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研究人员开发了一种无载体抗血小板纳米马达（P-BDT NAs），用于治疗急性动脉血栓并预防其复发。该系统通过光热敏剂（DiR）、一氧化氮供体（BNN6）和抗血小板药物替格瑞洛（TGL）的精确自组装而成，具有极高的药物负载效率。在近红外激光照射下，纳米马达产生的热能与一氧化氮气泡协同驱动机械运动，使其能深入穿透血栓内部。同时，一氧化氮与替格瑞洛协同作用，不仅增强了即时的血栓消融效果，还提供了长效的抗血小板活性。动物实验证明，该技术在快速恢复血流及降低血栓再生风险方面优于临床一线药物rt-PA。这种集光热、机械和生化于一体的三模态疗法，为动脉血栓的临床精准治疗提供了新思路。

References:

• Wu H, Zhang H, Guo S, et al. A functional antiplatelet nanomotor for tri-modal ablation of acute arterial thrombus[J]. Cell Reports Medicine, 2026.

2026年虚拟细胞挑战赛旨在通过零样本学习预测基因干预对未知细胞系的影响，以填补临床前实验与人体生物学之间的转化鸿沟。该竞赛要求参与者构建能够跨越不同细胞环境进行泛化的计算模型，重点测试其在没有特定训练数据的情况下，预测基因敲低后转录组反应的能力。研究团队提供了基于CRISPRi和单细胞测序技术的全新数据集，涵盖了六种不同的癌症细胞系用于验证和测试。通过多维度的评估指标，该项目希望确立虚拟细胞模型的行业标准，从而减少重复性实验并优化药物研发的决策过程。最终目标是创造出能够模拟复杂分子变化的工具，实现生物学研究从传统实验向计算机模拟的跨越。

References:

• Adduri A, Burke D, Caputo J, et al. Virtual Cell Challenge 2026: Benchmarking zero-shot generalization across cellular contexts[J]. Cell, 2026, 189(19): 5827-5830.

这篇文献介绍了一项名为 Spatial Hi-C-RNA 的前沿多模态技术，旨在同时解析完整组织中的 三维基因组结构 与 全转录组表达。通过创新的确定性微流控原位条形码技术，研究者能够在近单细胞分辨率下，将染色质的空间折叠与基因调控逻辑直接关联。该技术在小鼠胚胎发育、大脑结构及人类黑色素瘤的研究中展示了极高的应用价值，揭示了仅靠转录组难以察觉的 组织异质性 与 细胞状态演变。实验证明，染色质的区室化、结构域边界及环状结构在发育和疾病过程中会发生协同重塑。总之，这一平台为在原生组织环境下深入探讨基因组 结构与功能 的复杂关系提供了强有力的工具。

References:

• Guo P, Cui Y, He J, et al. Integrative spatial profiling of 3D genome organization and gene expression in tissue[J]. Cell, 2026.

这项发表在《细胞》(Cell) 杂志上的研究通过对2200万个原生人CD4+ T细胞进行全基因组规模的Perturb-seq分析，构建了一个动态的基因调节图谱。研究人员在静息和刺激的不同时间点下，系统性地干扰了超过一万个基因，揭示了免疫程序中具有环境特异性的调节因子。该研究不仅成功鉴定出细胞因子（如IL-10和IL-21）的新型调控通路，还开发了将扰动特征与人类细胞图谱及老化表型相整合的模型。此外，这些数据通过将特定基因通路与自身免疫性疾病风险联系起来，为解析人类免疫性状的遗传基础提供了基础性资源。总之，该成果为理解T细胞功能及其在复杂疾病中的作用提供了前所未有的广度和深度。

References:

• Zhu R, Dann E, Yan J, et al. Genome-scale perturb-seq in primary human CD4+ T cells maps context-specific regulators of T cell programs and human immune traits[J]. Cell, 2025.

这篇研究通过改造病毒样颗粒（VLP）实现活体细胞的转录组学监测。该方法利用MMLV Gag蛋白将细胞内的RNA包装并分泌到培养基中，从而打破了传统测序必须裂解细胞的局限。研究人员证明，这种非破坏性的采样方式能够跨越多个时间点精准捕捉神经发生和血管生成等动态生物过程。此外，通过表位标记工程，该系统可以在复杂的多细胞共培养环境中实现特定细胞类型的读数分离。这种平台为原位研究复杂的生物系统提供了一种高维度的纵向分析手段。

References:

• Najia M A, Le A, Borrajo J, et al. Live-cell transcriptomics with engineered virus-like particles[J]. Cell, 2024.

这份研究通过对人类和微鼠大脑的单细胞转录组学分析，揭示了纹状体中神经元多样性及其与疾病脆弱性的深层联系。研究人员详尽勾勒了包括离群中型多棘神经元（MSNs）、腹侧神经元岛及稀有胆碱能亚型在内的细胞分类，并解析了沿背外侧-腹内侧轴分布的连续转录梯度。通过跨物种对比**，该图谱识别出人类特有的药理靶点和阿片受体分布，揭示了啮齿类模型与人类在药物反应上的关键差异。此外，利用scMOSAIC技术，研究深入探讨了亨廷顿舞蹈症中特定亚区和细胞类型的受损机制，发现背外侧身份与更严重的基因重复扩增及细胞丢失密切相关。这项成果为理解成瘾、精神分裂症及神经退行性疾病的细胞特异性病理奠定了分子基础。

References:

• Linville R M, James B T, Galani K, et al. Cross-species single-cell atlas of the striatum defines cell-type and subregion disease vulnerabilities[J]. Cell, 2026.

这篇文章详细介绍了Tabula Sapiens 2.0项目，这是一个涵盖了来自24位捐赠者、28个不同人体组织的大规模单细胞转录组图谱。通过对超过110万个细胞的标准化处理，研究团队构建了目前最为详尽的人类细胞参考基准，旨在揭示不同细胞类型的分子特征。该研究重点分析了转录因子在特定细胞中的表达模式，成功绘制了近1600个转录因子的细胞特异性图谱。此外，资源还深入探讨了细胞衰老的复杂性，发现衰老表型在不同组织和细胞背景下表现出显著的异质性。所有数据均通过在线交互式平台向全球科研群体开放，为药物研发、疾病诊断及人体生物学研究提供了关键的数字化工具。

References:

• Jones R C, Krasnow M A, Pisco A O, et al. Tabula Sapiens 2.0: A comprehensive transcriptomic atlas of human cell types[J]. Cell, 2026.

这项研究开发了由人类骨膜衍生细胞与内皮细胞共同组成的内皮化骨痂类器官（hECOs），旨在解决临床上大尺寸骨缺损难以愈合的难题。通过体外共同培养，这些细胞能自主组装成具有复杂空间结构和加速软骨分化能力的微组织，模拟了天然骨折愈合过程中的血管-骨骼耦合机制。实验证明，这种类器官不仅显著提升了细胞增殖和细胞外基质成熟，还能作为生物模板引导宿主进行高效的软骨内成骨。在小鼠胫骨缺损模型中，由这些类器官融合而成的宏观聚合体成功实现了受损部位的完全桥接、皮质骨修复及骨髓再生。该成果为利用发育工程学策略开发无支架、可临床转化的骨再生疗法提供了重要依据。

References:

• Svitina H, Bai J, Martens T, et al. Endothelialized callus organoids drive rapid regeneration of critical-size segmental long bone defects[J]. Cell Stem Cell, 2026.

这些研究探讨了全身炎症反应综合征（SIRS）患者中宿主免疫系统与肺部微生物群之间的复杂互动关系。研究人员通过多组学分析发现，血液代谢物、免疫细胞表型与呼吸道细菌共同构成了一个动态的元系统。该研究识别出一种关键的元集群状态，涉及淋巴细胞运输、厌氧菌群、酪氨酸代谢及脂肪酸合成的异常改变。通过开发一种简化的四因子评分模型，医生可以评估宿主与微生物相互作用受损的严重程度，从而预测继发性肺炎、呼吸衰竭及死亡风险。此外，该模型还能有效识别出哪些重症患者能从干扰素-γ（IFN-γ）免疫疗法中获益，为实现个性化精准治疗提供了科学依据。

References:

• Sinha D, Petrier M, Martin F P, et al. Alterations of the host-lung microbiome metasystem in systemic inflammatory response syndrome is associated with secondary pneumonia[J]. Cell Reports Medicine, 2026.

这项研究介绍了一种名为 3D-FAICE 的深度学习系统，旨在通过非侵入式的三维面部成像技术来筛查脂肪性肝病（SLD）。研究人员利用超过一万名受试者的数据，开发出了能从面部特征中提取风险评分的 AI 模型，其准确度不仅在多中心验证中表现优异，在智能手机端也展现出极高的应用潜力。通过代谢组学分析，研究证实了面部特征与体内糖脂代谢紊乱之间存在显著的生物学关联。此外，研究还采用了多模态数据融合与知识蒸馏策略，进一步提升了模型的预测性能。为了保障医疗数据的安全，该系统集成了联邦学习和差分隐私技术，在不泄露隐私的前提下实现了跨中心协作。总而言之，这项成果为大规模、低成本的肝病筛查和个人健康管理提供了一种创新的人工智能解决方案。

References:

• Gao Y, Wang K, Ke Y, et al. Multi-modal AI-enabled steatotic liver disease diagnostics using facial images and metabolomics[J]. Cell Reports Medicine, 2026, 7(8).