• 木蝴蝶果实提取物通过增强海马神经发生改善D-半乳糖诱导的衰老相关记忆损伤

  随着全球人口老龄化进程加速，60岁以上人口比例预计在未来几十年内将从12.3%攀升至21.5%。脑衰老作为影响老年人生活质量的核心问题，不仅导致记忆和认知功能下降，更是阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的重要诱因。海马神经发生——即大脑终身生成新神经元的过程——随年龄增长而显著衰退，这一现象被认为是认知功能减退的关键机制之一。D-半乳糖（D-gal）作为一种常用的衰老诱导剂，可通过增加氧化应激和炎症反应引发神经退行性变和记忆功能障碍，因此被广泛用于模拟脑衰老的动物实验。在这样的背景下，泰国传统草药木蝴蝶（Oroxylum indicum）引起了研究人员的关注。这种分布于东南亚地区的植物其果

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-12-03

• SynaptopathyDB：整合突触蛋白质组与遗传表型数据，揭示神经系统疾病新机制

  当我们谈论大脑疾病时，无论是阿尔茨海默病、癫痫还是精神分裂症，科学家们逐渐意识到一个问题：许多病症的根源可能藏在神经元之间那些微小的连接点——突触中。突触是神经信号传递的关键结构，其蛋白质组成的异常（即突触病）已被证实与数百种神经系统疾病相关。然而，随着基因组学和蛋白质组学数据的爆炸式增长，研究人员面临一个严峻挑战：海量的突触蛋白数据、基因突变信息和临床表型记录分散在不同数据库中，缺乏统一平台进行整合分析。这不仅阻碍了对疾病机制的深入理解，也拖慢了精准医疗的开发步伐。为解决这一难题，由Oksana Sorokina、Digin Dominic等来自英国爱丁堡大学的研究团队在《Scientifi

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-12-03

• 应激性高血糖比值与心脏骤停后神经预后的关联性研究

  当心脏突然停止跳动，一场与死神的赛跑便开始了。即使通过心肺复苏成功恢复了自主循环（ROSC），患者依然面临着严峻的挑战——心脏骤停后综合征，其中脑损伤是导致死亡和残疾的主要原因。如何早期、准确地预测患者的神经功能结局，是临床医生面临的巨大难题。在危重患者中，高血糖是一种常见的应激反应，它被证实与组织损伤加重和不良预后密切相关。然而，传统上关注的“绝对血糖值”存在局限性，它无法区分这种高血糖是急性应激所致，还是患者本身固有的慢性高血糖（如糖尿病）。为了更精确地衡量机体真实的应激水平，研究人员提出了“应激性高血糖比值（SHR）”这一概念，它通过将急性血糖水平与反映长期血糖控制的糖化血红蛋白（HbA

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-12-03

• 早期干预对早产儿5-6岁神经发育结局的长期影响及LINE1甲基化状态分析

  在全球范围内，早产（妊娠不足37周）的发生率约为11%，每年有1500万早产儿出生。这不仅是导致五岁以下儿童死亡的首要原因，更带来了沉重的长期疾病负担。特别是那些在孕32周前出生的极早产儿，他们面临着最高的神经发育障碍风险，包括脑瘫、自闭症谱系障碍、智力残疾和学习困难等。即使没有明显的大脑损伤，这些挑战也可能持续到童年期甚至成年。究其原因，极度不成熟的大脑在第三孕期（妊娠后期）经历快速发育，此时暴露于宫外环境的各种压力源（如与父母分离、缺乏母亲接触、过多声光刺激和疼痛性操作）会引发“大脑发育失调”，影响白质和神经轴突结构的成熟，最终损害神经发育。面对这一严峻挑战，早期干预（Early Inte

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-12-03

• 深度学习CNN与传统VBM海马体分割方法在阿尔茨海默病早期诊断中的跨人群比较研究

  随着全球人口老龄化进程加速，阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）已成为困扰数百万家庭的神经退行性疾病。特别是在东南亚地区，由于老年人口比例持续上升，AD的患病率呈现快速增长趋势。据统计，马来西亚约有26万人罹患AD，预计到2050年将增至59万人。更令人担忧的是，AD的早期诊断一直面临巨大挑战——当患者出现明显认知障碍症状时，大脑往往已经发生了不可逆的损伤。海马体作为大脑中负责记忆形成的关键区域，其萎缩程度被认为是AD早期诊断的重要生物标志物。然而，在正常的衰老过程中，海马体体积也会以每年1-2%的速度逐渐缩小，这与AD患者每年3-5%的快速萎缩形成了鲜明对比。如何准

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-12-03

• 特征选择性抑制机制通过皮质微环路实现预期抑制

  当我们看到完全符合预期的画面时，大脑为何会降低其神经活动？这一被称为"预期抑制"（Expectation Suppression, ES）的现象，是预测编码理论的核心问题，但背后的神经环路机制一直不甚明确。传统观点认为，大脑如同一个高效的预测引擎，当外界输入与内部预测一致时，会减少神经资源的消耗，但这种"节能模式"是如何在复杂的神经网络中实现的，仍是未解之谜。近日发表在《Scientific Reports》的一项研究，通过精巧的计算模型揭示了皮质微环路中特征选择性抑制机制如何实现预期抑制。研究人员构建了包含兴奋性锥体细胞（Pyramidal Cells, PCs）和三种主要抑制性中间神经元（

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-12-03

• 无需模板的纳米/微聚芳胺合成及其对贵金属离子Au(III)的捕获/还原性能的提升

  本研究由哈佛医学院麻省总医院骨科团队完成，聚焦于经内镜长胸神经（LTN）减压术治疗胸廓出口综合征相关肩胛骨运动异常（STAM）的临床效果。研究纳入2020-2024年间接受单侧LTN减压的31例患者，平均随访25.1个月，主要发现以下结论：一、疼痛与功能改善效果显著患者术后视觉模拟评分（VAS）从平均7.7分降至2.7分（p<0.001），主观肩关节价值评分（SSV）提升47.5%（38.0%→85.6%，p=0.02）。临床数据显示，76.8%患者疼痛缓解超过50%，其中5例帕森格-图纳综合征患者通过神经减压联合胸肌筋膜松解实现了症状控制。二、关节活动度系统性改善术后前屈范围平均增加30.3

  来源：Journal of Virus Eradication

  时间：2025-12-03

• 超声在经桡动脉入路脑血管造影中的价值

  本研究针对超声引导下桡动脉入路（TRA）在脑血管造影中的应用价值展开评估，重点解决传统TRA操作中存在的穿刺失败率高、操作时间延长及动脉变异导致的并发症问题。研究通过对比超声引导组与对照组的临床数据，验证了术前超声评估与术中引导对提升TRA成功率、缩短操作时间及改善患者体验的积极作用。**一、研究背景与临床意义** 当前神经介入领域面临入路选择的权衡难题：股动脉入路（TFA）虽操作简便但并发症多（4.2%血肿风险），而桡动脉入路（TRA）虽并发症率较低（约0.5%），但受限于血管解剖变异（如桡动脉环、高位起源等）和操作者经验差异，仍存在穿刺失败率高（5.5%-14.2%）、导管推进困难等痛点

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2025-12-03

• 前庭康复能否降低患有阻塞性睡眠呼吸暂停患者的呼吸暂停-低通气指数？一项初步研究

  耳石症康复系统对阻塞性睡眠呼吸暂停的临床干预效果评估一、研究背景与理论框架耳石症（BPPV）作为眩晕常见病因，其康复机制与睡眠呼吸障碍存在潜在关联。近年研究表明，前庭系统通过解剖和神经生理学途径与睡眠-觉醒调节网络存在复杂交互。前庭核团与呼吸中枢的解剖毗邻关系（如旁脑核复合体）以及两者在自主神经调节中的协同作用，为耳石症康复干预睡眠呼吸障碍提供了理论依据。功能性头冲动测试（fHIT）作为新型客观评估工具，通过量化视觉追踪能力有效反映前庭-眼反射功能状态，其临床应用价值已在多中心研究中得到验证。二、研究设计与实施流程本研究采用前瞻性队列设计，纳入标准为：男性、确诊OSA（AHI≥5）、前庭功能正

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2025-12-03

• 在说明性话语的生成过程中，认知-语言技能的作用：来自原发性进行性失语症患者纵向变化及神经相关性的研究启示

  该研究聚焦于探讨非流畅型（nfvPPA）、语义型（svPPA）和语法学型（lvPPA）初级进展性失语症患者（Primary Progressive Aphasia, PPA）在话语层面语言表现与皮质厚度变化之间的关联。通过纵向追踪分析，研究揭示了不同PPA亚型在语言微结构（如词汇多样性、句法复杂性）及神经病理学进展中的异质性特征。### 1. 研究背景与理论框架话语分析作为语言研究的重要维度，突破了传统单句或词汇层面的分析局限。研究者指出，话语生成需要整合词汇多样性、句法结构、连贯性等多重认知资源，这种复杂性使其成为观察神经退行性疾病早期变化的敏感指标。PPA作为语言障碍主导的进行性疾病，其三

  来源：Coordination Chemistry Reviews

  时间：2025-12-03

• 利用非靶向脂质代谢组学方法鉴定未经治疗的 schizophrenia 患者中的血浆生物标志物

  精神分裂症（SCZ）作为一类以感知、思维、情感和行为障碍为特征的重症精神心理疾病，其发病机制和早期诊断仍存在显著挑战。近年来，基于代谢组学的非靶向分析技术为探索SCZ的分子机制提供了新视角。本研究通过高分辨质谱联用色谱技术，系统分析了50例未用药SCZ患者与25例健康对照（HC）的血浆脂质代谢特征，揭示了14种显著差异的代谢物，并首次建立了与SCZ负症状、认知症状直接相关的代谢物谱系。### 核心发现解析1. **诊断标志物突破** 研究筛选出8种具有临床诊断价值的脂质代谢物，其中酰基肉碱（AcCa）的20:4和20:3异构体诊断效能尤为突出，其ROC曲线下面积（AUC）达到0.92±0.0

  来源：Neuropsychiatric Disease and Treatment

  时间：2025-12-03

• 构建诺模图预测模型，用于个性化预测青少年抑郁症患者非自杀性自伤风险

  青少年抑郁症患者非自杀性自伤行为预测模型的临床研究一、研究背景与现状青少年群体正处于身心发展的关键阶段，其心理健康问题呈现显著增加趋势。抑郁症作为常见的精神障碍，不仅影响患者的社会功能，更可能伴随自伤行为，其中非自杀性自伤（NSSI）已成为亟待干预的临床问题。现有研究多聚焦于NSSI风险因素的单维度分析，缺乏整合性预测工具的开发。根据文献回顾，NSSI在青少年抑郁症患者中的发生率约在30%-45%之间，其形成机制涉及生物-心理-社会多层面交互作用。传统评估手段存在主观性强、操作复杂等局限性，难以实现精准的风险分层。二、研究设计与方法本项研究采用多中心回顾性队列设计，纳入2022年8月至2025

  来源：Neuropsychiatric Disease and Treatment

  时间：2025-12-03

• 进行性神经系统疾病中疲劳与神经认知障碍的综合干预策略：一项系统性综述

  在神经科临床实践中，医生们经常面临一个棘手难题：多发性硬化症（MS）患者抱怨"大脑像陷入泥沼"，帕金森病患者描述"身体和思维同时断电"，神经胶质瘤患者则承受着"双重打击"——既疲于应对疾病本身，又苦于注意力难以集中。这些看似不同的症状背后，隐藏着两个共同的核心问题：疲劳（Fatigue）和神经认知障碍（Neurocognitive Impairment）。据统计，40-55%的进行性神经系统疾病患者深受严重疲劳困扰，而注意力下降、记忆减退等认知问题同样普遍存在。更令人困惑的是，这两种症状往往如影随形，但其内在关联却始终成谜——是认知消耗导致疲劳？还是疲劳加剧认知障碍？抑或二者共享某些生物学通路

  来源：Heliyon

  时间：2025-12-03

• 综述：揭开新生儿神经学的神秘面纱：诊断、治疗与终身影响

  新生儿神经系统疾病的研究进展与临床挑战摘要部分指出，新生儿神经系统疾病涵盖多种影响脑发育的病理状态，包括室周白质脑病（PVL）、缺氧缺血性脑病（HIE）、新生儿癫痫及先天性脑畸形等。这些疾病在发展中国家尤为严重，可能导致运动功能、认知能力和感觉系统不可逆损伤。当前研究聚焦于神经影像学技术、基因检测、神经保护疗法及人工智能等新兴领域的整合应用，同时强调多中心临床研究的重要性。一、疾病分类与流行病学特征1. 病理分型根据发病机制可分为先天性与后天获得性两大类：- 先天性：包括神经管畸形（如脊柱裂）、脑发育异常（如无脑回畸形）及遗传综合征（如唐氏综合征）- 后天性：涉及围产期缺氧（HIE）、颅内出血

  来源：Journal of Bio-X Research

  时间：2025-12-03

• 神经纤毛蛋白-1（NRP1）基因敲低 Claudin-low 三阴性乳腺癌细胞系的大规模RNA测序数据集：探索潜在治疗靶点的转录组学资源

  在乳腺癌的复杂版图中，三阴性乳腺癌（TNBC）因其侵袭性强、预后差且易复发的特点，始终是临床治疗的一大挑战。由于缺乏雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）的表达，TNBC患者无法从常规的内分泌治疗和HER2靶向治疗中获益，化疗仍是其主要治疗手段。尽管聚ADP核糖聚合酶（PARP）抑制剂和程序性死亡配体1（PD-L1）免疫疗法为部分携带BRCA突变或PD-L1阳性的患者带来了希望，但仍有大量TNBC患者面临治疗选择有限的困境。在这一严峻背景下，约占TNBC病例25%-39%的Claudin-low亚型因其独特的生物学特性引起了研究人员的极大关注。Claudin-

  来源：Scientific Data

  时间：2025-12-03

• 用于图分类的深度位置编码器

  本文围绕图神经网络（GNN）的局限性展开研究，提出了一种名为"深度位置编码器（DPE）”的创新方法，旨在解决传统图神经网络无法有效区分结构对称但位置不同的节点这一核心问题。研究团队通过理论分析与实验验证，展示了该方案在多个图学习任务中的显著优势。在理论突破层面，作者创造性地将谱图理论与深度学习相结合。传统方法依赖预计算的拉普拉斯矩阵特征向量，这种固定化的特征空间存在两个关键缺陷：其一，预定义的特征向量难以适应不同任务需求，导致模型泛化能力受限；其二，固定特征空间会引入"锚定效应"，即新任务需要重新设计特征空间，造成资源浪费。DPE通过端到端优化直接学习特征向量，将原本静态的谱图理论转化为动态可

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-03

• AQUDF：结合二次增强隐式表面重建的自适应频率退火算法

  在计算机视觉与三维重建领域， unsigned distance fields（UDFs）因其对非闭合几何体的建模优势正逐步成为研究热点。然而，当前基于多层感知机（MLP）的UDF重建方法普遍面临两大核心挑战：首先，神经网络在训练过程中存在显著的频谱偏置问题，导致其难以准确捕捉物体表面高频几何细节；其次，UDF在零层集附近的非可微特性引发梯度不稳定，直接影响表面重建的连续性与精度。针对上述问题，Cheng Chi等学者在《Adaptive Frequency Annealing with Quadratic-Enhanced Implicit Surface Reconstruction》中提

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• DAGCCF：基于动态交替图的跨模态互补融合技术，用于对话情感识别

  本文聚焦于对话场景下的多模态情感识别（ERC）技术优化，针对现有基于图神经网络（GNN）的解决方案存在的关键问题，提出动态交替图交叉模态互补融合（DAGCCF）框架。研究通过系统性实验验证了该框架在多模态信息融合中的有效性，并形成以下核心贡献：在技术架构层面，DAGCCF创新性地构建了双模块协同机制。动态交替图构建模块（DAGP）采用分层交替策略，第一层专门建模文本与语音的时序关联，第二层处理视觉与文本的语义互补，第三层整合语音与视觉的生理特征交互。这种层间交替机制有效避免了传统GNN单层融合可能引发的模态冲突问题。实验表明，当处理包含5种以上情感状态的对话数据时，交替融合策略使跨模态特征匹配

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• 在基于采样的大规模图神经网络（GNN）中，采样和迭代哪个起着关键作用？

  图神经网络（GNNs）在大规模图数据训练中的优化路径研究一、技术背景与问题界定当前图神经网络在生物化学、医疗诊断、网络安全等领域的应用持续扩展，但面临两个核心挑战：其一，图数据规模呈指数级增长，典型场景如互联网流量分析中单日数据可达EB级量级；其二，传统GNNs训练机制存在计算复杂度骤增问题，当节点数超过百万级时，内存消耗和计算时间将产生数量级级增长。这种现象在节点密集型网络（如社交网络）和多层GNNs架构中尤为显著，导致现有模型难以适应超大规模数据场景。二、技术路线演进分析现有解决方案主要分为四类技术路径：1. 硬件增强方案（分布式计算、异构硬件集群）2. 模型架构简化（参数量压缩、聚合机制

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• SSMGNN：一种结合状态空间模型的谱时序图神经网络，用于多变量时间序列预测

  在多变量时间序列（MTS）预测领域，现有研究普遍采用时空解耦架构，通过独立处理空间和时间依赖性来建模复杂系统。这种设计虽然降低了单模块的计算复杂度，却忽视了空间关联与时间演化之间的本质统一性。以FourierGNN为代表的最新方法尝试通过超变量图结构实现时空联合建模，但其静态的傅里叶图算子（FGO）在应对局部噪声干扰和动态环境扰动时存在显著局限。针对这些挑战，本研究提出时空状态模型图神经网络（SSMGNN），通过创新性地融合动态谱滤波机制与多尺度特征融合策略，构建了具有自适应时空感知能力的统一建模框架。在方法论层面，研究团队借鉴信号处理中的谱分析理论与状态空间模型（SSM）的数学基础，开创性地

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

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