糖尿病细胞治疗的长期瓶颈与机制突破 - 糖尿病细胞治疗面临一个根本性难题，即移植后的胰岛β细胞难以在糖尿病病理微环境中长期存活并维持稳定功能，临床数据显示多数胰岛移植在约5年后出现显著的β细胞功能衰退与治疗效果减弱[2] - 干细胞来源的β细胞同样面临移植后的“长期存活瓶颈”，这制约了该疗法走向临床应用与规模化推广[2] 同济大学团队的核心研究发现 - 2026年1月28日，同济大学李维达教授团队与高绍荣院士合作在《Cell Research》发表研究，证明在人类和小鼠胰岛中，糖尿病进展期间锌的积累会导致β细胞身份丧失[2][3] - 研究利用人类胚胎干细胞来源胰岛模型，发现积累的锌会触发整合应激反应，导致SC-β细胞中ATF4表达升高，进而启动α细胞特异性转录因子ARX的表达，促使β细胞向α细胞转化，形成锌-ATF4-ARX调控轴[3] - 移植到糖尿病动物体内的SC-β细胞也会发生身份丧失，而使用ISR抑制剂或抑制锌积累，均可有效预防这种情况，从而改善血糖控制并提高疗效[3] - 研究揭示了锌离子异常积累是导致β细胞身份丢失的核心驱动因素，并证实介导锌离子积累的转运蛋白ZnT8是糖尿病预防与治疗的重要靶点[5] 创新技术路径：耐逆型胰岛类器官 - 基于上述机制，研究团队创新性地提出并验证了“耐逆型胰岛类器官”这一全新技术路径，该路径将胰岛类器官在代谢压力下的功能稳定性与生存耐受性作为核心指标，旨在从源头上解决长期疗效不稳定的临床痛点[6] - 在具体实施层面，团队通过靶向胰岛特异性锌转运蛋白ZnT8，有效抑制病理状态下β细胞内异常锌离子积累，提升SC-β细胞的身份保护，防止其“叛变”，实现“耐逆”效果[6] - 这使得移植后的SC-β细胞能够在糖尿病微环境中保持更持久的功能输出，显著降低了细胞治疗过程中最难以控制的长期失效风险[6] 研究的意义与转化前景 - 该研究阐明了糖尿病细胞治疗范式的一次结构性调整，在这一框架下，β细胞是需要被长期维护其命运稳定性的核心主体，而不再是被动消耗的功能单元[8] - “耐逆型胰岛类器官”代表了一条更具临床转化确定性、迭代性的技术路径，旨在解决细胞治疗能否真正成为糖尿病“一次性”治疗方案的根本问题[8] - 李维达教授团队正加速推进“耐逆型胰岛”相关技术的临床转化工作，旨在将这一有望重新定义糖尿病治疗模式的科研成果，转化为惠及全球数亿患者的突破性治疗方案[10]

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 在对抗癌症的战争中，我们身体的免疫系统本是强大的盟友。化疗和免疫疗法等治疗手段，一个重要目的 就是重新唤醒并武装这个盟友，去攻击肿瘤细胞。然而，现实往往很残酷：许多患者最初对治疗有效，但 随着时间推移，肿瘤会产生耐药性，导致治疗失败、肿瘤复发。 这背后，是肿瘤细胞在不断地学习和进化，从而"伪装"自己，逃逸免疫系统的追杀。然而，其中的 潜在机 制，在很大程度上仍不为人知。 2026 年 1 月 26 日， 武汉大学 蓝柯 教授团队 （ 蓝柯教授 、 邬开朗副教授 、 祝成亮 主任技师 为论文 共同通讯作者 ； 武汉大学田明富博士、刘思雨博士研究生、李旭博士为论文共同第一作者 ） 在 Vita 期刊 发表了题为： PNPT1-mtRNA axis mediates chemotherapy-induced immune signaling and can be targeted to overcome therapeutic resistance 的研究论文。 该研究系统揭示了 线粒体 RNA （mtRNA） 衍生的 危险信号 在激活 天然 免疫 和 抗肿瘤治疗中的关键作 ...

文章核心观点 - 研究发现ERM蛋白是调控铁死亡敏感性的关键开关，抑制ERM蛋白可通过“ERM-Actin-ROS-NRF2-HMOX1”信号轴激活细胞的自我保护程序，从而抵抗铁死亡[3][4] - 研究揭示了一种新的铁死亡抑制策略，即“可控氧化”，表明低剂量的活性氧诱导剂可通过激活NRF2-HMOX1抗氧化通路来抑制铁死亡，这挑战了“活性氧必然推动铁死亡”的传统认知[3][7] 研究机制与发现 - ERM蛋白抑制剂能降低ERM磷酸化，破坏其与F-actin结合，引发轻度短暂的活性氧升高，进而通过氧化KEAP1、稳定NRF2、上调HMOX1等基因，最终阻断脂质过氧化并抑制铁死亡[6] - 基因敲降ERM成员或表达磷酸化缺失突变体可重现对铁死亡的保护效应，而过表达野生型ERM则会增强细胞对铁死亡的敏感性[6] - 该机制将细胞骨架的机械信号与氧化应激响应联系起来，为通过靶向ERM蛋白功能、肌动蛋白骨架重塑或精细调控活性氧阈值来干预铁死亡提供了实验依据[4][7] 临床前模型验证 - 在顺铂诱导的急性肾损伤小鼠模型中，ERM抑制剂NSC305787处理显著降低了血肌酐和尿素氮水平，减轻了肾组织损伤，并伴随HMOX1表达升高和脂质过氧化标志物4-HNE减少[6] - 在新生小鼠脑片的糖氧剥夺模型中，该ERM抑制剂同样表现出明显的细胞保护作用[6] 对铁死亡研究领域的启示 - 通过筛选多种低浓度活性氧诱导剂，发现它们均可通过NRF2-HMOX1轴抑制铁死亡，提示“可控氧化”是一类未被系统评估的铁死亡抑制策略[7] - 这一发现提示，低剂量氧化剂可能是一类被低估的铁死亡小分子抑制剂，未来在研究与筛选铁死亡抑制剂时，有必要系统评估候选化合物的活性氧诱导能力及其浓度依赖性的毒物兴奋效应[7]

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 人们越来越意识到， 肠神经系统 （ Enteric Nervous System， ENS ） 可能是 帕金森病 （PD） 中 α- 突触核蛋白 （ α-Synuclein， αS ） 病理变化的最初发生部位。 便秘 是帕金森病患者最早出现且最常见 的症状之一，这可能反映了肠神经系统功能障碍。 死后解剖和多模态影像学研究显示，帕金森病患者的肠神经系统存在早期 路易体病理 （ Lewy Pathology ） ，其从肠道向脑干及其他脑区呈尾向头的分布，这一发现有力地支持了帕金森病的" 体优先 " （ body- first ） 观点。此外，在小鼠中进行肠道注射 α-突触核蛋白 会导致路易体病理现象按层级向大脑 扩散，这 有力地表明肠神经系统在帕金森病早期阶段就已受到牵连。 然而，对于可能引发肠神经系统中 α-突触核蛋白病理变化的起始以及其向大脑发展的细胞和分子机制，目 前仍知之甚少。 2026 年 1 月 28 日， 伦敦大学学院的研究人员在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了题为： Intestinal macrophages modulate synucleino ...

文章核心观点 - 北京大学雷晓光团队在《科学》期刊发表论文，报道了一种全新的生物催化策略，通过改造醛脱氢酶(ALDH)为氧化型酰胺合成酶(OxiAm)，实现了从醛或醇直接与胺反应生成酰胺键，该方法具有高效、精准、绿色和原子经济性高等特点，有望革新药物制造等依赖酰胺键合成的行业[2][4][11] 科学突破与核心机制 - 研究团队通过对天然醛脱氢酶(ALDH)进行理性酶工程改造与定向进化，将其转化为可催化醛与胺直接生成酰胺的氧化型酰胺合成酶(OxiAm)[4] - 该策略对经典ALDH催化路径进行了根本重构：通过突变四个关键氨基酸残基，改变酶的催化口袋微环境，使胺底物优先于水分子进攻硫酯中间体，从而将天然生成羧酸的反应路径导向生成酰胺的新路径[5] - X射线晶体学结构解析证实，突变显著拓宽并疏水化了酶的催化口袋，为胺底物的进入和定位提供了有利条件[5] 方法优势与特性 - 新方法在温和水相条件下工作，无需贵金属催化剂、有毒氧化剂、羧酸底物、ATP或高能酰基供体，代表了一种全新的生物催化反应类型[8] - 该方法实现了“一个都不浪费”的理想反应，所有原料原子都进入最终产品，原子经济性高，不产生有害废物[4] - OxiAm能高效催化多种结构多样的醛与胺底物，展现出良好的底物普适性和化学选择性[8] - 研究团队进一步将OxiAm与醇脱氢酶结合，构建了两步酶级联体系，可从更常见、稳定且来源广泛的醇类原料出发，经氧化为醛后直接转化为酰胺，显著拓展了合成原料选择空间[8] 应用潜力与案例 - 基于全新的“醇/醛逻辑”，研究团队以抗白血病药物伊马替尼(格列卫)为代表，从头设计了合成路线，与传统以羧酸为核心的路线相比，新策略在减少反应步骤、降低副产物生成及提升整体原子经济性方面均表现出明显优势[8] - 临床使用的小分子药物中，超过60%含有酰胺键结构，药物研发涉及的化学反应中超过一半以上直接服务于酰胺键的构造，因此该突破具有巨大的现实应用潜力[11] - 该方法有望推动含有酰胺结构的药物分子的工业化生产开启精准、高效、绿色、可持续的生物制造时代[4] 酰胺键合成技术演进背景 - 酰胺键是有机化学与生物化学中至关重要的化学键，广泛存在于蛋白质、多肽及大多数药物分子中[2] - 传统化学方法存在局限：早期羧酸与胺直接加热法效率低下且需要高温(150℃以上)[14]；使用酰氯法副产酸雾且底物不稳定怕水[14]；20世纪中叶以来广泛使用的酰胺缩合剂(如DCC, EDC, HATU等)会产生大量难以去除的“建筑垃圾”(副产物)[15][16] - 现有生物催化方法(如连接酶、脂肪酶)虽绿色环保，但普遍存在催化活性较低、底物适用性窄，且无法摆脱对“羧酸依赖”的困境[16] - 雷晓光团队的新方法完美解决了对羧酸底物和化学缩合试剂的依赖，是酰胺键合成领域的一项重大科学突破[18]

研究核心发现 - 研究首次发现交感神经可通过“遥控”角质形成细胞，间接调控皮肤中CD8+组织驻留记忆T细胞（TRM）的丰度，从而影响皮肤对癌症的免疫监视能力[4] - 研究揭示了一种“神经-上皮-免疫”三联信号轴，使交感神经系统信号能迅速调整屏障界面的免疫监视强度[4] 作用机制 - 交感神经通过释放去甲肾上腺素，作用于角质形成细胞表面的β2-肾上腺素能受体来间接调控免疫细胞数量[9] - 当交感神经活性降低时，角质形成细胞增加分泌CXCL16信号分子，该分子能招募CXCR6+效应T细胞进入皮肤并使其获得TRM表型，形成免疫监视网络[9] - 当交感神经活性增强时，角质形成细胞减少CXCL16分泌，导致皮肤中TRM丰度下降，免疫监视能力减弱[10] 实验验证与效果 - 在小鼠黑色素瘤模型中，抑制交感神经可显著提高小鼠对皮肤黑色素瘤的抵抗力[12] - 抑制交感神经的小鼠模型中，肿瘤完全消失的比例增加了一倍，即使发生肿瘤其生长速度也明显减慢[12] - 抑制交感神经将小鼠的生存率从30%大幅提升至70%[12] - 在小鼠压力模型中，则会出现TRM下降伴随肿瘤进展加速[12] - 进一步实验证实，抑制交感神经的保护作用是通过CXCL16介导的，当使用抗体阻断CXCL16功能时，此抗癌优势完全消失[13] 研究意义与潜在应用 - 研究开辟了神经免疫学的新领域，表明神经系统是免疫系统的精密调节器[17] - 未来有望开发靶向此通路的新型治疗方法，通过调控神经活动来精准控制局部免疫力，为感染疾病、癌症及自身免疫病治疗提供新策略[17] - 长期精神压力导致交感神经持续活跃，可能削弱皮肤免疫力，这从科学角度解释了为何压力大的人更容易出现皮肤问题[18] - 针对性的β受体阻滞剂可能被开发用于增强皮肤局部免疫力，特别是在疫苗接种或肿瘤免疫治疗中[18] - 对于牛皮癣、白癜风等自身免疫皮肤病，适度激活交感神经或抑制CXCL16，可能有助于缓解过度的自身免疫反应[18]

华人学者科研产出概览 - 2026年1月28日，国际顶尖学术期刊《自然》一次性上线了43篇研究论文，其中华人学者（包括作为第一作者和通讯作者）贡献了22篇，占比超过51% [3] 量子技术与计算领域研究进展 - 中国科学技术大学团队利用分布式城际量子传感器，在轴子暗物质探测方面取得进展，为暗物质研究提供了新的实验限制 [3] - 中国科学院物理研究所与北京大学团队在78量子比特处理器上，通过随机多极驱动实现了预热化，推动了量子计算中多体系统动力学的研究 [4] - 德克萨斯大学奥斯汀分校与哥伦比亚大学团队观测到了双层激子从超流体到绝缘体的转变，为研究量子相变提供了新视角 [33] - 南洋理工大学团队实现了对moiré Chern铁磁体的光学开关控制，为未来光控自旋电子器件开发奠定了基础 [34] 人工智能与计算硬件领域研究进展 - 北京智源人工智能研究院团队提出了通过预测下一个词元进行多模态学习的方法，旨在提升多模态大模型的性能 [6] - 清华大学与北京大学团队合作开发了一种用于边缘智能的柔性数字存内计算芯片，旨在提升边缘设备的计算能效 [27] 半导体、材料与器件物理领域研究进展 - 复旦大学团队开发了一种用于星载通信的抗辐射原子层级射频系统，旨在提升空间电子器件的可靠性与性能 [8] - 加州大学洛杉矶分校团队实现了对非晶材料三维原子结构的精确测定，推动了材料科学在原子尺度表征的发展 [10] - 华盛顿大学团队实现了对整数和分数陈绝缘体的光学控制，为拓扑物态的光学调控开辟了新途径 [11] - 康奈尔大学团队在二硒化钨莫尔超晶格中研究了带宽调谐的莫特转变和超导性，为探索关联电子现象提供了新平台 [12] - 复旦大学团队研究了斯通纳-沃尔法斯反铁磁体的类铁磁体二元开关行为，为新型磁存储器件设计提供了思路 [25] - 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校团队探索了非晶纳米粒子原子分辨率断层成像重建的极限，对纳米材料表征具有重要意义 [21] - 马克斯·普朗克智能系统研究所团队在光流体的三维微纳制造技术上取得进展，为微纳加工提供了新方法 [23] 生命科学与医学领域研究进展 - 四川大学华西医院等机构联合团队揭示了致幻剂通过5-HT2A受体介导的Gi信号通路发挥作用的分子机制，为神经精神药物研发提供了新靶点 [19] - 中国科学院上海药物研究所/上海交通大学医学院附属瑞金医院等机构联合团队解析了胆汁酸转运蛋白Ostα-β的结构，揭示了其独特的折叠与转运机制，为相关疾病治疗提供结构基础 [31] - 中国科学院物理研究所、北京大学等机构联合团队解析了人类胆汁酸转运蛋白OSTα–OSTβ的结构与工作机制，深化了对胆汁酸代谢的理解 [37] - 波士顿儿童医院团队发现与硫酸乙酰肝素复合的糖基RNA能够调控VEGF-A信号通路，揭示了RNA修饰在血管生成中的新功能 [29] - 哈佛大学医学院团队研究发现迷走神经血容量感受器可对失血和体位变化进行代偿，增进了对心血管稳态调节机制的理解 [36] 基础科学与前沿技术领域研究进展 - 科罗拉多大学博尔德分校团队研究了固态钍-229核钟的频率再现性，推动了下一代核钟技术的发展 [13] - 中国科学院南京地质古生物研究所团队发现了在显生宙第一次大灭绝之后的寒武纪软体生物群，为理解早期生命演化提供了新证据 [14] - 谷歌DeepMind团队利用AlphaGenome提升了调控变异效应的预测能力，有助于解读基因组非编码区功能 [16] - 中国科学院团队在NH4B4O6F晶体中实现了真空紫外二次谐波生成，为非线光学晶体材料开发提供了新选择 [18]

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 柔性电子 （ Flexible electronics ） 技术与 人工智能 （AI） 相结合，有望彻底变革机器人、可穿戴医 疗设备、人机交互界面及其他新兴应用领域。然而，开发能够通过并行计算高效执行神经网络推理任务 的 柔性计算硬件 ，仍然面临着重大挑战。 2026 年 1 月 28 日，清华大学 任天令 、 刘厚方 ，北京大学 燕博南 作为共同通讯作者 （ 闫岸之 、 闫 涧澜 、 沈鹏辉 、 符一涵 为论文共同第一作者） ，在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了 题为： A flexible digital compute-in-memory chip for edge intelligence 的研究论文。 该研究开发了一种用于边缘智能的 轻薄、轻量且坚固的柔性数字人工智能芯片—— FLEXI ，为极边缘技术 中的 超低成本 AI 系统 铺平了道， 并在可穿戴医疗设备进行了证明。 在这项最新研究中，研究团队推出了一款 轻薄、轻量且坚固的柔性数字人工智能芯片—— FLEXI 。 该研究的解决方案采用工艺-电路-算法协同优化策略，结合数字动态可重构存内计算架构。其关键特性包 ...

赛业生物订阅号 . 分享生命科学领域的前沿资讯、解读行业动态、讲解实用的学科知识、实验方法和技巧。 在日常大小鼠健康观察中，我们常常会陷入经验直觉与真实病因之间的判断困境。你是否也经历过类似的思 维拉扯？ 以下文章来源于赛业生物订阅号 ，作者小赛 我们看到的： 小鼠腹部明显膨大 我们以为的："应该是怀孕了，或者只是吃多了" 实际原因： 腹部膨大需鉴别 肿瘤、腹水、肠道臌气或脏器肿胀 ，仅凭经验判断可能导致误判（如将肿 瘤视为妊娠） 我们看到的： 动物体表出现边界清晰的脱毛区域 我们以为的："大概率是同笼理毛或营养问题，补点维生素试试" 实际原因： 需系统性排除 寄生虫感染、皮肤真菌病或环境应激导致的过度理毛行为， 盲目补充营养可 能延误治疗 我们看到的： 裸鼠或免疫缺陷鼠出现皮肤异常或消瘦 我们以为的："这类品系本来就容易有皮肤问题，可能正常" 实际原因： 免疫缺陷动物对 条件致病菌更敏感 ，表面上的小毛病却可能是严重感染的早期信号，需更 积极的病原筛查 有有有有奖奖奖奖互互互互动动动动———————— 大大大大小小小小鼠鼠鼠鼠健健健健康康康康快快快快问问问问快快快快答答答答 我们设计了一套简单的快问快答，当 ...

文章核心观点 - DeepMind推出新型AI工具AlphaGenome，这是一个能够处理长达100万碱基对序列的统一DNA序列模型，可高精度预测广泛的基因组特征和突变效应，标志着基因组AI模型从“单项专家”向“通用翻译官”的重要转变 [2][26] - AlphaGenome在技术上有三大突破：兼顾长序列分析与单碱基分辨率、统一处理多任务、高效评估突变影响，其性能在绝大多数任务中超越了现有的专用模型 [10][11][12][13][19] - 该工具在解析非编码区域、探究疾病机制、研究罕见遗传病及指导合成生物学设计等方面展现出强大的实际应用价值，有望推动对基因组的基本理解和新疗法的开发 [2][3][22][24][26] 基因组解读的挑战与背景 - 人类基因组中约98%为非编码序列，其功能至今仍是生物学最大的谜团之一，解读DNA序列的细微变化如何影响生物体是巨大挑战 [7] - 过去十年开发的许多AI模型仅专注于单一任务，科学界越来越需要能够“All in One”解读DNA序列的工具 [8] AlphaGenome的技术突破 - **兼顾“远景”与“近景”**：通过创新算法架构，首次实现在100万个碱基对长度上保持单碱基分辨率的分析能力 [11] - **多任务统一处理**：可同时预测数千种分子特性，如基因起止位置、RNA剪接位点、DNA可及性、蛋白质结合位点等，一个模型即可全面解析 [12] - **高效的突变影响评估**：能在一秒钟内评估基因突变对所有分子特性的影响，快速识别可能导致疾病的遗传变异 [13] 模型架构与技术核心 - 架构巧妙结合了卷积神经网络与Transformer模块，前者识别DNA序列中的局部模式，后者建立长距离联系以理解全局语境，实现了“既见树木，又见森林” [15][16] 性能表现 - 在24项DNA序列功能预测任务中，AlphaGenome在22项中实现了最先进性能（SOTA） [19] - 在26项遗传变异影响预测任务中，AlphaGenome在24项中实现了最先进性能（SOTA） [19] - 作为一个“通用模型”，其表现超越了多数为特定任务优化的“专用模型”，打破了传统认知 [19] 实际应用与价值 - **疾病机制解析**：成功用于探究T细胞急性淋巴细胞白血病（T-ALL）中非编码突变通过引入MYB DNA结合基序激活致癌基因TAL1的潜在机制 [22] - **罕见遗传病研究**：能够直接从DNA序列预测RNA剪接位点，为理解由剪接错误引起的疾病（如脊髓性肌萎缩症）提供新工具 [24] - **合成生物学设计**：其预测能力可用于指导设计具有特定调控功能的合成DNA序列，例如组织特异性基因开关，为精准基因治疗奠定基础 [24] 行业意义与未来展望 - 结合AlphaFold和AlphaMissense等成果，科学界正在构建一个前所未有的“基因组集成开发环境”，代表生物学研究从描述性科学转向预测性科学的根本转变 [26] - AlphaGenome是理解和编辑生命代码的强大解码器，为分析调控基因组提供了强大且统一的模型，提升了从DNA序列预测分子功能和突变效应的能力 [26]