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　　该研究通过对现有文献的全面回顾与综合，并重新分析了英国的医疗记录数据，描绘出了一幅令人担忧的图景。研究估计，在英国40-59岁的孤独症成年人中，有高达89%的人从未得到诊断，而在60岁以上人群中，这一比例更是攀升至97%。这种“隐形”状态使他们无法获得必要的支持。数据显示，与同龄非孤独症人群相比，中老年孤独症患者面临几乎所有身心健康问题的更高风险，包括心血管疾病、抑郁症和焦虑症。更令人警惕的是，具有高度孤独症特征的老年人出现自杀意念的可能性是非孤独症人群的六倍，而患上早发性痴呆症的风险也高出四倍。此外，他们在就业、社交和获得适宜的医疗服务方面也困难重重。研究呼吁社会必须采取覆盖全生命周期的策略，加强对老年孤独症患者的研究与支持。研究发表在 Annual Review of Developmental Psychology 上。

　　研究团队对32名新手父亲进行了功能性磁共振成像（fMRI）扫描，让他们观看自己婴儿、陌生婴儿以及自己伴侣的视频。结果清晰地显示，当父亲看到自己孩子时，大脑中负责心智化（mentalizing，即理解他人意图和情绪的能力）、社会认知和奖赏处理的关键区域，如楔前叶和后扣带回，表现出比观看陌生婴儿或自己伴侣时更强的激活。这表明父亲的大脑对自己的后代有高度特异性的神经响应。更重要的是，这种大脑活动的个体差异与父亲的育儿体验直接相关：在楔前叶/后扣带回区域反应更强的父亲，通常报告了更强的亲子联结和更低的育儿压力。这一发现表明，这些皮质中线区域的神经活动，可能是衡量新手父亲适应新角色的重要生物学指标。研究发表在 Human Brain Mapping 上。

　　研究团队让恒河猴执行一项复杂的视觉注意力任务，并利用皮层内微刺激（intracortical microstimulation）技术，在视觉皮层V2区（视觉通路的早期区域）人为制造短暂的、与任务无关的“干扰”神经信号。同时，他们记录了下游V4区神经元的活动。V4区的神经元活动存在一种约30-90赫兹的快速节律性振荡，即γ波段活动，这创造了一个持续仅几毫秒的“接收窗口”。实验结果清晰地表明，只有当来自V2区的“干扰”信号精准地在这个短暂的接收窗口内到达V4区时，它才能成功影响V4神经元的活动，并进而干扰猴子的行为，导致其反应变慢、失误增多。若信号早到或晚到，则会被完全忽略，不产生任何影响。这一发现为“神经信号的时间同步是信息处理的关键”这一理论提供了直接的因果证据，揭示了大脑筛选信息的根本机制。研究发表在 Nature Communications 上。

　　该研究是一项荟萃分析，系统梳理了14项相关研究，数据覆盖超过23万名来自不同国家的参与者。结果清晰地显示，犯罪风险行为的患病率在不同痴呆症亚型中差异巨大。在行为变异型额颞叶痴呆患者中，这一比例超过50%，远高于阿尔茨海默病的10%和帕金森综合征的不到10%。研究还发现一个重要规律：这类行为在痴呆症的早期阶段比普通人群更常见，但随着病情加重则会下降。此外，性别差异显著，确诊后，患有额颞叶痴呆的男性出现犯罪风险行为的频率是女性的四倍，而在阿尔茨海默病患者中这一差距更是高达七倍。另一项研究揭示了其神经基础，即这些行为与大脑颞叶的萎缩有关，导致了脱抑制（disinhibition，指大脑调节冲动与情绪、遵守社会规范的能力下降）现象。研究人员强调，大多数行为为轻微违法，但该发现对于痴呆症的早期诊断和法律系统的适应性调整至关重要。研究发表在 Translational Psychiatry 上。

　　研究团队利用慢性社交挫败模型，让小鼠长期处于社会压力环境中，以诱发抑郁样行为。研究发现，在这种慢性压力下，小鼠大脑保护层——脑膜中的中性粒细胞数量显著增加。进一步的溯源分析证实，这些免疫细胞并非来自全身的血液循环，而是通过血管通道，直接从颅骨的骨髓“就近”迁移而来。这种脑膜中性粒细胞的积聚与小鼠表现出的抑郁行为显著相关。为探究其分子机制，研究人员对这些细胞进行基因表达分析，发现一种名为I型干扰素的免疫信号通路被异常激活。关键的是，当研究团队通过干预手段阻断这条信号通路后，不仅脑膜中的中性粒细胞数量减少，小鼠的抑郁样行为也得到了明显改善。研究发表在 Nature Communications 上。

　　研究团队整合了海量公开数据，系统分析了与年龄相关的三类表观遗传标记。除了传统的差异甲基化位点（differentially methylated positions, DMPs，即随年龄稳定升高或降低的甲基化位点），他们还考察了可变甲基化位点（variably methylated positions, VMPs，即随年龄增加个体间差异变大的位点）和香农熵。分析发现，存在一个由PCDHGA1、MEST等基因驱动的脆弱基因网络，它会加速全身的衰老进程，并且难以通过有益干预逆转。其中，PCDHGA1基因被确定为一个核心的跨组织衰老驱动因子。更重要的是，研究人员发现了一个与NAD⁺补救代谢（NAD⁺ salvage metabolism）相关的“弹性”基因网络，该网络在衰老过程中表现出更强的稳定性，这为当前热门的NAD⁺补充剂抗衰老策略提供了坚实的分子生物学证据。

　　该研究的核心突破在于利用薄膜铌酸锂（thin-film lithium niobate，简称TFLN）材料的卓越光电特性，将以往需要多个独立、庞大设备才能实现的功能，单片集成到一块指甲盖大小（11 x 1.7毫米）的芯片上。研究团队创新性地采用了一种光子学方案，通过片上集成的宽带可调谐光电振荡器，生成了覆盖从微波到太赫兹波段（0.5 GHz至115 GHz）的超稳定、高质量无线信号。该芯片不仅能生成信号，还能完成基带调制和无线-光子转换等复杂任务。在性能测试中，该系统实现了跨越九个连续频段的端到端高速无线通信，峰值数据速率超过了创纪录的100 Gbps。此外，该芯片具备实时频谱重构能力，可在180微秒内完成6 GHz的频率调谐，使其能智能地适应复杂的电磁环境，实现信道自适应和干扰规避。研究发表在 Nature 上。

　　这款设备大小如顶针，由柔软的3D打印指套和弹性材料构成，可舒适地贴合于指尖。其核心技术是单个由形状记忆合金制成的蛇形执行器，通过精巧设计，该执行器能驱动设备产生11种不同的多向运动，从而模拟出推、拉、点、划等丰富的触觉反馈。为了验证其功能，研究团队进行了三项测试：在虚拟现实场景中，佩戴者能“感觉”到虚拟物体的存在；在日常生活中，设备通过不同的敲击模式引导用户将画作挂在墙上，取代了口头指令；在感官增强测试中，蒙住眼睛的用户能根据设备的定向提示，准确找到桌面上的物体，展示了其辅助视障人士的潜力。这项技术因其轻便、多功能和快速响应的特性，为开发更“无感”的人机交互界面开辟了新路径。研究发表在 Nature Electronics 上。

　　研究团队设计了一个六层评估体系，依次测试AI的可重复性（相同输入下输出是否一致）、可再现性（跨数据集表现）、鲁棒性（抗干扰能力）、刚性（新数据下的功能保持）、可复用性（跨任务迁移）和可替代性（完全取代现有流程）。通过三个案例验证框架实用性：单细胞组学大模型scGPT在3300万细胞数据上表现出优秀的可重复性和可再现性，但鲁棒性待加强；医学大模型MedFound在八个专科中接近医生诊断水平，但长期稳定性不足；糖尿病视网膜病变筛查AI（ACCESS试验）将检查完成率从22%提升至100%，但功能单一。该框架为不同应用场景（如科研探索或临床落地）提供了适配的评估标准，并兼具技术性和伦理性价值。研究发表在 Trends in Biotechnology 上。

　　研究团队首先开发了混合自适应解码算法，结合卷积神经网络和类似ReFIT的卡尔曼滤波器，精确解码脑电图信号。随后设计了两套AI副驾驶系统：一套用于光标控制，另一套用于机械臂操作。系统通过计算机视觉而非眼动追踪来解读用户意图，实现了真正的意图解码。在四名参与者（包括一名腰部以下瘫痪患者）的测试中，AI辅助使瘫痪患者的光标控制目标命中率提升3.9倍，并首次完成机械臂拾取-放置任务（6.5分钟完成，无辅助时无法完成）。健康参与者的任务效率也显著提高。这种共享自主权设计完全避免了手术植入需求，仅需佩戴EEG头帽，为运动障碍患者提供了安全实用的辅助方案。研究发表在 Nature Machine Intelligence 上。

　　研究团队通过三项创新实现突破：首先构建了支持4.5万并发调用的高效代码环境（延迟仅0.3秒）；其次开发GRPO-RoC算法，该算法通过正确重采样策略（RoC）过滤低质量轨迹，解决了代码工具引入的噪声问题；最后采用分阶段训练方案，从非推理监督微调（SFT）开始，逐步过渡到多阶段强化学习。在仅使用64块MI300X GPU训练一周后，14B参数的模型展现出惊人性能：除在AIME24/AIME25数学竞赛领先外，在科学推理（GPQA-Diamond）和工具使用（BFCL v3）等任务也优于DeepSeek-V3。分析显示，模型能主动利用Python环境反馈优化推理路径，平均响应长度比DeepSeek-R1缩短30%。

　　研究首次提出科学知识层级模型，将数据分为原始观测（如LIGO引力波时序数据）、符号表示（如化学SMILES字符串）和理论框架（如量子场论公式）三个层级。通过分析四代模型演进发现：迁移学习阶段（2018-2020）的SciBERT等模型仅能处理静态文本；规模扩展阶段（2020-2022）的Galactica（1200亿参数）虽整合4800万篇论文，仍受限于数据异构性。突破出现在智能体科学阶段（2023至今），如Intern-S1模型采用混合专家架构（Mixture-of-Experts，即不同子网络处理不同专业任务），在2.5万亿token训练后，其分子合成预测准确率达89%，较传统方法提升近4成。研究同时揭示关键瓶颈——数学公式等特殊符号需定制嵌入层，而天文观测数据的信噪比差异导致模型误差传播失控。为此提出的动态评测框架ScienceAgentBench已应用于15个学科，可量化评估从文献综述到实验设计的全流程科研能力。