新的視角。

? “蒲公英鐘狀結(jié)構(gòu)”（DACS）是少突膠質(zhì)細(xì)胞前體細(xì)胞嘗試分化時(shí)形成的。Credit: Yevgeniya Mironova, Ph.D.

研究團(tuán)隊(duì)通過分析哺乳動物基因數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)OPC在嘗試分化時(shí)會改變其周圍的細(xì)胞外基質(zhì)，形成一種獨(dú)特的“蒲公英鐘狀結(jié)構(gòu)”（Dandelion-clock-like structures, DACS）。利用這一標(biāo)記，研究人員能夠追蹤小鼠大腦中的OPC活動。結(jié)果顯示，這種分化嘗試在全腦范圍內(nèi)持續(xù)發(fā)生，甚至在不需要髓鞘的區(qū)域也是如此。這種機(jī)制雖然看起來效率低下（許多分化嘗試最終失敗），但確保了大腦任何部位都有產(chǎn)生新髓鞘的潛力。進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)人為剝離髓鞘模擬疾病損傷時(shí)，OPC的分化速率并沒有增加，但存活下來并形成新少突膠質(zhì)細(xì)胞的比例顯著提高。這意味著，髓鞘修復(fù)的關(guān)鍵在于分化后的細(xì)胞能否成功整合和存活，而非單純增加前體細(xì)胞的分化數(shù)量。研究發(fā)表在 Science 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #多發(fā)性硬化癥 #髓鞘再生 #少突膠質(zhì)細(xì)胞

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Mironova, Yevgeniya A., et al. “Myelin Is Repaired by Constitutive Differentiation of Oligodendrocyte Progenitors.” Science, vol. 391, no. 6783, Jan. 2026, p. eadu2896. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adu2896

Cell：細(xì)胞衰老塑造了從發(fā)育到晚年的大腦結(jié)構(gòu)

細(xì)胞衰老通常被視為機(jī)體老化的標(biāo)志，但它是否在生命早期也扮演著重要角色？Anina N. Lund、Noam D. Beckmann、Alexander W. Charney和Brian H. Kopell等研究人員（西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院）通過“活體大腦計(jì)劃”發(fā)現(xiàn)，細(xì)胞衰老不僅與老年時(shí)期的大腦結(jié)構(gòu)萎縮有關(guān)，還深度參與了早期大腦的發(fā)育過程。研究團(tuán)隊(duì)首次在活體人腦中證實(shí)，特定的衰老分子特征與大腦容量的變化直接相關(guān)，揭示了這一生物學(xué)過程在整個(gè)生命周期中的雙重作用。

? Credit:Cell.

該研究依托獨(dú)特的“活體大腦計(jì)劃”，從接受神經(jīng)外科手術(shù)的患者中獲取前額皮質(zhì)活檢樣本，并將其與結(jié)構(gòu)磁共振成像（sMRI）數(shù)據(jù)相結(jié)合。研究人員利用單核RNA測序和質(zhì)譜分析技術(shù)，精確識別了不同細(xì)胞類型中的衰老基因表達(dá)譜，并將其與大腦結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行匹配。結(jié)果顯示，細(xì)胞衰老對大腦體積的影響因細(xì)胞類型而異：小膠質(zhì)細(xì)胞的衰老特征與較大的腦容量相關(guān)，而興奮性神經(jīng)元的衰老特征則與較小的腦容量相關(guān)。這種在興奮性神經(jīng)元中觀察到的負(fù)相關(guān)性不僅出現(xiàn)在老年大腦中，同樣也存在于5歲以下的兒童大腦中。這一發(fā)現(xiàn)有力地支持了拮抗性多效性理論，即某些基因在生命早期可能通過類似衰老的機(jī)制促進(jìn)發(fā)育和生存，但在晚年卻可能導(dǎo)致組織退化和疾病。這項(xiàng)工作為理解阿爾茨海默病等神經(jīng)退行性疾病提供了全新的視角，表明衰老機(jī)制可能是大腦正常發(fā)育與病理性退化之間的共用橋梁。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #細(xì)胞衰老 #大腦發(fā)育 #多組學(xué)

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Lund, Anina N., et al. “Establishing the Relationship between Brain Cellular Senescence and Brain Structure.” Cell, vol. 189, no. 2, Jan. 2026, pp. 511-527.e17. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.10.014

Nature：衰老導(dǎo)致神經(jīng)元蛋白質(zhì)周轉(zhuǎn)減慢并積聚于小膠質(zhì)細(xì)胞

隨著年齡增長，大腦清理“蛋白質(zhì)垃圾”的能力逐漸下降，這種蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)的失衡是神經(jīng)退行性疾病的關(guān)鍵特征。為了解這一過程的細(xì)胞機(jī)制，斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院的Ian H. Guldner和Tony Wyss-Coray等人組成的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了新技術(shù)，深入追蹤了活體大腦中蛋白質(zhì)的生命周期。研究發(fā)現(xiàn)，衰老不僅顯著減緩了神經(jīng)元蛋白質(zhì)的降解速度，還導(dǎo)致這些難以降解的蛋白質(zhì)在小膠質(zhì)細(xì)胞中異常堆積，進(jìn)而可能引發(fā)記憶力下降和癡呆。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為BONCAT（生物正交非經(jīng)典氨基酸標(biāo)記）的創(chuàng)新技術(shù)，通過在轉(zhuǎn)基因小鼠體內(nèi)表達(dá)特定的工程化酶，給神經(jīng)元新合成的蛋白質(zhì)打上化學(xué)標(biāo)簽，從而在不影響其他細(xì)胞的情況下特異性追蹤神經(jīng)元蛋白質(zhì)。通過對比年輕、中年和老年小鼠，研究人員發(fā)現(xiàn)，老年小鼠神經(jīng)元蛋白質(zhì)的平均半衰期增加了一倍，意味著大腦清理蛋白質(zhì)的速度減慢了一半。進(jìn)一步分析顯示，突觸相關(guān)蛋白質(zhì)對衰老尤為敏感，最容易形成聚集物。這些降解緩慢的神經(jīng)元蛋白質(zhì)并非靜止不動，而是轉(zhuǎn)移到了大腦的免疫細(xì)胞——小膠質(zhì)細(xì)胞中。老年小膠質(zhì)細(xì)胞中積累的神經(jīng)元蛋白質(zhì)數(shù)量是年輕時(shí)的10倍以上，且超過一半表現(xiàn)出降解缺陷。這表明，隨著衰老，小膠質(zhì)細(xì)胞雖然試圖吞噬和清除突觸部位的“垃圾”，但最終因不堪重負(fù)而失效，這可能是導(dǎo)致年齡相關(guān)突觸丟失和認(rèn)知功能衰退的重要原因。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Guldner, Ian H., et al. “Ageing Promotes Microglial Accumulation of Slow-Degrading Synaptic Proteins.” Nature, Jan. 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09987-9

意識即記憶：感知是對過去的模擬

我們當(dāng)下的意識體驗(yàn)究竟是實(shí)時(shí)的感知，還是大腦構(gòu)建的記憶？波士頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院的Andrew E. Budson、昆士蘭科技大學(xué)的Hinze Hogendoorn以及多倫多大學(xué)的Donna Rose Addis聯(lián)合進(jìn)行了一項(xiàng)跨學(xué)科理論研究。他們整合了記憶、感知和神經(jīng)學(xué)領(lǐng)域的最新發(fā)現(xiàn)，提出了一個(gè)顛覆性的綜合理論，重新定義了意識的本質(zhì)及其在大腦中的運(yùn)作機(jī)制。

該研究通過綜合三種不同的理論視角，提出由于神經(jīng)信號處理存在不可避免的延遲，我們所認(rèn)為的實(shí)時(shí)感知其實(shí)必然是錯(cuò)誤的直覺。研究指出，大腦中的感知機(jī)制實(shí)際上是在毫秒到秒的時(shí)間尺度上，對過去、現(xiàn)在和未來進(jìn)行持續(xù)的、可編輯的最佳估計(jì)。這意味著，意識感知與記憶之間并沒有嚴(yán)格的界限，我們對當(dāng)下的體驗(yàn)本質(zhì)上是大腦對先前無意識感覺和決策的顯性記憶。研究進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)以及額頂葉控制網(wǎng)絡(luò)和顯著性網(wǎng)絡(luò)不僅對記憶和模擬至關(guān)重要，也是產(chǎn)生意識的核心神經(jīng)基礎(chǔ)。這一理論認(rèn)為意識的目的與顯性記憶一致，即利用過去的信息來理解當(dāng)下并規(guī)劃未來。這種觀點(diǎn)為解釋意識的解剖學(xué)和生理學(xué)機(jī)制提供了統(tǒng)一的框架，表明意識的神經(jīng)相關(guān)物可能遍布整個(gè)大腦皮層。研究發(fā)表在 Journal of Cognitive Neuroscience 上。

#意識與腦機(jī)接口 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #記憶機(jī)制 #認(rèn)知科學(xué) #感知

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Budson, Andrew E., et al. “Perception, Memory, Simulation, and Consciousness: A Convergence of Theories.” Journal of Cognitive Neuroscience, Jan. 2026, pp. 1–11. Silverchair, https://doi.org/10.1162/JOCN.a.2429

僅需皮膚活檢即可揭示罕見神經(jīng)退行性疾病的蛋白結(jié)構(gòu)

神經(jīng)退行性疾病的致病蛋白結(jié)構(gòu)研究以往主要依賴尸檢樣本，難以反映活體患者的實(shí)時(shí)病理。日內(nèi)瓦大學(xué)的Andreas Boland和瑞士意大利語區(qū)大學(xué)的Giorgia Melli帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)，通過從活體患者身上采集微量皮膚樣本，成功解析了導(dǎo)致罕見神經(jīng)退行性疾病的蛋白沉積物三維結(jié)構(gòu)，為微創(chuàng)診斷和個(gè)性化治療帶來了新突破。

該研究聚焦于轉(zhuǎn)甲狀腺素蛋白淀粉樣變性，這是一種因蛋白質(zhì)錯(cuò)誤折疊而在器官中形成有毒絲狀沉積的疾病，機(jī)制與阿爾茨海默病相似。研究人員從一名活體患者身上采集了僅5-10毫克的皮膚組織，利用冷凍電鏡和質(zhì)譜技術(shù)進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示，從皮膚中提取的淀粉樣纖維，其三維折疊結(jié)構(gòu)與在心臟或神經(jīng)等深層器官中發(fā)現(xiàn)的纖維幾乎完全一致。這意味著，通過簡單的皮膚活檢，不僅可以替代侵入性檢查來確診疾病，還能實(shí)現(xiàn)對疾病進(jìn)程的長期監(jiān)測以及對治療反應(yīng)的實(shí)時(shí)評估。這一發(fā)現(xiàn)打破了以往只能依靠死后組織進(jìn)行結(jié)構(gòu)研究的局限，為阿爾茨海默病和帕金森病等具有類似蛋白聚集特征的疾病提供了新的研究范式。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

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Yu, Jun, et al. “Structure of ATTRv-F64S Fibrils Isolated from Skin Tissue of a Living Patient.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Dec. 2025, p. 781. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-67457-2

大腦杏仁核發(fā)現(xiàn)罕見的性別二元神經(jīng)簇

大腦是否存在像生殖器官那樣明顯的性別差異？Tamar Licht, Adan Akarieh, Aya Dhamshy和Dan Rokni等人（耶路撒冷希伯來大學(xué)以色列-加拿大醫(yī)學(xué)研究所）深入研究了小鼠大腦，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)此前未知的神經(jīng)細(xì)胞簇。該區(qū)域的活動模式呈現(xiàn)出驚人的二元對立特征——在雌性中持續(xù)活躍，而在成年雄性中通常關(guān)閉，僅在特定條件下開啟。這一發(fā)現(xiàn)為理解大腦如何根據(jù)性別和社會狀態(tài)調(diào)節(jié)行為提供了新的生物學(xué)證據(jù)。

? Credit: bioRxiv.DOI: 10.1101/2025.07.09.663831

研究團(tuán)隊(duì)利用TRAP2轉(zhuǎn)基因小鼠模型，聚焦于負(fù)責(zé)調(diào)節(jié)情緒和社會行為的內(nèi)側(cè)杏仁核。他們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)名為DIMPLE的密集神經(jīng)元簇，其活動遵循著罕見的“開/關(guān)”規(guī)則。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該區(qū)域在所有雌性小鼠中始終處于激活狀態(tài)；相比之下，成年處男雄性小鼠的該區(qū)域則完全靜默。有趣的是，雄性小鼠在斷奶前該區(qū)域是活躍的，且在經(jīng)歷交配行為后會被重新激活。為了探究背后的機(jī)制，研究人員測試了激素的影響。結(jié)果表明，這種差異并非單純依賴于循環(huán)性激素，因?yàn)榍谐韵俨⑽锤淖兓顒幽Ｊ健Ｈ欢⑸浯呷樗爻晒せ盍颂幠行坌缘脑撋窠?jīng)簇。這表明大腦利用這種類似開關(guān)的機(jī)制，整合性別、經(jīng)歷和激素信號，以適應(yīng)如生殖轉(zhuǎn)變等關(guān)鍵生命階段的行為需求。研究發(fā)表在 PNAS 上。

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Licht, Tamar, et al. “A Sexually Dimorphic Neuronal Cluster in the Mouse Medial Amygdala Responds to Male Sexual Status.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 4, Jan. 2026, world, p. e2518703123. www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2518703123

情景與語義記憶提取涉及相同腦區(qū)

記憶究竟是如何在大腦中運(yùn)作的？傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為回憶過去（情景記憶）和提取知識（語義記憶）由不同系統(tǒng)負(fù)責(zé)。然而，諾丁漢大學(xué)心理學(xué)院的Roni Tibon及其同事，聯(lián)合劍橋大學(xué)的研究人員，通過一項(xiàng)最新研究顛覆了這一認(rèn)知。他們發(fā)現(xiàn)，這兩種記憶類型的提取實(shí)際上涉及完全相同的大腦區(qū)域。這一發(fā)現(xiàn)不僅挑戰(zhàn)了教科書式的定義，也為理解癡呆癥等疾病提供了全新的視角。

為了驗(yàn)證這兩種記憶系統(tǒng)的神經(jīng)基礎(chǔ)是否存在差異，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一項(xiàng)精巧的實(shí)驗(yàn)。他們招募了40名參與者，并利用功能磁共振成像（fMRI）技術(shù)監(jiān)測大腦活動。實(shí)驗(yàn)中，參與者需要完成兩類高度匹配的回憶任務(wù)：一是基于現(xiàn)實(shí)知識回憶品牌與標(biāo)志的配對（語義任務(wù)），二是回憶在實(shí)驗(yàn)前剛剛學(xué)到的配對（情景任務(wù)）。長期以來的理論預(yù)測這兩種任務(wù)會激活不同的大腦網(wǎng)絡(luò)，但結(jié)果令人驚訝：神經(jīng)影像數(shù)據(jù)顯示兩者之間的大腦活動模式?jīng)]有顯著差異。貝葉斯分析進(jìn)一步證實(shí)，參與提取“心理時(shí)間旅行”般的個(gè)人經(jīng)歷與提取一般事實(shí)知識的腦區(qū)存在高度重疊。Roni Tibon指出，這意味著整個(gè)大腦可能共同參與不同類型的記憶活動，這對于開發(fā)針對阿爾茨海默病等記憶障礙的干預(yù)措施具有重要意義。研究發(fā)表在 Nature Human Behaviour 上。

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Tibon, Roni, et al. “Neural Activations and Representations during Episodic versus Semantic Memory Retrieval.” Nature Human Behaviour, Jan. 2026, pp. 1–19. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02390-4

AI 行業(yè)動態(tài)

2025十大科技進(jìn)展揭曉：從DeepSeek崛起、腦機(jī)接口突破到宇宙圖譜繪制

1月26日，由中國科學(xué)院和中國工程院主辦的2025年中國與世界十大科技進(jìn)展新聞在北京正式揭曉。在備受矚目的中國科技進(jìn)展中，能源、人工智能與生命科學(xué)領(lǐng)域的突破尤為強(qiáng)勁。被稱為“人造太陽”的全超導(dǎo)托卡馬克核聚變實(shí)驗(yàn)裝置（EAST）創(chuàng)造了“億度千秒”的運(yùn)行世界紀(jì)錄，標(biāo)志著聚變能源研究向工程實(shí)踐邁出了從0到1的關(guān)鍵一步。深度求索公司推出的R1大模型以極高的性能和超低的訓(xùn)練成本引發(fā)全球震動，被視為中國AI領(lǐng)域的里程碑事件。此外，釷基熔鹽堆的建成鞏固了研究人員在第四代核能技術(shù)上的國際引領(lǐng)地位，而“北腦一號”腦機(jī)接口則成功幫助失語患者重建交流能力。其他入選成果還包括超導(dǎo)量子計(jì)算原型機(jī)“祖沖之三號”、帕金森病新藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)以及6G通信領(lǐng)域的創(chuàng)新突破。

在世界科技進(jìn)展方面，前沿物理探索與生物醫(yī)療技術(shù)不僅刷新了人類的認(rèn)知邊界，更展現(xiàn)了改變生活的巨大潛力。腦機(jī)接口技術(shù)首次讓肌萎縮側(cè)索硬化癥患者能夠有感情地說話甚至唱歌，而轉(zhuǎn)基因豬腎移植在人體內(nèi)創(chuàng)紀(jì)錄存活61天，為解決器官短缺問題帶來了新的曙光。物理學(xué)領(lǐng)域，研究人員探測到了史上最龐大的黑洞合并事件，并成功制造出首個(gè)肉眼可見的“時(shí)間晶體”（Time Crystal，一種在時(shí)間維度上持續(xù)重復(fù)排列的特殊物質(zhì)形態(tài)）。同時(shí)，DeepMind開發(fā)的AI模型在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽中達(dá)到金牌水平，證明了機(jī)器邏輯推理能力的飛躍。此外，關(guān)于宇宙早期信號的地基探測、最大宇宙圖譜的繪制以及“電子-光子-量子”一體化芯片的問世，也共同構(gòu)成了年度全球科技的高光時(shí)刻。

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https://www.cas.cn/yw/202601/t20260126_5097241.shtml

奧特曼承認(rèn)ChatGPT“走偏”了：未來回歸通用，寫代碼不再是核心

OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 在近期的直播互動中針對 AI 行業(yè)未來發(fā)表了多項(xiàng)重要觀點(diǎn)。在軟件工程領(lǐng)域，他預(yù)測未來工程師數(shù)量將大幅增長，但工作重心將從繁瑣的代碼編寫與調(diào)試，徹底轉(zhuǎn)向利用系統(tǒng)解決實(shí)際問題，且針對個(gè)人或小群體的定制化軟件將成為主流并貢獻(xiàn)大量 GDP。在教育方面，Altman 持保守態(tài)度，反對在幼兒園階段引入計(jì)算機(jī)或 AI，主張兒童應(yīng)優(yōu)先通過真實(shí)的人際互動學(xué)習(xí)社交技能。對于外界關(guān)注的產(chǎn)品路線，他坦承 OpenAI 在 ChatGPT-5 系列模型的開發(fā)中確實(shí)“搞砸了”，因過度側(cè)重智力與編程能力而導(dǎo)致模型“偏科”，忽視了寫作與溝通等通用能力。他強(qiáng)調(diào)，未來的戰(zhàn)略重心將回歸真正的通用模型，力求在推理、編程和自然表達(dá)等所有維度上實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展的卓越性能。

關(guān)于商業(yè)化落地，Altman 指出市場需求正從單純追求低成本轉(zhuǎn)向?qū)ν评硭俣鹊臉O致渴求，OpenAI 致力于在成本與速度間取得平衡，以支持大規(guī)模智能體的經(jīng)濟(jì)化運(yùn)行。在宏觀經(jīng)濟(jì)層面，他認(rèn)為 AI 具有強(qiáng)通縮效應(yīng)，雖能賦能個(gè)人以低成本創(chuàng)造巨大價(jià)值，但也需警惕財(cái)富向少數(shù)人集中的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)。此外，Altman 特別表達(dá)了對 2026 年可能爆發(fā)的生物安全風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。他認(rèn)為隨著模型能力增強(qiáng)，單純的“封堵”策略已難以為繼，必須轉(zhuǎn)向建設(shè)具有韌性的安全基礎(chǔ)設(shè)施，如同人類建立防火規(guī)范應(yīng)對火災(zāi)一樣，利用 AI 本身的能力來構(gòu)建防御體系，在風(fēng)險(xiǎn)控制與技術(shù)實(shí)用性之間尋找共存之道。

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Kimi K2.5重磅開源：萬億參數(shù)加持，百個(gè)智能體“群毆”復(fù)雜任務(wù)

月之暗面近日正式發(fā)布并開源了新一代萬億參數(shù)模型 Kimi K2.5，創(chuàng)始人 Yang Zhilin 首次公開展示了該模型的能力。Kimi K2.5 采用 MoE（Mixture of Experts，混合專家模型，一種通過門控網(wǎng)絡(luò)將任務(wù)分配給不同專家子模型的架構(gòu)）基礎(chǔ)架構(gòu)，顯著增強(qiáng)了視覺理解和編程能力，不僅支持視頻處理，還實(shí)現(xiàn)了視覺與代碼的深度融合。在 HLE和 SWE-bench Verified 等高難度評測中，該模型表現(xiàn)出眾，成績足以媲美甚至超越 GPT-5.2 等頂尖閉源模型，同時(shí)運(yùn)行成本大幅降低。作為一款全能模型，Kimi K2.5 將視覺、文本、對話及思考能力集于一身，能夠通過簡單的草圖或視頻演示直接生成具備高級審美的前端代碼，甚至讓編程具備了類似專業(yè)設(shè)計(jì)師的“品味”。

為了解決現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜難題，Kimi K2.5 引入了創(chuàng)新的 Agent Swarm功能，通過 PARL（Parallel Agent Reinforcement Learning，并行智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)）訓(xùn)練，使其能像指揮官一樣調(diào)度最多 100 個(gè)智能體分身并行協(xié)作。這種機(jī)制將單線任務(wù)轉(zhuǎn)化為多線并發(fā)，處理速度提升了 4.5 倍，能高效完成如根據(jù)平面圖構(gòu)建 3D 模型、創(chuàng)造包含完整語法的新語言等高密度腦力工作。此外，新發(fā)布的 Kimi Code 編程助手可無縫集成至主流開發(fā)環(huán)境，支持多模態(tài)輸入與技能遷移。研究人員表示，通過重構(gòu)強(qiáng)化學(xué)習(xí)基建，Kimi K2.5 展現(xiàn)了強(qiáng)大的多步驟推理與執(zhí)行能力，標(biāo)志著國產(chǎn)開源模型正在成為全球新標(biāo)桿，并推動人工智能進(jìn)一步向解決真實(shí)世界復(fù)雜問題邁進(jìn)。

#KimiK2.5 #國產(chǎn)大模型 #AgentSwarm #開源 #月之暗面

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https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html

AI 驅(qū)動科學(xué)

Nature：復(fù)旦團(tuán)隊(duì)受壽司啟發(fā)研發(fā)發(fā)絲級柔性纖維芯片

現(xiàn)有的可穿戴設(shè)備往往依賴外部剛性芯片來處理數(shù)據(jù)，這限制了其在紡織品中的深度集成與應(yīng)用。復(fù)旦大學(xué)的Huisheng Peng、Zhen Wang等研究人員組成的研究團(tuán)隊(duì)，開發(fā)出一種細(xì)如發(fā)絲的新型柔性纖維芯片。這項(xiàng)創(chuàng)新成果成功將高密度的計(jì)算能力集成到柔性纖維中，不僅解決了傳統(tǒng)芯片易碎、無法彎曲的痛點(diǎn)，還為下一代獨(dú)立運(yùn)行的智能可穿戴系統(tǒng)奠定了硬件基礎(chǔ)。

? 圖片展示了 FIC 的結(jié)構(gòu)。Credit: Nature (2026).

該研究從“壽司卷”的制作工藝中汲取靈感，摒棄了在平面剛性基板上構(gòu)建電路的傳統(tǒng)方法。研究團(tuán)隊(duì)首先在極薄的彈性薄片上構(gòu)建電路，并覆蓋一層保護(hù)性聚合物，隨后將其卷成緊密的多層螺旋結(jié)構(gòu)，形成纖維集成電路（Fiber Integrated Circuit, FIC）。這種獨(dú)特的結(jié)構(gòu)使得在保持纖維形態(tài)的同時(shí)，每厘米能封裝高達(dá)10萬個(gè)晶體管，其運(yùn)算能力足以媲美標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)芯片。在嚴(yán)苛的耐用性測試中，該纖維芯片展現(xiàn)出驚人的穩(wěn)定性：它能承受超過30%的拉伸、10萬次彎折與摩擦，甚至在被一輛15.6噸重的集裝箱卡車碾壓后仍能正常工作。這種完全柔性的光纖系統(tǒng)無需外部處理器即可形成閉環(huán)系統(tǒng)，能獨(dú)立處理信號并執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，為健康監(jiān)測、智能服裝以及腦機(jī)接口等前沿應(yīng)用提供了全新的交互模式。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #腦機(jī)接口 #柔性電子 #智能纖維 #可穿戴設(shè)備

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Wang, Zhen, et al. “Fibre Integrated Circuits by a Multilayered Spiral Architecture.” Nature, Jan. 2026, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09974-0

受人類骨骼啟發(fā)，南科大研發(fā)出可“生長”的軟體機(jī)器人

傳統(tǒng)人形機(jī)器人往往因笨重和僵硬而受限，且存在安全隱患。南方科技大學(xué)的 Hao Liu 和 Hongqiang Wang 等研究人員從人類骨骼發(fā)育中汲取靈感，開發(fā)出了一款名為 GrowHR 的新型軟體人形機(jī)器人。這款機(jī)器人不僅輕便靈活，還能像生物一樣改變自身尺寸，從而適應(yīng)各種復(fù)雜的動態(tài)環(huán)境，為機(jī)器人的多功能設(shè)計(jì)開辟了新路徑。

? GrowHR 概述。(A) 可生長連接的結(jié)構(gòu)與骨骼的比較。(B) 機(jī)器人與骨骼生長機(jī)制的比較。Credit: Liu et al., Sci. Adv. 12, eaea2831

該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的核心技術(shù)是“仿生骨骼連桿”（bone-mimetic linkages），這是一種由堅(jiān)韌織物包裹柔軟氣密腔室構(gòu)成的特殊結(jié)構(gòu)。通過控制腔室內(nèi)的氣壓，機(jī)器人的肢體可以伸展至原始長度的三倍以上，使其既堅(jiān)硬到足以負(fù)重行走，又柔軟到能吸收沖擊。為了保持穩(wěn)定性，研究人員利用張力纜繩和碳纖維導(dǎo)軌將這些部件連接。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，GrowHR 僅重約4.5公斤，極其輕盈。當(dāng)它需要通過狹窄縫隙時(shí)，通過排出空氣，其高度可縮減至36%，寬度縮減至61%。這種獨(dú)特的密度特性還賦予了它驚人的兩棲甚至三棲能力：它不僅能漂浮、游泳，還能在水面上行走；若加裝小型風(fēng)扇，它甚至能飛向天空。此外，這種柔軟的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)確保了其本質(zhì)安全性，即使與人發(fā)生碰撞也不會造成傷害。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #阿爾茨海默病 #觸覺感知 #Tau蛋白

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Liu, Hao, et al. “Bioinspired Growable Humanoid Robot with Bone-Mimetic Linkages for Versatile Mobility.” Science Advances, vol. 12, no. 4, Jan. 2026, p. eaea2831. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aea2831

AI讓資源匱乏地區(qū)的心臟驟停預(yù)測準(zhǔn)確率翻倍

心臟驟停患者的康復(fù)幾率往往充滿不確定性，尤其是在缺乏先進(jìn)資源的醫(yī)院。Liu Nan、Jasmine Chiat Ling Ong和Yilin Ning等（杜克-新加坡國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院）及其國際合作者通過兩項(xiàng)開創(chuàng)性研究，展示了人工智能如何彌合醫(yī)療資源差距，并提出了在資源受限環(huán)境中安全應(yīng)用AI的治理框架。

為了解決數(shù)據(jù)匱乏問題，研究團(tuán)隊(duì)采用了遷移學(xué)習(xí)，將日本基于數(shù)萬名患者構(gòu)建的腦功能恢復(fù)預(yù)測模型，成功調(diào)整應(yīng)用于越南的臨床環(huán)境。結(jié)果顯示，改進(jìn)后的模型在區(qū)分高風(fēng)險(xiǎn)與低風(fēng)險(xiǎn)患者時(shí)的準(zhǔn)確率從46%躍升至80%，證明了現(xiàn)有AI工具無需從頭重建即可在低資源環(huán)境中發(fā)揮巨大作用。此外，團(tuán)隊(duì)還在另一項(xiàng)研究中深入探討了大語言模型在全球健康領(lǐng)域的應(yīng)用，例如南非的孕期咨詢聊天機(jī)器人和塞拉利昂基于智能手機(jī)的瘧疾檢測應(yīng)用。盡管前景廣闊，但基礎(chǔ)設(shè)施和倫理監(jiān)管仍是主要障礙。為此，研究人員提議建立名為POLARIS-GM的國際聯(lián)盟，旨在制定監(jiān)管智能系統(tǒng)的最佳實(shí)踐指南，確保AI在改善全球醫(yī)療公平的同時(shí)，能有效應(yīng)對隱私泄露和模型幻覺等風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)表在 Nature Health 上。

#AI 驅(qū)動科學(xué) #大模型技術(shù) #資源匱乏環(huán)境 #全球健康 #遷移學(xué)習(xí)

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Ong, Jasmine Chiat Ling, et al. “Large Language Models in Global Health.” Nature Health, vol. 1, no. 1, Jan. 2026, pp. 35–47. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44360-025-00024-7

具備可靠性感知能力的AI框架加速下一代電池正極材料開發(fā)

為了讓電動汽車跑得更遠(yuǎn)、智能手機(jī)待機(jī)更久，科學(xué)家們一直在尋找更優(yōu)的電池正極材料。韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）的Seungbum Hong教授和EunAe Cho教授團(tuán)隊(duì)合作，開發(fā)了一種創(chuàng)新的人工智能（AI）框架。該框架能夠克服實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不足的難題，精準(zhǔn)預(yù)測電池正極材料的微觀顆粒尺寸及其預(yù)測結(jié)果的可靠性，從而顯著減少了不必要的試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)，為加速全固態(tài)電池等下一代能源技術(shù)的研發(fā)鋪平了道路。

? 利用四種類型的樣本驗(yàn)證分布偏移條件實(shí)驗(yàn)。Credit: Advanced Science (2025).

在電池研發(fā)中，正極材料的初級顆粒尺寸直接決定了電池的性能和安全性。然而，傳統(tǒng)的研發(fā)過程依賴于海量的燒結(jié)實(shí)驗(yàn)，且歷史數(shù)據(jù)往往存在缺失，難以直接用于機(jī)器學(xué)習(xí)。為了解決這一問題，研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合了化學(xué)感知插補(bǔ)技術(shù)（MatImpute，一種利用化學(xué)特性補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)的算法）和自然梯度提升模型（NGBoost，一種能計(jì)算預(yù)測不確定性的概率機(jī)器學(xué)習(xí)模型）。該AI框架不僅能填補(bǔ)缺失的實(shí)驗(yàn)參數(shù)，還能在給出預(yù)測值的指出該預(yù)測的可信度。研究結(jié)果顯示，該模型的預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)86.6%，并揭示了燒結(jié)溫度和時(shí)間對顆粒尺寸的影響遠(yuǎn)大于材料成分這一關(guān)鍵規(guī)律。在對NCM811材料進(jìn)行的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，AI預(yù)測的誤差大多小于0.13微米，且實(shí)際結(jié)果均落在預(yù)測的置信區(qū)間內(nèi)。這意味著研究人員可以優(yōu)先選擇高成功率的條件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，大幅降低研發(fā)成本。研究發(fā)表在 Advanced Science 上。

#AI 驅(qū)動科學(xué) #預(yù)測模型構(gòu)建 #鋰離子電池 #正極材料 #材料科學(xué)

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Madika, Benediktus, et al. “Uncertainty-Quantified Primary Particle Size Prediction in Li-Rich NCM Materials via Machine Learning and Chemistry-Aware Imputation.” Advanced Science, vol. 13, no. 2, 2026, p. e15694. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/advs.202515694

機(jī)器學(xué)習(xí)識別酒精成癮風(fēng)險(xiǎn)：青少年愛吃糖可能是預(yù)警信號

青少年時(shí)期的行為特征能否預(yù)示未來的酒精成癮風(fēng)險(xiǎn)？Liana C. L. Portugal及其同事（研究團(tuán)隊(duì)）利用人工智能技術(shù)對這一問題進(jìn)行了深入探索。通過分析小鼠的行為數(shù)據(jù)，研究人員發(fā)現(xiàn)特定的行為模式可以準(zhǔn)確預(yù)測青少年個(gè)體的酒精偏好，而這種預(yù)測能力在成年個(gè)體中并不存在，這為理解人類青少年酒精使用障礙的早期驅(qū)動因素提供了重要線索。

? Credit: Alcohol: Clinical and Experimental Research (2026).

為了解開行為與酒精成癮之間的復(fù)雜關(guān)系，研究團(tuán)隊(duì)對青少年和成年小鼠進(jìn)行了一系列行為學(xué)實(shí)驗(yàn)，涵蓋了尋求新奇、焦慮樣行為、應(yīng)對策略以及自然獎勵反應(yīng)等維度。隨后，他們利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理這些數(shù)據(jù)，分析哪些行為特征與隨后的酒精攝入量相關(guān)。結(jié)果顯示，對于成年小鼠，沒有任何行為變量能預(yù)測其酒精偏好；但在青少年小鼠中，模型成功識別出了關(guān)鍵預(yù)測因子。具體而言，表現(xiàn)出強(qiáng)烈自然獎勵尋求行為——即在測試中攝入更多糖水——的小鼠，更傾向于攝入酒精。此外，社交能力被發(fā)現(xiàn)是一個(gè)重要的負(fù)向預(yù)測指標(biāo)：那些在測試中更喜歡獨(dú)處而非與同伴互動的小鼠，表現(xiàn)出更高的酒精偏好。研究人員推測，這可能與發(fā)育中的多巴胺通路以及調(diào)節(jié)社交行為的激素如催產(chǎn)素有關(guān)。這項(xiàng)研究表明，利用AI模型分析綜合行為特征，可能成為識別酒精濫用高危青少年的有力工具。研究發(fā)表在 Alcohol: Clinical and Experimental Research 上。

#疾病與健康 #預(yù)測模型構(gòu)建 #青少年 #酒精成癮 #機(jī)器學(xué)習(xí)

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Portugal, Liana C. L., et al. “Behavioral Profile Predicts Ethanol Preference in Adolescent Mice, but Not in Adults: A Machine Learning Approach.” Alcohol, Clinical and Experimental Research, vol. 50, no. 1, 2026, p. e70203. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/acer.70203

自主機(jī)器人的不可預(yù)測運(yùn)動會加劇人類的不適感

隨著服務(wù)型機(jī)器人逐漸融入社會，如何讓它們在人類環(huán)境中行動得體成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。Yuta Matsubara、Hideki Tamura、Tetsuto Minami 和 Shigeki Nakauchi（豐橋技術(shù)科學(xué)大學(xué)）組成的團(tuán)隊(duì)深入研究了自主機(jī)器人的運(yùn)動模式對人類情感的影響，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人的行為設(shè)計(jì)直接關(guān)系到人類的心理舒適度。

? 機(jī)器人模型（左）。使用的設(shè)備（中）。不可預(yù)測的動作令人不適且高度興奮（右）。Credit: Copyright(C)Toyohashi University Of Technology.

研究團(tuán)隊(duì)利用虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)構(gòu)建了一個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，要求參與者在走向目標(biāo)的過程中避開迎面而來的自主移動機(jī)器人。在此過程中，研究人員不僅收集了參與者的主觀情緒評分，還實(shí)時(shí)監(jiān)測了他們的皮膚電導(dǎo)反應(yīng)（SCR，一種反映生理喚醒程度和交感神經(jīng)活動的指標(biāo)）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)機(jī)器人進(jìn)行可預(yù)測的直線運(yùn)動時(shí)，參與者的緊張感會隨著接觸次數(shù)的增加而逐漸下降，表現(xiàn)出典型的習(xí)慣化現(xiàn)象。然而，當(dāng)機(jī)器人表現(xiàn)出突然停止然后重新啟動這種不可預(yù)測的行為時(shí)，參與者始終保持著較高的生理喚醒水平和心理不適感，且在重復(fù)試驗(yàn)中未出現(xiàn)習(xí)慣化效應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)證實(shí)，動作的不確定性會顯著增加人類的焦慮，因此在機(jī)器人設(shè)計(jì)中增強(qiáng)行為的可預(yù)測性對于營造無壓力的人機(jī)共存環(huán)境至關(guān)重要。研究發(fā)表在 International Journal of Social Robotics 上。

#認(rèn)知科學(xué) #機(jī)器人及其進(jìn)展 #人機(jī)交互 #虛擬現(xiàn)實(shí) #情感計(jì)算

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Matsubara, Yuta, et al. “Subjective Emotions and Physiological Responses During Collision Avoidance with a Virtual Autonomous Mobile Robot.” International Journal of Social Robotics, vol. 18, no. 1, Jan. 2026, p. 5. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s12369-025-01341-3

新研究揭示為何全能AI無法毀滅人類

自ChatGPT發(fā)布以來，關(guān)于人工智能可能毀滅人類的擔(dān)憂甚囂塵上。為了探究這一生存威脅是否真實(shí)存在，佐治亞理工學(xué)院的Milton Mueller教授結(jié)合其四十余年的信息技術(shù)政策研究經(jīng)驗(yàn)，從社會、歷史及技術(shù)角度對通用人工智能的概念進(jìn)行了深入剖析，并指出這些恐慌主要源于對技術(shù)社會影響的誤判。

? 人工智能相對于人類基準(zhǔn)的性能，2012-2023 年。 Credit: Journal of Cyber Policy (2025).

該研究綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和哲學(xué)的視角，對被視為“超級智能”的通用人工智能進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚搶彶椤ilton Mueller指出，目前科學(xué)界對“人類智能”及AGI的定義尚無定論。研究通過分析具體案例反駁了AI具備“自主性”的觀點(diǎn)，例如在一款賽艇游戲中，AI選擇繞圈刷分而非贏得比賽，這并非機(jī)器覺醒，而是系統(tǒng)獎勵機(jī)制的漏洞，屬于常見的協(xié)調(diào)差距（alignment gaps），完全可以通過重新編程進(jìn)行修正。

此外，研究強(qiáng)調(diào)了物理定律對AI的限制。AI要實(shí)現(xiàn)所謂的“全能”，必須具備物理實(shí)體（如機(jī)器人）、能源供應(yīng)及維護(hù)自身的基礎(chǔ)設(shè)施，單純的計(jì)算能力增長無法突破這些物理和經(jīng)濟(jì)限制。Mueller總結(jié)認(rèn)為，AGI只是一個(gè)迷思，過度關(guān)注不存在的末日威脅會分散對現(xiàn)實(shí)治理問題的注意力。他建議政策制定者應(yīng)依據(jù)具體應(yīng)用場景，如美國食品藥品監(jiān)督管理局（Food and Drug Administration）監(jiān)管醫(yī)療AI那樣，制定針對性的行業(yè)規(guī)范，而非追求通用的AI法規(guī)。研究發(fā)表在 Journal of Cyber Policy 上。

#大模型技術(shù) #跨學(xué)科整合 #科技政策 #通用人工智能 #數(shù)字治理

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Mueller, Milton. “AGI: The Illusion That Distorts and Distracts Digital Governance.” Journal of Cyber Policy, vol. 0, no. 0, Dec. 2025, pp. 1–18. Taylor and Francis+NEJM, https://doi.org/10.1080/23738871.2025.2597194

基因沉默與3D打印結(jié)合：罕見顱腦疾病的非侵入性治療新曙光

針對嚴(yán)重的罕見顱腦疾病——克魯宗綜合征（Crouzon syndrome），Wanda Lattanzi教授協(xié)調(diào)的團(tuán)隊(duì)（圣心天主教大學(xué)與杰梅利大學(xué)醫(yī)院）與其合作者開發(fā)了一種革命性的非侵入性療法。該研究利用基因沉默技術(shù)結(jié)合納米顆粒與3D打印平臺，成功在實(shí)驗(yàn)中關(guān)閉了導(dǎo)致顱縫過早閉合的缺陷基因，有望替代目前新生兒必須承受的高風(fēng)險(xiǎn)、創(chuàng)傷性開顱手術(shù)。

? Credit: Regenerative Biomaterials (2025).

該研究的核心在于一種名為小干擾RNA（siRNA）的“基因沉默劑”。研究團(tuán)隊(duì)首先設(shè)計(jì)了能夠特異性識別并關(guān)閉突變FGFR2基因的siRNA，同時(shí)通過“等位基因特異性”（allele-specific）技術(shù)確保正常基因不受影響。為了解決藥物遞送難題，研究人員開發(fā)了兩種載體系統(tǒng)：一種是基于重組人鐵蛋白（ferritin）的納米顆粒，它能高效進(jìn)入細(xì)胞釋放藥物；另一種是將負(fù)載藥物的PLGA納米顆粒嵌入3D打印的生物相容性水凝膠（hydrogel）中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該系統(tǒng)不僅能使突變基因的表達(dá)降低高達(dá)90%，恢復(fù)患者干細(xì)胞的正常功能，還能通過3D打印支架實(shí)現(xiàn)長達(dá)20天的藥物緩釋。這一“個(gè)性化醫(yī)療”平臺不僅為克魯宗綜合征提供了預(yù)防畸形的新策略，也為其他骨骼遺傳病的治療提供了可定制的轉(zhuǎn)化模型。研究主要結(jié)果發(fā)表在 Molecular Therapy Nucleic Acids 上。

#疾病與健康 #個(gè)性化醫(yī)療 #基因沉默 #3D打印 #納米技術(shù)

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Tiberio, Federica, et al. “Targeted Allele-Specific FGFR2 Knockdown via Human Recombinant Ferritin Nanoparticles for Personalized Treatment of Crouzon Syndrome.” Molecular Therapy Nucleic Acids, vol. 36, no. 1, Mar. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.omtn.2024.102427

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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天橋腦科學(xué)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(chuàng)建的世界最大私人腦科學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，圍繞全球化、跨學(xué)科和青年科學(xué)家三大重點(diǎn)，支持腦科學(xué)研究，造福人類。

研究院在華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心分別設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實(shí)驗(yàn)室、人工智能與精神健康前沿實(shí)驗(yàn)室；與加州理工學(xué)院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經(jīng)科學(xué)研究院。

研究院還建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項(xiàng)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(jì)劃、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。