2026-08-17 每日论文
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| CPI-Bench：面向真实世界图像编辑的全面、实用且智能的基准 | Qinye Zhou | 2026-08-14 | 随着图像编辑模型的快速进步及其在各领域的广泛应用，将这些模型能力直接部署到现实场景中的需求日益迫切。然而，现有基准仍局限于简单的单图像任务，覆盖维度有限，且无法有效区分不同模型间的性能差异。因此，它们难以可靠评估模型在复杂多图像编辑、高要求推理指令及实际部署环境中的表现。为解决这些局限，我们提出CPI-Bench，一个面向真实世界图像编辑的全面、实用且智能的基准。CPI-Bench包含三个核心子集：CPI-General-Bench，全面覆盖多样编辑任务并首创多图像编辑评估；CPI-Practical-Bench，聚焦高频真实用户应用场景；以及CPI-Intelligent-Bench，专门评估高要求推理型编辑能力。基于CPI-Bench对主流图像编辑模型的评估结果表明，CPI-Bench增强了模型间的性能区分度。它提供了对通用编辑能力、实际部署效能及高级推理编辑差距的全面可靠量化，为图像编辑模型的未来优化提供了宝贵指导。关键在于，我们的排名分析显示，CPI-Bench与Arena图像编辑排行榜实现了最高一致性，表明其忠实捕捉了人类评估者的偏好和感知判断，可作为真实用户体验的稳健代理指标。 | |
| MagnifiQ：面向高分辨率图像恢复的补丁感知文本引导渐进式超分辨率方法 | Mahesh Reddy | 2026-08-14 | 从退化输入进行高分辨率图像恢复具有挑战性，因为它必须在恢复细粒度局部细节的同时保持全局结构一致性，尤其是在4K分辨率下，直接基于扩散的恢复计算成本高昂，且容易产生重复或不一致的纹理。在这项工作中，我们引入了MagnifiQ，一个图像恢复框架，它跨分辨率逐步放大并恢复图像，例如从1024x1024到4096x4096。我们的方法利用预训练的文本到图像扩散模型（如SDXL），并通过将其原始自注意力层替换为卷积操作来适应更可扩展的高分辨率推理，这些卷积操作的计算成本随图像分辨率线性增长。我们进一步提出了一种渐进式放大策略，该策略在多个分辨率阶段迭代恢复图像，细化每个中间输出，而不是直接生成最终的4K图像，从而改善全局一致性并减少高分辨率伪影。为了增强局部细节同时控制内容漂移，MagnifiQ使用补丁特定的文本提示，在恢复过程中提供空间局部化的语义指导。在合成和真实世界退化图像上的大量实验表明，MagnifiQ在感知质量和人类偏好方面优于先前的基于扩散的恢复方法，产生更清晰的纹理和更连贯的4K结果，同时通过其可扩展的主干和渐进式设计提供实用的速度-质量权衡。 | |
| 基于生成的分布值结果推断 | Yijiao Zhang | 2026-08-14 | 现代生成模型越来越多地产生分布值输出，例如单细胞基因组学中预测的细胞对遗传扰动的反应。尽管这些模型提供了有价值的辅助信息，但它们本质上并不完美，因此需要统计方法来利用其预测而不依赖其正确性。我们提出了生成驱动推断（GPI），这是一个通用框架，用于利用辅助生成模型改进对分布值参数的推断。聚焦于Wasserstein重心及相关分布泛函，我们引入了一种函数值桥接表示，将非线性Wasserstein空间中的推断转化为希尔伯特空间中均值函数的估计，从而实现了类似于预测驱动推断的增强估计框架。我们开发了一族具有最优信息借用的GPI估计器，建立了相合性、渐近正态性和同时置信带，并为线性泛函和Wasserstein距离推导了有效推断。模拟研究展示了相对于仅使用标记数据方法的效率提升，以及在生成模型误设定下的稳健性能。我们使用K562细胞的Perturb-seq研究来展示所提出的框架，其中由State基础模型生成的合成扰动反应被用于改进与40S核糖体模块扰动相关的通路级共识基因表达分布的推断。 | |
| 解码过去：一种面向史前手印模板性别归属的不确定性感知深度学习框架 | Karel Becerra | 2026-08-14 | 确定旧石器时代晚期手印模板创作者生物性别仍是一项具有挑战性的问题，原因在于缺乏地面真值、当代与史前群体之间的种群差异，以及图像退化带来的不确定性。传统形态测量方法在性别间存在高度结构重叠、跨种群泛化能力差，且特征工程主观性强。本研究提出了一种不确定性感知的深度学习框架，用于史前手印模板的性别归属，该框架在整个分析流程中显式建模、传播并聚合不确定性。方法结合了双图像处理、双轮廓提取、结构化剪影增强、模型架构多样性以及基于集成的决策聚合。该流程为每个模板生成十二种合理的剪影实现，以捕捉边界不确定性，这些实现由两个各含十个深度神经网络的集成（EfficientNet-B3和MobileViT-S）处理，这些网络基于14,036个当代手部样本进行训练。此外，三角化验证方案将集成预测与无监督二维潜空间流形映射（UMAP + k-NN）及可解释人工智能空间归因（LayerCAM）相结合，以确保解剖学一致性。在当代数据上，集成模型实现了强分类性能，在较年长年龄组中准确率超过88%。当应用于史前模板时，该框架同时产生性别预测和内部一致性的置信度度量，从而能够区分形态稳定与模糊案例。集成预测、潜空间结构和可解释性分析之间的收敛表明，不确定性可以成为考古推断的可测量组成部分，从而实现对古代岩画的稳健且可复现的解码。 | |
| 通过LLM增强的语义感知类型检查发现漏洞 | Ruizhe Wang | 2026-08-14 | 基于静态分析的漏洞检测传统上依赖安全专家将不安全编码模式编码为算法规则。然而，这种方法往往聚焦于语法模式，忽略了代码中更深层的语义信息，如变量和函数名的含义。随着软件系统日益复杂，仅使用语法规则建模漏洞变得越来越困难。在本文中，我们提出了一种语义感知的软件漏洞检测方法。我们介绍了SETYPE，一种语义感知类型系统，可直接从源代码中仅基于符号和表达式在自然语言中的含义推导而来。在SETYPE类型系统中，类型推断和检查均由大型语言模型（LLMs）执行，类型检查失败即表明存在潜在漏洞。我们开发了原型PYSETYPE，以证明SETYPE在检测Python Web应用漏洞方面的可行性。我们在真实世界应用上的评估实现了87%的检测精确率和88%的检测准确率。使用PYSETYPE，我们识别出15个潜在零日漏洞，其中9个已由开发者确认。 | |
| Marionette：预测世界状态、渲染几何、绘制外观 | Zian Meng | 2026-08-14 | 交互式游戏世界模型通常直接在像素或潜在空间中自回归地观察视觉观测，迫使姿态、几何和遮挡等结构化属性由同一生成序列隐式维持。在长时间跨度上，这些潜在世界属性的误差会累积，使一致性和可控性变得脆弱。我们显式建模演化的世界状态，将精确的几何计算委托给一个固定的、零参数的渲染器，而让神经模型负责合成外观。我们将这一思想实例化为Marionette，一个针对具有关节角色交互游戏的世界模型。首先，一个两阶段自回归动力学模型预测一个显式且可解释的276维3D世界状态，包括多实体关节骨架、度量根轨迹和旋转。其次，一个零参数图形桥接将预测状态转换为姿态控制视频，以闭式方式计算世界空间几何和遮挡。第三，一个控制条件视频扩散观测模型从生成的结构化控制中合成逼真的RGB观测。我们的实验确立了Marionette的两个特性。首先，预测的世界状态是直接可控的。强制一个不匹配的动作流在48个保留片段上将根对齐关节误差改变了31%。其次，长时间跨度行为在状态中决定，并可在该处修复。若不加约束，两个生成角色漂移到相距21.2米（记录会话保持约5米），且三分之一的帧显示地面穿透。对显式状态施加的两条规则，即地形碰撞器和分离上限，将穿透减少66%并保持这对角色互动，而观测模型不变。通过预测状态路由外观在我们可检测的保真度上无损失，FVD为831，而记录姿态为799。 | |
| 跨会话边界的情境学习状态交接 | Masahiro Kato | 2026-08-14 | 本研究探讨了使用大语言模型的应用中会话交接的方法论与理论特性。当上下文达到模型输入限制、应用重启或要求另一代理完成任务时，任务可能在新会话中继续。应用随后必须决定从先前会话传递哪些信息。我们将交接定义为任务相关的上下文学习（ICL）状态的转移，并区分早期材料的精确恢复与目标分布的保留。在外生性条件下，预测等价性刻画了最粗糙的确定性充分交接，并给出固定长度的比特需求。该分析隔离了记忆约束、写入者和续接过程的影响，并量化了在实现的下游查询未知前进行写入的成本。我们提出一个三部分记录，精确存储决策和约束，对重复证据使用任务合理的统计量，并保留那些其效果未被这些统计量保留的原始观察。高斯线性回归给出精确的有限维交接和有限比特扰动界，而非参数回归给出将记忆与平方预测误差相关联的上下界。这些结果为决定交接必须保留什么以及其记忆需求如何依赖于续接任务提供了理论与方法。 | |
| 通过差分故障注入验证LLM现代化科学软件 | Evan Coleman | 2026-08-14 | 大型语言模型（LLM）智能体日益被用于现代化生产科学软件中遗留的Fortran代码，但对此类转换的验证侧重于名义执行，可能无法测试现代化是否保留了原始代码对故障、扰动和降精度的响应。我们提出了一种差分故障注入验证方法：一个测试装置在GAMESS的十二个位置对共享的自洽场驱动程序进行插桩，并对原始实现和LLM现代化实现施加相同且确定性的故障，从而隔离转换后的积分内核。在超过2200次运行中，瞬态故障吸收成本与基于收缩的模型相符（预测斜率分别为每比特0.74和1.49次迭代；实测为0.82和1.50），持续扰动使最终能量误差每增加一个比特减半，且这些实验暴露了相位相关的并行死锁和降精度下的假收敛。原始内核与现代化内核在所有200次配对注入中一致，且一项测量引导的同步更改与现代化方案组合后，在所有40个配对中均匹配。 | |
| 参与式道德人工智能并非中立：开发者无形之手 | Taenyun Kim | 2026-08-14 | 随着人工智能系统在社会中做出更多涉及道德判断的决策，一种应对方式是道德偏好 elicitation。在此方法中，研究人员就假设性困境对参与者进行民意调查，并利用汇总投票来训练AI模型，随后该模型在更大范围内应用这些政策。在投票进行之前，开发者在道德AI elicitation流程中需做出三个关键选择：特征范围界定、选民抽样和问题框架设定。换言之，他们决定哪些特征进入投票、包括哪些选民以及如何呈现问题。这些选择往往不透明、缺乏文档记录，并被视作技术细节而非规范性考量。我们在一个常见的实证研究中审视了这些选择，并表明每一项都可能影响道德AI elicitation所产生的偏好。在两个阶段（N=809）和三个部署情境（即AI肾脏分配、模拟缺席员工的AI代理、以及生成式AI对逝者的描绘）中，我们考察了道德AI elicitation流程的三个主要阶段。首先，道德相关特征在不同情境间发生变化。这表明特征模式不应假定能在不同部署领域间转移。其次，对于约三分之一的特征，偏好因政治意识形态而异，且部分差异方向相反。因此，选民群体的意识形态构成会影响最终的汇总偏好概况。第三，elicitation问题的措辞可将意识形态差距缩小或扩大至整整一个量表点。框架条件还改变了道德基础与参与者判断之间的关联方式。综合这些发现，投票式对齐无法仅通过聚合实现公平或透明的AI；至少，道德AI elicitation流程的每个阶段都应接受审计并予以公开。 | |
| 面向大规模和高阶MIMO检测的过渡学习 | Yubo Zhang | 2026-08-14 | 高阶多输入多输出（MIMO）检测需要在大型离散符号空间中进行高效搜索，同时为信道解码生成可靠的软信息。本文开发了一种学习转移（L2T）框架，将MIMO检测表述为完整向量转移的随机序列。在每次转移中，信道耦合的Transformer同时更新实例嵌入和采样策略，而分块自回归分解以适度的序列复杂度捕捉流间依赖性。对于硬输出检测，递归应用转移网络，并通过残差到误码率课程进行训练，该课程首先从精确残差度量中学习MIMO搜索几何，然后将策略与传输比特精度对齐。对于软输出接收，训练良好的硬策略在参数级别被克隆到未绑定的软输入软输出迭代检测与解码（IDD）接收器的每一层中。这种绑定到未绑定的转移保留了学习到的零先验搜索动态，同时在解码器反馈下实现层和轮次特定的专门化。在每个IDD轮次内，解码器先验根据贝叶斯规则倾斜候选生成，似然加权的终端假设为LDPC解码产生后验和外在对数似然比。多阶段训练策略通过逐步将接收器暴露于合成和循环内解码器生成的先验，进一步稳定了从硬到软的转移。 |
bioRxiv
| 标题 | 作者 | 发布日期 | PDF链接 | 摘要 |
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| 撤回：利用共识建模与分层新方法学进行皮肤致敏综合评估：SaferSkin案例研究 | Hardy, B. | 2026-08-17 | 作者已撤回该版本的手稿，因其目前正在接受作者审阅和修订以准备最终出版。因此，作者不希望此作品在现阶段被引用为进行中工作的参考。如有任何疑问，请联系通讯作者。 | |
| 拟南芥根系生长抑制中生长素-细胞分裂素-乙烯层级串扰的综合空间分辨机制模型 | Fenech, M. | 2026-08-17 | 解析植物如何整合多种激素信号以协调生长，需要能够在活体组织中于细胞分辨率下解析通路相互作用的工具。在此，我们提出ACE（生长素-细胞分裂素-乙烯）和ACE2，作为概念验证的单基因座报告系统，可同时捕捉多种激素的活性。通过将ACE与成熟报告系统、外源激素处理以及激素生物合成、信号传导和运输的反向遗传扰动相结合，在三日龄黄化拟南芥幼苗中，我们解析了控制主根伸长和根尖分生组织（RAM）大小的时空层级。我们证明，乙烯和细胞分裂素触发的根生长抑制均涉及拟南芥色氨酸氨基转移酶1（TAA1）介导的生长素生物合成增强和生长素抗性1（AUX1）依赖的生长素再分布。两种空间上不同的生长素响应分别介导相应的根生长效应：乙烯将TAA1依赖的生长素生物合成从根维管组织扩展至表皮，并促进AUX1介导的生长素向过渡区和伸长区输入以抑制细胞伸长，而细胞分裂素则将乙烯依赖的TAA1增强活性限制在维管组织，并驱动生长素在侧根冠细胞中积累以减少RAM大小。综合来看，这些数据确立了这些激素之间的相互调节回路，将乙烯定位为生长素-细胞分裂素串扰中的汇聚节点，而细胞分裂素则作为乙烯-生长素相互作用的调节因子。关键的是，不同遗传背景下交叉激活报告模式的变化，结合对突变体生长激素特异性抑制的定量评估，与二十多年研究建立的多激素网络一致，并增添了细胞类型分辨的空间细节及黄化幼苗根部的拟议层级。最后，第二代报告系统ACE2克服了ACE的关键技术限制，将该平台的能力扩展至更高阶的多激素监测系统。这些资源扩展了拟南芥遗传工具库，并为在细胞水平解析多激素信号层级提供了可推广的框架。 | |
| HI-JEPA：从实测邻近性中学习的分子组织世界模型 | Shihabi, R. | 2026-08-17 | 蛋白质通过其同伴发挥作用。在完整组织中，哪些分子占据相同的纳米尺度邻域决定了哪些分子能够物理相互作用，而疾病在改变序列记录的任何内容之前，先重新排列这些邻域。这一量（未扰动组织中分子种类间的测量邻近性）从未被广泛获取以用于训练。已发表的共定位研究逐项出现，却从未累积成图。这种测量必须主动进行而非被动收集。我们构建了ASCEND，一个空间计算平台，通过分子分辨率的扩展显微镜在完整组织中测量成对分子邻近性，并将其应用于五项研究中的37个成像区域、164种蛋白质，涵盖培养神经元、分离突触以及疾病和对照状态下的小鼠皮层。HI-JEPA是基于这些测量训练的表征。每种蛋白质对应一个嵌入，训练目标是预测其在潜在空间中测量到的邻居嵌入；它从不重建输入，也不生成负样本。在同一邻域中测量的一组蛋白质构成一个构型，这是模型扰动和规划的对象。该表征执行序列模型无法完成的操作。它仅凭显微镜点云的裸几何形状识别蛋白质，与234,048个已沉积结构匹配，top-1准确率为0.748，而随机概率为1.0 x 10^-5。它预测序列不相似且均从训练中保留的蛋白质之间的物理相互作用，AUC为0.908，而ESM-C 6B在匹配伙伴计数负样本下达到0.514。它在13,447个候选者中恢复一个保留的复合体成员，top 100召回率为0.954，而仅基于复合体频率构建的排名为0.514。当被问及敲除破坏哪些伙伴时，它恢复实验观察到的伙伴，召回率@100为0.640；对另一种蛋白质提出相同问题，排名规则和分母不变，它恢复0.028，因此答案随作用而变化。给定5xFAD小鼠皮层，无疾病标签、无奖励、无淀粉样蛋白相关指示，按偏离野生型的程度对1,574个测量组装体进行排名，前十名中有九个返回淀粉样蛋白-β结合AMPA受体亚基。对相同构型独立规划，同样选择这些亚基（GluA2、GluA3、GluA4），并预测破坏PSD-95支架会恶化构型，两者在符号上与模型从未见过的实验一致。在训练时消融测量邻近性通道，跨尺度伙伴恢复从中位排名14降至68，而导航和尺度内动态保持不变；消融扰动通道则产生相反效果。因此，跨尺度能力来自测量本身，而非接触更多数据。预期应用是在序列和结构无法提供起点的疾病中进行靶点提名。注意：这是一份能力报告。架构、训练流程和采集协议均为专有，未作描述。第4.2节给出了每个报告数字背后的评估协议。 | |
| 严重登革热内型特征的综合临床与蛋白质组学精准亚组分类 | Kadni, T. S. | 2026-08-17 | 背景：重症登革热仍难以预测，因为不同临床轨迹的患者可能呈现重叠特征，而传统严重程度分类可能无法完全捕捉潜在的生物学异质性。在本研究中，我们采用整合临床和蛋白质组学内型分析方法，以解析登革热疾病异质性并识别与严重程度相关的分子特征。方法：结合健康对照和根据WHO 2009严重程度标准分类的登革热患者的详细临床、生化、血液学、凝血和免疫学参数，分析血浆蛋白质组学谱。使用高通量蛋白质组学分析、无监督聚类、通路富集和基于机器学习的分类，以识别登革热内型并定义与预测重症疾病相关的分子特征。结果：登革热严重程度增加与肝功能、凝血参数、血液学指标和炎症介质（包括IL-6、IL-15、HGF和MUC-16）的进行性异常相关。然而，蛋白质组学谱显示传统严重程度类别之间存在显著重叠，表明仅凭临床分类无法完全解析登革热宿主反应异质性。整合临床-蛋白质组学聚类识别出不同的登革热内型，包括一个富集炎症、抗病毒和细胞毒性淋巴细胞相关通路的预测重症内型。该高风险内型以IL-15、IFN-γ和颗粒酶升高为特征，与细胞毒性淋巴细胞相关抗病毒反应的协调激活一致。机器学习分析进一步显示，蛋白质组学特征是此内型的强判别因子，支持其作为重症宿主反应状态生物标志物的潜在效用。结论：整合临床-蛋白质组学内型分析提供了超越传统严重程度分级的分子分辨率，并识别了与重症登革热相关的免疫通路。该框架可能增进对登革热进展的生物学理解，并支持未来的风险分层和生物标志物开发。 | |
| 颞叶癫痫中SARA-Smurf2调控轴的失调 | Clavenzani, E. | 2026-08-17 | 颞叶癫痫（TLE）与转化生长因子β（TGFβ）信号通路失调相关，该通路是癫痫发生的关键因素。SARA（Smad锚定受体激活蛋白）作为该通路的核心调控因子，受E3泛素连接酶Smurf2通过泛素化作用调控。然而，SARA–Smurf2轴在TLE期间调控TGFβ信号通路的作用此前尚未被描述，且该通路是否可作为治疗靶点仍属未知。利用毛果芸香碱诱导的癫痫持续状态（SE）模型及来自难治性TLE患者的星形胶质细胞，我们在两种实验系统中均发现SARA–Smurf2通路的失调。在SE大鼠中，SARA和胶质纤维酸性蛋白（GFAP）水平显著升高，而Smurf2的诱导不足以阻止SARA积累。在TLE来源的星形胶质细胞中，SARA和GFAP免疫反应性增强，伴随Smurf2免疫反应性降低及Smurf2亚细胞分布改变。氯沙坦治疗在两种模型中均使SARA和Smurf2免疫反应性恢复至接近对照模式，并减少了SE动物的癫痫发作频率和持续时间。这些发现表明SARA–Smurf2轴的失调是TLE的分子特征，支持SARA作为潜在治疗靶点，并为氯沙坦作为耐药性癫痫潜在治疗替代方案的重新定位提供了实验证据，值得进一步转化和临床研究。 | |
| BEAC，一种用于鸟类的表观遗传时钟 | Hukkanen, M. | 2026-08-17 | 表观遗传时钟是估算实际年龄和生物学年龄的强大工具，能够将年龄信息整合到种群监测、人口统计学建模以及衰老的生态生理学和进化研究中。迄今为止，大多数表观遗传时钟是为哺乳动物开发的：在此，我们提出鸟类表观遗传衰老时钟（BEAC），用于估算鸟类物种的实际年龄。BEAC基于已知年龄的帝企鹅（Aptenodytes patagonicus）的全基因组酶促甲基化测序数据建立，并在其他九种鸟类中进行了验证。BEAC将年龄信息信号收集到一个包含24对引物的亚硫酸氢盐扩增子测序面板中，提供了一种高度准确且成本效益高的替代测序密集型方法。它在独立的帝企鹅训练数据（R²=0.88；MAE=1.7年，n=78）和测试数据（R²=0.79；MAE=2.3年，n=41）中表现出强大的预测性能，批次效应可忽略不计，纵向一致性高，并且对样本量减少或位点缺失具有鲁棒性。重要的是，跨180个样本的物种间验证显示，BEAC在七个支系的九种额外鸟类中可靠地捕获了与年龄相关的甲基化信号，证明单一组位点可以预测多种不同鸟类的衰老。BEAC提供了一种灵活、经验验证的工具以及一个可转移的框架，用于开发鸟类物种的表观遗传时钟，为野生物种衰老的生态进化研究提供了极具价值的资源。 | |
| 全基因组筛选鉴定出细胞竞争中的双侧Flower-Grindelwald/TNFR-Veli/LIN-7通讯模块 | Marcal-Costa, C. | 2026-08-17 | 可存活但处于劣势（“失败者”）细胞在邻近更适应（“胜利者”）细胞存在时，可通过细胞竞争被识别并选择性清除，从而促进组织最佳适应性和稳态。细胞比较其相对适应水平的一种机制依赖于保守跨膜蛋白Flower（Fwe）的异构体。尽管Fwe依赖性细胞选择在多种病理生理过程中发挥作用，但对该通路下游组件的了解甚少。在本研究中，我们在果蝇中开发了一种多用途克隆相互作用检测方法，即Easy Win Assay。通过过表达人类FWE1 Lose异构体以触发细胞竞争，我们进行了无偏的全基因组RNAi筛选，并识别出新的通路调节因子。我们证明受体Grindelwald/TNFR在胜利者或失败者细胞中是必需的，以驱动不依赖Eiger/TNF的失败者清除，而支架蛋白Veli/LIN-7则同时在这两种细胞群体中发挥作用。我们进一步证明，Fwe、Grindelwald和Veli重新分布，在胜利者-失败者界面形成一种此前未描述的双方通信模块，促进细胞间通信和失败者细胞的清除。这些发现表明，不同的细胞清除通路汇聚于一个共同的执行模块，同时在上游保持独立调控，从而实现对多种受损或危险细胞的灵活识别和清除。 | |
| 草酰乙酸脱羧酶FAHD1在心肌细胞成熟中的新作用 | Jansen-Duerr, H. P. | 2026-08-17 | 线粒体代谢在出生后心脏成熟过程中经历剧烈重编程，然而确保该时期三羧酸循环通量连续性的酶调控因子仍未完全明确。FAHD1是一种线粒体草酰乙酸脱羧酶（ODx），被认为在调节电子传递链（ETC）复合物II活性中发挥作用，但其在体内的生理相关性此前尚不清楚。在此，我们确定FAHD1是线粒体功能的关键调控因子，对心肌细胞（CM）成熟具有强烈影响。利用种系Fahd1敲除（KO）小鼠模型，我们表明Fahd1缺乏损害复合物II呼吸，降低丙酮酸水平，并诱导向糖酵解和合成代谢生物合成的代偿性代谢转变。FAHD1缺失破坏肌节组织，延迟胎儿至成人肌球蛋白亚型转换，并导致左心室收缩功能障碍和心肌细胞肥大。这些发现凸显FAHD1作为线粒体守门人及调节心脏发育和疾病的潜在靶点。 | |
| 首个分子证据表明，在Paramecium tritobursaria中建立Chlorella variabilis光共生过程中，周藻泡膜成熟受到时间调控 | Kodama, Y. | 2026-08-17 | 纤毛虫Paramecium tritobursaria与绿藻Chlorella variabilis之间的光共生为理解稳定的光共生提供了模型。这一关联的一个定义性特征是周藻液泡（PV）膜，一种源自宿主的膜，包裹每个藻类并防止其被消化。然而，由于缺乏区分未成熟和成熟PV膜的分子标记，PV膜成熟的时间仍知之甚少。先前研究表明，共生建立通过藻类摄取后的多个调控步骤进行；然而，PV膜的分子成熟尚未被直接检查。在此，我们报告了一种单克隆抗体，它能特异性识别共生P. tritobursaria中的PV膜。时间过程免疫荧光分析显示，PV膜抗原在藻类摄取后的早期阶段缺失，在48小时出现，并在72小时在所有PV膜中被检测到。该抗原在同步PV膨胀前后持续存在，这是一种实验诱导状态，与正常PV膜功能丧失相关，但在消化藻类周围的膜中缺失。我们的发现提供了首个分子证据，表明PV膜成熟是光共生建立过程中的一个时间调控检查点。 | |
| 内皮细胞ANGPT2不足损害视网膜血管形成，并产生类似ROP的新生血管簇 | Sun, Z. | 2026-08-17 | ANGPT2被广泛认为是病理性新生血管形成的关键调控因子。通过分析新生小鼠视网膜的单细胞RNA测序数据，我们证明Angpt2转录本在尖端细胞中相对于其他内皮亚型高度富集，而Angpt1/4在这些细胞中不表达。然而，ANGPT2在血管生成前沿的功能机制仍未被充分理解。在此，我们显示内皮细胞中Angpt2的缺失严重破坏了视网膜血管化，其特征为新生血管簇和微出血。类似的血管生成缺陷也出现在大脑中，但在所检查的其他组织中不太明显。机制上，ANGPT2不足减弱了视网膜尖端细胞侵袭，并伴有异常的壁细胞覆盖，损害了向非血管化组织的出芽。视网膜RNA-seq分析显示，与内皮迁移和连接组装相关的转录本在Angpt2突变体中较同窝对照组减少，而上调基因富集于缺氧响应通路和壁细胞发育。值得注意的是，在Angpt2缺失后48小时内检测到异常的壁细胞-尖端细胞关联，并表现出缺氧驱动的转录组特征。这些与人类早产儿视网膜病变中观察到的血管病理高度相似。相比之下，Angpt1不足或Angpt4缺失主要影响静脉形态发生。总体而言，我们的发现表明ANGPT2在出芽血管生成中驱动尖端细胞侵袭至关重要，其不足会触发缺氧驱动的血管异常。 |
medRxiv
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| 脑血管-脑脊液耦联受损与路易体病的非运动症状相关 | Ignatavicius, A. | 2026-08-17 | 皮层血氧水平依赖（BOLD）活动与脑脊液流入之间的时间耦合最近被提出作为类淋巴功能的无创标志物，类淋巴系统是一个与睡眠、神经调节和神经退行性变密切相关的全脑清除系统。既往研究报道帕金森病中BOLD-脑脊液耦合减弱，但其在路易体痴呆中的特征、区域特异性及其与共享神经精神症状的相关性仍不清楚。利用静息态功能磁共振成像，我们量化了39名参与者的全局和区域BOLD-脑脊液耦合，包括17名帕金森病患者（平均年龄61.4岁）、10名路易体痴呆患者（平均年龄72.8岁）和12名健康对照者（平均年龄66.2岁），并检查了其与临床和认知测量指标以及皮层下上行唤醒系统体积测量值的关系。耦合通过全局BOLD信号与脑脊液流入时间序列的时间互相关得出。组间差异及与临床、认知和皮层下上行唤醒系统体积测量值的关联采用非参数置换检验评估。帕金森病和路易体痴呆患者均表现出较对照组更弱的全局BOLD-脑脊液耦合，患者组之间未检测到显著差异。耦合减弱在单模态和注意网络内最为显著，涵盖路易体疾病中特别易受影响的区域。较弱的耦合与幻觉和认知波动的严重程度、较差的夜间睡眠质量以及受损的注意工作记忆相关，但与总体运动症状负担无关。BOLD-脑脊液耦合与基底前脑和脑干体积之间存在关联，但部分依赖于年龄，提示神经调节系统退化、衰老和脑液动力学之间存在复杂交互作用。我们的结果提供了初步证据，表明脑血管活动与脑脊液流入之间的时间协调紊乱可能促成路易体疾病的波动性神经精神特征，并强调BOLD-脑脊液耦合作为类淋巴功能动态体内替代指标的价值。在更大队列中结合多模态成像和病理生物标志物进行重复验证，对于确认这些发现并确定脑液失调是否代表潜在可调节的治疗靶点至关重要。 | |
| 德国阿片类药物危机？来自德国毒品场景全国横断面调查的见解。 | Roehrig, J. | 2026-08-17 | 引言：合成阿片类药物每年在北美导致数万人死亡，且在欧洲似乎呈增加趋势。本研究调查了德国药物使用群体中的高风险物质使用情况，特别关注合成阿片类药物芬太尼和硝氮烯类。方法：于2025年8月至9月在德国药物使用群体中进行了一项横断面在线调查。样本包括235名年龄14岁及以上个体（平均年龄=43.4岁；57.9%为男性），由同伴在开放药物使用场景（79.6%）以及成瘾诊所和阿片类药物替代治疗服务中招募。主要结局指标为过去12个月内的物质使用情况。其他测量包括阿片类药物来源、形式、给药途径、感知的可得性和价格变化、风险认知、过量经历以及减少伤害行为。结果：227名受访者报告了物质使用（平均使用6.2种物质）。73.1%（95% CI=67.0-78.5%）在过去一年内至少使用过一种阿片类药物。合成阿片类药物在各地区及所有年龄和性别群体中均有报告。在报告其主要阿片类药物短缺的参与者中，25.0%（95% CI=15.8-37.2%）使用芬太尼作为替代品。56.5%（95% CI=36.8-74.3%）的合成阿片类药物使用者报告在过去12个月内经历过过量。大多数受访者认为合成阿片类药物风险极高并担心污染，但仅有9.9%（95% CI=6.6-14.7%）使用药物检测服务。结论：合成阿片类药物已进入德国药物场景，并与高过量率和有限的减少伤害措施可及性相关。这些发现表明德国正出现合成阿片类药物转型，并强调需要扩大监测、纳洛酮分发和药物检测服务。 | |
| 右心室小梁化的遗传调控识别发育和心肺通路 | McGurk, K. A. | 2026-08-17 | 右心室（RV）小梁化可能反映对负荷条件的适应及早期发育过程的印记，但其遗传决定因素及在成人中的临床相关性仍知之甚少。与左心室相比，右心室具有独特的发育起源、几何结构和负荷条件，提示小梁重塑存在腔室特异性机制。利用基于深度学习的图像分割和分形维数分析，我们量化了48,118名具有遗传数据的英国生物银行参与者在舒张期和收缩期的右心室小梁复杂性。右心室小梁形态与收缩功能及心脏代谢和呼吸系统疾病相关。跨等位基因频率谱的遗传分析确定了52个常见位点和45个携带蛋白质改变变异负担的基因，涉及肌节功能、细胞骨架组织和早期心脏模式形成。尽管许多位点在两个心室中表现出共享效应，我们也识别出与先天性心脏病和呼吸表型相关的右心室特异性遗传关联。值得注意的是，CFTR处的关联提示气道相关黏液调节与右心室重塑之间的联系，而MYH6则暗示肌节和发育机制在成人右心室模式形成中的作用。综合来看，这些发现确立了右心室小梁化作为一个捕获与心血管健康和疾病相关的共享及腔室特异性机制的特征。 | |
| 使用物理CT体模对特定部位AI性能进行标准化评估与监测 | Genske, U. | 2026-08-17 | 医学影像人工智能（AI）的临床部署需要客观且持续的质量保证，然而目前尚未建立标准化的方法。在此，我们提出一个使用物理体模进行AI标准化现场测试与监测的框架，并在基于CT的肝脏病灶检测中进行了验证。我们首先设计针对AI算法预期解剖输入域定制的体模，然后系统评估在两个临床CT系统中，扫描仪技术和操作变化对AI性能的影响。接下来，我们进行纵向监测，在两个系统上十五个月内获得一致的结果。最后，我们通过证明基于体模数据训练的AI模型能有效泛化至患者，且无体模特异性适应的证据，来验证临床相关性。我们的研究结果表明，临床逼真体模能够实现AI的标准化、位点特异性测试与监测，为本地及跨机构质量保证提供了一种主动方法。 | |
| 姑息治疗环境中跌倒观察工具的实施：一项混合方法研究 | Parfitt, C. | 2026-08-17 | 背景：跌倒是医疗保健中的一个重大安全问题。在姑息治疗中，患者因复杂的症状负担和快速的身体衰退而特别容易跌倒。然而，主要为急性临床环境设计的标准跌倒风险评估工具依赖静态风险评分，在临终关怀环境中缺乏有效性。跌倒早期预警评分（FEWS）是一种观察性工具，旨在解决姑息治疗患者的具体促成因素和复杂需求。目的：探讨并理解工作人员对FEWS工具在专科姑息治疗住院病房中实施、效用和益处的看法，以识别有跌倒风险的人群。方法：在英国一家临终关怀医院进行了一项混合方法研究。具有FEWS图表临床使用经验的医疗专业人员完成了一份电子问卷，评估其信心、实践和感知障碍。问卷结果指导了后续的面对面半结构化访谈。定性数据采用反思性主题分析进行评估。结果：11名工作人员完成了问卷，5人参与了访谈。确定了三个主要主题：（1）教育，强调工作人员偏好一对一培训以及专用用户指南的必要性；（2）FEWS工具的位置和格式，对比了电子格式在数据收集方面的优势与纸质图表在床旁可及性方面的便利；（3）FEWS工具的公认益处，包括其提示安全人员配置水平、突出患者表现变化以及减轻跌倒的情感和身体影响的能力。结论：将定制跌倒风险评估工具整合到姑息治疗中是可行且高度可接受的。通过解决临终关怀患者的独特复杂性，像FEWS这样的定制工具可以增强工作人员能力并支持动态临床决策。需要进一步研究以评估其在减少跌倒方面的临床效果。 | |
| 非靶向血浆蛋白质组学与青少年抑郁症的临床表型 | Piironen, A.-K. | 2026-08-17 | 背景 抑郁障碍是最常见的精神障碍之一，常在青春期出现。尽管生物精神病学取得了进展，但关于早期精神病理学的研究仍然匮乏。鉴于抑郁障碍的异质性和共病性，识别生物学信息表型可提高诊断准确性和个性化治疗方法。方法 本研究利用了芬兰SMART研究中青少年门诊抑郁症患者（DD，年龄14-19岁）的基线和6个月随访血浆样本（n=47）及临床数据（n=103），以及芬兰PANIC研究中健康对照样本（HC，n=53，年龄15-16岁）。空腹血浆样本采用非靶向液相色谱-串联质谱法进行蛋白质组学分析。数据分析包括降维、回归模型、相关性分析、功能富集，以及混合数据因子分析与k均值聚类，涵盖72项症状相关项目、生活方式和社会经济量表。结果 在DD和HC中检测到的756种蛋白质中，308种蛋白质在抑郁症中表现出显著改变（调整后p<0.01且Log2FC [≥]|1|）。这些蛋白质富集于应激反应通路，包括补体和凝血级联、能量代谢、蛋白酶体复合物及生长因子信号传导。此外，细胞外基质蛋白也发生改变。临床表型主要依据症状严重程度、欺凌受害及其他创伤相关经历、社会关系和药物使用进行区分。6个月随访期间情绪改善与涉及细胞外基质、细胞质囊泡以及补体和凝血级联的蛋白质变化相关。结论 总体而言，青少年抑郁症在其临床表型间表现出共享的血浆蛋白质组学特征，系统性免疫功能障碍、氧化应激和细胞外基质是抑郁症生物学信息干预的潜在靶点。 | |
| 暂时冲击还是持久伤痕？新冠疫情以来的预期寿命轨迹 | Dowd, J. B. | 2026-08-17 | COVID-19大流行导致了全球预期寿命的大幅损失。历史上，预期寿命的逆转之后通常会迅速恢复到之前的轨迹，但尚不清楚这一模式是否适用于COVID-19。我们将34个高收入国家的预期寿命估计延长至2024年，并通过将观察到的预期寿命与基于大流行前轨迹的反事实预测进行比较，量化了年度和累积预期寿命赤字。在大流行爆发五年后，恢复仍不完整：2024年，34个国家中有31个的预期寿命仍低于预期。我们识别出四种轨迹：（a）早期赤字（2020年或2021年赤字最大，随后逐步恢复）；（b）第二波峰值（2021年赤字最大，反弹更为急剧）；（c）晚期赤字（早期影响最小，自2022年起出现较小赤字）；（d）长期赤字（赤字较小但持续存在，无明显峰值）。总体而言，第二波峰值严重的国家（如美国和保加利亚）五年累计赤字最大。相比之下，延迟广泛感染的国家（如挪威、日本）在2024年仍面临后期赤字，但总体死亡率较低。我们的研究结果表明，COVID-19并非一次统一、短暂的死亡率冲击。相反，大多数高收入国家经历了多年的干扰，恢复模式各异，这些模式在五年后仍在继续影响人口健康。 | |
| 从讲座到学习成果：人工智能生成内容在临床前医学培训中的有意义整合 | Khurana, J. | 2026-08-17 | 背景 大型语言模型（LLMs）能够高效地合成教育内容，但很少有研究评估标准化的、由LLM驱动的课程干预及其对医学生学习的影响。方法 在这项单机构研究中，通过结构化的、内容无关的提示工程流程优化LLMs，生成了针对临床前课程的讲座特定摘要和Anki闪卡。输出通过标准化人工评分进行评估，包括（1）幻觉，（2）对教师定义学习目标的覆盖，以及（3）闪卡信息密度。表现最佳的配置生成了跨两个三周模块（遗传学和药理学）使用的材料。在资源丰富的环境中，使用模块考试成绩和干预后调查评估影响，该环境已有教师创建、商业和学生策划的材料。由于AI使用是自我选择的，我们比较了前三个模块考试的基线表现，并使用差异中的差异和协方差分析（ANCOVA）测试追赶效应。结果 优化提示在摘要中产生零幻觉，每21张闪卡中有1张（4.8%）幻觉，教师定义学习目标的平均覆盖率为100%。在遗传学（p = 0.76）或药理学（p = 0.35）模块中，摘要使用者和非使用者之间的考试成绩没有显著差异，且在充分有力的比较中，组间差异落在预设的等效范围内。闪卡使用同样与显著分数差异无关（遗传学p = 0.86；药理学p = 0.05），而AI闪卡使用者的基线表现低于非使用者（Cohen's d = -0.36至-0.59）。大多数用户报告AI闪卡（74%）和摘要（61%）节省时间，并比平台默认GPT摘要更节省时间（91%）；更多使用与对教师笔记和学生闪卡感知效用的更高相关性（r2 = 0.55，0.79）。结论 使用AI生成内容的临床前学生在考试结果上没有显著差异，在充分有力的比较中差异落在预设等效范围内，同时报告节省时间和有用性；基线数据表明这些使用者起初表现较低但追赶上来，尽管小亚组（如药理学闪卡，n=14）、均值回归效应和近乎普遍的遗传学摘要暴露（98人中的92人）限制了推断。AI生成内容可能为制作材料的项目提供效率，并在资源充足的课程中提供可选学习选项。未来工作将检查较少结构化的环境，如临床和外科教育。 | |
| 血栓切除术后血管造影衍生的自主调节靶点 | Lyman, K. | 2026-08-17 | 血栓切除术后最佳血压管理仍不确定，基于个体化自动调节的目标通常需要持续神经监测。我们利用术中数据开发了一种血管造影衍生的自动调节指标，并将其回顾性应用于单中心接受急性卒中血栓切除术的患者队列。在62例具有3个月功能结局的患者中，术后24小时内处于预测自动调节范围内的时间比例越高，在校正协变量后与改善的结局独立相关（每增加10%的比值比为1.86；95%置信区间，1.31-2.66；P = .0006）。这些发现支持常规血管造影作为血栓切除术后早期、患者特异性血流动力学目标的潜在来源。 | |
| 优化并临床验证新型改良TaqMan实时PCR检测方法，用于致病性钩端螺旋体的检测。 | Hamond, C. | 2026-08-17 | 钩端螺旋体病是一种由致病性钩端螺旋体属细菌引起的被忽视的人畜共患传染病。该属包含43种致病菌种，分为两个分支（P1和P2），具有导致动物和人类疾病的潜力。尽管该病对动物和人类健康有重大影响，但很少有定量实时聚合酶链反应（qPCR）检测方法经过验证能特异性地检测所有致病性钩端螺旋体种，这阻碍了诊断和流行病学研究。编码LipL32（钩端螺旋体外膜主要蛋白）的基因可区分致病性P1种与P2种及腐生性种。然而，随着新种的近期发现，基于lipL32的现有qPCR检测无法检测所有已分类的P1种。此外，目前尚无经过验证的分子方法能在临床样本中区分P1和P2种的存在。先前分析表明，23S核糖体RNA基因在P1和P2种中表现出相当大的保守性，但在腐生性种中序列存在差异，这是基于PCR检测和区分这两个分支的有前景的靶标。本研究利用人类和动物临床样本优化并验证了一种改进的基于lipL32和23S的TaqMan qPCR检测方法。这些新优化和开发的检测方法实现了更低的检测限和更高的诊断敏感性，能够检测目前描述的所有钩端螺旋体属致病菌种。这些检测方法将改善临床和环境样本中钩端螺旋体的检测，为支持这一重要新兴疾病的一体化健康研究提供宝贵的流行病学和临床工具。 |