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西班牙巴塞隆纳生物医学研究所团队开发出一个名为DiffInvex的创新计算框架，其可追踪健康细胞转变为肿瘤，以及肿瘤在化疗过程中的基因演化压力。 DiffInvex被应用于超过11000个样本，涵盖了大约30种不同组织类型的人类癌症和健康组织的基因组数据，成功识别出导致肿瘤对治疗「负隅顽抗」的路径，并指出了哪些基因可能引发抗药性。这项研究结果发表于最新一期《自然·通讯》杂志。

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命周期中也会累积DNA变化。虽然大多数变化是无害的，但某些「驱动」突变会赋予细胞生长优势，可能导致癌症的发生。而化疗本身作为一种选择压力，促使细胞进一步发生基因改变，最终可能导致肿瘤复发。

尽管化疗仍然是目前癌症治疗的核心手段之一，但许多肿瘤最终都会产生抗药性。由于化疗会造成新的DNA损伤，且患者往往需要接受多种药物合并治疗，因此要明确究竟是什么原因让癌细胞在化疗中存活下来。这一直是个非常巨大的挑战。

DiffInvex透过分析重要编码基因区域与非编码区域的突变情况，确定了「中性」突变率的基线。这种方法消除了评估中的不确定性。透过对约30种组织类型的11,000多个人类基因组的数据进行分析，DiffInvex鉴定出了11个在特定类型化疗后突变频率显著增加的基因，其中包括IK3CA、SMAD4和STK11等已知的关键驱动基因。

此外，研究也比较了1722个来自健康组织和相应肿瘤类型的基因组，进而发现一些所谓的癌症驱动因子可能是演化的产物，而不是疾病启动的直接原因。

这项研究为合理设计药物组合提

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供了可能性，例如将标准的化疗与针对PIK3CA或STK11讯号通路的抑制剂结合使用，或会延缓或阻止癌症复发。其同时有助于改进早期检测方法，减少患者的不必要焦虑。

癌症治疗的一大难题，在于肿瘤细胞容易对化疗产生抗药性，导致病情复发。肿瘤的生存策略是什么？它是怎么做到边进化边「逃逸」的？新工具为破解这个难题提供了全新视角——透过分析大量癌症基因组数据，首次系统揭示了化疗过程中肿瘤的进化机制。这项成果是人们对肿瘤认知的突破性理解，也是癌症基因体学与计算生物学融合的里程碑。它告诉我们，癌症基础研究正从静态基因分析，迈向了动态演化追踪。

北京5月18日电（记者田雅婷）首都医科大学附属北京天坛医院脑机介面临床与转化病房（以下简称「病房」）17日揭牌成立。病房由北京天坛医院牵头，联合国内多家顶尖科研单位共建，未来将围绕脑机介面开展科研攻关与临床试验，并推动相关科技成果转化，实现脑机介面技术发展从「科研驱动」迈向「临床牵引」。这是国内首个将脑机介面技术应用于临床的病房。

　　 根据病房主任、北京天坛医院神经外科学中心常务副主任曹勇介绍，目前病房已承担「北脑一号」脑机介面设备的临床试验。北京脑科学与类脑研究所、清华大学生物医学工程系、中国科学院自动化研究所等多家科研机构参与病房共建，并将依托北京市脑机介面重点实验室形成「医—工—研—产—政」深度融合的协同创新体系。病房将组织和推动全国多中心进行临床试验，牵头制定与脑机介面相关的伦理规范

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准入标准和临床路径指南等，致力于打造成为面向全国的临床医生、工程技术人员和研究人员的培训平台，推动脑机接口相关专业人才队伍，构建科技创新、标准制定、成果转化、人才培养四位的发展格局。

　　 此外，病房也将设立独立的专家工作站、专案管理小组和博士后科研团队等，透过多种先进设备和技术打造一体化的脑机介面技术平台，实现对病患的评估、调控、训练；同时，透过闭环神经调控、非侵入式/侵入式BCI技术、智慧复健系统等，推动多种重症病患的功能恢复与生活品质改善，从床边以「病床应用」到多种病床功能恢复与生活品质改善，旁疑应用技术从病床到工作。

　　 国家神经系统疾病临床医学研究中心主任、中国科学院院士赵继宗在揭牌仪式上表示，脑机介面是未来医学的重要入口，希望透过病房建设把握脑科学发展的关键节点，在脑机介面技术的科学性、可及性、安全性等方面全面发力，以实现脑机介面从技术突破走向全民受益。

北京5月19日电（记者施芳）电子导盲犬、外骨骼机器人、手语互动设备、脑机介面…5月18日，北京市科技助残成果展示区启用，60余种科技助残产品集中亮相。

　　北京市科技助残成果展示区设「畅行、畅视、畅听、畅心、畅想」5个分区，展示40余家企业及院校的60余种前沿助残科技产品，包括方便视障人士出行的电子导盲犬、盲用大幅面触觉显示器，帮助听障人士获取资讯的同声传译字幕眼镜、手语互动设备，帮助肢体障碍人士出行的外骨骼机器人、眼动脑控仪，帮助心智障碍者康复的AI社交机器人系统，以及极具前沿性的脑机介面技术和治疗眼病的基因药物等。

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　　北京市残联相关负责人表示，建造科技助残成果展示区，旨在发挥北京科技创新优势，打造集产品发布、展示、应用、反馈、推广于一体的综合性服务平台，促进最新科技创新成果与残疾人需求「零距离」对接。近年来，北市残障加速促进高科技辅助器具产品应用推广，推出覆盖全障别、全生命周期残障补助政策，搭建「网路+」辅具综合服务平台，协助47万名残疾人足不出户申请辅具122万件。

澳洲沃尔特和伊丽莎·霍尔医学研究所科学家发现了一种小分子，能够选择性抑制细胞凋亡。这项发现为治疗帕金森氏症和阿兹海默症等神经退化性疾病开辟了新途径。相关研究论文发表于最新一期《科学进展》期刊。

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　　细胞凋亡是人体正常的生理过程，每天约有百万个细胞有序消亡。然而，当这个过程失控时，如脑细胞过度凋亡，就会成为神经退化性疾病的「元凶」。目前临床上缺乏能有效阻止神经元凋亡的疗法，也成为攻克这类疾病的关键瓶颈。

　　透过高通量筛选技术，研究团队对超过10万种化合物进行系统性分析，最终锁定了一种特殊的小分子。通常「杀手」蛋白BAX可透过破坏粒线体来杀死细胞，而这种小分子能精准干扰BAX蛋白活性，让细胞免于死亡。值得注意的是，在大多数细胞中不一定能上演相同的剧情，但在神经元内，单独关闭BAX或足以阻止细胞凋亡。

　　研究团队表示，虽然促使细胞凋亡的

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药物已在某些癌症治疗中取得突破并发挥作用，但细胞死亡抑制剂的研发始终面临巨大挑战，特别是在神经退化性疾病领域。最新发现不仅揭示了细胞凋亡的新调控机制，也为开发新一代神经保护药物提供了重要标靶。

澳洲沃尔特和伊丽莎·霍尔医学研究所科学家发现了一种小分子，能够选择性抑制细胞凋亡。这项发现为治疗帕金森氏症和阿兹海默症等神经退化性疾病开辟了新途径。相关研究论文发表于最新一期《科学进展》期刊。

　　细胞凋亡是人体正常的生理过程，每天约有百万个细胞有序消亡。然而，当这个过程失控时，如脑细胞过度凋亡，就会成为神经退化性疾病的「元凶」。目前临床上缺乏能有效阻止神经元凋亡的疗法，也成为攻克这类疾病的关键瓶颈。

　　透过高通量筛选技术，研究团队对超过10万种化合物进行系统性分析，最终锁定了一种特殊的小分子。通常「杀手」蛋白BAX可透过破坏粒线体来杀死细胞，而这种小分子能精准干扰BAX蛋白活性，让细胞免于死亡。值得注意的是，在大多数细胞中不一定能上演相同的剧情，但在神经元内，单独关闭BAX或足以阻止细胞凋亡。

　　研究团队表示，虽然促使细胞凋亡的

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药物已在某些癌症治疗中取得突破并发挥作用，但细胞死亡抑制剂的研发始终面临巨大挑战，特别是在神经退化性疾病领域。最新发现不仅揭示了细胞凋亡的新调控机制，也为开发新一代神经保护药物提供了重要标靶。

北京5月20日电（记者刘霞）美国宾州大学科研团队发现PPP1R3B基因犹如肝脏能量代谢的“指挥家”，主导着能量储存形式的选择——是将能量转化为糖原，还是转变为甘油三酯（脂肪）。这项发表于最新一期《科学进展》杂志的研究成果，不仅为理解人体代谢机制提供了新视角，也为第二型糖尿病等代谢性疾病的防治带来了曙光。

　　先前的大规模基因组研究已发现PPP1R3B基因突变与第2型糖尿病、脂肪肝等代谢疾病有关联，但具体作用机制始终是个未解之谜。如今，这个「代谢开关」的运作原理终于水落石出。

　　团队发现，当PPP1R3B基因活跃时，肝脏会像储备「即时能量包」一样大量储存肝糖；而当该基因活性降低时，肝脏则转而囤积脂肪。这种精妙的代谢转换机制，直接影响人体血糖和血脂水平的动态平衡。

　　团队也透过动物实验证实，精准调控基因

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活性，可改变身体对葡萄糖和脂肪的代谢偏好。这项发现犹如打开了一扇新的大门，未来或能透过「基因调控+精准营养」的协同策略，为代谢疾病患者提供个人化治疗方案。

CT（电脑断层扫描）设备均价已从3,000万元降至1,000万元，其服务费用是否应下调？电子底片已经逐步取代实体底片，但底片列印费却一直和检查费绑定收取，合理吗？床边DR（数位化X光摄影设备）服务一次对多个部位进行摄影，应该按摄影部位累计收费吗？

这些直接关系到病人医疗负担的问题，在国家医保局组织印发的放射检查、超音波检查、放射治疗等医疗服务价格项目立项指南（以下简称「指引」）中均作出明确规定。

「指南明确，床边X光摄影在进行同一次检查时，无论多少个部位，收费仅可收取一次。」在近日召开的立项指南解读会议上，国家医保局医药价格和招标采购指导中心技术专班负责人唐菲表示，指南通过推动合理制定收费价格，助力患者

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享受高质量、可负担的医疗服务。

打破检查收费“大锅饭”

「原来，对心脏进行磁振造影检查和其他部位的检查，收费标准是相同的。」安徽医科大学第一附属医院副院长李小虎表示，但是心脏检查技术难度高，耗时近一个小时，以同样标准收费忽略了检查间不同的技术难度和劳动时间。

检查收费「大锅饭」的标准致使一些新技术在临床上推广困难。如今，指南对检查难度高、耗费时间长的项目予以单独收费立项。 「医院能够更合理地调配医疗资源，让新科技顺利进行。」李小虎说。

「随着技术的进步，实体胶片在医学影像领域逐渐被电子胶片取代。」国家医保局医药价格和招标采购司副司长翁林佳介绍，指南解除了实体胶片与影像检查服务的绑定关系，并普遍要求医疗机构上传资料。

「现在，医院可直接调取云端影像，快速掌握病患状况，大幅提升医疗效率。」李小虎说，云端服务的普及不仅让病患用手机就能查看影像，也让检查结果得到跨院互认。

在指引引导下，部分项目的医疗服务费用降幅明显。李小虎介绍，CT检查、磁振造影平扫等费用下降，如在指引下，骨关节CT平扫加立体重建降价超50%。

明确前沿科技服务价格

「过去，我国高阶医疗设备的自主保障水准处于低位，直接或间接推高了设备采购和维护成本。」联影医疗中国业务总裁缪宏表示，经过近10年的高速发展，国产高端医疗设备市场占有率和普及率不断提升。

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为了让患者能够及时运用高品质的医疗创新技术，指引对前沿科技明确了服务价格。

在已发布的「28批医疗服务价格项目立项指南」中，涉及新产品、新设备的新增价格项目超100项，如硼中子捕获治疗。

缪宏介绍，全球首创且唯一的5.0T（磁场强度单位）磁振造影能够快速实现亚毫米级解析度的全身扫描，显著提升心脏血管疾病、胰脏癌等疾病的早期检出率。

「在指南中，我们统一设置了硼中子捕获治疗、核磁检查等前沿技术的价格项目，省去了医院在各省重复申请、各省医保重复论证的过程。」翁林佳说，指南透过「做减法」赋能新技术的应用。

指引也透過優化指標強調醫療服務的臨床意義。 「指南改變以技術指標設立價格的模式，轉而強調檢查精度等有臨床意義的效果指標。」翁林佳表示，「指揮棒」的轉變，可以讓真正滿足臨床診療需要的新技術憑實力觸達患者。

香港6月3日电（记者陈然）香港大学医学院近日公布，该院研究团队提出一种新型癌症治疗方法，可加强癌细胞对胺基酸的「饥饿感」。

　　这项研究发现，癌细胞能够透过一种名为巨胞饮—蛋白酶体降解途径的营养代偿系统来获取外部蛋白质，并将其分解成胺基酸，以便在缺乏营养的情况下生存。基于这项发现，研究团队设计了一种特殊的奈米粒子，能够释放药物来阻止癌细胞内吞及降解这些蛋白质，从而实现高效的肿瘤饥饿治疗。

　　本计画由港大医学院药理及药剂学系、李达三博士研究中心副教授汪卫平领导研究团队完成。该研究也获得国家自然科学基金（优秀青年科学基金计画）支持，相关研究成果已在国际学术期刊Advanced Science发表，并已提交美国专利申请。

　　根据2022年香港癌症统计数据，肺癌仍是香港最常见的癌症，占香港癌症新症总数的16.1%。这类肿瘤由于内部缺乏血液供应，容易形成营养缺乏的肿瘤微环境，导致胺基酸和葡萄糖等重要的营养成分不足。

　　在这项研究中，团队发

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现癌细胞的巨胞饮—蛋白酶体降解过程可以作为细胞外蛋白质内化和降解的一种途径。

　　汪卫平表示，此新机制提示巨胞饮—蛋白酶体降解体系可成为另一种肿瘤饥饿治疗的关键标靶。此外，为促进该策略的临床转化，研究团队开发了一种新型pH响应性聚合物奈米粒子来抑制癌细胞的氨基酸水平，从而达到肿瘤饥饿治疗的效果。

AI技术既能帮医师辨识骨折病灶，又可协助疾病早期筛检，如今更承担着智能分诊病患的重任。然而，世界经济论坛最新发布的《医疗人工智慧未来蓝图》白皮书显示：在AI应用这场全球竞赛中，医疗保健产业却落后于大多数领域。

世界经济论坛网站在近日的报导中指出，全球仍有45亿人难以取得基础医疗服务，AI技术其实可以成为缩小这项医疗落差的关键力量。这份报告特别强调，医疗AI化绝非单纯引进智慧工具，而是要对传统医疗模式进行革命性重构。目前，医疗AI市场正以破竹之势成长，其规模今年预计将突破27亿美元，到2034年将攀升至170亿美元。在这场变革中，AI正在四大核心领域重塑着现代医疗的格局。

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提前预警千余种疾病

阿斯特捷利康公司最新研发的AI预测系统AI-MILTON，正在改写疾病早期诊断规则。这款创新工具基于英国生物银行50万份医疗记录进行训练，在患者尚未出现明显症状时，就能精准预测阿兹海默症、慢性阻塞性肺病、肾脏病等1000多种疾病的潜在风险，且能提前数年发现疾病征兆。

AI-MILTON能透过分析全科医生收集的常规生化血液检测指标和标志物，如血液和尿液常规检查结果、血压监测等数据，在早期及时发现潜在的疾病风险，并将其与多年后的诊断结果联系起来。结果显示，AI-MILTON系统在预测121种疾病方面表现卓越，对其他1091种疾病的预测能力也非常强，甚至超过一般的初级保健医生水准。

英国伦敦大学学院神经学研究所康拉德·瓦格斯蒂尔等人开发的另一套AI系统，能侦测出放射科医师会错过的64%的癫痫脑损伤。此AI工具利用全球1100多名成年人和儿童的核磁共振成像（MRI）扫描资料进行训练，能比医师更快发现病灶，还能发现人眼难以辨别的微小病灶。

此外，来自加拿大蒙克顿大学工程学院等机构的研究团队在近期出版的《科学报告》杂志发表了一项突破性成果。他们创新地融合两种深度学习模型，开发出一套AI系统，能够透过分析患者的MRI影像，以98.30%的超高准确率辨识脑肿瘤。

精准解读脑部扫描影像

英国伦敦帝国学院与爱丁堡大学的科学研究团队联合研发出一款革命性AI诊断系统。这款智慧软体透过分析脑中风患者的电脑断层扫描（CT）或MRI影像，不仅能准确判断中风发生的时间窗，还能评估临床治疗的可行性。

研究团队基于800例脑部扫描大数据对此AI演算法进行了训练，教导它从脑部扫描影像中自动找到相关区域，然后读取并分析已识别的病变，推断中风发生的大致时间——这些资讯对专业人士来说至关重要。在2000名患者身上进行的测试结果显示，该AI系统的准确性是使用标准视觉方法的两倍。

对于中风患者，治疗时机就是生命线。发病4.5小时内可采用药物治疗，6小时内可考虑手术治疗。但超过这个时间窗，脑损伤往往不可逆转。这款AI系统就像“时间侦探”，能帮助医生抓住黄金救治时机。

显著降低骨折漏诊风险

数据显示，在急诊医疗中，每10位骨折患者就有1位面临漏诊风险。这些被忽视的伤害往往导致病情恶化，使后续治疗变得困难倍增。雪上加霜的是，英国医疗系统正遭遇影像诊断人才荒：放射科医师缺口达12.5%，放射技师空缺率更高达15%。

AI技术的应用让这情况出现转机。英国国家卫生与护理卓越研究所（NICE）最新临床研究证实：AI辅助阅片可使骨折检出率显著提高，从而有效缓解影像科医生超负荷工作的状态，且能在提升效率的同时不增加误判风险。

基于这项突破，英格兰国家卫生服务体系（NHS）于2024年底率先引进革命性AI诊断系统，单次扫描成本仅需1英镑。这项被誉为「急诊火眼金睛」的技术，已聚焦在漏诊高发的急诊和急诊中心，成为医师的智慧诊断助理。

大幅提升临床诊疗效率

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在临床决策中，医师往往需要在短时间内做出关键判断。 AI技术的加持有望大幅提升诊疗效率。

美国科学家进行的一项最新研究发现，ChatGPT、Claude和Gemini等通用AI模型对临床问题的回答仅2%—10%符合医疗标准。基于此，他们开发了ChatRWD。这是一种检索增强生成系统，本质上是让大语言模型与检索系统强强联手以提高输出质量，结果显示有用回答率跃升至58%。

2024年世界经济论坛《数位医疗转型倡议》报告显示，Huma数位平台可使病患再入院率降低30%，将医师个案审查时间缩短40%，进而显著缓解医护人员负担。

报告也预测，未来数位医疗将深刻改变就医方式。健康人群可透过智慧型装置进行身心监测，患者则能获得全方位的数位诊疗方案。

尽管各类医疗AI系统已在特定领域大放异彩，但其快速普及也引发学界担忧。牛津大学AI伦理研究所卡罗琳·格林博士特别指出，在拥抱AI技术的同时，医护人员必须接受系统培训，既要充分认识AI的能力边界，更要警惕其可能产生的误导性信息。

北京6月11日电（记者晋浩天）想像一下，当机器人拿起一个装满水的杯子时，它也能像人类一样，根据重量和触感微妙地调整手指的位置和力度——这种只在科幻电影中出现的场景，如今被中国科学家团队变为现实。北京大学人工智慧研究院、北京大学武汉人工智慧研究院、北京通用人工智慧研究院、北京大学工学院和伦敦玛丽皇后大学联合团队日前在《自然·机器智能》发布最新科研成果——全球首款兼俱全手高分辨率触觉感知与完整运动能力的机器人仿生手F-TAC Hand。这只灵巧的手掌表面70%区域覆盖着精密的触觉“皮肤”，空间分辨率高达0.1毫米，相当于每平方厘米密布约10000个触觉点，远超当前先进的商用机器手仅指尖有单点力感的

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局限。

　　 手是人体最灵活的器官之一，也是使用频率最高的运动器官之一。人手奥秘无穷－27块骨骼、34块肌肉，支撑起24个自由度的弹性。人类抓取物体时，触觉回馈与运动功能缺一不可：前者感知力量、纹理、温度；后者精确控制关节与肢体运动。然而，如何将高解析度触觉与复杂运动能力整合到机器手上，长久以来是机器人领域的巨大瓶颈。

　　 「人类手部的灵活性和适应性很大程度上归功于其密集的触觉感测能力，使我们能够精确感知与调整抓握过程。」论文第一作者、北京大学博士生赵秭杭介绍，「但在机器人领域，如何在不影响运动功能的前提下实现全手触觉覆盖，始终是一个难题。」

　　 论文通讯作者、北京大学人工智慧研究院助理教授、北京大学武汉人工智慧研究院具身智慧实验室主任朱毅鑫说，F-TAC Hand的灵感源自于人类手部的生物智慧。它模拟人类皮肤布满感测器、大脑高效处理资讯的机制，创新地将17个高解析度触觉感测器以6种不同配置整合于掌中。更巧妙的是，这些感测器身兼双职：既是敏锐的“感知神经”，也是支撑的“骨骼结构”。这种一体化设计，让F-TAC Hand在保持灵活运动的同时，首次实现了前所未有的广域触觉覆盖。

　　 没有丰富触觉回馈的传统机器手，在复杂多变的环境中往往捉襟见肘。 F-TAC Hand的突破在于它像人类一样，能即时感知接触变化并瞬间调整策略。 「机器手关节的高度灵活性本身就是控制难题。」论文共同第一作者

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、北京大学博士生李宇飒解释。团队为此开发了基于机率模型的智慧演算法，能产生极为接近人类多样性的抓取策略，涵盖19种常见抓握类型。

　　 实验证明，当最优抓取策略遭遇意外（如物体碰撞），F-TAC Hand能在约100毫秒内感知危机并闪电切换方案。在严苛的600次真实多物体抓取测试中，它面对执行误差和碰撞风险，成功率从无触觉系统的53.5%跃升至惊人的100%。这种基于触觉的闭环回馈，为机器人在家庭、医疗、工业等不确定环境中的稳定操作提供了关键保障。

　　 “我们的研究不仅是技术突破，更为理解智能本质提供了全新视角。”朱毅鑫说，“人类智能深深植根于身体感知，尤其是手部触觉。F-TAC Hand证明，丰富的感知对机器智能发展同样不可或缺。”

　　 专家表示，F-TAC Hand在需要「人手」参与的领域潜力无限。其在特定场景中展现出超越人类手部的稳定性，尤其适用于对精度要求严苛的辅助手术、高精确组装、航空航天及紧急应变等场景。朱毅鑫展望未来：「大型语言模型等纯计算AI在处理物理交互时仍面临挑战。研究表明，真正智能行为需要’知行合一’。F-TAC Hand为’具身智能’开辟了新路－融合高保真物理感知与智能控制，是通往更高级机器智能的关键路径。