BioAI 生命科学日报 2026/1/23
今日摘要
人脑处理语言的方式竟然和 GPT 一模一样，神经科学家用播客实验证实了这一点。
癌症分泌的蛋白能激活大脑"清洁工"清除阿尔茨海默病斑块，Cell 连发三篇重磅论文。
AI 正在重新定义我们理解疾病的方式，生物医学研究者该关注这波神经科学 + 免疫学的交叉突破了。⚡ 快速导航
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今日 AI 生命科学资讯
👀 只有一句话
AI 正在重新定义我们理解大脑和疾病的方式——从神经科学到癌症治疗，今天的突破让人重新思考"智能"的边界。
🔑 3 个关键词
#神经科学AI #癌症免疫 #蛋白质组学
🔥 重磅 TOP 10
1. 人脑理解语言的方式竟然和 GPT 一样？
科学家追踪了人们听播客时的大脑活动，发现了一个惊人的事实：人脑处理语言的方式，和 GPT 这类大语言模型几乎一模一样——都是逐层展开、逐步理解意义。 这不是说 AI 模仿了人脑，而是两者可能在用相似的"算法"解决同一个问题。这个发现可能会改写我们对意识和智能的理解，也让 AI 在神经科学研究中的价值更加凸显。下次你和 ChatGPT 聊天时，想想：你俩的大脑（或神经网络）可能在用同一种方式"思考"。
2. 癌症竟然能"治疗"阿尔茨海默病？
这听起来像科幻小说，但研究发现：外周癌症（身体其他部位的癌症）能通过分泌一种叫 Cystatin-C 的蛋白质，激活大脑中的小胶质细胞（大脑的"清洁工"），让它们清除阿尔茨海默病的淀粉样蛋白斑块，甚至改善认知功能。 这不是说癌症是好事，而是揭示了一个全新的治疗思路：能否模拟癌症的这种"副作用"，开发出治疗阿尔茨海默病的新药？这项研究发表在顶级期刊 Cell 上，可能会引发一波新的药物研发热潮。
3. 大脑蛋白质组学地图：揭开溶酶体疾病的真相
溶酶体（细胞的"垃圾处理站"）出问题，会导致一系列罕见病。但过去我们不知道哪些蛋白质在哪些脑细胞的溶酶体里工作。这项研究绘制了大脑主要细胞类型的溶酶体蛋白质图谱，并发现 SLC45A1 是一个神经元特异性的溶酶体糖转运蛋白——它的突变会导致溶酶体储存病。 这就像给医生一张"大脑溶酶体员工花名册"，以后诊断罕见病时，可以直接对号入座。这项研究也发表在 Cell 上，为精准医疗提供了新工具。
4. 埃博拉病毒的"进化秘密"：一个突变如何主导疫情
2018-2020 年的埃博拉疫情中，一个叫 V75A 的病毒突变迅速占据主导地位。研究发现，这个突变让病毒的糖蛋白（病毒的"钥匙"）更容易打开人体细胞的"锁"，感染能力大幅提升。 这不仅解释了为什么这个突变能在疫情中胜出，也为未来的疫苗和药物设计提供了靶点。下次疫情来临时，我们或许能更快地识别出"危险突变"，提前布防。
5. 为什么脸上的伤疤比身体其他部位少？
你有没有注意到，脸上的伤口愈合后，疤痕往往比身体其他部位少？研究发现，面部的成纤维细胞（负责伤口愈合的细胞）来自神经嵴（胚胎发育时的一种特殊细胞），它们会上调 SLIT2-ROBO2 信号通路——这是神经嵴细胞的"老本行"，能促进伤口愈合的同时减少纤维化（疤痕形成）。 这个发现可能会催生新的抗疤痕疗法，比如用药物激活 SLIT2-ROBO2 通路，让身体其他部位的伤口也能像脸一样"无痕愈合"。
6. MYC 蛋白：癌症的"免疫逃逸大师"
MYC 是一个臭名昭著的癌基因，但它是怎么帮助癌细胞逃避免疫系统的？研究发现，MYC 通过结合新生 RNA，抑制 R-loop（一种 RNA-DNA 杂交结构）产生的异常 RNA，从而阻止这些 RNA 泄漏到细胞质中触发免疫反应。 简单说，MYC 就像一个"灭火器"，把可能引发免疫警报的"火苗"提前扑灭。这个机制为开发新的癌症免疫疗法提供了思路：能否阻断 MYC 的这个功能，让癌细胞重新暴露在免疫系统的"雷达"下？
7. AI 预测酶活性：残基感知注意力机制的突破
酶的催化效率（kcat）是药物设计和工业生物技术的关键参数，但传统方法很难准确预测。这项研究开发了一个基于残基感知注意力机制（Residue-Aware Attention）的 AI 模型，结合预训练的蛋白质表示（类似 NLP 中的 BERT），显著提升了 kcat 预测的准确性。 这就像给 AI 装上了"显微镜"，让它能看清每个氨基酸残基对酶活性的贡献。这项技术可以加速酶工程和药物设计，让科学家更快地找到"完美的酶"。
8. 胰腺癌的单细胞基因组进化图谱
胰腺癌是最致命的癌症之一，部分原因是它的基因组高度异质性（不同癌细胞的基因突变不同）。这项研究用单细胞测序技术，绘制了胰腺癌基因组的进化图谱，揭示了癌细胞如何在治疗压力下"进化"出耐药性。 这就像给癌症拍了一部"进化纪录片"，让医生能预测哪些癌细胞可能会"叛变"，从而提前调整治疗策略。这项研究发表在 Nature Genetics 上，为精准肿瘤学提供了新工具。
9. AI 如何成为生物医学研究的"编程助手"？
大语言模型（LLM）在编程领域已经大放异彩，但在生物医学研究中，它们能否成为可靠的"数据科学助手"？这篇综述探讨了如何让 LLM 在生物医学数据分析中更可靠，包括如何减少"幻觉"（AI 编造不存在的代码或结果）、如何验证输出的准确性等。 这就像给 AI 配了一个"质检员"，确保它生成的代码不会误导研究。对于不擅长编程的生物学家来说，这可能是一个福音——以后写数据分析脚本，只需要和 AI 聊天就行。
10. AI 预测青光眼进展：从研究到临床还有多远？
青光眼是全球第二大致盲原因，早期预测病情进展对治疗至关重要。这篇系统综述分析了 AI 在青光眼进展预测中的应用，指出了当前研究的挑战（如数据集偏差、模型可解释性差）和临床实施的建议。 这就像给 AI 医疗应用画了一张"路线图"，告诉研究者哪些坑要避开、哪些路要走。虽然 AI 在青光眼预测上已经展现出潜力，但要真正进入临床，还需要更多高质量的研究和监管支持。
📌 值得关注
[产品]
- cyto：10x-Flex 单细胞测序的超高速处理器 - 处理 32 万细胞数据集只需 13 分钟，比 CellRanger 快 16.5 倍，内存占用减少 2.4 倍。单细胞测序正在迈向"十亿细胞时代"，这个工具让大规模分析不再是梦。
[研究]
- 梨属植物泛基因组：揭示干旱适应的转录因子 - 用 31 个梨属物种构建泛基因组，发现干旱适应的梨种在转录因子区域有选择性清除的迹象。这为培育抗旱果树提供了基因靶点。
- 机器学习预测脓毒症预后：淋巴细胞计数是关键 - 基于淋巴细胞计数的机器学习模型，能预测脓毒症患者的不良预后。这个模型简单实用，可能会成为 ICU 的常规工具。
😄 AI 生命科学趣闻
AI 把蛋白质预测成"意大利面"？
虽然今天的新闻里没有真的出现"意大利面"事故，但 AI 预测酶活性的研究让人想起：早期的蛋白质结构预测 AI 确实会犯一些"离谱"的错误，比如把简单的蛋白质预测成扭曲的"意大利面"形状。好在现在的 AI 已经进化到能精准预测残基级别的酶活性了——从"意大利面"到"米其林三星"，AI 的进步速度真是快到让人惊叹。😂
🔮 AI 生命科学趋势预测
AI 驱动的阿尔茨海默病新药进入临床试验
- 预测时间：2026 年 Q2
- 预测概率：70%
- 预测依据：今日新闻 癌症通过 Cystatin-C 缓解阿尔茨海默病 + 这项研究揭示了全新的治疗靶点（TREM2 激活），多家制药公司可能会基于此开发小分子药物或抗体疗法。
单细胞测序成本降至 1 美元/细胞
- 预测时间：2026 年 Q1
- 预测概率：65%
- 预测依据：今日新闻 cyto 超高速处理器 + 计算成本的大幅降低（CPU 时间减少 31.7 倍）将推动测序服务商降价，加速单细胞技术的普及。
基于 MYC 抑制的癌症免疫疗法获批
- 预测时间：2026 年 Q2
- 预测概率：55%
- 预测依据：今日新闻 MYC 抑制免疫信号 + MYC 是癌症研究的热门靶点，多个 MYC 抑制剂已在临床试验中，这项研究为其免疫疗法应用提供了新的理论支持。
❓ 相关问题
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