追問daily | AI陪伴的潛在侵蝕，避開現實沖突卻走入社交孤島；農業活動曾促進植物多樣性增加

█ 腦科學動態

Cell：先天免疫的核心樞紐：系統闡述cGAS-STING機制

Cell：Arc蛋白通過細胞外囊泡介導有毒tau蛋白在神經元間傳播擴散

年輕人加速衰老，免疫與脂肪組織衰老分別指引肺癌與腸癌風險

視覺與觸覺修復技術在平行發展半個世紀后走向融合

背痛難愈？大型臨床試驗證實自我疼痛管理比吃藥更有效

多階段腦機接口系統提高無反應患者隱性意識檢測率

歷史上的農業活動曾促進植物多樣性增加

█ AI行業動態

Anthropic推出面向研究人員的AI工作臺Claude Science

出口管制正式撤銷：Anthropic旗下Fable 5模型恢復全球訪問

█ AI驅動科學

避開現實沖突卻走入社交孤島：警惕AI陪伴的潛在侵蝕

構建“虛擬免疫細胞”：邁向機制驅動的數字生命體

人工智能可輔助日常任務，但無法取代護理工作的溫情與倫理核心

AI腦電“黑箱”首次被審計：基礎模型到底看懂了什么？

SSNet模型破譯超長DNA序列中的RNA剪接調控信號

腦科學動態

Cell：先天免疫的核心樞紐：系統闡述cGAS-STING機制

針對機體如何通過識別異常DNA啟動免疫響應的問題，Alexander Hooftman、Alexander Keller和Andrea Ablasser（瑞士洛桑聯邦理工學院）綜述了cGAS-STING信號通路的分子調控機制、生理功能及其在炎癥與腫瘤中的雙面效應。

該研究闡明了這一通路如何檢測雙鏈DNA。在健康細胞中，DNA的定位受到嚴格限制。當因病毒入侵或線粒體受損導致異常DNA釋放時，環磷酸鳥苷-腺苷酸合成酶（cyclic GMP-AMP synthase）會被激活。該酶通過與DNA結合發生二聚化，并驅動液-液相分離來放大信號，催化合成環磷酸鳥苷-腺苷酸（cyclic GMP-AMP）。這一分子隨后激活內質網上的干擾素基因刺激因子，促其轉移至高爾基體并招募下游激酶，最終誘導I型干擾素（type I interferons）的表達。雖然該通路對御敵至關重要，但在錯誤背景下持續激活會導致自身免疫和慢性炎癥。研究發表在 Cell 上。

#疾病與健康 #其他 #免疫學 #信號通路 #癌癥治療

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Hooftman, Alexander, et al. “The cGAS-STING Pathway: Mechanism and Medical Implications.” Cell, vol. 189, no. 13, June 2026, pp. 3849–70. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.001

Cell：Arc蛋白通過細胞外囊泡介導有毒tau蛋白在神經元間傳播擴散

有毒tau蛋白如何在大腦中擴散導致阿爾茨海默病惡化？Mitali Tyagi和Jason D. Shepherd等研究人員（猶他大學等）發現，神經細胞中的Arc蛋白通過細胞外囊泡介導了有毒tau蛋白的跨細胞傳播，揭示了這一病理擴散的關鍵機制。

研究團隊利用原代神經元培養物和轉基因小鼠模型展開實驗。結果顯示，在缺失Arc基因的神經元中，細胞外囊泡包裹的有毒tau蛋白顯著減少。當在細胞中同時表達Arc和膜彎曲調節蛋白時，有毒tau蛋白的釋放量明顯增加。通過免疫金電鏡技術，研究人員在小鼠和人類大腦源性囊泡中均觀察到了Arc與tau蛋白的共同封裝，且人類阿爾茨海默病患者體內的Arc水平與病理性tau蛋白水平高度相關。在功能測試中，對照組小鼠的囊泡能夠引發健康細胞中tau蛋白的異常聚集，而缺乏Arc蛋白的小鼠囊泡則失去了這種傳播能力。有趣的是，雖然Arc缺失能阻止病變向外擴散，但也會導致有毒tau蛋白滯留在神經元內部，從而加速病變細胞在疾病早期的死亡。這一發現表明，阻斷攜帶病理蛋白的囊泡與健康神經元融合，可能是比抑制其釋放更安全、有效的治療策略。研究發表在 Cell 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #阿爾茨海默病 #細胞外囊泡 #Arc蛋白

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Tyagi, Mitali, et al. “Arc Mediates Intercellular Tau Transmission via Extracellular Vesicles.” Cell, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.008

年輕人加速衰老，免疫與脂肪組織衰老分別指引肺癌與腸癌風險

為什么年輕人的早發性癌癥發病率不斷上升？Yin Cao及其團隊（圣路易斯華盛頓大學等）通過分析美英兩國超16萬人的大型隊列數據，發現較年輕一代的生物學衰老正在加速。這種實際年齡與生物學年齡的差距增加，即系統性與器官特異性的加速衰老，正是導致早發性實體瘤風險上升的重要驅動因素。

這項研究利用英國生物樣本庫和美國“全民健康研究計劃”的數據，通過臨床生物標志物及代謝組學測算系統性衰老。同時，研究人員借助血液蛋白質組學來評估特定器官的生物學年齡。結果顯示，控制實際年齡后，較晚出生的世代系統性衰老程度顯著升高，其中美國1990-1999年出生人群的衰老程度較1965-1969年人群高出0.92個標準差。系統性衰老每增加一個標準差，早發性實體瘤（early-onset solid cancers，55歲以下確診的非血液系統癌癥）的整體風險便會增加8%，尤以肺癌、胃腸道癌和子宮癌最為顯著。器官特異性分析進一步顯示，免疫系統加速衰老與早發性肺癌風險增加顯著相關（風險比為1.89），而脂肪組織加速衰老則與早發性結直腸癌風險增加密切相關（風險比為1.60）。這些關聯獨立于癌癥和衰老的遺傳易感性，表明生物學衰老指標有助于精準識別高危青年人群以開展早期預防。研究發表在 Nature Medicine 上。

#疾病與健康 #疾病預防 #早發性癌癥 #生物學衰老 #蛋白質組學

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Tian, Ruiyi, et al. “Biological Aging and Generational Shifts in Early-Onset Cancer Risk.” Nature Medicine, June 2026, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-026-04448-w

腦機接口大一統：視覺與觸覺修復技術在平行發展半個世紀后走向融合

如何幫助失明或癱瘓患者重建失去的感覺？Giacomo Valle及其來自瑞典查爾姆斯理工大學等機構的合作者發表了一項重要綜述，首次將獨立發展了五十多年的視覺與觸覺腦機接口技術進行并排對比，發現兩者在神經編碼與刺激機制上幾乎完全一致。

? a，視覺恢復概念的示意圖。感知-編碼-刺激-感知是兩種假體系統的基本步驟。b，觸覺恢復概念的示意圖。Credit: Nature Reviews Bioengineering (2026).

研究人員通過對比視覺皮層假體與體感皮層假體的電刺激機制，發現兩者在感知、編碼、刺激和感知的基本步驟上具有共通的神經和計算原理。無論是通過眼睛還是皮膚收集的信息，最終都需要轉化為大腦接收的電脈沖。通過直接在腦皮層植入微電極進行皮層內微刺激，兩種假體都能繞過受損的神經通路，模擬出光斑或觸碰等自然感覺。這項研究指出，過去兩個研究領域各自獨立，極少交流，而未來的方向在于整合仿生編碼和多感官通道。這篇系統性的綜述研究發表在 Nature Reviews Bioengineering 上。

#疾病與健康 #腦機接口 #神經調控

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Valle, Giacomo, et al. “Restoring Vision and Touch with Cortical Microstimulation.” Nature Reviews Bioengineering, June 2026, pp. 1–20. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44222-026-00449-z

背痛難愈？大型臨床試驗證實自我疼痛管理比吃藥更有效

針對急性腰痛易轉化為慢性腰痛的難題，Gert Bronfort、Eric N. Meier和Brent Leininger等（明尼蘇達大學與匹茲堡大學等）通過大型臨床試驗，證實了由專業人員引導的個性化自我管理方案能有效預防高強度慢性腰痛。

這項名為PACBACK的臨床試驗招募了1000名中高風險的急性或亞急性腰痛患者。參與者被隨機分配接受為期八周的四種干預之一，并接受一年隨訪。這四種干預包括支持性自我管理（SSM，結合疼痛教育、體育鍛煉與心理認知調整的居家方案）、脊柱手法治療（SMT，由專業理療師實施的手法脊椎推拿與松動術）、兩者的結合，以及基于指南的醫療護理。在10至12個月的隨訪中，SSM組表現最佳，其疼痛影響評分顯著低于MC組，且該組中64%的患者疼痛影響減輕了50%以上，而MC組僅為55%。相比之下，SMT單獨治療的效果與MC相當，且將SMT與SSM結合并未帶來額外益處。中介分析表明，自我效能感提升、對運動恐懼減少和疼痛災難化思維減弱這三個心理因素解釋了SSM療效的76%。研究發表在 JAMA Internal Medicine 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #慢性腰痛 #自我管理 #臨床試驗

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Bronfort, Gert, et al. “Spinal Manipulation and Clinician-Supported Self-Management for Preventing Chronic Low Back Pain Impact: The PACBACK Randomized Clinical Trial.” JAMA Internal Medicine, June 2026. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2026.1893

多階段腦機接口系統提高無反應患者隱性意識檢測率

嚴重腦損傷可能導致患者無法活動或說話，其殘存的意識常因無法通過身體動作表達而被傳統臨床評估忽略。Naomi du Bois和Damien Coyle團隊（英國巴斯大學）利用可穿戴腦機接口技術設計了一種多階段評估系統，通過捕捉患者想象動作時的腦電波，成功識別出傳統行為測試難以發現的隱性意識，為意識障礙的臨床診斷和康復規劃提供了客觀補充。

? 腦電圖導聯圖。Credit: Communications Medicine (2026).

該研究招募了42名患有長期意識障礙（指腦損傷后持續四周以上的意識改變狀態）及閉鎖綜合征（指患者意識清醒但因全身癱瘓而無法自主表達）的患者。研究團隊使用可穿戴腦電圖設備，設計了包含評估、反饋訓練和提問的多階段腦機接口方案。患者被要求想象手部或腳部的動作。結果顯示，73.8%的患者表現出明顯的腦活動調節能力。在結合標準行為測試后，該多階段方案將最小意識狀態（患者存在微弱但明確的意識行為跡象）的檢測敏感度從39%提高至69%。這表明，多次訓練和反饋有助于使患者的大腦反應更加清晰一致。研究發表在 Communications Medicine 上。

#疾病與健康 #腦機接口 #長期意識障礙 #腦電圖 #運動想象

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du Bois, Naomi, et al. “Advancing EEG-Based Assessment of Consciousness and Cognition in Prolonged Disorders of Consciousness.” Communications Medicine, vol. 6, no. 1, Apr. 2026, p. 344. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43856-026-01574-x

歷史上的農業活動曾促進植物多樣性增加

長期以來，人類活動被普遍認為必然破壞生態。Fabian Rey和Oliver Heiri團隊（巴塞爾大學）通過對瑞士湖泊沉積物的長期重建研究，顛覆了這一常識。他們發現數千年來早期的農業活動不僅沒有減少植物多樣性，反而促進了其增加，只有近幾十年的工業化集約農業才導致了多樣性急劇下降。

研究團隊分析了來自瑞士莫斯湖、布爾加斯基湖和許特維勒湖的沉積物巖芯。研究人員以高空間分辨率分析了跨越7600年的花粉樣本，并使用碳-14（14C）測年法建立了精確年表。結果顯示，自新石器時代開始，隨著人類砍伐森林開墾農田，單一的森林生態系統轉變為由農田、牧場和樹籬組成的馬賽克狀多樣化棲息地，使得植物多樣性隨之顯著上升。然而，在歷史危機時期，例如羅馬帝國衰落后的民族大遷徙期以及中世紀黑死病肆虐時，由于農業活動減少和森林重新擴張，景觀層面的植物多樣性反而急劇下降。這種農業與多樣性正相關的趨勢一直持續到二戰前后。在過去80年中，由于化肥與農藥的過度使用以及單一大型農田的出現，植物多樣性嚴重退化。研究發表在 Nature Communications 上。

#其他 #生態學 #植物多樣性 #農業歷史

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Rey, Fabian, et al. “Decadal-Scale Pollen Records Link Land Use and Plant Diversity Change across European Lowlands over Seven Millennia.” Nature Communications, June 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-74214-6

AI 行業動態

Anthropic推出面向研究人員的AI工作臺Claude Science

Anthropic近日推出了面向研究人員的科研工作臺Claude Science，旨在將文獻分析、多步研究和論文撰寫集成在單一環境。該平臺能原生渲染三維蛋白質結構和化學結構等科學圖表，并為每個輸出生成可追溯的制作歷史與源代碼。在處理海量基因組數據等任務時，它能根據指令協助管理計算任務，并將分析規模從單塊顯卡無縫擴展至高性能計算集群，在保障本地敏感數據安全的前提下，大幅簡化了計算流程。

此外，Claude Science內置了超60個科學數據庫，允許研究人員將常用流程保存為可重復使用的技能。目前，該系統已應用于多項實際科研。例如，Manifold Bio公司利用其從自身數據中評估并篩選特定器官的候選藥物；艾倫研究所的研究人員也借助它開發了多智能體評審模板，快速提取數千篇論文的定量數據并撰寫長篇評論。其內置的審核代理還可在運行中自我修正錯誤。目前該工具已在部分平臺開啟測試。

#ClaudeScience #科研AI #Anthropic #學術研究

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https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench

出口管制正式撤銷：Anthropic旗下Fable 5模型恢復全球訪問

Anthropic公司近日宣布，美國商務部已正式撤銷對旗下前沿編碼模型Fable 5和Mythos 5的出口管制。該決定由商務部長Lutnick簽字生效，意味著全球普通用戶與開發者自明日起可重新無需審批地使用這兩款模型。此前，這兩款模型遭遇了為期18天的封鎖，期間嚴重阻礙了全球開發者的Vibe Coding 流程，導致許多人工智能初創企業被迫按下暫停鍵。

為了達成此次解禁，Anthropic承諾主動檢測并處理模型相關的安全風險，向政府報告惡意活動，并合作制定未來的發布協議。據透露，在談判過程中，因首席執行官Dario Amodei被指溝通效率較低，后改由聯合創始人兼首席算力官Tom Brown參與關鍵協商，最終促成了協議的快速達成。此次事件表明，過度封鎖先進技術可能會在短期內阻礙行業創新，而科技企業與監管機構的主動合作，則為前沿AI在安全規范下的全球部署探索出了一條新路徑。

#Fable5 #AI出口管制 #Anthropic #感性編程

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https://x.com/AnthropicAI/status/2072106151890809341

AI 驅動科學

避開現實沖突卻走入社交孤島：警惕AI陪伴對青少年心理健康的潛在侵蝕

針對青少年依賴人工智能獲取情感建議的問題，Thao Ha與Jennifer M Figueroa、Taren L McGray及青年顧問Jessica Ramirez和Susana Ortega（亞利桑那州立大學）開展評估，闡明了其對心理健康與社交能力的潛在影響。

研究團隊結合多項社會調查數據與青年顧問委員會的深度反思，系統評估了交互式AI對青少年的影響。研究強調了兩個核心風險：一是關系替代，青少年通過逃避與現實伴侶或家人的沖突，失去了學習情緒調節的寶貴機會；二是適應不良的關系學習（maladaptive relational learning，因習慣了AI的絕對迎合而對真實人際關系產生偏頗認知的現象），這可能導致青少年在現實社交中更易遭受挫敗。不過，對于農村或LGBTQIA+等缺乏傳統支持系統的青少年，AI依然是低成本且高可及性的過渡工具。研究者呼吁在設計此類AI時融入心理發育考量，引導青少年走向現實社交。研究發表在 The Lancet Child & Adolescent Health 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #人際關系學習 #人工智能陪伴 #青少年發育

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Ha, Thao, et al. “How Interactional AI May Alter Adolescent Relational Learning and Mental Health.” The Lancet Child & Adolescent Health, vol. 0, no. 0, June 2026. www.thelancet.com, https://doi.org/10.1016/S2352-4642(26)00166-5

構建“虛擬免疫細胞”：邁向機制驅動的數字生命體

如何通過數字孿生技術預測復雜的免疫反應？Christian M. Beusch、Brice Edelman、Chase A. Hubbard、Jovan S. Brockett、Jeffrey Skolnick和David E. Gordon（埃默里大學與佐治亞理工學院）在評論文章中探討了這一前沿課題，提出了構建具有生物學機制基礎的虛擬免疫細胞模型的分子與技術路線圖。

研究指出，傳統的虛擬細胞模型過度依賴轉錄組學數據，容易忽略免疫細胞在識別抗原后數秒內發生的蛋白質修飾、生化信號傳遞等轉錄前關鍵事件。為此，研究團隊提出了一個基于物理化學規律的機制驅動建模框架。該框架需攻克四大核心挑戰：首先是捕捉細胞外復雜的配體-受體通信及空間微環境；其次是表征細胞內高度互聯的動態分子網絡；第三是結合多組學數據建模基因調控機制；最后是將分子層面的非線性動力學轉化為細胞最終的行為決策。盡管構建完全體虛擬細胞面臨計算量巨大等挑戰，但研究人員認為，針對特定通路（例如T細胞耗竭）的專用型模型將率先落地。這些模型能對不同的治療方案進行計算機模擬，加速藥物靶點篩選，并預測患者的臨床反應，從而改善臨床干預措施。研究發表在 Nature Biotechnology 上。

#疾病與健康 #個性化醫療 #虛擬細胞 #數字孿生 #免疫學

閱讀更多：

Beusch, Christian M., et al. “Toward Mechanistic Virtual Immune Cells.” Nature Biotechnology, June 2026, pp. 1–3. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41587-026-03139-8

人工智能可輔助日常任務，但無法取代護理工作的溫情與倫理核心

為了探究人工智能在護理領域的推廣如何影響患者安全與行業核心價值，Patricia A. Ball Dunlap、Jenna Marquard、Martin Michalowski等（明尼蘇達大學護理學院）開展了一項詳細分析，系統評估了人工智能在護理實踐中的支持作用與潛在威脅。

這項研究采用規范性倫理分析方法，由一個 12 人多學科專家小組基于美國護理協會 2025 年發布的《護士倫理守則》進行評估。研究系統分析了機器學習、生成式人工智能、自然語言處理和機器人技術在十項倫理條款中的支持與干擾情況。研究結果表明，人工智能可以有效優化技術性或行政性任務，例如能夠減少電腦操作時間的虛擬記錄員、預測敗血癥等風險的預測模型，以及輔助搬運患者的機器人。然而，技術無法復制倫理推理、道德主體和富有同理心的關懷。專家警告，過度依賴算法建議可能引發自動化偏見。此外，目前還存在兩大知識缺口：一是缺乏支持護士維護道德工作環境的工具，二是缺乏關于大規模計算對環境和地球健康影響的研究。因此，護理教育需將數據科學與倫理融入課程，護士也必須參與系統設計與治理。研究發表在 Nursing Outlook 上。

#疾病與健康 #其他 #人工智能護理 #醫學倫理 #護理學

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Dunlap, Patricia A. Ball, et al. “Artificial Intelligence Can Replace Nursing Tasks, but Not Nurses: Examining Artificial Intelligence’s Supports and Threats to Nursing Practice through the Lens of the 2025 Nursing Code of Ethics.” Nursing Outlook, vol. 74, no. 4, July 2026. www.nursingoutlook.org, https://doi.org/10.1016/j.outlook.2026.102808

AI腦電“黑箱”首次被審計：基礎模型到底看懂了什么？

針對腦電基礎模型因可解釋性差而難以應用于臨床的黑箱難題，上海人工智能實驗室及上海交通大學的研究人員對多個基礎模型開展了系統性的知識審計，闡明了模型對經典腦電特征的編碼與因果使用機制。

研究團隊審計了CSBrain等三個基礎模型在抑郁識別等五個臨床任務上的表現，構建了由九百四十五個審計單元組成的分析框架。他們采用逐層嶺探測（一種用于預測模型隱藏層中特定特征的評估技術）確定特征是否被編碼，并通過互協方差子空間擦除（一種通過消除相關性來驗證因果關系的計算方法）技術切斷特定特征以驗證因果依賴性。結果顯示，模型廣泛學到了人類腦電知識，近九成審計單元通過了編碼標準。然而，學到不等于使用，僅有百分之六十八點六的單元在擦除后表現出性能顯著下降，表現出表征因果性。在解釋度分析中，確認被使用的特征平均恢復了基礎模型百分之七十九點三的性能優勢，但對于復雜任務仍保留明顯殘差。這表明模型可能捕捉到了現有腦電特征詞典未覆蓋的全新神經信號結構。

#疾病與健康 #大腦信號解析 #腦機接口 #腦電基礎模型

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Tang, Ling, et al. “What Do EEG Foundation Models Capture from Human Brain Signals?” arXiv:2605.11410, arXiv, 14 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.11410

SSNet模型破譯超長DNA序列中的RNA剪接調控信號

RNA剪接異常會導致癌癥等疾病，但預測遠端DNA變異的影響極為困難。為此，Yuna Miyachi和Kenta Nakai團隊（東京大學信息科學與技術研究生院等）開發了名為SSNet的分層人工智能模型，實現了對超長基因組相互作用的精準捕捉。

? 分層 Transformer 模型分析跨越多達 100,000 個堿基對的 DNA 序列，將遠端調控元件與剪接位點活性聯系起來，同時通過注意力圖突出顯示具有生物學意義的區域。Credit：Professor Kenta Nakai from the Institute of Medical Science, The University of Tokyo,

傳統的卷積神經網絡等計算工具在處理超長DNA序列時計算成本高昂。研究團隊通過將10萬個堿基對的超長DNA序列分割為較小的局部片段，構建了基于分層注意力機制的深度學習框架SSNet。該模型在保持單核苷酸分辨率的同時，能夠捕獲距離剪接位點數萬個堿基之外的遠端調控信號。在針對DMD基因和ClinVar致病變異數據集的基準測試中，SSNet展示了異常剪接檢測的先進性能，并能通過注意力圖將預測結果可視化，精確定位生物學調控元件。該方法有望為基因組醫學中的變異篩選和靶向異常剪接的藥物開發提供有力支持。研究發表在 Nucleic Acids Research 上。

#疾病與健康 #預測模型構建 #RNA剪接 #深度學習 #基因組學

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Miyachi, Yuna, and Kenta Nakai. “SpliceSelectNet: A Hierarchical Transformer-Based Deep Learning Model for Splice Site Prediction.” Nucleic Acids Research, vol. 54, no. 12, July 2026, p. gkag625. Silverchair, https://doi.org/10.1093/nar/gkag625

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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天橋腦科學研究院旗下科學媒體，旨在以科學追問為紐帶，深入探究人工智能與人類智能相互融合與促進，不斷探索科學的邊界。歡迎評論區留言，或后臺留言“社群”即可加入社群與我們互動。您也可以在后臺提問，我們將基于追問知識庫為你做出智能回復哦~

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天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

研究院在華山醫院、上海市精神衛生中心分別設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經科學研究院。

研究院還建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫生獎勵計劃、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。