医工简报 |迷走神经刺激疗法治疗难治性 PTSD; 二维蛋白质阵列的组装与功能；跨工具宇宙进行治疗推理的人工智能体

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临床综合

Adv. Sci. | 解读前列腺癌进展中的转录因子景观：理解神经内分泌转分化的新方法

前列腺癌是男性癌症相关死亡的主要原因之一，治疗诱导的神经内分泌前列腺癌（NEPC）作为一种对雄激素受体通路抑制剂耐药的亚型，带来了巨大的治疗挑战。3月17日，加拿大健康科学院院士、不列颠哥伦比亚大学王玉琢团队提出了一种内部 Z 评分方法，用于识别前列腺癌中与腺癌和 NEPC 相关的关键转录因子（TF），旨在通过转录因子的动态分析，揭示 NEPC 的分子机制及其治疗耐药性。研究通过分析 1639 个 TF，揭示了 NEPC 从腺癌分化过程中的三阶段假说（去分化、休眠和再分化），并鉴定了多个潜在的治疗靶点。研究还通过基因敲除实验验证了这些转录因子在肿瘤生长和迁移中的关键作用，为个性化癌症治疗提供了新的方向。

https://doi.org/10.1002/advs.202404938

医学人工智能

arXiv | TxAgent：一个跨工具宇宙进行治疗推理的人工智能体

黑白机械臂被其他机械包围的俯视图。

精准治疗是个性化治疗的关键，开发能够实时检索生物医学知识并进行多步推理的 AI 智能体，极大助力于解决这一问题。2024年，哈佛医学院的 Gao Shanghua 等人在《TxAgent: An AI Agent for Therapeutic Reasoning Across a Universe of Tools》中设计了一种名为 TxAgent 的 AI 智能体，通过整合 211 个生物医学工具，实现了药物相互作用、禁忌症和个性化治疗策略的多步推理。测试表明，TxAgent 在药物推理和个性化治疗推荐任务中表现优异，准确率高达 92.1%，优于 GPT-4 等现有模型。该研究通过多步推理和工具调用，确保了治疗建议的准确性和透明性，为精准治疗提供了新的解决方案。

https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.10970

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imaging | 基于低阶张量分解的动态对比增强超声斑点降噪

动态对比增强超声（DCEUS）是一种用于评估微血管灌注和分散动力学的成像技术，但其图像中的斑点噪声严重影响了对比动力学的定量分析，限制了其在临床诊断中的应用。去噪技术的改进对于提高 DCEUS 图像质量及其在疾病诊断中的准确性具有重要意义。代尔夫特理工大学 Metin Calis 等人提出了一种基于低秩张量分解的 DCEUS 斑点去噪方法。该方法通过引入梯度下降的多线性奇异值分解（GTE）和基于张量奇异值分解的算法（OITNN），可有效去除 DCEUS 图像中的噪声，并在前列腺癌分类中展示了其优于现有去噪技术的性能。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3551660

康复（神经）工程

Nat. Commun. | 人类皮层中时间预期的神经特征代表事件概率密度

时间预测的神经机制一直是神经科学中的重要问题，理解大脑如何计算和表示时间事件概率对于揭示复杂认知功能（如决策和运动准备）的基础至关重要。3月16日，德国马普所 Matthias Grabenhorst 等人探讨了人类如何估计和表示未来感官事件的概率密度。研究通过脑磁图（MEG）实验，发现后顶叶和运动皮层在感官事件发生前能够表示事件概率密度，并且这种表示与反应时间密切相关。研究结果表明，大脑通过简单的概率密度函数（PDF）而非复杂的风险率（HR）来预测未来事件，揭示了时间预测的神经基础。

https://doi.org/10.1038/s41467-025-57813-7

可穿戴技术

Brain Stimul. | 迷走神经刺激疗法治疗难治性 PTSD

创伤后应激障碍（PTSD）是一种常见且具有严重影响的疾病，许多患者对现有疗法反应不佳。开发新型神经调控疗法以治疗难治性 PTSD 具有重要意义。3月15日，贝勒斯科特与怀特研究所的 Powers M.B. 等人探讨了迷走神经刺激（VNS）联合延长暴露疗法（PE）治疗难治性 PTSD 的效果。研究通过一项开放标签的早期可行性研究，对 9 名中重度难治性 PTSD 患者进行了 12 次 PE+VNS 治疗。结果显示，VNS 疗法安全可行，所有参与者在治疗后不再符合 PTSD 诊断标准，且症状改善持续至治疗结束后的 6 个月。该研究为 VNS 疗法在 PTSD 治疗中的应用提供了初步证据，并支持进一步开展随机对照试验。

https://doi.org/10.1016/j.brs.2025.03.007

生物材料

Adv. Sci. | 二维蛋白质阵列的组装与功能

受自然生物系统的启发，蛋白质被认为是构建复杂多维超结构的理想材料，尤其是二维蛋白质阵列在开发具有高度有序结构的先进生物纳米材料方面展现出巨大潜力。3月16日，中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所王强斌/陈光村/姜江团队在《Advanced Science》上发表综述，探讨了通过静电相互作用、π-π堆积、共价键和金属配位等策略构建二维蛋白质阵列的多种方法，展示了其在生物医学、光系统和催化等领域的广泛应用前景。作者还强调了计算设计在精确预测和优化蛋白质结构及相互作用中的重要作用。

https://doi.org/10.1002/advs.202416485

END

编辑 | 李艳玲

审核 | 医工学人理事会

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