行業(yè)動態(tài)

The Lancet| 學術(shù)醫(yī)學為什么以及如何倡導多樣性、公平性、包容性和可及性

美國總統(tǒng)唐納德·特朗普發(fā)起了一系列行政行動：消除多樣性、公平性、包容性和可訪問性工作;取消對科學研究的資助;凍結(jié)聯(lián)邦資金和計劃，對國家健康構(gòu)成重大威脅。11日，柳葉刀期刊發(fā)表評論文章，文章指出特朗普政府破壞多樣性、公平性、包容性和可及性以及健康公平的關鍵行動包括：從美國疾病控制和預防中心刪除重要的健康數(shù)據(jù)；執(zhí)行對性別和性別的反科學嚴格的二元定義；禁止聯(lián)邦機構(gòu)內(nèi)部的任何多樣性、公平性、包容性和無障礙活動，并鼓勵在私營部門（包括高等教育）實施此類禁令; 使用女性、黑人或殘疾等詞語來針對聯(lián)邦資助的贈款，甚至提前終止許多贈款; 削減美國國際開發(fā)署（US Agency for International Development）的資金，阻礙全球健康和發(fā)展; 以及執(zhí)行移民和海關執(zhí)法局的廣泛突襲。

https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)00575-6

臨床綜合

Science Advances| 女性性激素加劇視網(wǎng)膜神經(jīng)變性

阿爾茨海默病和黃斑變性等神經(jīng)退行性疾病是人類痛苦的主要來源，但影響疾病嚴重程度的因素仍然知之甚少。11日，《科學·前沿》發(fā)表研究文章，研究表明女性是視網(wǎng)膜變性模型中結(jié)果惡化的危險因素，并且這種易感性是由女性特異性性激素的存在引起的。女性性激素的不良反應是病變視網(wǎng)膜神經(jīng)元特有的，這些激素的消耗改善了這種表型效應，而重新引入使女性的發(fā)病率惡化。視網(wǎng)膜的轉(zhuǎn)錄分析顯示，參與焦亡、炎癥反應和內(nèi)質(zhì)網(wǎng)應激誘導的視網(wǎng)膜變性男性和女性細胞凋亡的基因之間存在顯著差異。這些發(fā)現(xiàn)為神經(jīng)退行性疾病的發(fā)病機制以及性激素如何影響疾病嚴重程度提供了重要見解。這些發(fā)現(xiàn)對臨床試驗設計和激素治療在患有某些神經(jīng)退行性疾病的女性中的使用具有深遠的影響。

https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.adr6211

醫(yī)學人工智能

Nat. Commun.| 基于深度學習的液基細胞學宮頸癌前病變與癌癥檢測模型

宮頸癌篩查中傳統(tǒng)細胞學檢測存在靈敏度低、結(jié)果主觀性強等局限性，深度學習技術(shù)為提升篩查效率和準確性提供了新思路。4月13日，北京協(xié)和醫(yī)院趙方輝/朱蘭團隊聯(lián)合國內(nèi)多家醫(yī)院開發(fā)了一種基于液基細胞學（LBC）的深度學習模型。該模型通過多中心 17397 例樣本訓練，在九家醫(yī)院驗證中顯示出 0.861 的敏感性和 0.829 的特異性，顯著優(yōu)于初級病理醫(yī)師水平，并可通過云端平臺輔助資源匱乏地區(qū)實現(xiàn)高效篩查，為宮頸癌早診提供了智能化解決方案。

https://doi.org/10.1038/s41467-025-58883-3

醫(yī)學成像技術(shù)

Med. Image Anal. | 基于CellProfiler表征的單細胞圖像生成

高通量成像技術(shù)能夠高效獲取大量蘊含關鍵生物信息的細胞圖像，但手工表征與深度模型提取的表征難以兼具可解釋性與生物學信息完整性。4月10日，格拉斯哥大學 Yanni Ji 團隊提出CellProfiler to Image（CP2Image）生成框架，通過卷積生成器與GAN判別器聯(lián)合訓練，從CellProfiler提取的手工表征直接生成高質(zhì)量單細胞圖像。該模型在BBBC021數(shù)據(jù)集上的Frechet Inception Distance（FID）指標顯著優(yōu)于VAE基線模型，生成圖像更接近真實細胞圖像；對ResNet、InceptionNet和Transformer等多種網(wǎng)絡架構(gòu)均具有魯棒性；生成過程中生物信息得到有效保留，特定CellProfiler特征的改變會在生成圖像中呈現(xiàn)相應的形態(tài)變化；能夠生成條件性表型圖像，對疾病診斷和藥物篩選具有重要應用價值。

https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103574

康復（神經(jīng)）工程

Adv. Funct. Mater.| 水凝膠粘附集成微結(jié)構(gòu)電極實現(xiàn)無袖帶、微創(chuàng)且穩(wěn)定的迷走神經(jīng)刺激界面

迷走神經(jīng)刺激（VNS）是治療耐藥性癲癇和抑郁癥等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的有效方法，但傳統(tǒng)硅膠袖帶電極存在機械不匹配和手術(shù)高風險等問題。4月2日，普渡大學 Jae Young Park 等人設計了一種新型無袖帶、微創(chuàng) VNS 植入策略。該研究通過將超?。ā?μm）Y形剪紙電極與水凝膠粘合劑結(jié)合，開發(fā)出具有化學交聯(lián)界面的柔性神經(jīng)接口，可顯著降低手術(shù)損傷風險。實驗顯示，這種水凝膠-剪紙器件在濕態(tài)下楊氏模量低于 100kPa（遠低于神經(jīng)組織的 580kPa），且界面韌性超過 1000J/m2，能實現(xiàn)穩(wěn)定的神經(jīng)接觸和有效刺激，同時通過"頂部貼附"植入方式將手術(shù)時間縮短至 10 分鐘，并獲得了比傳統(tǒng)袖帶電極強 5 倍的電誘發(fā)復合動作電位信號。

https://doi.org/10.1002/adhm.202404189

可穿戴技術(shù)

npj Digit. Med.| 基于深度學習的連續(xù)睡眠深度指數(shù)標注生成睡眠健康新型數(shù)字生物標志物

睡眠對人類健康至關重要，睡眠障礙不僅影響日常生活，還與多種疾病密切相關。傳統(tǒng)基于多導睡眠圖（PSG）的睡眠分期方法存在勞動強度大、結(jié)果離散等局限性，亟需更精細的睡眠深度量化工具。 4月11日，北京大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院洪申達團隊提出了一種基于深度學習的睡眠深度指數(shù)（SDI）標注方法。該研究利用大規(guī)模 PSG 數(shù)據(jù)和現(xiàn)有睡眠分期標簽，通過 Transformer 架構(gòu)和成對排序損失函數(shù)，首次實現(xiàn)了端到端的連續(xù)睡眠深度量化。實驗表明，SDI 能更細致反映睡眠結(jié)構(gòu)變化，其下降與覺醒事件高度相關（皮爾遜系數(shù)0.99），且基于 SDI 提取的數(shù)字生物標志物可聚類出"正常睡眠"與"紊亂睡眠"亞型，后者與高血壓、睡眠呼吸暫停等不良健康結(jié)局顯著相關。研究還開發(fā)了便于臨床使用的在線標注工具。

https://doi.org/10.1038/s41746-025-01607-0

生物材料

Adv. Mater.| 用于感染控制的微米與納米機器人

醫(yī)學微納機器人（MMBs 和 MNBs）因其精準運動能力在感染管理中展現(xiàn)出巨大潛力，為傳統(tǒng)療法難以觸及的病灶提供了創(chuàng)新解決方案。4月10日，麥克馬斯特大學 Azin R. Ahmady 等人系統(tǒng)綜述了微納機器人在感染預防、診斷和治療中的應用，涵蓋物理驅(qū)動（磁、光、聲、電）、化學驅(qū)動及生物混合驅(qū)動等機制，并探討了免疫逃逸、深部組織導航等關鍵挑戰(zhàn)。研究團隊提出多驅(qū)動系統(tǒng)、生物啟發(fā)設計及人工智能優(yōu)化等未來方向，為開發(fā)下一代智能抗感染機器人提供了理論框架。盡管該領域尚處早期，但微納機器人在精準給藥、生物膜清除及實時成像等場景的應用前景廣闊，有望推動感染管理的技術(shù)革新。

https://doi.org/10.1002/adma.202419155

END

內(nèi)容|鄒海達 羅虎 張艷青

編輯 | 余帆

審核 |劉帥 羅虎

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