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该研究通过分析3.7拍字节（peta-voxels）的超大规模小鼠全脑成像数据，构建了目前全球最大的哺乳动物多尺度神经元形态数据库。研究团队利用自主开发的计算平台，精确标注了超过18万个神经元胞体，并对近2000个神经元进行了包含树突、轴突及263万个轴突静脉窦（突触位点）的全追踪。通过整合从微观亚细胞结构到宏观脑区群体的六个形态尺度特征，揭示了神经元在不同解剖空间下的多样性与刻板性规律。利用树突微环境和轴突投影特征，研究者成功识别出与传统解剖学高度契合的脑部模块，并发现了皮层神经元特定的投影“密码本”。这一成果为理解哺乳动物大脑的神经元类型分类和神经环路结构提供了关键的定量解剖学资源。

References:

• Liu Y, Jiang S, Li Y, et al. Neuronal diversity and stereotypy at multiple scales through whole brain morphometry[J]. Nature communications, 2024, 15(1): 10269.

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这项研究推出了小鼠癌症细胞系图谱（MCCA），这是一个包含590个详尽刻画的模型资源库，填补了生物医学研究中缺乏泛癌种小鼠细胞系平台的空白。研究人员利用该平台并结合人类临床数据，揭示了KRAS基因驱动癌症在不同组织中演化的核心规律。研究发现，KRAS突变剂量的增加会根据组织类型产生不同的生物学效应，例如在胰腺癌早期触发细胞重编程，而在肠癌中则促进晚期细胞增殖。此外，组织特异性的染色质状态决定了肿瘤抑制基因（如CDKN2A）的表达敏感性，进而影响了基因改变发生的频率、顺序及组合模式。通过这些发现，科学家能够更精准地预测不同器官中癌症发展的分子模式与临床结果，为癌症基因组学提供了深层机制理解。该资源还整合了免疫表型分析工具，旨在通过精准的供受体匹配，优化癌症免疫疗法的临床前研究。

References:

• Mueller S, de Andrade Krätzig N, Tschurtschenthaler M, et al. A disease model resource reveals core principles of tissue-specific cancer evolution[J]. Nature, 2026: 1-12.

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该研究介绍了一款名为 D-LMBmap 的全自动深度学习平台，旨在高效处理大规模三维全脑神经连接数据。该系统集成了轴突分割、脑区识别和图像配准三大核心模块，显著解决了传统方法过度依赖人工标注及跨模态分析困难的问题。通过引入风格迁移算法与多约束策略，该平台不仅实现了分钟级的精准空间定位，还能有效应对脑样本的形态损伤。实验证明，该软件在处理多种神经元类型时表现卓越，极大地提升了中观尺度脑科学研究的数据分析效率。它作为一款开源工具，为神经科学工作者提供了便捷、可靠的端到端电路剖析方案。

References:

• Li Z, Shang Z, Liu J, et al. D-LMBmap: a fully automated deep-learning pipeline for whole-brain profiling of neural circuitry[J]. Nature Methods, 2023, 20(10): 1593-1604.

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这些研究揭示了大脑硬脑膜窦并非此前认为的被动血液排出通道，而是具有高度动态性的神经免疫界面。研究人员发现，这些静脉窦受平滑肌控制，能够通过特定受体产生类似动脉的舒缩活动，以此调节颅内压和液体流动。其内部衬附着一种特殊的窦内皮细胞，这些细胞不仅高度通透，还呈现出动态开启和关闭边界的“皱褶”现象。这种独特的内皮动态由 RAMP2 信号通路驱动，通过允许免疫细胞在血液与脑膜空间之间自由穿梭，实现持续的免疫监视。当遭遇病毒感染时，这种动态监测机制会显著增强，从而在保护中枢神经系统免受外源病原体侵袭中发挥关键的抗病毒防御作用。

References:

• Monaghan K L, Zanluqui N G, Su Y, et al. Highly dynamic dural sinuses support meningeal immunity[J]. Nature, 2026: 1-10.

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这项研究通过大规模平行报告分析（MPRA），对数万个与人类复杂性状相关的遗传变异进行了高通量功能筛查。研究人员利用全基因组关联分析（GWAS）的数据，重点解析了非编码区域中具有潜在致病性的关键变异位点。通过饱和突变扫描技术，团队成功构建了序列与转录功能之间的精细映射图谱，揭示了转录因子结合位点的改变如何驱动遗传风险。实验涵盖了多种人体组织细胞系，鉴定出数千个能改变基因表达的功能性变异及其分子机制。此外，研究还发现了变异位点之间存在的非加性上位性效应，深化了对基因组调控架构的理解。这一系列成果为从基因关联走向功能机制解析搭建了关键桥梁，助力精准医疗的发展。

References:

• Siraj L, Castro R I, Dewey H B, et al. Functional dissection of complex trait variants at single-nucleotide resolution[J]. Nature, 2026: 1-11.

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这篇研究文章探讨了如何利用全脑功能连接来预测精神病超高风险（UHR）状态及其社会功能水平。研究人员通过对102名风险个体和105名健康对照者进行静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）分析，发现丘脑在预测模型中扮演了核心整合枢纽的角色。结果显示，UHR个体的功能连接异常（包括过度连接与连接不足）不仅能有效区分诊断状态，还与参与者的实际生活能力密切相关。具体而言，与较差功能水平相关的神经网络在风险组中表现为过度连接，这可能反映了一种试图弥补神经缺陷的代偿机制。该研究强调了功能连接作为精神病早期阶段生物标志物的潜力，为识别功能受损的神经基础提供了重要依据。

References:

• Ambrosen K S, Kristensen T D, Glenthøj L B, et al. Whole-brain functional connectivity predicts ultra-high risk for psychosis status and level of functioning[J]. Schizophrenia, 2026.

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这项研究通过分析癫痫患者的颅内电刺激与脑电图同步记录，揭示了人类大脑分层结构如何驱动不同的神经兴奋性。实验发现，高阶认知网络（如默认模式网络）表现出比低阶感觉运动网络更强的电刺激反应，呈现出一种明显的解剖梯度。研究团队结合数学建模进一步证明，这种差异源于高阶区域对循环反馈连接的高度依赖，而低阶区域的活动则更为局限和独立。当在模拟实验中切断这些反馈路径时，高阶网络的后期反应显著减弱，证实了功能整合在复杂思维中的核心作用。这些发现不仅阐明了脑网络分层的信息处理机制，也为优化精准神经调控治疗提供了重要的科学支撑。

References:

• Momi D, Wang Z, Parmigiani S, et al. Stimulation mapping and whole-brain modeling reveal gradients of excitability and recurrence in cortical networks[J]. Nature Communications, 2025, 16(1): 3222.

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该研究展示了如何利用磁共振波谱成像（MRSI）技术来构建代谢相似性矩阵（MetSiM），从而揭示人脑的代谢网络结构。研究人员通过分析日内瓦和洛桑两个独立群体的影像数据，发现脑区间的代谢图谱相似性具有高度的个体一致性。尽管代谢特征与物理上的大脑结构连接仅存在微弱的相关性，但代谢相似的区域往往会共同指向相同的结构目标。研究通过t-SNE降维和复杂网络分析，揭示了脑网络内部的局部和全局组织原则。此外，该论文详细介绍了利用高阶连接性和熵模型来评估大脑各区域间信息传递与代谢分布的复杂关系。这一成果为理解人类大脑的生化功能架构提供了全新的计算视角。

References:

• Lucchetti F, Céléreau E, Steullet P, et al. Constructing the human brain metabolic connectome with MR spectroscopic imaging reveals cerebral biochemical organization[J]. Nature Communications, 2025.

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这项研究探讨了Foxf2转录因子在维持脑内皮细胞功能以及预防脑小血管病中的关键作用。通过对小鼠模型和人类诱导多能干细胞的分析，研究人员发现该因子能直接调节Tie2信号通路，进而保护血脑屏障的完整性并调节脑血流量。实验数据表明，当Foxf2缺失时，会导致内皮功能障碍、血管渗漏以及中风后的组织损伤加剧。此外，研究还证实使用药物激活Tie2可以有效挽救因基因缺失引起的血管缺陷。这些发现为理解中风和血管性痴呆的遗传机制提供了新视角，并为治疗脑血管疾病指明了潜在的靶点。

References:

• Todorov-Völgyi K, González-Gallego J, Müller S A, et al. The stroke risk gene Foxf2 maintains brain endothelial cell function via Tie2 signaling[J]. Nature Neuroscience, 2025: 1-12.

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这项神经科学研究利用复杂主成分分析（CPCA）揭示了人类从童年到成年早期大脑动态信号传播的演变规律。研究人员识别出三大主要传播轴：感觉-结合（S-A）、任务正向-默认网络（TP-D）以及躯体运动-视觉（SM-V）。结果显示，随着年龄增长，大脑在S-A和TP-D状态下停留的时间显著增加，而在SM-V状态下的时间则有所减少，反映出功能组织向成年模式的演进。特别值得注意的是，“自上而下”的信号传播随发育增强，且比“自下而上”的模式更能有效预测个体的认知能力。通过在多个独立数据集上的验证，该研究证明了瞬间神经动态的成熟是支持青少年时期认知功能发展的核心机制。

References:

• Byeon K, Park H, Park S, et al. Developmental variations in recurrent spatiotemporal brain propagations from childhood to adulthood[J]. Nature Communications, 2026.

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