医工简报 | 随着人口老龄化，中国面临越来越大的神经疾病负担；推进移植精准医疗的患者监测、诊断和治疗策略

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医工学人The Innovators

1.JAMA | 随着人口老龄化，中国面临越来越大的神经疾病负担；

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行业动态

JAMA | 随着人口老龄化，中国面临越来越大的神经疾病负担

根据发表在 Med 上的新研究，2021 年，中国大约每 3 人中就有 1 人患有神经系统疾病。利用全球疾病负担研究的数据，研究人员发现，人口老龄化导致病例从 1990 年的约 3.29 亿例增加到 2021 年的约 4.68 亿例。

在过去的 10 年里，中国的疾病负担已从感染性和新生儿疾病转变为慢性病。根据这项研究，神经系统疾病（包括缺血性中风、阿尔茨海默病和帕金森病）导致 328 万人死亡，约占 2021 年全因死亡总数的 28%。研究人员还发现，东部和西部省份之间的神经负担存在巨大差异，这与社会经济发展的变化有关。

https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2834671

临床综合

柳叶刀 | 推进移植精准医疗的患者监测、诊断和治疗策略

移植医学面临巨大挑战，因为患者需要终生免疫抑制以防止移植物排斥反应。迄今为止，免疫抑制方案虽然在预防急性排斥反应方面相当有效，但会导致许多健康并发症，损害生活质量和患者生存。需要转向个性化免疫抑制，以改善同种异体移植物的健康状况，减少长期不良反应，并优化移植后的结果。这种必要性推动了移植后监测和诊断的进步。已经开发了创新的监测生物标志物和新的诊断方式来推进移植护理，其中许多显示出广泛临床实施的前景。随着人工智能的进步，算法有可能整合有关免疫系统和同种异体移植物健康的多维数据，从而提供移植状态的全面视图。该系列论文重点介绍了移植后免疫抑制、监测和诊断的状况，强调了新兴创新在个性化同种异体移植和患者护理方面的变革性作用。它们的影响可能会延伸到异种移植，进一步扩大它们重新定义移植医学的潜力。

https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)00195-3/fulltext

医学人工智能

npj digital medicine | 基于临床肿瘤学数据训练的大型语言模型可预测癌症进展

亚专业知识障碍限制了大型语言模型（LLM）在肿瘤学中的采用。该研究介绍了 Woollie，一款开源的肿瘤学特定法学硕士，基于纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSK）的肺癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌和结直肠癌的真实数据进行训练，并使用加州大学旧金山分校（UCSF）数据进行外部验证。Woollie 在医学基准测试中超越了 ChatGPT，并在八个非医学基准测试中表现出色。分析了 4002 名患者的 39,319 份放射学印模记录，在 MSK 数据上预测癌症进展的受试者工作特征曲线下总面积（AUROC）为 0.97，其中胰腺癌的 AUROC 为 0.98。根据 UCSF 数据，它实现了 0.88 的总体 AUROC，在肺癌检测方面表现出色，AUROC 为 0.95。作为第一个在机构中验证的肿瘤学特异性 LLM，Woollie 在癌症类型中表现出很高的准确性和一致性，强调了其增强癌症进展分析的潜力。

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01780-2

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imaging | 医学影像分类的医学知识干预即时调整

视觉语言基础模型（VLM）在医学图像下游任务中展现出强大的特征迁移和泛化潜力，但其庞大的参数量使得全模型微调成本高昂。香港理工大学的研究团队提出CILMP（基于大语言模型条件干预的提示调优）方法，从冻结的LLM中提取疾病感知表征，随后在低秩线性子空间内，以输入医学图像特征为条件进行干预，生成兼具疾病特异性与实例自适应的提示向量，并将其融入VLM的文本编码器。该方法在涵盖皮肤镜、超声、X光等6种模态的11个医学图像数据集上进行了广泛验证，结果显示CILMP显著超越了现有最先进的提示调优方法，同时仅需微调约380万参数，计算开销低。实验还表明，使用医学领域预训练的LLM可进一步提升性能，凸显了其在精准计算机辅助诊断中的应用价值。

https://doi.org/10.1109/tmi.2025.3584841

康复（神经）工程

PNAS | 脑室系统的流体动力学模型

脑积水是一种以大脑中脑脊液（CSF）过多为特征的疾病，影响着全球数百万人，主要使用脑室分流术进行治疗。然而，这些设备经常因生物碎片造成的堵塞而失效，导致翻修手术和患者预后不佳。该工作引入了 BrainFlow，这是一种集成大脑解剖学、CSF 流动模式和生物分子转运现象的计算模型，以更准确地模拟分流性能。通过利用患者特定的成像和流体动力学，BrainFlow 对传统的盒式模拟进行了改进，揭示了对分流阻塞的关键见解，并为优化分流设计提供了潜在策略。这项研究有助于开发下一代、为患者量身定制的设备，旨在支持脑积水患者的可靠性和生活质量。

https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2426067122

可穿戴技术

Nature BME | 整合化学和物理输入，用于监测糖尿病中的代谢物和心脏信号

开发有效管理糖尿病的闭环系统需要包括影响疾病病理生理学并反映患者心血管风险的额外化学和物理输入。全面的血糖控制信息应考虑不止一个葡萄糖信号。该研究描述了一个混合柔性腕带传感平台，该平台集成了用于多路生物标志物传感的微针阵列和用于血压、动脉硬度和心率监测的超声阵列。该集成系统提供对代谢和心血管状态的持续评估，以改善血糖控制并提醒患者注意心血管风险。该多模式平台提供连续的葡萄糖、乳酸和酒精监测，同时对血压、动脉硬度和心率进行超声测量，以支持了解常见活动期间间质液生物标志物和生理参数之间的相互作用。通过将糖尿病患者的持续监测扩展到其他生物标志物和关键心脏信号，我们的集成多路复用化学-物理健康监测平台有望解决现有单模态血糖监测系统的局限性，以加强糖尿病和相关心血管风险的管理。

https://www.nature.com/articles/s41551-025-01439-z

生物材料

AFM | 一种基于界面静电击穿的多功能动力纺织品