复旦大学类脑智能科学与技术研究院成立于2015年6月，是国内高校最早成立的脑科学与类脑前沿交叉研究机构之一。旨在面向脑与类脑重大科技前沿和国家重大需求，依托复旦大学数学、神经科学、生物医学工程、临床医学、计算机、信息科学等多学科优势，凝聚国内外科研实力，组建交叉研究团队，开展认知神经科学、计算生物学、计算精神病学、人工智能算法、类脑智能技术与转化等前沿基础和应用研究，建成世界一流的脑与类脑前沿研究和科技创新机构。
建院以来，研究院团队在Nature、Cell、The Lancet、Nature 子刊、Science子刊等顶级科研期刊发表了一系列国际高水平论文。多人入选全球高被引科学家、全球前2%顶尖科学家、中国高被引学者，获得沃弗森研究功勋奖以及洪堡研究奖等荣誉。正在成长为国内外脑与类脑研究领域的一支重要力量。
下面，跟brainnews编辑部来一起回顾复旦大学类脑智能科学与技术研究院2024年发表的论文，更多详细内容，请见研究院官网https://istbi.fudan.edu.cn。
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Nature Human Behaviour：程炜研究员与华山医院联合团队首次基于大规模全外显子关联分析发现睡眠相关的新基因
2024年1月4日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员团队与复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队就睡眠表型的遗传基础这一重要科学问题展开联合攻关。相关研究成果以“Exome sequencing identifies genes associated with sleep-related traits”为题发表于Nature子刊Nature Human Behaviour。
该研究基于近45万人的全外显子测序数据和关联分析算法，发现了与睡眠表型相关的新基因，进一步分析了罕见突变对睡眠表型的遗传贡献，并解释了睡眠与认知、神经精神疾病和炎症等健康结局关联的遗传机制。该研究发现不仅丰富了我们对睡眠遗传机制的理解，也为开发新的睡眠障碍治疗方法提供了新的潜在生物学标记。
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Nature Human Behaviour：冯建峰/程炜联合华山医院首次揭示下丘脑结构的遗传基础及其与神经精神疾病的关系
2024年1月5日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合复旦大学附属华山医院郁金泰/董强教授团队，携手国际多中心多学科交叉团队共同完成一项重要研究。相关研究成果以“The genetic architecture of human hypothalamus and its involvement in neuropsychiatric behaviors and disorders”为题发表于Nature子刊Nature Human Behaviour。
研究团队基于覆盖不同年龄阶段的多队列数据，利用人工智能算法对超三万人被试的神经影像进行自动化精细分割，构建了迄今全球最大规模的下丘脑结构形态数据。该研究首次发现ADAMTS8基因在下丘脑结构形态中的关键作用，揭示了下丘脑结构的遗传基础，并报道了其与多种神经精神性状及疾病间紧密的遗传联系。这一成果为深入理解下丘脑功能及其在脑疾病中的作用机制，推动临床诊疗的进步，具有重要意义。
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Nature Communications：原致远建立新算法突破空间组学规模化计算瓶颈
空间组学技术在保留细胞空间位置的同时，可以精确测量分子表达信息，为理解生理或病理状态下的组织结构及微环境提供了前所未有的机会。空间聚类是识别组织微环境的主要计算手段，也是目前空间组学计算领域中热点问题。目前空间聚类算法包括两大类：基于图神经网络的算法和基于概率图模型的算法。这两大类算法均依赖空间细胞网络的构建，在大规模数据下，图神经网络存在显存溢出问题，概率图模型存在优化效率低的问题，导致目前算法无法轻易拓展到超百万级别数据分析。随着多时间点、多样本、多条件等复杂实验设计的数据集越来越多地发布，样本间整合/比较分析难题也逐步显露并亟待解决。
为此，我院原致远建立了一种新的空间组学微环境表征和聚类算法MENDER，解决了空间组学以上两大难题。2024年1月5日，相关成果以“MENDER: fast and scalable tissue structure identification in spatial omics data”为题，发表于Nature Communications期刊。
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Nature Communications：朱山风研究员团队提出基于多视图对比学习的宏基因组分箱算法
2024年1月17日，我院朱山风研究员团队在Nature Communications期刊上发表了题为“Effective binning of metagenomic contigs using contrastive multi-view representation learning”的研究论文。
研究员团队提出了一种基于多视图对比学习的分箱方法，称为COMEBin。COMEBin充分利用数据增强，生成每个重叠群的多个片段（视图），并通过对比学习获得异构特征（例如序列覆盖率和k-mer分布）的高质量嵌入。实验结果表明，在多个模拟和真实数据集上，COMEBin相较于当前最先进的分箱方法表现更优，尤其是在从真实环境样本中恢复近乎完整的基因组方面。
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Nature Aging：冯建峰/程炜团队联合华山医院发现血液标志物可提前15年预测痴呆
复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队展开联合攻关，采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物，可提前15年预测痴呆发病风险，对痴呆高危人群的筛查和早期干预具有重大意义。
2024年2月13日，相关研究成果以“Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults”为题发表在Nature Aging。
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Nature Methods：合作开展首个空间组学聚类分析基准研究
2024年3月15日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院原致远青年副研究员联合中国科学院计算技术研究所赵屹研究员，建立了国际上首个空间组学聚类分析基准，研究成果以“Benchmarking spatial clustering methods with spatially resolved transcriptomics data”为题发表于Nature Methods杂志。
该工作建立了一个空间组学聚类问题的基准框架，为生物学家提供了一个全面的推荐机制以根据数据特征来选择最优算法，提供了一个具体案例展示了如何采用基准测试结果结合已有计算工具解决一个单一算法难以解决的大规模计算问题。该工作还提出了目前算法尚未解决的问题，从而启发了未来相关算法的研究方向。
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TPAMI：张捷研究员团队联合华东师范大学提出链路建模和预测的新型拓扑表征框架
2024年3月19日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷团队联合华东师范大学计算机学院张凯团队、药学院/人工智能新药创智中心李洪林团队、在人工智能领域顶刊TPAMI上发表了文章“A Transformative Topological Representation for Link Modelling, Prediction and Cross-Domain Network Analysis”。
该研究提出了一种变革性链路建模方法，将目标链路所在的局部离散拓扑结构巧妙变换为连续分布函数，不但解决了传统图神经网络可解释性低和拓扑信息损失等问题，提高了链路预测精度，还使跨域链路分析成为可能，在科技、生物、通讯、合作等多元化现实世界网络中发掘了链路形成的三类共性模式，为拓扑特征工程和复杂网络分析提供了新的视角和方法。
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Nature Communications：朱山风研究员团队联合山东大学杨建益教授团队提出基于蛋白质语言模型的远同源蛋白质搜索算法
2024年3月30日，朱山风研究员团队联合山东大学杨建益教授团队提出了基于蛋白质语言模型的最新远同源蛋白质搜索算法，研究成果以“PLMSearch: Protein language model powers accurate and fast sequence search for remote homology”为题发表于Nature Communications期刊。
PLMSearch仅以序列作为输入，并使用蛋白质语言模型和Pfam序列分析来搜索同源蛋白质，这使得PLMSearch能够捕获隐藏在序列背后的远同源信息。
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Nature Mental Health：饮食模式与脑健康的关联研究
2024年4月1日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队，在Nature Mental Health杂志上发表了题为“Associations of dietary patterns with brain health from behavioral, neuroimaging, biochemical and genetic analyses”的研究成果。
研究团队通过对181,990名英国生物银行参与者的食物喜好数据采用数据驱动方法，确定了四种饮食亚型：“无淀粉或低淀粉”（亚型1）、“素食”（亚型2）、“高蛋白低纤维”（亚型3）和“均衡饮食”（亚型4）。这些亚型在多个脑健康领域表现出显著差异。与其他三种亚型相比，均衡饮食的个体表现出更好的心理健康状况和更优异的认知功能。研究为自然形成的饮食模式提供了新见解，强调了均衡饮食对脑健康的重要性。
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https://www.nature.com/articles/s44220-024-00226-0
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Nature Human Behaviour：表征神经精神表型的蛋白质编码变异
2024年4月8日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队，在Nature Human Behaviour杂志上发表了题为“Large-scale whole-exome sequencing of neuropsychiatric diseases and traits in 350,770 adults”的研究成果。
研究团队对来自英国生物样本库的350,770名成年人的46种神经精神疾病和23种特质进行了大规模全外显子组测序研究，以探讨蛋白质编码变异的影响。通过编码变异，发现了20个新的与神经精神疾病相关的基因，其中16个基因影响了疾病的长期风险。此外，30个新的基因与神经精神特质相关，其中 SYNGAP1 基因在多个认知功能领域表现出多效性。编码变异水平的成对遗传相关性估算突出了神经退行性疾病和精神障碍之间的共享遗传关联。最后，通过综合多组学分析，发现脑结构变化、血液蛋白和炎症可能在基因与表型的联系中发挥作用。研究系统地表征了神经精神表型的蛋白质编码变异，为未来关于其生物学机制和治疗学的研究提供了重要线索。
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https://www.nature.com/articles/s41562-024-01861-4
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NSR：复旦冯建峰组——全脑规模数字孪生脑平台，探索脑结构与脑功能的关系
2024年5月，复旦大学冯建峰教授研究团队发布了数字孪生脑（Digital Twin Brain：DTB）平台，该研究成果以“Imitating and exploring human brain's resting and task-performing states via resembling brain computing: scaling and architecture”为题，发表在National Science Review。该文将作为封面文章收录于NSR“人类大脑计算与类脑智能”专题。
这是国际上首个基于数据同化方法开发的具备860亿神经元规模、百万亿突触的全人脑尺度大脑模拟平台。通过平台研究工作发现，数字孪生脑在规模与结构上越接近人类大脑，会逐渐展现出类似在人脑中观测到的临界现象与相似的认知功能。
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Nature Mental Health：揭示情绪失调与注意缺陷多动障碍的关联
2024年5月13日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院罗强研究员团队在Nature Mental Health杂志上发表了题为“Emotion dysregulation and right pars orbitalis constitute a neuropsychological pathway to attention deficit hyperactivity disorder”的研究成果。
研究团队利用一个大规模的基于人群的队列，表明情绪失调与ADHD症状相关，且这种关联在控制了认知和动机缺陷后仍然存在。研究发现，情绪失调是ADHD的核心症状之一，且构成了其发展的一条重要途径。然而，这种途径可能对当前的ADHD药物治疗不敏感。
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https://www.nature.com/articles/s44220-024-00251-z
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Sci Adv：冯建峰/程炜团队利用神经影像学方法对重性精神疾病病理变化进行震源定位
2024年6月12日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合国内外高校，使用一种名为震源地图（epicenter mapping）的神经影像方法，对重性精神疾病的神经解剖病理发病“起源”进行定位。成果以“Neuroimaging epicenters as potential sites of onset of the neuroanatomical pathology in schizophrenia”为题发表于Science子刊Science Advances。
研究显示，负责语言功能的大脑高级皮层和邻接的额-岛皮层是神经解剖病理变化的震源区域。通过对10种不同神经疾病、神经发育或精神障碍疾病进行震源定位，发现精神分裂症的震源区域仅和双相情感障碍、重度抑郁症、强迫症具有相似性。该团队提供了一个将震源地图与包括认知过程、神经递质表达以及基因表达在内的多种神经生物学特征联系起来的综合框架。
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Nature Human Behaviour：冯建峰/程炜团队数据驱动构建自杀行为的生物学和行为学风险因素谱
2024年7月2日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队以“Identifying behaviour-related and physiological risk factors for suicide attempts in the UK Biobank”为题发表于Nature子刊Nature Human Behaviour。
该研究基于英国生物银行（UK Biobank）三十多万人的行为学、神经影像组学、血液和代谢组学及蛋白组学数据，通过多组学关联分析，全面评估与自杀行为关联的多维度风险因素，最终识别出与自杀行为及其遗传易感性显著关联的246个行为学风险因素和200个生物学风险因素，如社会经济环境、生活方式、身心健康、童年经历和脑灰质体积等。在此基础上，研究团队开发了一种基于行为学特征的机器学习判别模型，在区分有无自杀行为上表现出高判别力（AUC=0.909）。该研究对自杀行为的多维度风险因素识别提供了全面的见解，有助于自杀行为的早期预警和个性化干预。
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Nature Communications：基于全生命周期视角的青少年脑结构发育纵向轨迹研究
2024年7月15日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院Barbara Sahakian/冯建峰教授团队联合大数据学院林晓蕾副教授团队，在Nature Communications杂志上发表了题为“Investigating grey matter volumetric trajectories through the lifespan at the individual level”的研究成果。
研究团队基于数据科学视角，利用大型多中心青少年纵向队列（IMAGEN；14-23岁）的结构磁共振、行为认知和基因/甲基化组学数据，识别了青少年人群中三种不同的全脑灰质结构发育模式（正常发育、低发育和晚发育）及每种模式对应的神经认知发育轨迹。进一步结合ABCD青少年纵向队列（ABCD; 9-11岁）和英国生物样本库（UK Biobank; 37-73岁）将该研究从青少年期延伸到儿童期和成年中晚期。该研究第一次基于纵向发育轨迹探讨了青少年期结构神经发育的个体异质性、其潜在基因/环境影响因素和长期影响，对社会、学校、家庭教育决策的实行有着重要的参考意义。
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https://doi.org/10.1038/s41467-024-50305-0
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Nature Mental Health：揭示情绪失调与注意缺陷多动障碍的关联
2024年7月19日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院Valerie Voon特聘研究员团队联合上海交通大学医学院附属瑞金医院李殿友团队，，在Nature Mental Health杂志上发表了题为“Modeling impulsivity and risk aversion in the subthalamic nucleus with deep brain stimulation”的研究成果。
研究团队利用卡牌赌博任务结合颅内记录以及右侧底丘脑核的受试者内病例对照急性刺激实验，区分了客观风险与不确定性，以及主观生理风险标志物。研究发现，急性刺激降低了风险偏好，并增加了底丘脑的 theta 活动。关键的是，刺激负向调节了底丘脑生理活动与类似证据积累测量值之间的关系，这与刺激诱导的冲突处理观察结果一致。这一结果强调了冲动性的表型和生理异质性，同时揭示了刺激诱导冲突与风险的相关机制。研究结果对冲动性的概念化具有重要意义，并为神经精神疾病的临床治疗提供了新见解。
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https://www.nature.com/articles/s44220-024-00289-z
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Science Advances：揭示中国人肠道噬菌体的结构变异全景图
2024年8月16日，复旦大学赵兴明教授团队在Science Advances上发表了题为“Long-read sequencing reveals extensive gut phagenome structural variations driven by genetic exchange with bacterial hosts”的研究论文。
研究发现，这些结构变异富含重组专座酶、抗生素抗性基因以及细菌来源的功能基因，一定程度上反映了与噬菌体不同生活方式相关的独特特征。总体而言，此研究揭示了肠道噬菌体的结构变异全景图，有助于更好理解人类肠道噬菌体与细菌之间的相互作用。
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Nature Mental Health：牵头成立全球范围地球大脑健康委员会
由Nature Mental Health 期刊委托，复旦大学类脑智能科学与技术研究院特聘教授Gunter Schumann牵头，联合复旦大学、WMO、WHO、香港大学、德国海德堡大学、英国诺丁汉大学、谷歌、美国加州科维理基金会、荷兰唐德斯脑、认知与行为研究院、非洲健康研究院等世界知名研究机构、国际组织的代表人员，成立地球大脑健康委员会（《自然·心理健康》）。该委员会是《自然》系列期刊的一次先导性尝试，旨在联合各领域领军人士，在现有研究的基础上，运用跨学科的方式，关注精神健康的环境相关因素，发现当下研究中的关键问题和空白领域，制定相应的研究策略，探索可用于减轻危害心理健康的环境因素，提供在全球范围内改善个人和社区心理健康的技术进步创新解决方案。
2024年9月16日，委员会在Nature Mental Health杂志上发表了题为“The Earth, Brain, Health Commission: how to preserve mental health in a changing environment”的评论文章。
2024年9月17日，地球大脑健康委员会（《自然·心理健康》）启动会议在德国柏林举办。委员代表向大众公开委员会成立的初衷、期望解决的问题以及未来发展方向后，进行了首轮探讨，关注文化、社会和物理环境多样性可能导致的脑机制行为表现及其对于精神健康的影响。
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https://www.nature.com/articles/s44220-024-00314-1
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全国颠覆性技术创新大赛优胜奖：植入式脑脊接口关键技术与系统研制
2024年9月24日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年副研究员加福民团队项目“植入式脑脊接口关键技术与系统研制”在约1400个参赛项目中脱颖而出，获2024年全国颠覆性技术创新大赛优胜奖。
全球有2000万脊髓损伤患者失去自主行动能力。如何使脊髓损伤致瘫患者恢复运动能力，一直是医学界重大难题。加福民研究团队聚焦重建瘫痪患者运动功能，开发新一代“高精准、高通量、高集成、低延时”植入式脑脊接口关键技术，获2024年全国颠覆性技术创新大赛优胜奖，是此次全国脑机接口领域唯二获奖项目之一。目前，已作为上海市宝山区重点项目落地北上海生物医药产业园，建成2000平米GMP生产车间，完成产品样机研制和动物实验验证，12月底进入临床验证阶段，同时，将纳入国家药监局长三角分中心区域重点产品。
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Nature Human Behaviour：揭示编码变异在神经质中的作用
2024年11月7日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队，在Nature Human Behaviour杂志上发表了题为“Large-scale exome sequencing identified 18 novel genes for neuroticism in 394,005 UK-based individuals”的研究成果。
研究团队对英国生物样本库中白人英国个体进行大规模外显子组分析，针对常见变异，研究鉴定了78个显著关联位点，涉及6个此前未报道的基因。通过对英国生物样本库中其他四个种族的元分析以及23andMe样本的总结数据验证了这些变异的关联。此外，这些变异对神经精神疾病、认知能力和脑结构产生了广泛影响。研究加深了对神经质遗传结构的理解，并为未来机制研究提供了潜在的靶点。
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https://www.nature.com/articles/s41562-024-02045-w
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Science Advances：大数据解析基因环境在青少年结构性神经发育中的交互作用机制
2024年11月15日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授团队联合大数据学院林晓蕾副教授团队，在Science Advances上发表了题为“Gene-Environment interactions in the influence of maternal education on adolescent neurodevelopment using ABCD Study”的研究成果。
研究团队基于大型多中心青少年神经影像纵向队列（ABCD；9-11岁）的结构磁共振、社会经济因素和基因组学数据，通过基因-环境交互式研究发现母亲教育对子代青少年期结构性神经发育的影响主要涉及代谢、炎症反应和突触可塑性等生物学功能，并与青少年期及成年期的行为特征和健康状态存在共享生物机制。该研究团队进一步揭示了母亲教育影响宏观社会经济效应在神经发育的实际主导作用。该研究第一次从生物学和社会学角度阐释了母亲教育在子代神经发育中的重要作用。
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Cell：复旦科学家绘制人类健康与疾病蛋白质组图谱
2024年11月22日，复旦大学附属华山医院郁金泰、毛颖团队联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜、冯建峰团队联合攻关，全面绘制了人类健康与疾病蛋白质组图谱，结合人工智能大数据分析方法构建疾病诊断预测模型发现了26个药物治疗新靶点，为精准医疗和新药开发提供了重要科学依据。关成果以“Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53,026 adults”为题在Cell杂志发表。
这项研究绘制的人类健康与疾病蛋白质组图谱揭示了血浆蛋白在疾病诊断、预测和治疗中的潜在应用价值。同时，该研究也为临床实践提供了科学依据，有助于疾病的早期检测、精准分层和个性化治疗。
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The Lancet：牵头完成中药在脑出血治疗领域中规模最大的随机对照临床试验
2024年11月30日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院Craig Anderson/宋莉莉教授团队在The Lancet杂志上发表了题为“Traditional Chinese medicine FYTF-919 (Zhongfeng Xingnao oral prescription) for the treatment of acute intracerebral haemorrhage: a multicentre, randomised, placebo-controlled, double-blind, clinical trial”的研究成果。
CHAIN研究是全球目前最大的中药方面脑卒中随机对照临床试验，证实安全性的同时说明其可能在皮层出血和较大量出血患者中具有的潜在优势。中医千百年来一直采用“活血化瘀”的理论治疗脑出血患者，而中风醒脑液是源于国医大师陈绍宏教授验方制成的中药制剂。这项由研究者发起的多中心、随机、安慰剂对照、双盲试验，由我院Craig Anderson/宋莉莉教授团队和广东省中医院郭建文教授团队牵头，在中国12个省份26家医院完成。发病48小时内且经影像学证实的成年自发性脑出血患者，按照1:1比例随机分配至试验药物组或者安慰剂组。随机分组采用区块随机并按研究中心、神经功能缺损程度和血肿位置进行分层。试验组和安慰剂组的90天功能结局相似，各项敏感性分析结果一致性良好，两组的严重不良事件没有显著差异，证实了其安全性。值得注意的是，在亚组分析中显示治疗效果在血肿体积和血肿位置两个预设亚组中存在显著异质性。
在今年10月阿布扎比举行的第16届世界卒中大会上，研究团队在主会场演讲中介绍了研究成果，受到了各国专家学者的广泛关注与赞誉。世界卒中组织主席杰亚·潘丹教授以“用科学数据，促进传统医学走向世界。”评价了此项研究。
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Nature Aging：程炜研究员联合华山医院发现外周血检测可解码大脑衰老时钟
2024年12月9日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员团队与复旦大学附属华山医院郁金泰教授等团队展开联合攻关，研究成果以“Plasma proteomics identify biomarkers and undulating changes of brain aging”为题发表于Nature Aging。
该研究基于多模态脑影像与人工智能算法建立量化脑衰老过程的大脑衰老时钟模型，结合大规模蛋白质组学数据，发现与大脑衰老密切相关的新生物标志物，进一步揭示了大脑衰老的演化模式，发现衰老过程中的显著波动峰值出现在脑龄57、70和78岁三个关键年龄节点。
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Nature Computational Science：发布人类全脑规模脉冲神经元网络的神经形态模拟的计算构架
2024年12月19日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院卢文联/郑奇宝/冯建峰教授团队在Nature Computational Science杂志上发表了题为“Simulation and assimilation of the digital human brain”的研究成果。
研究团队通过与华东先进计算中心合作，使用国产高性能图形处理器计算系统，在包含14,012 个 GPU 的高性能计算系统中构建实现了860亿神经元规模、47.8万亿神经突触的全人脑尺度的数字大脑，在平均发放率在7赫兹、15赫兹和30赫兹情况下，模拟的实时率分别达到了65, 78.8和118.8, 规模和速度均达到国际领先水平。同时数字孪生脑可以以高相关系数重现人类大脑静息状态，并与其感知输入进行交互。这些结果表明实现人类大脑数字化表示的可行性，这可以为广泛的潜在应用打开大门。
