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04-10 00:00
本研究聚焦于药物化学中的“活性悬崖”预测难题，即识别哪些微小结构修饰最可能导致活性发生巨大变化。通过分析来自6个蛋白质家族、50个靶点的2500万个匹配分子对，研究发现“哪个位点最易变”与“哪个位点是真正的活性悬崖”是两个不同问题。前者仅需骨架大小信息即可高精度预测（NDCG@3 = 0.966），而后者需要结合3D药效团特征的机器学习模型（NDCG@3 = 0.910）。该模型能推广至新骨架和时间分割数据，可将化学家首轮实验需探索的位点数量从3.1个减少至2.1个（减少31%）。
活性悬崖预测匹配分子对3d药效团计算药物化学机器学习模型位点敏感性
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04-10 00:00
本研究针对心脏组织工程中亮场延时成像缺乏标准化分析框架的问题，开发了一套开源、可扩展的计算流程，用于量化人诱导多能干细胞来源的心脏微束的收缩时空动态。该流程整合了全场位移追踪、应变重建、空间配准、降维和基于拓扑的矢量场分析，定义了16个可解释的结构、功能和时空指标。应用于包含20种实验条件、670个微束的数据集后，分析揭示了收缩表型呈现连续变化而非离散聚类，且条件内变异常大于条件间差异。冗余分析识别出一个包含10个指标的核心集合，能在保留大部分信息的同时减少多重共线性。
心脏组织工程时空动态分析开源计算流程收缩表型可解释指标生物力学
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04-10 00:00
本研究利用SIR模型分析非药物干预措施对疫情发展的影响，比较了以“最小化最终感染规模”和“降低感染峰值”为目标的优化策略。研究发现，为降低感染峰值，需要比最小化总感染规模更早地实施干预。研究还区分了降低传播率（如个人防护）和减少社交接触（如封锁）两类措施，发现前者在同等条件下能更有效地减少总感染人数。分析揭示了单次干预下疫情演变的六种可能情景。
传染病模型非药物干预sir模型疫情控制公共卫生策略
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04-10 00:00
本教程综述了控制理论、神经科学与机器学习交叉领域的最新进展，聚焦于受神经启发的计算方法。核心是探讨基于能量的动力学模型，这类模型通过梯度流和能量景观编码信息，旨在提升计算任务的可扩展性、鲁棒性和能效。文章从经典的连续时间Hopfield网络和玻尔兹曼机出发，扩展到现代发展，如用于高容量存储的密集联想记忆模型、用于大规模优化的振荡器网络，以及用于复合约束重建的近端下降动力学。研究表明，控制理论原理可以指导下一代神经计算系统的设计，超越传统的前馈和基于反向传播的人工智能方法。
神经计算能量模型动力学系统优化算法联想记忆控制理论
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04-10 00:00
本研究提出了一种名为“多重加权随机注意力”的生成框架，用于解决小型纵向临床队列数据不足的问题。该方法基于现代Hopfield网络理论，将真实患者数据作为记忆模式嵌入连续能量景观中，并通过朗之万动力学生成新的合成患者。这些合成数据在统计、结构和机制层面均与真实数据难以区分，并能有效支持下游机制模型的校准与预测。
合成数据生成纵向队列hopfield网络凝血动力学小样本学习临床建模
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04-10 00:00
本研究提出一个统一的“分布式生产系统”模型，揭示了跨生物学、经济学、神经科学和计算领域的复杂系统共通的优化原理。模型表明，系统性能优化会驱动其向异质性配置收敛，环境需求设定异质性的上限，而通信拓扑则决定异质性扩散的空间尺度。这一“最大异质性原理”不仅解释了现有系统的运行规律，还为构建未来理想的分布式系统（如大规模人工智能计算系统）提供了蓝图。
分布式系统异质性跨学科模型系统优化生产理论复杂系统
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04-10 00:00
本文探讨了LLM智能体架构中的核心设计杠杆——控制权归属。研究指出，当前主流LLM智能体采用“笛卡尔式智能”：一个通过预测人类文本习得能力的核心模型，通过符号接口与一个工程化的运行时环境耦合，从而将控制状态与策略外部化。这种“预测与控制分离”的架构（类比于笛卡尔的身心二元论）带来了快速启动、模块化和便于治理的优势，但也可能导致系统敏感性和瓶颈。文章对比了有界服务、笛卡尔智能体和集成智能体三种控制方法，分析了它们在自主性、鲁棒性和可监督性之间的权衡。
llm智能体控制架构笛卡尔智能预测与控制系统设计人工智能
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04-10 00:00
针对定量系统药理学（QSP）模型在监管申报中缺乏统一报告标准的问题，国际药代动力学学会（ISoP）QSP特别兴趣小组工作组发布白皮书，提出了一套灵活的、分层的报告框架。该框架基于监管互动的实际经验，并与PBPK模型报告指南及ICH M15原则保持一致，旨在根据药物开发阶段和模型影响程度，提供适应性强的报告方案，以促进监管审评的效率和透明度，同时兼顾QSP模型固有的多样性。
定量系统药理学监管科学模型报告药物开发最佳实践ich指南
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04-10 00:00
本研究揭示了多任务学习（MTL）中梯度分析方法的一个根本性前提：任务间必须共享训练样本，梯度冲突才能反映真实的机制关联。当任务在同一输入上测量时，梯度对齐反映共享的机制结构；当输入不重叠时，任何信号都会混淆任务关系与分布偏移。研究发现样本重叠度存在一个尖锐的相变：低于30%重叠时，梯度-任务相关性在统计上与噪声无异；高于40%时，则能可靠地恢复已知的生物结构。标准基准（如MoleculeNet重叠度<5%，TDC为8-14%）普遍违反此要求，这为七年来MTL结果的不一致性提供了首个原理性解释。
多任务学习梯度分析样本重叠相变生物信息学机器学习理论
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04-10 00:00
本研究提出HistDiT，一种新颖的潜在条件扩散Transformer模型，用于解决病理学虚拟染色中结构与染色效果难以兼顾的挑战。模型采用双流条件策略，结合VAE编码的空间约束与UNI嵌入的语义表型指导，并通过多目标损失函数和结构相关性度量，在生成高保真染色图像的同时，精确保留了关键的细胞形态结构。定量与定性评估表明，该方法在视觉保真度上超越了现有基线模型。
虚拟染色扩散模型病理学图像transformer结构保留人工智能辅助诊断
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04-10 00:00
本研究提出了一种基于神经调控的控制架构，用于在连接结构固定的神经网络中动态重构节律活动。核心挑战在于克服神经元简并性（即不同参数组合产生相似功能输出）以实现可靠的节律切换。利用等变分岔理论，研究者推导了神经调控投射拓扑所需满足的对称性条件，并设计了一种在低维反馈增益空间运行的自适应控制器。该控制器在具有高达五倍电导变异性的200个简并网络中，成功实现了四足动物模型中从疾驰到小跑的稳健步态转换。
神经调控节律模式中央模式发生器简并性步态控制等变分岔
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04-10 00:00
本文提出了一种名为QuasiMed的新型中介分析框架，专门用于处理具有零膨胀特征的单细胞数据。该方法通过准回归框架仅指定中介模型的均值函数，从而放宽了对数据分布的严格假设。QuasiMed包含三个核心步骤：通过惩罚回归和边际模型筛选潜在中介变量、利用平均表达水平和表达细胞比例估计间接效应，以及进行多重检验校正的假设检验。在模拟和ROSMAP单细胞数据中的应用表明，该方法具有较高的统计功效、良好的错误发现率控制能力和计算效率。
单细胞数据中介分析因果推断准回归零膨胀生物信息学
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04-10 00:00
本研究提出一种基于元学习的语义视觉解码方法，能够从fMRI脑信号中重建视觉内容，并实现跨被试的泛化而无需针对新个体进行任何微调。该方法的核心是“情境学习”：仅需少量新个体的图像-脑激活示例，模型即可快速推断其独特的神经编码模式。通过分层推理（首先估计各脑区体素的视觉响应编码参数，然后基于多体素的编码参数和响应值进行聚合功能反演）来反演编码器。实验表明，该方法在不同视觉骨干网络、不同被试以及不同扫描仪之间均表现出强大的泛化能力，且无需解剖对齐或刺激重叠。
脑机接口元学习情境学习功能磁共振成像视觉解码跨被试泛化
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04-10 00:00
本研究利用大型语言模型（Mistral）量化了急诊科精神科病历中的负面语言比例（NSR），以此作为临床医生偏见的暴露指标。通过对29,005名患者的分析发现，高NSR显著增加了患者被诊断为精神分裂症（SCZ）的几率，并减弱了患者种族因素的影响。其中，具有高NSR的黑人男性患者被诊断为SCZ的几率最高。研究表明，基于情感分析的指标可以利用真实世界数据量化临床偏见，揭示超越种族或民族的诊断差异。
医疗偏见自然语言处理精神分裂症诊断差异急诊医学健康公平
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04-10 00:00
本研究提出一个整合了全脑模拟平台TVB与标准化分析工具Cobrawap的框架，用于优化人类全脑动力学模型的参数配置。研究基于998个节点的连接组，对比了Larter-Breakspear神经质量模型的默认参数与经Cobrawap调优后的参数配置。结果显示，调优后的模型在自发活动中表现出更强的α波段振荡、跨尺度节律、无标度特性及空间异质性；在诱发活动中，能产生非刻板的复杂时空活动模式，其扰动复杂性指数更高。该工作为数据驱动的全脑模型校准与验证奠定了基础。
全脑模型参数调优神经动力学计算神经科学脑连接组模型验证
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04-10 00:00
本研究提出PLASMA框架，将蛋白质局部结构（如活性位点）的比对问题重新定义为正则化最优传输任务，并利用可微分的Sinkhorn迭代进行求解。该方法能够输出清晰的残基级对齐矩阵和可解释的整体相似性分数，实现了准确、轻量且可解释的比对。通过定量评估和生物学案例研究，证明了其在功能注释、进化研究和基于结构的药物设计中的潜力。
蛋白质结构比对最优传输深度学习可解释ai计算生物学残基级对齐
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04-10 00:00
本研究引入一维伊辛模型，阐明了横纹肌收缩调控中细丝激活的协同机制。模型仅用两个参数描述：与钙离子浓度相关的参数，以及由温度调节的、附着肌球蛋白马达所产生的力参数。该模型能够确定肌动蛋白-肌球蛋白相互作用的范围，其相关长度可达2至7个肌动蛋白单体（超出调控单元的7个单体）。理论预测与实验数据吻合，并成功解释了特定药物奥美卡夫特·美卡比尔（OM）通过反协同机制抑制细丝激活的现象。
肌肉收缩伊辛模型协同性细丝激活生物物理模型肌动蛋白
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04-10 00:00
本研究整合了时变环境因素与多基因风险评分，利用ABCD队列约四年的纵向数据，通过时变Cox模型和边际结构模型，识别了青少年首次使用酒精、尼古丁、大麻等物质的关键预测因子。研究发现，冲动性特质、父母监护水平、睡眠障碍、咖啡因摄入及学校功能等环境因素与更早的物质使用起始显著相关。多基因风险评分，尤其是尼古丁使用障碍相关的遗传风险，也显示出正向预测作用。因果分析进一步提示，加强父母监护具有保护作用，而高冲动性和咖啡因暴露则会增加风险。
物质使用起始时变环境因素多基因风险评分生存分析青少年队列因果推断
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04-10 00:00
本研究通过开发一个新型二维计算模型，整合了预先黏附的血小板聚集体、简化凝血模型和纤维蛋白聚合模型，探究了血小板栓子微观结构与血流剪切如何共同调控纤维蛋白网络的生成。模拟发现，血小板聚集密度增加会加速凝胶化启动，但高密度结构会限制内部物质运输，使凝胶化首先在栓子外围发生；而疏松结构虽启动较慢，却支持纤维蛋白原更深入核心区域持续生成单体，导致凝胶化从血管壁开始。这表明血小板早期收缩（栓子致密化）在快速封堵血管损伤与实现内部持久稳定所需的纤维蛋白形成之间存在机制权衡。
计算模拟血栓形成血小板聚集纤维蛋白凝胶化血流动力学凝血模型
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04-10 00:00
本研究提出了一种利用在胫骨中传播的弯曲波进行非侵入式、活体胫骨压缩力测量的新方法。将胫骨建模为轴向受压的欧拉-伯努利梁，理论表明弯曲波的加速度频谱峰值位置与胫骨所受压缩力呈线性关系，可作为压缩力的代理指标。通过一个概念验证的可穿戴系统（皮肤安装的机械换能器产生波，加速度计测量频谱），对9名参与者的测试数据证实了该线性关系，在侧向晃动和行走试验中，皮尔逊相关系数均值均达到0.93。这项技术有望催生用于生理性骨骼载荷监测的新型可穿戴传感器。
生物力学可穿戴传感非侵入测量胫骨载荷弯曲波频谱分析