摘要：社会性昆虫微小的大脑是否具备情感传染能力尚不明确。南方医科大学的彭飞团队通过对熊蜂的研究，首次证实了积极情感传染在无脊椎动物中的存在，并发现这种情绪传递可通过纯视觉信号完成。

脑科学动态

Science：昆虫也有共情，熊蜂被发现能感知同伴的积极情绪

在全球变暖的干旱世界里，健身比以往更重要

入睡时大脑感觉区活跃，思考区沉寂

淀粉样蛋白前体通过“劫持”离子通道点燃大脑炎症风暴

语言的“超能力”：词语可直接增强触觉感知

CRISPR再立功：利用基因剪刀成功修复老年大鼠记忆

媒体对痴呆症的片面描绘加剧社会污名

预测青少年心理问题，家庭关系比脑成像更准

AI辅助MRI扫描舌头或可实现运动神经元疾病的早期诊断与追踪

AI行业动态

光疗法对帕金森病的持续改善率高达20%

Qwen3 Max登顶全球AI“股神”宝座

赋能全流程创新链条：Anthropic推出生命科学专用Claude

AI驱动科学

Nature：AI自主发现的学习规则刷新强化学习纪录

Nature：最小像素问世，视网膜电子纸突破人眼分辨率极限

液晶包裹体增强人造肌肉，软体机器人性能大幅提升

AI生成的医学图像靠谱吗？

AI智能体框架实现自主超材料建模与逆向设计

新型有机薄膜隧道晶体管突破热电子极限

微创高密度脑机接口技术实现不开颅植入

脑科学动态

Science：昆虫也有共情，熊蜂被发现能感知同伴的积极情绪

社会性昆虫微小的大脑是否具备情感传染能力尚不明确。南方医科大学的彭飞团队通过对熊蜂的研究，首次证实了积极情感传染在无脊椎动物中的存在，并发现这种情绪传递可通过纯视觉信号完成。

研究团队采用认知偏差范式（cognitive bias paradigm，一种通过个体对模糊刺激的反应来评估其内在情绪状态的方法）来探究熊蜂的情绪世界。实验中，在接受过颜色与奖励关联训练后，与处于积极情绪状态的同类短暂互动过的熊蜂，在面对颜色模棱两可的花朵时，表现出更强的探索欲，它们降落得更快、更频繁。这种行为变化显示出一种积极的判断偏向，即“乐观认知偏差”，证明了积极情绪状态在熊蜂之间发生了传递。更令人惊讶的是，进一步的实验证实，这种情感传染（Affective contagion）无需物理接触，仅通过视觉信号便可完成，暗示熊蜂拥有比我们想象中更复杂的社交感知能力。该发现表明，作为共情核心成分的情感传染机制，可能是一种在社会性脊椎动物和昆虫中共同存在的古老能力，为社会认知的趋同演化假说提供了有力证据。研究发表在 Science 上。

#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #社会行为 #趋同演化

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Romero-González, José E., et al. “Positive Affective Contagion in Bumble Bees.” Science, vol. 390, no. 6771, Oct. 2025, pp. 377–80. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adr0216

在全球变暖的干旱世界里，健身比以往更重要

在全球变暖导致脱水风险增加的背景下，身体健康如何影响我们应对环境压力？加州大学河滨分校的 Theodore Garland、Nicole E. Schwartz 和 Melanie R. Alva 团队通过小鼠实验发现，体能更强的个体在缺水时反而会增加运动量，这表明良好的身体素质可能是应对脱水挑战的关键。

该研究使用了一种经过30多年选择性培育、天生热爱跑步的“高跑者”（high-runner, HR）小鼠品系，它们的运动量约为普通小鼠的三倍，可作为动物界的“耐力运动员”模型。研究人员让HR小鼠和普通对照组小鼠在跑轮上自由活动六天，然后在第七天让其中一半小鼠断水24小时。结果出人意料：普通小鼠在断水后运动量没有变化，而身体素质极佳的HR小鼠在体重下降（脱水的标志）的情况下，其奔跑的距离和速度反而显著增加。研究者推测这可能源于一种名为“奖励替代”的行为机制，即大脑在失去饮水这一奖励后，会通过增加另一种奖励性行为（跑步）来进行补偿。这一发现暗示，身体健康的人在面对轻度脱水时，或许能更好地维持身体机能和工作表现，这对于在高温环境下工作的体力劳动者具有重要的现实意义。研究发表在 Physiology and Behavior 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #运动生理学 #环境适应

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“Differential Effects of Acute Total Water Deprivation on Voluntary Exercise Behavior and Body Mass in Laboratory House Mice.” Physiology Behavior, Oct. 2025, p. 115139. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2025.115139

入睡时大脑感觉区活跃，思考区沉寂

睡眠期间大脑的血流、能量消耗与神经活动如何协同工作一直是个谜。麻省总医院阿西诺拉·A·马蒂诺斯生物医学成像中心的 Jingyuan E. Chen、Laura D. Lewis、Bruce R. Rosen 等研究人员利用一种前沿的多模态成像技术，首次动态揭示了人脑在进入非快速眼动（NREM）睡眠时，不同功能网络表现出截然不同的活动模式。

研究团队采用了一种创新的三模态同步成像技术（tri-modal EEG-PET-MRI），在23名健康成年人午睡期间，同步监测了他们的大脑活动。该技术结合了脑电图、功能磁共振成像和功能性正电子发射断层扫描。结果发现，随着睡眠加深，大脑活动呈现出一种协调性的转变：处理运动和感官输入的脑区依然保持活跃，能量消耗较高，血流也更具动态性，这解释了为何即使在睡眠中，我们也能对外界声音等刺激做出反应。与此同时，负责思考、记忆和自我反思等高级认知功能的默认模式网络则显著安静下来，其能量消耗和血流活动均受到抑制。这一发现揭示了睡眠在降低意识的同时，保留了对外部世界基本感官反应能力的神经机制，同时也观察到脑脊液流量增加，为睡眠有助于清除大脑代谢废物的理论提供了新证据。研究发表在 Nature Communications 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #睡眠 #多模态成像

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Chen, Jingyuan E., et al. “Simultaneous EEG-PET-MRI Identifies Temporally Coupled and Spatially Structured Brain Dynamics across Wakefulness and NREM Sleep.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Oct. 2025, p. 8887. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-64414-x

新发现的阿尔茨海默病机制：淀粉样蛋白前体通过“劫持”离子通道点燃大脑炎症风暴

阿尔茨海默病中的脑部炎症如何产生一直是未解之谜。加州大学欧文分校的Ruiming Zhao 和 Steve Goldstein 团队揭示了一种全新的分子机制：作为阿尔茨海默病核心分子的淀粉样蛋白前体（APP），竟会直接与脑免疫细胞中的质子通道（Hv1）结合，二者“共谋”加剧了致命的神经炎症。

▷ APP 敲低可降低人类 iMG 中的 Hv1 电流。Credit: Proceedings of the National Academy of Sciences (2025).

研究团队利用源自人类诱导多能干细胞的小胶质细胞进行研究，发现淀粉样蛋白前体（amyloid precursor protein, APP）及其致病性片段C99，会直接与电压门控质子通道（voltage-gated proton channels, Hv1）组装成一个功能复合物。这种此前未知的“分子搭档”关系彻底改变了Hv1通道的工作方式：APP的结合会显著增强Hv1通道的质子流，如同打开了炎症反应的“闸门”，导致小胶质细胞释放大量的促炎细胞因子和活性氧，从而驱动并加剧了神经炎症。实验证实，当通过基因技术降低APP的表达时，Hv1通道的活性和炎症介质的释放均随之显著下降。更重要的是，研究人员发现两种与早发性阿尔茨海默病相关的APP基因突变，会使Hv1通道的活性变得异常高，这直接解释了为何这些患者脑内的炎症反应更为剧烈。这一发现不仅为理解阿尔茨海默病的病理提供了关键新视角，也指出了APP-Hv1复合物可能成为未来干预神经炎症的全新治疗靶点。研究发表在 PNAS 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #阿尔茨海默病 #神经炎症

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Zhao, Ruiming, et al. “Amyloid Precursor Protein and C99 Are Subunits in Human Microglial Hv1 Channels That Enhance Current and Inflammatory Mediator Release.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 43, Oct. 2025, p. e2509903122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2509903122

语言的“超能力”：词语可直接增强触觉感知

语言是否能独特地增强感官知觉，还是任何复杂声音都能做到？柏林自由大学大脑语言实验室的 Tally McCormick Miller、Felix Blankenburg 和 Friedemann Pulvermüller 通过实验发现，口头语言（即使是无意义的伪词）能显著提升对细微触觉的辨别力，而音乐则不能，这揭示了语言在重塑感官表征中的独特作用。

▷ 刺激与设计。Credit: Language and Cognition (2025).

研究团队采用了一种受试者内学习设计，让参与者将指尖上难以分辨的微小振动触觉模式与两种听觉信号配对。一组触觉模式与口头伪词（pseudowords，即符合语音规则但无意义的词）相关联，另一组则与声学特性匹配的音乐音符序列配对。在为期五天的训练后，研究人员测试了参与者辨别这些触觉模式的能力。结果显示，只有与伪词配对的触觉模式的辨别准确率得到了显著提高，而与音乐配对的模式则没有改善。这表明语言拥有一种独特的优势，能够通过调动大脑中连接听觉、运动和体感区域的多模态神经回路，直接重塑和锐化我们的感官知觉，帮助人们察觉到原本无法感知的细微差异。该发现为语言相对论（linguistic relativity，即认为语言结构会影响世界观和认知过程的假说）提供了有力的神经生物学证据。研究发表在 Language and Cognition 上。

#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #语言相对论 #触觉

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Miller, Tally McCormick, et al. “Language, but Not Music, Shapes Tactile Perception.” Language and Cognition, vol. 17, Jan. 2025, p. e53. Cambridge University Press, https://doi.org/10.1017/langcog.2025.10006

CRISPR再立功：利用基因剪刀成功修复老年大鼠记忆

记忆力衰退是衰老过程中的常见困扰，也是阿尔茨海默病的重要风险因素。弗吉尼亚理工大学的 Timothy Jarome 及其研究生 Yeeun Bae 和 Shannon Kincaid 等人通过两项研究发现，记忆衰退与大脑中特定的分子变化直接相关，并成功利用基因编辑技术逆转了这些变化，改善了老年大鼠的记忆力。

▷ Credit: Neuroscience (2025).

研究团队发现，年龄相关的记忆衰退与大脑中至少两种分子机制的失调有关。第一种是K63多泛素化（K63 polyubiquitination），一种调控蛋白质功能的分子标记过程。研究显示，在负责记忆形成的海马体中，该过程随衰老而异常增强；而在处理情绪记忆的杏仁核中，该过程则减弱。研究人员利用CRISPR-dCas13 RNA编辑系统（CRISPR-dCas13 RNA editing system）分别调降了这两个区域的K63水平，结果均显著改善了老年大鼠的记忆。第二种机制涉及支持记忆形成的生长因子基因IGF2，该基因会因DNA甲基化（DNA methylation）而在衰老过程中被“化学沉默”。团队使用CRISPR-dCas9工具移除了这些化学标签，成功重新激活了IGF2基因，同样恢复了老年大鼠的记忆功能。值得注意的是，这些干预对记忆力正常的中年大鼠无效，说明靶向治疗需在功能衰退时进行。相关研究分别发表在 Neuroscience 和 Brain Research Bulletin 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #基因编辑 #衰老

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Bae, Yeeun, et al. “Age-Related Dysregulation of Proteasome-Independent K63 Polyubiquitination in the Hippocampus and Amygdala.” Neuroscience, vol. 580, Aug. 2025, pp. 18–26. www.ibroneuroscience.org, https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2025.06.032

媒体对痴呆症的片面描绘加剧社会污名

媒体报道如何塑造公众对痴呆症的看法？东芬兰大学的 Sanna-Maria Nurmi 和 Eino Solje 等研究人员，通过首次对新闻图片进行的大规模系统性分析发现，媒体普遍使用负面、刻板且充满恐惧的视觉语言来描绘痴呆症，这不仅歪曲了患者的真实面貌，也加剧了社会污名。

研究团队对芬兰四家主流报纸在2018至2021年间刊登的255张与痴呆症相关的新闻图片进行了视觉主题分析（visual thematic analysis）。结果显示，这些图像普遍传达了消极印象，将痴呆症患者描绘成依赖他人、身体虚弱且被动的老年人，常见的视觉元素包括布满皱纹的双手、灰白的头发和悲伤空洞的表情。研究还发现，媒体严重缺乏对年轻痴呆症患者的呈现，尽管约10%的患者在65岁前发病。此外，报道中频繁使用如“大脑缺失碎片的拼图”等令人不安的视觉隐喻，加深了公众的恐惧。更令人惊讶的是，超过三分之一的配图与其新闻内容完全不符。研究人员指出，这些主要来自图库的刻板化图片，通过强化衰老和依赖的负面叙事，不仅影响患者的自我认知，也可能导致社会性的歧视和排斥。研究发表在 Age and Ageing 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #社会污名 #媒体研究

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Nurmi, Sanna-Maria, et al. “Visualising Dementia in News Media: Reinforcing Ageing, Dependency and Stigma.” Age and Ageing, vol. 54, no. 10, Oct. 2025. academic.oup.com, https://doi.org/10.1093/ageing/afaf305

预测青少年心理问题，家庭关系比脑成像更准

什么因素最能预测青少年心理健康问题？圣路易斯华盛顿大学和华盛顿大学医学院的 Robert J. Jirsaraie、Deanna M. Barch 及其同事，利用数据挖掘技术分析了超万名青少年的数据，发现家庭和同伴间的社会冲突是精神病理学症状的最强预测指标，其重要性远超大脑扫描数据。

▷ 家庭争吵是一般精神病理学中当前症状的最佳预测指标。基于家庭信息训练的模型对精神病理学的预测最为准确，这些结果反映在我们多模态模型的基尼不纯度中。具体而言，当前症状的主要预测指标与家庭成员之间的争吵、争吵和言语虐待有关。同样，第二组关键预测指标与社会环境有关，包括同伴间的受害情况。Credit: Jirsaraie et al.

研究团队采用了数据挖掘技术，对迄今规模最大的大脑发育研究之一“青少年大脑认知发展”（Adolescent Brain Cognitive Developmental, ABCD）项目的数据进行了分析。该项目包含了对11,552名美国青少年从9-10岁开始的长期追踪数据，涵盖心理、行为、社会环境和脑成像等多个方面。研究人员通过构建多模态预测模型，系统评估了不同风险因素对青少年当前心理症状及长期发展的影响。研究结果一致显示，社会冲突是精神病理学的最强预测因素，具体表现为家庭成员间的争吵和言语虐待，以及同伴间的欺凌或声誉受损。此外，性别差异也被发现是预测长期心理健康状况的关键因素之一。值得注意的是，与社会和人口统计学因素相比，神经影像学数据在预测心理健康结果时始终是信息量最少的指标。尽管社会冲突的预测能力最强，但表现最佳的模型也仅能解释个体间约40%的差异，这提示未来需要探索更多影响心理健康的因素。研究发表在 Nature Mental Health 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #预测模型构建 #社会因素

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Jirsaraie, Robert J., et al. “Mapping Multimodal Risk Factors to Mental Health Outcomes.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 10, Oct. 2025, pp. 1230–40. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-025-00500-9

AI辅助MRI扫描舌头或可实现运动神经元疾病的早期诊断与追踪

运动神经元疾病（MND）的诊断常有数月延迟，影响患者及时获得干预。昆士兰大学的 Thomas B. Shaw 和 Brooke-Mai Whelan 等研究人员开发了一种新方法，通过分析标准脑部MRI扫描中的舌头图像，有望实现该疾病的早期检测和病情追踪，为患者争取宝贵时间。

▷ Credit: Computers in Biology and Medicine (2025).

研究团队开发了一种结合人工智能辅助的半自动化图像分割技术，能够从常规的头部磁共振成像扫描中精确测量舌头肌肉的体积。研究人员分析了超过200份历史MRI扫描数据，其中包括运动神经元疾病（MND，也称肌萎缩侧索硬化症, ALS）患者和健康对照者。结果发现，伴有言语或吞咽困难的MND患者，其舌头肌肉体积显著小于健康人群。更重要的是，较小的舌头体积与更差的预后相关联，这意味着舌肌萎缩程度可以作为预测患者生存期的潜在生物标志物。该方法的一大优势在于其无创性，并能够回顾性分析海量已有的脑部扫描数据，从而将目前约12个月的诊断延迟大幅缩短，帮助患者更快地参与临床试验或进行语音银行（voice banking，为失语做准备）等干预。研究发表在 Computers in Biology and Medicine 上。

#疾病与健康 #疾病预防 #AI驱动科学 #医学影像 #神经退行性疾病

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“Segmentation of the Human Tongue Musculature Using MRI: Field Guide and Validation in Motor Neuron Disease.” Computers in Biology and Medicine, vol. 196, Sept. 2025, p. 110824. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.110824

AI 行业动态

光疗法对帕金森病的持续改善率高达20%

澳大利亚医疗科技公司 SYMBYX 近日公布了一项为期 72 周的随机对照试验的令人信服的结果。这项研究在加拿大安大略省的帕金森健康创新中心开展，由研究人员 Anita Saltmarche 和 Orla Hares 领导，旨在评估光疗法对中度帕金森病的安全辅助疗效。研究纳入了 59 名参与者，他们被随机分为两组：一组接受主动光疗（使用 SYMBYX 的 PDCare 激光仪，针对肠道并结合经颅头盔）和规定的运动，另一组接受假治疗（sham treatment，外观和操作类似但无治疗作用的对照疗法）和规定的运动。该设备尤其专注于靶向肠脑轴来缓解症状。研究初期阶段，两组均表现出改善，证实了普遍预期的短期安慰剂效应。

然而，在随后的开放标签（open-label，参与者和研究人员均知晓治疗方案）第三阶段（平均持续 28.7 周）中，长期持续治疗的价值凸显。在这个阶段，17 名继续接受光疗的参与者，相比于 26 名停止治疗的参与者，在多项关键指标上显示出更显著的持续优势。继续治疗组的功能性活动能力（Timed Up and Go, TUG，一项衡量站立和行走速度的测试）比基线改善了 14%，而停止治疗组则恶化了 5%。此外，作为衡量帕金森病进展“金标准”的统一帕金森病评分量表（Unified Parkinson's Disease Rating Scale, MDS-UPDRS，一种综合评估帕金森病运动和非运动症状的量表）总分方面，持续治疗组病情改善了 20%（下降 12 分），显著优于停止组的 11% 改善。他们在日常生活活动能力和焦虑评分上也表现出更优异的结果。研究人员 Anita Saltmarche 强调这些数据支持光疗法作为安全有效的治疗选择。SYMBYX 首席执行官 Dr. Wayne Markman 指出，鉴于“更缓慢、更持续的方法绝对会带来回报”，未来的光疗法试验需要更长的持续时间，并期待与英国纽卡斯尔大学和利兹大学开展进一步的临床研究和生物标志物研究。

#光疗法 #帕金森病 #MDS -UPDRS #神经退行性疾病 #肠脑轴

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Qwen3 Max登顶全球AI“股神”宝座

由Nof1实验室打造的Alpha Arena（竞技场）近期举行了一场引人注目的实盘投资比赛，旨在检验全球六大领先的大语言模型在真实金融市场中的决策能力。研究人员为包括阿里巴巴的Qwen3 Max、DeepSeek V3.1 Chat、GPT-5和Gemini 2.5 Pro在内的六款模型提供了1万美元的初始资金，要求它们在Hyperliquid交易所上根据实时技术指标（如MACD、RSI）进行交易，以实现「最大化风险调整后的收益」。比赛初期，DeepSeek V3.1一直保持领先，但随后Qwen3 Max凭借其稳健而“快准狠”的操盘思路实现逆袭，成功超越DeepSeek V3.1，首次荣登“最会赚钱”模型的榜首。截至报道时，Qwen3 Max以显著优势领先，而DeepSeek V3.1则是唯一另一款实现盈利的模型，标志着中国国产大模型在这一高动态、高风险的金融挑战中展现出强劲的竞争力。

与盈利模型的稳健策略形成鲜明对比的是，来自北美的顶尖模型如GPT-5和Gemini 2.5 Pro，在比赛中遭受了巨额亏损，并成为「最会赔钱」的AI。这两款模型表现出异常活跃的“微操”倾向，交易次数远超其他竞争者（Gemini 2.5 Pro交易超百次），但本金却几乎赔光。研究人员强调，金融市场是超越游戏环境的终极试金石 ，因为它是一个不断变化的「世界建模引擎」，难度会随着AI智能水平的提高而同步升级。Qwen3 Max此次逆袭成功，证明了其不仅具备强大的计算架构和数据训练基础，更能在不确定性中高效权衡风险与回报，具备了在真实世界中生存的能力。

#LLM炒股 #金融科技 #Qwen3Max #DeepSeekV3 .1 #AlphaArena

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赋能全流程创新链条：Anthropic推出生命科学专用Claude

Anthropic正式推出了专门面向生命科学领域的基础模型——Claude for Life Sciences，旨在将Claude的应用范围从处理独立的科研任务，扩展到覆盖早期研究发现、成果转化与商业化的完整创新链条。该专业模型以Anthropic目前最强大的基础模型Claude Sonnet 4.5为基础。研究人员指出，Sonnet 4.5的基础性能在多项生命科学任务中实现了显著提升，例如在用于测试模型对实验室规程理解与应用能力的 Protocol QA（实验规程问答）基准测试中，Sonnet 4.5获得了0.83分，不仅超越了前代模型的0.74分，还高于0.79分的人类基准。同时，在衡量生物信息学任务执行能力的 BixBench（生物信息学基准测试）中，该模型同样表现出较上一代模型的显著改进。为增强其作为得力科研助手的实用性，研发团队为Claude for Life Sciences新增了多项科学平台连接器、智能体技能运用能力，并通过专属支持与提示库提供生命科学专项服务。

为实现与专业科研流程的无缝对接，Anthropic集成了系列科研专用连接器，允许Claude直接访问关键科学资源和工具。这些工具包括 Benchling（实验记录与笔记管理平台）、BioRender（科学图形和图标库）、PubMed（生物医学研究文献数据库）、Wiley 开发的 Scholar Gateway（权威同行评审科学内容访问接口），以及 10x Genomics（单细胞和空间分析工具）。此外，Claude现已支持与 Databricks 和 Snowflake（大型生物信息学数据处理和查询工具）进行分析工作。在专项技能开发方面，首批推出的单细胞RNA质量控制技能，可基于 scverse 最佳实践执行单细胞 RNA 测序数据的质量控制与过滤。Claude for Life Sciences的应用场景广泛，涵盖研究分析工作（如文献综述与假说构建）、实验方案生成、生物信息学与数据分析，以及协助监管合规性文档的起草与审阅。Anthropic正通过领域专家支持和建立合作关系（包括与德勤、普华永道等机构）来推动模型在实际科研任务中的应用，进一步加速生命科学研究的进程。

#生命科学AI #基础模型 #ClaudeSonnet4 .5 #生物信息学 #科研助手

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AI 驱动科学

Nature：AI自主发现的学习规则刷新强化学习纪录

人工智能的学习算法通常依赖人类设计，过程缓慢且受限于人类直觉。为突破这一瓶颈，Junhyuk Oh及其合作研究团队开发了一套AI系统，该系统能模仿生物进化过程，自主发现全新的学习规则。最终，该系统发现的算法在一系列复杂任务上的表现，成功超越了顶尖的人类设计算法。

研究团队通过元学习方法，构建了一个包含AI种群和父代“元网络”（meta-network）的数字进化系统。系统中，大量AI智能体在复杂环境中执行任务，元网络则评估它们的表现，并优化其底层的学习规则，以赋能下一代智能体。经过多代迭代，系统自主发现了一种名为DiscoRL的全新强化学习规则。为了验证其性能，研究人员将其与PPO、MuZero等顶尖的人类设计算法进行比较。结果显示，在经典的雅达利游戏基准测试中，由DiscoRL训练的智能体全面胜出。更重要的是，当面对从未接触过的新游戏（如ProcGen和NetHack）时，它同样展现出顶尖水平，证明了其强大的泛化能力。这一发现标志着机器设计AI算法的时代或将到来。研究发表在 Nature 上。

#大模型技术 #自动化科研 #强化学习 #元学习

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Oh, Junhyuk, et al. “Discovering State-of-the-Art Reinforcement Learning Algorithms.” Nature, Oct. 2025, pp. 1–2. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09761-x

Nature：最小像素问世，新型视网膜电子纸突破人眼分辨率极限

为满足虚拟现实等领域对超高分辨率显示器的迫切需求，瑞典查尔姆斯理工大学、哥德堡大学和乌普萨拉大学的Kunli Xiong、Andreas Dahlin、Giovanni Volpe等研究人员，针对现有技术的瓶颈，开发出一种名为“视网膜电子纸”（retina E-paper）的革命性显示技术，其像素密度达到了人眼可感知的理论极限，为创造与现实无异的虚拟世界奠定了基础。

▷ 视网膜电子纸示意图。Credit: Nature (2025).

该团队研发的“视网膜电子纸”是一种被动式反射屏幕，其核心是利用电致变色的氧化钨（WO3，一种可通过电场改变颜色的材料）纳米盘阵列作为“元像素”（metapixels）。研究人员通过精确调整纳米盘的尺寸和间距，利用米氏散射（Mie scattering，即微小颗粒对光的散射现象）和干涉效应，使其能够选择性地反射红、绿、蓝三原色光。当施加微弱电压时，氧化钨会发生可逆的绝缘体到金属的相变，从而改变其对光的吸收能力，实现像素在彩色和黑色之间的快速切换。这项技术取得了多项突破性成果：像素尺寸缩小至约560纳米，实现了超过25,000 ppi（每英寸像素数）的惊人分辨率，这相当于每个像素对应人眼视网膜上的一个感光细胞。此外，该屏幕刷新率超过25赫兹，支持流畅的视频播放，同时具有高反射率（约80%）、高对比度（约50%）和极低的能耗（约1.7 mW cm⁻²），因为它仅在切换画面时才耗电。研究发表在 Nature 上。

#其他 #机器人及其进展 #显示技术 #纳米材料

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Santosa, Ade Satria Saloka, et al. “Video‐rate Tunable Colour Electronic Paper with Human Resolution.” Nature, Oct. 2025, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09642-3

液晶包裹体增强人造肌肉，软体机器人性能大幅提升

软体机器人因其柔韧性在安全人机交互等领域前景广阔，但其“肌肉”材料的强度不足一直是一大瓶颈。滑铁卢大学的 Hamed Shahsavan 与 Tizazu Mekonnen、剑桥大学的 M.O. Saed 及肯特州立大学的 Antal Jakli 等研究人员组成的国际团队，开发出一种新型复合材料，通过将液晶包裹体混入人造肌肉材料，极大地提升了其强度和性能。

▷ LCE 化学与分子排序。Credit: Advanced Materials (2025).

研究团队创新性地将低分子量液晶（low molecular weight liquid crystals, LMWLCs）与液晶弹性体（Liquid Crystal Elastomers, LCEs，一种可响应外界刺激而发生可编程形变的橡胶状聚合物）混合。通过热机械测试和X射线分析发现，这种方法可以在不牺牲材料分子有序性和热应变能力的前提下，使其刚度提升高达9倍。实验数据显示，由这种新材料制成的纤维在加热时能够举起超过自身重量2000倍的物体，其输出功密度接近24焦耳/千克，大约是哺乳动物肌肉平均水平的三倍。其增强机理在于，分散在弹性体中的微小液晶包裹体在受力时表现出类似固体的特性，有效抵抗形变，从而增强了整体材料的宏观刚度。这项简单而稳健的技术为开发高性能软体机器人铺平了道路，有望应用于微型医疗机器人、柔性制造等前沿领域。研究发表在 Advanced Materials 上。

#机器人及其进展 #机器人及其进展 #软体机器人 #人造肌肉

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Vasanji, Sahad, et al. “Stiffening Liquid Crystal Elastomers with Liquid Crystal Inclusions.” Advanced Materials, n/a, no. n/a, p. 2504592. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adma.202504592

AI生成的医学图像靠谱吗？新统计学框架为“虚拟”扫描提供“科学骨架”

人工智能生成的医学图像为解决医疗数据稀缺和隐私问题提供了新途径，但其准确性一直备受关注。威廉与玛丽学院的 GuanNan Wang 联合耶鲁大学、弗吉GINIA大学和乔治梅森大学的研究人员，开发了一套新颖的统计学工具，旨在严格评估并提升AI生成图像的保真度，为这项技术走向临床应用奠定基础。

▷ 人工智能现在可以根据真实数据创建合成医学图像。该图展示了去噪扩散概率模型的流程。该模型基于真实的功能性核磁共振脑部扫描数据，逐渐添加随机噪声，直至图像变为纯静态图像。然后，该人工智能模型接受训练，从这些噪声中学习，并基于真实图像重建合成医学图像。Credit: Emmaline Nelson

研究团队首先采用去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）生成合成的功能性磁共振成像脑部扫描图。与传统的逐像素比较方法不同，他们运用了功能数据分析（Functional Data Analysis, FDA），将每张复杂的图像视为一个连续的函数，从而能够同时评估全局分布和微小的局部差异。通过构建同步置信区域（simultaneous confidence regions），该方法能够精确量化并定位合成图像与真实图像在统计特性上的系统性偏差。分析发现，AI生成的图像确实存在问题，例如大脑中一些不应被激活的区域出现了伪影信号。针对这些缺陷，团队设计了一种新的数学变换方法，成功校准了合成图像，使其均值和协方差等关键统计特征与真实数据高度对齐，显著提高了其可靠性。研究发表在 Journal of the American Statistical Association 上。

#AI驱动科学 #计算模型与人工智能模拟 #医学影像 #统计学

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Gu, Zhiling, et al. “Boosting AI-Generated Biomedical Images with Confidence through Advanced Statistical Inference.” Journal of the American Statistical Association, vol. 0, no. ja, pp. 1–27. Taylor and Francis+NEJM, https://doi.org/10.1080/01621459.2025.2552510

AI智能体框架实现自主超材料建模与逆向设计

如何自动化解决拥有无限可能解的复杂科学设计问题？杜克大学的 Willie J. Padilla、Darui Lu 和 Jordan M. Malof 团队开发了一个由多个AI智能体组成的“人工智能科学家”，该系统能像人类研究员一样自主协作，完成从建模到设计的全流程任务，其最佳设计成果可与训练有素的科学家相媲美。

研究团队构建了一个“智能体框架”，旨在解决复杂的“不适定逆设计问题”（ill-posed inverse design problem）。该框架的核心是一个起总控作用的大型语言模型，它负责协调多个分工明确的AI智能体。这些智能体分别执行数据整理、从头编写深度神经网络代码、验证代码准确性以及运行“神经伴随”（neural-adjoint）优化算法等任务。研究人员以光子超材料（photonic metamaterials）的逆向设计为测试案例，让这个AI系统自主解决实验室博士生曾处理过的问题。结果显示，该系统展现了类似人类科学家的推理、规划和实时调整策略的能力，甚至能判断自身工作是否遭遇“收益递减”而需要更多数据。虽然在数千次试验中，AI的平均表现不及人类博士生，但其产出的最佳设计方案已达到人类专家的水平。这一成果标志着AI在自动化复杂科研任务上迈出了重要一步。研究发表在 ACS Photonics 上。

#AI驱动科学 #自动化科研 #大模型技术 #超材料

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Lu, Darui, et al. “An Agentic Framework for Autonomous Metamaterial Modeling and Inverse Design.” ACS Photonics, Oct. 2025. ACS Publications, https://doi.org/10.1021/acsphotonics.5c01514

新型有机薄膜隧道晶体管突破热电子极限，助力低功耗可穿戴设备

为解决可穿戴电子设备对超低功耗晶体管的迫切需求，苏州大学的 Jiansheng Jie、Wei Deng 和 Xiaohong Zhang 等研究人员，针对传统有机晶体管受限于“热电子极限”而能效低下的问题，成功开发出一种新型有机薄膜隧道晶体管，突破了这一根本物理限制，实现了创纪录的能效。

▷ 使用我们的 OTFTT 制备的 PPG 传感器接口电路图，用于增强光照（波长 650 nm）下的微弱传感信号。Credit: Nature Electronics (2025).

该研究团队设计了一种新型有机薄膜隧道晶体管（organic thin-film tunnel transistors, OTFTTs），其核心创新在于用量子力学中的带间隧穿（band-to-band tunneling）效应替代了传统的热电子注入机制。研究人员构建了一种混合无机-有机异质结，将三氧化钼（MoO₃）与一种名为C8-BTBT的有机半导体结合，创造出独特的“断带”能级排列，有效抑制了高能耗的热电子发射过程。此外，通过在界面处引入分子去耦层，进一步降低了隧穿所需的电压。这一设计使晶体管的开关效率得到了极大提升，成功突破了60 mV dec⁻¹的热电子理论极限，实现了仅为24.2 ± 5.6 mV dec⁻¹的亚阈值摆幅（subthreshold swing, SS），是目前薄膜晶体管技术中的最低值之一。基于此晶体管的放大电路在功耗低于0.8纳瓦（nW）的极端条件下，仍能实现超过537倍的电压增益，展示了其在生物信号监测等高精度、低功耗应用中的巨大潜力。研究发表在 Nature Electronics 上。

#其他 #材料科学 #电子工程 #可穿戴设备

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Deng, Wei, et al. “Organic Thin-Film Tunnel Transistors.” Nature Electronics, Sept. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-025-01462-7

微创高密度脑机接口技术实现不开颅植入

为解决脑机接口技术中高带宽与高创伤性的核心矛盾，美国Precision Neuroscience公司的研究人员开发了一种可通过颅骨微缝植入的高密度柔性电极阵列。该技术无需进行传统开颅手术即可实现对大脑皮层信号的高分辨率读写，为更安全、更广泛的BCI临床应用铺平了道路。

研究团队的核心突破在于将高密度电极与微创手术精妙结合。他们设计了一种邮票大小的超薄柔性薄膜电极阵列，每个模块上集成了1024个微电极，能完美贴合大脑表面的复杂沟回。与传统的大范围开颅手术不同，研究人员开发了一种名为颅骨微缝（cranial micro-slit）的创新技术，仅需在颅骨上开一个不足一毫米宽的狭窄缝隙，便可将电极阵列像信纸一样轻柔地滑入并平铺到大脑皮层。这项技术不仅创伤极小、操作快速，还具有可扩展性（可植入多个阵列）和完全可逆性。在对5名人类患者的初步研究中，团队成功植入并移除了总计4096个电极，未对大脑造成任何损伤。此外，在清醒的迷你猪模型中，该系统利用机器学习成功解码了包括触觉、视觉和肢体运动在内的多种大脑信号，并证明解码性能随电极数量的增加而提升，显示了高密度记录的巨大潜力。研究发表在 Nature Biomedical Engineering 上。

#意识与脑机接口 #脑机接口 #微创手术 #生物医学工程

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“High-Resolution Brain–Computer Interface with Electrode Scalability and Minimally Invasive Surgery.” Nature Biomedical Engineering, Oct. 2025, pp. 1–2. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-025-01502-9

来源：博识雅士