医工简报 | 压力正在破坏您的健康：科学如何提供帮助？使用体内无线设备通过主动喷射紧急输送颗粒药物

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7.10‍‍‍‍‍‍‍‍

医工学人The Innovators

1.Nature | 压力正在破坏您的健康：科学如何提供帮助？

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行业动态

Nature | 压力正在破坏您的健康：科学如何提供帮助？

7月8日，《自然》新闻专栏刊发文章《Stress is wrecking your health: how can science help?》，深入探讨了压力对健康的深远影响，并分析了科学界如何改进评估与干预方法。

报道指出，持续压力已成为心脏病、癌症、中风、自杀等主要死因的重要诱因，且全球范围内压力水平持续偏高。当前的压力评估多依赖于主观报告及血压、皮质醇、心率等生理指标，但这些测量受多种因素干扰，准确性有限。为了更精确监测压力，研究者正在尝试将主观感受与广泛的生理信号、人类组学（如基因表达、微生物群）、可穿戴设备数据（如心率变异、皮肤电反应）以及体液样本（血、唾液、粪便）结合，形成综合“压力评分”。干预方面已有多种验证有效的方法，包括认知行为疗法、呼吸训练、社交支持、运动与自然疗法；药物层面则可通过β阻断剂、抗炎药或益生菌等辅助调节。

专家强调，未来应依据个体的生物特征、生活经历与性别差异来定制干预策略，并建立可用于临床的压力阈值，以便及时发现并管理有害压力。该文章呼吁借助多维监测和个性化治疗策略，把临床中的“心理压力”转化为可量化、可干预的健康指标，从而为预防和治疗相关慢性疾病提供有力工具。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02066-z

临床综合

Nature BME | 使用体内无线设备通过主动喷射紧急输送颗粒药物

快速实施的紧急药物治疗代表了对一系列急性病症（包括低血糖、过敏反应和心脏骤停）的挽救生命的治疗。自动紧急输送的设备（例如泵和自动注射器）受到液体制剂稳定性低的限制。相比之下，这些药物的干燥颗粒制剂是稳定的，但与药物泵不相容，需要在给药前重新配制。该研究开发了一个小型化（<3 cm(3)）、轻质（<2 g）、微创、全无线紧急救援装置，用于将无限稳定的颗粒形式的肽和激素药物储存和主动爆发释放到皮下部位，以便在间质生物液中直接重建，并快速（<5 分钟）治疗效果。重要的是，该装置将药物输送到纤维化组织，纤维化组织通常在体内植入后积累，从而加速全身递送。证明了在体内完全无线输送干燥颗粒胰高血糖素，为糖尿病小鼠提供紧急降血糖抢救。此外，肾上腺素的触发递送在体内得到证实。这项工作为紧急救援药物的长期体内闭环递送提供了一个平台。

https://www.nature.com/articles/s41551-025-01436-2

医学人工智能

Nature Medicine | 用于肺癌生物标志物检测的微调病理学基础模型的实际部署

使用苏木精和伊红染色的数字组织病理学载玻片的人工智能模型为癌症患者提供了有前途的、保留组织的诊断工具。尽管它们具有优势，但它们在现实世界中的临床效用仍未得到证实。评估肺腺癌中的 EGFR 突变需要快速、准确且具有成本效益的检测，以保留组织以进行基因组测序。基于 PCR 的检测可提供快速结果，但与下一代测序相比，准确性较低，并且需要额外的组织。利用现代基础模型的计算生物标志物可以解决这些限制。该研究收集了一个大型国际数字肺腺癌载玻片临床数据集（N = 8,461）来开发计算 EGFR 生物标志物。我们的模型对开源基础模型进行了微调，通过原发性和转移性标本的中心外泛化和临床级准确性（曲线下的平均面积：内部 0.847，外部 0.870）提高了任务特异性性能。为了评估真实世界的临床转化，研究者们在原始样本上对生物标志物进行了前瞻性沉默试验，实现了 0.890 的曲线下面积。人工智能辅助工作流程将所需的快速分子检测数量减少了多达 43%，同时保持了当前的临床标准性能。该研究的回顾性和前瞻性分析证明了计算病理学生物标志物在现实世界中的临床效用。

https://www.nature.com/articles/s41591-025-03780-x

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imaging | 基于扩散模型与多输出联合策略的ssEM图像修复

连续切片电子显微镜（ssEM）是研究神经连接与脑微结构的关键技术，但样本制备与成像缺陷常导致切片缺失，严重影响后续分析。7月9日，中国科学技术大学研究团队提出新型扩散模型框架，通过多输出联合噪声估计策略实现ssEM缺失切片修复。该模型针对ssEM图像各向异性特性，设计了非对称与对称3D卷积混合的骨干网络；提出自适应可学习重建模块（ALR）集成首末切片注意力块（FLAB），有效提取特征并维持结构连续性；创新性地引入多输出联合策略（MJS）进行噪声估计，减少训练-测试差异并实现扩散校正；利用预训练模型直接修复部分损坏切片，无需额外模拟伪影或重新训练。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3584726

康复（神经）工程

PNAS | 甜的还是酸的？AI 驱动的设备实现类似人类的味觉

一种将石墨烯衍生材料与机器学习相结合以检测咸、苦、甜和酸味的设备有朝一日可以帮助患有神经系统疾病的人恢复失去的味觉。该系统于 7 月 7 日在《美国国家科学院院刊》上发表，它建立在之前使用原子薄碳层来检测风味的工作之上。与早期型号不同，它可以在类似于人类口腔的潮湿条件下运行。尽管在该设备可用于临床之前还需要进一步的工作，但“如果我们能让个人重新获得一些味觉体验，那将是一个巨大的成功”，意大利那不勒斯佩加索大学的神经伦理学家 Andrea Lavazza 说。《自然》期刊新闻栏目对此也进行了报道。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02158-w

可穿戴技术

AHM | 医疗保健中具有高度敏感远程感知体感柔性电子设备的多受体皮肤：多模态传感和 AI 驱动的诊断