收藏| 复旦大学类脑智能科学与技术研究院——2021年度20篇科研进展汇编

复旦大学类脑人工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。

2015年以来，研究院团队在Nature系列、Science系列、JAMA Psychiatry、PNAS、Brain、Molecular Psychiatry等顶级科研期刊发表论文300余篇，其中国际高水平论文30余篇。

2018年以来，有11人次入选全球高被引学科学家、全球前2%神经科学领域顶尖科学家、中国高被引学者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。

往年回顾：

下面，跟brainnews编辑部来一起回顾复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院2021年发表的论文，更多详细内容，请见官网。

1

染色体外移动遗传元件数据库mMGE 、在线基因重要性数据库OGEE v3、人脑的时空细胞图谱数据库STAB

2021年1月8日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院赵兴明教授团队在Nucleic Acids Research 数据库专刊中发表三篇论文，包括“mMGE: a database for human metagenomic extrachromosomal mobile genetic elements”、“OGEE v3: Online Gene Essentiality database with increased coverage of organisms and human cell lines”、“STAB: a spatio-temporal cell atlas of the human brain”。

研究团队通过整合与处理66425个人体宏基因组样本，识别了517251个非冗余染色体外移动遗传元件，包括92492个质粒和424759个噬菌体，并建立了一个可供学术界免费使用的数据库mMGE。OGEE v3包含91个物种的基因重要性数据集；几乎是之前版本的48个物种的两倍。STAB包含了横跨20个脑区和11个发育阶段的42种细胞亚型的144047个细胞的基因表达谱。通过使用STAB，可以清楚地看到脑区细胞类型组成的异质性和各个脑区细胞组成的动态变化，以及基因在不同发育阶段的不同脑区上的各种细胞类型中的表达情况。

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https://academic.oup.com/nar/article/49/D1/D783/5930394；

https://academic.oup.com/nar/article/49/D1/D998/5934414；

https://academic.oup.com/nar/article/49/D1/D1029/5911746

2

布美他尼为低龄重度自闭症患儿进行药物治疗带来希望

2021年1月16日，上海交通大学医学院附属新华医院李斐教授领衔的团队，与复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授、罗强副研究员团队、英国剑桥大学Barbara J Sahakian教授团队等合作，在Science Bulletin杂志上在线发表了题为“Improved symptoms following bumetanide treatment in children aged 3 to 6 years with autism spectrum disorder: a randomized, double-blind, placebo-controlled trial”的研究。

该研究基于高循证的随机双盲安慰剂平行对照试验（RCT）实验设计，开展了一项研究者发起的注册临床研究（注册号：NCT03156153），该研究揭示一种价格便宜、药性温和、副作用小、儿科广泛使用的利尿剂布美他尼口服片剂，可有效干预小年龄自闭症患儿，提示布美他尼有望成为低龄自闭症适用的新型干预药物。

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3

酗酒行为成因新机制

2021年2月4日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员贾天野和教授冯建峰，以及英国剑桥大学教授Trevor Robbins共同领衔的国际合作团队在Science Advances 上发表了题为“Neural network involving medial orbitofrontal cortex and dorsal periaqueductal gray regulation in human alcohol abuse” 的研究论文。

该研究通过对比特定任务状态下的功能连接和一般状态的静息态功能连接，揭示了mOFC-dPAG这一负面刺激调控网络在过度激活和过度抑制状态下都可能诱发酒精滥用这一全新的神经机理。

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4

Gaitset：基于深度集合的跨视角步态识别新模型

2021年2月9日，复旦大学计算机科学技术学院张军平教授团队与类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授合作，在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 上发表了题为“GaitSet: Cross-view Gait Recognition through Utilizing Gait as a Deep Set” 的研究论文。

提出了基于深度集合的步态识别技术，在识别精度上实现了重大突破，大幅超越了现有算法。步态识别为了消除衣着颜色、背景等影响，一般将视频预处理为行人的黑白轮廓图序列。研究者们创新性地设计了基于集合的深度神经网络，通过训练中的优化来自动地挖掘和提取集合中的步态判别信息。该模型在步态识别最流行的两大公开数据集上全面大幅超越了现有算法，在一些实验设置下甚至将精度提升了超过30个百分点。

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https://ieeexplore.ieee.org/document/9351667

5

基于微生物的自闭症亚型鉴定

2021年2月19日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院赵兴明教授与新华医院李斐教授团队合作在Clinical and Translational Medicine 上发表了题为“A 12-genus bacterial signature identifies a group of severe autistic children with differential sensory behavior and brain structures”的文章。

研究团队通过使用机器学习框架来研究和识别与自闭症谱系障碍患者的大脑结构变化和症状严重程度相关的潜在微生物特征。揭示了自闭症谱系障碍中与大脑结构变化和行为特征相关的潜在微生物特征的关联，这将进一步加强对这种严重的异质性神经发育障碍的理解。

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ctm2.314

6

癌细胞膜仿生纳米载体治疗缺血性脑卒中

2021年3月23日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院张孝勇青年研究员、药学院沙先谊教授联合中科院药物所张志文研究员合作在Nano Letters 上发表了题为“Preferential Targeting Cerebral Ischemic Lesions with Cancer Cell-Inspired Nanovehicle for Ischemic Stroke Treatment” 的研究论文。

合作团队受癌细胞4T1在脑转移时的具有较强血脑屏障穿透能力的启发，设计了一种先进的仿生纳米平台，通过4T1细胞膜对负载琥珀酚的pH敏感的聚合物纳米载体进行伪装（即MPP/SCB），该仿生纳米载体可穿透血脑屏障，促进脑缺血性损伤的优先靶向性，减轻脑中风缺血/再灌注损伤，从而改善了缺血性脑中风的治疗方式。该工作为缺血性脑卒中的治疗提供了一个靶向性的纳米平台。

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https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.1c00231

7

大脑对语义和情景记忆的区分与处理机制

2021年4月9日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员Deniz Vatansever和约克大学心理学系Elizabeth Jefferies教授团队合作，在Nature Communications 上发表了题为“Varying demands for cognitive control reveals shared neural processes supporting semantic and episodic memory retrieval” 的研究论文。

研究团队设计了两组相互独立的实验，发现左侧额下回（left inferior frontal gyrus, LIFG）、前岛叶皮层（anterior insular cortex，aINS）都参与了弱关联的语义和弱编码的情景记忆的提取。左侧额下回和前岛叶皮层与作为默认网络的核心区域腹内侧前额叶皮层（ventromedial prefrontal cortex，vmPFC）的功能连接减弱与两种记忆提取的更好表现有关。这两组实验结果揭示了辅助语义记忆和情景记忆提取的共有神经环路，从而使得大脑能够灵活地提取功能不同的长时记忆。

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8

COVID-19疫情期间焦虑程度可由全脑功能连接预测

2021年4月30日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授、张捷研究员、程炜青年研究员联合西南大学心理学部邱江教授团队，以“Functional Connectome Prediction of Anxiety Related to the COVID-19 Pandemic” 为题在American Journal of Psychiatry 发表了COVID-19疫情下焦虑特质的脑连接组生物标志的论文。

该研究基于静息态全脑功连接建立预测模型，发现疫情前个体脑影像能够显著预测疫情严重期的焦虑分数，但无法预测日常状态下焦虑分数（疫情前），而且还可泛化到另一个疫情焦虑的独立样本。研究结果加深了对焦虑的神经基础的理解，为早期识别诊断焦虑障碍个体提供了关键的神经标记，也为情感障碍的神经干预治疗提供了重要的大脑靶点。

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https://ajp.psychiatryonline.org/doi/10.1176/appi.ajp.2020.20070979

9

家庭环境与儿童行为问题关系的脑结构基础

2021年6月18日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜青年研究员和来自英国牛津大学、华威大学等研究人员组成的国际合作团队，在Nature Communications 上发表了题为“Brain structure is linked to the association between family environment and behavioral problems in children in the ABCD study” 的研究论文。

该研究首次在大规模人群中揭开了家庭环境（家庭冲突与父母关怀）与儿童脑结构、认知能力和心理健康的相互作用关系。该研究发现，家庭环境与儿童外向行为问题（如冲动行为）显著关联，同时，与大脑眶额叶皮层、颞中回、扣带回以及前额叶等脑区的脑结构指标也密切相关。

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10

融合多源信息提升大规模蛋白质功能预测算法性能

2021年7月2日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员朱山风教授团队在Nucleic Acids Research 上以“NetGO 2.0: Improving Large-scale Protein Function Prediction with massive sequence, text, domain/family and network information” 为题发表了在大规模蛋白质功能预测方面取得的最新进展。

NetGO 2.0在功能预测任务上较之前的方法取得明显的提升，在CAFA4 大规模蛋白功能自动标注国际竞赛中名列前茅（根据ISMB2020上公布的初步结果）。目前NetGO 2.0已作为免费的网络服务器为相关从业者提供服务

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https://academic.oup.com/nar/article/49/W1/W469/6285266

11

438种复杂疾病间共病趋势及其遗传基础

2021年7月5日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院赵兴明教授和陈靖祺青年副研究员团队在Genome Medicine 上发表了题为“A global overview of genetically interpretable multimorbidities among common diseases in the UK Biobank” 的研究论文。

该研究首次整合相同人群的电子病历和基因组数据，对常见疾病之间的共病关系及其遗传风险进行了系统分析。该研究阐明了生理系统内和生理系统间的共病趋势及共病遗传模式，并指出hub疾病和相同或相似的生物分子可能是治疗共病的关键。

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基于个体化大脑结构共变网络揭示精神分裂症异质性

2021年7月28日，复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院张捷研究员联合哈佛大学医学院、上海精神卫生中心和郑州大学第一附属医院等研究人员组成国际合作团队在Molecular Psychiatry 上发表了题为 "Resolving heterogeneity in schizophrenia through a novel systems approach to brain structure: individualized structural covariance network analysis" 的研究论文。

该研究发展了一种基于个体水平统计量的结构共变网络分析方法，揭示了精神分裂症病人个体化灰质共变网络中存在着异质性。基于这种异质性，可将病人稳定地分为2个与焦虑和抑郁症状有关的亚型，为精神分裂症的精准诊断提供了新的视角，并可能推动相关方法成为未来精神医学领域临床诊断的有效工具。

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AGO-Net：基于关联引导的三维点云目标检测网络

2021年8月11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百度视觉技术团队和南京一汽自动驾驶团队在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 上发表了题为“AGO-Net: Association-Guided 3D Point Cloud Object Detection Network” 的研究论文。

受联想感知的启发，研究团队通过模拟人脑感知物体的方式，搭建了一种高效且鲁棒的通用3D目标检测框架，使得神经网络能够“脑补”出缺失的特征信息。由于算法在推理阶段不需要引入额外的模块，因此在提升精度的同时不影响网络的推理速度，且易于集成到其他先进的三维目标检测算法中。

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针对基因表达转录后调控的POSTAR3数据库

2021年8月17日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院杨禹丞青年副研究员与清华大学生命科学学院鲁志副教授合作，以“POSTAR3: an updated platform for exploring post-transcriptional regulation coordinated by RNA-binding proteins” 为题在Nucleic Acids Research 发表了在整合利用多组学高通量数据研究基因表达转录后调控方面的最新进展。

POSTAR3数据库作为之前POSTAR和POSTAR2数据库平台的升级版本，利用公开的大规模CLIP-seq数据集和外部功能基因组注释，以生成RBP结合位点的综合图谱及其与其他调节机制以及功能变异之间关联。在POSTAR3中，数据的收集、统一处理、功能注释和分析方法都得到了全面改进，并支持更多物种的转录后调控注释。POSTAR3成为目前提供RBP转录后调控的最大规模的整合性数据库平台之一。

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https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkab702/6353804

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基于药物结构和靶序列预测药物-靶蛋白结合亲和力的新型深度神经网络Co-VAE模型

2021年10月15日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院赵兴明团队与西安交通大学李丽敏教授团队合作在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 上在线发表题为“Co-VAE: Drug-target binding affinity prediction by co-regularized variational autoencoders” 的研究论文。

研究团队提出了一种基于药物结构和靶序列预测药物-靶蛋白结合亲和力的新型深度神经网络Co-VAE模型。它可以捕捉到高层次的特征来表示药物-靶蛋白，在此基础上，该模型不仅可以预测新药和新靶蛋白之间的亲和力值，还可以生成与输入药物具有相似靶蛋白的新药。

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https://ieeexplore.ieee.org/document/9576631

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父母生育年龄与儿童认知能力、心理健康的关系

2021年10月14日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授和程炜青年研究员于精神疾病顶级杂志Molecular Psychiatry 在线发表了题为“Association between parental age, brain structure, and behavioral and cognitive problems in children” 的研究论文。

根据儿童的父母生育年龄将儿童分组发现儿童的行为问题和认知表现均与儿童的大脑皮层面积和皮层体积呈线性相关，进一步中介分析表明这些脑区的皮层表面积显著地中介了母亲生育年龄与儿童行为问题和认知表现评分之间的关系。这些发现提示了父母生育年龄的过高或过低如何通过影响儿童大脑结构发育从而导致孩子较多心理健康问题及较差的认知功能。

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https://www.nature.com/articles/s41380-021-01325-5

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城市化进程与青少年的大脑结构及精神健康之间存在特异性关联

2021年10月28日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院Gunter Schumann教授课题组联合天津医科大学于春水教授课题组在Nature Human Behaviour 上发表了题为 "Global urbanicity is associated with brain and behavior in young people" 的研究论文。

该研究采集了来自中国30个城市、欧洲6个城市的3867名被试的脑影像及精神健康数据，并提出了一种基于遥感卫星数据，发现城市化指标与青少年大脑中内侧前额叶皮质和小脑的脑体积、皮层表面积和脑网络连接显著相关，并且这些大脑区域的结构和功能显著地介导了城市化指标与抑郁症状和社会认知能力的关系。

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mBodyMap人体微生物数据库

2021年10月28日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院赵兴明教授与华中科技大学陈卫华教授合作在生物医学领域权威期刊Nucleic Acids Research 发表了题为“mBodyMap: a curated database for microbes across human body and their associations with health and diseases” 的研究论文。

研究团队开发了mBodyMap：一个关于人体微生物及其与健康和疾病的关联的数据库。包括14,401个宏基因组和48,747个扩增子数据集，涉及健康和56种人类疾病，涉及136个项目中的22个人体部位。为来自不同人体部位的微生物提供一个集中的管理和一致的注释，方便用户快速找到感兴趣的微生物，可视化它们在人体各处的分布，有助于识别部位和/或疾病特异性标记微生物。

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https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkab973/6413603

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肿瘤干细胞标志物ALDH1A1通过重塑免疫微环境促进乳腺癌的新机制

2021年12月1日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院张孝勇青年研究员与复旦大学附属肿瘤医院柳素玲教授、张立行副研究员、邵志敏教授合作在医学权威期刊Cancer Research 发表了题为“ALDH1A1 activity in tumor-initiating cells remodels myeloid-derived suppressor to promote breast cancer progression” 的研究论文。

合作团队发现ALDH1A1依赖其酶活降低肿瘤细胞内酸碱度（pHi值），进而激活TAK1-NFkB 信号通路，使得肿瘤细胞中粒细胞巨噬细胞刺激因子分泌增加，诱导肿瘤微环境中骨髓来源的抑制性细胞的增加并降低抗肿瘤免疫，从而促进乳腺肿瘤的发展。该工作为证明具有ALDH酶活性的乳腺肿瘤干细胞和骨髓来源的抑制性细胞互作提供了直接证据，为恶性乳腺癌的临床治疗提供了新思路。

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https://cancerres.aacrjournals.org/content/81/23/5919

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生物医学人工智能团队构建全球微生物基因目录

2021年12月16日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）、教授赵兴明、名誉教授皮尔·伯克（Peer Bork）与来自德国、西班牙、美国、英国等多国科学家合作在Nature 上发表了题为“Towards the biogeography of prokaryotic genes” 的研究论文。

该研究基于全球微生物组（global microbiome)的概念，将地球上不同栖息地的微生物作为统一系统，运用人工智能技术对1.3万个公开宏基因组样本进行挖掘，构建了迄今为止最全面的全球微生物基因目录 （GMGC，Global Microbial Gene Catalog），为全球微生物组研究迈出了重要一步。该研究同时发现，大多数基因具有栖息地特异性，跨越多栖息地的基因主要富集在抗生素耐药性基因和移动遗传元件。

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文章来源：复旦大学类脑智能科学与技术研究院

编辑：brainnews编辑部

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