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来源：《自然·方法》

研究团队开发出一种深度学习模型，通过“双图”结构同时将胚胎表示为移动点与气泡，以捕捉细胞位置、接触及折叠分裂等几何动态。在果蝇胚胎原肠胚形成阶段（约1小时）的高分辨率视频数据训练后，该模型能以约90%的准确率，分钟级预测超5000个细胞的折叠、移位与重组过程。该技术有望扩展至斑马鱼、小鼠等更复杂生物，并用于揭示哮喘、癌症等疾病的早期组织发育异常模式，为发育生物学与疾病诊断提供新工具。

来源：《柳叶刀-神经学》

研究人员开发出一种新工具，可在症状出现前预测个人未来患轻度认知障碍或阿尔茨海默病痴呆的风险。该模型综合了年龄、性别、APOE ε4基因和大脑淀粉样蛋白PET扫描等关键因素，其中淀粉样蛋白水平是影响终生风险的最强预测指标。此研究为未来在更早阶段进行个性化干预和生活方式调整提供了重要基础。

来源：《美国国家科学院院刊》

研究发现，大脑在麻醉复苏和股市在金融危机中的行为，均可用物理学的“相变”理论来解释。如同水结冰（一级相变）或磁体消磁（二级相变），复杂系统的崩溃也分突发与渐进两种模式。通过计算模型，团队能根据系统网络的同步化方差，提前判断其属于哪种崩溃类型：一级相变型网络（如某些新兴市场股市）更易突发崩溃且恢复慢；该模型同样能预测患者麻醉苏醒速度。此理论有望应用于个性化麻醉和金融风险预警。

来源： 《先进科学》

研究团队成功构建了一种集成生物电子的三维人造结肠模型，该模型模拟了真实结肠的弯曲结构、多层细胞组织及隐窝形态。实验显示，相比传统二维培养，该模型对化疗药物5-氟尿嘧啶的耐药性更接近人体肿瘤反应，且构建周期仅需约两周。这一技术有望替代动物实验，为结直肠癌药物筛选与个性化治疗提供更高效、伦理且贴近临床的测试平台。

来源： 《美国医学会内科学杂志》（JAMA Internal Medicine）

美国罗彻斯特总医院等机构研究发现，应用新的心血管病风险预测模型，可显著减少适合服用阿司匹林进行一级预防的中年人群数量。研究显示，沿用旧模型约有490万（8.3%）40-59岁成年人符合用药条件，而使用新的PREVENT模型后，仅约70万人（1.2%）符合条件。同时，近97%已自行服用阿司匹林的成年人并未达到新模型的用药门槛。这表明需要重新评估阿司匹林预防的获益-风险比，并建立与新模型相匹配的风险阈值。