2026-06-22 每日论文

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JanusMesh：通过跨空间去噪实现快速零样本3D视觉错觉生成	Siang-Ling Zhang	2026-06-18	PDF	创建3D视觉错觉——即单个3D网格从不同视角呈现截然不同的语义——是一项迷人但极具挑战的任务。现有基于优化的方法速度缓慢且易产生过饱和色彩，而简单的拼接方法则无法生成几何连贯的物体，导致出现明显的非自然接缝和语义泄露。本文提出了一种快速且无需训练的框架，用于生成文本驱动的3D视觉错觉。我们的方法将生成过程解耦为两个阶段：首先，提出跨空间双分支去噪流程，该流程动态地将3D潜在特征解码至体素空间，实现CLIP引导的方向对齐与符号距离场融合，确保无缝几何整合；其次，引入视角条件纹理合成模块，将特定视角的2D扩散先验投影并聚合至融合后的几何体上。大量实验表明，本方法仅需3-5分钟即可生成高度逼真的双语义3D错觉，在几何完整性、语义可识别性和效率上显著超越现有方法。项目页面：https://siang1105.github.io/JanusMesh.github.io/
TimeProVe：先提出，再验证，实现日常活动长视频的高效时间推理	Arkaprava Sinha	2026-06-18	PDF	长视频问答（LVQA）需要从长达数小时的未剪辑视频中识别稀疏的、与查询相关的证据。现有方法要么使用大型视觉语言模型（VLM）密集处理视频，导致计算成本过高，要么依赖基于稀疏字幕的推理，但常遗漏时间定位和运动中心的证据。我们提出TimeProVe，一种用于长视频时间定位推理的高性价比混合框架。TimeProVe首先使用轻量模块生成基于动作的答案-证据假设，随后仅针对目标验证调用昂贵的VLM。框架核心在于基于动作的候选证据（ACE）模块，该模块通过轻量LLM推理将时间定位的动作转化为查询条件化的候选答案及支撑证据窗口。我们进一步提出OpenTSUBench（OTB），一个用于评估真实日常生活活动（ADL）场景中时间定位推理能力的开放式基准。实验表明，TimeProVe在OTB上比最强基线提升7.3%，同时减少75%的VLM调用和93%的推理成本。此外，无需显式时间定位训练，TimeProVe在Charades-STA上即达到竞争性表现，结合定位VLM增强后更取得最优结果。
扩散Gemma的透明度如何？	Joshua Engels	2026-06-18	PDF	LLM推理透明度对于理解模型决策、减少误用和错位、调试异常模型行为至关重要。然而，DiffusionGemma在连续潜在空间中进行更大比例的计算，这是否会降低其推理透明度？我们通过将透明度分解为两个组成部分来研究这一问题：变量透明度，即我们是否理解模型计算状态的中间快照；以及算法透明度，即我们能否利用这些快照重建模型得出输出结果的过程。直观来看，DiffusionGemma的变量透明度较差：其不透明的序列深度（即可解释模型状态之间发生的序列计算量）最初比对应的自回归Gemma 4模型高出28.6倍。但我们证明，通过可解释的令牌瓶颈映射去噪步骤之间的信息流，可以在不降低下游性能的情况下实现。将这些中间状态视为可解释状态后，不透明序列深度降至仅为Gemma 4的1.1倍。对于扩散模型而言，算法透明度比自回归模型更难实现，因为画布中的所有令牌预测在每个去噪步骤中都可能发生变化，这使得模型能够在去噪过程中实现复杂的分布式算法。为弥合这一差距，我们开展了一系列可解释性案例研究，发现了非时序推理、令牌与序列模糊化、中间上下文推理等新型扩散特异性现象的初步证据。最后，我们测试了可监控性——这是透明度的一个关键应用，用于衡量模型输出对下游任务的有用性。我们发现DiffusionGemma与Gemma 4具有相似的可监控性。
UNIEGO：代理作为中介的统一自我中心视频表示学习	Wenhao Chi	2026-06-18	PDF	自我中心视频理解本质上受限于可穿戴摄像头的狭窄视角：单一视角、单一模态、单一模型无法捕捉人类动作的完整丰富性。我们认为，真正富有表现力的自我中心表征必须整合跨视角、跨模态和基础模型表征的互补知识，同时仍需仅从自我中心视频中即可部署。为此，我们引入了一种分层多教师蒸馏框架，该框架生成了UNIEGO——一个统一的自我中心编码器，其训练使用了涵盖自我-外部视角、RGB、深度和骨架模态的九位教师，以及四个基础模型。我们的框架并非直接从异构教师那里进行蒸馏（这些教师的不兼容架构和特征几何会导致梯度冲突），而是插入了一层特定于表征的代理模型，将多样化的教师知识转化为同质的自我中心空间。第二个蒸馏阶段——选择性代理蒸馏（SPD），则针对每个训练样本自适应地选择既正确又自信的代理子集，仅从可靠的监督信号中进行蒸馏，并抑制错误信号。SPD通过将UNIEGO初始化为代理参数的凸组合来进一步稳定，从而在蒸馏开始前将统一模型置于损失景观中条件良好的区域。UNIEGO在三个自我中心视频理解任务——动作识别、视频检索和动作分割上，在三个具有挑战性的自我-外部基准测试中均达到了最先进的性能，超越了朴素的多教师蒸馏基线，并证明了结构化、代理介导的知识迁移能够产生更丰富、更具判别力的自我中心表征。
最优确定性多校准与全知预测	Georgy Noarov	2026-06-18	PDF	一个模型在群组权重集合 $G$ 上满足多校准，当且仅当该模型是校准的——即在其预测条件下无偏——不仅整体上成立，而且在通过每个 $g \in G$ 对上下文重新加权后也成立。这一性质对许多下游应用非常有用，也是可信机器学习的基本要求。在此工作之前，所有已知能达到 $\varepsilon$-多校准的极小极大最优 $\widetilde O(\varepsilon^{-3})$ 样本复杂度率的预测器都是随机化的，而确定性预测器仅以显著更差的样本复杂度已知。随机化是否对多校准中的最优样本复杂度必要，这一问题由 [CLNR26] 明确提出，并在多项先前工作中隐含提及。我们通过给出一个输出确定性预测器的极小极大最优多校准算法，解决了这一开放问题。随后，我们将该算法推广，以生成满足关于有限或有限覆盖测试集合的结果不可区分性（OI）的最优确定性预测器。作为应用，这还给出了具有最优样本复杂度的确定性全能预测器和泛预测器，解决了 [OKK25] 和 [BHHLZ25] 提出的开放问题。
《方框思维：让真实图像中的3D编辑变得简单》	Pradhaan S Bhat	2026-06-18	PDF	文本和2D条件化接口在图像编辑中对空间变换的控制较弱且模糊，尤其在处理大范围物体运动和相机视角变化时。先前工作使用3D基元（如立方体）作为条件信号，但仅能指示物体大致位置而非具体变换。我们则采用3D立方体作为结构化规范：用户提供编辑前后的立方体参数，将编辑转化为一个适定的几何问题。这种"用立方体思考"的界面通过为每个立方体面赋予颜色编码以传达3D朝向，在保留场景与物体身份的同时，实现对真实图像中平移、旋转、缩放及视角变化的精确控制，并能恢复先前不可见的物体区域。为将变换锚定于场景外观，我们引入深度对齐的平面地板作为全局参考框架，并辅以深度感知的阴影渲染。基于此结构，图像生成器能在大幅变换下生成一致结果。通过两阶段训练（合成多物体场景与Objectron小规模真实视频），该方法可泛化至复杂野外真实图像。我们的方法直接作用于真实照片，在大幅3D编辑任务上显著超越近期最优方法。
为生成式推荐构建并标记化分布式用户兴趣上下文	Ruizhong Qiu	2026-06-18	PDF	生成式推荐是一种新兴范式，已在工业推荐系统中展现出潜力，旨在从用户历史行为中预测其下一次交互。该范式的核心是物品标记化，它连接了物品语义与推荐模型。然而，现有方法往往难以同时有效地组织并将复杂的用户行为与物品语义上下文注入推荐模型。一方面，现有的基于图的集成方法（如图序列化和图神经网络）要么存在可扩展性问题，要么仅利用局部图信息。另一方面，现有的语义标记化方法通常依赖启发式规则且缺乏显式监督信号，可能导致不准确或次优的语义表示。为解决用户兴趣上下文建模中的这些局限，我们提出G2Rec——一个可扩展的框架，将基于图的整体用户协同参与建模与语义标记化统一起来，适用于工业级生成式推荐。总体而言，G2Rec使推荐模型能够捕捉整体且具有语义基础的用户兴趣原型，无需真实用户兴趣标签，从而在工业序列推荐中提供更全面、更准确的用户行为上下文建模。跨产品表面的在线部署及在公开数据集上的大量实验表明，G2Rec优于现有方法。
令牌是群元素：论矩阵李群上的李代数注意力机制	Przemyslaw Musialski	2026-06-18	PDF	我们将注意力标记置于群上：一个标记是矩阵李群 $G$ 中的元素 $g_i$——这是一种纯粹的变换，没有特征载荷，也没有外部作用 $\rho(g)$ 来承载它。据我们所知，这是首个以纯矩阵李群元素作为标记的注意力构造：其分数是相对位姿的闭式代数范数，而非学习得到的核函数，并且它能够覆盖仿射全帧群，而所有基于不可约表示或满射指数的方法都必须排除这些群。我们将其称为李代数注意力。一旦标记成为群元素，后续过程便无需任何常规表示论机制。一对元素的相对几何是规范化的，即 $g_i^{-1} g_j$，因此成对不变量 $w_{ij} = \log(g_i^{-1} g_j)$ 是内在的而非人为设计的；在 $G$ 的对角作用下的等变性是显而易见的，且余循环条件自动成立。注意力分数为负的平方代数范数，即 $s_{ij} = -\
可预测性作为隐私的细粒度度量	Linda Lu	2026-06-18	PDF	差分隐私（DP）即便面对最强大的攻击者也能提供严格的个体级隐私保障，但其最坏情况特性可能导致高昂的隐私-准确性权衡。我们提出"基于可预测性的隐私"这一细粒度框架，该框架明确整合了攻击者的核心知识（由随机过程生成的已泄露数据集部分）以及指定的查询族。可预测性将隐私泄露量化为攻击者在观察算法输出后，对未知个体敏感信息预测能力的增量提升（相较于仅从已泄露数据中推断的信息）。研究表明，可预测性与差分隐私通常不可比较：两者可能分别呈现小值而对方为大值。但在仅剩一个个体未被泄露的最坏情况下，且所有二元查询均被视为敏感时，可预测性可推导出互信息差分隐私。更一般地，可预测性提供了针对特定敏感信息和特定攻击者模型的细粒度隐私度量。我们提出基于广义矩估计（GMM）的通用框架，用于分析当已泄露数据由平稳遍历混合过程生成时的渐近可预测性。基于该分析，我们为经验风险最小化（ERM）推导出可预测性校准的输出扰动方案。该方法与差分隐私互补，可与其协同使用以实现细粒度隐私控制。
当前世界模型缺乏持久状态核心	Jinpeng Lu	2026-06-18	PDF	世界模型正被日益视为通向通用人工智能的关键一步，但物理世界的建模远不止按需生成令人信服的帧画面：它需要一个随时间持续演化的内部世界状态，该状态与观测解耦，使得物体得以持续存在、事件得以自然完结——无论是否有摄像机在观测，正如月亮在无人注视时依然遵循轨道运行。这一要求是现有基准测试的盲区，它们奖励保真度、运动性和摄像机可控性等表面特性，却从不追问：当生成的世界不再被观测时，它是否仍在持续演化。我们提出\textbf{WRBench}，这是首个将摄像机运动视为观测干预手段的系统性诊断基准，通过人类校准的评估链来判定：摄像机是否执行了要求的交互操作、场景在视野内是否保持连续可识别、以及返回的目标是否与已启动的事件保持一致性。在涵盖四种控制范式的23个模型生成的9,600个视频中，一个发现始终成立：当前系统将观测到的世界维持为跟踪镜头，返回的目标会停留在被遗弃时的状态，而非在未被观测期间推进事件演化。由于这一失败跨越控制范式、模型家族和规模增量，稳健的世界状态演化并非来自更清晰的图像、更精确的控制、更丰富的几何先验或单纯的参数规模。因此我们认为，物理状态内核的稳定性与视角干预下世界线的一致性应成为世界模型设计的首要目标，使世界模型真正捕捉世界将如何展开，而非下一帧画面如何呈现。

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锚点：人类脑干神经化学特征图谱与三维重建	Bota, M.	2026-06-22	PDF	人脑干是大脑的一个复杂分区，包含200多个神经核团和纤维束。脑干对整个身体的功能至关重要。我们在此介绍跨越人类整个生命周期（胎儿、儿童、成人）的最精细人脑干图谱。ANCHOR（人脑干神经化学特征图谱）是一个在线平台，包含来自三个年龄段（25周胎龄胎儿、9岁儿童和54岁成人）人脑干的800多张连续组织学切片，这些切片经过尼氏染色和七种免疫组化标记物染色。这使得ANCHOR成为迄今为止最全面的人脑干图谱。在这三个脑干中，我们识别并手动标注了200多个结构，并通过七种免疫组化标记物进一步表征这些结构。我们特别描述了三个年龄段人脑干中的儿茶酚胺能神经群。此外，我们还识别了舌下神经核的原生质连合树突，并描述了25周胎龄胎儿脑干尼氏染色切片中的顶盖前核。ANCHOR包含一个在线查看器，整合了多模态数据，从磁共振成像和块面成像到尼氏染色和免疫组化染色的连续切片，以及整个脑干的三维重建。对于9岁样本，该在线查看器允许同步导航标注切片与对应的免疫组化图像，以查看特定区域的细胞特征，可通过https://anchor.humanbrain.in/访问。
核苷酸驱动的KaiC动力学协调蓝藻生物钟的核心特性	Ito-Miwa, K.	2026-06-22	PDF	昼夜节律钟产生稳定的约24小时节律，具有明确的周期、温度补偿特性，并能通过外部信号实现相位同步。然而，产生这些特征的分子反应机制尚未完全阐明。在蓝细菌中，计时功能由六聚体ATP酶KaiC驱动，该蛋白由两个同源结构域CI和CII组成，其酶促周转过程构成了节律性磷酸化的基础。本研究确定ADP释放是KaiC ATP酶循环中的限速步骤，并证明KaiC ATP酶的核苷酸循环整合了昼夜节律钟的核心特性。在KaiC周期突变体中，ADP占有率升高与周期延长相关。温度升高促使KaiC向ADP结合状态转变，从而抵消ATP水解的热加速效应。KaiB通过抑制核苷酸交换强化这种ADP结合构象，进而增强对KaiC CI结构域ATP酶活性的抑制，并以温度依赖性方式调节振荡幅度。相反，KaiA加速KaiB-KaiC复合物中ADP向ATP的交换，从而刺激CI结构域ATP酶活性，并在KaiC磷酸化前促进KaiB-KaiC解离。磷酸化仅在此转变后启动，表明KaiC的核苷酸结合状态决定了磷酸化周期的相位。这些结果共同确立了KaiC ATP酶核苷酸循环作为连接分子反应与蓝细菌昼夜节律钟定义特性的统一机制。
撤回：使用互补正则化器蒸馏蛋白质语言模型	Wijaya, E.	2026-06-22	PDF	作者已撤回此稿件，因为在提交时，提交者不具备同意分发许可所需的权利。因此，作者请求不要将此工作作为项目参考文献引用。如有任何问题，请联系通讯作者。
撤回：基于智能体引导的排名策略改进用于肽类药物候选物优先排序	Wijaya, E.	2026-06-22	PDF	作者已撤回此稿件，因为提交者在提交时无权同意分发许可。因此，作者不希望本作品被引用为该项目的参考文献。如有任何疑问，请联系通讯作者。
撤回：使用GFlowNet生成结构多样的治疗性多肽	Wijaya, E.	2026-06-22	PDF	作者已撤回此稿件，因为提交者在提交时无权同意分发许可。因此，作者不希望本作品被引用为该项目的参考文献。如有任何疑问，请联系通讯作者。
撤回：预印本共享平台——用于系统追踪预印本趋势与影响的平台	Behera, B. P.	2026-06-22	PDF	作者已撤回稿件，因其未经所有作者同意即发布。因此，作者不希望此项工作被引用为项目参考文献。如有疑问，请联系通讯作者。
多样性对模拟浮游动物灭绝的功能稳健性的预测不一致	Ross, S. R. P.-J.	2026-06-22	PDF	即使在相当严重的干扰下，物种丰富的群落也能维持生态系统功能。这是因为高丰富度的群落既包含物种功能角色（功能多样性）的差异，也包含其对环境变化响应（响应多样性）的差异。响应多样性被认为是生物多样性在多变环境中发挥稳定作用的关键机制。然而，关于响应多样性在稳定群落抵御干扰、从而维持生态系统功能方面的作用，目前仍知之甚少。本研究利用日本列岛广阔纬度梯度上76个水库的群落数据，表明当物种被移除时，对环境变量响应变异性更高的浮游动物组合能够保留功能多样性，但这一结果取决于所考察的环境变量。我们将47种浮游动物的经验发生数据与生物和非生物变量相结合，通过联合物种分布模型推导出物种特异性环境响应，进而测量包括鱼类群落结构和水温在内的环境轴上的响应多样性。我们还测量了浮游动物组合的功能性状多样性，并模拟了物种的连续灭绝过程，捕捉到功能多样性丧失一半的灭绝阈值。最后，我们整合这些数据流，表明响应多样性可以预测浮游动物组合更高的功能稳健性，但这种预测并不一致。响应多样性在预测功能稳健性中的作用取决于所考虑的具体指标和环境变量。我们发现，物种对水温的正负响应平衡是稳健性的显著预测因子，尽管其他指标和环境变量主要呈现非显著关系。总体而言，我们证明了响应多样性能够赋予群落抵御物种灭绝等干扰的稳定性，并展示了物种分布模型在测量响应多样性方面的实用性，这克服了机制性数据限制，拓展了自然系统中响应多样性研究的工具库。
NicheDiv：一个用于量化高度多变量环境空间中生态位分化的DAPC框架	Schoenberger, D.	2026-06-22	PDF	量化生态位分化对于理解范围界限、共存、物种形成、生物地理学和宏观进化背后的生态与进化过程至关重要。然而现有方法依赖于低维气候总结，易受多重偏差影响，或难以处理高维共线数据。我们推出R包NicheDiv，该包通过主成分判别分析（DAPC）来量化与物种分布记录相关的任意数量非生物和生物环境变量间的成对生态位分化。该方法首先通过主成分分析处理环境变量间的相关性，随后识别出能最大化预定义组（物种/谱系/种群）间分离的单一判别轴，将多变量生态位结构总结为一维。通过置换检验（随机重组组标识以模拟共享生态位）评估显著性。为刻画生态分化特征，NicheDiv计算Schoener's D作为重叠指数，并将生态位分化平面扩展至多变量空间，提供生态位相异度和专有性等指标。从判别轴提取的变量贡献可识别对分化贡献最大的环境变量。通过模拟与实证数据结合大量环境图层，我们证明NicheDiv具有计算可扩展性，能在多重共线性下检测高维空间的细微分化，区分不同形式的生态位分化（加权型、嵌套型、软型、硬型），并识别可能驱动分化的变量。与替代分化检验方法（PCA-env、超体积、MVNH、PERMANOVA、PCA-space和逻辑回归）相比，NicheDiv通常保留更多变异，随分化程度增加更稳定地扩展，并返回更可解释的效应量。NicheDiv自动从预设和用户提供的GIS图层中提取此类环境数据，并实施预处理流程以减少已知偏差：界定可访问背景空间、空间稀疏化分布记录、平衡样本量、过滤低信息变量、筛选预测变量以确保组间环境类比。我们通过Hemileuca栎蚕蛾的实证分析测试该框架，证明其生态位受季节性非生物和生物变量（而非年度气候平均值）的调控。总体而言，NicheDiv为跨多环境轴的生态位分化表征提供了稳健框架，支持物种界定、局部适应、群落生态学、生物地理学和宏观进化研究。
使用两种互补的蛋白质-蛋白质相互作用分析方法捕获芳烃受体激活的早期事件	Kuehn, T.	2026-06-22	PDF	芳香烃受体（AHR）是一种配体激活的转录因子，能使细胞适应环境、营养和代谢信号。配体结合后，AHR转位至细胞核，与AHR核转位因子（ARNT）形成异二聚体并调控基因表达。当前测量AHR活性的方法依赖于转录产物检测，但这类检测结果会因细胞类型和配体不同而变化。本研究提出两种基于蛋白质-蛋白质相互作用的互补检测方法，通过监测AHR-ARNT复合物形成来检测AHR激活。分裂荧光素酶（NanoBiT）和双分子荧光互补（BiFC）技术可独立于转录产物检测AHR激活，在多种配体和细胞环境中捕捉激动剂/拮抗剂依赖的AHR调控。NanoBiT能实现AHR二聚化的快速实时分析，而BiFC支持亚细胞分辨率下的AHR相互作用成像。这两种检测方法还能捕捉AHR信号的其他特征，包括与分子伴侣的解离或HIF-1介导的ARNT竞争，并能在生物样本中检测AHR激活。因此，这两种检测方法为研究AHR信号提供了多功能工具。
机械张力逐步扩展微管晶格，并以亚型依赖的方式调节驱动蛋白-1的结合。	Lurz, Y.	2026-06-22	PDF	近期研究表明，微管晶格具有显著的结构可塑性，其构象受微管相关蛋白和马达蛋白调控。然而，这种可塑性如何响应机械力仍知之甚少。本研究开发了光镊和荧光显微镜检测方法，用于测量拉伸力对单根微管的影响。通过量子点标记，在平均拉伸力变化=10.6 pN（力值范围Fmin=1.29 pN至Fmax=22.3 pN，相当于1-3个kinesin-1马达产生的力）的条件下，实现了约0.33%晶格畸变的纳米级精度测量。在此力值范围内，kinesin-1亚型KIF5B的结合速率在数秒内可逆性降低约20%，解离速率增加约10%，导致平均运行长度缩短，极端情况下减少达46%。同时观察到单根微管沿其长度方向存在显著异质性，不同晶格区域对施加力的响应存在差异，表明晶格扩张并非均匀发生。在细胞中观察到一致的异质性，具有竞争性构象偏好的微管相关蛋白沿同一微管以非重叠斑块形式组装。基于微管蛋白构象双稳态的协同切换晶格伊辛模型，结合动力学模拟，定量复现了这些观测结果，临界切换力Fc=8.5 pN，与talin和E-catenin等已确立的机械传感蛋白相似。值得注意的是，KIF5C未观察到显著效应，揭示了驱动蛋白亚型依赖的机械响应机制。这些发现共同确立了微管作为力化学信号转导体的功能，能够以快速细胞响应所需的速度、空间精度和灵敏度将机械力转化为生化信号。

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EAGLE-AI：一种用于自动提取和评分与自闭症谱系障碍相关的基因文献证据的大型语言模型工作流程	Furlan, V.	2026-06-22	PDF	我们此前开发了自闭症基因关联证据评估（EAGLE）整理框架，并用于表征219个自闭症相关基因。但这项工作耗费了数年人力。现推出EAGLE-AI——一个整合大语言模型（LLMs）的自动化整理系统。在经筛选的论文集中，该系统F1值达91%，评分误差17.2%，接近人类水平。由于表格解析和上下文过载问题，EAGLE-AI在未经筛选的论文上表现较差，我们通过if-else评分和计算机视觉工具加以应对。补充材料的处理仍是未解难题。研究结果证明了实现临床基因组学整理流程大部分自动化的概念可行性。
儿童身高发育的遗传与蛋白质组学决定因素及其与成年身高和2型糖尿病的关联	Fragoso-Bargas, N.	2026-06-22	PDF	身高是儿童健康的关键指标，但调控儿童生长发育的分子与代谢机制尚未完全明确。我们对从出生到儿童期的身高进行了全基因组关联分析（574,580次测量；72,704名挪威儿童），并整合了英国生物样本库数据（10岁及成年期数据）。研究发现身高遗传学特征的发育阶段特异性转变，揭示了包括GLP1R附近具有BMI独立效应的变异在内的新型儿童期特异性遗传位点，并识别出三个时间聚类——婴儿期与儿童期聚类富集内分泌及代谢通路，而终身生长聚类则富集骨骼生物学通路。蛋白质组分析显示，青春期前身高与循环系统中的广泛变化相关，鉴定出106种身高相关蛋白，并将IGF1、IGF2和IGFBP3水平与儿童身高多基因评分相关联。孟德尔随机化研究表明，胎儿生长受限和青春期前身高增长会增加2型糖尿病风险，且该效应独立于成年身高。这些发现揭示了儿童生长发育中发育阶段特异性的遗传与蛋白质组学影响，及其与成年代谢健康的关联。
从电子健康记录中提取患者报告的大麻使用情况及使用原因：大型语言模型的基准测试研究	Wang, Y.	2026-06-22	PDF	目的开发并评估一种基于大语言模型（LLM）的可扩展、可复现的自然语言处理（NLP）方法，用于从非结构化电子健康记录（EHR）临床笔记中识别自身免疫性风湿病（ARDs）患者的 cannabis 使用状态及使用原因。方法与分析我们开展了一项回顾性研究，使用2015年至2024年ARDs患者的EHR临床笔记。通过模糊字符串匹配，基于相似度阈值为90的精选关键词词典筛选提及cannabis的笔记，提取50词上下文窗口（约25词）。两位领域专家对886个随机抽样的片段进行四类标注：（1）非真实cannabis提及/不确定，（2）否认使用，（3）既往阳性使用，（4）当前阳性使用。利用这些标注，我们比较了多种LLM提示策略（零样本到少样本；温度调参）和一个微调的临床模型（GatorTron 345M）。针对“使用原因”，对1027个片段进行六类标注：疼痛、恶心、睡眠、焦虑/压力/情绪、食欲、未提及/未知。模型在保留验证集上通过准确率、F1、召回率和精确率进行评估。随后将片段级预测聚合至患者级，以描述时间趋势和亚组差异。结果对于cannabis使用状态分类，微调的GatorTron模型表现最佳（准确率0.90；F1 0.91；召回率0.90；精确率0.90）。对于cannabis使用原因分类，gpt-oss-20B表现最佳（准确率0.77；F1 0.77；召回率0.77；精确率0.86）。患者级分析描述了2015年至2024年cannabis使用记录的趋势，并比较了当前使用者与否认使用者的临床特征。结论结合微调的临床语言模型和基于LLM的分类器，从EHR笔记中高精度提取cannabis使用状态及原因是可行的。该方法可实现对ARDs患者自我报告症状管理策略的可扩展测量，支持观察性研究及潜在的临床决策支持。
DentaCoPilot：一种面向全科牙科的LLM增强型下一操作推荐系统，专为牙医辅助设计	Rodrigues, C. C.	2026-06-22	PDF	背景 2026年的商业牙科人工智能主要集中于诊断领域：在X光片上检测龋齿、牙结石、根尖周病变及骨水平。然而，每次诊断后临床上面临的更困难问题——根据患者病历和最近一次操作，牙医下一步应做什么——在普通牙科规模上仍未解决。最接近的已发表系统MultiTP（Chen等，2024）是一个仅限于部分缺牙病例的CNN-RNN模型，既未提供校准的不确定性、结构化推理，也未将模型视为决策支持而非自主分类器进行评估。方法我们提出DentaCoPilot，一个推荐系统，给定结构化病历后，返回：(i) 针对下一步操作的当前牙科术语（CDT）代码的校准Top-K概率分布，(ii) 口头化的置信度标签，(iii) 当上下文不足时的明确弃权标志，以及(iv) 基于病历的推理。我们在一个包含500名患者（1284个测试样本）的合成病历语料库上，比较了四种经典基线方法（频率二元组、TF-IDF + 逻辑回归、XGBoost、MultiTP风格CNN-RNN）和六种大语言模型（LLM）变体（Claude Haiku、Sonnet + 思维链、Sonnet + 检索、Opus + 思维链、Sonnet + 经典先验、Opus + 经典先验）。所有LLM推理通过本地Anthropic Claude Code CLI路由，每次调用均记录以供完整审计。结果在公平比较下，经典基线方法达到0.567的Top-1准确率和0.967的Top-5准确率；纯LLM变体表现较差，Top-1准确率为0.267-0.467。将Sonnet LLM以经典基线方法的Top-10候选（M5）进行提示条件化后，差距缩小：Top-5准确率从0.733（纯Sonnet + 思维链）提升至0.933，与经典基线方法持平，同时保留了推理和弃权功能。将LLM骨干从Sonnet升级为Opus，无论是否使用提示，均未提高准确率。报告了基线方法的温度缩放校准和覆盖风险分析。结论将小型LLM以经典基线方法的Top-K进行提示条件化，是我们测试的用于下一步操作推荐的最具成本效益的LLM设计，且该设计保留了将系统与自主分类器区分开的增强功能。下一步工作包括在KLE Vishwanath Katti牙科科学研究所（印度贝尔高姆）进行预注册的临床医生参与评估，以及在多机构BigMouth牙科数据存储库上进行真实数据评估。
APOE ε4纯合子的血浆蛋白质组学分析识别出可能由司美格鲁肽调节的临床前阿尔茨海默病改变	Dammer, E. B.	2026-06-22	PDF	携带两个载脂蛋白E ε4（APOE ε4）等位基因的个体罹患阿尔茨海默病（AD）的风险较高，但APOE ε4纯合子对AD相关生物学通路在生命周期中的影响尚不明确。本研究分析了20至90岁APOE ε4/ε4基因型个体（伴或不伴AD相关认知障碍，共413例）的血浆蛋白质组，并与认知功能正常的APOE ε3/ε3基因型个体（共2764例）进行对比。研究发现，ε4纯合子在青年期即出现多条生物学通路改变，包括代谢、胰高血糖素样肽1/胰岛素样生长因子（GLP-1/IGF）、线粒体、微管、蛋白质稳态及突触通路。在AD临床前及临床阶段，GLP-1受体激动剂司美格鲁肽可逆转ε4纯合子代谢与突触通路的异常改变。针对ε4/ε4基因型个体，至少在50岁前通过干预代谢及其他通路进行治疗，可能是降低该特殊人群AD风险的最有效策略。
南亚人群中的选择引导发现提示MAPT位点与胰岛素抵抗相关。	Pennarun, E.	2026-06-22	PDF	南亚人口占全球人口的25%，却占2型糖尿病（T2D）患者的33%（1）。尽管疾病负担沉重，他们在全基因组关联研究（GWAS）中的代表性仍然严重不足，这限制了对祖先相关疾病生物学的发现（2），进而阻碍了生物学认知和基因组学突破。本研究整合了13个南亚人群（3,4）近期正选择的全基因组信号与跨性状遗传关联数据（3,4），鉴定出1797个位于近期正选择区域内的基因，并优先筛选出65个南亚共享基因。经选择优先化的基因座在跨祖先最大规模T2D-GWAS的可信集及与脂肪营养不良样脂肪分布、肥胖和胰岛素原生物学相关的多基因评分分区簇中显著富集。多性状精细定位恢复了已知T2D基因座（包括RBM6和PEPD），并在两个独立南亚队列（5-7）中鉴定出与肝脏胰岛素抵抗、红细胞特征和HbA1c相关的MAPT信号。这些发现表明，近期正选择信号可与遗传关联数据整合以优先筛选代谢相关基因座，为代表性不足人群的遗传发现提供补充路径。
扩张悖论：为何增加医学院配额可能减少韩国关键专科医生	Yu, H.	2026-06-22	PDF	背景：我提出一个概念性模型，用以说明经济和法律上的负面激励如何可能导致韩国基本医疗领域（在总体劳动力约束之外，而非替代）出现专业和执业场所的错配，并以“五大关键”专科（内科、普通外科、妇产科、儿科和心胸外科）为研究对象。方法：我构建了两个模型：一是人力资本错配成本模型，用于估算专科医生在非培训领域执业时造成的资源损失；二是基本领域从业期望值模型，包含净回报、执业医生一生中遭遇诉讼的概率和风险成本。所有参数均为明确假设，并进行了敏感性分析。基于2024年危机中每位住院医师空缺的急诊系统支出和直接取自全国数据的错配率，得出了全国替代成本当量。结果：全国数据显示，高比例的心胸外科医生在其主要领域之外执业。在既定假设下，扩大招生规模会稀释净回报，并通过培训不足提高诉讼概率；只有当诉讼风险被假定为上升时，期望值才会下降并转为负值，而在诉讼风险保持不变时则保持正值。因此，这一逆转取决于招生扩张与诉讼风险之间的假设关联，而非仅由收入稀释导致。结论：我提出一个基于模型的假设——“扩张悖论”：在不解决薪酬和法律风险的情况下扩大配额，可能会减少而非增加选定基本领域的活跃专科医生。我未比较任何替代政策，也未确定最优政策；仅主张，除非同时解决报销和医疗法律风险问题，否则仅靠配额扩张不太可能改善基本专科的留任情况。
手术评估与医疗保健（SAH）指数：胃癌外科医生层面质量审计的风险调整框架	Sah, B. K.	2026-06-22	PDF	背景胃癌治疗的异质性显著，尽管主刀外科医生主导整个诊疗路径的决策，但医生层面的预后差异仍缺乏量化评估。本研究引入外科评估与医疗质量（SAH）指数，评估风险校正后医生身份作为生存率的独立预测因子。方法这项单中心回顾性研究（上海交通大学医学院附属瑞金医院；NCT07180966）纳入2019年由8名顾问医师实施根治性切除术的692例胃腺癌患者（pStage I-III期）。采用多变量Cox回归模型分析总生存期（主模型：199个事件，EPV 16.6；完整病例敏感性模型：N=647）。SAH指数通过医生×分期的五年死亡率与严重并发症（Clavien-Dindo ≥ IIIa级）的观察-预期比值进行表达。中位随访时间为74.3个月。结果生存独立预测因子包括肿瘤分期（HR 2.979/级）、年龄（HR 1.030/年）及非远端胃切除术（HR 1.498；所有P≤0.006）。经全面校正后，医生身份仍具显著性（Wald=14.58，df=7，P=0.042）：两名医生的风险比约为参考值的两倍——S6（HR 2.219，P=0.003）和S8（HR 2.034，P=0.031），其队列中新辅助化疗率最低（3.0%和7.0%对比17.6%），提示术前路径决策的影响。该效应在敏感性模型中持续存在（MSI亦具预后意义，HR 3.162，P=0.007）。并发症基准评估未发现任何医生存在超额并发症（无2级标记），仅发现一个生存异常单元（S6，II期；3级标记）。结论在可测量的病例组合之外，医生身份与胃癌生存率独立相关。SAH指数为机构内及院际基准评估提供了可重复工具，其分级稳定性在所有四种预设权重方案中均得到验证——证实分级分类独立于权重设定。
刚果民主共和国金沙萨的登革热和基孔肯雅病毒传播	Sendor, R.	2026-06-22	PDF	尽管有传播证据，但刚果民主共和国（DRC）及整个非洲地区对登革热（DENV）和基孔肯雅热（CHIKV）的研究仍显不足。我们通过2021年采集的干血斑样本，采用抗原捕获ELISA法测量了刚果民主共和国金沙萨省的DENV和CHIKV IgG血清阳性率。利用贝叶斯催化模型，根据年龄分层血清阳性率估算了感染强度（FOI）。在1250名参与者中，DENV IgG血清阳性率为38.1%（95% CI: 34.5%-41.8%），随年龄增长而升高，且在城郊Kimpoko地区最高（54.9%）。CHIKV IgG血清阳性率为24.2%（95% CI: 21.1%-27.6%），同样随年龄增长而升高，城郊Kimpoko与农村Bu地区水平相当，而市中心仅发现少数血清阳性者。12.8%的参与者检测到DENV-CHIKV IgG共阳性。时变FOI模型对年龄分层血清阳性率的拟合效果最佳，且存在空间变异。金沙萨地区持续的DENV和CHIKV传播凸显了被低估的传播风险，并强调需加强刚果民主共和国及周边地区的虫媒病毒监测。
绘制肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征（ME/CFS）的症状特征与负担：来自TIMES调查的见解。	Tyson, S. F.	2026-06-22	PDF	目的：描述肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征（ME/CFS）的症状特征。方法：1028名成年ME/CFS患者在线完成《ME症状指数》（TIMES）量表。将原始有序数据通过Rasch模型转换为等距数据，采用参数统计方法进行分析。结果：TIMES平均得分为57.2/100（标准差5.4），表明存在影响多系统的严重症状负担。症状负担与年龄、病程的相关性可忽略不计，与ME/CFS严重程度呈中等相关。女性症状负担重于男性。所有参与者均出现疲劳、神经系统症状和自主神经功能障碍。疲劳量表平均得分为重度（67.7，标准差19.9），神经系统量表（均值45.11，标准差9.45）和自主神经功能障碍量表（均值43.98，标准差8.42）为中度。超过90%的参与者存在不同程度的认知、疼痛、运动感觉、睡眠、心肺、脑神经及胃肠道症状。除认知症状为重度外，其余症状总体呈轻中度困扰。结论：ME/CFS导致严重的多系统症状负担。尽管多数单一症状为轻中度困扰，但累积效应达到重度或极重度。疲劳是最常见且最困扰的症状，其次为认知症状、睡眠障碍和疼痛。女性症状负担重于男性，症状负担与疾病严重程度呈中等相关。