醫(yī)工學(xué)人The Innovators

1.人類豬肝：FDA批準(zhǔn)首次安全試驗(yàn)；

2.Nature|肺部信號(hào)驅(qū)動(dòng)癌癥相關(guān)血凝塊發(fā)現(xiàn)及評(píng)估；3.npj Digital Medicine|利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型從癲癇評(píng)估報(bào)告中提取癲癇發(fā)作頻率;4.IEEE Trans. Med. Imaging|DistAL：一種用于病變檢測(cè)的可遷移特征學(xué)習(xí)域偏移主動(dòng)學(xué)習(xí)框架;5.Nature Medicine|AI驅(qū)動(dòng)的腦機(jī)接口能否提升人類智能？6.Nature Machine Intelligence|以人為本的可穿戴多模態(tài)視覺(jué)輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)和制造;7.Nat. Nanotechnol|用于細(xì)胞內(nèi)凝聚物光電化學(xué)調(diào)節(jié)的金修飾納米多孔硅.

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行業(yè)動(dòng)態(tài)

人類豬肝：美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)首次安全試驗(yàn)

美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局 （FDA） 批準(zhǔn)了首次測(cè)試轉(zhuǎn)基因豬肝是否可以安全用于治療器官衰竭患者的試驗(yàn)。作為試驗(yàn)的一部分，沒(méi)有資格接受人體器官的嚴(yán)重肝功能衰竭患者將暫時(shí)連接到外部豬肝，該肝臟將過(guò)濾他們的血液。

澳大利亞悉尼大學(xué)（University of Sydney）的移植外科醫(yī)生韋恩·霍桑（Wayne Hawthorne）說(shuō)，這項(xiàng)試驗(yàn)是異種移植領(lǐng)域（在人體中使用動(dòng)物器官）以及患有嚴(yán)重肝衰竭（死亡率約為 50%）的人向前邁出的一大步。他補(bǔ)充說(shuō)，這表明幾十年的研究是值得的。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01209-6

臨床綜合

Nature| 肺部信號(hào)驅(qū)動(dòng)癌癥相關(guān)血凝塊發(fā)現(xiàn)及評(píng)估

血凝塊在血管內(nèi)形成，阻礙血液流動(dòng)，是癌癥患者的常見(jiàn)并發(fā)癥。無(wú)論癌癥的類型如何，血栓的形成（也稱為血栓形成）通常會(huì)導(dǎo)致死亡(1)(,)(2)，尤其是在疾病晚期，當(dāng)癌癥已經(jīng)擴(kuò)散到遠(yuǎn)處器官并形成新的腫瘤生長(zhǎng)部位（稱為轉(zhuǎn)移）時(shí)。預(yù)防血栓的藥物可降低癌癥相關(guān)血栓和死亡的風(fēng)險(xiǎn)，但這些療法的給藥方式并未評(píng)估因預(yù)防血栓而導(dǎo)致凝血或出血過(guò)多的風(fēng)險(xiǎn)。Lucotti等人研究發(fā)現(xiàn)由肺部釋放的小細(xì)胞外囊泡 （sEV） 是與癌癥相關(guān)的促凝信號(hào)的來(lái)源。作者建議，基于血液的分子可用于預(yù)測(cè)誰(shuí)是血栓的高風(fēng)險(xiǎn)，以及誰(shuí)可以從及時(shí)的抗凝血藥物中受益。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01130-y

醫(yī)學(xué)人工智能

npj Digital Medicine| 利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型從癲癇評(píng)估報(bào)告中提取癲癇發(fā)作頻率

癲癇發(fā)作頻率對(duì)于評(píng)估癲癇治療、確保患者安全和降低癲癇意外猝死的風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。由于這些信息經(jīng)常在臨床敘述中描述，德克薩斯大學(xué)休斯頓健康科學(xué)中心的研究者們提出了一種從此類非結(jié)構(gòu)化文本中提取結(jié)構(gòu)化癲癇發(fā)作頻率細(xì)節(jié)的方法。該研究調(diào)查了兩項(xiàng)任務(wù)：（1） 提取描述癲癇發(fā)作頻率的短語(yǔ)，以及 （2） 提取癲癇發(fā)作頻率屬性。對(duì)于這兩項(xiàng)任務(wù)，微調(diào)了三個(gè)基于 BERT 的模型（bert-large-cased、biobert-large-cased 和 Bio_ClinicalBERT），以及三個(gè)生成式大型語(yǔ)言模型（GPT-4、GPT-3.5 Turbo 和 Llama-2-70b-hf）。最終的結(jié)構(gòu)化輸出整合了這兩項(xiàng)任務(wù)的結(jié)果。GPT-4 在所有任務(wù)中均表現(xiàn)最佳，頻率短語(yǔ)提取的準(zhǔn)確率、召回率和 F1 得分分別為 86.61%、85.04% 和 85.79%;癲癇發(fā)作頻率屬性提取為 90.23%、93.51% 和 91.84%;以及 86.64%、85.06% 和 85.82% 的最終結(jié)構(gòu)化輸出。這些發(fā)現(xiàn)突出了微調(diào)生成模型在從有限文本字符串中提取任務(wù)的潛力。

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01592-4

醫(yī)學(xué)成像技術(shù)

IEEE Trans. Med. Imaging| DistAL：一種用于病變檢測(cè)的可遷移特征學(xué)習(xí)域偏移主動(dòng)學(xué)習(xí)框架

深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中已展現(xiàn)出卓越性能，但當(dāng)應(yīng)用于不同醫(yī)療中心的數(shù)據(jù)時(shí)，其有效性會(huì)因域偏移而顯著下降，病變檢測(cè)任務(wù)因病變多樣性及復(fù)雜性受影響尤甚。4月14日，香港中文大學(xué)白帆等人聯(lián)合阿里巴巴達(dá)摩院一同提出了一種結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)與域不變特征學(xué)習(xí)的域偏移主動(dòng)學(xué)習(xí)框架（DistAL）。該框架包括可遷移特征學(xué)習(xí)算法和混合樣本選擇策略RUDY：可遷移特征學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)比一致性訓(xùn)練，學(xué)習(xí)判別性與域不變特征；RUDY策略綜合考慮代表性、不確定性和多樣性，先選取代表性樣本以應(yīng)對(duì)域偏移，再選不確定樣本以提升類別可分性，最后通過(guò)K-means++初始化去除冗余以保證多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DistAL僅標(biāo)注目標(biāo)域1.7%的樣本即可實(shí)現(xiàn)與全標(biāo)簽訓(xùn)練相當(dāng)?shù)男阅埽趤?lái)自不同醫(yī)院、成像協(xié)議、標(biāo)注規(guī)范及病因的8個(gè)數(shù)據(jù)集上的5組實(shí)驗(yàn)中均優(yōu)于其他主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3558861

康復(fù)（神經(jīng)）工程

Nature Medicine| AI驅(qū)動(dòng)的腦機(jī)接口能否提升人類智能？

腦機(jī)接口 （BCI） 從大腦收集信息并使用人工智能 （AI） 工具對(duì)其進(jìn)行解釋，但最新的 BCI 正在通過(guò)可以訓(xùn)練參與者大腦的 AI 系統(tǒng)來(lái)翻轉(zhuǎn)這種信息流。BCI 研究結(jié)合了神經(jīng)生理學(xué)、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、理論神經(jīng)生物學(xué)和神經(jīng)外科。雙向 BCI （其中大部分仍處于臨床前研究階段）可以重塑人類思維并幫助協(xié)助完成復(fù)雜的腦力任務(wù)，但倫理和監(jiān)管挑戰(zhàn)比比皆是。

BCI 生理學(xué)家 Aaron Batista 說(shuō)，在某些特殊情況下，人工智能可能會(huì)重塑人類智能，包括需要認(rèn)知幫助的患者，也可能適用于醫(yī)療保健從業(yè)者。“這些都是非常前沿的問(wèn)題，”當(dāng)被問(wèn)及這項(xiàng)研究時(shí)，Batista 笑著說(shuō)。“雙向接口的圣杯是刺激大腦以創(chuàng)造逼真的感知或在存儲(chǔ)新記憶的配置中驅(qū)動(dòng)神經(jīng)活動(dòng)的東西。”

https://www.nature.com/articles/s41591-025-03641-7

可穿戴技術(shù)

Nature Machine Intelligence|以人為本的可穿戴多模態(tài)視覺(jué)輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)和制造

人工智能驅(qū)動(dòng)的可穿戴電子系統(tǒng)為非侵入性視覺(jué)輔助提供了有前途的解決方案。然而，最先進(jìn)的系統(tǒng)沒(méi)有充分考慮人類的適應(yīng)，導(dǎo)致盲人的采用率很低。14日，上海交通大學(xué)的研究者們提出了一種以人為本的多模式可穿戴系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)融合軟件和硬件創(chuàng)新來(lái)提高可用性。對(duì)于軟件，研究者們定制人工智能算法以匹配應(yīng)用場(chǎng)景和人類行為的要求。在硬件方面，通過(guò)開(kāi)發(fā)可拉伸的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)人造皮膚來(lái)補(bǔ)充音頻反饋和視覺(jué)任務(wù)，從而提高耐磨性。自供電摩擦電動(dòng)智能鞋墊將真實(shí)用戶與虛擬形象保持一致，支持在精心設(shè)計(jì)的場(chǎng)景中進(jìn)行有效訓(xùn)練。視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)的和諧結(jié)合使導(dǎo)航和導(dǎo)航后任務(wù)得到了顯著改進(jìn)，人形機(jī)器人和虛擬和真實(shí)環(huán)境中的視覺(jué)障礙參與者都證明了這一點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)后調(diào)查突出了該系統(tǒng)的可靠功能和高可用性。這項(xiàng)研究為用戶友好的視覺(jué)輔助系統(tǒng)鋪平了道路，為提高視障人士的生活質(zhì)量提供了替代途徑。

https://www.nature.com/articles/s42256-025-01018-6

生物材料

Nat. Nanotechnol| 用于細(xì)胞內(nèi)凝聚物光電化學(xué)調(diào)節(jié)的金修飾納米多孔硅

金屬-半導(dǎo)體界面納米催化技術(shù)已在眾多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用，但其在介導(dǎo)細(xì)胞應(yīng)答中的作用仍屬未知領(lǐng)域。本研究通過(guò)揭示納米多孔硅基光催化劑在生理?xiàng)l件下實(shí)現(xiàn)水雙電子氧化生成過(guò)氧化氫的長(zhǎng)期未明機(jī)制，填補(bǔ)了這一空白。通過(guò)精確調(diào)控胞外環(huán)境中光電化學(xué)法可控合成過(guò)氧化氫，實(shí)現(xiàn)了對(duì)細(xì)胞內(nèi)應(yīng)激顆粒形成的精細(xì)調(diào)控，從而顯著增強(qiáng)細(xì)胞在強(qiáng)氧化應(yīng)激條件下的存活能力。該光電化學(xué)策略在離體嚙齒動(dòng)物心肌缺血再灌注損傷模型中展現(xiàn)出顯著療效。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，采用溫和濃度的過(guò)氧化氫光電化學(xué)原位生成預(yù)處理方案，能有效緩解心肌缺血再灌注所致的心功能下降和心肌梗死。這些發(fā)現(xiàn)不僅為缺血性疾病管理提供了一種可行的無(wú)線治療干預(yù)策略，更凸顯了納米結(jié)構(gòu)半導(dǎo)體催化器件在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的巨大應(yīng)用潛力。

https://www.nature.com/articles/s41565-025-01878-4

END

內(nèi)容|鄒海達(dá) 羅虎 張艷青 員蓉

編輯 | 黃丹青

審核 |劉帥 羅虎