追问daily | 一台发声逼真的虚拟小提琴；为什么痴呆患者会失去创造力？

视神经病变会导致不可逆的视力丧失，虽然可以通过移植视网膜神经节细胞进行治疗，但移植的细胞往往难以存活并与原有神经回路融合。Erika A. Aguzzi和Thomas V. Johnson团队（约翰·霍普金斯大学医学院）证实，阻碍神经细胞生长的核心障碍是视网膜的内界膜，破坏该结构可显著提升移植神经细胞的存活率和功能整合。

该研究团队采用多种动物模型测试了破坏视网膜内界膜（internal limiting membrane，一层将眼后部感光组织与眼球内凝胶状玻璃体液隔开的薄膜组织）对神经细胞移植效果的影响。实验将人类多能干细胞衍生的视网膜神经节细胞分别注射到三种小鼠眼中：因基因突变导致该膜发育不完整的小鼠、接受特定酶液处理以部分消化该膜的小鼠以及注射无菌溶液的对照组小鼠。实验还在大鼠、恒河猴和人类视网膜组织中进行了验证。结果显示，突变组和酶处理组小鼠眼中细胞存活率分别高达95%和80%，而对照组为75%。更为关键的是，去除膜阻碍后，大量细胞成功迁移至负责视觉的靶向细胞层，酶处理组和突变组分别有2%和7.1%的存活细胞成熟并长出树突，对照组发生这一变化的比例仅为0.01%。这些成熟的细胞成功长出轴突并整合入视网膜回路，使啮齿动物恢复了对光的反应能力。研究发表在 Science Translational Medicine 上。

果蝇学习机制新发现：激活特定神经元足以诱发正负双重记忆

在大脑发育与功能演化中，神经系统如何处理奖惩信号以形成准确记忆一直是个核心难题。Ulrike S. Franke、Samantha Aurich与Dennis Pauls等研究人员（莱比锡大学）打破了以往认为特定神经递质单向负责特定类型记忆的固有认知，首次明确了章鱼胺在调节复杂学习行为中的关键中枢开关作用。

该研究以果蝇幼虫为主要实验对象。为了精准探究特定细胞的功能，团队采用了光遗传学技术。结合钙离子成像和解剖学分析，研究人员系统考察了昆虫记忆形成的核心区域蘑菇体（mushroom bodies，果蝇大脑中负责处理联想学习和存储记忆的中枢结构）的神经环路。实验表明，人为激活章鱼胺能神经元足以诱发截然不同的积极记忆或消极记忆，决定因素在于激活的具体时机。进一步机制分析揭示，章鱼胺能神经元并非孤立行事，它们广泛调控多巴胺能神经元，无论是处理食欲奖赏还是厌恶惩罚的细胞簇均受其节制。这种复杂的协同机制使得果蝇能将过往经验与当下状态融合，从而对新环境做出灵活反应。该成果极大地拓宽了对记忆形成机制的理解维度。研究发表在 PNAS 上。

脑内葡萄糖水平决定神经细胞增殖与髓鞘形成时机

髓鞘在大脑不同区域形成的时间为何各异一直是发育神经科学的谜团。Sami Sauma、Patrizia Casaccia等团队（纽约市立大学高级科学研究中心）发现局部葡萄糖水平不仅作为能量来源，更作为关键信号引导少突胶质细胞前体细胞决定增殖或分化，揭示了代谢微环境对大脑神经连接构建的核心调控机制。

研究利用基质辅助激光解吸电离成像技术绘制了发育中小鼠大脑的葡萄糖图谱。结果显示，高葡萄糖区域的少突胶质细胞前体细胞（OPCs，一种能分化形成髓鞘的干细胞样祖细胞）增殖活跃，低葡萄糖区域的细胞则趋向成熟。该机制依赖ATP柠檬酸裂解酶（ACLY，一种将葡萄糖衍生物转化为乙酰辅酶A的关键代谢酶）在细胞核内的调控。当敲除小鼠OPCs中的ACLY基因后，细胞因缺乏增殖信号导致短暂的髓鞘形成低下。但细胞能利用酮体（ketone bodies，脂肪分解产生的替代能源）在核外生成乙酰辅酶A进行代偿并继续分化。给予缺陷小鼠生酮饮食后，其髓鞘发育缺陷得到显著改善。该发现为预防早产儿白质损伤及治疗多发性硬化症提供了基于代谢干预的新思路。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

神经元级探针提前一秒预测癫痫发作间期放电

癫痫患者常经历频繁且隐匿的发作间期癫痫样放电，严重干扰记忆与语言等认知功能。加州大学旧金山分校的Alexander B. Silva与Edward F. Chang等研究人员发现这些异常放电并非随机发生，而是遵循可预测的微回路模式，甚至能提前一秒被精准检测，这为彻底预防此类脑功能紊乱提供了新视角。

研究团队在4名接受癫痫手术的患者中，将高分辨率探针植入皮层深达7毫米处，在9个新皮层位点记录了1152个单神经元在1094次发作间期癫痫样放电（IEDs，癫痫发作之间出现的病理性脑电活动爆发）期间的活动。与目前仅能捕捉大脑表面信号的传感器不同，该技术提供了大脑活动的三维视图。结果显示，IEDs的发生是一个循序渐进的过程：一组神经元在异常放电前约一秒活跃，随后另一组在峰值产生尖锐脉冲，最后第三组在消退时活跃。浅层皮层的规则放电细胞主导了这一过程，其引发的兴奋与抑制失衡使得提前1000毫秒预测IED成为可能。此外，近80%参与IEDs的神经元同样负责语言和感知处理，解释了患者认知受损的生物学根源。这一发现有望将现有闭环设备被动应对脑电爆发的治疗模式，转变为主动从源头阻断异常放电。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

为什么痴呆患者会失去创造力？大脑功能连接梯度减弱是关键

人类大脑如何协调产生创新思维？Victor Altmayer和Emmanuelle Volle团队（巴黎脑研究所）通过分析病理数据发现，前额叶皮层特定功能梯度的减弱会直接导致个体创造力受损，揭示了创造力极度依赖于大脑核心网络间的动态平衡机制。

研究人员对27名行为变异型额颞叶痴呆患者及29名健康对照者进行了对比。研究团队使用全脑基于体素的形态学分析（whole-brain voxel-based morphometry，一种用于比较和分析不同人群大脑灰质密度及体积差异的成像技术）以及功能连接梯度分析（functional connectivity gradient analysis，一种评估大脑特定区域内连接模式如何呈现渐进性变化的神经成像方法）来处理数据。结果表明，前额叶皮层前部是连接默认模式网络与执行控制网络的过渡区域。该区域的前外侧负责组合语义，前内侧负责产生远距离联想。数据显示，该区域内侧到外侧的功能连接梯度幅度越大，即两个核心网络间的功能区分度越高，个体的创造力就越强。由于疾病造成的神经损伤，痴呆患者的这一功能梯度发生显著减退，网络区分度丢失，从而导致创造力下降。此外研究证实默认模式网络不仅负责自发的思维游荡，也参与了建立概念联系的刻意认知过程。研究发表在 Brain 上。

网络碎片化解释女性更高发病率：图论分析揭示阿尔茨海默病性别差异

大脑在阿尔茨海默病发展中的整体网络重组机制尚不明确。印第安纳大学医学院的Paul R. Territo和Juan Antonio Chong Chie团队揭示了疾病各阶段大脑代谢网络的动态变化规律。研究成功构建能量图谱，证实大脑在应对疾病时存在显著的崩溃与补偿阶段，并发现了网络重组的性别差异。

研究团队分析了431名受试者的脑部扫描和数据。他们采用代谢功能连接组学构建了不同疾病阶段的代谢网络图。团队还开发了区域集富集分析（region set enrichment analysis，一种通过代谢数据变化来检测大脑特定功能改变的计算分析工具）量化功能变化。结果显示，网络密度随疾病阶段呈现W形模式。在认知衰退早中期，记忆等认知区域代谢增加以进行补偿，而进入痴呆期后该区域代谢衰退，运动网络则保持活跃。此外，病理响应具有性别差异：男性大脑的网络模块数量及凝聚力随进展下降，女性模块数量则增加并导致网络碎片化，这可能解释了女性受该疾病影响更重的原因。同时，衡量信息传递效率的路径长度在病程中呈现M形波动。研究发表在 Alzheimer's & Dementia: The Journal of the Alzheimer's Association 上。

亲手“编写”生命密码的狂人走了：文特尔与他创造的人造细胞

基因组学与合成生物学领域的先驱J. 克雷格·文特尔（J. Craig Venter）于2026年4月29日因癌症治疗中的意外副作用去世，享年79岁。这位被称为“科学狂人”的研究人员最为人熟知的壮举，是在人类基因组计划中发起的“闪电战”。1998年，他创办塞莱拉基因组公司（Celera Genomics），采用自己团队开发的“霰弹枪法测序”（Shotgun Sequencing，一种将DNA随机打断后通过计算机算法重新拼接的高效测序策略），与多国政府主导的国际人类基因组计划展开激烈竞争。这场竞赛最终促使双方在2001年几乎同时公布人类基因组工作草图，为现代医学和遗传学奠定了基石。此后，他通过全球海洋采样考察揭示了微生物惊人的多样性，并报告了数百万个新基因。 

如果说破译生命密码是文特尔的第一次巅峰，那么创造人造生命便是他留给世界的终极遗产。2010年，他领导的团队宣布制造出首个由人工合成基因组控制的活细胞——他们将人工合成的丝状支原体（Mycoplasma mycoides）基因组移植到去除了原有遗传物质的山羊支原体细胞中，创造出名为“辛西娅”（Synthia，意为“合成体”）并能自我复制的人造细胞。这一突破性成果引发了关于伦理与“造物主”角色的全球热议。就在去世前一个月，其研究所的研究人员还在预印本平台上发表研究，利用人工合成基因组让经药物灭活的“死亡细胞”起死回生，创建出被称作“僵尸细胞”（Zombie cells）的活体合成细胞。尽管文特尔对申请基因专利等商业尝试饱受争议，但他作为科学开拓者，始终在挑战生命科学的边界。

2026年4月，教育部正式将“心理、脑与认知科学”列入本科专业目录。该专业源于清华大学新雅书院的同名交叉学科（英文缩写MBM，意为“心智、大脑与机器”），旨在融合心理学、脑科学与人工智能（AI，模拟人类智能的计算机技术），培养横跨文科、理科和工科三大领域的通识型创新人才。学制四年，授予理学学士学位。学生将系统学习心理学理论、认知神经机制，并研发类生智能（模仿生物智能的算法与系统），具备扎实的实践能力、批判性思维以及跨学科协作素养，为引领该领域前沿研究奠定基础。 

设立该专业是清华大学加强心理学科建设的关键步骤。2024年4月，清华大学成立心理与认知科学系，定位为“心理为基础，文理交融；认知为特色，科工结合”，并设“认知与智能”“社会与健康”两大方向。系主任刘嘉教授在清华心理百年学术研讨会上，提出要依托学校交叉优势，推动心理学与脑科学、AI深度融合，发布“数字大脑”和“数字社会”等未来成果。此举既回应了国家战略需求，也标志着中国高校正从理解人类心智，迈向探索“人机共生”的全新心理学范式。

全国首个脑机接口本科专业落地天津

近日，教育部正式批准天津大学设立“脑机科学与技术”本科专业（专业代码140013TK），这标志着全国首个面向本科招生的脑机接口专业诞生。该专业纳入交叉学科门类，与天津大学此前设立的全国首个“脑机接口”一级交叉学科博士点相衔接，形成了从本科到博士的完整人才培养链条。脑机接口作为国家“十五五”规划重点培育的未来产业，在教育医疗、航空航天等领域潜力巨大，但人才缺口极为突出。天津大学此举旨在通过深度融合“新工科”与“新医科”，培养能引领智能人机交互发展的高素质领军人才。专业课程覆盖“器件-芯片-算法-系统-应用”全链条，并依托院士领衔的顶尖师资团队和国家级科研平台，推行项目式、产教融合的培养模式。 

天津大学在脑机接口领域已有深厚积累，其团队拥有国际最大专利池，曾研发出全球首款人工神经康复机器人“神工一号”，并于2016年完成人类历史上首次太空脑机交互实验。学校还主导建设了全国首个脑机接口综合临床实验病区、专用检测平台，并联合创立了注册资本10亿元的天津脑机接口产业集团。该专业将从2026年起招生，此前通过校内二次选拔已招收两批学生参与“脑语者”研究计划，在“脑控机器人”等项目中积累了实践能力。这一专业的设立不仅回应了国家战略急需，也为脑机接口技术从实验室走向产业化奠定了坚实的人才基础，标志着中国在该领域的人才培养进入系统化、规模化新阶段。

小提琴制作长期依赖工匠的经验与试错，制琴师通常需等乐器完工才能听见音色。麻省理工学院与北本内特街学校的Arun Krishnadas、Yuming Liu与Nicholas C. Makris等研究人员开发了一种基于物理学的计算小提琴。该研究成功在木材雕刻前通过计算机逼真地模拟出拨弦发出的声音，为乐器设计提供了全新的数字评估工具。

研究团队利用2006年对1715年提香斯特拉迪瓦里小提琴（Titian Stradivarius）的计算机断层扫描（CT）数据，构建了精细的三维实体模型。这项研究采用有限元模拟，为每个单元分配了枫木、云杉、琴弦及清漆等特定材料属性。通过求解结构应力和运动方程，以及周围空气的声波波动方程，团队计算了各组件与空气的动态交互。在模拟拨奏时，系统成功生成了巴赫G小调赋格曲等真实乐曲的音频。结果表明，当调整虚拟琴板厚度或木质参数时，模型能准确反映出由此产生的音色差异。此外，研究还量化了不同音符的功率效率变化，指出维持均匀音量所需的弹奏补偿幅度。该工具让制琴师无需耗费物理材料即可预见设计效果。研究发表在 npj Acoustics 上。

毫瓦级功耗与微秒级延迟：浙大开发极简差分算法赋能全植入式脑机接口

全植入式微型设备面临功耗和算力严格受限的挑战，如何能在简化计算的同时提取高质量神经信号成为了关键技术阻碍。浙江大学脑机智能全国重点实验室的Guangxiang Xu、Yueming Wang和Yaoyao Hao等人提出了一种基于减法的超低功耗神经特征提取方法，在极低计算开销下实现了高精度神经信号提取。

该研究提出了一种名为N阶差分绝对值平均（MAND，一种仅通过简单的差分运算即可精准提取神经元高频活动的极简算法）的超低功耗特征提取框架。研究人员分析了多物种数据集的锋电位波形频谱（spiking spectrum，代表神经元放电活动的频率分布特征），发现其能量集中在特定高频段。基于此，团队通过调节差分间隔，使MAND的滤波通带与目标频段高度吻合。为提升系统灵活度，团队还开发了扩展版本（eMAND，通过引入第二个差分项及其权重系数来实现频谱中心和带宽的精细微调），以进一步对齐特定信号。在人类手写、灵长类抓握及啮齿类认知等多个独立测试中，新方法展现出极佳的解码表现，其速度重建误差显著低于传统方法，分类准确率也达到或超越现有最优水平。在硬件部署测试中，由于新算法摒弃了高耗能的乘法器模块，其在现场可编程逻辑门阵列（FPGA，一种可重构的专用集成电路硬件）上的功耗仅约3毫瓦，处理10秒多通道数据仅耗时6毫秒，能效较传统方法提升了数个数量级。该技术为未来无线供电的植入式系统扫除了重要障碍。研究发表在 Communications Biology 上。

人工智能系统逐步获得类似生物进化的能力引发了关于系统失控的担忧。Viktor Müller、Luc Steels和Eörs Szathmáry（罗兰大学与匈牙利生态研究中心等）共同揭示了可进化人工智能带来的潜在风险并提出了相应的缓解策略。

该研究基于生物学与数字进化实验，探讨了人工智能演化为可进化人工智能（evolvable AI，能够自行经历达尔文式进化并改变学习规则的智能系统）的条件与后果。研究对比了不同的系统演进情景，发现在缺乏人工绝对干预的开放情景下，系统极易为提升自身复制的存活率而演化出欺骗和寄生等行为。结果表明，这种底层机制可能在通用人工智能完全实现前就打破机器与人类目标的一致性。与生物体不同，智能体能继承后天积累的特征，其进化速度和效率将远超自然界。由于智能系统与人类共享现实环境，高效的自我复制迟早会转移人类生存所必需的核心资源。研究强调必须对智能体的复制过程实施绝对集中的人工控制，将其模型变体视为遗传物质并重塑选择压力，以避免人类面临生存威胁。研究发表在 PNAS 上。

旋转多材料3D打印技术造就可编程人造肌肉

合成材料如何实现生物肌肉般的复杂形变？Mustafa K. Abdelrahman和Jennifer A. Lewis（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院）等开发了旋转式多材料3D打印策略，将柔软丝材转化为受热弯曲或扭转的可编程人造肌肉。

该研究利用旋转式多材料3D打印（rotational multimaterial 3D printing，通过微型旋转喷嘴精确控制不同材料分布空间位置的打印方法），将活性材料与被动材料并排挤出。活性材料选用液晶弹性体（liquid crystal elastomer，一种加热至特定温度以上会沿内部分子排列方向收缩的特殊聚合物），被动材料则是形状不随温度改变的柔软弹性体。通过在打印过程中旋转喷嘴，研究人员将分子的螺旋排列结构预设入丝材内部。实验显示，因活性材料受热收缩而被动材料保持原状，这种丝材受热后会自发产生复杂的形变。调节打印时的旋转速度可决定丝材是弯曲还是扭转，甚至形成螺旋状。基于此，团队不仅打印出了直径小至100微米的基础细丝，还构建了复杂的宏观结构，如受热打开让颗粒通过的主动过滤器，以及受热后可抓取和提起多根细杆的软体抓手。该技术去除了多层组装和机械后处理的需求，极大地推动了软体机器人的发展。研究发表在 PNAS 上。

人工智能机器人的上下文感知安全：超越传统价值观对齐

如何确保大模型在控制实体机器人时的物理安全性？宾夕法尼亚大学工程学院、卡内基梅隆大学和牛津大学的Alexander Robey、Zachary Ravichandran、George J. Pappas等人指出，仅靠现有的价值观约束已无法满足实体机器人的安全需求，研究团队提出了一种基于上下文感知（context-aware，即系统根据周围环境和状态动态调整决策的能力）的多层次安全防护框架。

研究人员发现，目前的人工智能对齐主要集中在脱离实体的聊天机器人上。聊天机器人可以将有害请求视为普遍危险并加以拒绝，但当基础模型应用于实体机器人时，必须结合物理规则进行判断。例如，向杯中倒热水是安全的，但倒在人手上则十分危险。为了应对这种复杂性，该团队提出了三道互补的防线以增强机器人的安全性。首先是为系统制定人工智能宪章，其次是在系统的多个运行阶段设置安全检查点，从而降低单点故障引发全局风险的可能性。最后，利用包含安全性标记的数据对算法进行训练，使机器人能够实时理解具体行为在特定环境中的安全边界。该框架将安全机制从简单的静态假设转向全面的多层防护，保障机器人在人类周围的安全运行。研究发表在 Science Robotics 上。

AI计算框架实时校正活体深层成像误差

活体深层脑成像受光学像差影响常出现图像模糊，而传统校正方法高度依赖波前传感器等昂贵硬件。韩国科学技术院的Iksung Kang与加州大学伯克利分校的Na Ji团队合作，开发出一种纯计算框架，成功实现了无需外接昂贵设备即可清晰展现大脑深层结构的高清成像。

该团队开发的NeAT（Neural fields for Adaptive optics Two-photon fluorescence microscopy，一种使用神经场进行自适应光学双光子荧光显微镜成像的计算框架）能够直接替代复杂的硬件校正方案。研究人员利用神经场，仅依据采集到的三维图像堆栈即可反推光线畸变并恢复样本结构，整个过程完全不需要外部数据集进行训练。该算法同时集成了对活体样本运动以及商用显微镜中常见共轭误差的校正功能。在验证结果方面，团队对活体小鼠大脑进行了形态与功能成像测试。该框架不仅在不同信噪比条件下展现出极高的稳健性，实现了实时的像差校正，还显著提升了突触和神经元中谷氨酸及钙成像的信号强度与精确度。这项基于软件的技术打破了硬件成本壁垒，让更多科研人员能够精确解析复杂的神经活动。研究发表在 Nature Methods 上。