医学 AI

Activity-dependent epidemic spreading on multiscale brain networks predicts Alzheimer's disease progression

多尺度脑网络上的活性依赖型流行病传播可预测阿尔茨海默病进展

Christoffer G. Alexandersen, Suman S. Kulkarni, Jessica T. Davis, Sebastian N. Roemer-Cassiano, Nicolai Franzmeier, Dani S Bassett

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 该研究将神经元活性耦合到流行病动力学模型，结合多尺度脑网络分析，证实神经元活性是阿尔茨海默病病理扩散的关键驱动因素，其模型可预测疾病进展的空间模式与范围。

Loom: Multi-Region Analysis of Spatial Transcriptomics with Local Neighborhoods and Global Trajectories

Loom：利用局部邻域和全局轨迹对空间转录组学进行多区域分析

Siyuan Zhao, Nafiul Nipu, Hossein Fathollahian, Olga Karginova, Hao Chen, Ameen Salahudeen, G. Elisabeta Marai

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 Loom是用于空间转录组学分析的视觉计算系统，利用新颖图形符号和计算框架，应对多模态整合挑战，经案例研究和可用性研究评估，有效支持细胞转变及时空表达动态发现。

The Gaussian phenotype of biological measurements

生物测量的高斯表型

Norichika Ogata

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 研究探讨生物测量的高斯性，用QQ-RMSE量化，通过NHANES数据构建参考分布比较高斯表型，发现不同生物测量有不同高斯特征，生物标准化可改善，提出高斯表型概念并建立参考图谱。

Comments 12 pages, 5 figures

A whole-brain model of amyloid beta accumulation and cerebral hypoperfusion in Alzheimer's disease

阿尔茨海默病中淀粉样β蛋白积累和脑灌注不足的全脑模型

Mattia Corti, Andrew Ahern, Alain Goriely, Ellen Kuhl, Paola F. Antonietti

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 该研究提出全脑模型，通过反应扩散系统和多孔介质模型耦合淀粉样β蛋白与血管，用高阶间断伽辽金方法和隐式欧拉格式离散方程组，模拟表明多稳态出现及局部灌注不足可引发疾病爆发。

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 461. 119196 (2026)

Pattern formation in a Reaction-Diffusion Model for Amyloid-$β$ and Tau Interactions in Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β与Tau相互作用的反应扩散模型中的模式形成

Sun Lee, Wenrui Hao

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本研究采用Gray-Scott反应扩散模型，结合伴随多水平有限元方法，研究Aβ与Tau相互作用产生的空间模式，发现系统存在多种稳定模式，为理解AD异质性和认知弹性提供数学框架。

scBench-Long: Verifiable Benchmarking of Long-Horizon Single-Cell Biology

scBench-Long：长周期单细胞生物学的可验证基准测试

Ian Diks, Zhen Yang, Arjun Banerjee, Tim Proctor, Kenny Workman

机构 * LatchBio 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出scBench-Long基准，评估AI代理从原始单细胞数据中恢复科学结论的能力，涵盖21项任务，最强模型通过率仅25.4%。

Magnitude-Based Features for Multispecies Spatial Data

基于量值的多物种空间数据特征

Julia Sollberger, Joshua Bull, Sara Kališnik, Bernadette Stolz

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出基于量值的全局和局部特征向量，用于分析多物种空间数据中的相互作用，在合成肿瘤微环境和人类结直肠癌组织微阵列数据中验证了其识别空间异质性和分类能力。

Comments 32 pages, 24 figures

Adjusted trajectory of medication exposure taking into account the periodicity of dispensations and the number of dispensed packs and comparative analysis on EFEMERIS database

考虑配药周期性和配药包数的药物暴露轨迹调整方法及基于EFEMERIS数据库的比较分析

Cécile Chouquet, Anna-Belle Beau, Christine Damase-Michel, David Jeauneau, Isabelle Lacroix, Sabine Mercier

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出一种基于配药包数和配药类型（偶尔或规律）调整药物暴露轨迹的方法，通过EFEMERIS数据比较三种轨迹计算场景，发现调整方法改善了聚类质量并影响新生儿结局分析。

Comments 10 pages, 2 figures, 3 tables

Journal ref only, 2025, vol. 20, no 2, p. e0308767

Spatial navigation in preclinical Alzheimer's disease: A review

阿尔茨海默病前期阶段的空间导航：综述

Syrine Salouhou, Victor Gilles, Remi Vallée, Gillian T. Coughlan, Romain Bachelet, Michael Hornberger, Hugo Spiers, Antoine Coutrot, Antoine Garnier-Crussard

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文综述了阿尔茨海默病前期阶段空间导航的认知功能，探讨其与AD病理标志物如p-tau的相关性，提出空间导航任务作为早期检测高风险个体的敏感方法。

Order-of-mutation effects on cancer progression: models for myeloproliferative neoplasm

突变顺序对癌症进展的影响：毛细血管增生性肿瘤的模型

Yue Wang, Blerta Shtylla, Tom Chou

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出非线性微分方程和马尔可夫链模型，探讨突变顺序对毛细血管增生性肿瘤进展的影响，揭示基因表达模式和诊断年龄的非加性和非可交换性。

Comments 22 pp, 7 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2302.07955

Journal ref Bull Math Biol 86, 32 (2024)

Digital Modeling of Spatial Pathway Activity from Histology Reveals Tumor Microenvironment Heterogeneity

从组织学图像数字建模揭示肿瘤微环境异质性

Ling Liao, Changhuei Yang, Maxim Artyomov, Mark Watson, Adam Kepecs, Haowen Zhou, Alexey Sergushichev, Richard Cote

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 通过从组织学图像预测空间通路活性，研究肿瘤微环境异质性，发现TGFb信号在乳腺和肺癌数据集中预测准确率最高，且空间活动图谱与预期一致。

Comments The paper was withdrawn because the original submission was an early draft manuscript and not the final version for publication

From Classical Machine Learning to Emerging Foundation Models: Review on Multimodal Data Integration for Cancer Research

从经典机器学习到新兴基础模型：癌症研究中多模态数据整合的综述

Amgad Muneer, Muhammad Waqas, Maliazurina B Saad, Eman Showkatian, Rukhmini Bandyopadhyay, Hui Xu, Wentao Li, Joe Y Chang, Zhongxing Liao, Cara Haymaker, Luisa Solis Soto, Carol C Wu, Natalie I Vokes, Xiuning Le, Lauren A Byers, Don L Gibbons, John V Heymach, Jianjun Zhang, Jia Wu

机构 * Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（影像物理系，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Department of Thoracic/Head and Neck Medical Oncology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（胸腔/头颈医学肿瘤科，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Department of Thoracic Radiation Oncology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（胸腔放射肿瘤科，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Department of Translational Molecular Pathology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（转化分子病理学系，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Department of Thoracic Imaging, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（胸腔影像科，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） 纠错

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文综述了多模态数据整合在癌症研究中的应用，探讨了传统机器学习向基础模型转变的趋势，以及多组学与先进影像数据整合的最新方法和挑战。

Comments 10 figures, 5 tables

Journal ref Artificial Intelligence Review 59, 119 (2026)

ECLIPSE: A Composable Pipeline for Predicting ecDNA Formation, Evolution, and Therapeutic Vulnerabilities in Cancer

ECLIPSE：用于预测癌症中ecDNA形成、进化和治疗脆弱性的可组合管道

Bryan Cheng, Jasper Zhang

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 ECLIPSE通过三个模块革新ecDNA预测与建模，展示标准基因组特征可预测ecDNA状态，利用物理约束神经SDEs捕捉随机动态，并通过因果推断识别治疗脆弱性，建立严谨基准并揭示方法论重要性。

Comments 9 pages, 5 figures. Accepted to workshop on AI and Partial Differential Equations, Foundation Models for Science: Real-World Impact and Science-First Design, Machine Learning for Genomics Explorations, and Generative and Experimental Perspectives for Biomolecular Design at ICLR 2026

A Bayesian Gamma-power-mixture survival regression model: predicting the recurrence of prostate cancer post-prostatectomy

一种贝叶斯伽马幂混合生存回归模型：根治前列腺癌术后复发的预测

Tommy Walker Mackay, Mingtong Xu, Shahrokh F. Shariat, Roger Sewell

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出一种贝叶斯伽马幂混合生存回归模型，用于预测前列腺癌根治术后复发，通过比较不同预手术变量子集的ASI，发现血清学指标比影像学指标更有效，且TGFbeta1等生物标志物具有较高重要性。

Comments 19 pages, 13 figures, 3 tables

Microscopy image reconstruction with physics-informed denoising diffusion probabilistic model

利用物理信息的去噪扩散概率模型进行显微图像重建

Rui Li, Gabriel della Maggiora, Vardan Andriasyan, Anthony Petkidis, Artsemi Yushkevich, Mikhail Kudryashev, Artur Yakimovich

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出将显微成像物理问题融入模型损失函数，通过合成数据训练，改进DDPM以减少伪影，提升显微图像重建质量。

Comments 16 pages, 5 figures

Journal ref Communications Engineering 3, no. 1 (2024): 186

Label-free pathological subtyping of non-small cell lung cancer using deep classification and virtual immunohistochemical staining

无需标签的非小细胞肺癌病理亚型分类方法：利用深度分类和虚拟免疫组化染色

Zhenya Zang, David A Dorward, Katherine E Quiohilag, Andrew DJ Wood, James R Hopgood, Ahsan R Akram, Qiang Wang

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本研究提出无需标签的非小细胞肺癌亚型分类方法，利用深度学习和虚拟免疫组化染色技术实现快速准确诊断。

Comments Main article: 27 pages, 6 figures, and 1 table. Supplementary information: 12 figures and 6 tables. Accepted by NPJ Digital Medicine

Topology of Multi-species Localization

多物种定位的拓扑学

Abhinav Natarajan, Thomas Chaplin, Joshua A. Bull, Eoghan J. Mulholland-Illingworth, Simon J. Leedham, Helen M. Byrne, Maria-Jose Jimenez, Heather A. Harrington

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出了一种可扩展的方法，用于量化多物种数据中的高阶相互作用，通过拓扑数据分析揭示物种间空间关系的变化。

Comments Main manuscript: 16 pages, 4 figures, 1 table; SI Appendix: 13 pages, 5 figures

A cell-level model to predict the spatiotemporal dynamics of neurodegenerative disease

一种细胞水平模型用于预测神经退行性疾病的空间时间动态

Shih-Huan Huang, Matthew W. Cotton, Tuomas P. J. Knowles, David Klenerman, Georg Meisl

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出了一种细胞水平模型，用于预测神经退行性疾病的空间时间动态，并揭示了病理发展的临界转换点。

Journal ref PRX Life, 4, 013021 (2026)

High-Density Multi-Depth Human Recordings Using 45 mm Long Neuropixels Probes

高密度多深度人类记录使用45毫米长Neuropixels Probes

Daril E. Brown, Elizaveta Okorokova, Carrina Iacobacci, Brian Coughlin, Orin Bloch, Eric M. Trautmann, Sydney S. Cash, Angelique C. Paulk, Sergey D. Stavisky, David M. Brandman

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 Neuropixels 1.0-NHP Long探针在人类手术中实现多深度单神经元分辨率记录，为研究人类大脑功能和病理提供了新方法。

Comments For academic use only tool disclosure, see https://zenodo.org/records/17633875

Histopathology-centered Computational Evolution of Spatial Omics: Integration, Mapping, and Foundation Models

基于组织病理学的计算进化空间组学：整合、映射与基础模型

Ninghui Hao, Xinxing Yang, Boshen Yan, Dong Li, Junzhou Huang, Xintao Wu, Emily S. Ruiz, Arlene Ruiz de Luzuriaga, Chen Zhao, Guihong Wan

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文综述了基于组织病理学的计算进化空间组学，从整合、映射和基础模型三个范式出发，探讨了H&E图像在不同阶段的作用及当前研究的挑战与方向。

Comments 30 pages, 5 figures

$\textit{sentropy}$: A Python Package for Revealing Hidden Differences in Complex Datasets

sentropy：用于揭示复杂数据集隐藏差异的Python包

Phuc Nguyen, Rohit Arora, Elliot D. Hill, Jasper Braun, Alexandra Morgan, Liza M. Quintana, Gabrielle Mazzoni, Ghee Rye Lee, Rima Arnaout, Ramy Arnaout

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 sentropy是一个专为大数据集设计的Python包，用于计算S-熵及频率敏感和相似性敏感度量，适用于免疫组学、宏基因组学等领域。

Comments 43 pages, 8 figures

A reaction-diffusion model for relapsing-remitting multiple sclerosis with a treatment term

复发缓解型多发性硬化症的反应扩散模型及治疗项

Romina Travaglini

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出了一种用于复发缓解型多发性硬化症的反应扩散模型，引入治疗项并利用廷丁安不稳定性分析研究空间模式的形成。

Journal ref Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2023, Volume 2. ENUMATH 2023. Lecture Notes in Computational Science and Engineering, vol 154 (2025)

Muscle Synergy Patterns During Running: Coordinative Mechanisms From a Neuromechanical Perspective

跑步期间的肌肉协同模式：从神经机械学角度的协调机制

Ye Ma, Shixin Lin, Shengxing Fu, Yuwei Liu, Chenyi Guo, Dongwei Liu, Meijin Hou

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文从神经机械学角度研究跑步期间肌肉协同模式，探讨其发展、演变及影响因素，提出标准化处理协议和多源数据整合以提升运动生物力学和康复医学中的应用。

Comments 18 pages, 1 figure, 2 tables, Chinese

Macular: a multi-scale simulation platform for the retina and the primary visual system

Macular：一种多尺度模拟平台用于视网膜和初级视觉系统

Bruno Cessac, Erwan Demairy, Jérôme Emonet, Evgenia Kartsaki, Thibaud Kloczko, Côme Le Breton, Nicolas Niclausse, Selma Souihel, Jean-Luc Szpyrka, Julien Wintz

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 Macular是一款用于视网膜和初级视觉系统的多尺度模拟平台，提供图形界面支持，允许用户无需编程即可测试视觉系统假设。

Comments 25 pages, 3 figures

Deep Multi-modal Breast Cancer Detection Network

深度多模态乳腺癌检测网络

Noor Ul Huda Shah, Tanveer Hussain, Amr Ahmed, Yonghuai Liu, Usman Ali, Ardhendu Behera

专题命中 病理影像 ：medical image(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出深度多模态乳腺癌检测网络，整合视觉与临床数据提升诊断准确率，实验显示在Mini-DDSM数据集上准确率提升至90.87%。

Comments The paper is withdrawn because we identified an error in the dataset splitting procedure used in the experiments for MMCDNET. The training/validation split was incorrectly implemented, leading to data leakage and invalid performance results

Geometric Modeling of Hippocampal Tau Deposition: A Surface-Based Framework for Covariate Analysis and Off-Target Contamination Detection

海马体tau沉积的几何建模：一种基于表面的协变量分析和脱靶污染检测框架

Liangkang Wang, Akhil Ambekar, Ani Eloyan

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出了一种基于表面的几何建模框架，用于分析海马体tau沉积的协变量效应和脱靶污染，揭示了不同亚型的tau动态特征。

PathGene: Benchmarking Driver Gene Mutations and Exon Prediction Using Multicenter Lung Cancer Histopathology Image Dataset

PathGene：利用多中心肺癌组织病理学图像数据集进行驱动基因突变和外显子预测的基准测试

Liangrui Pan, Qingchun Liang, Shen Zhao, Songqing Fan, Shaoliang Peng

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 PathGene通过多中心肺癌病理图像数据集，利用多实例学习方法提升驱动基因突变和外显子预测的准确性，助力精准肿瘤学发展。

Comments Withdrawn due to issues related to data permissions/ethics

Diversity Over Scale: Whole-Slide Image Variety Enables H&E Foundation Model Training with Fewer Patches

Christoph Bosch, John K. L. Wong, Martin Paulikat, Myroslav Zapukhlyak, Bharti Arora, Manasi Aichmüller-Ratnaparkhe, Jens Baumann, Shivani Karn, Rutuja Kamble, Swapnil Karnik, Bhushan Khedkar, Serey Vathana Chhut, Witali Aswolinskiy, Christian Aichmüller

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

Attention-based ROI Discovery in 3D Tissue Images

Hossein Fathollahian, Siyuan Zhao, Nafiul Nipu, G. Elisabeta Marai

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

Comments 2 pages, 3 figures;

An in-silico integration of neurodevelopmental and dopaminergic views of schizophrenia

Xena Al-Hejji, Santina Duarte, Jose Guillermo Gomez Castro, Edgar Bermudez Contreras, Eric Chalmers

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio