阿尔茨海默病分类模型不再把年龄当捷径:残差化去偏让认知正常与轻度认知障碍组的年龄相关性接近零
在三个独立队列的结构MRI上,阿尔茨海默病分类模型会把年龄当作捷径:年龄越大,被赋予的患病风险越高。把年龄效应在特征空间里做线性残差化(PMDN)后,认知正常与轻度认知障碍组的年龄—预测相关性降到接近零,平衡准确率0.71、Brier分数约0.22,且折间波动明显小于对抗训练方案CF-Net。事后校准进一步压低概率误差,但等渗回归与贝叶斯分箱这类非参数方法效果最好。
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在三个独立队列的结构MRI上,阿尔茨海默病分类模型会把年龄当作捷径:年龄越大,被赋予的患病风险越高。把年龄效应在特征空间里做线性残差化(PMDN)后,认知正常与轻度认知障碍组的年龄—预测相关性降到接近零,平衡准确率0.71、Brier分数约0.22,且折间波动明显小于对抗训练方案CF-Net。事后校准进一步压低概率误差,但等渗回归与贝叶斯分箱这类非参数方法效果最好。
一个由41位国际多学科专家组成的工作组系统检索了截至2025年3月17日的922篇文献,将2016年仅针对特发性肺纤维化(IPF)的急性加重(AE)定义修订为适用于全部纤维化间质性肺病(fILD)的AE-fILD定义(以弥漫性肺泡损伤为核心,伴或不伴机化性肺炎),并提出“急性呼吸恶化(ARW)”这一更广的概念框架以涵盖非DAD所致的急性呼吸恶化,同时汇总了流行病学、危险因素、预后与治疗证据,并讨论了AE作为临床试验终点的可行性。
该工作提出并验证了一条混合流水线:先用三维卷积神经网络(基于 D3M 的 VNet 架构,输入位移与速度共 6 通道)把每个模拟粒子二分类为晕成员或非晕成员,再用高度并行化的 Friends-of-Friends 算法把预测为晕成员的粒子聚成独立暗物质晕;训练数据由 GADGET-4 生成、以 ROCKSTAR 结果作标签,在最高分辨率 L100-N1283 配置下粒子分类各项主要指标均超过 98%,最终晕表纯度总体超过 95%、在 5×1011 M⊙ 以上完备度稳定在约 93%,晕质函数与参考结果一致到 5% 以内,并忠实重建内部密度剖面,相对 ROCKSTAR 取得约一个数量级的加速。
该工作提出潜空间生成式搜索(latent generative search)用于结合蛋白设计,在推理阶段以奖励引导搜索驱动 Proteina-Complexa 生成模型,该模型在连续潜空间中同时协同设计序列与结构、从而省去逆向折叠步骤;在超过一百万个设计的多重噬菌体展示筛选中,它比所测试的其他方法产生更多经实验验证的结合蛋白,其协同设计序列优于事后重设计,并在治疗性受体、一种病毒附着蛋白和胞内信号靶点上获得高亲和力结合蛋白,还首次生成能结合游离碳水化合物的从头蛋白,其中一例可区分血型抗原。
这篇Perspective文章提出InsightRP2框架,将临床数据、人工智能支持的影像分析、实验性疾病建模与腺相关病毒(AAV)设计整合为一个高度互动的转化研究策略,旨在推动针对RP2相关视网膜色素变性的靶向基因治疗开发。
该系统综述检索2000至2025年间评估植入物、自体或混合乳房重建美学效果的研究,纳入来自16个国家的51项研究、共7711名参与者,将评估工具分为主观与客观两类,发现主观工具以BREAST-Q为主(35/51,69%),客观方法见于19项研究,包括三维表面成像(8/51,16%)、BCCT.core(7/51,14%)、眼动追踪(3/51,6%)和基于人工智能的分析(3/51,6%),并指出尚无单一模态能全面覆盖所有美学维度,评估正逐步转向多模态整合。
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