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这就是纽约市立大学Lei Xie团队的最新成果CODE-AE（Context-aware Deconfounding Autoencoder）
这就是纽约市立大学Lei Xie团队的最新成果CODE-AE（Context-aware Deconfounding Autoencoder）。它提出一种新型的。这将对新药开发和临床试验产生重大影响。要知道，传统模式下一种新药开发、试验、完全上市，中间需要近10年的时间，消耗的资金也空前庞大，动辄就是10亿美元。周期会如此之长，是因为新药在内的反应难以预测，往往需要反复试验进行测试。而如果AI能够利用数据进行预测，将大幅缩短新药上市时间科技资讯 网站，降低成本。目前，该研究在《Nature》子刊《Nature Machine Intelligence》上已经可以检索。
简单来说，CODE-AE是利用新药在体外细胞验证上的数据，来预测药物在身上会产生的反应，这样就避免了AI模型训练对患者临床数据的依赖。过去AI在临床反应预测上效果一直不算好的最大原因，便是想要收集海量、连续临床反应数据实在是太难了。
预训练主要用了自监督学习，构建一个特征编码模块，将体外细胞数据和患者数据的未标记基因表达谱，映射到嵌入空间中。这样一来可以把一些混杂因素排除掉，让两种数据的潜入分布一致，以消除系统偏差。微调阶段，是在预训练的基础上再加一个监督模型，并利用已经标记的体外细胞数据来进行训练。最后在推理阶段，先从预训练中获得的患者去歧对其嵌入科技资讯杂志，然后再利用调优后的模型，来预测患者对药物的反应。
为了论证模型的有效性，研究人员对9808位癌症患者的药物适用情况进行预测。实验结果表明CODE-AE可以正确发现患者治疗的靶点，即可以预测适用药物。据了解，研究团队下一步将开发CODE-AE对新药临床反应在浓度、代谢方面的预测功能。研究人员也表示，该AI模型还有可能被调整为用于预测药物对的副作用影响。
使用机器学习从体外筛选预测患者特异性临床药物反应的困难源于分布外(OOD, Out-of-distribution) 问题的基本挑战。当前解决OOD问题的努力包括领域适应和元学习。但由于组学数据的嘈杂和异质性，它们在体外与患者数据对齐的应用不甚理想。如何能消除两种数据模式之间的系统偏差，以便研究人员能够可靠地预测个体患者对新药的反应，是迁移学习模型CODE-AE主要解决的问题。近阶段越来越多的迁移模型框架被提出，一方面让我们看到AI模型在不同领域呈现出的百花齐放态势，也让我们对未来AI智慧改善人类生活抱有了更大期待！
在处理连续变量的预测与决策问题上，神经网络微分方程模型是处理该类问题的重要方法，而该方法同样可用于对人脑神经连接的建模与模拟中。已有的神经微分方程模型大多利用微分方程求解器进行计算，这使得该类模型存在较大的计算消耗，同时也限制了模型规模。
在最新一期的《Nature》子刊《Nature Machine Intelligence》中，刊登了由MIT团队完成的新神经网络模型CfC （Closed-form Continuous-depth Networks，闭式连续深度神经网络）。该模型将人脑的神经元相互作用建模为一个微分方程。自1907年以来，从未有人成功解出该方程的闭式解科技资讯杂志。该团队研究人员创造性的求解出该微分方程的近似解析解，并基于该近似解构建神经网络模型，实现了对人脑神经元的模拟，并显著提高了模型的计算效率，降低了微分方程求解带来的近似误差。
人脑神经元相互作用的建模基于以下原则：（1）神经动力学通常可以由微分方程描述；（2）突触的信息传递涉及多种非线）神经元之间的信息传递由反馈和记忆模块产生。基于此，该团队建立了人脑神经元微分方程，并通过推广恒定输入下的解析解得到任意输入下的近似解。
基于该近似解，研究团队构建了相应的神经网络模型。该模型采用门控逻辑与神经网络对获得的解析解进行近似，从而能够有效结合神经微分方程的准确性、以及离散序列神经网络模型的高效性。
通过在多种的小样本、时序任务等场景下进行效果验证友邦资讯科技友邦资讯科技，该模型能够在从运动传感器识别人类活动、建立模拟步行机器人的物理动力学模型以及基于事件的连续图像处理方面具有相当高的处理速度和性能。
神经机制的解析解获得也为研究人员构建更大的类脑神经网络模型提供的基础。该论文的第一作者，同时也是MIT CSAIL研究所附属机构的Ramin Hasani表示：“一旦我们对神经元和突触的联系有了一个解析解描述，我们就可以用数十亿个细胞建立大脑的计算模型了科技资讯 网站。”
人类的大脑具有高度的智能，因此，在人工智能的研究中，对于人脑结构与特点的模拟是许多创新性工作的思路来源科技资讯杂志。长久以来，人们持续在寻找建模人脑的方式友邦资讯科技，例如，全连接神经网络模型试图利用系数矩阵模拟人脑不同神经元之间的连接，而这也是神经网络命名的来源；基于大脑的记忆与遗忘特点，研究人员提出了循环神经网络（RNN）模型，并在许多时序问题的处理上获得了较强的性能。本工作提出的模型则将大脑神经元的交互特性（微分方程关系）与记忆特性相结合，从而兼顾了模型性能与时间效率，也为进一步构建更为复杂的人脑计算模型提供了一个思路。
汽车也可以飞上天！11月17日，全球首款载人级两座智能分体式飞行汽车工程样车在重庆发布，这款飞行汽车由中国工程院院士项昌乐团队研发，北京理工大学、北京理工大学重庆创新中心、酷黑科技（北京）有限公司与重庆市联合发布。
这款智能分体式飞行汽车采用了自主垂直起降飞行器、智能操控座舱和自动驾驶底盘三个独立模块的分体式构型，是面向载人、载物的立体运载系统，相比于结构一体式飞行汽车构型方案，这种分体式组合重构的方案具有充分发挥近地飞行器与地面行驶底盘各自优势、智慧交通优势、最优化能量效益的特点，可实现人员、货物空地转运的无缝衔接，具备更大的灵活性。通过陆空协同精确感知定位、智能决策规划和自动引导对接等技术实现模块组合重构，切换陆空不同行驶模式。
项昌乐院士表示，“我们作为科技工作者要能够抢抓全球科技发展先机，在基础前沿领域奋勇争先友邦资讯科技。团队将立足立体运载系统技术领域，脚踏实地、持之以恒‘做真科研、真做科研’，推动飞行汽车技术创新与产业发展。”（@中国科技网）
飞行汽车是面向城市立体交通和未来出行的新型交通工具，是解决城市发展面临的交通拥堵和环境污染的有效路径，我国在交通领域科技创新中长期发展规划纲要中重点部署了飞行汽车研发，本次全球首款载人级两座智能分体式飞行汽车工程样车的发布，不仅彰显了我国在交通科技研发领域的长足进步，实现了“车-路-云-网-图”高度协同，体现了科技强国、技术创新的重要战略思想；更重要的是为我国探索如何更好的打造高校、地方政府、企业三方在科技研发及落地的领域合作的模式最新科技资讯，共同为国家科学技术创新、成果产业转化落地注入更大活力。
11月18日，《Science》宣布撤稿声明科技资讯 网站，撤回了2017年7月21日发表在该期刊上有关实验发现手性马约拉纳费米子（所谓“天使粒子”）的文章。该文章由加州大学洛杉矶分校（UCLA）王康隆课题组、美国斯坦福大学教授张首晟课题组、上海科技大学寇煦丰课题组等多个团队共同完成，论文2017年发表时曾轰动一时。《Science》编辑在撤稿声明中表示：“该论文刊发后，未能重现研究结果的读者要求作者提供原始数据文件。随后，原始数据来源受到质疑；而且，通过对原始数据和已公布数据的分析，发现论文存在严重的违规行为。这些问题导致《Science》杂志的编辑对论文结论失去了信心，因此我们进行撤稿。”
手性马约拉纳费米子是一种反粒子是其自身的粒子科技资讯 网站，张首晟曾预言在量子反常霍尔效应薄膜与常规超导体的异质结中的边缘存在这样的粒子。这一美妙的理论预言在2017年被声称发现，但后续国际上许多其他研究组无法重复UCLA组的实验结果。2020年1月2日，宾夕法尼亚大学常翠祖课题组在《Science》上发表与UCLA针锋相对的结果，他们的研究指出“量子反常霍尔-超导体器件中手性马约拉纳费米子模式缺乏证据”，实验结果显示，“1/2的台阶”不是由手性马约拉纳费米子诱发的，而是因为“短路”，“非马约拉纳机制也可以产生类似信号”。
寻找马约拉纳费米子是近年来凝聚态物理学界中的大热门，被不少科学家认为是诺奖级的工作。但是2021年3月8日，Nature也曾撤回了在纳米线体系中声称找到马约拉纳费米子的工作，结合此次撤稿事件，无疑是对该领域的打击。该项研究实验难度很大，同行竞争非常激烈，存在一些学术泡沫最新科技资讯，但是无疑是一项极为重要的研究，不能因噎废食。科学发展的路途也不总是一帆丰顺的，有也会有低谷，重要的是戒骄戒躁，不断提高实验数据的可靠性。
导致阿尔茨海默病的最主要原因是APOE4基因变异，一个APOE4基因会使患阿尔茨海默氏症的风险增加约3倍最新科技资讯，两个则会使风险增加约12倍。但这种基因与脑损伤的关联机制一直未被发现。
剑桥麻省理工学院的神经科学家Li-Huei Tsai和她的同事在《Nature》上发表了研究论文，表明变异的APOE4可以诱发错误的胆固醇形成过程，导致少突胶质细胞的绝缘制造脑细胞在不正确的地方积累胆固醇，干扰细胞在由髓磷脂制成的保护性包覆中覆盖神经纤维的能力，减慢大脑中的电信号传递速度，进而影响认知能力，最终引起记忆和学习缺陷。
阿尔茨海默病病程长，年龄相关性高，发病机理不明，在目前社会老龄化严重的背景下亟需特别关注。但是，由于对阿尔茨海默病的致病原因尚不明确，预防、治疗都极为困难。这一研究从基因水平揭示了阿尔茨海默病的病因，同时通过这一关键点将此前的结论进行系统串联，在阿尔茨海默病的研究过程中有着重要意义科技资讯杂志，同时对将来的阿尔茨海默病干预工作起到了指导性的作用。
新冠中mRNA疫苗大放异彩，现在主要是通过T7RNAP在体外转录合成mRNA，但是野生型的T7RNAP转录时，会形成具有免疫反应的副产物，例如双链RNA，需要通过复杂的纯化过程来mRNA进行纯化。
这项研究表明，通过修饰T7RNAP可以减少免疫刺激性副产物的形成。这一发现为简化治疗性mRNA生产过程的开发、提高成本效益、生产具有临床或商业用途的基于mRNA的产品打开了大门。
降低mRNA的免疫原性对mRNA药物的开发十分重要，之前的策略包括使用化学修饰的核苷酸底物、通过密码子优化降低尿嘧啶的使用、制备成环状mRNA、改变野生型T7RNAP的反应条件等，在本论文中，Moderna的科学家通过对T7RNAP进行改造，提供了又一个降低mRNA免疫原性的路径。
天然免疫是机体抵抗病原体入侵的“第一道防线”。在病毒等病原体入侵时，其核酸分子（DNA和RNA）是细胞中的危险信号，可刺激启动天然免疫防御。环状鸟苷酸-腺苷酸合成酶（cGAS）由美国德州大学西南医学中心教授陈志坚在2013年发现，近年来已经成为天然免疫领域的研究热点。
cGAS可识别病原体双链DNA分子，是启动抗病毒天然免疫防御的重要“哨兵”之一。除了抗病毒感染，cGAS介导天然免疫信号通路还在肿瘤免疫和自身炎症等疾病发生中发挥重要功能。cGAS功能缺陷或异常激活均会使机体免疫平衡失调，造成病毒感染或自身免疫性疾病的发生。因此最新科技资讯，对cGAS功能调控的机制探索具有重要意义。
清华大学药学院尹航教授课题组研究发现去泛素化酶USP15作为cGAS的相互作用蛋白，可通过去泛素化和相分离两种方式共同促进激活cGAS介导的天然免疫信号通路，为cGAS为靶点的抗病毒药物研发提供了新思路。
cGAS-STING通路是固有免疫中的重要通路。cGAS是PRR（Pattern Recognition Receptor，模式识别受体）的一种，可以用于识别死亡细胞、DNA病毒、逆转录病毒和细菌的DNA，在维持宿主的第一道免疫防线、抗细菌、抗病毒和抗肿瘤反应中发挥着极其重要的作用。但其调控方式目前还知之甚少。本文报道了ULP15，一种半胱氨酸蛋白酶，可以通过去泛素化的方式促进cGAS的激活，意味着ULP15作为cGAS的互作蛋白，可以被进行药物靶向，从而调控固有免疫，发挥治疗效果。
在细胞的有丝和减数中，纺锤体的正确组装对于染色体的精确分离具有重要意义，只有纺锤体的精确组装才能保证染色体的正确分离及后续细胞和胚胎的正常及发育。人与小鼠体细胞的的纺锤体组装主要依赖微管组织中心（Microtubule Organizing Centers, MTOCs）-中心体（Centrosome），但许多物种的卵母细胞中缺少典型中心体，比如在小鼠卵子中，是由无中心粒的微管组织中心（Acentriolar Microtubule Organizing Centers, aMTOCs）介导微管组装与纺锤体形成，而在人卵中则一直未观察到MTOC，所以很多权威学者均明确认为人卵中不存在MTOC，而人类卵母细胞无中心体纺锤体组装的确切机制也尚不清楚科技资讯杂志。
2022年11月18日，复旦大学王磊、桑庆团队与孙晓溪团队合作在《Science》杂志在线发表题为“The mechanism of acentrosomal spindle assembly in human oocytes”的文章，报道了人卵细胞中存在与众不同的微观组织中心，命名为huoMTOC，打破了领域内多年的认识，明确了相关分子组成、阐明了人卵母细胞启动纺锤体组装的生理机制，最后在卵母细胞纺锤体组装异常患者中鉴定到huoMTOC组分的基因突变，从生理和病理角度揭示了huoMTOC异常的重要生物学意义。
作者首先通过免疫荧光、三维高分辨成像技术和活细胞实时三维成像技术（3D time-lapse imaging）记录了动粒起始微管组装的动态过程，并推测人卵母细胞动粒可能存在特殊的微管组织中心起始纺锤体微管聚合。然后作者对主要的中心体或微管蛋白进行定位分析和筛选，发现有四个蛋白（CCP110，CKAP5，DISC1 和 TACC3），在生发泡破裂（Geminal vesical）期形成特殊结构，并起始微管的聚合。之后他们证明了huoMTOC在人卵母细胞纺锤体组装过程中发挥的重要作用，并通过对卵母细胞成熟障碍患者的全外显子测序数据中进行突变筛查和免疫荧光检测分析证明，huoMTOC异常将会直接导致女性卵母细胞成熟障碍。
首先，这篇文章打破了学术界的权威性认知，我们没有发现MTOC，并不代表它就一定不存在，只是人卵中的MTOC的存在形式较为特殊，不易发现而已。在发现huoMTOC之前科技资讯杂志，人卵母细胞的纺锤体组装是如何实现的，无非就是两个回答：依赖MTOC途径，和非依赖MTOC途径。而面对这个未知，作者选择使用高尖的成像技术来进行细致的观察和定位，也是一种对我们很有启发的策略。此外，为什么人卵中的MTOC与体细胞中会如此不同？这想必也是一个有趣的问题。本研究不仅揭开了人类卵母细胞的纺锤体组装之谜，也为导致女性不孕的卵母细胞成熟障碍提供了一种新的认识。
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