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全球社会两极分化为何急剧加剧？奥地利复杂性科学中心（CSH）与维也纳医科大学的 Stefan Thurner、Markus Hofer 和 Jan Korbel 团队研究发现，这一现象与社交网络密度的增加密切相关。当亲密朋友数量超过一个临界值时，社会会像物理相变一样，突然进入高度两极化的碎片状态。

研究团队通过分析大规模调查数据发现，社会两极分化与人们的社交行为在2008年至2010年间发生了同步的剧变。来自皮尤研究中心的数据显示，美国民众的政治立场日益鲜明，例如，始终持自由主义观点的比例从1999年的14%上升至2017年的31%。与此同时，综合欧美30项调查的数据表明，人们的亲密朋友平均数量从2.2人跃升至4.1人。为解释这一关联，研究者构建了一个数学社会模型。模型揭示，当社交网络连接密度超过一个临界点（critical threshold，估计在3到4个朋友之间）后，社会必然会发生突然的两极化，这类似于物理学中的相变（phase transition）。研究者认为，更多的社交连接让人们更频繁地接触异见，反而激发更多冲突，最终导致社会分裂成数个内部高度一致、外部严重对立的“意识形态泡沫”（ideological bubbles），群体间的沟通桥梁随之瓦解。这一社会结构的碎片化与智能手机和社交媒体的普及时间高度吻合，暗示技术变革可能重塑了社交模式，并无意中削弱了社会宽容度。研究发表在 PNAS 上。

诺奖得主新突破：诱导性Treg细胞疗法治疗炎症与自身免疫疾病

如何安全有效地治疗自身免疫疾病是医学界的一大挑战。2025年诺贝尔奖得主、调节性T细胞（Treg cell）发现者坂口志文（Shimon Sakaguchi）团队最近连发两篇论文，报告了一项突破性进展：他们开发出一种新方法，可将患者自身的效应T细胞甚至致病T细胞，高效转化为功能稳定的Treg细胞，为开发精准靶向的个体化细胞疗法铺平了道路。

研究团队开发了一套创新的体外诱导方案，通过联合使用细胞因子（cytokine）、CDK8/19激酶抑制剂和调控共刺激信号，能够将多种常规T细胞（conventional T cell）亚群高效地重编程为功能稳定的诱导性Treg细胞（stable and functional induced Treg cells, S/F-iTreg）。这些S/F-iTreg细胞在基因表达和表观遗传层面都与天然Treg细胞高度相似，并在体内表现出持久的稳定性。在第一项研究中，团队证实这些细胞能在小鼠模型中有效抑制炎症性肠病和移植物抗宿主病。

第二项研究则更进一步，他们成功将寻常型天疱疮（pemphigus vulgaris）小鼠模型中的致病性T细胞转化为S/F-iTreg细胞。这些细胞能精准靶向病灶，选择性地抑制致病免疫反应，同时不影响整体免疫功能，避免了传统疗法导致的全身免疫抑制风险。更重要的是，研究人员成功利用寻常型天疱疮患者的细胞生成了S/F-iTreg细胞，为该技术的临床应用提供了关键的概念验证。研究发表在 Science Translational Medicine 上。

瑞士科学家研发血流驱动微导管，可达人类发丝级血管

传统微导管难以触及大脑深处最细微的血管，限制了多种脑血管疾病的治疗。瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的 Selman Sakar、Lucio Pancaldi 和加拿大多伦多西部医院的 Pascal Mosimann 等人合作，开发了一种由血流驱动的超微型磁性导管 MagFlow，能够安全、快速地抵达这些以往无法到达的区域，为精准治疗开辟了新途径。

研究团队设计了一种名为 MagFlow 的超小型磁性微导管，其尺寸比现有标准微导管小一半，形态上如一条可充气的扁平软管，使其具备极高的柔韧性。独特的流体驱动设计使其能“搭乘”血流的动能前进，最大限度地减少了对脆弱血管壁的机械接触和损伤。为了实现精准控制，团队还开发了名为 OmniMag 的机器人操控平台。医生只需通过一支触控笔进行操作，平台即可通过机械臂上的磁场发生器实时调整磁场，精确引导导管尖端到达目标位置。在猪模型上进行的实验中，MagFlow 成功地在几秒钟内穿行于直径小至180微米、极度弯曲的动脉血管中，并精准输送了造影剂和栓塞剂（embolic agents，用于阻断血流的物质）。该技术有望革新出血性中风、脑肿瘤及儿童视网膜母细胞瘤等疾病的治疗方式，未来还可用于微创的神经电极植入。研究发表在 Science Robotics 上。

大脑区域的特定功能是如何产生的？俄亥俄州立大学的 Kelly Hiersche、Zeynep M. Saygin 和 David E. Osher 团队通过一项“鸟瞰式”的全脑研究给出了答案。他们结合大规模脑成像数据和计算模型，首次全面证实大脑区域的功能由其独特的连接模式决定，如同每个人都拥有独一无二的“连接指纹”。

研究团队整合了两大数据库资源：利用来自“人类连接组计划”的1,018名被试的静息态功能连接数据，描绘出大脑各区域间的连接网络；同时，通过元分析工具 NeuroQuery 生成了覆盖33个认知领域（cognitive domains，涵盖从听音乐到做决策等多种活动）的功能激活图谱。随后，他们构建了计算模型，尝试仅根据一个区域的“连接指纹”（connectivity fingerprint，即该区域与其他所有区域的连接模式）来预测它在执行这33种不同任务时的激活情况。结果显示，预测非常成功，大脑的连接与功能在所有区域和认知域中都表现出高度一致且稳健的耦合关系。有趣的是，这种耦合在执行功能和记忆等需要长期发展的高级认知能力中最为紧密。这一发现为“大脑连接决定功能”的核心假设提供了迄今最强的证据，也为理解大脑疾病中功能异常的根源奠定了基础。研究发表在 Network Neuroscience 上。

长期40Hz感官刺激或可延缓晚发型阿尔茨海默病进展

如何安全、有效地延缓阿尔茨海默病的进程是神经科学领域的重大挑战。麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所的 Diane Chan 和 Li-Huei Tsai 团队进行了一项小规模长期研究，结果表明，每日接受40Hz的非侵入性声光刺激，可能对部分晚发型阿尔茨海默病患者的认知和关键生物标志物产生持续多年的积极影响。

这项为期两年的开放标签扩展研究，追踪了5名早期临床试验的轻度阿尔茨海默病患者。他们每天在家中使用一小时特定设备接受40Hz的视听刺激。研究团队通过脑电图、磁共振成像和多项认知评估量表，如简易精神状态检查（Mini-Mental State Examination, MMSE），来监测其长期变化。结果显示，3名患有晚发型阿尔茨海默病的女性参与者，与来自国家数据库的数千名匹配对照者相比，认知衰退速度明显减缓。尤为引人注目的是，其中2名提供了血浆样本的参与者，其体内与阿尔茨海默病病理高度相关的磷酸化tau蛋白（phosphorylated tau, pTau217）水平在两年后分别显著下降了47%和19.4%。然而，另外2名早发型男性患者并未表现出类似的益处，其大脑对刺激的反应也较弱。研究人员推测，这可能源于早发型与晚发型疾病在病理机制上的差异。研究发表在 Alzheimer’s & Dementia 上。

一种罕见GABA能神经元功能障碍或为精神分裂症关键

精神分裂症的认知症状严重影响患者生活，但其成因和症状为何到青春期后才出现仍是未解之谜。哥本哈根大学的 Konstantin Khodosevich、Katarina Dragicevic 和 Navneet A. Vasistha 等研究人员，通过小鼠模型研究发现，一种罕见的脑细胞功能障碍是导致精神分裂症样症状的核心，并成功通过干预该细胞逆转了行为缺陷，为预防性治疗带来了新希望。

研究团队利用携带15q13.3基因微缺失（一种与人类精神分裂症等神经发育障碍相关的突变）的小鼠模型，探究症状延迟出现的神经机制。通过单核转录组学分析，他们发现在众多脑细胞中，一种罕见的生长抑素阳性GABA能投射神经元（Sst_Chodl neurons）表现出最严重的基因表达异常。进一步的功能研究，如钙成像和膜片钳记录，证实了这些神经元在成年小鼠中异常过度活跃。重要的是，这种功能障碍直到大脑发育成熟后期才显现，这为解释为何精神分裂症症状通常在青春期后爆发提供了关键证据。研究人员还将这种细胞功能障碍与行为变化联系起来，发现模型小鼠的睡眠模式受到严重干扰。随后，他们采用化学遗传学抑制了这些过度活跃的Sst_Chodl神经元，结果成功地使小鼠的睡眠恢复了正常。这一结果表明，Sst_Chodl神经元是精神分裂症病理过程中的一个关键靶点，未来有望开发出针对该细胞的精准疗法，以预防或治疗相关的认知和行为症状。研究发表在 Neuron 上。

记忆力下降新解释：老年人大脑处理事件的“章节”变得更长更模糊

大脑如何处理连续的日常事件，以及这一过程如何随年龄变化？布鲁克大学的 Karen Campbell 团队让参与者观看悬疑电影，通过功能性磁共振成像等技术，揭示了老年人大脑中“神经状态”的持续时间会延长，且这种变化与记忆表现密切相关。

研究团队让年龄跨度从18岁到88岁的参与者观看希区柯克的经典悬疑短片，同时使用功能性磁共振成像记录他们的大脑活动。研究发现，大脑会将连续的影片内容分割成一系列离散的单元进行处理，这在神经层面表现为稳定的大脑活动模式，即神经状态的不断转换。随着年龄增长，这些神经状态的持续时间变得更长，状态间的转换也更模糊，研究者将此现象称为时间去分化（temporal dedifferentiation）。这种变化虽然可能为老年人处理事件提供了更丰富的上下文，但也可能导致他们对事件发生的时间顺序感到困惑。在另一项结合脑电图和记忆测试的研究中，团队发现，无论年龄大小，神经状态之间更清晰、更剧烈的转换都与更好的记忆回忆表现相关。这一发现表明，通过外部提示（如强调场景变化）来帮助大脑更明确地区分事件，或许是改善老年人记忆的一种潜在干预策略。研究发表在 Communications Biology 上。

女性运动性价比更高：达到同等心脏健康收益，所需运动量仅为男性一半

尽管全球健康指南对男女推荐相同的运动量，但运动对两性心脏健康的益处是否存在差异尚不明确。Jiajin Chen、Yuliang Wang、Zihang Zhong等研究人员利用可穿戴设备数据，对超过8.5万名参与者进行分析，精确量化了体力活动与冠心病风险及死亡率之间的性别差异，发现女性从运动中获得的心血管益处远超男性。

该研究利用英国生物样本库（UK Biobank）的大规模数据，通过腕戴式加速度计客观追踪了超过8.5万名参与者的中高强度体力活动（moderate-to-vigorous physical activity, MVPA）。研究分为两个队列：一个包含约8万名健康个体，用于分析运动对预防冠心病（coronary heart disease, CHD）的效果；另一个包含约5千名冠心病患者，用于评估运动对降低全因死亡率的影响。结果显示，运动对心脏的保护作用存在显著的性别差异。在健康人群中，遵循每周150分钟的运动指南，女性的冠心病发病风险降低了22%，而男性仅降低17%。更重要的是，要达到同等水平的30%风险降低，女性每周仅需锻炼250分钟，而男性则需要长达530分钟，运动量需求是女性的两倍以上。在已患病的群体中，这种优势同样明显：积极运动的女性患者全因死亡风险降低幅度几乎是男性的三倍。这些发现强调了现有“一刀切”运动指南的局限性，并提示制定性别特异性的健康建议或能更有效地激励女性参与体育锻炼，从而弥合健康领域的“性别差距”。研究发表在 Nature Cardiovascular Research 上。

马斯克旗下的 xAI 公司近期推出了备受瞩目的开源百科平台 Grokipedia 0.1 版本，其诞生目标是挑战现有的维基百科。马斯克批评维基百科不够中立且充满偏见，并强调 Grokipedia 将致力于通过更高的准确性和中立性超越前者。该平台被定位为一个完全由人工智能驱动的百科全书，所有内容生成后需经过 xAI 驱动的算法系统进行事实核查、偏见检测与逻辑一致性评估。平台秉持「开放无障碍」的理念，允许任何 AI 或人类自由调用。然而，这种机制立即引发了对 AI 中立性的质疑：如果维基百科反映了人类编辑的偏见，那么以数据为基础的人工智能同样难以避免数据源本身的偏见。维基百科的运营方维基媒体基金也对此发表声明，强调维基百科的知识是人类公开协作与共识共建的成果，并指出即便是 Grokipedia 的内容也离不开维基百科的存在。 

Grokipedia 0.1 版本上线后，用户分享的使用体验揭示了其在多个方面存在的争议和不足。最显著的争议点集中在内容偏见上，例如在 George Floyd 等热点词条上，Grokipedia 在导语部分便强调其长期犯罪记录，而维基百科则重点描述其被暴力执法致死事件，引发了关于 AI 是否存在意识形态灌输的激烈讨论。此外，平台还暴露了技术和版权问题，有用户指出 Grokipedia 的部分词条直接照抄了维基百科，尽管有些页面下方标有「改编自维基百科」，但马斯克承诺将在年底前解决这一问题。在实际测试中，研究人员发现 Grokipedia 在别名识别（Alias Identification：用于识别不同名称指向同一实体的技术）和实体映射（Entity Mapping：将不同数据源中的相关实体关联起来的过程）方面的能力仍有待提升，搜索「P. Diddy」或「Samuel Clemens」等别名时无法直接命中结果。尤其严重的是对中文内容支持的明显不足，例如无法检索中文人名「鲁迅」，且搜索「苹果」、「谷歌」等中文词条时会给出不相关的回复。目前 Grokipedia 仅有不到90万篇文章，与维基百科的体量相比仍有较大差距。

随着4K、8K电视日益普及，更高的分辨率是否真能带来更好的体验？剑桥大学与Meta现实实验室的Maliha Ashraf、Alexandre Chapiro和Rafał K. Mantiuk团队通过实验，精确测量了人眼感知的分辨率极限，为显示技术的发展提供了科学基准，并揭示了超高分辨率在特定观看条件下可能并无必要。

研究团队创新性地设计了一套带有滑动显示屏的实验装置，通过改变屏幕与观察者间的距离，精确控制呈现给眼睛的每度像素数（pixels per degree, PPD，即视野中每一度角内所能容纳的像素数量），从而摆脱了传统研究的局限。参与者需要辨认屏幕上不同颜色（灰度、红绿、黄紫）的精细图案，实验覆盖了中心视觉和周边视觉。研究发现，人眼的分辨率极限远高于过去公认的60 PPD。对于中心视觉下的灰度图像，该极限平均可达94 PPD。然而，人眼对颜色的感知能力存在显著差异，红绿图案的分辨率极限为89 PPD，而黄紫图案则骤降至53 PPD，这表明我们的大脑并不擅长感知彩色的精细细节。这项发现意味着，在普通家庭的观看距离下，尺寸适中的4K甚至8K电视所带来的额外像素，大部分都超出了人眼的感知范围。研究发表在 Nature Communications 上。

从刚性植入到柔性融合：新综述解码下一代脑机接口核心技术

传统脑机接口因使用刚性电极而面临组织损伤和信号不稳定的巨大挑战，阻碍了其临床应用。美国乔治亚理工学院的 Woon-Hong Yeo 团队系统性地回顾了柔性高密度微电极阵列的发展，阐述了这种“软电子接口”如何通过材料与设计的革新，为构建长期、稳定且高效的下一代脑机接口铺平道路。

研究团队总结指出，柔性高密度微电极阵列（Flexible High-Density Microelectrode Arrays, FHD-MEAs）正从根本上解决传统刚性电极的弊端。首先，通过采用聚酰亚胺等生物兼容的柔性材料，电极能与柔软的脑组织表面紧密贴合，极大降低了植入后的机械损伤和炎症反应。其次，先进的涂层技术，如导电高分子PEDOT:PSS和多层封装，显著提升了电极的电化学耐久性，使其在体内能够维持超过250天的稳定信号。在系统集成层面，通过在阵列上集成薄膜晶体管（TFT）等元件实现片上信号复用（on-array multiplexing），成功将庞大的输出线缆数量减少数十倍，并为无线传输奠定了基础。更重要的是，该技术支持刺激与记录一体化的双向脑机接口，允许系统根据实时神经反馈进行闭环调控，这在灵长类动物实验中已实现低于10毫秒的延迟。这一系列突破代表了脑机接口从“硬连接”向“软融合”的转变，为神经康复、感觉重建和智能人机交互开辟了广阔前景。研究发表在 Biosensors and Bioelectronics 上。

告别电极？化学遗传DBS为帕金森病治疗开辟新途径

帕金森病患者的深部脑刺激（DBS）疗法已应用多年，但其作用机制成谜，限制了疗法优化。美国国立环境卫生科学研究所（NIEHS）的 Jicheng Li、Jingheng Zhou、Guohong Cui 等研究人员利用前沿的光学记录技术，揭示了DBS通过差异性抑制神经递质来重塑大脑局部神经活动平衡的关键机制，并基于此提出了一种名为“化学遗传DBS”的潜在新疗法。

研究团队利用光纤光度记录技术，在帕金森病小鼠模型中实时监测了深部脑刺激（DBS）期间丘脑底核（subthalamic nucleus, STN）的神经活动。他们发现一个悖论：DBS在激活输入STN的神经纤维末梢的同时，反而深度抑制了STN神经元自身的活动。进一步测量发现，DBS导致兴奋性神经递质谷氨酸的释放量下降了约22.2%，而抑制性神经递质GABA的释放量仅下降了约8.1%。这种不均衡的抑制效应，使得STN局部的兴奋/抑制（excitation/inhibition）平衡向抑制端倾斜，从而实现了对过度活跃的STN神经元的“刹车”效应。为验证这一机制，团队采用化学遗传学技术，直接用药物精准抑制STN神经元，成功复现了电DBS的治疗效果，显著改善了小鼠的运动功能。这一“化学遗传DBS”策略为开发侵入性更小、靶向性更强的帕金森病基因疗法提供了坚实的理论基础。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

铁电忆阻器混合存储器问世，一体化实现AI训练与推理

边缘AI设备同时进行学习和推理对存储器提出了矛盾要求。来自格勒诺布尔阿尔卑斯大学、波尔多大学和巴黎萨克雷大学的 Michele Martemucci、Elisa Vianello 及同事们开发了一种创新的统一存储器堆栈，该堆栈巧妙地将两种互补技术——忆阻器和铁电电容器——集成在单一器件中，实现了高效的片上AI训练与推理。

研究团队设计了一种能在推理和训练模式间无缝切换的混合存储器。其核心是一种基于掺硅氧化铪（silicon-doped hafnium oxide）的统一存储堆栈，可在标准的互补金属氧化物半导体（CMOS）后端生产线上制造。所有器件初始状态均为铁电电容器（ferroelectric capacitor, FeCAP），它具有极高的写入耐久性和超低编程能耗，非常适合神经网络训练时频繁的权重更新。通过一次性的电学成型操作，可以按需将任意铁电电容器转变为忆阻器，后者具有近乎无限的读取耐久性，是执行推理任务的理想选择。这种方法无需额外光刻掩模，简化了制造流程。团队成功制造了一个包含18,432个器件的混合阵列，并设计了一种双重权重存储方案：一个低精度模拟值存于忆阻器用于推理，一个高精度数字值存于铁电电容器用于训练。权重在两种存储单元间的转移无需专门的数模转换器。实验证明，该系统的性能在多个基准测试中可与浮点精度的软件模型相媲美，为开发能够像人脑一样持续学习的节能边缘AI硬件开辟了新路径。研究发表在 Nature Electronics 上。

超越电子瓶颈：光学计算芯片实现前所未有的低延迟特征提取

现代AI应用中的数据处理速度受限于传统电子芯片的物理瓶颈。清华大学的Hongwei Chen与Run Sun等人研发了一种名为OFE2的光学特征提取引擎。该系统利用光进行计算，以前所未有的低延迟处理数据，为手术机器人、实时金融交易等高要求领域开辟了新的可能性。

研究团队设计的光学特征提取引擎（OFE2）在硅基芯片上集成了数据准备模块和衍射算子。其核心创新在于数据准备模块，该模块通过可调功率分配器和精确延迟线，将高速数据流稳定地转换为并行的相干光信号，克服了长期以来困扰光学计算的稳定光源难题。随后，这些光信号穿过衍射算子，该过程在物理上完成了相当于矩阵向量乘法的计算，以光速提取出数据特征。实验验证显示，OFE2的运行速率高达12.5 GHz，核心计算延迟低于250.5皮秒（ps），是目前同类方案中的最快纪录。在应用测试中，OFE2不仅能高效提取图像的边缘特征，提升图像分类和语义分割（semantic segmentation，即对图像中的每个像素进行分类，如在CT扫描中识别不同器官）的准确度，还能在数字交易任务中实时分析市场数据，以极低延迟生成交易决策，实现稳定盈利。这项研究为构建更轻量、高效的混合AI系统提供了新范式。研究发表在 Advanced Photonics Nexus 上。

纽约大学开发AI工具ContractNerd，识别合同中的风险与不公条款

由于缺乏法律知识，普通人在签署合同时常面临不公平条款的风险。纽约大学的Dennis Shasha、Musonda Sinkala、Yuge Duan和Haowen Yuan等研究人员开发了一款名为ContractNerd的人工智能工具，它能利用大型语言模型自动分析合同，识别其中的风险条款，帮助用户避免潜在的法律纠纷。

研究团队开发的ContractNerd工具，通过整合汤森路透Westlaw等多个专业法律数据库及州法规，专门分析租赁和雇佣合同。该工具能将合同条款分为缺失、不可执行、合法、合法但有风险等四类，并对风险条款进行高中低三级评估。为了验证其有效性，团队进行了多轮评估。首先，在与同类AI系统的比较中，ContractNerd在预测条款是否无法执行方面的准确率最高。其次，在一个由非专业人士组成的盲评测试中，ContractNerd的分析在相关性、准确性和完整性上均获得了比竞争对手goHeather更高的评价。最后，一位合同法专家也认为ContractNerd的分析更为全面透彻。研究结果表明，该工具可以作为一个有效的辅助平台，帮助用户判断合同的合法性与公平性。研究发表在 Electronics 上。

人人生来就会编程？新研究揭示大脑学习代码的“再利用”机制

计算机编程是现代社会的关键技能，但大脑如何学会这项新技能一直是个谜。约翰·霍普金斯大学的研究人员 Yun-Fei Liu 和 Marina Bedny 通过追踪大学生学习编程前后的大脑活动，发现学习编程并非从头创建新的神经回路，而是“回收”了大脑中预先存在的、负责逻辑推理的神经网络。

该研究采用功能性磁共振成像技术，对22名本科生在参加一学期Python编程入门课程前后的大脑活动进行了扫描。研究发现，当学生完成课程后阅读Python代码时，其大脑左侧的额顶叶推理网络（fronto-parietal reasoning network）表现出强烈的激活。令人惊讶的是，在学生上课之前，当他们阅读用通俗英语描述相同程序逻辑（即伪代码）时，完全相同的脑区也已被激活。进一步的分析显示，无论是在学习前后，该网络中的神经元群体编码都能够稳定地区分“for”循环和“if”条件等核心编程算法。这一结果有力地支持了“神经再利用”（neural recycling）假说，即大脑在学习编程这项新文化技能时，并没有生成全新的功能模块，而是巧妙地调用并重塑了其固有的逻辑处理能力。这意味着编程的基础能力可能根植于人类普遍具备的逻辑推理能力之上。研究发表在 Journal of Neuroscience 上。