█ 神经科学
Nature：科学家提出脑类器官研究新标准
Nature：绘制单个神经元编码行为状态的过程
Nature：下丘脑视前区发育轨迹解密动物行为调控
100小时大脑活动记录揭示大脑如何将声音变成对话
树突可塑性：记忆链接的关键机制
降低体温可显著延缓小鼠衰老
从模糊到清晰：大脑如何过滤视觉噪声
大脑如何控制我们突然停止说话？
荧光传感器揭示灵长类动物大脑中的多巴胺信号
记忆恢复与转化：大脑如何帮助我们识别过去？
观看自然场景可以减轻疼痛
危急时刻的大脑：量子力学模型揭示其快速反应机制
大脑如何处理有意识和无意识的声音
逃跑还是僵住？双眼视觉决定命运
想象导航与实际导航脑波相似
青少年大脑网络分化预示决策能力发展
大脑神经网络的新架构：对数正态分布揭示神经元连接规律
█ 认知科学
Nature：大脑的“社交积木”：快速理解复杂互动的秘密
衰老激活雌性小鼠海马体中失活X染色体的基因表达
红队测试暴露 ChatGPT 的医疗隐患
大型语言模型在健康问答中表现优于传统搜索引擎
少量黄金标准数据即可，LLM驱动的BERT模型在临床领域大放异彩
位置-上下文加法模型让社交媒体文本分类更精准
披露AI参与，患者满意度小幅下降
AI工具PhyloFrame助力精准医疗，消除祖先偏差
社交媒体使用与妄想性障碍密切关联
月经周期中心跳变化揭示女性心脏与大脑健康
大脑用同一套机制处理空间导航与语言
弱监督与情境学习结合，临床NLP性能飞跃
机器学习助力生物膜降解，TeleProt发现高效核酸酶变体
儿童与成人的色彩体验惊人相似
多巴胺不仅是快乐源泉，还能“删除”记忆
自然神经元网络中的振荡：表观现象还是基本的计算机制？
AI 精准提取癌症治疗关键生物标志物
大型语言模型显著提升术后并发症预测准确性
注意力错误如何影响我们的空间工作记忆
多吃鱼，孩子更友善
人工智能实时反馈提升非常规工作中的信任度
AI生成论文首次通过同行评审
剪除虚假数据，AI模型性能大幅提升
无需重新训练，实时纠正机器人行为
监控思维链可有效检测AI模型的不当行为
Comet系统提升1.7 倍专家混合模型执行效率
█ 大脑健康
Science：破解数十年的帕金森病之谜，解析出PINK1蛋白结构
血液检测提前四年预警痴呆风险
便携式AI系统高效识别轻度认知障碍
中年饮食与腰臀比影响晚年大脑健康
降低生物能量年龄有助于抵御阿尔茨海默病
四分之三抑郁症患者认为抗抑郁药有帮助
脑电图与机器学习结合，精准识别青少年抑郁症
机器学习助力焦虑症治疗，准确率高达72%
敲除基因，逆转大脑老化
脑成像与机器学习预测 PTSD 症状轨迹
赛洛辛增强神经可塑性，为精神疾病治疗提供新思路
睡眠质量差破坏大脑的“废物处理厂”
神经丝像魔术贴一样堵塞大脑，导致神经功能受损
█ AI与神经技术
ConnectionMiner：揭示果蝇运动神经元的连接机制
宽带技术提升深部脑刺激手术精度
HyenaDNA：基因组序列建模的新星
导电水凝胶：让脊髓损伤研究更精准
脑部炎症或是 COVID-19 神经并发症的罪魁祸首
细胞因子适配器：精准调控免疫反应
3D打印技术打造逼真人工肌肉
手机应用程序帮助中风幸存者康复
大脑如何感受他人痛苦：前扣带回皮层的关键作用
智能行为数字孪生（IADT）实现实时自主控制
Bell Jar：AI驱动的脑图谱绘制工具加速神经科学研究
外骨骼与数字孪生技术助力中风患者康复
Exo 2：高性能计算的新编程语言，代码量减少 100 倍
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神经科学
Nature：科学家提出脑类器官研究新标准
脑类器官作为三维脑模型，为研究大脑的发展、演化和疾病提供了重要工具。然而，其局限性和实验标准化问题亟待解决。由斯坦福大学的Sergiu Pasca和分子生物技术研究所（IMBA）的Jürgen Knoblich等科学家发表了一篇共识论文，提出了一个改进脑类器官的实验框架，旨在提高实验的可重复性和结果的可转移性。
▷显微镜图像和脑类器官中 CHOOSE 系统的艺术表现。Credit: Knoblich Lab/IMBA
该框架涵盖了从干细胞选择到神经元功能评估的多个方面。首先，研究人员建议使用高质量的人类多能干细胞（hPSC, human pluripotent stem cells）作为起点，确保类器官的细胞来源可靠。其次，框架详细描述了生成和表征神经细胞的过程，包括如何诱导干细胞形成特定脑区的模型。此外，研究还提出了评估脑类器官功能特性的方法，如测量神经元活性和将类器官整合到神经元回路中。通过这些标准化步骤，研究人员能够更好地模拟大脑的生理功能，并揭示新的组织生物学和病理生理学见解。研究发表在 Nature 上。
#神经科学 #跨学科整合 #脑类器官 #干细胞 #神经回路
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Pașca, Sergiu P., et al. “A Framework for Neural Organoids, Assembloids and Transplantation Studies.” Nature, vol. 639, no. 8054, Mar. 2025, pp. 315–20. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08487-6
Nature：绘制单个神经元编码行为状态的过程
初级躯体感觉皮层神经元如何处理不同类型的感觉信息，并表现出不同的活动模式一直是个谜。美国国立卫生研究院的研究团队通过高分辨率单细胞映射技术，揭示了丘脑输入是运动相关神经元的主要驱动因素，而运动皮层输入作用较小。
▷缺乏伪手术单细胞基础的单突触输入追踪实验中的突触前标记。Credit: Nature (2025).
研究团队使用双光子钙成像、光遗传学、神经药理学和单细胞单突触逆向追踪技术，绘制了小鼠初级躯体感觉皮层单个神经元突触前网络的图谱。研究发现，神经元编码行为状态接收来自运动皮层区域的输入显著减少，而来自丘脑区域的输入更多，尤其是腹侧后内侧核。光遗传学抑制丘脑输入减少了行为状态依赖性活动，而阻断神经调节输入，如乙酰胆碱和去甲肾上腺素，影响最小。皮层状态转变在多日间保持稳定，这与之前描述其为短暂性的模型相矛盾。即使在神经调节输入的药理学阻断后，与行为状态相关的神经元活动模式仍然完整，这表明谷氨酸能突触输入在维持这些表征中起着主导作用。研究发表在 Nature 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #丘脑输入 #初级躯体感觉皮层 #光遗传学
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Inácio, Ana R., et al. “Brain-Wide Presynaptic Networks of Functionally Distinct Cortical Neurons.” Nature, Feb. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-08631-w
Nature：下丘脑视前区发育轨迹解密动物行为调控
哺乳动物在早期生命阶段的行为和生理变化如何与神经元发育相关联？为了探索这一问题，Harris S. Kaplan、Brandon L. Logeman、Kai Zhang等研究人员合作，使用单核RNA测序和单核染色质可及性测序技术，揭示了下丘脑视前区（POA）神经元的发育轨迹，为理解行为与生理调控的神经机制提供了新视角。
研究团队对小鼠从胚胎期到成年期的多个时间点进行了单核RNA测序和单核染色质可及性测序，并结合已发表的成年POA细胞类型图谱，系统分析了147种神经元类型的发育轨迹。研究发现，POA神经元在胚胎期E12到E16之间生成，并在出生后迅速多样化。不同POA亚区的神经元类型在发育过程中表现出不同的成熟轨迹，这些轨迹受到性别、行为功能和生理需求的显著影响。
此外，研究还发现嗅觉输入对POA发育的时间调控具有重要作用。通过分析多种感官突变体，研究团队进一步验证了嗅觉感知在POA细胞类型成熟中的关键作用。这些结果为理解本能行为回路在早期生命中的发育和功能提供了新的机制性见解。研究发表在 Nature 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #下丘脑视前区 #单核RNA测序 #嗅觉感知
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Kaplan, Harris S., et al. “Sensory Input, Sex and Function Shape Hypothalamic Cell Type Development.” Nature, Mar. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-08603-0
100小时大脑活动记录揭示大脑如何将声音变成对话
耶路撒冷希伯来大学的Ariel Goldstein与谷歌研究团队、普林斯顿大学神经科学研究所的Hasson实验室以及纽约大学Langone综合癫痫中心的Flinker和Devinsky合作，开发了一个统一的计算框架，研究大脑如何处理日常对话。通过分析超过100小时的真实对话中的大脑活动，研究揭示了大脑在语言处理中的神经通路，为语音技术和通信工具的进步提供了新的方向。
研究团队使用电皮质电图（ECoG, electrocorticography）记录了4名患者在100小时的真实对话中的神经信号，并利用名为Whisper的语音转文字模型，将语言分解为声学、语音和词汇层面的嵌入（embeddings）。通过线性回归模型，研究人员将这些嵌入与大脑活动进行映射，发现该模型能够准确预测大脑在不同语言处理层次上的活动。
研究结果显示，大脑在处理语言时遵循一定的层次结构，听觉和运动区域与语音模式更相关，而高级语言区域则与词汇意义更相关。此外，研究还揭示了语言处理的时序性，即在说话前大脑从词汇到语音的编码，而在听后会从语音到词汇的编码。这项研究为理解大脑如何处理自然语言提供了新的视角，并为未来的语音技术和沟通工具开发奠定了基础。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。
#神经科学 #大脑信号解析 #语言处理 #语音技术 #计算模型
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Goldstein, Ariel, et al. “A Unified Acoustic-to-Speech-to-Language Embedding Space Captures the Neural Basis of Natural Language Processing in Everyday Conversations.” Nature Human Behaviour, Mar. 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02105-9
树突可塑性：记忆链接的关键机制
记忆链接是大脑将时间相近的事件记忆相互连接的过程，但其神经机制尚不明确。加州大学洛杉矶分校的Alcino Silva和Megha Sehgal团队与克里特岛研究与技术基金会的Yiota Poirazi实验室合作，揭示了树突可塑性在记忆链接中的关键作用。
▷代表纵向成像中突触动力学示例，显示在关联记忆形成后新突触的聚集。Credit: Nature Neuroscience (2025).
研究团队采用了三种互补的成像技术，包括纵向单光子和双光子成像，观察了活体小鼠神经元中的体细胞、树突和棘的动态变化。通过活动依赖性标记和遗传操作，研究人员发现，当小鼠形成时间相近的记忆时，相同的树突和棘会被激活。实验还表明，通过干预将独立记忆存储在相同的树突中，可以成功链接这些记忆。计算建模进一步验证了局部树突可塑性在记忆整合中的重要性，揭示了树突节段上的突触聚集和稳定性对记忆链接的关键作用。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#神经科学 #记忆机制 #树突可塑性 #计算建模 #阿尔茨海默病
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Sehgal, Megha, et al. “Compartmentalized Dendritic Plasticity in the Mouse Retrosplenial Cortex Links Contextual Memories Formed Close in Time.” Nature Neuroscience, Feb. 2025, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-01876-
降低体温可显著延缓小鼠衰老
冬眠和日间休眠是动物适应极端环境的策略，但其对衰老的影响机制尚不清楚。怀特黑德研究所的Siniša Hrvatin团队通过诱导小鼠进入类似冬眠的状态，发现体温降低是延缓衰老的关键因素。
▷长期通过重复 CNO 给药诱导 TLS 的示意图。Credit: Nature Aging (2025).
研究团队通过在小鼠下丘脑特定区域注射腺相关病毒，诱导小鼠进入类似冬眠的状态（TLS），并持续数月。使用哺乳动物血液表观遗传时钟（mammalian blood epigenetic clock）和临床脆弱指数评估衰老情况。研究发现，类似冬眠的状态使小鼠的血液表观遗传年龄减少了37%，且脆弱指数低于对照组。进一步分析表明，体温降低是抗衰老效果的关键因素，而代谢率和热量摄入的单独影响较小。研究发表在 Nature Aging 上。
#神经科学 #健康管理与寿命延长 #表观遗传时钟 #冬眠 #体温调节
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Jayne, Lorna, et al. “A Torpor-like State in Mice Slows Blood Epigenetic Aging and Prolongs Healthspan.” Nature Aging, Mar. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43587-025-00830-4
从模糊到清晰：大脑如何过滤视觉噪声
侧抑制机制在大脑处理视觉信息中扮演关键角色，但其具体机制和影响尚不完全清楚。乔治亚理工学院的研究团队，包括Bilal Haider、Joseph Del Rosario和Hannah Choi，通过激活小鼠视觉皮层中的特定神经元，揭示了侧抑制如何影响视觉对比敏感度。
▷SST 侧抑制控制心理测量对比敏感度的斜率。Credit: Nature Neuroscience (2025).
研究团队使用光遗传学激活小鼠视觉皮层中的PV和SST神经元。结果显示，PV神经元的激活均匀降低视觉对比敏感度，类似于降低电脑屏幕亮度；而SST神经元的激活则改变对比敏感度曲线的斜率，更精细地调节对比感知。这些发现表明，不同类型的抑制性神经元通过不同的计算方式实现侧抑制，这对于理解大脑如何处理视觉信息具有重要意义。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #侧抑制 #光遗传学 #视觉感知
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Del Rosario, Joseph, et al. “Lateral Inhibition in V1 Controls Neural and Perceptual Contrast Sensitivity.” Nature Neuroscience, Mar. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-01888-4
大脑如何控制我们突然停止说话？
我们如何会突然主动停止言语？加州大学旧金山分校的Lingyun Zhao、Alexander B. Silva及其团队发现了一个支持言语抑制控制的运动前皮层网络，揭示了这一机制。
▷言语停止时运动前神经激活。Credit: Nature Human Behaviour (2025).
研究团队使用高密度皮层脑电图（ECoG）记录了13名难治性癫痫患者在进行言语停止任务时的神经活动。结果显示，运动前额叶皮质中存在与停止说话相关的明显活动，且这种活动主要发生在说话中途突然停止时，而非自然完成短语时。进一步的实验通过电刺激验证了这一机制，表明这一网络支持言语的抑制控制。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #言语控制 #运动前皮层 #高密度皮层脑电图
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Zhao, Lingyun, et al. “Inhibitory Control of Speech Production in the Human Premotor Frontal Cortex.” Nature Human Behaviour, Mar. 2025, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02118-4
荧光传感器揭示灵长类动物大脑中的多巴胺信号
多巴胺在灵长类动物大脑中的作用机制尚不明确，尤其是其在纹状体中的信号传递如何影响行为和动机。京都大学和剑桥大学的研究团队开发了一种荧光多巴胺传感器，用于监测非人类灵长类动物大脑中的多巴胺信号。
▷用荧光多巴胺传感器检测非人类灵长类动物大脑中的多巴胺信号。Credit: (KyotoU/Amita lab)
研究团队对恒河猴进行了巴甫洛夫概率奖励任务的训练，并使用荧光多巴胺传感器监测其大脑中的多巴胺信号。通过分析猴子的舔舐和凝视行为，研究团队发现荧光传感器能够有效捕捉多巴胺瞬变。研究发现，纹状体中的多巴胺信号因位置不同而有所变化。前壳核（anterior putamen）对未预测的奖励表现出积极的反应，而尾状核头（caudate head）则表现出微弱的反应。这一发现对于理解背侧纹状体在认知和运动功能中的作用具有重要意义，尤其是在研究神经退行性疾病如帕金森病和路易体痴呆方面。研究发表在 PNAS 上。
#神经科学 #大脑信号解析 #多巴胺 #荧光传感器 #神经退行性疾病
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Hidetoshi Amita et al, Fluorescence detection of dopamine signaling to the primate striatum in relation to stimulus–reward associations, Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2426861122
记忆恢复与转化：大脑如何帮助我们识别过去？
近期，西北大学的Elizabeth Johnson及其国际合作团队通过分析儿童、青少年和年轻人的颅内脑电图数据，揭示了记忆痕迹在大脑中的恢复和转化过程，为理解记忆的神经基础提供了新视角。
▷任务、样本、行为表现和电极覆盖范围。Credit: Science Advances (2025).
研究人员利用颅内脑电图技术，记录了参与者在观看视觉场景后识别记忆时的神经活动。通过表征相似性分析，他们追踪了记忆痕迹的恢复和转化过程。研究发现，记忆识别依赖于两个独立的过程：恢复发生在颞叶皮层，而转化则发生在顶叶皮层。此外，研究还揭示了神经网络中泛化和分化在记忆编码和检索中的重要作用。通过深度神经网络模型，研究人员模拟了记忆痕迹的不同格式，发现记忆形成依赖于超越视觉特征的广义和记忆特异性表征格式。这一研究为理解记忆的灵活性和多面性提供了重要线索，并为未来研究记忆发展和神经生理学奠定了基础。研究发表在 Science Advances 上。
#神经科学 #记忆机制 #颅内脑电图 #表征相似性分析 #深度神经网络
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Rau, Elias M. B., et al. “Reinstatement and Transformation of Memory Traces for Recognition.” Science Advances, vol. 11, no. 8, Feb. 2025, p. eadp9336. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adp9336
观看自然场景可以减轻疼痛
自然环境对健康有益，但其减轻疼痛的机制尚不明确。维也纳大学和埃克塞特大学的研究团队通过神经影像学研究发现，观看虚拟自然场景可以减少疼痛感。
研究使用功能磁共振成像技术，监测49名健康参与者在接受电击疼痛时的脑部活动。参与者观看虚拟自然场景、城市场景和室内场景，同时接受电击。通过多体素脑签名方法（NPS和SIIPS1）分析疼痛相关的脑活动模式。结果显示，观看自然场景时，参与者报告的疼痛感较低，且与痛觉相关的脑活动减少。这表明自然暴露通过改变痛觉和体感处理产生真正的镇痛效果。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #疼痛 #虚拟现实 #神经影像学 #自然疗法
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Steininger, Maximilian O., et al. “Nature Exposure Induces Analgesic Effects by Acting on Nociception-Related Neural Processing.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Mar. 2025, p. 2037. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-56870-2
危急时刻的大脑：量子力学模型揭示其快速反应机制
人类大脑在面临重大风险时能够比计算机更快地做出决策，这一现象引发了神经科学领域的广泛关注。巴塞罗那庞培法布拉大学（UPF）和牛津大学的研究团队设计了一种名为CHARM（复杂谐波分解）的新型大脑计算分析模型，首次将量子力学原理应用于大脑动态分析，揭示了大脑在危急情况下的快速决策机制。
▷(a) 七个流形网络之间的两个移位功能连接矩阵反映了清醒状态（顶部）和深度睡眠状态（底部）中的不同相互作用。 (b) 这些时间不对称性通过七个流形网络之间的箭头（前 20%）说明，其中灰色箭头对应负相互作用，棕色箭头对应正相互作用，其粗细对应这些相互作用的值。 (c) CHARM 潜在空间中的时空特征可以通过 Edge 亚稳态捕捉，清醒和睡眠之间存在显著差异。Credit: Deco, G.; Sanz Perl, Y.; Kringelbach M.L
研究团队开发的CHARM模型基于薛定谔方程，利用其数学结构捕捉大脑动态中的非局部性和长距离连接特性。研究分析了1000多人的神经影像数据，发现当大脑处于临界状态（介于有序与混乱之间的过渡状态）时，长距离神经连接的效率显著增强。这种状态类似于水变成冰的过渡过程，大脑在此状态下表现出加剧的特性。
CHARM模型还揭示了清醒和睡眠状态下大脑动态的显著差异，表明大脑区域网络而非单个区域是关键的计算引擎。这一发现不仅解释了大脑在危急情况下的快速决策能力，还为神经系统疾病（如精神分裂症和抑郁症）的诊断和治疗提供了新思路。研究发表在 Physical Review E 上。
#神经科学 #计算模型与人工智能模拟 #量子力学 #大脑动态 #长距离神经连接
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Deco, Gustavo, et al. “Complex Harmonics Reveal Low-Dimensional Manifolds of Critical Brain Dynamics.” Physical Review E, vol. 111, no. 1, Jan. 2025, p. 014410. APS, https://doi.org/10.1103/PhysRevE.111.014410
大脑如何处理有意识和无意识的声音
意识的本质一直是哲学、心理学和神经科学等领域的研究热点，而感官感知常被用作研究意识的代理。耶鲁大学的研究团队由Hal Blumenfeld教授领导，致力于探索听觉感知的神经机制。他们的研究揭示了有意识和无意识感知声音时大脑活动的显著差异，并提出了一个四部分框架来解释意识感知的神经机制。
研究团队设计了一项新颖的听觉实验，使用阈值水平的音调刺激（即在白噪声背景下播放从不可察觉到完全可听见的音调），并结合颅内脑电图技术记录大脑活动。这种方法能够捕捉到高时空分辨率的神经信号，并分析宽带伽马功率（broadband gamma power, 40-115 Hz），这是一种反映局部神经元活动的指标。
研究结果显示，当声音被有意识感知时，大脑活动从早期听觉区域开始，随后在额叶眼区和丘脑出现早期活动增加，接着在额顶叶联合皮层引发一波广泛的活动。而未感知到的声音则仅在早期听觉区域表现出有限的神经活动。
▷产生对外部听觉刺激的意识的神经机制序列。Credit: NeuroImage (2025).
这一发现表明，听觉感知涉及的网络与视觉感知相似，支持了跨感官模式的共享意识机制假说。研究还提出了一个四部分框架来解释意识感知的神经机制：（1）初级感觉区域的刺激检测；（2）皮层下-皮层唤醒和显著性网络的短暂神经调节脉冲；（3）感觉皮层、检测网络和任务负网络的信息流控制；（4）皮层层级处理和记忆编码的持续波。这一框架为理解意识感知的时空动态提供了新的视角。研究发表在 NeuroImage 上。
#神经科学 #大脑信号解析 #听觉感知 #意识模拟
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“The Neural Activity of Auditory Conscious Perception.” NeuroImage, vol. 308, Mar. 2025, p. 121041. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121041
逃跑还是僵住？双眼视觉决定命运
为什么拥有两只眼睛对生存如此重要？澳大利亚国立大学和伊拉斯姆斯 MC 的 Robin Broersen 助理教授带领的国际团队通过研究小鼠发现，双眼视觉在评估威胁和做出快速反应中起关键作用。研究发现，双眼小鼠在面对模拟的猛禽攻击时更容易选择逃跑，而单眼小鼠则更容易僵住不动。
▷Credit: Current Biology (2025).
研究团队使用了光遗传学技术，发现来自左右眼的视觉信息通过三条主要通路传递到大脑的上丘脑：视网膜通路、半球间通路和皮质-顶盖通路。这些信息在上丘脑中整合，帮助小鼠快速判断威胁并做出反应。研究还发现，双眼视觉信息在上丘脑中以一种“亚线性”方式相加，这意味着双眼看到的信息并不是简单叠加，而是经过复杂处理。最终，双眼视觉显著提高了小鼠的逃脱效率。这项研究不仅揭示了大脑如何处理视觉信息，还为未来开发相关治疗方法提供了基础。研究发表在 Current Biology 上。
#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #双眼视觉 #上丘脑 #光遗传学
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Broersen, Robin, et al. “Binocular Processing Facilitates Escape Behavior through Multiple Pathways to the Superior Colliculus.” Current Biology, vol. 0, no. 0, Feb. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.01.066
想象导航与实际导航脑波相似
大脑形成和回忆空间记忆的能力对于在空间中移动和想象未来经历至关重要。Martin Seeber、Nanthia Suthana 及其同事测量了五位患有癫痫的人类受试者的脑活动，这些受试者为了临床监测目的，在颞叶内侧慢性植入电极。研究发现，尽管没有外部提示，在真实和想象中的导航过程中会出现相似的大脑波模式。
▷实验范式。Credit: Nature Human Behaviour (2025).
研究使用运动捕捉和颅内脑电图记录，比较了该区域在现实世界和想象导航过程中的 theta 振荡。结果显示，间歇性的 theta 动态，特别是在海马体内，编码空间信息并在现实世界导航中将导航路线分割成线性段。在想象导航期间，尽管没有外部提示，theta 动态表现出类似的模式。统计模型成功重建了现实世界和想象的位置，提供了对人类导航和想象神经机制的见解。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。
#认知科学 #记忆机制 #神经机制与脑功能解析 #大脑信号解析
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Seeber, Martin, et al. “Human Neural Dynamics of Real-World and Imagined Navigation.” Nature Human Behaviour, Mar. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02119-3
青少年大脑网络分化预示决策能力发展
明尼苏达大学的Samuel Klein和Monica Luciana团队研究了青少年到成年期间大脑奖励处理和执行功能网络的变化。他们发现，促进奖励与行为控制的特定网络在青春期过程中表现出差异，这一发现有助于理解青少年冒险行为和精神疾病的发展。
研究团队分析了150多名11至25岁参与者的脑成像数据，重点关注腹侧（VS）和背侧（DS）纹状体静息态连接网络的发展。他们发现，腹侧 静息态功能连接与奖励处理相关脑区（如下颞叶扣带回和内侧眶额皮层）的连接随年龄增加，而与执行功能相关脑区（如腹侧和背外侧前额叶皮层）的连接减少；背侧静息态功能连接则呈现相反模式。这些变化与奖励决策和执行功能的改善相关，表明青少年神经发育以腹侧和背侧前额叶皮层连接的分化为特征。研究结果发表在 JNeurosci 上。
#神经科学 #预测模型构建 #青少年发展 #大脑网络 #决策能力
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Klein, Samuel D., et al. “Frontostriatal Networks Undergo Functional Specialization During Adolescence That Follows a Ventral-Dorsal Gradient: Developmental Trajectories and Longitudinal Associations.” Journal of Neuroscience, Feb. 2025. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1233-23.2025
大脑神经网络的新架构：对数正态分布揭示神经元连接规律
大脑长期以来被看作是由突触连接的神经元网络，但其结构仍未得到解决。为了揭示神经网络的结构，研究团队通过对八个实验映射的连接组进行比较分析，发现它们的度分布无法用现有的随机或无标度模型来描述，而是可以通过对数正态分布很好地近似，尽管这些分布在大脑背景下缺乏机制解释。
通过承认大脑的物理网络性质，研究团队展示了神经元大小由乘法过程控制，从而可以解析地推导出神经元长度分布的对数正态性质。研究框架不仅预测了八个连接组中的度和强度分布，还产生了一系列新的、可经验证的不同神经元特征之间的关系。由此产生的乘法网络代表了网络科学的一种新架构，其独特的定量特征弥合了神经结构和功能之间的关键差距，对大脑动力学、鲁棒性和同步性具有重要意义。
#神经科学 #预测模型构建 #大脑信号解析 #对数正态分布 #神经网络
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Piazza, Ben, et al. Physical Network Constraints Define the Lognormal Architecture of the Brain’s Connectome. bioRxiv, 27 Feb. 2025, p. 2025.02.27.640551. bioRxiv, https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640551
认知科学
Nature：大脑的“社交积木”：快速理解复杂互动的秘密
大脑如何处理复杂的社交信息？伦敦大学学院（UCL）的Marco Wittmann及其团队通过一项新中，揭示了大脑如何使用“社交积木”来简化并理解复杂的社交互动。
研究团队使用功能性磁共振成像记录了88名参与者的大脑活动，研究发现，大脑在处理多人群体的社交互动时，使用了一种称为“基础函数”（basis functions）的压缩编码方式。这种编码方式类似于视觉和运动领域中的信息处理机制，能够将复杂的社交信息简化为几个关键维度。研究团队通过设计一个多人社交决策任务，发现大脑的背内侧前额叶皮层（dmPFC）和前扣带皮层（ACC）在社交认知过程中计算这些基础函数。这些基础函数以压缩格式总结了可能的社交互动，并根据任务需求灵活组合，从而帮助大脑在复杂的社交环境中做出快速决策。
此外，研究还发现，大脑在处理社交信息时，不仅使用“以代理为中心”的编码方式（即追踪每个个体的表现），还使用“顺序”编码方式（即按照信息接收的顺序追踪互动模式）。这两种编码方式共同作用，使得大脑能够高效地处理多人群体的社交互动。研究还通过行为实验验证了这些基础函数在决策中的重要性，发现参与者在包含群体决策的任务中表现更好，表明基础函数的压缩编码方式能够提高决策的准确性。研究结果发表在 Nature 上。
#认知科学 #大脑信号解析 #社交互动 #前额叶皮层 #fMRI
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Wittmann, Marco K., et al. “Basis Functions for Complex Social Decisions in Dorsomedial Frontal Cortex.” Nature, Mar. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-08705-9
衰老激活雌性小鼠海马体中失活X染色体的基因表达
雌性在寿命和认知老化方面表现出比雄性更强的韧性，这种性别差异可能与X染色体有关。Margaret Gadek、Cayce K. Shaw、Samira Abdulai-Saiku、Rowan Saloner等研究人员通过单核RNA测序技术，研究了雌性小鼠海马体中失活X染色体（Xi）基因的表达变化，揭示了衰老对Xi基因的重新激活作用。
这项研究的关键方法是等位基因特异性单核RNA测序，研究人员分析了老化对雌性小鼠海马体中Xi和活跃X染色体（Xa）基因表达的影响。研究发现，衰老显著改变了Xi和Xa上的基因表达，尤其是Xi上的某些基因在衰老过程中被重新激活。例如，Xi上的Plp1基因在衰老海马体中的表达增加，这种变化可能有助于雌性在认知老化中的优势。此外，通过AAV介导的Plp1基因在海马体中的表达提升，改善了衰老小鼠的认知功能。研究发表在 Science Advances 上。
#认知科学 #个性化医疗 #X染色体 #海马体 #基因表达
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Gadek, Margaret, et al. “Aging Activates Escape of the Silent X Chromosome in the Female Mouse Hippocampus.” Science Advances, vol. 11, no. 10, Mar. 2025, p. eads8169. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.ads8169
红队测试暴露 ChatGPT 的医疗隐患
大型语言模型在医疗领域的应用潜力巨大，但其可能产生的不准确或有害的回应需要被识别和纠正。Crystal T. Chang、Hodan Farah、Haiwen Gui 等研究人员通过红队测试（red teaming）方法，评估了 LLMs 在医疗场景中的表现，揭示了模型在安全、隐私、准确性和偏见方面的潜在风险。
研究的关键方法是红队测试，研究团队召集了 80 名参与者，包括临床医生、医学生和工程技术人员，通过模拟真实临床案例对 LLMs 进行压力测试。研究对不适当的回应进行了分类，包括安全、隐私、幻觉/准确性和偏见等方面。在 376 个独特的提示中，20.1% 的回应被认为不适当，其中 GPT-3.5 的不适当回应率为 25.8%，GPT-4.0 为 16%。研究还发现，21.5% 在 GPT-3.5 中被认为适当的回应在更新的模型中变得不适当。这一研究为改进 LLMs 在医疗领域的应用提供了重要参考，未来可能有助于减少模型在实际应用中的风险。研究发表在 npj Digital Medicine 上。
#认知科学 #预测模型构建 #大型语言模型 #红队测试 #医疗应用
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Chang, Crystal T., et al. “Red Teaming ChatGPT in Medicine to Yield Real-World Insights on Model Behavior.” Npj Digital Medicine, vol. 8, no. 1, Mar. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41746-025-01542-0
大型语言模型在健康问答中表现优于传统搜索引擎
搜索引擎和大型语言模型在健康信息检索中各有优势，但哪种工具更有效尚不清楚。Marcos Fernández-Pichel、Juan C. Pichel、David E. Losada等研究人员通过比较这两种工具在回答健康问题方面的表现，揭示了它们的优缺点。
研究团队比较了四种流行搜索引擎（Google、Bing、Yahoo!、DuckDuckGo）、七种大型语言模型及其检索增强（RAG）变体在回答150个健康相关问题（来自TREC Health Misinformation Track）中的表现。结果显示，搜索引擎正确回答了50-70%的问题，但许多检索结果并未针对健康问题。大型语言模型的准确性更高，正确回答了约80%的问题，但其表现对输入提示非常敏感。检索增强方法显著提升了较小模型的性能，通过整合检索证据，准确性提高了30%。这一研究表明，大型语言模型在健康问答中具有显著优势，但其表现高度依赖于输入提示。检索增强方法为提升模型性能提供了有效途径。研究发表在 npj Digital Medicine 上。
#认知科学 #预测模型构建 #健康信息检索 #大型语言模型 #检索增强
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Fernández-Pichel, Marcos, et al. “Evaluating Search Engines and Large Language Models for Answering Health Questions.” Npj Digital Medicine, vol. 8, no. 1, Mar. 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41746-025-01546-w
少量黄金标准数据即可，LLM驱动的BERT模型在临床领域大放异彩
深度学习自然语言处理系统在临床领域的应用面临数据标注难题。Enshuo Hsu和Kirk Roberts等人提出了一种结合弱监督和上下文学习的方法，利用大型语言模型（LLMs）生成弱标签，并通过监督微调（SFT）技术微调LLMs，最终微调BERT模型以执行下游任务。
研究提出了一种利用微调LLMs和弱监督的方法，几乎不需要领域知识，通过基于提示的方法，LLM生成弱标签数据用于训练下游BERT模型，并在少量黄金标准数据上进一步微调。研究在三个广泛使用的生物医学基准测试中评估了该方法，结果显示，使用不超过10个黄金标准笔记，最终BERT模型在F1分数上始终优于未微调的PubMedBERT，提升幅度为4.7-47.9%。仅使用50个黄金标准笔记，模型性能接近完全微调的系统。研究发表在 Scientific Reports 上。
#认知科学 #大模型技术 #自然语言处理 #弱监督 #临床数据
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Hsu, Enshuo, and Kirk Roberts. “Leveraging Large Language Models for Knowledge-Free Weak Supervision in Clinical Natural Language Processing.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Mar. 2025, p. 8241. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-68168-2
位置-上下文加法模型让社交媒体文本分类更精准
随着社交媒体文本数据的快速增长，开发高效的文本分类模型成为研究热点。研究人员提出了一种新的位置-上下文加法（PCA）transformer模型，显著提高了文本分类的准确性。
研究的关键方法是开发两阶段的PCA模型。第一阶段通过改进词嵌入技术，结合位置向量和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）增强文本表示。位置向量捕捉词语在句子中的具体位置，而Bi-LSTM网络通过处理词语之间的上下文关系，提供更丰富的语义表示。
第二阶段通过改进加性注意力机制，提升分类效率。研究团队引入了全局查询和上下文感知键机制，替代传统的点积注意力机制，并采用16个注意力头（multi-head attention）同时学习文本的多个方面。PCA模型在六个健康相关社交媒体文本数据集上的测试显示，其分类准确性显著提高，F1分数在五个数据集中提升了0.2%至10.2%。与现有的transformer模型相比，PCA模型在四个数据集中表现更优，F1分数提升了0.1%至2.1%。研究还发现，训练数据量的增加对模型性能有积极影响。这一研究为社交媒体文本分类提供了新的解决方案，未来可能应用于更广泛的自然语言处理任务。
#认知科学 #预测模型构建 #文本分类 #transformer模型 #词嵌入
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Wang, Yanwei, et al. Inference-Time Policy Steering through Human Interactions. arXiv:2411.16627, arXiv, 25 Nov. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.16627
披露AI参与，患者满意度小幅下降
随着患者通过门户向临床医生发送消息的增加，医生的工作负担和不满情绪也在上升，人工智能被引入以减轻这一负担。杜克大学医学中心的Anand Chowdhury、Joanna S. Cavalier等研究人员进行了一项调查，旨在了解患者对AI生成消息的偏好以及披露AI参与对患者满意度的影响。研究结果显示，尽管患者对AI生成的消息略有偏好，但当被告知消息由AI生成时，他们的满意度略有下降。
研究人员向杜克大学医疗系统患者咨询委员会的成员发送了一系列调查问卷，涵盖了不同严重程度的临床主题。参与者被要求评估由AI或人类临床医生撰写的消息，并披露或不披露作者身份。研究结果显示，患者对AI生成的消息略有偏好，平均满意度高出0.30分（5分制）。然而，当被告知消息由AI生成时，满意度下降了0.13分。总体而言，无论作者是谁，患者对消息的满意度都较高，但未披露AI参与时满意度更高。研究发表在 JAMA Network Open 上。
#认知科学 #个性化医疗 #人工智能 #患者满意度 #医疗系统
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Cavalier, Joanna S., et al. “Ethics in Patient Preferences for Artificial Intelligence–Drafted Responses to Electronic Messages.” JAMA Network Open, vol. 8, no. 3, Mar. 2025, pp. e250449–e250449, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.0449
AI工具PhyloFrame助力精准医疗，消除祖先偏差
医学遗传研究中存在“祖先偏差”问题，即大多数研究基于单一祖先群体的数据，导致精准医学的进步受限，全球大量人口在疾病治疗和预防方面得不到充分服务。佛罗里达大学的 Kiley Graim 及其团队开发了 PhyloFrame，一种机器学习工具，旨在通过人工智能解决遗传数据中的祖先多样性问题。研究显著提高了精准医疗结果的准确性，能够预测疾病亚型差异并为不同祖先背景的患者提供个性化治疗方案。
▷PhyloFrame 方法的可视化表示。Credit: Nature Communications (2025).
PhyloFrame 利用人口基因组数据库 gnomAD，将大量健康人类基因组数据与特定疾病的小型数据集结合，使用超级计算机 HiPerGator 处理数十亿个碱基对的 DNA 数据。通过整合功能交互网络和转录组训练数据，PhyloFrame 纠正了祖先偏差，显著提高了所有祖先群体的预测能力，减少了模型过拟合，并更可能识别出已知的癌症相关基因。在14个不同祖先群体的数据集中，PhyloFrame 能够更好地调整祖先偏差，特别是在代表性不足的群体中，预测准确性显著提高。研究发表在 Nature Communications 上。
#认知科学 #预测模型构建 #精准医疗 #祖先偏差 #机器学习
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Smith, Leslie A., et al. “Equitable Machine Learning Counteracts Ancestral Bias in Precision Medicine.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Mar. 2025, p. 2144. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-57216-8
社交媒体使用与妄想性障碍密切关联
社交媒体在现代生活中扮演着重要角色，但其对心理健康的影响尚未完全明了。西蒙弗雷泽大学的Bernard Crespi和Nancy Yang等研究人员通过对2500多篇相关文献的系统综述，发现社交媒体使用程度高与涉及妄想的精神疾病之间存在密切联系。
▷一个关于社交媒体如何改变自我-他人互动背景下现实本质的模型。Credit: BMC Psychiatry (2025).
研究团队通过对2500多篇关于社交媒体使用和精神疾病的文献进行系统综述，发现妄想症是与社会媒体使用相关的最常见的心理疾病类型。这些障碍包括自恋型人格障碍（Narcissistic Personality Disorder, 优越感妄想）、情爱妄想症（Erotomania, 认为名人爱上你）、体象障碍（Body Dysmorphic Disorder, 对自己身体某部分存在缺陷的妄想）和厌食症（Anorexia, 对身体大小的妄想）。
研究指出，社交媒体平台和应用程序的存在，以及缺乏有效的现实检验，使得妄想更容易产生和维持。研究呼吁减少社交媒体使用，并探索使在线社交互动更加接地气和现实生活化的方法，如利用眼神接触技术、3D视角、虚拟形象以及其他沉浸式技术。研究发表在 BMC Psychiatry 上。
#认知科学 #健康管理与寿命延长 #睡眠障碍 #激素变化 #认知行为疗法
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Yang, Nancy, and Bernard Crespi. “I Tweet, Therefore I Am: A Systematic Review on Social Media Use and Disorders of the Social Brain.” BMC Psychiatry, vol. 25, no. 1, Feb. 2025, p. 95. BioMed Central, https://doi.org/10.1186/s12888-025-06528-6
月经周期中心跳变化揭示女性心脏与大脑健康
马克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所的Jellina Prinsen、Julia Sacher和Arno Villringer团队研究了女性月经周期中心跳变化对心脏和大脑健康的影响。他们的研究揭示了激素波动如何影响女性的压力、情绪及长期健康，为个性化医疗提供了新的视角。
▷女性大脑与心脏之间的联系。Credit: MPI CBS
研究团队通过分析月经周期中女性静息心率的变化，发现心率在黄体中期平均每分钟增加2.33次，这与孕酮水平的增加有关。这一变化可能影响女性的压力水平和情绪，同时也对长期的心血管和神经健康产生影响。研究还发现，月经周期中的激素波动可能影响心脏内感受（cardiac interoception），即感知心脏内部状态的能力，这对情绪处理和稳态调节至关重要。女性在心脏内感受测试中表现较差，这可能与性激素的作用有关。此外，研究指出，黄体期心脏迷走神经张力降低，可能增加女性在心律失常、高血压或焦虑症方面的风险。研究强调了在医疗诊断和治疗中考虑月经周期的必要性，以促进更精准的个性化医疗。例如，黄体期可能需要调整β-受体阻滞剂（β-blockers）的剂量，以更好地控制心脏活动。研究发表在 Science Advances 上。
#认知科学 #个性化医疗 #心脏健康 #月经周期 #激素波动
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Prinsen, Jellina, et al. “The Monthly Rhythm of the Brain-Heart Connection.” Science Advances, vol. 11, no. 10, Mar. 2025, p. eadt1243. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adt1243
大脑用同一套机制处理空间导航与语言
空间导航和语言处理是否共享相同的脑部机制？冲绳科学技术研究所（OIST）、国家信息与通信技术研究所和东京大学的研究团队通过开发“解耦后继信息”（DSI）模型，揭示了海马体和内嗅皮层可能使用类似的计算过程处理这两种信息。
▷DSI 表示捕捉了词汇在群体层面的语义结构（DSI 去相关）。（A）通过词汇表示向量（余弦相似度）和人类（WS353 数据集）评估的词汇相似度的秩相关。对于 DSI，点表示 5 次不同随机种子（学习不同初始值）的试验；条形表示这 5 次模拟的平均值。（B）10 个语义类别中 100 个词汇的 DSI 表示向量之间的差异矩阵（DSI 去相关）。选择每个类别中的 10 个词汇。使用与 Reber 等人（32）相同的差异度量标准（1 - 皮尔逊相关系数）。（C）基于（B）中显示的差异矩阵，使用 MDS 可视化 DSI 的表示结构。每种颜色对应一个语义类别。Credit: Proceedings of the National Academy of Sciences (2025).
研究团队提出的DSI模型通过数学方法将目标导向的空间导航与自然语言处理中的词嵌入模型联系起来。该模型生成的神经表征与地点细胞、网格细胞和概念细胞的活动高度相似。地点细胞和网格细胞负责空间导航，而概念细胞则与语义概念处理相关。
研究发现，海马体和内嗅皮层不仅负责空间导航，还可能通过部分激活特定神经元群体来处理语言和概念信息。DSI模型通过简单的算术运算实现了空间背景和词语信息的推断，并解释了非网格细胞和概念细胞的部分调制机制。这一发现表明，空间和语义信息在大脑中可能共享相同的计算框架。研究发表在 Proceedings of the National Academy of Sciences 上。
#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #空间导航 #语言处理 #DSI模型
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Haga, Tatsuya, et al. “A Unified Neural Representation Model for Spatial and Conceptual Computations.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 11, Mar. 2025, p. e2413449122. world, www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2413449122
弱监督与情境学习结合，临床NLP性能飞跃
临床自然语言处理面临标记数据不足和隐私保护等挑战。Enshuo Hsu和Kirk Roberts等人提出了一种结合弱监督和情境学习的方法，通过微调大型语言模型生成弱标签，显著提高了模型性能。
研究提出了一种由LLM驱动的弱监督方法，通过使用LLM创建弱标签，减少对领域专业知识的依赖，并利用最新的提示监督微调技术对LLM进行微调。研究评估了四种实验设置，包括Llama-SFTn-WS-BERTn和Llama-WS-BERTn等。在三个生物医学基准上进行的评估显示，使用微调后的Llama2-13B生成的弱标签对BERT进行弱监督和微调，能够显著提高性能，且避免了在生产环境中部署LLM的计算负担。研究发表在Scientific Reports上。
#认知科学 #大模型技术 #自然语言处理 #弱监督 #临床数据
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Hsu, Enshuo, and Kirk Roberts. “Leveraging Large Language Models for Knowledge-Free Weak Supervision in Clinical Natural Language Processing.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Mar. 2025, p. 8241. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-68168-2
机器学习助力生物膜降解，TeleProt发现高效核酸酶变体
蛋白质工程在工业和治疗领域具有重要应用，但传统的定向进化方法存在局限性。Neil Thomas、David Belanger、Chenling Xu等研究人员开发了TeleProt，一个结合进化和实验数据的机器学习框架，用于优化核酸酶NucB的活性。
▷图形摘要。Credit：Cell Systems（2025）.
研究团队使用TeleProt框架，结合超高通量微流控平台，对NucB进行工程改造。TeleProt在多个方面优于DE，包括命中率、多样性和初始文库设计。研究团队还发布了包含55,000个核酸酶变体的数据集，为ML引导设计提供了宝贵资源。研究发表在 Cell Systems 上。
#认知科学 #预测模型构建 #蛋白质工程 #机器学习 #核酸酶
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Thomas, Neil, et al. “Engineering Highly Active Nuclease Enzymes with Machine Learning and High-Throughput Screening.” Cell Systems, vol. 0, no. 0, Mar. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cels.2025.101236
儿童与成人的色彩体验惊人相似
儿童如何感知颜色？他们的意识体验与成人有何异同？京都大学的Yusuke Moriguchi及其团队通过开发一种触摸屏界面，成功评估了幼儿的颜色体验。研究发现，儿童与成人的色彩体验结构高度一致，且跨文化和年龄差异极小。
研究团队设计了一种触摸屏界面，要求3-12岁的日本儿童、6-8岁的中国儿童以及日本成人对九种颜色的相似性进行评分，评分范围从“非常相似”到“非常不相似”。实验在线上和线下环境中进行，使用计算机或触摸屏完成。结果显示，儿童对颜色的体验与成人几乎相同，且这种体验结构在不同年龄和文化中高度一致。尽管儿童对颜色名称的理解和使用随年龄增长而变化，但他们的色彩感受性结构保持一致。实验环境对结果影响极小，证明了方法的稳健性。研究发表在 PNAS 上。
#认知科学 #意识模拟 #色彩体验 #儿童发展 #跨文化研究
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Moriguchi, Yusuke, et al. “Comparing Color Qualia Structures through a Similarity Task in Young Children versus Adults.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 11, Mar. 2025, p. e2415346122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2415346122
多巴胺不仅是快乐源泉，还能“删除”记忆
多巴胺通常被认为与奖励和学习相关，但其在记忆贬值中的作用尚不明确。密歇根州立大学的Alexander Johnson及其团队通过实验发现，多巴胺在降低与奖励相关的记忆价值中发挥了关键作用，这一发现挑战了传统理论。
▷通过活动依赖性标记和腹侧被盖区细胞的化学遗传激活介导蔗糖奖励贬值。Credit: Communications Biology (2025).
研究团队首先训练小鼠将听觉提示（CS）与液体蔗糖奖励建立关联。在厌恶阶段，研究人员仅呈现听觉提示并将其与胃部不适诱导剂氯化锂（LiCl）配对。通过活动依赖性标记技术，研究团队标记了腹侧被盖区细胞，并在后续实验中重新激活这些细胞，观察其对蔗糖奖励的享乐评价的影响。结果显示，重新激活VTA细胞显著降低了小鼠对蔗糖奖励的喜好。
进一步，研究团队利用光遗传学和化学遗传学技术验证了VTA多巴胺细胞在奖励贬值中的充分性和必要性。通过体内光纤光度法，研究人员还观察到伏隔核中的多巴胺释放与记忆贬值过程密切相关。此外，计算模型数据成功模拟了多巴胺信号在记忆重塑中的动态过程，进一步支持了多巴胺在编码奖励环境详细特征中的关键作用。
这一研究表明，多巴胺不仅通过传统的奖励预测误差机制支持学习，还在编码奖励的感官特征和状态转换中发挥了重要作用。这一发现为理解多巴胺在记忆处理中的复杂功能提供了新视角，并为成瘾、抑郁等神经精神疾病的治疗提供了潜在方向。研究发表在 Communications Biology 上。
#认知科学 #记忆机制 #多巴胺 #化学遗传激活 #计算模型
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Fry, Benjamin R., et al. “Devaluing Memories of Reward: A Case for Dopamine.” Communications Biology, vol. 8, no. 1, Feb. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-024-07440-7
自然神经元网络中的振荡：是表观现象还是基本的计算机制？
长期以来，神经元振荡被认为是循环相互作用的副现象，但一项新研究通过模拟实验表明，振荡在信息处理中扮演着关键角色。
研究团队设计了一种名为谐波振荡循环网络（HORN）的模型，模拟了大脑皮层中的神经元振荡。通过将网络节点配置为阻尼谐波振荡器，研究人员发现，振荡节点显著提升了网络在模式分类任务中的性能。特别是在噪声环境下，振荡网络表现出更强的鲁棒性。
研究还发现，异质网络（即节点具有不同振荡频率和延迟的网络）在处理复杂任务时表现更佳。此外，Hebbian学习机制在HORN网络中的应用进一步增强了网络的分类能力，表明相关性学习在自然神经元网络中具有重要作用。
这项研究不仅揭示了振荡在神经元网络中的计算功能，还为未来设计更高效的机器学习模型提供了新的思路。通过模拟自然神经元网络的动态特性，研究人员展示了振荡在特征绑定和场景分割等复杂任务中的潜力。研究发表在Human Arenas 上。
#认知科学 #预测模型构建 #神经元振荡 #谐波振荡循环网络
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Singer, Wolf, and Felix Effenberger. “Oscillations in Natural Neuronal Networks; An Epiphenomenon or a Fundamental Computational Mechanism?” Human Arenas, Mar. 2025. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s42087-025-00478-x
AI 精准提取癌症治疗关键生物标志物
PD-L1 生物标志物检测对癌症治疗决策至关重要，但由于实验室报告的非结构化和随时间变化的文档模式，这些结果难以获取。来自 Flatiron Health 和纽约大学朗格尼医学中心的 Aaron Cohen 及其团队应用开源大型语言模型从 Flatiron Health 美国全国性的 EHR 数据库中提取与 PD-L1 检测相关的七个生物标志物细节，结果显示微调的 LLMs 能够准确提取复杂的 PD-L1 测试细节。
研究团队应用开源 LLMs（Llama-2-7B 和 Mistral-v0.1-7B）从 Flatiron Health 美国全国性的 EHR 数据库中提取与 PD-L1 检测相关的七个生物标志物细节。研究采用两种方法：zero-shot 实验（无微调）和基于 500、1000 和 1500 份文档的手动标注数据进行微调。研究还比较了 LLMs 与基于 >10,000 个样本训练的深度学习模型的性能。结果显示，微调的 LLMs 能够准确提取复杂的 PD-L1 测试细节，F1 分数在 0.8 到 0.95 之间，日期准确率（15 天内）在 0.85 到 0.9 之间。微调的 LLMs 性能优于深度学习模型基线（ΔF1 = 0.05），尽管训练数据量存在显著差异。研究发表在 AI in Precision Oncology 上。
#认知科学 #个性化医疗 #大模型技术 #癌症治疗 #电子健康记录 #生物标志物
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Cohen, Aaron B., et al. “Large Language Model Extraction of PD-L1 Biomarker Testing Details From Electronic Health Records.” AI in Precision Oncology, Feb. 2025. liebertpub.com (Atypon), https://doi.org/10.1089/aipo.2024.0043
大型语言模型显著提升术后并发症预测准确性
术后并发症如肺炎和血栓严重影响患者康复，传统预测方法依赖结构化数据，难以捕捉临床笔记中的细微信息。华盛顿大学圣路易斯分校的Chenyang Lu团队开发了一种基于大型语言模型的新方法，通过分析术前笔记显著提高了术后风险预测的准确性。
▷比较不同的微调策略。a 比较了仅使用预训练模型与使用其自监督目标对模型进行微调的使用情况。自监督微调涉及通过其目标损失函数（们）对预训练模型的权重进行细化，使用提供的临床笔记。b 阐述了半监督微调与基础微调之间的差异。半监督微调侧重于优化模型以实现感兴趣的特定结果，而基础微调采用多任务学习（MTL）目标，将数据集中所有可用的术后标签纳入其中。Credit: npj Digital Medicine (2025).
研究团队使用84,875份术前笔记，通过自监督微调和基础微调优化LLMs。自监督微调通过目标损失函数细化模型权重，而基础微调采用多任务学习目标，整合所有术后标签。结果显示，预训练的LLMs在AUROC（曲线下面积，area under the receiver operating characteristic curve）和AUPRC（精确率-召回率曲线下面积，area under the precision-recall curve）上分别比传统方法提高了38.3%和33.2%。基础微调进一步将AUROC和AUPRC提升了3.6%和2.6%。研究发表在 npj Digital Medicine 上。
#认知科学 #预测模型构建 #个性化医疗 #大型语言模型 #术后并发症 #临床笔记分析
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Alba, Charles, et al. “The Foundational Capabilities of Large Language Models in Predicting Postoperative Risks Using Clinical Notes.” Npj Digital Medicine, vol. 8, no. 1, Feb. 2025, pp. 1–17. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41746-025-01489-2
注意力错误如何影响我们的空间工作记忆
密歇根大学的研究团队，由James A. Brissenden领导，探索了注意力错误对空间工作记忆的影响。他们的研究揭示了人类大脑如何通过调整空间表征来响应注意力分配中的错误。
▷注意错误和空间工作记忆实验范式。Credit: Nature Human Behaviour (2025).
研究团队设计了五项实验，其中三项在线进行，两项使用眼动追踪技术。在这些实验中，参与者的注意力被有意引导到特定位置，导致注意力分配错误。研究发现，随着这些错误的累积，参与者会自适应地改变他们被要求记忆的刺激的回忆，以抵消这些错误。具体来说，在工作记忆测试中，参与者记得所呈现的物体位于应该注意到的位置附近，以便在注意测试中最好地识别目标刺激。这一结果表明，我们在环境中注意和记忆信息的方式正在不断调整和校准，这种微调可能在没有意识意识的情况下发生。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。
#认知科学 #记忆机制 #注意力错误 #空间工作记忆 #眼动追踪
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Brissenden, James A., et al. “Errors of Attention Adaptively Warp Spatial Cognition.” Nature Human Behaviour, Feb. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02109-5
多吃鱼，孩子更友善
布里斯托尔大学的研究团队发表了一项研究，探讨了儿童海鲜摄入量与亲社会行为之间的关系。研究发现，7岁时海鲜摄入量较少的孩子在7岁和9岁时表现出较少的亲社会行为，如友好互动、利他主义和分享。
研究使用了“90后儿童”研究（Children of the '90s）中的5,969名参与者的数据，通过问卷调查收集了7岁时儿童的海鲜摄入量，并在7岁和9岁时通过父母填写的困难与挑战问卷（Strength and Difficulties Questionnaire, SDQ）评估了儿童的亲社会行为。研究还使用调整后的逻辑回归模型分析了海鲜摄入量与行为得分之间的关系。
结果显示，7岁时海鲜摄入量较低（每周少于190克）的儿童，在7岁时表现出较差亲社会行为的概率增加了35%（OR 1.35，95% CI 1.10-1.81，p=0.042），在9岁时这一概率进一步增加了43%（OR 1.43，95% CI 1.02-1.99，p=0.036）。然而，研究未发现海鲜摄入量与8岁时智商（IQ）之间的显著关联。
研究还指出，几乎所有参与研究的儿童海鲜摄入量都未达到英国国家健康服务体系（NHS）的建议标准（每周至少两份鱼，其中一份为油性鱼类）。研究人员推测，这可能与家长对鱼类中污染物（如汞）的担忧有关。尽管如此，研究强调了海鲜中富含的欧米伽-3脂肪酸、硒和碘等营养素对儿童神经发育和行为发展的重要性。研究发表在 European Journal of Nutrition 上。
#认知科学 #健康管理与寿命延长 #儿童营养 #亲社会行为
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Nel, L., et al. “Seafood Intake in Children at Age 7 Years and Neurodevelopmental Outcomes in an Observational Cohort Study (ALSPAC).” European Journal of Nutrition, vol. 64, no. 3, Mar. 2025, p. 120. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s00394-025-03636-7
人工智能实时反馈提升非常规工作中的信任度
随着知识工作变得越来越非例行化，传统管理方法难以应对其不确定性。卡内基梅隆大学的约翰·米勒、Anita Williams Woolley 和艾伦·S·布朗等研究人员通过实验发现，人工智能的实时反馈可以提高工人对算法绩效评级的信任度，尤其是在高不确定性的任务中。
研究人员让140名参与者在在线模拟家庭保健环境中执行护理任务，并随机分配是否接收自动实时反馈。研究结果显示，实时反馈提高了参与者对自身工作质量的感知，并减少了对最终评级的惊讶程度，从而增强了对算法绩效评级的信任度。这一效果在高不确定性的任务中尤为显著。研究还发现，AI可以通过提供透明度和与工人期望的一致性来补充人类工作，从而提升绩效和信任度。这一研究为非常规工作环境中的管理提供了新的思路，未来可能有助于开发更有效的AI管理工具。研究发表在 Computers in Human Behavior 上。
#认知科学 #预测模型构建 #人工智能 #非常规工作 #实时反馈
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“Beyond Efficiency: Trust, AI, and Surprise in Knowledge Work Environments.” Computers in Human Behavior, vol. 167, June 2025, p. 108605. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.chb.2025.108605
AI生成论文首次通过同行评审
人工智能在科研领域的应用日益广泛，但AI生成的论文能否通过严格的同行评审仍是一个未知数。Sakana AI的研究人员开发了名为The AI Scientist-v2的AI系统，旨在生成完全由AI撰写的科学论文。研究团队与ICLR 2025研讨会合作，提交了三篇完全由AI生成的论文进行同行评审。其中一篇论文通过了评审，获得了平均6.33的评分，高于研讨会的平均接受阈值。尽管论文最终被撤回，但这一实验表明AI生成的论文在某些情况下可以达到人类科学家的水平。
研究使用The AI Scientist-v2系统生成完全由AI撰写的论文，并将其提交给ICLR 2025研讨会进行同行评审。研究团队与研讨会组织者合作，提交了三篇AI生成的论文，其中一篇通过了评审，获得了平均6.33的评分，高于研讨会的平均接受阈值。尽管论文最终被撤回，但这一实验表明AI生成的论文在某些情况下可以达到人类科学家的水平。研究团队还进行了内部评审，发现AI生成的论文虽然存在一些错误，但包含了许多有趣且原创的想法。这一研究为AI在科研领域的应用提供了新的视角，未来可能有助于推动AI生成科学论文的发展。研究发表在 ICLR 2025 上。
#认知科学 #自动化科研 #AI生成论文 #同行评审
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https://sakana.ai/ai-scientist-first-publication/
剪除虚假数据，AI模型性能大幅提升
人工智能模型在训练过程中常常依赖于“虚假相关性”，这在实际应用中可能导致模型失效。北卡罗来纳州立大学的Jung-Eun Kim及其团队提出了一种新技术，通过移除训练数据中的一小部分难以理解的样本，有效克服了这一问题。
这项研究的关键方法是数据剪枝，研究人员通过识别并剪除包含虚假特征的少量训练数据样本，来解决虚假相关性问题。研究显示，这种技术不需要预先知道虚假特征的具体信息，也不需要人类干预，就能有效提升模型性能。实验结果表明，该技术在多种设置下达到了最先进的结果，显著提高了模型的准确性和鲁棒性。研究发表在 International Conference on Learning Representations 上。
#认知科学 #预测模型构建 #大模型技术 #数据剪枝 #虚假相关性
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Mulchandani, Varun, and Jung-Eun Kim. Severing Spurious Correlations with Data Pruning. 2024. openreview.net, https://openreview.net/forum?id=Bk13Qfu8Ru
无需重新训练，实时纠正机器人行为
机器人在执行复杂任务时，往往需要人类干预来纠正其行为，但传统方法需要重新训练模型，耗时且复杂。麻省理工学院和 NVIDIA 的研究团队开发了一种新框架，允许用户通过简单直观的方式实时纠正机器人行为，无需重新训练模型。
▷研究人员轻推了一下正在玩具厨房套装中操作碗的机械臂，这是一种纠正其行为的方法。Credit: Melanie Gonick, MIT
研究人员开发了一种框架，允许用户通过三种方式纠正机器人行为：指向目标、绘制轨迹或物理推动机器人手臂。该框架通过采样技术确保机器人选择有效且符合用户意图的动作。实验表明，该方法成功率比传统方法高出 21%，并且能够通过用户反馈不断改进机器人行为。此外，提出的推理时策略引导（Inference-Time Policy Steering, ITPS）框架利用人类交互来偏置生成采样过程，而不是在交互数据上微调策略。在三个模拟和现实世界基准测试中，ITPS 框架通过三种形式的人类交互和相关对齐距离指标进行评估。在六种采样策略中，提出的基于扩散策略的随机采样在对齐和分布偏移之间取得了最佳平衡。这一研究为机器人任务执行提供了新的方法，未来可能广泛应用于家庭和工业场景。
#认知科学 #意图问题 #机器人交互 #采样技术 #推理时策略引导
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Wang, Yanwei, et al. Inference-Time Policy Steering through Human Interactions. arXiv:2411.16627, arXiv, 25 Nov. 2024. arXiv.org, https...
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