医学智能诊断新突破：随机化可解释机器学习模型推动高效医学诊断 一、学术背景与研究动因 近年来，深度学习（Deep Learning, DL）模型在医疗健康领域中扮演着举足轻重的角色。通过处理海量医学数据，DL显著提升了疾病的诊断准确性和临床决策水平。在医学影像分析、基因组学数据处理、临床疾病预测等领域，DL模型展示了强大的自动特征提取与复杂模式识别能力。但与此同时，深度模型的“黑箱”特性（即难以解释其决策过程）、庞大的计算资源消耗和冗长的训练时间，也成为其在临床实际应用中难以跨越的重要障碍。 医学领域的决策过程不仅需要高准确率，还需兼顾速度与透明性，一方面保证快速诊断以应对紧急医疗情境，另一方面满足如GDPR等对自动化决策可解释性的法律法规要求。此外，DL模型尤其是大规模神经网络所带来的能源...

一、学术背景与研究缘起 慢性肾脏疾病（Chronic Kidney Disease，CKD）是一项全球性的公共健康挑战。据流行病学数据，CKD影响全球约10-12%的人口，是全球心血管死亡（Cardiovascular Disease，CVD）的重要推手。CKD患者往往表现出“早期血管老化”（Early Vascular Aging, EVA）现象，包括动脉壁增厚、平滑肌细胞减少和血管外膜纤维化等，这使罹患心脑血管事件（如心梗和中风）的风险显著提高。但尽管临床上CKD与血管老化高度相关，其分子机制和具体触发因素却长期未明。传统观点认为，尿毒环境下氧化应激、钙化等是EVA的主要推手，但这些解释难以完全覆盖CKD相关的心血管风险。 过去十余年，关于体细胞突变（Somatic Mutation）与...

一、研究背景与学术意义 急性肾损伤（acute kidney injury, AKI）近年来在全球范围内发病率不断升高，不仅导致肾功能的急性丧失，而且日益被证实与慢性肾病（chronic kidney disease, CKD）的发生、发展密切相关。大量流行病学和基础研究显示，AKI患者中有相当比例最终进展为CKD，形成“AKI向CKD进展”的临床难题。该领域的主要科研问题包括炎症反应、微血管稀疏、缺氧反应、转化生长因子β1（TGF-β1，transforming growth factor β1）信号及上皮-间质转化等，这些过程协同推动肾间质纤维化的发展，而肾间质纤维化则是CKD共同终点。 目前，尚无有效疗法能够阻断或逆转AKI向CKD的进程，因此研发新型干预策略成为肾脏病领域亟需突破的方...

解析ADPKD致病基因变异的通道分子机制 ——PNAS 2025年最新原创研究解读 一、学术研究背景与科学意义 常染色体显性多囊肾病（Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease，ADPKD）是全球最常见的单基因遗传疾病之一，影响着数以百万计的人群。ADPKD的发病机制与肾源性多囊蛋白（Renal Polycystins）PKD1和PKD2的基因变异密切相关，而这两种多囊蛋白作为离子通道亚基，在细胞的主要纤毛（Primary Cilia）中发挥核心作用。尽管近年来对ADPKD的研究不断深入，但由于PKD1和PKD2病变变异种类繁多，大多数致病性变异对蛋白结构及功能的具体影响仍然缺乏直接证据和系统阐释。 ADPKD目前尚无根治性药物，临床治疗多以对症...

一、研究背景与科学意义 常染色体显性多囊肾病（Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease, ADPKD）是一种常见的单基因遗传性肾病，影响全球数以百万计的人口。ADPKD主要由肾多囊蛋白家族（尤其是PKD1和PKD2基因）编码的通道亚基变异所致，这些蛋白在肾集合管上皮细胞的初级纤毛（primary cilia）中起着关键的离子通道作用。 长期以来，虽然ADPKD作为“通道病”（channelopathy）和“纤毛病”（ciliopathy）已被学界所认同，但大多数致病基因变异如何具体影响多囊蛋白（polycystins）结构和功能，特别是对离子通道的装配、门控（gating）以及定位于细胞初级纤毛中的交通过程，尚缺乏详细的机制解释。目前针对ADP...