神经精神疾病精准医疗 - 神经精神疾病具有复杂病理机制和临床异质性，传统诊疗方法面临挑战 [2][6] - 多模态神经影像与AI技术结合成为早期发现和个性化治疗的关键途径 [2][6] - 多模态AI模型在阿尔茨海默病早期诊断中准确率达92.7%，比单模态提高15%以上 [13] 多模态神经影像技术 - 多模态神经影像从结构、功能、分子三个维度全面解码大脑 [8][9] - 结构影像（如MRI）检测脑组织体积和皮层厚度变化，发现自闭症儿童出生后的皮层过度生长 [8][9] - 功能影像（如fMRI、脑电图）捕捉神经元活动信号，绘制脑网络通信图 [9] - 分子影像（如PET）追踪病理标志物，提前10-20年预警阿尔茨海默病 [9] AI技术应用 - AI通过特征融合术整合多模态数据，包括早期融合、中期融合和晚期融合 [12] - 深度学习模型（CNN、GNN、Transformer）识别脑结构变化、解析脑网络连接模式和处理跨模态关联 [17] - 多模态AI在临床预测中表现优异，如区分阿尔茨海默病与路易体痴呆准确率达87%，癫痫发作预测准确率超98% [14] 临床实践成果 - 精准诊断：融合脑电图与功能影像对癫痫发作预测准确率超98% [14] - 预后预测：AI预测抑郁症药物疗效准确率达89%，并能评估认知衰退速度 [15] - 患者分型：AI在2000+例双相情感障碍患者中发现3种亚型，指导个性化治疗 [16] 未来研究方向 - Transformer类跨模态模型或统一处理影像、基因和临床数据 [23] - 动态监测网络实时追踪脑网络变化，捕捉疾病转折点 [23] - 开发轻量化模型嵌入MRI/PET设备，快速输出辅助报告 [23]

科研经费削减 - 特朗普政府终止对气候变化、癌症、阿尔茨海默病和艾滋病预防等领域的1000多项资助 [1] - 考虑将NASA科学预算减半，国立卫生研究院（NIH）开支削减40% [2] - 2024年联邦政府研发支出达2000亿美元，其中国防相关研究占一半 [8] - NIH作为非国防科研资助最大部分，2024年投入近480亿美元，资助超6万个研究项目 [9] 科研机构与人员影响 - 特朗普政府头三个月解雇NIH、CDC、FDA等科学机构数千个岗位 [15] - 卫生与公众服务部宣布解雇1万名员工 [16] - 联邦科学家队伍从2020年的28万人大幅缩水 [15] - NSF将今年颁发的研究生奖学金数量减半 [25] 大学与研究生态 - 美国大学2023年研发投入达1090亿美元，近600亿美元来自联邦政府 [21] - 特朗普政府取消或终止哈佛、哥伦比亚等大学数十亿美元经费和合同 [23] - 哈佛大学因拒绝政府要求被冻结22亿美元经费并起诉政府 [23] - 普林斯顿大学校长称当前是1950年代以来美国大学最大威胁 [25] 私人领域替代性 - 部分观点认为私人领域可替代公共科研投资，但专家指出基础研究难以被取代 [12] - 公司更倾向资助有明确应用前景的后期研发而非早期基础研究 [12] - 儿童癌症治疗等低盈利领域研究将受严重影响 [35][36] 国际竞争力与人才流失 - 2023年国际留学生占美国科学与工程博士学位的39%，但趋势可能逆转 [26] - 《自然》调查显示80%非美科研人员因政治局势不愿赴美工作 [27] - 欧洲等多国计划招聘美国科研人员 [30] - 美国国家科学院警告其他国家可能在清洁能源、新技术等领域赶超 [37] 创新与经济影响 - 联邦经费削减导致研究人员减少论文发表，增加专利申请，但创业公司减少 [32] - 基础研究枯竭将阻碍全行业技术创新 [37] - 美国前众议院科学委员会主席称创新机器可能被永久削弱 [38]