《自然》论文：模拟组织柔软传感器可实时监测大脑肠道神经递质

中新网北京6月2日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇材料科学论文，研究人员描述了一种模拟组织的柔软传感器，可用于实时监测大脑与肠道的神经递质。通过研究小鼠的肠道-大脑交流已表明这种传感器的能力，或有望实现其他身体柔软器官的生物分子传感。

该论文介绍，神经递质在人体内各种过程和系统中起到重要作用，监测其动力学对于理解神经元及其目标间交流十分重要。不过，在活体动物和人类体内研究生物化学信号传输的工具仍十分有限且不发达。目前的探针通常坚硬易碎，导致早期设备故障或严重炎症反应，特别是在一直活动的器官如大脑与肠道中。

为应对这一挑战，论文共同通讯作者、美国斯坦福大学鲍哲南和陈晓科与同事合作，设计出一种柔性可延展、基于石墨烯的电化学传感器，命名为“NeuroString”，它可以同时并针对性地实时检测大脑和肠道内的多种神经递质。

在小鼠结肠中的Neurostring(图源：论文作者团队)。 施普林格·自然 供图

他们发现，NeuroString可以检测小鼠神经递质信号长达16周，展现出优越的长期神经化学检测稳定性。在一个概念验证实验中，研究者利用NeuroString传感器检测喂食小鼠巧克力之后，大脑和肠道神经递质浓度的变化。儿茶酚胺和5-HT(5-羟色胺)都是参与调控认知过程和肠道功能的重要神经递质。他们检测到摄入巧克力数秒之后儿茶酚胺在脑中释放，观察到结肠内5-羟色胺在30-60分钟内增加，与食物通过胃肠道的典型运送时间一致。这一结果表明使用NeuroString了解神经递质机制及其在脑-肠轴中作用的潜力。

论文作者总结认为，NeuroString的进一步研发计划旨在使其能够以更好的选择性检测不同分子，结合其卓越的生物相容性和灵敏度，NeuroString平台或可成为在灵长动物体内研究各种信号传递生物分子和电生理信号的有力工具。(完)

来源： 中国新闻网

李飞飞团队最新Nature论文：AI传感器如何改善医疗服务

“全球百大思想者”、“影响世界的华人”、“领军AI的华裔女性”、“改变了AI世界”……顶着一系列炫目的光环，李飞飞这个名字走进了大众的视野。

李飞飞

她的主要研究方向为机器学习、计算机视觉，乍看上去高冷无比，其实与我们每一个人都有着千丝万缕的关系。

历时八年，凝结了无数人的心血，十几篇AI论文和半打医疗期刊论文，最终凝聚成李飞飞和团队9月9日在Nature上联合发表的重磅论文「Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence」，探讨AI传感器对病患治疗、养老和医疗服务影响，以及使技术更好地服务人类。

李飞飞发在Nature上的论文

文中表示，机器学习和非接触式传感器的进步，促进了环境智能 （ambient intelligence）的发展。所谓环境智能，是指智能设备进入到我们的工作、生活环境中，对我们的活动作出反应。理想情况下，无需交互接触，智能设备就能感应到人的存在，提供个性化的服务。

李飞飞团队发现，环境智能可以在医疗和我们的日常生活中扮演重要角色，为我们更好地提供更优质的医疗服务。

01 未来医疗的新趋势

2018年，约7.4％的美国人口有住院需求。同年，英国国家卫生局（NHS）报告了1700万例入院事件。与此同时，医护人员超负荷工作、人手不足、资源有限的难题，亟待解决。

环境智能可以帮助提高医疗服务质量、医生的效率和业务运营能力，有助于解决医疗资源不足的问题。

医护人员使用电子传感器和AI帮助监控和治疗病人，在保护病人隐私的同时，可以大幅度减少医疗事故的数量。

例如，传感器和AI可以提醒临床医生和访客在进入病房前先洗手，减少病人术后感染的可能性；通过传感器监测ICU病人的活动情况，病人神经肌肉损伤的发生率减少了40％。

医院中的环境智能

图a是商用环境传感器，其覆盖区域以绿色显示（即视觉传感器的视野以及声学和无线电传感器的范围）。

图b是部署在病房内的传感器，可以捕获患者、临床医生和访客的对话和身体动作。

图c是部署在整个医院中的传感器。

图d是把对活动的预测和深度传感器收集的数据进行比较。顶部是深度传感器收集的数据，中部是算法预测的病人的活动情况、持续时间和所需的协助患者的人员数量，底部是根据监控影像人工标注的实际情况。

02 更独立的日常生活

2050年，全世界65岁以上的人口数量将从7亿飙升到15亿。洗澡、穿衣、饮食等看似简单的日常生活活动，对于该人群的福祉和独立性至关重要。

将人工智能工具植入智能家庭中，可以随时监控虚弱的老年人，寻找即将到来的健康危机的行为线索，促使家庭护理人员、远程临床医生和患者自己及时采取拯救生命的干预措施。

此外，环境智能还可以通过患者的言语提示和上身运动来识别精神疾病症状，通过步态分析识别慢性疾病，收集到的数据可用于治疗师对患者的治疗。

养老院中的环境智能

图a是配备了环境传感器的养老院，绿色部分表指示传感器的覆盖区域

图b是环境智能算法处理传感器收集的数据，并进行活动分类。

图c是患者一天的活动，较深的蓝色部分表示某活动出现频率较高。

03 环境智能，任重道远

环境智能可以减少临床医生的意外错误，帮助老龄化人口独立生活，监测患有慢性疾病的患者，对患者治疗、养老和医疗服务的进步有着深远的意义。

但环境智能真正普及，还需要计算机科学家、临床医生和医学研究人员与法律、道德和公共政策专家密切合作，创建可信赖的医疗环境智能系统， 使技术发挥作用的同时，还能保障人们的隐私、公平等问题。

正如李飞飞在她的朋友圈里所说的：“我们的研究仅仅是走出的小小一步。与此同时，这些科技的社会影响，包括隐私，公平和伦理都不可忽视，也需要和科技的开发同时进行。”

李飞飞在朋友圈感谢学生

（本文未经造就授权，禁止转载。）

编辑 | 田晓娜

参考 | Nature

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