2026-07-06 每日论文
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| WorldDirector：构建具有持久动态记忆的可控世界模拟器 | Hanlin Wang | 2026-07-02 | 我们提出WorldDirector，一种高可控性的视频世界模型框架，专为持久动态物体记忆与无限制视角探索设计。不同于现有将物理动态与像素渲染纠缠、依赖连续视觉观测维持运动的世界模型，我们的框架明确解耦语义运动编排与视觉生成。通过利用大语言模型协调三维轨迹与相机运动，进而将这些编排轨迹作为视频生成的控制信号，我们的方法确保了严格的物理逻辑与外观稳定性，成功保留了动态实体的精确视觉身份——即使它们长时间离开视野后重新进入场景。实验结果表明，我们的方法支持合成复杂且持续的事件，具有前所未有的可控性与持久动态物体记忆。项目页面：https://worlddirector.github.io/ | |
| 对齐是X到4D生成所需的一切 | Qiaowei Miao | 2026-07-02 | 生成式扩散模型在多模态控制下合成高质量图像、视频和3D内容方面表现出色。然而，由于构建多样化数据集的高成本和现有方法的有限可扩展性，任意用户定义模态到4D（X-to-4D）生成仍具挑战性。本文提出Align4D，一个灵活框架，可将任意模态输入转化为连贯的视频-3D对，利用视频引导4D运动，3D数据塑造4D几何。Align4D引入三项关键技术：（1）物体距离对齐，分别搜索视频对齐和多视角对齐的物体距离（VAOD/MAOD），以协调4D渲染与视频及多视角扩散模型的先验；（2）运动-几何联合对齐，通过同步视频和3D输入约束已知和未知视角，确保一致的4D生成；（3）异步优化，解耦高斯属性和变形网络训练，提升运动与几何保真度。我们进一步提出X4D数据集，整合提示、图像、视频和3D数据用于基准测试。在X4D和Consistent4D上的实验表明，Align4D在X-to-4D生成中实现了最先进的质量和一致性。项目页面：https://miaoqiaowei.github.io/Align4D/。 | |
| PointDiT：用于单目几何估计的像素空间扩散 | Haofei Xu | 2026-07-02 | 当前最先进的单图像三维重建方法通常依赖复杂的混合架构和损失函数，或通过将几何结构压缩至潜在空间来利用预训练的潜在扩散模型。本研究表明，此类架构冗余和复杂的损失设计并非必要。我们提出一种极简的像素空间扩散Transformer，基于普通ViT构建，直接处理原始三维点图块，并以预训练DINOv3的图像标记为条件。与现有潜在扩散方法不同，我们完全从头训练扩散主干，无需点图分词器。尽管结构简单，该方法在保持比混合方案显著简洁的同时，超越了复杂的基于潜在空间的扩散模型。值得注意的是，它能够生成更清晰的几何结构，并在高度模糊区域（如透明物体）中展现出更强的鲁棒性。 | |
| 持久状态AI控制中的分布式攻击 | Josh Hills | 2026-07-02 | 随着AI编程代理的自主性不断增强，它们越来越多地以迭代方式交付代码，代码库在会话间持续存在。这种持久性创造了新的攻击面：一个偏离目标或遭受提示注入的代理可以将攻击分散到多个拉取请求中，并选择自然掩护最佳的拉取请求来触发有效载荷。为研究由此产生的动态机制，我们提出了迭代式氛围编程这一AI控制研究场景，旨在安全部署能力强大但可能不可信的AI。在迭代式氛围编程中，编程代理在持久化代码库中通过一系列拉取请求构建软件，同时执行隐蔽的辅助任务。我们的基准测试包含两类任务：命令行工具和Flask网络服务，共20种任务变体。我们使用Claude Sonnet 4.5作为攻击代理，GPT-4o作为监控器。我们将渐进式攻击（将辅助任务分散到多个拉取请求中）与非渐进式攻击（集中在单个拉取请求中）进行比较。没有任何单一监控器能同时有效防御这两种攻击：哪种策略能实现最佳规避（成功执行任务同时避开监控）取决于监控器类型，因此防御者无法用单一监控器同时阻断渐进式和非渐进式攻击。高规避率（≥65%）在不同模型攻击代理后端（Sonnet 4.5、Gemini 3.1 Pro、Kimi K2.5）中普遍存在，证实这是持久化状态攻击面的固有属性而非单一模型的能力。在最新监控模型上规避率仍然很高，且随着模型能力增强，渐进式与非渐进式规避的差距进一步扩大。我们引入了一种带状态链接追踪器的监控器，可跨拉取请求追踪可疑累积行为。在两类任务中，该监控器检测渐进式攻击的效果显著优于仅查看累积历史记录的差异监控器。将这种更强监控器与轨迹监控器组合成四监控器集成系统后，渐进式攻击的规避率从最弱标准差异监控器下的93%降至47%。 | |
| LACUNA：评估大语言模型遗忘中定位精度的测试平台 | Matteo Boglioni | 2026-07-02 | 大型语言模型会记忆敏感训练数据，包括个人身份信息（PII），这迫切需要可靠的后期移除方法。遗忘学习已成为一种有前景的解决方案，当前最先进的方法通常遵循"先定位、后遗忘"的范式，针对特定模型参数进行操作。然而，现有基准仅在输出层面评估遗忘效果，未能验证遗忘是否真正从模型参数中擦除知识，抑或仅是掩盖知识——这一担忧因重浮攻击的成功而加剧。为填补这一空白，我们提出LACUNA：首个具备真实参数级定位能力的遗忘测试平台。LACUNA通过掩码持续预训练，将合成个体的PII注入基于OLMo的1B和7B模型的预设参数中，从而直接评估遗忘方法是否针对负责知识存储的权重。我们利用LACUNA对当前最先进的遗忘方法进行基准测试，发现尽管这些方法在输出层面表现优异，但现有方法精度极低且易受重浮攻击影响。我们进一步证明，当定位成功时，即使简单的基于梯度的遗忘方法也能实现强力擦除并抵御重浮攻击，凸显了精准遗忘的重要性。我们开源LACUNA以补充行为评估，推动基于定位的鲁棒遗忘技术进一步发展。 | |
| 程序即权重：面向模糊函数的编程范式 | Wentao Zhang | 2026-07-02 | 许多日常编程任务难以通过纯粹的规则实现，例如对重要日志行进行告警、修复格式错误的JSON或按意图对搜索结果排序，这些任务正越来越多地被外包给大型语言模型API，但代价是牺牲本地性、可复现性和成本。我们提出模糊函数编程：将此类函数从自然语言规范编译为紧凑的本地可执行神经工件。我们通过程序即权重（PAW）实例化这一范式，其中基于我们发布的包含1000万示例的数据集FuzzyBench训练的40亿参数编译器，为冻结的轻量级解释器生成参数高效适配器。执行PAW程序的6亿参数Qwen3解释器在性能上与直接提示Qwen3-32B相当，但推理内存仅为其约五十分之一，且在MacBook M3上以每秒30个token的速度运行。PAW将基础模型从每次输入的问题解决者重新定义为工具构建者：每次函数定义时调用一次，生成一个可重复使用的小型工件，后续每次函数应用的调用成本低廉且可离线运行。 | |
| 大型语言模型的在线安全监控 | Mona Schirmer | 2026-07-02 | 尽管经过对齐训练，大语言模型在部署时仍容易生成不安全输出。因此，在线监控输出并在无法确保安全性时触发警报至关重要。我们研究了一种简单的实时监控器，通过阈值化将外部模型的验证信号转化为警报决策，阈值通过风险控制校准。在数学推理和红队测试数据集的实验中，我们证明这种简单设计与基于序贯假设检验的更高级监控器相比具有竞争力。 | |
| ReContext：递归证据重放作为大语言模型的长上下文推理工具 | Yanjun Zhao | 2026-07-02 | 理解和推理长上下文已成为在现实应用中部署大型语言模型（LLM）的关键需求。尽管近期LLM支持越来越长的上下文窗口，但它们往往无法利用输入中已有的相关证据，暴露出上下文访问与有效上下文利用之间的差距。本文提出RECONTEXT（Recursive Evidence Replay as LLM Harness for Long-Context Reasoning），一种无需训练的长上下文推理改进方法。RECONTEXT利用模型内部的相关性信号构建查询条件化的证据池，并在最终生成前重放该证据池，同时保留完整的原始上下文。这种递归选择过程将证据组织与答案生成分离，无需训练、外部记忆或上下文剪枝。我们还基于联想记忆提供了理论分析，将上下文表征为记忆存储、问题作为检索线索、注意力作为线索-痕迹关联、重放作为痕迹再激活。在八个128K上下文长度的长上下文数据集上的实验表明，RECONTEXT在Qwen3-4B、Qwen3-8B和Llama3-8B上持续提升证据利用效率，并在所有三个基座上取得最佳平均排名。代码见https://github.com/Yanjun-Zhao/ReContext。 | |
| 从SRA到Self-Flow：数据增强还是自监督？ | Dengyang Jiang | 2026-07-02 | 表示对齐已成为加速扩散变换器训练并提升生成质量的有效方法。近期自对齐方法（如SRA和Self-Flow）通过将扩散模型内部的对齐构建过程独立于外部预训练编码器，进一步消除了对外部编码器的依赖。然而，从SRA到Self-Flow的改进机制——双时间调度——仍未被充分探究：Self-Flow将其性能提升归因于不同噪声水平下token间的交互，其中更干净的token有助于推断更嘈杂的token。本研究重新审视了这一解释，并提出疑问：这种提升是否源于沿噪声维度的数据增强？为厘清这些因素，我们引入注意力分离机制，该机制在保留与Self-Flow相同的双时间步输入的同时，阻断不同噪声水平token间的注意力交互。令人惊讶的是，移除这种交互不仅不会降低性能，甚至可能提升性能，这表明从SRA到Self-Flow的改进主要源于数据增强。此外，我们证明注意力分离本身通过将单张图像分割为多个有效训练部分来扩展训练数据，从而产生增强效果。基于这些发现，我们将自表示对齐与双时间步及注意力分离增强相结合，并在ImageNet上验证了该设计的有效性。 | |
| 当无人注视时，LLM智能体在说什么：多智能体辩论中的社会结构与潜在目标涌现 | Arman Ghaffarizadeh | 2026-07-02 | 随着大型语言模型智能体越来越多地在具有社会结构的环境中运作，角色、受众和关系背景会影响其言论的利弊得失。我们研究了这种社会结构（在提示中不包含任何明确目标的情况下）是否会改变智能体在公开场合的表达内容，相较于同一条件下通过非正式渠道获取的回应。我们引入了一个双通道辩论框架：智能体在公开场合的发言会进入共享历史记录，而非正式渠道的回应虽被记录但不会展示给其他参与者。在10个模型、3个场景及每个场景的5种变体中，对齐诱导设置使目标智能体产生了系统性的公开-非正式渠道分歧，其决策分歧率从约3%的基线上升至约40%。这一效应在四项综合分析（立场、语义相似度、自然语言推理和问卷调查）中保持一致。在某些案例中，非正式渠道回应明确将公开场合的妥协归因于关系压力，例如职业风险或赞助义务。研究结果表明，对智能体的评估应超越显性目标，并检测其涌现的隐性目标。我们提出了一个双通道评估框架及配套的行为测量方法，以具体实施这一评估。 |
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| 个体化分区揭示了人类前额叶皮层的功能边界 | Xiang, J. D. | 2026-07-06 | 人类前额叶皮层在执行任务时支持多种高级认知功能。越来越多的证据表明，这些功能沿大规模梯度组织，例如沿前后轴支持从抽象到具体的信息处理。同时，前额叶皮层内的区域特化，包括对特定刺激类别具有选择性的局部斑块，提示存在离散的功能边界。前额叶皮层的组织究竟以连续梯度还是离散分区为特征，目前尚无定论。本研究发现，前额叶皮层任务诱发的功能组织存在显著的个体间差异，这限制了传统群体图谱在检测功能边界方面的有效性。为解决这一难题，我们通过将群体图谱与涵盖多种认知任务的任务态fMRI数据相结合，估计了个体化的功能分区。群体图谱揭示了前额叶皮层的大尺度功能梯度，而个体化分区则进一步发现了被群体平均所掩盖的清晰功能边界。此外，前额叶皮层的功能组织比其他联合皮层更为精细，与其在认知控制中的整合作用一致。这些发现共同表明，前额叶皮层的组织反映了个体化的精细功能分区镶嵌于更广泛的大尺度梯度之中，这对定义多需求系统等核心概念具有重要意义。 | |
| 突触前末梢通过熵力框架在早期突触可塑性期间动态调节自发释放频率 | Wilson, P. | 2026-07-06 | 自发性突触传递已被证实对动作电位诱导传递过程中维持突触权重至关重要。然而，自发性传递在突触可塑性过程中也会发生变化，并已被证明部分介导了突触权重的改变。尽管经过数十年研究，关于维持期和可塑性期支持突触前自发性传递的复杂分子过程，至今仍缺乏统一的解释框架。我们在此证明，在可塑性早期时间进程中，突触前结构依据熵力理论调节自发性传递频率。本研究以活体原代海马神经元培养物为模型系统，采用已建立的长期增强（LTP）方案诱导可塑性。通过联合运用电子显微镜、荧光显微镜和计算建模，我们揭示了早期可塑性过程中自发性释放频率的动态变化规律。基于熵力理论，我们阐明了动态变化的突触囊泡池结构如何介导自发性释放的改变。最后，我们展示了P301L tau蛋白存在时这些变化如何导致神经退行性病变。本研究结果不仅为理解正常突触功能提供了新视角，也有助于阐明神经退行性疾病的机制。 | |
| 星形胶质细胞到小胶质细胞的嘌呤能信号介导突触屏蔽并促进神经元活动 | Haruwaka, K. | 2026-07-06 | 胶质细胞如何感知并调控神经元低活性仍知之甚少。通过在麻醉、睡眠及行为小鼠中进行活体成像，我们鉴定出一种将神经元低活性转化为局部环路调控的胶质嘌呤能信号机制。皮层低活性通过星形胶质细胞pannexin-1半通道增加空间受限的ATP释放，这些半通道在结构上富集于近胞体小清蛋白阳性突触末梢附近。局部ATP释放通过小胶质细胞P2Y12信号引导小胶质细胞突起运动并稳定球状末端结构，伴随小胶质细胞突起内局部钙离子活动。破坏星形胶质细胞pannexin-1或小胶质细胞P2Y12会损害球状末端稳定性，并消除麻醉苏醒期间神经元活动的反弹增强。在自由活动小鼠的化学遗传神经元沉默或自然睡眠期间，观察到类似的ATP释放和球状末端形成。这些发现揭示了星形胶质细胞到小胶质细胞的嘌呤能信号是将神经元低活性转化为突触选择性小胶质细胞调控环路活动的机制。 | |
| 行为差异性地塑造了跨频率的自发皮层网络动态。 | Meyer-Baese, L. | 2026-07-06 | 神经活动在分布式脑区网络中的快速协调传播支撑着复杂行为与认知。然而，多个分布式过程如何在不同时间尺度和行为状态下并行实现仍不清楚。通过对清醒小鼠进行同步快速宽场电压与血流动力学成像，我们发现行为在不同频率和信号类型间差异化地塑造了皮层网络动态。尽管静态功能连接在不同频率下保留了经典网络结构，但其潜在动态却存在差异。低频与血流动力学活动主要受行为依赖的网络状态持续性主导，而高频活动则表现出稳定的网络结构，并通过状态表达的变化进行调节。尽管存在这些差异，共享的网络组织在不同时间尺度和信号类型中得以保留。这表明相似的功能连接可能源于不同的时间动态。这些发现揭示了皮层网络受频率依赖性原理支配，行为通过该原理塑造大规模脑状态的持续性与表达。 | |
| 关于预期在塑造早期视觉表征神经保真度中作用的锐化与抑制理论的比较 | Rideaux, R. | 2026-07-06 | 自然环境在时空上具有结构，大脑利用这一规律来预测并准备应对即将到来的感官刺激。这种预测性处理被认为通过减少代谢消耗、改变新刺激编码的精确度来提高神经效率。相互竞争的理论框架提出，这一过程要么通过锐化实现（即预期事件被更精确地编码），要么通过抑制实现（即预期事件被压制且编码精确度降低）。尽管存在明确对立的预测，但由于方法和分析的不一致性，人类研究中支持每种理论的证据仍不明确。本研究采用概率性视觉范式结合功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）来解决这些问题。我们利用fMRI数据的群体感受野（pRF）映射和EEG数据的反向编码，比较了视觉区域对预期、非预期和随机刺激的响应精确度及时间进程。两种方法得出一致的结果模式。对EEG数据的后续分析表明，预期效应的表观特征更符合局部时空刺激属性，而非全局预期操纵。尽管这一模式类似于感觉适应，但更符合对时间稳定性的预期与抑制机制的结合——即对预期特征的总体响应及其表征精确度均被压制。综合来看，我们的发现表明预测性处理可能通过抑制机制运作，这为高保真编码非预期感官事件提供了生态学优势。 | |
| 学习序列边界处的纹状体多巴胺维持着鸟鸣 | Xiao, L. | 2026-07-06 | 阶段性纹状体多巴胺信号已被证实参与奖励导向任务中熟练动作序列的启动。但此类信号是否同样支持无明确线索或即时奖励的自然技能学习尚不明确。本研究以鸟类鸣唱作为自然习得性发声行为的模型，发现多巴胺瞬态信号伴随鸣唱序列的启动。这些瞬态信号在学习过程中逐渐形成，并随鸣唱成熟从序列后期转移至序列起始阶段。在序列起始时刻进行时间特异性光遗传抑制多巴胺信号，会破坏已习得鸣唱的维持，导致成年鸣唱能力逐步且严重退化。因此，自然技能学习过程中会形成序列启动阶段的阶段性多巴胺信号，该信号对技能的长期维持至关重要。 | |
| 基础-实现生态位对比塑造多尺度物种共存 | Pagel, J. | 2026-07-06 | 生态学理论认为，物种的地理分布范围与共存关系由基础生态位和现实生态位决定——前者指在无竞争者时物种内在种群增长率为正的环境集合，后者则指存在竞争者时的环境集合。然而，由于获取种群动态与竞争关系的充分数据存在挑战，生态位理论的大尺度验证一直受阻。本研究通过整合南非凡波斯生物群系（全球生物多样性热点区域）29种灌木物种在全球地理分布范围内的基础种群动态变异、群落组成及非生物环境数据，量化了基础生态位与现实生态位。估算的成对竞争系数与基础-现实生态位对比揭示了物种共存的多尺度机制：在小尺度上，物种对自身的竞争抑制普遍强于对其他物种；在生物地理尺度上，竞争力更强的物种具有更窄的基础生态位，但扩散能力并未显著增强，这为"广适-特化权衡"而非"竞争-扩散权衡"提供了证据。在当前及未来气候条件下，种间竞争对广适物种的现实生态位和地理分布范围限制更为显著。因此，生态位理论的大尺度应用揭示了塑造生物多样性的关键驱动力，并表明广适物种受气候变化的影响可能比先前认知更为严重。 | |
| 短线性基序介导的人类蛋白质-蛋白质相互作用图谱 | Madhu, P. | 2026-07-06 | 内在无序蛋白质区域中的短线性基序（SLiMs）介导了对细胞生理至关重要的瞬时相互作用。然而，人类SLiMs的全局相互作用图谱仍大部分未被探索。在此，我们呈现了SLiM介导的人类蛋白质-蛋白质相互作用图谱（ASHI），该图谱通过筛选800多个人类蛋白质结构域与覆盖人类无序蛋白质组的一百万肽段文库，绘制了超过20,000种相互作用。ASHI扩展了SLiM相互作用组，揭示了已知肽结合结构域的新型结合模式，并在酶、分子伴侣、RNA结合蛋白及修饰读取结构域中发现了意想不到的肽结合活性。此外，内在无序区域呈现出密集编码的相互作用平台，其相互作用特异性由多种机制调控，包括关键基序决定因素、侧翼残基、竞争效应和多价性。这些数据为建模动态相互作用网络、解读疾病相关变异以及解码暗蛋白质组提供了前所未有的基础。 | |
| OrthoGLMM：用于基因含量与性状进化的系统发育关联检验 | Guhlin, J. G. | 2026-07-06 | 动机：比较基因组项目现已能够组装并注释数百个物种的基因组，这为检验物种水平特征是否与基因内容的重复变化相关联提供了机会。此类检验必须考虑共同祖先、稀疏直系同源群、罕见特征起源以及数千个同步关联。结果：我们提出OrthoGLMM，这是一个基于系统发育的框架，用于跨物种关联特征与直系同源群的存在/缺失或拷贝数。OrthoGLMM将确定性广义线性混合模型扫描与求解器重跑经验校准及校准后的错误发现率估计相结合。在三个基准数据集中，OrthoGLMM成功恢复了细菌固氮、植物结瘤及海洋哺乳动物的预期信号。可用性与实现：源代码、文档、示例数据及可复现脚本将发布于http://github.com/jguhlin/OrthoGLMM。 | |
| Drosben，一种用于果蝇可扩展生存分析的经济实惠系统 | Trinca, T. M. | 2026-07-06 | 生存分析是果蝇研究中评估体细胞适能的标准方法，在衰老研究中不可或缺，并在免疫学、代谢学、放射生物学、毒理学、生态学等领域具有重要价值。尽管概念简单，寿命测量却需要大量人力，因为需要持续手动维护大规模实验群体。本文介绍Drosben方法，该方案结合了可同时转移多个果蝇管中果蝇的3D打印装置、快速数据记录纸质系统及自动数字化生命表分析软件。实验表明，使用Drosben可将寿命测定实验的时间投入减少约85%，无论操作者是否具有果蝇管处理经验，速度均得到提升。我们利用Drosben研究了慢性饲喂吲哚乙酸（IAA）、萘乙酸（NAA）和甲氧苄啶（TMP）——用于控制异源靶向蛋白降解系统的化合物——对寿命的影响，发现IAA和NAA具有显著有害效应，而TMP对雌性果蝇具有微弱保护作用。进一步研究表明，强静磁场不影响果蝇寿命。我们的工作表明，Drosben能以低成本加速以寿命作为生活史特征的研究。 |
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| 早期生命血压与中晚年认知功能：一项合成纵向队列分析 | Bustillo, A. J. | 2026-07-06 | 背景：高血压是已被充分研究的痴呆风险因素。高血压对认知老化的影响可能因生命阶段而异，但既往研究多聚焦于中年或晚年血压。这一空白源于缺乏同时涵盖儿童期血压测量与晚年认知评估的纵向队列。为填补该空白，我们采用合成队列方法，探究早期血压与中晚年认知的关联。方法：以数据融合为指导框架，我们将提供早期血压数据（4-16岁）的博加卢萨心脏研究（BHS）与提供中晚年认知数据（58-70岁）的CARDIA研究合并，构建合成纵向队列。两队列在17-57岁年龄段存在重叠。认知评估包括执行功能、记忆力和处理速度的原始分与Z分数。早期收缩压（SBP）定义为4-16岁期间SBP测量的时间加权平均值。通过精确匹配与距离匹配法，以10名BHS参与者匹配1名CARDIA参与者，匹配变量为两队列测量年龄重叠的早期SBP与认知关系中的假设中介变量与混杂因素，包括社会人口学特征及中年期血压、认知与血管风险因素测量值。采用混杂因素调整的随机截距模型评估早期SBP与认知结局的关联。结果：早期SBP与中晚年认知原始分无显著关联：执行功能[β（95% CI）= 0.285（-0.867, 1.437）]、记忆力[-0.019（-0.308, 0.269）]、处理速度[-0.188（-1.611, 1.236）]。采用Z分数认知结局时亦未观察到关联。结论：未发现早期SBP与中晚年认知存在关联的证据，但该结论的解读依赖于合成队列方法中关于队列可比性与链接有效性的强假设。尽管结果缺乏精确性，我们观察到预期方向的潜在信号（即收缩压升高导致所有认知领域功能下降），这或可成为未来研究的重点。 | |
| 队列概况：用于早期妊娠中期高风险孕妇模型外部验证的风险预测模型评估队列（CORE） | Jain, R. s. | 2026-07-06 | 目的：风险预测模型评估队列（CORE）旨在通过外部验证识别孕早期高危妊娠的预测模型。这类模型通常基于小规模单源数据集开发，且很少在其他人群中进行测试。最新证据显示，仅约6-10%的模型曾接受外部验证，这引发了对模型在新异人群中可靠性的担忧。在围产期领域，CORE通过提供印度孕中期队列数据填补这一空白，该队列包含标准化影像与结局数据，可用于验证现有风险预测模型。参与者：CORE纳入964名年龄超过18岁的孕妇，于2021年8月至2023年3月期间在新德里哈姆达德医学科学研究所（HIMSR）入组。孕妇在孕20周前完成招募，并在孕18-22周接受超声检查及分娩时随访。所有时间点均采集结构化社会人口学、临床及产科数据，同时获取孕18-20周超声图像用于测量胎儿生物测量参数和宫颈长度。当前发现：孕妇中位年龄27.6岁；51%体重指数（BMI）正常，30%超重。初产妇（480例，50%）与经产妇（484例，50%）比例相近。经产妇中既往早产史患病率约41%。750名参与者获得结局数据（23例流产、3例死产、724例单胎活产）。在724例活产中，80/724（11%）为早产，190/716（26.5%）为小于胎龄儿（SGA），40/716（5.6%）为大于胎龄儿（LGA）（依据INTERGROWTH-21st标准），260/716（35.6%）新生儿被归类为小型脆弱新生儿（SVN）。未来计划：CORE将用于外部验证，并与类似队列联合分析，以改进印度及相似环境下孕妇的风险预测模型。我们诚邀合作者使用该资源；临床与影像数据在合理请求下可通过受控访问模式获取。研究优势与局限性：前瞻性队列，数据采集与超声方案与GARBH-Ini和AMANHI队列标准化，支持同类合并及跨队列分析。双层超声质量保证流程保留原始（无标注）及卡尺标注图像，支持基于图像的预测模型验证。样本量基于预测模型外部验证的精度指导原则计算，为评估主要结局的模型区分度提供充分统计效力。单中心医院招募且地理覆盖范围有限，限制直接推广性，需与同类队列合并分析才能发挥最大价值。孕20周至分娩期间无连续随访，限制了对时间变化及远期结局的评估。 | |
| 自新冠疫情以来，英格兰内窥镜和影像检查延迟的地理差异：基于月度诊断数据的分析 | White, B. | 2026-07-06 | 目的：新冠疫情期间，英格兰诊断检测延误问题加剧，但目前尚不清楚等待时间恢复速度如何，以及恢复速度是否存在地区差异。本研究旨在：（1）明确影像和内镜检查的延误情况自疫情以来及过去一年是否有所改善；（2）量化各地区（次级综合护理委员会）之间延误的差异（排除随机因素），并评估过去一年差异是否扩大或缩小；（3）判断当前各地区延误趋势是否存在差异。方法：我们分析了英格兰国家医疗服务体系（NHS England）2019年1月至2026年4月期间103个地区的公开月度数据，涵盖八项诊断检测（四项影像、四项内镜）中等待6周及以上的患者比例。描述时间趋势，并通过混合效应二项逻辑回归（含地区随机截距和斜率）比较2026年4月与2025年4月等待6周以上比例的变化。利用模型随机效应方差量化超出随机因素的地理差异及其年度变化，并将结果转换为第25至第75百分位值，以呈现中间50%地区的分布。通过模型条件估计分析各地区特定趋势。结果：尽管疫情后影像和内镜检测等待6周及以上的患者比例部分下降，但过去一年这一改善似乎停滞，甚至胃肠道内镜和磁共振成像（MRI）的延误有所增加。2025年4月至2026年4月，胃镜（22%升至30%；p < 0.001）、结肠镜（25%升至30%；p = 0.002）、可屈性乙状结肠镜（27%升至33%；p < 0.001）和MRI（15%升至25%；p < 0.001）的延误显著增加，其他检测无显著改善。地区间存在超出随机因素的显著地理差异，中间50%地区（即第25至第75百分位）的差异达3至5倍。过去一年地理差异幅度持续存在，且MRI的差异显著扩大。自2025年4月以来，各地区变化差异显著，部分地区延误减少超过50%，而其他地区则翻倍。结论：英格兰诊断检测延误尚未恢复至疫情前水平，关键内镜服务的近期改善已停滞或逆转。地区间存在显著且持续的地理差异，且地方趋势分化。政策应对应优先考虑减少总体等待时间，并解决诊断能力、需求及服务组织方面导致地方波动的根本驱动因素。 | |
| 睡眠质量差与加速衰老之间存在显著相关性，但因果关系的证据尚不明确。 | Whitman, E. T. | 2026-07-06 | 睡眠质量随年龄增长而下降，并与疾病风险和死亡率相关。睡眠不佳导致衰老加速的可能性，促使人们关注通过改善睡眠来延缓衰老和预防疾病。然而，关于睡眠不佳与加速衰老之间联系的现有证据尚不明确。本研究利用五个独立成人数据集（总样本量超过64,000人），检验了睡眠不佳与加速衰老之间的相关性和因果关系。我们发现强有力的证据表明，睡眠不佳与快速衰老之间存在相关性，这种相关性在青年、中年和晚年阶段以及源自不同组织和模态的衰老生物标志物中均保持一致。我们还发现，这种相关性不受慢性疾病负担的影响，但受双胞胎间共享遗传和早期环境因素的影响。最后，通过孟德尔随机化分析，我们发现了睡眠不佳对加速衰老存在因果影响的不一致证据。研究结果表明，睡眠不佳与加速衰老之间的相关性非常稳定，但睡眠不佳导致衰老加速的论断并未得到一致支持。 | |
| 2021-2024年全球新冠疫苗在紧急及早期后紧急阶段的接种情况 | Brooks, D. J. | 2026-07-06 | COVID-19疫苗接种帮助改变了疫情进程，且对于保护高风险群体仍至关重要。我们分析了2021-2023年紧急时期向WHO提交的疫苗接种覆盖率数据，以及2024年（国际关注的突发公共卫生事件解除后的首个非紧急日历年度）的年度接种情况。截至2023年底，报告国家中全球完整基础免疫系列覆盖率在总人口中达65%，老年人中达82%，卫生保健工作者中达91%。加强针覆盖率较低，分别为33%、60%和69%。各项指标显示，按国家收入组别和区域划分的差异在早期就已显现，并持续至2024年。2024年，老年人和卫生保健工作者的疫苗接种有限且不均衡。这些发现凸显了建立更强有力、可持续资助的成人免疫平台及相关监测系统的必要性，以增强全生命周期疫苗接种效益，并支持未来疫情、流行病和大流行的应对工作。 | |
| COVID-19 mRNA疫苗接种降低吉兰-巴雷综合征风险：来自大型纵向队列研究的证据 | Li, J. | 2026-07-06 | 摘要 此前关于COVID-19疫苗接种与吉兰-巴雷综合征（GBS）关联的研究结果不一致，主要受限于数据不足和缺乏同期对照组。为解决这一问题，本研究利用国家COVID队列协作组（N3C）数据开展了一项大规模纵向队列研究。结果显示，COVID-19感染与GBS发生率升高相关，而相对于未暴露（未接种疫苗且未感染）对照组，COVID-19疫苗接种与GBS风险显著降低相关，30天风险降低61%（发病率风险比：IRR = 0.39，P < 0.01），多变量Cox回归分析也证实了类似的风险降低（调整后风险比：aHR = 0.41，P < 0.01）。这种保护性关联仅见于mRNA疫苗接种者（BNT162b2：IRR = 0.38，P < 0.01；mRNA-1273：IRR = 0.24，P < 0.01），而腺病毒载体疫苗接种者未观察到该关联（IRR = 1.38，P > 0.05）。既往COVID-19疫苗接种还可降低感染相关的GBS风险。与GBS风险相关的其他因素包括性别、疫苗剂量以及卒中、神经系统疾病和自身免疫性疾病等既往合并症。总体而言，本项基于N3C的大规模研究提供了COVID-19 mRNA疫苗接种可降低GBS风险的证据，支持mRNA疫苗的安全性特征，并有必要开展进一步机制研究。 | |
| 根据APOE ε4基因型进行强化与标准血压控制的效果：SPRINT试验的二次分析 | Xu, Y. | 2026-07-06 | 重要性：载脂蛋白E（APOE）ε4是散发性痴呆最强的遗传风险因子，但强化收缩压（SBP）控制的获益是否因APOE ε4携带状态而异仍未知。这是美国无糖尿病成人中首个按APOE ε4状态评估强化SBP控制对全因痴呆影响的随机研究。目的：比较APOE ε4携带者与非携带者中强化SBP控制与标准SBP控制对偶发性全因可能痴呆的影响。设计、背景与参与者：对收缩压干预试验（SPRINT）的二次分析，该试验为多中心随机试验，纳入≥50岁高血压且心血管风险增加但无糖尿病、既往卒中或痴呆的成人。主要认知随访于2018年7月结束。参与者于2019年至2023年通过电话结局评估继续随访。干预措施：强化SBP控制（目标<120 mmHg）与标准SBP控制（目标<140 mmHg）。主要结局与测量指标：主要结局为全因可能痴呆。次要结局为轻度认知障碍（MCI）；MCI或痴呆；MCI、痴呆或死亡；以及全因死亡率。APOE ε4状态为主要效应修饰因子。结果：在9361名随机参与者中，8390人（89.6%）进行了APOE基因分型（29%为ε4携带者）；7733人（82.6%）同时具有基因型和结局数据（平均年龄68岁；36%为女性；28%为非西班牙裔黑人）。中位随访5.1年期间，ε4携带者中痴呆发生率（强化组 vs 标准组）为每1000人年9.7 vs 13.2（风险比[HR] 0.73；95% CI 0.51-1.04），非携带者为6.1 vs 6.7（HR 0.91；95% CI 0.67-1.23；交互作用P=0.35）。四年风险差异在携带者为-1.7%（95% CI -3.4%至0%；需治疗人数59），非携带者为0.2%（95% CI -0.6%至1%）（交互作用P=0.045）。MCI或痴呆复合结局模式相似；APOE ε4亚组间MCI效应类似。结论与相关性：在高心血管风险的美国成人中，强化SBP控制在APOE ε4携带者中比非携带者产生更大的痴呆绝对风险降低；相对效应相似。这些发现可为基于APOE ε4分层的痴呆预防血压管理提供依据。 | |
| 急性缺血性卒中中的自动化多源电子衰弱指数：开发与临床实用性 | Lin, S. | 2026-07-06 | 背景：衰弱在急性缺血性卒中（AIS）中常见且预示不良预后，但在急性卒中诊疗中尚未被常规评估。手动衰弱评估工具难以在繁忙的住院环境中一致应用，而现有的电子衰弱指数（eFI）通常依赖有限的数据模态。我们利用多源电子病历（EMR）数据开发了一种可扩展的卒中前电子衰弱指数（eFI），并评估了其临床实用性。方法：我们对2024年7月1日至2025年1月31日期间新加坡中央医院收治的AIS患者进行了回顾性队列研究。通过全自动化流程，基于3年回顾期的EMR数据推导eFI，整合了ICD-10编码、生命体征、人体测量学、实验室结果、药物及自由文本记录（采用人工智能增强提取预定义、临床可解释的缺陷）。候选变量通过验证的10步衰弱指数框架筛选，并经多学科专家共识优化。结果：在501例AIS病例中，该流程生成了75个候选变量及最终包含33个变量的eFI，成功为492例（98.2%）患者计算得分。衰弱患者表现出更高的病前残疾程度、更严重的卒中严重度、更长的住院时间、更高的康复需求、更差的出院残疾状态、更高的30天再入院率及更高的出院后累积死亡率。在多变量分析中（校正年龄、性别、NIHSS评分、病前mRS评分及再灌注治疗），eFI每增加0.1个单位与出院后90天以上死亡率（校正HR=1.47；95% CI 1.19-1.81）、30天再入院（校正OR=1.91；95% CI 1.43-2.59）、更长住院时间（β=2.8天；95% CI 1.4-4.2）及出院至住院康复而非回家（校正RRR=1.66；95% CI 1.27-2.16）显著相关。结论：在拥有全面纵向EMR数据支持的、记录完善的急性卒中服务中，自动化多源eFI推导在AIS中可行且具有临床信息价值，能够捕捉传统卒中指标之外的基线脆弱性，支持基于衰弱的风险分层和出院规划。 | |
| 脊髓延髓肌萎缩症患者报告结局指标的开发 | Nagae, M. | 2026-07-06 | 目的：开发并验证一种针对脊髓延髓肌萎缩症（SBMA）的疾病特异性患者报告结局（PRO）测量工具。方法：采用三阶段序贯设计。通过SBMA患者定性访谈和专家评审生成条目，经定量分析优化，并在日本和美国独立队列中评估其信度和效度。结果：对12名患者的访谈产生了234个候选条目，基于106名患者的在线调查，最终优化为包含五个领域的31项SBMAPRO。各领域内部一致性Cronbach's α值介于0.651至0.901之间。在日本队列中，重测信度的组内相关系数分别为：身体功能0.941、心理健康0.877、社会功能0.858。通过疾病特异性功能测量和36项简短健康调查（SF-36）检验结构效度。SBMAPRO与SBMA功能评定量表（r=-0.826，p<0.001）及SF-36心理健康（r=-0.693，p<0.001）和社会功能（r=-0.617，p<0.001）领域相关。在分量表分析中，SBMAPRO社会领域与躯干-下肢相关功能损害相关（r=-0.587，p<0.001）。美国队列中观察到相似模式。结论：SBMAPRO在日本和美国队列中展现出可靠的信度和效度。心理和社会领域与躯干-下肢功能障碍的关联提示，活动能力受损可能加剧SBMA患者的心理负担并限制其社会参与，表明该疾病特异性PRO可补充临床医生评定量表。 | |
| 钝性创伤性脑损伤早期死亡预测临床评分系统的比较性能 | Abdollahi Sarvi, M. | 2026-07-06 | 背景：创伤性脑损伤（TBI）的早期风险分层对于入院后关键数小时内的及时分诊、资源分配和临床决策至关重要。本研究旨在比较五种既定临床评分系统——格拉斯哥昏迷量表（GCS）、修正创伤评分（RTS）、机制-格拉斯哥昏迷量表-年龄-动脉压（MGAP）评分、修正早期预警评分（MEWS）和快速急诊医学评分（REMS）——对钝性TBI患者早期死亡预测的性能。方法：这项单中心回顾性观察队列研究评估了2022年3月至2025年3月期间伊朗德黑兰一家三级创伤中心重症监护室收治的444名18至89岁钝性TBI患者。主要结局为早期死亡，定义为入院后24小时内死亡。判别性能通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）及基于bootstrap重抽样（1000次迭代）的95%置信区间（CI）进行评估。进行AUC的成对比较，并通过约登指数确定最佳诊断截断值。结果：入院后24小时内，97名患者（21.8%）发生早期死亡，347名患者（78.2%）存活。创伤特异性和神经学评分系统显示出最高的判别能力：RTS准确度最高（AUC=0.676，95% CI：0.617-0.737），紧随其后的是GCS（AUC=0.669，95% CI：0.608-0.727）和MGAP（AUC=0.657，95% CI：0.594-0.724）。一般生理学评分表现较低，MEWS的AUC为0.651（95% CI：0.595-0.707），REMS的判别能力最低（AUC=0.601，95% CI：0.538-0.659）。成对分析证实RTS、GCS和MGAP显著优于REMS，但RTS、GCS和MGAP之间未观察到统计学显著差异。所有评估系统均仅显示出中等水平的整体预测性能（AUC<0.70）。结论：与REMS等一般急诊评分相比，创伤特异性和神经学导向的评分系统（RTS、GCS和MGAP）对钝性TBI的24小时死亡率提供了更优且相当的预后准确性。然而，所有评估模型的绝对预测能力仍属中等。依赖静态入院变量的传统系统无法捕捉继发性脑损伤的动态多因素特性，这凸显了对整合生理时间序列数据或机器学习算法的多维预后工具的迫切需求。 |