研究概述 - 青岛大学与香港科技大学的研究团队在Cell子刊《Cell Reports Physical Science》上发表了一项关于自供电眼动追踪系统的研究[5] - 该研究基于摩擦纳米发电机原理，提出了一种名为ET-TENG的系统，通过捕获眨眼时眼睑与眼球摩擦产生的能量进行眼动检测[5][13] - 该系统旨在为渐冻症等严重行动障碍人士提供辅助技术，并有望彻底改变相关领域[5] 技术原理与创新 - 系统采用单电极模式的摩擦纳米发电机，收集眼睑与眼球摩擦产生的能量，实现自供电[9] - 该系统能够检测眼球的最小偏转角度为**2°**，准确率高达**99%**[9][13] - 摩擦层附着在眼球表面后，产生的电势在**600秒**后能保持在**-0.62 kV**[10] - 技术克服了传统眼动追踪技术依赖外部电源、无法在黑暗中工作的两大瓶颈[6][13] 性能与设计优势 - 设备所使用的材料具有高生物相容性和高透光率，重量与普通眼镜无异，不影响佩戴者正常生活[10] - 研究团队在硬件端和软件端引入了滤波电路和程序，使其在复杂电磁环境中也能确保高精度和强抗干扰能力[10] - 系统具有高灵敏度、简易结构，为推动人机交互领域应用提供了技术支撑[6][13] 潜在应用领域 - 主要目标是帮助行动不便人士，例如肌肉萎缩症患者可以通过移动眼球来控制轮椅和使用电脑[8][12] - 在太空探索中，可让宇航员无需动手即可操控复杂的控制面板[12] - 在汽车领域，可使智能汽车监测驾驶员疲劳，而无需使用笨重且侵入性强的传感器[12] - 在娱乐行业，虚拟现实头戴设备可因此变得更轻薄、更节能、更舒适，甚至实现全天佩戴[12] - 增强现实眼镜用户也可通过眼球运动来控制显示内容和翻页[8] 行业痛点与解决方案 - 当前红外线和图像采集的眼球追踪方法存在体积大、重量沉、长时间佩戴易疲劳、红外线可能损害眼睛等问题[8] - 传统方法需要外部电源，导致设备体积重量增加，且在光线昏暗环境下无法使用[8] - 电池容量有限，难以长时间保持稳定电力供应和高效运行[8] - 基于摩擦电和压电效应的传感器能检测眼球转动方向，但在精确识别转动角度方面存在局限性[8] - ET-TENG系统作为一种轻便、稳定且易于使用的自供电眼动追踪系统，解决了上述痛点[8][9]

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 免疫疗法 的出现和应用，已改变了多种恶性肿瘤的治疗格局；然而，其疗效仅限于部分患者。在全球范围 内， 前列腺癌 是男性中第二常见癌症，接受免疫检查点抑制剂 （ICB） 治疗的患者中，仅有不到 5% 获 得了临床益处。这种低响应率促使人们对旨在增强免疫疗法疗效的联合治疗策略产生了兴趣，其中， 放疗 作为辅助手段脱颖而出。 放疗 会诱导 DNA 损伤 ，从而可能引发免疫原性细胞死亡以及细胞质 DNA 释放。这种 DNA 会被 cGAS 识别，从而激活 STING 通路并启动 I 型干扰素信号转导。新的证据表明，癌细胞内固有的 cGAS-STING 活性控制着肿瘤的免疫原性，并调节免疫检查点阻断 （ICB） 疗法的治疗效果。重新激活这一通路的策略 （例如 STING 激动剂或 MPS1 抑制） 已显示出克服免疫检查点阻断疗法耐药性的潜力，这进一步证明了 放疗与免疫治疗联合应用的机制合理性。 然而，这种免疫疗法+放疗组合的临床试验在前列腺癌及其他癌症方面仅取得有限的成功，这表明机制性见 解与临床结果之间存在的脱节，也凸显了更好地理解影响 DNA 损伤-免疫反应信号轴的分子通路的 ...

文章核心观点 - 武汉大学与北京大学/深圳湾实验室的联合研究团队发现，细胞周期蛋白依赖性激酶10是癌细胞固有的免疫逃逸驱动因子，通过限制免疫刺激性核酸的产生来抑制抗肿瘤免疫，这为癌症免疫治疗提供了一个潜在的新靶点[3][6] 研究核心发现 - 研究团队通过体内激酶组CRISPR筛选，确定CDK10是肿瘤免疫监视的关键抑制因子[4] - 从机制上，CDK10通过磷酸化DNMT1和RAP80来减少双链RNA和R-loop的积累，从而减轻由MDA5和cGAS介导的先天免疫通路的激活[4] - 无论是通过基因手段还是药物手段抑制CDK10，都能激活MDA5和cGAS通路，营造免疫活跃的肿瘤微环境，增强多种小鼠肿瘤模型中癌症免疫疗法的效果[4] 潜在治疗策略 - 激酶抑制剂筛选发现，NVP-AST487和普纳替尼是选择性的CDK10抑制剂[4] - 抑制CDK10能够激活先天免疫感应通路，从而增强现有免疫疗法的抗肿瘤效果[4] 临床相关性 - 临床数据显示，癌症患者肿瘤中CDK10表达水平低与更好的免疫治疗响应有关[5] - 该发现确立了CDK10作为肿瘤免疫的关键调控因子和潜在治疗靶点的地位[6]

研究背景与临床需求 - 免疫检查点抑制剂已成为复发或转移性宫颈癌的标准治疗，但大量晚期患者初始免疫治疗后仍出现疾病进展，后续治疗选择有限[3] - 免疫再挑战策略在黑色素瘤、非小细胞肺癌等癌种中已显示潜力，但在宫颈癌领域的有效性、适用人群及预测标志物尚不明确，制约了治疗的深化应用[3] 临床试验设计与核心结果 - 研究基于一项前瞻性单臂II期临床试验，评估了PD-1抗体Zimberelimab联合酪氨酸激酶抑制剂Lenvatinib作为免疫再挑战方案在30例既往ICI治疗进展的晚期宫颈癌患者中的疗效[4] - 免疫再挑战方案在该人群中取得了33.3%的客观缓解率，疾病控制率超过90%，中位无进展生存期为7.1个月，中位总生存期尚未达到[5] - 该结果首次以前瞻性临床数据证实，部分晚期宫颈癌患者在免疫耐药后，其免疫系统仍可被重新激活，并非处于不可逆的抑制状态[5] 疗效差异的免疫学机制 - 单细胞多组学分析发现，疗效差异的关键在于免疫细胞的功能状态与演化轨迹，而非数量变化[7] - 应答患者的CD8 T细胞在治疗后表现出向效应记忆T细胞和细胞毒性T细胞分化的趋势，具备更强的趋化、杀伤及干扰素响应能力[7] - 非应答患者的CD8 T细胞则更多转向NK-like表型及祖细胞耗竭状态，提示其抗肿瘤功能逐渐衰退[7] - 免疫再挑战是重塑T细胞命运的关键过程，成功依赖于能否维持或恢复具有持续杀伤潜能的T细胞亚群[7] 新型预测性生物标志物 - 研究发现一类同时表达T细胞标志CD3和髓系标志LYZ的“细胞二联体”结构，被命名为dyad细胞[9] - 应答患者无论在血液还是肿瘤组织中，dyad细胞比例均显著更高[9] - 基线血液中dyad细胞的丰度可有效预测免疫再挑战的疗效，其预测的曲线下面积为0.886[9] - 治疗后dyad水平升高的患者，其无进展生存期与总生存期也显著延长，dyad细胞有望成为具有转化潜力的血液生物标志物[9] 研究意义与结论 - 该研究首次以前瞻性临床试验证实免疫再挑战在晚期宫颈癌中的可行性，并从时空多组学层面揭示了其疗效差异的免疫学基础[11] - 研究指出，免疫再挑战的成功依赖于功能性CD8 T细胞、巨噬细胞及dyad免疫结构的协同作用[11] - 该成果为既往免疫治疗失败的患者提供了新的治疗思路，也为未来患者分层、疗效预测及联合策略优化奠定了重要科学基础[11]

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 神经损伤 修复 是临床中常见且致残率较高的神经系统疾病，广泛存在于创伤及医源性损伤等场景中。尽管显微外科缝合、神经导管移植及电刺激治疗等手段已被 应用于临床，但由于神经损伤区域空间受限、个体差异显著以及术后炎症反应复杂，现有治疗方式在精准调控、长期稳定性和微创性方面仍面临诸多挑战。尤其 是传统神经接口多依赖刚性器件或有线连接，难以与柔软动态变化的神经组织实现长期共形贴附，限制了其在慢性神经修复中的应用。 随着柔性电子与生物可吸收材料的发展，能够在体内实现无线操控、形态自适应并在完成治疗后自然降解的新型神经接口，成为神经精准治疗领域的重要发展方 向。然而，如何在保证器件力学顺应性的同时，实现对局灶性神经区域的稳定包覆及多模态治疗功能，仍是亟待解决的关键科学与工程问题。 针对上述挑战， 复旦大学 宋恩名 联合大连理工大学 李锐 课题组提出了 自卷曲、生物可吸收的双稳态神经接口 （ self-wrapping bistable，SWB neural interface ） ， 该工作灵感来自于 "啪啪圈"设计 。器件基于应力梯度驱动的超薄 SiN x 双层结构，在触发后可由平面状态自发转 ...

文章核心观点 - 华东师范大学叶海峰团队开发了一种名为“HEAL”的新型、紧凑、高效且可调控的基于dCas12f的CRISPRa（CRISPR激活）平台[4][5] - 该平台克服了传统CRISPRa系统（基于dCas9/dCas12a）尺寸过大（约4-5.5 kb）而难以通过单载体腺相关病毒（AAV）递送的关键限制[3][15] - HEAL平台在哺乳动物细胞中展现出超越传统系统的强大激活性能，可实现高达十万倍级别的内源基因转录激活，并已在小鼠模型中成功验证其疾病治疗潜力[4][8][11][12] 技术突破与系统设计 - 系统设计基于超紧凑的Un1Cas12f1蛋白，并通过对sgRNA骨架进行结构优化（嵌入MS2茎环）以及对dCas12f蛋白进行工程化改造，增强了DNA结合能力与核定位效率，从而大幅提升了转录激活强度[7][8] - 最终构建的HEAL系统尺寸足够小，可兼容单个AAV载体进行递送[8] - 研究团队进一步开发了两种可调控版本：基于红光诱导的OptoHEAL系统和基于小分子诱导的ChemHEAL系统，实现了对目标基因激活的精准时空调控[8][10] 应用验证与治疗潜力 - 在急性肾损伤小鼠模型中，通过单AAV递送靶向Il10基因的HEAL系统，成功激活内源Il10表达，并显著缓解了小鼠的肾损伤症状[11] - 在肥胖小鼠模型中，通过递送靶向Tslp基因的ChemHEAL系统，并利用小分子药物控制，实现了对Tslp表达的调控，从而有效降低了肥胖小鼠的体重[12] - 这些体内实验验证了该平台在基因功能研究、疾病模型构建及未来精准基因治疗中的重要潜力[15]

研究突破与核心方法 - 研究团队结合深度学习与大语言模型的推理能力，开发了一个名为LyMOI的混合组学解读工作流，用于从海量组学数据中识别细胞调控网络并进行机制阐释 [2][5] - 该工作流整合GPT-3.5进行生物知识推理，并采用基于图卷积网络的大型图模型，该模型融合进化保守的蛋白质相互作用，通过分层微调技术从多组学数据中预测特定情境的分子调控因子 [5] - GPT-3.5随后生成机器思维链，对预测的调控因子在生物学系统中的功能进行机制性阐释 [5] 应用成果与发现 - 以自噬过程为重点，LyMOI系统解读了1.3TB的转录组、蛋白质组及磷酸化蛋白质组数据，拓展了对自噬调控因子的认知 [7] - LyMOI精准识别出两种人类癌蛋白CTSL和FAM98A，它们能在抗肿瘤剂双硫仑处理下增强自噬效应 [7] - 体外实验表明，沉默CTSL和FAM98A这两个基因可削弱双硫仑介导的自噬并抑制癌细胞增殖 [7] - 联合使用双硫仑与CTSL特异性抑制剂Z-FY-CHO，可显著抑制体内肿瘤生长 [7]

研究核心观点 - 一项发表于《自然》期刊的研究颠覆了传统观点，表明单个营养素的可用性并不能决定癌细胞的转移偏好，而是多种营养素与癌细胞内在特性之间复杂的相互作用共同决定了转移命运[2][4] - 研究发现，嘌呤合成是多种组织中肿瘤生长和转移的必要条件，且这一表型与组织核苷酸可用性或肿瘤自身核苷酸合成活性无关[3] - 研究揭示了外在环境因素与内在细胞特性在影响乳腺癌细胞转移定位中的相互依存关系，解释了针对单一代谢通路的疗法效果有限的原因[4][17] 研究方法与发现 - 研究团队量化了小鼠多种器官/组织中124种代谢物的绝对水平，绘制了详细的“营养地图”，发现不同器官/组织间的营养环境存在显著差异[3][7] - 研究通过基因工程改造具有广泛转移潜能的三阴性乳腺癌细胞，使其对特定营养素（如天冬酰胺、精氨酸、丝氨酸、脯氨酸、嘌呤和嘧啶）产生营养缺陷型，以评估其在不同组织部位的定殖能力[3][10] - 使用碳13标记的葡萄糖追踪代谢活动发现，脑肿瘤和乳腺脂肪垫肿瘤的代谢特征存在显著差异，脑肿瘤中葡萄糖衍生的氨基酸标记更高[15] 关键实验结果 - 嘌呤合成通路在所有测试的细胞系和组织中都是必需的，敲除GART基因的癌细胞在所有器官中的转移能力都严重受损[12] - 对于氨基酸的依赖表现出明显的细胞系特异性和组织特异性，组织中特定营养素的浓度与其对应合成通路的重要性之间缺乏一致性[12] - 核苷酸及相关代谢物是造成组织间营养差异的主要因素，而不是氨基酸，这意味着不同器官中核苷酸供应的差异可能对癌细胞定植有重要影响[7] 临床意义与行业展望 - 研究解释了为什么针对单一代谢通路的疗法在临床上效果有限，因为癌细胞能够通过多种机制（如上调营养转运蛋白、利用微环境中的支持细胞或从蛋白质中回收营养）适应不同的营养环境[15][17] - 这一发现为未来癌症治疗提供了新思路，可能需要同时靶向多个代谢通路，或者根据肿瘤的具体特性和转移位置设计个性化治疗策略[18] - 尽管研究只关注了乳腺癌，但其中揭示的原理可能适用于其他癌症类型，随着对肿瘤微环境代谢复杂性的理解不断深入，将有望开发出更有效的抗转移疗法[18]

研究概述 - 2026年1月8日，国际顶尖学术期刊《Cell》刊登了一项由中国团队完成的关于长臂猿的封面论文，该研究系统阐明了长臂猿科的演化历程、种群动态及其标志性长臂表型的遗传基础[3] - 研究由中国科学院昆明动物研究所牵头，联合国内外多家科研机构完成[3] - 研究通过对18种现存长臂猿物种进行全基因组重测序，并对3个已灭绝的古代长臂猿样本的线粒体基因组进行测序，构建了迄今最全面的长臂猿基因组数据集[6][7] 核心研究发现 - 通过全基因组比对，厘清了长臂猿科下四大属（长臂猿属、冠长臂猿属、白眉长臂猿属与合趾猿属）的演化顺序，解决了属级分类的百年难题[7] - 将已灭绝的、发现自秦始皇祖母墓中的“君子长臂猿”归入冠长臂猿属，否定了其作为一个独立属的地位[7][9] - 发现长臂猿四肢较长与Sonic Hedgehog基因中205个碱基对的缺失有关[8][9] - 保护基因组学和生态位模型分析表明，长臂猿种群规模和栖息地适宜性的历史动态变化与过去气候变化的潜在影响一致[7][9] 研究意义与现状 - 这些发现推进了对长臂猿进化、生物学以及保护工作的理解[11] - 研究为全球长臂猿的保护行动提供了新的科学见解[3] - 封面图展示的海南长臂猿是世界上最稀有的灵长类动物，现存数量仅42只，其中包括11只可育雌性[6]

研究背景与问题 - 现有依赖专家注释的深度学习模型在开放临床环境中缺乏泛化能力 [3] 研究成果发布 - 中国科学院深圳先进技术研究院与澳门科技大学/温州医科大学团队于2026年1月6日在《Nature Biomedical Engineering》发表了一项研究 [3] 核心模型介绍 - 研究团队提出了一种名为AFLoc的通用视觉-语言模型，其特点是无需医生提前标注病灶即可自动定位 [4] - AFLoc模型基于多层次语义结构的对比学习，通过将多粒度医学概念与图像特征对齐来适应病理的多样化表现形式 [7] 模型验证与性能 - 模型在包含22万对影像-报告的胸部X射线数据集上进行了初步实验 [9] - 在涵盖34种胸部病理的8个外部数据集上验证，AFLoc在无需标注的定位和分类任务中优于当前最先进方法 [9] - 模型在组织病理学和视网膜眼底图像等其他模态上也展现出强大泛化能力 [9] - 在五种不同类型病理图像的定位任务中，AFLoc的表现甚至超越了人类基准 [4][9] 应用潜力 - 该成果凸显了AFLoc在降低标注需求以及适应复杂临床环境应用方面的潜力 [10]