水杨酸生物合成研究突破 - 水杨酸是世界上最常用的止痛药和消炎药阿司匹林的原料，最初从柳树树皮中发现，其衍生物水杨苷具有治疗作用 [2] - 水杨酸不仅是合成阿司匹林的关键分子，还在植物生物学中发挥重要防御激素作用 [3][20] - 科学家对水杨酸生物合成途径长期了解不全面，特别是PAL途径的研究存在空白 [8][20] 四川大学团队研究成果 - 四川大学张跃林团队在Nature发表研究，解析了植物中从苯甲酰辅酶A到水杨酸的三步生物合成途径 [4][5] - 该途径在种子植物中高度保守，为作物抗病机制研究提供分子基础 [5][6] - 研究以本氏烟草为模式植物，确定三个关键步骤：苯甲酰辅酶A生成苯甲酸苄酯、氧化为水杨酸苄酯、水解为水杨酸 [10][11] - 编码三种关键酶(BEBT、BBO、BSH)的基因广泛存在于多种植物中，包括柳树、杨树、大豆和水稻 [13] - 水稻基因敲除实验证实这些基因是水杨酸生物合成所必需的 [13] 其他相关研究 - 同期Nature还发表了浙江大学潘荣辉团队和浙江师范大学张可伟团队关于水杨酸生物合成的研究成果 [15][16][18] - 三项研究共同填补了水杨酸生物合成途径的长期空白，发现了三种关键酶 [20] 研究意义 - 为解析不同植物类群(特别是主要粮食作物)的抗病机制差异提供分子基础 [6][14] - 为培育抗病性增强的作物品种提供新方向和新靶点 [6][14]

研究背景与挑战 - 当前单细胞分析和机器学习技术仅能基于瞬时快照预测细胞轨迹，无法解释多细胞生态系统的复杂时序变化[2] - 生物信息学领域存在计算工具空白，需开发能预测未观测细胞行为的新方法[3] 核心技术创新 - 提出"细胞行为假设语法"框架，通过自然语言描述构建数学模型，实现虚拟细胞实验室模拟[4] - 该语法将生物学规则转化为基于智能体的模型(ABM)，驱动虚拟细胞动态演化[10] - 突破传统建模对编程技能的依赖，使生物学家可直接用自然语言(如"低氧加速癌细胞移动")定义规则[10] 应用场景验证 癌症研究 - 模拟胰腺癌微环境：发现癌症相关成纤维细胞(CAF)密度超过阈值时，物理屏障效应可抑制75%癌细胞转移[13][14] - 免疫治疗机制：虚拟实验揭示巨噬细胞通过EGF信号促进乳腺癌转移，阻断该通路后转移率下降75%[14] 脑科学领域 - 复现大脑皮层发育：利用艾伦脑图谱数据校准参数，精确模拟体感皮层与听觉皮层的分化过程[16] 临床转化潜力 - 虚拟临床试验：在胰腺癌模型中预测三联疗法(抗PD-1+抗CD137+GVAX疫苗)对巨噬细胞富集肿瘤效果最佳[18] - 开源工具可将药物研发周期从十年级缩短至计算机模拟验证[21] 技术突破意义 - 首次实现类似天气预报的多细胞行为预测系统，支持从单细胞特征描述迈向多细胞系统建模[19] - 通过ABM技术生成数字孪生模型，突破实体实验的成本限制，为复杂生物学机制研究提供新范式[8]

研究背景与意义 - 蛋白质是生命的基石 但人体各组织衰老的蛋白质组蓝图此前仍是未知领域 [2] - 研究团队由中科院动物研究所、国家生物信息中心和四川大学华西医院的多位专家组成 在Cell期刊发表重要研究成果 [2] 研究方法与数据 - 首次融合超高灵敏度质谱技术与机器学习算法 系统构建横跨人类50年生命周期的蛋白质组衰老图谱 [3] - 收集76名14-68岁人群的516份样本 涵盖13种器官 运用高精度质谱技术绘制全球首个跨越半世纪的人类多组织蛋白质组图谱 [6] - 鉴定出12771种蛋白质 建立器官特异性蛋白表达特征 [7] 核心研究发现 - 人类在50岁左右出现衰老转折点 45-55岁期间蛋白质组剧烈波动 [4][12] - 血管是较早衰老且明显易受衰老影响的组织 主动脉在30岁已出现显著变化 [4][12] - mRNA与蛋白质之间的相关性随年龄增长显著下降 出现"转录组-蛋白质组脱钩"现象 [7] - 衰老导致蛋白质稳态崩溃 表现为合成能力下降、折叠运输失灵和垃圾堆积成灾 [8][9] - 血管不仅是衰老受害者 更是全身衰老的驱动者 发挥"衰老枢纽"的核心调控功能 [14] 关键蛋白发现 - 发现GAS6等促衰蛋白 注射GAS6的中年小鼠出现多种衰老症状 [15] - 确定GPNMB、COMP等7种蛋白可作为衰老标志物 用于非侵入性评估器官衰老 [15] - 淀粉样蛋白、免疫球蛋白在多个器官异常累积 形成"淀粉样蛋白-免疫球蛋白-补体"炎症信号轴 [9] 研究应用前景 - 提供清晰的抗衰老干预路径：清除衰老细胞、阻断促衰因子、早期血管保护 [18] - 开发组织特异性蛋白质组学衰老时钟 预测精度达0.74-0.95 [12] - 首次提出"蛋白质稳态失衡-血管衰老枢纽"模型 为系统性衰老机制提供新范式 [22] 研究亮点总结 - 绘制跨越50年的人体器官蛋白质组蓝图 [20] - 揭示转录组-蛋白组脱钩和蛋白质稳态失衡是衰老组织的标志 [20] - 发现人体器官蛋白质组时钟揭示衰老转折点与不同步性 [20] - 证实循环中的衰老蛋白促进血管和全身衰老 [20]

Science 上发表了题为： Record-breaking 2023 marine heatwaves 的研究论文， 宁波东方理工大学为论文第一单位。 2023 年，全球经历了有记录以来的最炎热的一年。陆地上的极端高温成为头条新闻，海洋表面温度每年都有所变化，也会经历像陆地上的热浪一样的高温期，但 2023 年海洋热浪的增多程度却无与伦比，远超以往。 那么， 作为地球气候的"总调节器"，全球海洋为何也同步"发烧"至历史极值？ 2025 年 7 月 24 日，宁波东方理工大学/ 南方科技大学教授 曾振中 教授作为通讯作者， 宁波东方理工大学博士后 董天云 作为第一作者，在国际顶尖学术期刊 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 该研究表明， 2023 年全球海洋热浪在持续时间、覆盖范围和强度方面均创下新纪录，研究团队系统揭示了 2023 年席卷全球的极端海洋热浪的分布特征、演变 规律及其关键的物理驱动机制，为理解和预测未来极端海洋事件提供了关键的科学依据。 2023年，全球海洋经历了异常剧烈的 海洋热浪 （MHW） 激增，其持续时间、覆盖范围和强度均创下新纪录。全年累积的海洋热浪活动强度达到 536 亿 ℃ days ...

衰老机制研究 - 蛋白质稳态失衡是衰老进程中的核心分子特征之一，涉及超两万种蛋白质的动态网络调控[2] - 研究首次构建横跨人类50年生命周期的蛋白质组衰老图谱，涵盖七大生理系统、13种关键组织[4] - 血管系统被确立为衰老进程的"先锋组织"，在生命早期即显著偏离稳态轨迹[7] 蛋白质组学发现 - 衰老伴随系统性蛋白质稳态失衡，表现为中心法则信息流断裂、蛋白质量控制系统级联衰减及病理性蛋白广泛沉积[9] - 血清淀粉样蛋白P（SAP）被鉴定为最具跨组织保守性的"泛组织年龄上调蛋白"，在绝大多数衰老组织中一致性显著升高[10] - 30岁左右为衰老轨迹的初始分水岭，45-55岁被确认为衰老进程的里程碑式转折点[12] 血管衰老机制 - 衰老血管系统通过特异性分泌GAS6等促衰蛋白，激活跨器官级联信号网络，发挥"衰老枢纽"功能[7] - GAS6在衰老主动脉组织及循环系统中呈现跨尺度显著富集，可直接驱动血管细胞衰老表型[15] - 衰老相关分泌因子如GPNMB、COMP、HTRA1、IGFBP7等被证实可直接诱导血管细胞衰老[15] 研究应用价值 - 研究开创性绘制人类多器官蛋白质组衰老全景图，为理解衰老系统性本质建立统一框架[19] - 基于器官特异性"蛋白质组衰老时钟"的构建，实现对机体及各器官衰老程度的系统性量化[20] - 识别出45-55岁为多器官蛋白质组剧烈重塑、系统性衰老加速的关键干预窗口期[21] 技术方法创新 - 研究融合超高灵敏度质谱技术与机器学习算法，系统构建蛋白质组衰老图谱[4] - 成功应用人工智能算法构建覆盖13种人类组织的特异性"蛋白质组衰老时钟"[12] - 整合超高灵敏度质谱、人工智能动态建模与多尺度组学分析，构建三位一体的衰老系统生物学研究框架[24]

论文撤稿事件 - 国际顶尖学术期刊Science于2025年7月24日撤回一篇15年前发表的重磅研究论文，但论文在世的11位作者全部不同意此次撤稿[1] - 该论文于2010年底发表在Science上，由NASA天体生物学研究所和美国地质调查局研究人员完成，提出了一个惊人发现：在莫诺湖发现的一种微生物能够利用砷替代磷来生长[3] - 论文指出该细菌菌株GFAJ-1能够利用砷替代磷来合成DNA和蛋白质，这一发现被认为拓宽了对其他星球存在生命可能性的认识[5] 论文争议与质疑 - 论文发表后立即引发巨大争议，苏黎世联邦理工学院和普林斯顿大学研究人员重复实验未获成功，发现GFAJ-1只是能耐受高浓度砷酸盐而非利用砷生长[7] - Science期刊撤稿声明表示论文结论源于污染，关键结论基于错误数据，但强调不存在学术不端行为[8] - 论文作者多次为其研究结果辩护，认为重复实验未能如实重现最初实验，并称争议是科学过程中的正常现象[9] 撤稿政策变化 - Science期刊解释2012年未撤稿是因为当时撤稿机制仅限两种情况：数据篡改或作者主动说明[8] - 2019年新任主编Holden Thorp认为撤稿不应只针对学术不端问题，存在重大错误的论文也应被撤稿，特别是AI驱动的文献检索兴起后，正式撤稿对纠正科学记录尤为重要[10]

人工智能在数学领域的突破 - 大语言模型首次在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平，标志着AI在复杂数学问题解决能力的重大飞跃[2][4] - DeepMind的大语言模型在评估中跨越金牌得分门槛（满分42分，35分为金牌），OpenAI的模型也展现出同等能力[4][6] - 相比2024年银牌顶尖水平，2025年实现从银牌到金牌的实质性突破，体现AI在高级数学推理和问题解决能力的显著进步[5] 技术进展与范式转变 - DeepMind此次突破采用全新大语言模型DeepThink，完全基于自然语言处理，不再依赖人类专家翻译考题和解答[6] - 此前DeepMind在数学领域依赖专门工具AlphaGeometry和AlphaProof，需要人工翻译过程，新模型实现端到端自然语言处理[6] - 国际数学奥林匹克竞赛金牌代表全球高中生数学巅峰水平，AI达到该层次表明其在复杂概念理解、创造性推理和精妙解法发现方面的高度[5] 行业影响与未来潜力 - 该突破证明大语言模型能处理需要深度逻辑思维和抽象推理的复杂任务，超越文本生成和模式识别的传统能力[7] - AI可作为教育和研究工具，帮助学生学习高等数学、启发解题思路，并协助数学研究人员探索新猜想和定理[7] - 解决奥林匹克数学竞赛金牌级问题是通往通用人工智能（AGI）的重要里程碑，体现多方面认知能力的组合[7] - 从围棋击败人类冠军到数学竞赛金牌水平，AI持续刷新机器能力认知，预示在科学探索和技术研发等领域的巨大潜力[8]

TCR与癌症免疫治疗 - T细胞受体（TCR）通过识别细胞表面MHC分子呈递的短肽（pMHC复合物）监测癌细胞[2] - 传统TCR疗法依赖分离患者T细胞或扩增抗原特异性T细胞，但存在技术难度大、天然TCR亲和力不足的局限性[3] 生成式AI设计人工TCR突破 - 2025年Science发表三篇研究，利用生成式AI设计高特异性人工TCR，精准靶向肿瘤抗原[4] - 研究团队来自华盛顿大学、丹麦技术大学和斯坦福大学，通过AI克服天然TCR对疾病标志物识别弱的缺陷[5][9] - David Baker/刘炳旭团队首创全计算方法，设计能识别pMHC-I复合物的蛋白，增强免疫系统对隐蔽疾病标志物的检测能力[10] AI蛋白质设计技术细节 - 使用RFdiffusion设计覆盖MHC的小型蛋白，ProteinMPNN优化序列，AlphaFold2评估结合构象[12] - 针对11种pMHC靶标（含HIV片段和癌变肽）设计蛋白，其中8种成功激活免疫细胞，2种实现人类细胞靶向杀伤[13] - 设计的PRAME靶向蛋白使CAR-T细胞选择性摧毁癌细胞而不伤及健康细胞，验证了原子级设计精度[14] 技术优势与产业化 - 设计流程高度适应：从成功案例出发，一周内可生成针对不同肿瘤/病毒肽的新结合蛋白[16] - 数字化方法可快速生成评估数千种蛋白，缩短研发周期，为个性化药物开发铺路[16] - 团队计划成立公司推动技术转化，实现个性化癌症治疗[18][20] 行业影响 - 人工TCR克服天然TCR局限，为癌症免疫治疗开启新方向[21] - 合成小型TCR有望变革诊断工具和免疫疗法，实现高特异性、低脱靶的病毒/肿瘤抗原识别[22][23]

自身免疫性脑炎与CAR-T细胞疗法 - 自身免疫性脑炎是一种严重脑部疾病 患者免疫系统产生的抗体会攻击大脑 导致记忆力减退 意识混乱 行为改变 行动困难及严重癫痫发作等症状 [2] - CAR-T细胞疗法能够靶向特定免疫细胞(B细胞) 在治疗自身免疫疾病方面展现出潜力 包括引发脑部炎症的自身免疫疾病 [3] 临床研究案例 - 德国汉诺威医学院和马格德堡大学附属医院研究团队利用CD19-CAR-T细胞疗法 成功治疗一名难治性抗DAGLA抗体相关自身免疫性脑炎患者 治疗后1年随访显示持续临床改善 [4] - 该36岁男性患者此前接受脉冲式糖皮质激素 血浆置换和利妥昔单抗治疗均无效 出现全身性肌阵挛 小脑性头部震颤 垂直双眼震颤和四肢瘫痪等严重症状 [9] - 治疗采用单次静脉输注靶向CD19的全人源第二代CAR-T细胞(KYV-101) 通过国际共济失调评定量表和自身免疫性脑炎临床评估量表评分衡量疗效 [8] 治疗成果 - CAR-T细胞治疗后患者临床评分显著改善 血清和脑脊液中抗DAGLA自身抗体水平降低 脑脊液寡克隆带由阳性转为阴性 [10] - 研究亮点包括：CAR-T疗法逆转难治性DAGLA抗体相关脑炎 治疗后抗DAGLA抗体从体液中消失 1年后仍保持临床改善 [14] - 该案例表明CAR-T细胞疗法可能成为对标准疗法无响应自身免疫性脑病的潜在治疗方案 [13]

免疫疗法与肠道微生物群研究 - 免疫疗法彻底改变癌症治疗格局但免疫治疗耐药性仍是主要临床障碍 [2] - 近期研究表明肠道微生物群通过调节抗肿瘤免疫增强免疫疗法效果 [2] 中山大学肿瘤防治中心最新研究成果 - 2025年7月24日徐瑞华教授团队在Cell子刊Cancer Cell发表研究论文 [3] - 论文标题为《Alistipes finegoldii augments the efficacy of immunotherapy against solid tumors》 [3] - 核心发现：肠道细菌Alistipes finegoldii可增强免疫疗法对实体瘤疗效 [4] Alistipes finegoldii作用机制 - 该细菌与多个队列中更优的免疫治疗效果相关 [6] - 通过CXCL16-CXCR6信号轴增强CD8+ T细胞趋化作用提高疗效 [6] - 源自该细菌的脂蛋白LIPOAF结合TLR2激活NF-κB通路增强CXCL16表达 [7] - 释放的CXCL16招募CXCR6+ CD8+ T细胞至肿瘤微环境抑制肿瘤生长 [7] 研究核心发现总结 - 高丰度Alistipes finegoldii与免疫治疗反应改善直接相关 [8] - 该细菌能显著增强抗PD-1单抗在实体瘤模型中的疗效 [8] - 激活CXCL16-CXCR6信号轴是增强抗肿瘤免疫的关键途径 [8] - 其脂蛋白触发TLR2-NF-κB-CXCL16信号通路构成完整作用链条 [8] 潜在临床应用方向 - 结合Alistipes finegoldii与免疫疗法可能成为实体瘤治疗新策略 [10]