背景介绍 活体细菌在生物医学领域的应用近年来引起了广泛关注。传统上，细菌被视为病原体，需要被消除。然而，随着现代细菌学的发展，人们逐渐认识到细菌与人体共生的复杂性及其在治疗、诊断和药物递送中的独特潜力。尽管化学工程为增强生物安全性和改善治疗效果提供了创新思路，但活体细菌在精准医学中的全面应用仍面临重大挑战。特别是，活体细菌进入人体后的命运、其生物过程的复杂性以及个体化治疗的多样性，都是亟待解决的问题。此外，人工智能和机器学习技术的引入，为设计和预测活体细菌与人体相互作用提供了新的可能性。 论文来源 这篇题为《Live Bacterial Chemistry in Biomedicine》的论文由来自哈佛医学院布莱根妇女医院纳米医学中心的Senfeng Zhao、Qian Chen、Qiman...
学术背景 化学交换饱和转移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁共振成像（MRI）是一种先进的非侵入性成像技术，能够提供活体组织的详细分子信息。CEST MRI通过选择性饱和特定代谢物的可交换质子，并将这种饱和转移到水分子中，从而实现对低浓度蛋白质和代谢物的检测和定量。尽管CEST MRI在神经退行性疾病和癌症等疾病的诊断中显示出巨大潜力，但其在临床中的应用仍面临诸多技术挑战，例如数据采集时间长、图像处理复杂以及解释难度大。这些问题限制了CEST MRI从研究环境向临床实践的过渡。 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医学影像领域的应用日益广泛，尤其是在处理大规模数据和提供精确诊断方面表现出色。AI...
学术背景 随着云计算技术的快速发展，动态和异构的云环境对高效的作业调度需求日益增长。传统的调度算法在简单系统中表现良好，但在现代复杂的云基础设施中已无法满足需求。云环境的资源异构性、能源消耗和实时适应性等问题，促使研究者探索基于人工智能（AI）的解决方案。AI驱动的作业调度技术通过机器学习、优化技术、启发式技术和混合AI模型，提供了更高的适应性、可扩展性和能源效率。本文旨在全面回顾AI驱动的作业调度技术，分析现有方法的优缺点，并探讨如何通过AI克服传统算法的不足。 论文来源 本文由Yousef Sanjalawe、Salam Al-E’mari、Salam Fraihat和Sharif Makhadmeh共同撰写，发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上，...
学术背景 情感识别（Emotion Recognition）是人工智能（AI）和情感计算（Affective Computing）领域中的一个重要研究方向，尤其在医疗、教育和人机交互（HCI）等领域具有广泛的应用前景。语音作为情感表达的重要载体，能够通过声调、语速、音量等特征传递丰富的情感信息。然而，语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在对话场景中的应用仍面临诸多挑战，如情感的动态性、多模态数据的融合以及情感标注的准确性等。 为了更好地理解AI在对话中识别语音情感（Speech Emotion Recognition in Conversation, SERC）的最新进展和存在的问题，本文作者进行了一项系统综述和元分析（Meta-Analysis）。...
蛋白质的三维结构由其氨基酸序列决定，而蛋白质的功能则高度依赖于其三维结构。蛋白质的侧链构象（side-chain conformations）在蛋白质折叠、蛋白质-蛋白质相互作用以及蛋白质设计（de novo protein design）中起着至关重要的作用。准确预测蛋白质侧链的构象是理解蛋白质折叠机制、设计新型蛋白质以及研究蛋白质相互作用的关键。然而，传统的基于物理的模型（physics-based modeling）依赖于经验评分函数（empirical scoring functions）、离散旋转库（discrete rotamer libraries）和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样，这些方法往往由于搜索效率低下和评分函数的不准确性而难以达到理想的效果。 近年来，人工智能在蛋...
深度学习增强的金属有机框架电子皮肤在健康监测中的应用 学术背景 电子皮肤（e-skin）是一种能够感知生理和环境刺激的技术，模拟人类皮肤的功能。近年来，电子皮肤在机器人、运动科学和医疗健康监测等领域的应用潜力逐渐显现。然而，当前的电子皮肤技术面临着一些挑战：首先是多功能的实现，即如何在一个设备中同时检测多种生理信号（如生物分子、运动信号等）；其次是信号的区分问题，尤其是在同时检测多种刺激时，如何准确区分并识别不同的信号。 传统的多功能电子皮肤通常需要整合多种传感材料，这不仅增加了制造的复杂性，还可能导致设备性能不稳定。此外，现有的电子皮肤在信号的信噪比、灵敏度和稳定性方面也存在不足。因此，开发一种高性能、多功能且易于制造的电子皮肤成为了研究的焦点。 金属有机框架（Metal-Organic ...
基于离子动力学的汗液指纹识别技术：喷墨打印有机电化学晶体管阵列的研究 学术背景 汗液作为一种非侵入性的生物标志物，蕴含着丰富的生理信息，能够反映人体的健康状况，如水分平衡、疾病标志物等。然而，汗液成分复杂，包含多种离子和分子，传统的汗液监测设备通常依赖于具有特定生物识别元件（如离子选择性膜和酶）的传感器，这些传感器需要通过复杂的化学修饰来选择性结合特定的离子或分子。然而，这种复杂的化学修饰过程可能导致信号漂移和干扰，限制了其广泛应用。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于离子动力学的汗液指纹识别策略，结合喷墨打印的有机电化学晶体管（Organic Electrochemical Transistor, OECT）阵列和人工智能算法，实现了对汗液成分的高效检测和分析。 论文来源 该研究由来自P...
引言 近年来，利用数值方法求解偏微分方程（Partial Differential Equations, PDEs）已在工程和医学等广泛学科中扮演了重要角色。这些方法在拓扑和设计优化以及临床预测中的应用已显示出显著成效。然而，由于在多种几何体上进行多次问题求解所需的计算成本非常高，导致这些方法在很多场景下变得无法负担。因此，开发能够在不同几何条件下提高PDE求解效率的方法，成为了近年科学机器学习领域的一个研究热点。 论文背景与来源 《A Scalable Framework for Learning the Geometry-Dependent Solution Operators of Partial Differential Equations》这篇文章由Minglang Yin、Nic...
大型语言模型在PET影像报告中的应用：一项结合检索增强生成模型的单中心试验研究 随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models, 以下简称LLM）的零样本学习能力和自然语言处理能力在医学领域引发了广泛关注。尽管LLM已经在某些医疗领域显示出改进效率和效果的潜力，但在核医学尤其是PET（正电子发射断层扫描）影像报告的应用尚属探索初期。这项研究由来自韩国首尔大学医院和首尔大学医学院的Hongyoon Choi博士及其团队完成，研究成果发表于《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》。 研究背景及问题陈述 PET影像在多种医学领域中应用广泛，其临床价值体现在疾病诊断、疾病分期以及疗效...
人工智能增强超快速PSMA-PET在前列腺癌分期中的应用 学术背景 前列腺癌是全球男性中最常见的癌症之一，准确的诊断和分期对于治疗决策至关重要。前列腺特异性膜抗原（PSMA）正电子发射断层扫描（PET）已成为前列腺癌患者的标准检查方法。然而，传统的PSMA-PET扫描时间较长，通常需要20分钟，这限制了患者的检查机会，尤其是在需求日益增长的情况下。为了缩短扫描时间，研究人员提出了超快速PSMA-PET扫描技术，但这种方法往往以图像质量下降为代价。为了解决这一问题，研究人员探索了人工智能（AI）技术在图像增强中的应用，以提高超快速PSMA-PET的图像质量和诊断准确性。 论文来源 这篇论文由David Kersting、Katarzyna Borys、René Hosch和Robert Sei...