一、学术背景与研究动因 近年来，基因型-表型（Genotype-Phenotype, G-P）关联分析已成为揭示复杂性状遗传基础的核心手段，尤其在人类面部、四肢、骨骼等多维结构性状的研究中获得了快速发展。传统上，G-P分析依赖简单、预设的人体解剖测量指标，或者采用诸如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等无监督降维技术，抽取如“主成分（principal components）”“特征面（eigen-shapes）”等数据驱动特征。这些方法虽然流行，但并不一定能够选取真正携带丰富遗传信息、具有遗传生物学相关性的表型轴线。换言之，很多PCA得出的特征主轴，虽然能够涵盖大部分形态变异，却并未必在基因层面具备最大化的解释力，容易遗漏关键的遗传信号。 此外...

癌症基因的准确识别是癌症基础研究和精准医疗领域的核心难题。近日，Jilin University与Zhejiang Sci-Tech University的研究团队在《Briefings in Bioinformatics》期刊上发表了题为《Cancer gene identification through integrating causal prompting large language model with omics data–driven causal inference》的原创性研究论文。本文完整梳理了该论文的研究背景、学术创新、方法流程、研究结论及其深远意义。 一、学术研究背景 1. 多组学癌症基因识别的需求 癌症作为全球范围内死亡率最高的疾病之一，其发生和进展本质上是一个...

一、研究背景与学科前沿 癌症预后分析一直是医学领域的核心研究方向。近年来，随着高通量测序技术（high-throughput sequencing technologies）的广泛应用，科学家们得以深入探索癌症患者的分子生物标志物（biomarker）和临床特征，从而帮助临床医生更准确地评估患者的生存风险，制定个体化治疗策略。传统的 Cox 比例风险模型（Cox proportional hazards model）作为经典的生存分析工具，因其优秀的统计基础和适应性而被广泛应用于癌症预后研究。 然而，随着深度学习（Deep Learning, DL）以及多组学（omics）数据的引入，科学家们逐步认识到传统 Cox 模型在特征提取和复杂关系建模方面的不足。许多基于深度学习的方法往往侧重于特征...

一、背景介绍：医学领域中的机器学习与可信度挑战 近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的飞速发展，医疗健康领域发生了巨大变革。尤其是在体外仿真医学（in silico medicine）中，机器学习预测器已成为估算人体生理和病理中某些难以直接测量指标的重要工具，如疾病风险评估、治疗反应预测等。然而，随着机器学习越来越多地直接影响临床决策，对其预测结果的可信度（credibility）提出了前所未有的高标准。换言之，如何确保机器学习模型在医学实际应用中既准确又可靠，成为学界和产业界急需解决的核心科学问题。 与传统基于生物物理原理（biophysical models，亦称“第一性原理模型”）的预测...

学术背景 近年来，全球范围内爆发了多次由冠状病毒引起的疫情，如SARS（严重急性呼吸综合征）、MERS（中东呼吸综合征）和COVID-19（新型冠状病毒肺炎）。这些疫情不仅对人类健康构成了严重威胁，还暴露了应对突发冠状病毒感染的紧急策略的不足。冠状病毒感染通常伴随着肺部炎症反应，因此，在抑制病毒感染的同时，缓解炎症反应成为治疗的关键挑战。传统的抗体疗法虽然有效，但其开发周期长，且难以应对病毒的快速变异。此外，抗体依赖的增强效应（ADE）也可能导致治疗效果不佳。因此，开发一种能够快速应对新兴冠状病毒感染、同时兼具抗病毒和抗炎功能的治疗策略显得尤为重要。 基于这一背景，研究者们提出了一种新型的“抗原空间匹配多聚适配体纳米结构”（Antigen Spatial-Matching Polyaptam...

学术背景 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）是现代医学诊断中的重要工具，其效果在很大程度上依赖于造影剂（Contrast Agents, CAs）的使用。传统的MRI造影剂主要基于钆（Gd）的配合物，尽管这些造影剂在临床中广泛应用，但其长期安全性存在争议，特别是在肾功能不全的患者中，可能引发肾源性系统性纤维化（Nephrogenic Systemic Fibrosis, NSF）。因此，开发基于过渡金属的新型MRI造影剂成为了研究热点。过渡金属（如铁、锰）不仅在地球上储量丰富，且具有多种氧化态，能够响应生物环境中的氧化还原变化，从而设计出“智能”造影剂。 此外，肿瘤微环境中的氧化还原失衡是癌症进展和耐药性产生的重要驱动因素。因此，开发能够实时监测组织...

学术背景 生物发光技术（bioluminescence）是一种高度敏感且非侵入性的成像技术，能够在活体生物中进行实时监测，而无需外部光源。荧光素酶（luciferase）是催化发光反应的关键酶，但天然荧光素酶存在诸多局限性，如蛋白质折叠不良、体积大、依赖ATP、催化效率低等。这些限制阻碍了生物发光技术在生物医学研究中的广泛应用。近年来，尽管通过定向进化（directed evolution）等方法对天然荧光素酶进行改造取得了一定进展，但仍无法完全克服这些局限性。 为了解决这些问题，研究团队利用基于深度学习的蛋白质设计方法，从头设计（de novo design）了一类新型荧光素酶，称为NeoLux系列。这些人工设计的荧光素酶不仅具有优异的催化效率、稳定性、体积小、不依赖ATP等特性，还能够与...

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...

尼古丁是烟草中的主要成瘾物质，通过激活大脑中的多巴胺奖励系统来促进吸烟行为。尽管尼古丁的成瘾机制已被广泛研究，但其在大脑中的具体作用路径，尤其是如何通过不同神经回路调控奖励和厌恶反应，仍然存在许多未解之谜。近年来，电子烟的使用在全球范围内迅速增加，尤其是在青少年中，这使得理解尼古丁成瘾的生理机制变得尤为重要。尼古丁通过与大脑中的尼古丁乙酰胆碱受体（nicotinic acetylcholine receptors, nAChRs）结合发挥作用，这些受体由不同的α和β亚基组成，形成多种异源或同源五聚体结构。研究发现，尼古丁的低剂量和高剂量会引发不同的反应：低剂量通常产生奖励效应，而高剂量则可能引发厌恶反应。然而，这些反应的神经回路机制尚未完全阐明。 论文来源 这篇论文由Joachim Jehl...

学术背景 帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是第二常见的神经退行性疾病，主要特征包括运动功能障碍、多巴胺能神经元的丧失以及α-突触核蛋白（α-synuclein, α-syn）的异常聚集。尽管大多数PD病例的病因尚不清楚，但约有5%-10%的病例是由单基因突变引起的。SNCA基因编码的α-突触核蛋白是第一个被发现与常染色体显性遗传PD相关的基因。SNCA突变通常导致早发性PD，其中A53T突变是最常见的点突变之一。然而，α-突触核蛋白如何诱导神经退行性病变的机制仍然不明确。 自噬（autophagy）是细胞内清除受损蛋白质和细胞器的重要过程，也是α-突触核蛋白降解的主要途径之一。研究表明，α-突触核蛋白的过度表达或突变会抑制自噬，导致α-突触核蛋白的积累，进而引发PD...