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]

钙钛矿太阳能电池技术瓶颈 - 钙钛矿太阳能电池具有光电转换效率高、制作工艺简单、成本低等优势，是产业开发的重点方向[2] - 制作过程中的热退火步骤会诱发碘空位等晶体缺陷，导致电池结构降解，是制约其效率提升与长期稳定性的关键瓶颈[2] - 热退火处理在提升钙钛矿薄膜结晶度和电池效率的同时，会引起表面碘流失和局部晶格降解，导致性能和稳定性衰减[4] 创新性技术解决方案 - 研究团队提出一种全新的固态分子压印退火策略，在热退火过程中将致密的吡啶基分子模板原位压印于钙钛矿表面[5] - 该策略在不引入溶剂的条件下，实现对晶格结构的分子尺度“原位约束”，能实时修复碘空位并通过配体工程稳定铅碘骨架[5] - 此方法旨在增强钙钛矿薄膜的结构完整性与长期稳定性[5] 技术成果与性能数据 - 基于新策略制备的小面积器件实现了26.6%的光电转换效率，认证效率为26.5%[7] - 在1平方厘米器件上实现了24.9%的光电转换效率，在16平方厘米模组器件上仍能保持23.0%的效率[7] - 器件在最大功率点连续运行1617小时后，仍保持初始效率的98.6%[7] - 器件在大气环境存储5280小时后，仍保持初始效率的97.2%，电池性能几乎无衰减[7] 研究背景与发表 - 该研究成果由厦门大学、西安交通大学和福建农林大学的研究团队共同完成，并于2026年1月8日发表在《Science》期刊上[2]

CAR-T细胞疗法在实体瘤治疗中的挑战与BROAD-CAR平台 - 核心观点：CAR-T细胞疗法在实体瘤中疗效有限，主要面临免疫抑制性肿瘤微环境和抗原异质性两大挑战，而新开发的BROAD-CAR平台通过改造细菌外膜囊泡，旨在同时解决这两个问题，以增强疗效[3][4][7] - 实体瘤治疗挑战：CAR-T疗法在占据癌症大多数的实体瘤中疗效不尽如人意，关键障碍在于免疫抑制性的肿瘤微环境阻碍了CAR-T细胞浸润和功能，同时肿瘤固有的抗原异质性及治疗压力常导致抗原丢失或逃逸，产生脱靶效应和耐药性[3] - BROAD-CAR平台技术原理：该平台基于细菌的外膜囊泡构建，通过改造使其表达高亲和力抗PD-L1抗体，并装载编码CAR靶抗原的质粒，从而形成一个免疫抑制逆转与优化抗原修饰的平台[4][7] - BROAD-CAR平台作用机制：通过阻断PD-1/PD-L1信号通路，该平台在体外和体内增强了CAR-T细胞的抗肿瘤活性，并改善了肿瘤微环境以促进CAR-T细胞扩增，同时能促进实体瘤的原位抗原修饰，实现对异质性及抗原阴性肿瘤的细胞裂解，在乳腺癌小鼠模型中抑制了肿瘤复发和转移[9] - 研究意义：该研究提出了一种安全有效的方法，可增强CAR-T细胞疗法在实体瘤中的疗效和适用性[11] 相关免疫治疗研究发现 - CD160与免疫治疗耐药性：另一项研究发现回肠中特异性富集的CD160⁺ CD8⁺ T细胞，其通过调控结直肠癌中CD8⁺ T细胞的耗竭，能提高抗PD-1免疫疗法的效果并克服其耐药性[12]

研究背景与临床问题 - 反复自然流产是一种发生率约为2%的常见不良妊娠结局，严重影响女性生殖健康并带来心理压力[3] - 该病症常与子宫内膜基质细胞的蜕膜化缺陷相关，目前缺乏有效的代谢靶向疗法[3] 核心研究发现 - 研究首次揭示了蜕膜组织中氧化三甲胺代谢失调导致反复自然流产的分子机制[4] - 人类蜕膜组织中原位合成的氧化三甲胺是一个关键的蜕膜化保护因子[5] - 代谢组学分析显示，反复自然流产患者蜕膜组织中的氧化三甲胺水平显著降低[5] - 完整的“激素信号-FMO3-氧化三甲胺-蜕膜化”调控轴为理解反复自然流产的发病机制提供了全新视角[5] 作用机制 - cAMP-PKA-CREB1信号通路上调子宫内膜基质细胞中的FMO3，驱动局部氧化三甲胺的积累[5] - 氧化三甲胺直接结合14-3-3η蛋白的C末端，增强其与PDK1的相互作用，从而解除PDK1对FOXO1的抑制[5] - 该过程促进了FOXO1的核转位及蜕膜化标志物的激活[5] - 动物模型证实，子宫内膜的氧化三甲胺缺乏会损害蜕膜化并增加流产[5] 潜在治疗策略 - 补充氧化三甲胺可以挽救15%的反复自然流产患者的子宫内膜基质细胞的蜕膜化进程[6] - 对于因氧化三甲胺合成不足导致的反复自然流产患者，补充氧化三甲胺可能成为一种简单、精准的治疗策略[6] - 研究提出子宫内膜氧化三甲胺合成是蜕膜化的代谢检查点，并可作为反复自然流产的潜在治疗策略[9] 研究总结 - 子宫内膜基质细胞在局部产生氧化三甲胺以支持蜕膜化[7] - 蜕膜中氧化三甲胺缺乏与反复自然流产有关[7] - 氧化三甲胺通过抑制PDK1与14-3-3η结合以增强FOXO1的活性[7] - 氧化三甲胺补充剂可挽救部分患者子宫内膜蜕膜化缺陷[7]

研究核心成果 - 华大生命科学研究院联合多家机构在《Science》发表重磅论文，发布了全球首个千万级免疫细胞图谱——中国免疫多组学图谱 [3][4] - 该研究对428名中国自然人群队列（20-77岁，189名男性，239名女性）中超过1000万个外周血免疫细胞进行了系统性多组学深度解析，整合了基因、蛋白质、RNA和表观基因组数据 [4] - 该研究是生命数字化研究新范式的重要实践，为理解免疫系统提供了前所未有的精细视角 [4] 技术突破一：细胞亚型精准鉴定 - 研究成功鉴定出73种免疫细胞亚型，包括在血液中占比不足千分之一的罕见细胞 [8] - 基于千万级单细胞转录组、表观组等多组学数据，为每种细胞建立了详细的“身份”特征，并探索了年龄、性别等因素与特定免疫细胞特征的关联 [8][9] 技术突破二：基因调控网络解析 - 研究绘制了免疫细胞的基因调控图谱，揭示了转录因子如何精确指挥着1万多个靶基因的工作 [12] - 研究发现不同的免疫细胞类型拥有独特的调控模式，且该“指挥系统”会随衰老和性别调整策略 [12] - 研究聚焦基因组“暗物质”非编码区，发现了9600个受遗传调控的基因和超过5万个染色质开放区域，其中近三分之一的调控效应具有细胞类型特异性 [13] - 研究发现免疫细胞的调控系统具有显著动态性，在B细胞和单核细胞分化过程中，近半数的遗传调控效应会随细胞状态改变而动态变化 [13] 技术突破三：疾病机制与AI预测 - 研究整合了154种分子和疾病性状数据，在68种免疫细胞中发现了1196个显著的遗传关联，其中73.2%的关联仅存在于特定细胞类型 [15] - 以哮喘为例，研究揭示了一个关键变异如何在特定的调节性T细胞中调控基因表达，进而影响炎症因子水平，最终提高个体哮喘风险 [15] - 研究还发现，超过三分之二的疾病相关变异具有细胞类型特异性 [15] - 研究团队开发了创新的AI解决方案——CIMA细胞语言模型，在32种免疫细胞的测试中表现出非常高的准确度，能准确预测染色质可及性并评估非编码变异的功能影响 [18] - 该研究框架体现了将细胞图谱分析与基因组基础大模型进行关联与整合的潜力，旨在构建从DNA序列到细胞功能的多层次智能预测框架 [18] 应用转化与未来计划 - 该研究是华大集团“133111i”精准健康研究新范式的成功示范，也是百亿细胞10BC计划的重要组成部分 [22] - 基于该研究孵化了“免译星图”AI评估模型，能对个体免疫状态进行高精度、全方位评估，实现了从前沿科研成果到可及健康产品的转化 [26] - 更大规模的CIMA二期计划已正式启动，研究范围将从健康人群拓展至自身免疫性疾病、心血管疾病等重大疾病队列，并应用Stereo-cell等新技术平台 [25] - 该研究将赋能疾病预防与健康管理，并为构建更精确的“虚拟细胞”模型、实现疾病模拟与干预策略的数字化预测提供高质量数据资源 [25] 行业意义与专家评价 - CIMA填补了人群免疫多组学数据的空白，标志着我国在精准免疫学领域取得了里程碑式突破 [29] - 该研究为人群复杂疾病的机制研究和精准防治提供了至关重要的免疫学视角和数据支撑 [29] - 该资源在全球免疫组学图谱中，为东亚人群提供了系统而高分辨率的基础资源，为疾病易感性、免疫衰老与群体差异研究奠定了关键基线 [29] - 该研究将引领走向更精准、更个性化的健康未来，为生物医药产业带来新机遇，加速药物靶点发现和疫苗研发 [30][31]

文章核心观点 - 一篇发表于Cancer Cell的蛋白质基因组学研究，通过整合多组学数据，系统刻画了胆囊癌的分子图谱与免疫微环境特征，提出了具有预后价值和潜在治疗导向的多组分型框架，为理解其生物学机制和指导未来转化研究提供了重要基础[3][9] 研究背景与临床需求 - 胆囊癌是胆道系统最常见的恶性肿瘤，2022年全球报告新增病例122,491例，死亡病例89,000例[2] - 胆囊癌死亡率极高，仅少数早期患者可通过手术治愈，晚期标准治疗方案（度伐利尤单抗联合吉西他滨和顺铂）的五年生存率仍低于10%[2] - 现有靶向ErbB的治疗和免疫疗法在临床试验中仅带来适度的生存期延长，转化突破至关重要[2][3] 研究设计与样本 - 研究基于多中心大队列，对195个胆囊癌肿瘤样本及135个相邻非癌性胆囊组织进行了蛋白质基因组学表征[5] - 整合了全外显子组、转录组、蛋白组与磷酸化蛋白组数据[3] 关键分子发现 - **关键驱动突变**：TP53和ELF3基因突变是破坏信号转导与代谢的关键驱动因素[5] - **关键基因组事件**：ErbB2扩增是关键基因组事件，其伴随经典PI3K/AKT和RAS/MAPK/ERK信号通路活性降低，但增殖活性反而增强[5] - **潜在功能增益突变**：发现了ErbB2和ErbB3潜在的功能增益突变，可能增强ErbB2-ErbB3异源二聚体活性[5] - **肝转移驱动因子**：确定ACAT1和PHGDH是胆囊癌肝转移的代谢驱动因子[5] - **罕见亚型调控因子**：对罕见的神经内分泌型胆囊癌的表征发现，MEIS1可能是其神经内分泌样特征的潜在调控因子[7] 分型与临床意义 - 通过整合分子分型与免疫分型，划分出四种具有不同多组学特征和免疫微环境特征的亚型[6] - 每种亚型均具有预后指导及治疗参考价值[6]

三级淋巴结构在癌症免疫治疗中的核心作用与挑战 - 三级淋巴结构通过高效呈递肿瘤抗原并迅速激活效应免疫细胞来增强抗肿瘤免疫 [2] - 近期研究阐明了TLS驱动的抗肿瘤免疫反应及其在癌症免疫治疗中的关键预后价值 [2] - 许多实体瘤缺乏可检测到的肿瘤浸润淋巴细胞区，尤其是在对免疫治疗无响应的癌症中，这导致肿瘤微环境免疫原性低和预后不良 [2] - 关键挑战在于明确驱动TLS形成的机制，并开发诱导TLS的策略以用于抗肿瘤免疫疗法 [2] 中山大学关于B细胞抑制TLS形成的新机制研究 - 2026年1月8日，中山大学孙逸仙纪念医院林天歆教授、陈长昊教授团队在Cancer Cell期刊发表研究，揭示了B细胞破坏三级淋巴结构形成并抑制抗肿瘤免疫的新机制 [3] - 研究发现，IGLL5+ B细胞亚群通过IGLL5-LTβR配受体互作，诱导高内皮小静脉管腔扩张样破坏及功能障碍，进而阻碍其介导的淋巴细胞募集及TLS形成，导致膀胱癌免疫治疗不应答 [3] - 这一发现为膀胱癌免疫治疗提供了潜在新靶点 [3] 研究的具体发现与机制 - 研究团队通过单细胞RNA测序和空间转录组学分析，在膀胱癌中发现了一个IGLL5+ B细胞亚群 [7] - 在基因工程改造的人源化小鼠模型中，这类IGLL5+ B细胞会破坏肿瘤内三级淋巴结构的完整性，并削弱免疫治疗应答 [8] - 机制上，IGLL5+ B细胞通过IGLL5-LTβR配体-受体相互作用与高内皮小静脉结合，其中IGLL5会诱导LTβR发生构象变化，从而抑制非经典NF-κB信号通路，最终导致三级淋巴结构解体 [8] 研究的临床前验证与潜在应用 - 临床前研究表明，在患者来源的异种移植模型和泛癌种模型中，阻断IGLL5能维持三级淋巴结构并增强免疫治疗效果 [9] - 这些研究结果表明，靶向IGLL5+ B细胞为增强三级淋巴结构依赖的癌症免疫疗法提供了新策略 [10]

文章核心观点 - 清华大学研究团队开发出名为DrugCLIP的AI驱动超高通量药物虚拟筛选平台，首次实现了全基因组规模的虚拟筛选，将传统方法需数年的计算任务压缩至24小时内，效率提升最高达1000万倍，标志着药物发现进入“后AlphaFold时代”[3][4][18] 技术突破与性能 - **计算效率革命**：传统分子对接方法筛选10亿分子对应单个靶点需上万CPU核心运行两周，而DrugCLIP将虚拟筛选转化为“语义搜索”任务，利用对比学习使蛋白口袋和小分子在共享潜在空间中对齐，实现超快速筛选[6] - **框架与训练**：研究采用两阶段训练策略，先利用自创ProFSA策略生成550万伪蛋白-配体对进行预训练，再使用4万个实验测定的复合物结构微调，使模型不依赖精确局部几何结构，仅凭AlphaFold预测结构也能做出准确结合预测[6] - **筛选精度验证**：在标准测试集DUD-E和LIT-PCBA上，DrugCLIP的EF1%指标全面超越传统对接方法和深度学习模型，速度提升数个数量级[9] 实验验证与应用成果 - **已验证靶点（NET）**：针对去甲肾上腺素转运蛋白（NET）进行筛选，从100个候选分子中找出15个抑制率超60%的化合物，命中率达15%，其中两个抑制剂活性优于常用抗抑郁药安非他酮且结构新颖[11] - **未开发靶点（TRIP12）**：针对既无实验结构也无已报道抑制剂的蛋白TRIP12，仅凭AlphaFold预测结构结合自研GenPack口袋生成优化模块，成功获得17.5%的命中率，两个先导化合物亲和力达微摩尔级别[12] - **全基因组筛选规模**：对约1万个人类蛋白的AlphaFold预测结构筛选了5亿个小分子，评估了10万亿个蛋白-配体对，仅用8块A100 GPU在24小时内完成，产出超过200万个候选分子，覆盖2万多个口袋，靶点数量是现有最大生物活性数据库ChEMBL的两倍以上[14] - **数据公开**：所有筛选数据已通过GenomeScreenDB数据库公开，涵盖从激酶到嗅觉受体等各类靶点，为学术界提供前所未有的资源[16] 行业影响与未来展望 - **降低研发门槛**：该技术大幅降低新药研发门槛，使缺乏高通量筛选设备的团队也能进行大规模虚拟筛选[18] - **探索新治疗思路**：为系统性探索整个可成药基因组提供可能，将为罕见病、难治性疾病提供全新治疗思路[18] - **技术融合前景**：随着AlphaFold3等全原子结构预测模型的出现，结合DrugCLIP的高速筛选能力，系统性地探索整个可成药基因组已成为可能[18]

研究核心发现 - 研究量化了1990-2020年间受干扰热带森林的地上生物量碳动态 发现受干扰的热带湿润森林出现了15.6±3.7 Pg的净地上生物量碳损失 而受干扰的热带干旱森林保持碳中性 [6] - 小规模（小于2公顷）但持续存在的毁林开荒是导致热带湿润森林碳损失的主要驱动因素 虽然仅影响约5%的受干扰区域 却造成了约56%的碳损失 [6] - 相比之下 大型火灾引发的碳损失能够被火灾后的长期恢复所抵消 [6] - 随着时间推移 毁林活动向碳储量密度更高的湿润森林扩展 加剧了单位面积的碳损失 [8] - 这些发现凸显了小规模开荒对热带碳损失的超比例影响 [9] 研究方法与模型 - 研究基于高分辨率的森林扰动和生物量数据 构建了格点尺度的森林扰动植被恢复数据库 [4] - 在此基础上开发了一个集成高分辨率遥感数据和森林扰动恢复数据库的森林碳簿记模型 [4] - 该模型突破了传统簿记模型长期依赖区域尺度响应曲线的方法瓶颈 通过引入空间明确的碳库恢复曲线 显著提升了对森林空间异质性和扰动响应过程的刻画能力 [4] - 研究采用簿记法结合空间明确的植被恢复曲线进行量化分析 [6] 研究背景与意义 - 热带森林储存了全球约一半的地上生物量碳 但正遭受农业扩张导致的毁林以及火灾、选择性采伐和边缘效应引发的退化等干扰 [3] - 受干扰森林能够随时间恢复并重建碳储量 但关于恢复速率如何随干扰规模、类型和地理位置变化的问题此前缺乏量化研究 [3] - 该研究明确了不同干扰类型和扰动斑块大小对森林植被碳储量及碳密度变化的具体贡献 揭示了小尺度热带森林砍伐造成显著碳损失 [4] - 研究结果表明需要遏制土地利用变化并保护幼龄林和恢复中的森林 [9]

研究概述 - 南方科技大学董哲副教授与余沛源助理教授团队于2026年1月8日在《Science》期刊发表了一项关于新型周环反应的研究 [3] - 该研究提出了一种名为“三向重排”的新型周环反应，实现了对饱和碳环骨架的高选择性编辑 [4] 反应机理与特性 - 三向重排是一种新型周环反应，在单一过渡态中同时断裂三个σ键并形成两个σ键与一个π键 [5] - 该反应通过有机硼试剂介导，可将环氧化物中的碳-氧键立体选择性地转化为碳-碳键 [5] - 反应能使环氧化环烷烃发生高度化学、区域和立体选择性的碳迁移，普遍性地生成缩环产物 [5] - 该策略还能实现线性环氧化物底物的对映选择性1,2-氢迁移 [5] 应用价值与潜力 - 三向重排兼具高立体控制与广泛适用性 [4] - 该反应能与经典反应模块化组合，为复杂环戊烷及天然产物骨架的精准编辑提供了全新路径 [4] - 将这种缩环方案与[4+2]环加成反应相结合，形成了一种模块化立体选择性构建复杂环戊烷的独特“[4+2–1]”策略 [5]