• Dravet 綜合征（DS）驚厥與語言發育進程的注冊研究：基于 475 例患者的縱向數據分析

  Dravet 綜合征（DS）如同籠罩在嬰幼兒群體中的一道陰影，這一罕見的遺傳性發育性癲癇性腦病，以嬰幼兒時期起病的難治性癲癇和神經發育障礙為顯著特征?；純和诔錾髷翟聝韧话l驚厥，且多種抗癲癇藥物治療效果不佳，同時伴隨語言、運動等多方面的發育遲緩。更令人擔憂的是，由于病例稀少，長期以來醫學界對其病程演變規律知之甚少，臨床缺乏系統的診療指導依據。如何解開 DS 自然病史的 “密碼”，成為全球兒科神經領域亟待攻克的難題。為填補這一研究空白，來自歐洲的研究團隊（Dravet Italia Onlus）依托兩個歐洲患者注冊中心（RESIDRAS 和 Platform-RESIDRAS），開展了一項大

  來源：Epilepsy & Behavior

  時間：2025-05-19

• 新生期癲癇持續狀態對小鼠 postnatal day 8-9 超聲發聲類型影響的性別特異性研究

  論文解讀在神經發育的早期階段，癲癇發作如同一場突如其來的風暴，可能對大腦產生深遠影響。全球超過7000萬癲癇患者中，兒童是發病率最高的群體之一，尤其在出生后數月內風險最為突出。更令人擔憂的是，約30%的癲癇患兒同時符合自閉癥譜系障礙(ASD)診斷標準，這些患兒普遍存在社交溝通障礙等核心癥狀。然而，臨床醫生往往因評估困難而忽視這些社交缺陷。在實驗室里，科學家們發現小鼠的超聲發聲(USV)與人類嬰兒啼哭具有進化保守性，這種在隔離狀態下發出的高頻叫聲，成為研究早期癲癇如何影響交流行為的理想窗口。美國 Baylor 大學的研究團隊在《Epilepsy》發表的研究中，創新性地采用 kainic acid

  來源：Epilepsy & Behavior

  時間：2025-05-19

• 3D定量運動分析技術在癲癇自動運動發作中的臨床應用與新型可視化方法研究

  癲癇發作的臨床表現復雜多樣，其中超運動性發作（hyperkinetic seizures）和伴有手動自動癥的局灶性發作（focal seizures with manual automatisms）的鑒別診斷對癲癇灶定位至關重要。然而，傳統基于2D視頻腦電圖的視覺分析存在觀察者間差異大、運動量化不足等局限。德國慕尼黑大學癲癇中心與INESC TEC的研究團隊創新性地將3D運動捕捉技術引入癲癇研究領域，通過開發NeuroKinect系統實現了癲癇發作運動的客觀量化與可視化，相關成果發表在《Epilepsy》期刊。研究采用Kinect v2設備采集20例癲癇發作（10例hyperkinetic，1

  來源：Epilepsy & Behavior

  時間：2025-05-19

• 無壓力采樣提升兒茶酚胺過量診斷：唾液甲氧基腎上腺素類物質檢測新方法

  論文解讀在診斷神經內分泌腫瘤如嗜鉻細胞瘤和副神經節瘤時，檢測血漿游離甲氧基腎上腺素類物質(MNs)是金標準。然而，這種檢測方法存在明顯痛點：靜脈采血帶來的應激反應可能人為升高兒茶酚胺水平，導致假陽性率高達15-20%；對于兒童、老年體弱患者或注射吸毒者等特殊人群，采血過程還存在操作風險。更棘手的是，現有文獻尚未提供經過嚴格驗證的替代方案——這正是本研究試圖突破的技術瓶頸。來自奧斯陸大學醫院的研究團隊將目光投向唾液檢測這一創新方向。相比血漿，唾液樣本具有三大先天優勢：無創采集可消除應激干擾、前處理簡單、能反映激素瞬時變化。但此前技術存在兩大障礙：一是唾液分泌量少的患者（如新生兒）難以提供足夠樣本

  來源：Endocrine Connections

  時間：2025-05-19

• 意圖調控感覺運動意識：來自微小眼動的證據揭示視覺行為的最小尺度機制

  人類視覺系統通過持續的眼動（如微眼跳）主動探索環境，但這些微小動作通常不被意識察覺。傳統理論認為眼動意識取決于動作幅度或感官反饋，但意圖（intention）的作用長期存疑。德國柏林洪堡大學團隊在《Cognition》發表研究，通過創新性實驗設計揭示：即使是最小的眼動（0.2-1.0 dva），其意識感知也由意圖主導，而非單純依賴感官反饋。研究采用兩項關鍵實驗：實驗1要求被試執行指令性（intended）或抑制性（unintended）微眼跳，實驗2觀察自發性（spontaneous）眼動。通過高精度眼動追蹤（500 Hz）與視網膜重放技術，研究者精確匹配眼動速度（27.6-57.3 dva/

  來源：Cognition

  時間：2025-05-19

• 脫落酸(ABA)改善硝酸甘油誘導的雄性大鼠偏頭痛模型認知功能障礙：抗氧化機制與神經保護作用

  偏頭痛作為全球第三大神經系統疾病，困擾著約10億人，且女性發病率是男性的3倍。這種疾病不僅伴隨劇烈頭痛，還常與焦慮、抑郁和認知功能下降共存。盡管現有藥物如曲坦類和CGRP拮抗劑能緩解癥狀，但約50%患者對療效不滿，且存在心血管副作用風險。更棘手的是，偏頭痛的發病機制尚未完全闡明，尤其是其與認知障礙的關聯機制。在此背景下，一種名為脫落酸(ABA)的天然物質引起了研究者注意。這種最初在植物中發現、后證實人體也能合成的分子，具有抗炎、抗氧化和神經保護作用，此前已被證明能改善阿爾茨海默病模型的認知功能。那么，ABA能否成為對抗偏頭痛相關認知障礙的新武器？為回答這個問題，克爾曼醫科大學神經科學研究中心的

  來源： Archives of Oral Biology

  時間：2025-05-19

• 金鯧魚抗神經壞死病毒遺傳基礎解析：全基因組關聯分析與基因組選擇研究

  神經壞死病毒（NNV）如同海洋養殖中的隱形殺手，對全球重要經濟魚種金鯧魚（Trachinotus ovatus）的養殖構成嚴重威脅。這種單鏈 RNA 病毒隸屬諾達病毒科 β 諾達病毒屬，可侵襲魚類中樞神經系統，引發病毒性神經壞死（VNN）。感染后的金鯧魚會出現體色變暗、游泳姿態失調、食欲廢絕等癥狀，幼魚死亡率更是高達 80%，給養殖戶帶來巨大經濟損失。盡管此前針對金鯧魚病毒感染機制及診斷方法已有一定研究基礎，但在抗病遺傳改良領域，尤其是 NNV 抗性的分子機制解析方面仍存在空白。傳統基于系譜的水產育種方式耗時費力，且在應對復雜疾病性狀時效率低下，因此亟需借助全基因組關聯分析（GWAS）和基因組

  來源：Aquaculture

  時間：2025-05-19

• 綜述：無創腦刺激對腦癱兒童運動和平衡功能的安全性和有效性：系統評價和 Meta 分析

  研究背景與目的腦性癱瘓（CP）是因胎兒發育、嬰兒期或幼兒期腦損傷導致的神經系統疾病，會造成永久性運動和姿勢問題，嚴重影響兒童的運動和平衡能力，其病理生理常與運動功能關鍵腦區（如初級運動皮層 M1 和皮質脊髓束）的結構異常有關。全球 CP 患病率為每 1000 活產兒 1.6-3.4 例，是重要的公共衛生問題。1 Hz）rTMS 增加皮質興奮性，低頻（≤1 Hz）則相反，兩者均靶向運動皮層，通過皮質脊髓束增強皮質興奮性和突觸效能，可能改善運動功能。盡管 NIBS 在成人腦卒中、帕金森病等疾病中顯示能改善運動功能，但在 CP 兒童中的效果報道不一致，尤其是平衡功能。2017 年的一項系統評價總結了

  來源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  時間：2025-05-19

• 下丘腦視前區小清蛋白神經元甲狀腺激素受體 α1 信號受損致雄性小鼠心動過緩機制研究

  甲狀腺激素（TH）如同身體的 “能量調節器”，不僅直接作用于心臟、肝臟等外周器官，還通過大腦中樞間接調控生理功能。其中，甲狀腺激素受體 α1（TRα1）在維持體溫和心率穩態中扮演關鍵角色。過往研究已發現，下丘腦視前區（AHA）的小清蛋白（PV）神經元依賴 TRα1 發育，并能通過溫度依賴方式控制心率。然而，TRα1 在成年動物的 PV 神經元中是僅參與發育調控，還是同時存在對心血管功能的急性調控作用，一直是未解之謎。這一空白不僅制約著我們對甲狀腺功能減退（甲減）所致心動過緩機制的理解，也讓中樞 TRα1 信號在心血管調控中的具體角色蒙上一層迷霧。為揭開這一謎團，德國呂貝克大學（Universi

  來源：European Thyroid Journal

  時間：2025-05-19

• 基于肽組學策略解析大豆發酵驅動天然神經保護肽的生成機制

  在食品科學與健康醫學的交叉領域，發酵食品的功能活性成分研究一直是熱點與難點。大豆作為重要的植物蛋白來源，其發酵產物中蘊含的生物活性肽對健康有著潛在益處。然而，天然肽的鑒定面臨著大小和電荷異質性強的挑戰，傳統方法依賴酶解可能產生非天然序列，難以準確反映發酵食品的真實活性成分。此外，發酵如何影響大豆蛋白降解生成功能性肽，以及這些肽在神經保護等健康領域的作用機制尚需深入探究。為解決這些問題，國內研究團隊開展了相關研究，其成果發表在《Current Research in Food Science》，為發酵食品的功能挖掘提供了新視角。研究人員運用基于 LC-MS 的肽組學策略，結合從頭測序（de no

  來源：Current Research in Food Science

  時間：2025-05-19

• 青少年社區樣本中全身免疫炎癥指數（SII）作為抑郁癥生物標志物的研究

  抑郁癥如同隱藏在青少年群體中的 “心靈殺手”，近年來其患病率呈上升趨勢，嚴重影響著青少年的身心健康與成長發展。然而，抑郁癥的診斷在青少年中面臨諸多挑戰，其癥狀表現具有異質性和發育差異性，且發病機制復雜，涉及多種生物和社會心理因素。其中，免疫系統與抑郁癥的關系逐漸成為研究熱點，但以往研究主要聚焦于炎癥細胞因子，對于白細胞（WBCs）和血小板在炎癥反應中的潛在作用了解尚不深入。白細胞作為免疫系統的重要組成部分，其相關指數如全身免疫炎癥指數（Systemic Immune-Inflammation Index，SII）可能更敏感地反映免疫平衡狀態。那么，這些血液細胞炎癥指標與青少年抑郁癥狀之間究竟存

  來源：Comprehensive Psychoneuroendocrinology

  時間：2025-05-19

• 基于深度配準的多圖譜標簽融合網絡DRFnet在腦部亞結構分割中的創新應用

  在神經影像研究中，腦部亞結構（如海馬體、杏仁核）的精確分割對阿爾茨海默病、帕金森病等疾病的機制解析至關重要。傳統多圖譜分割方法依賴耗時的非線性配準（如LDDMM），且手工特征提取受限，而純深度學習模型易忽略解剖學先驗知識。湖南文理學院的研究團隊在《Biomedical Signal Processing and Control》發表研究，提出DRFnet框架，通過無監督微分同胚配準網絡（REGnet）與多圖譜形變編碼模塊的協同，實現高效精準的亞結構分割。關鍵技術包括：1）基于PREDICT-HD和MALC數據集的16/35例T1-MRI；2）REGnet實現拓撲保持的圖譜-目標圖像配準；3）融

  來源：Biomedical Signal Processing and Control

  時間：2025-05-19

• 二維譜時聯合擬合提升功能性磁共振波譜(fMRS)的量化精度與噪聲魯棒性

  功能性磁共振波譜(fMRS)是探索大腦神經化學動態變化的獨特工具，能夠非侵入性監測γ-氨基丁酸(GABA)、谷氨酸(Glu)等代謝物在認知或運動任務中的波動。然而，其應用長期受限于三大瓶頸：極低的信噪比(SNR)導致單次采集需數十次瞬態信號平均，時間分辨率僅32-64秒；為達到統計學效力需招募數十名受試者；傳統一維(1D)逐幀擬合方法忽略時間維度相關性，進一步降低量化精度。這些缺陷使得fMRS難以實現實時腦功能監測，阻礙其在神經科學領域的普及。為突破這些限制，上海交通大學聯合以色列團隊在《Biomedical Signal Processing and Control》發表研究，提出基于Vis

  來源：Biomedical Signal Processing and Control

  時間：2025-05-19

• 基于多尺度加權特征殘差ConvLSTM的帕金森病腦電信號高效檢測方法

  帕金森病(PD)作為全球第二大神經退行性疾病，影響著數百萬患者的運動功能和生存質量。目前臨床診斷主要依賴運動癥狀觀察，但此時患者多巴胺神經元已損失60%以上。腦電信號(EEG)雖能反映早期神經活動異常，卻面臨信號復雜、個體差異大等挑戰。傳統機器學習方法在特征提取和模型泛化能力上存在局限，亟需開發更精準的智能診斷系統。針對這一難題，研究人員開發了一種創新性的多尺度深度學習框架。該研究首先整合了多源EEG數據，通過自動編碼器(AE)挖掘深層特征，并結合波特征、時空特征等傳統特征構建多維特征空間。核心創新在于提出的多尺度加權特征殘差卷積長短期記憶網絡(MWF-RconvLSTM)，該模型通過不同卷積

  來源：Biomedical Signal Processing and Control

  時間：2025-05-19

• 基于聯邦學習的分布式數據隱私保護睡眠分期分類方法研究

  論文解讀睡眠作為人體重要的生理修復過程，全球約37.5%人群卻飽受失眠、睡眠呼吸暫停等障礙困擾。傳統基于多導睡眠圖（PSG）的視覺分期方法依賴專家經驗，存在主觀性強、效率低下等問題。盡管深度學習在單中心睡眠分期中取得進展，但臨床面臨兩大瓶頸：一是倫理限制導致樣本稀缺，二是多中心數據因患者分布差異存在異質性?，F有集中式訓練模式更因隱私法規受限難以實施，使得先進算法難以落地。為此，研究人員提出了一種基于聯邦學習（FL）的分布式解決方案。通過整合三個公開數據庫（Sleep-EDF、SHHS等）模擬多中心場景，構建了包含CNN特征提取器與Transformer編碼器的混合模型，并設計抗類別比率（ACR

  來源：Biomedical Signal Processing and Control

  時間：2025-05-19

• 肥胖人群對食物獎勵價值的敏感性降低但禁食和情境調節作用保持正常：一項動作預測研究

  論文解讀在充滿食物誘惑的現代社會中，肥胖已成為全球性健康危機。有趣的是，當我們觀察他人拿起甜甜圈或蘋果時，大腦會瞬間預測其意圖是"吃"還是"移動"——這種看似簡單的社交認知過程，實際上受到食物獎勵價值、個體饑餓狀態和環境線索的復雜調控。然而，肥胖人群的這種預測機制是否異常？這個問題直指"肥胖的獎勵缺陷理論"與"激勵敏感化理論"的學術爭議：前者認為肥胖者因多巴胺獎勵系統遲鈍而過度進食補償，后者則認為其對食物線索過度敏感。意大利弗留利-威尼斯朱利亞大區倫理委員會批準的研究通過精巧的行為實驗給出了新見解。研究團隊招募62名男性(31名BMI≥30肥胖者，31名健康對照)，在空腹(禁食13小時)或飽腹

  來源：Appetite

  時間：2025-05-19

• 基于優化量子隱式神經網絡的去噪擴散模型在圖像生成中的應用

  在計算機視覺領域，圖像生成始終是研究的核心方向之一，其應用場景從合成數據創建到藝術創作等不一而足。經典的生成模型如穩定擴散（Stable Diffusion）等已在諸多領域展現出強大的技術優勢，但隨著量子計算技術的發展，如何將生成模型與量子計算結合成為新的研究熱點。量子生成模型作為經典生成模型在量子機器學習領域的量子模擬，雖具備潛在的數據生成優勢，但現存模型如量子生成對抗網絡（QGANs）面臨收斂困難、模式崩潰等問題，而量子去噪擴散模型（QDDMs）雖嘗試解決這些局限，卻因依賴混合 U-net 架構或含跡消除測量的混合態操作，在當前量子硬件上實現難度大，且存在訓練速度慢、參數多、對復雜數據集應

  來源：Future Generation Computer Systems

  時間：2025-05-19

• 基于擾動的錯誤檢測與校正方案在可靠大規模機器學習系統中的研究

  在人工智能快速發展的今天，大規模機器學習（ML）系統如神經網絡（NN）憑借數十億參數在計算機視覺、自然語言處理等領域大顯身手。然而，復雜的網絡結構和海量數據下，硬件錯誤導致模型參數損壞的問題日益凸顯，傳統容錯方案要么依賴冗余設計，要么改變正常推理流程，不僅增加計算開銷，還難以適配包含多個復雜網絡的大規模系統。如何在不引入額外冗余的前提下，高效檢測并校正這類錯誤，成為保障系統可靠運行的關鍵挑戰。為解決這一難題，研究人員開展了基于擾動的錯誤檢測與校正（Perturbation-Based Error Detection and Correction, PBEDC）方案研究。論文發表在《Future

  來源：Future Generation Computer Systems

  時間：2025-05-19

• 人工智能驅動生物制氫優化：利用 ANN-GA、RSM 和 Python 協同技術開發新型氨氧化產堿菌利用甘蔗渣的研究

  在全球能源危機與氣候變暖的雙重壓力下，傳統化石燃料的枯竭迫使人類急需尋找清潔可持續的替代能源。生物氫（BioH?）作為一種零碳燃料，燃燒產物僅為水，且能量密度高達 122 kJ/g，是碳氫燃料的 2.75 倍，被視為未來能源轉型的關鍵角色。然而，當前生物制氫面臨效率瓶頸：暗發酵（DF）雖具工業可行性，但氫氣產率僅為 1-2 mol H?/mol 葡萄糖；光發酵和生物光解需光照且易受氧氣干擾；微生物電解池（MECs）成本高昂。此外，木質纖維素原料的預處理效率、微生物代謝路徑調控及多參數優化等問題，均制約著生物制氫的規?；瘧?。為突破這些瓶頸，來自相關研究機構的研究人員開展了以甘蔗渣（SB）為原料

  來源：Fuel

  時間：2025-05-19

• 實時監測與驗證氣相中計劃-I化學戰劑的SPME-GC聯用火焰光度檢測技術研究

  化學戰劑(Chemical Warfare Agents, CWAs)的檢測技術發展始終面臨兩大挑戰：如何在實驗室安全模擬真實戰場環境下的毒劑濃度，以及如何實現長時間暴露實驗中的濃度穩定性驗證。神經毒劑(GA/GB/GD/GF)和糜爛性毒劑(HD)等計劃-I化學品因其極高毒性，其研究受到OPCW嚴格限制，傳統溶劑萃取法不僅操作危險且無法滿足實時監測需求。當前主流檢測技術如離子遷移譜(IMS)和火焰光度檢測器(FPD)雖能現場報警，但缺乏定量驗證手段，而XAD吸附管采樣需復雜前處理，難以適應防護裝備長達6小時的測試需求。為突破這些技術瓶頸，國防研究與發展機構的研究團隊在《Forensic Che

  來源：Forensic Chemistry

  時間：2025-05-19

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