医工简报 |国家医保局印发《神经系统类医疗服务价格项目立项指南（试行）》; 深度学习用于量化与神经认知变化相关的大脑衰老速度

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行业动态

国家医保局印发《神经系统类医疗服务价格项目立项指南（试行）》

为贯彻落实《深化医疗服务价格改革试点方案》，推进全国医疗服务价格项目规范编制工作，按照“成熟一批、发布一批”的工作思路，近日国家医保局编制印发《神经系统类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，参考 2023 年版医疗服务项目技术规范，将现行神经系统价格项目映射整合为 82 项，加收项 24 项，扩展项 8 项。

临床综合

Nat. Biotechnol. | 工程化脂肪细胞治疗癌症

靶向代谢依赖，如葡萄糖或脂质代谢，是抗癌治疗的关键策略。Nguyen 等人开发了一种新方法——脂肪操纵移植（AMT），通过工程化脂肪细胞与肿瘤竞争脂质和葡萄糖来抑制癌症进展，此成果发表于《Nature Biotechnology》。研究人员利用 CRISPR 激活技术（CRISPRa）上调脂肪细胞中的 UCP1、PRDM16 或 PPARGC1A 基因，以增强葡萄糖和脂肪酸代谢，从而抑制多种癌细胞系的增殖、糖酵解和脂肪酸氧化。研究还通过体内实验验证了 UCP1-CRISPRa 脂肪器官在减少肿瘤大小和代谢活性方面的显著效果，并展示了 AMT 在预防遗传性癌症发展中的潜力。

https://doi.org/10.1038/s41587-024-02551-2

医学人工智能

PNAS | 深度学习用于量化与神经认知变化相关的大脑衰老速度

黑白机械臂被其他机械包围的俯视图。

大脑衰老速度的量化研究对于识别神经退行性疾病风险具有重要意义，尤其是通过非侵入性方法监测大脑衰老速率，能够为认知功能变化的评估提供重要依据。2月24日，南加州大学 Yin Chenzhong 等人利用一种基于 3D-CNN 的纵向模型，通过分析 2055 名认知正常成年人的纵向 MRI 数据，成功量化了大脑衰老速度，并验证了其与认知功能变化的显著相关性。研究还通过可解释的 CNN 显著性映射方法，揭示了大脑区域衰老速率的解剖学差异，为阿尔茨海默病等神经退行性疾病的早期风险评估提供了新工具。

https://doi.org/10.1073/pnas.2413442122

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imaging | CATD：面向 EEG 到 fMRI 跨模态生成的统一表征学习方法

脑功能成像的多模态分析对于理解大脑功能和病理至关重要，尤其是在面对传统成像技术的高成本和可用性限制时。3月11日，深圳先进技术研究院的 Yao Weiheng/王书强等人在《IEEE Transactions on Medical Imaging》上提出了一种基于条件对齐时间扩散（CATD）框架的创新方法，旨在通过将电生理信号（EEG）转化为功能性磁共振成像（fMRI）信号，从而实现跨模态神经成像的合成与分析。研究通过整合 EEG 的时间动态信息与 fMRI 的空间结构特征，实现了高保真的 EEG-to-fMRI 跨模态生成，并在多个公开数据集上验证了模型的优越性能。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3550206

康复（神经）工程

Nat. Commun. | 重度抑郁症在神经形态连续体上的表现

重度抑郁症（MDD）是一种全球范围内广泛存在的严重精神疾病，其临床表现具有高度异质性，给诊断和治疗带来了巨大挑战。理解 MDD 的生物学亚型和神经机制对于个性化治疗至关重要。3月11日，电子科技大学廖伟团队在《Nature Communications》上发表最新成果，他们利用贝叶斯模型分析了 MDD 患者的多中心脑结构 MRI 数据，识别出三种潜在的异常因子。研究发现，MDD 患者通常表现出多种异常因子的不同程度表达，而非单一亚型，且这些因子与特定的神经递质系统相关。研究还验证了这些因子在纵向队列中的稳定性，并能够预测不同治疗方法的临床效果。

https://doi.org/10.1038/s41467-025-57682-0

可穿戴技术

IEEE Trans. Instrum. Meas. | 重度抑郁症在神经形态连续体上的表现

开发一种无创、连续的血糖监测技术对于提高患者的生活质量和治疗效果具有重要意义。3月11日，韩国汉阳大学 Sajjad Hussain Mian 等人开发了一种基于纺织品的可穿戴微波传感器，用于通过汗液进行无创血糖监测。该传感器在 4.87 GHz 的共振频率下工作，能够高灵敏度地检测皮肤组织介电特性的微小变化，并通过实验验证了其在血糖监测中的高精度和可靠性。

https://doi.org/10.1109/TIM.2025.3550247

生物材料

ACS Sens. | 感知血栓管理的未来

传统诊断方法往往难以捕捉患者个体化的血栓风险。微工程化的“芯片血管”平台在血栓研究和个性化医疗中展现出革命性潜力。3月11日，悉尼大学 Zhao Yunduo 等人探讨了血栓管理的未来：片上血管平台、高级传感和人工智能驱动的数字双胞胎融合。尽管在规模化、标准化和监管审批方面仍存在挑战，但这些技术的结合有望彻底改变血栓管理，推动精准心血管医疗的发展。

https://doi.org/10.1021/acssensors.4c02764

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编辑 | 王树彤

审核 | 医工学人理事会

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