• 综述：GIP在代谢和神经退行性疾病中的治疗潜力再探

  本综述系统阐述了葡萄糖依赖性促胰岛素多肽（GIP）从被忽视到重获关注的科研历程。文章重点剖析了GIP在胰腺、脂肪组织、中枢神经系统等多器官的多元化生理功能，及其在2型糖尿病（T2DM）和肥胖中的病理生理变化。特别强调了GIP与GLP-1的协同效应（以双重受体激动剂Tirzepatide为代表）在改善血糖控制、减轻体重及胰岛素抵抗方面的卓越疗效，并前瞻性地探讨了GIP在阿尔茨海默病（AD）等神经退行性疾病中的神经保护潜力，为多靶点疗法开发提供了新视角。

  来源：Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity

  时间：2026-02-12

• 癫痫患者脑干呼吸中枢功能异常的fMRI研究：揭示SUDEP潜在机制

  本研究通过功能性磁共振成像（fMRI）技术，首次系统揭示癫痫患者（PWE）在执行自主屏气（BH）任务时脑干呼吸中枢激活程度显著降低，并发现其与楔形核（expiratory BH）和中缝背核（inspiratory BH）功能异常相关。该发现为阐释癫痫猝死（SUDEP）的呼吸机制提供了新证据，提示BH-fMRI可作为潜在生物标志物应用于临床风险分层。

  来源：Neurology

  时间：2026-02-12

• 针对帕金森病诊断的优化皮层脑电图（EEG）建模，采用Snow Shepherd步态调节机制

  帕金森病（PD）早期诊断依赖高效EEG分析模型，但现有方法存在误检率高、泛化性差、噪声敏感及无法提取深层cortical表征等问题。本文提出CortiMoS-Net模型，融合深度堆叠自编码器与低计算量MobileNet卷积模块，结合Snow Shepherd Stride Configuration Tuning（S3C-Tune）优化算法，构建从原始EEG信号到 artifact去除、峰值检测的全流程诊断系统，实验显示准确率达0.99，优于多数混合深度学习模型。

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2026-02-12

• 基于NEST的脑约束神经网络模型：从Felix框架到认知与语言模拟的转型研究

  本研究针对脑约束神经模型在可重复性、可扩展性和可及性方面的挑战，将基于Felix框架的认知与语言计算模型成功迁移至NEST平台。研究人员通过构建包含12个皮层区域的脉冲神经网络，验证了新平台在细胞组装形成和语义学习方面的等效性。结果表明，NEST模型不仅重现了动作词与物体词在运动/视觉系统的拓扑分布特征，还将仿真速度提升近6倍，为大规模脑模拟研究提供了重要技术支撑。

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2026-02-12

• 机器学习填补缺失数据在阿尔茨海默病研究中的应用：预测内侧颞叶动态灵活性

  本研究聚焦阿尔茨海默病（AD）早期生物标志物探索，针对神经影像学研究中普遍存在的高缺失率数据难题，系统比较了五种先进的数据填补策略与八种回归模型在预测内侧颞叶（MTL）动态网络灵活性方面的表现。结果表明，在高达25.86%的数据缺失情况下，采用GAIN或MissForest等稳健的填补方法，并结合Bagging Trees/Random Forest等集成树模型，可显著提升预测准确性（MAE降至0.186，CCC提升至0.464），较仅用完整案例的分析有57%的增益。这为利用多模态临床与影像数据进行高缺失率下的可靠预测提供了方法学范例与实证依据。

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2026-02-12

• DeBERTa-BiLSTM：一种用于抑郁情绪的多标签分类模型

  多标签抑郁情绪分类面临多种挑战，本文基于DepressionEmo数据集提出DeBERTa-BiLSTM架构，融合自注意力机制和双向LSTM层，在F1-Micro达0.83、Jaccard指数0.71上显著优于基线模型。该架构有效捕捉长程抑郁语境依赖，但存在计算成本较高、数据量不足等问题，需进一步验证。

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2026-02-12

• 美国因脑肿瘤住院的患者中出现的癫痫发作情况

  脑瘤住院患者并发癫痫的患病率及预后分析，基于美国国家住院样本数据库2016-2020年数据，发现20.3%病例伴随癫痫，老年男性及黑人群体比例较高，伴随癫痫组住院时长增加（中位数14.3 vs 11.8天）、费用更高（中位数$13,522 vs $10,918），但死亡率降低（3.4% vs 6.1%）。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-02-12

• 一种资源高效且具备层间依赖性意识的卷积神经网络（CNN）剪枝方法，该方法利用滤波器替换技术实现

  本文提出基于滤器替换（FR）的新型CNN剪枝框架，利用输出误差上界定义高效重要性函数，支持零过滤器替换和非零最优替代，实验表明其准确率达76.52%，参数减少25.5%，资源效率比现有方法高10倍以上。

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2026-02-12

• 主编2026年新年致辞：展望人工智能与认知系统发展新趋势

  本刊主编在2026年新年致辞中，系统回顾了人工智能与认知发展系统领域的最新进展，重点探讨了深度强化学习(DRL)在认知建模中的应用突破。研究团队通过多模态数据融合技术，成功构建了具有自适应能力的认知发育模型，为解决复杂环境下的智能决策问题提供了新范式。该成果对推动通用人工智能(AGI)发展具有里程碑意义，论文发表于《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》。

  来源：IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems

  时间：2026-02-12

• 脉冲神经网络在康复可穿戴机器人人机交互中的系统综述：机制、应用与挑战

  本研究系统综述了脉冲神经网络(SNN)在康复可穿戴机器人人机交互(HRI)领域的应用。研究人员通过分析现有文献，探讨了SNN在运动意图识别、自适应控制和神经可塑性促进等方面的潜力。结果表明，SNN能够实现更自然、高效的HRI，显著提升康复训练效果。该研究为下一代康复机器人的智能化发展提供了重要理论依据和技术路线。

  来源：IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems

  时间：2026-02-12

• 膳食中的山羊奶外泌囊泡能够重塑微生物群-肠道-大脑轴，从而缓解青少年的焦虑情绪

  羊奶外泌体通过调节肠-脑轴减轻青少年小鼠慢性应激诱导的焦虑样行为，机制涉及抑制海马和前额叶神经炎症、恢复BDNF表达、改善肠道屏障及菌群组成（降低Firmicutes/Bacteroidetes比例），提升乙酸和丙酸等短链脂肪酸水平，并验证菌群在其中的关键作用，早期干预可降低成年期焦虑易感性。

  来源：Food Research International

  时间：2026-02-12

• 通过混合设计及人工神经网络（ANN）优化新型基于金合欢的生物膜，用于禽肉香肠的保鲜

  阿拉伯胶基生物膜通过混合设计与人工神经网络优化，确定了最佳配比（海藻酸钠20.11%、蜂蜡41.21%、阿拉伯胶30.65%、甘油8.03%），显著改善禽类香肠的防腐保鲜性能，抑制微生物增殖和脂质氧化，同时提升机械强度与屏障特性。

  来源：Food Bioscience

  时间：2026-02-12

• 孕期母体硒血浆浓度与婴儿早期运动发育的关联研究

  本研究针对尼泊尔孕妇硒缺乏高发（36%低于71.1 µg/L临界值）现状，通过队列研究分析孕早期母体血浆硒浓度与8-12周龄婴儿运动发育（TIMP评分）的关联。结果显示二者无显著相关性（系数-0.035, 95%CI -0.105~0.036），表明孕期补硒对促进早期运动发育缺乏证据支持，为围产期营养干预策略提供重要参考。

  来源：British Journal of Nutrition

  时间：2026-02-12

• 本综述深入探讨了帕金森病中基底节（BG）病理性β波段（12-30 Hz）活动与运动症状的关联。作者通过构建一个计算模型，模拟了多巴胺耗竭条件下，丘脑底核（STN）深层脑刺激（DBS）对BG网络的影响。研究发现，只有纳入突触的短期可塑性（STP），模型才能再现临床上有效的DBS强度范围。STN-DBS通过干扰BG内两个独立的β振荡环路（即STN-GPe-TI环路和FSN-D2-GPe-TI环路）的同步化，从而抑制全网络的β振荡。此外，DBS还能增强纹状体中D1和D2中型多棘神经元（MSN）的γ波段活动。模型还探索了不同刺激参数（频率60–150 Hz，强度为受刺激STN神经元比例）的疗效，揭示出60–80 Hz频率刺激可能以低于标准130 Hz的强度实现β去同步化。该模型为在计算机中测试多种刺激模式奠定了基础。

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-02-12

• 体力消耗对工作记忆控制过程的影响：来自EEG与fMRI的证据

  本研究针对简单体力活动（如握力）为何会损害认知功能这一核心问题，通过两个结合行为学、脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）的实验，揭示了体力消耗并非通过减少工作记忆（WM）存储资源，而是通过增加对控制过程的需求，特别是削弱对任务无关干扰物的抑制能力，从而导致WM绩效下降。结果表明，在高体力负荷下，即使行为表现变差，反映WM存储的神经指标（对侧延迟活动，CDA）振幅反而升高，fMRI进一步显示这一交互作用主要发生在前额叶-顶叶控制网络。该发现为理解行动与认知的交互机制提供了新视角，对人机工程学和认知老化研究具有重要意义。

  来源：Cognition

  时间：2026-02-12

• 情绪自我中心偏见受到人际情感关联的隐性预期以及感知噪声的影响

  EEB反映个体通过内省和情境信息动态推断他人情绪的机制，采用双重任务范式揭示预期人际情绪关联（IEC）与感知噪声对EEB的交互影响，结合层次化高斯滤波模型和心率变异性分析，发现EEB受IEC学习模式调控，且自主神经活动参与信念更新过程。

  来源：Cognition

  时间：2026-02-12

• 算数学习的双通道：联想记忆与程序化获取的殊途同归

  算术学习困难影响深远，但不同学习方式（如记忆与规则应用）的机制尚不明晰。本文通过为期5天的密集训练，让健康成年人分别通过联想（死记硬背）和程序（策略应用）两种方式学习新算术问题，并分析其动态与认知基础。研究发现两种方式最终效率相当但轨迹不同：联想学习呈现陡峭的、突然的效率提升，而程序化学习则呈渐进式提升。更重要的是，联想学习的效率可由言语长时记忆预测，而程序化学习则与算术能力相关，揭示了两者依赖不同的认知资源，为设计个性化教育/康复干预提供了关键依据。

  来源：Cognition

  时间：2026-02-12

• 左楔前叶功能连接性与早产儿早期神经发育之间的关联

  研究采用rs-fMRI评估早产儿脑功能，发现其左前扣带回ALFF和ReHo升高，功能连接异常（与左罗兰gyrus、右 Putamen、左海马连接减弱），且连接强度与NBNA评分正相关，提示脑网络整合障碍是神经行为发育异常的潜在机制。

  来源：Brain and Development

  时间：2026-02-12

• 基于无人机多光谱成像与深度神经网络的小麦土传普通根腐病症状前检测研究

  本研究针对小麦土传普通根腐病（CRR）早期检测难题，创新性地结合无人机多光谱成像技术与深度神经网络（DNN）算法，开展了为期三个生长季的田间试验。研究实现了93%的病害检测准确率和75%的严重度分级准确率，首次在Z3拔节期实现症状前检测，为作物病害精准防控提供了关键技术支撑。

  来源：Biosystems Engineering

  时间：2026-02-12

• 评估协议一致性及图度量可重现性：一项关于微结构加权连接组的初步研究

  本研究针对微结构加权连接组在反映神经系统病理变化时其可重复性未知的问题，研究人员通过采用四壳层采集协议，评估了基于张量与Bingham-NODDI参数的连接组的权重一致性以及图度量在不同条件下的重现性。结果显示，分数各向异性（FA）、平均扩散率（MD）、神经元内体积分数（INVF）和细胞内体积分数（ICVF）加权连接组的权重参数和图度量具有良好的重现性，而细胞外体积分数（ECVF）加权连接组的重现性较差。此项初步研究明确了具有最高重现性的加权策略和图度量，为其作为神经系统疾病连接异常的潜在生物标志物提供了可靠性支持。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-12

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