环球医讯

日本东北大学川岛隆太教授领导的研究表明，驾驶手动挡汽车时换挡操作能显著激活大脑前额叶皮层，该区域负责记忆、决策和注意力功能。相比自动挡车辆，手动驾驶需要持续评估路况并协调离合器与挡杆操作，这种认知负荷对维持大脑健康具有显著效果，尤其在应对日本等老龄化社会的痴呆症预防方面提供新思路。尽管全球手动挡新车占比已降至1%-2%，但该研究证实规律的手动驾驶可作为大脑锻炼方式，同时指出特定电子游戏也能产生类似认知益处。

任天堂《头脑训练》游戏的开发者川岛隆太教授研究发现，驾驶手动挡汽车比自动挡更能激活大脑前额叶皮层，有助于提升记忆力、决策能力和注意力，对预防认知衰退和痴呆症有显著效果。该研究表明，手动挡驾驶需要的脑体协调能有效锻炼大脑，而随着自动挡汽车普及，仅1%-2%新车配备手动挡，专家建议可通过特定电子游戏保持大脑活跃。

瑞士联邦卫生局(BAG)发布的KidsHealthCH报告显示，尽管瑞士儿童和青少年的总体健康状况良好且死亡率处于历史低位，但青少年心理健康问题急剧恶化，自2017年以来中重度抑郁症状增加了45.8%，心理压力上升58.5%，住院精神治疗增加33.8%，自杀尝试在年轻女性中翻倍；同时社交媒介导致情绪压力增大、睡眠障碍增加27.6%，体重问题较1990年代翻倍，电子烟使用增长近30%，校园欺凌上升9.5%，网络欺凌激增70.6%，但体育活动增加26.1%，疫苗接种率保持在90%以上高位，整体医疗服务质量获得家长高度认可。

苏黎世律师Hannes Streif在40岁时通过DNA测试意外发现自己的身世之谜，得知自己并非法律父亲的亲生儿子，而是通过匿名精子捐赠出生。经过四年细致研究，他重建了包含1600人的家谱，找到了14个同父异母的兄弟姐妹，并发现其生物学父亲多年来每周一到两次捐赠精子，可能生育了约300个孩子。Streif呼吁父母应尽早告知孩子他们是通过精子捐赠出生的事实，因为真相终将大白，隐瞒只会带来更多痛苦。他现在每年与新发现的兄弟姐妹聚会，终于能够坦然面对真实的自己。

以色列特拉维夫大学的研究团队发现了一种可能逆转听力损失的生物机制，通过抑制Notch信号通路，内耳中特定的支持细胞能够转化为毛细胞，为治疗不可逆性听力损失提供了新希望。这项由Karen Avraham教授领导的突破性研究已在《科学进展》杂志发表，揭示了耳蜗中存在一种罕见的支持细胞亚群具有再生潜力，这一发现可能为未来开发恢复性听力治疗方法奠定基础，而非仅依靠助听器或人工耳蜗等辅助设备。

以色列耶路撒冷希伯来大学最新研究揭示慢性口腔炎症可能通过引发全身性免疫反应损害女性生殖健康，导致卵巢氧化损伤、卵泡发育受阻及卵子质量下降，进而显著降低活产率；该发现为全球约1.86亿不明原因不孕夫妇提供了新的生物学解释，研究团队呼吁生殖医学专家与牙科医生加强合作，建议计划接受辅助生殖治疗的女性先进行口腔健康检查，并探索抗炎或抗氧化疗法作为未来不孕症治疗新方向，同时强调牙周炎等口腔炎症与心脏病、糖尿病等全身性疾病的关联性。

以色列特拉维夫大学研究人员发现，人体对增加的运动量会通过多种机制进行补偿，包括降低静息代谢率、提高日常活动效率以及缩小肝脏和肾脏等高能耗器官的体积，这解释了为什么仅靠运动往往难以实现显著减重效果，研究结果挑战了"燃烧卡路里多于摄入就能减重"的传统观念，强调减重需要综合考虑饮食控制与运动锻炼，这一发现为理解人体能量平衡机制提供了新的科学视角。

以色列创立的AI生物科技公司Immunai与德国制药巨头勃林格殷格翰达成最高1500万美元的药物发现合作，将利用Immunai的单细胞AI平台分析数千份癌症和自身免疫疾病患者样本，旨在同时探索T细胞功能障碍模式以发现新型药物靶点。该合作打破传统分领域研究模式，通过湿实验室验证和跨疾病数据分析，有望为全球每年2000万癌症患者及约10%受自身免疫疾病困扰的人群开发突破性疗法，标志着人工智能在生物医药领域的深度应用取得新进展。

以色列创新局宣布投资7000万新谢克尔，联合NVIDIA、梯瓦制药(Teva)、Sheba医疗中心等行业领先合作伙伴，建立"以色列BioToken工厂倡议"(IBFI)，旨在开发生物学、药物发现和个性化医学中的人工智能应用的共享技术基础设施，解决计算生物学中表示、处理和整合复杂多模式生物数据的重大挑战，该计划包含Bio Tokens标准化表示层和Factory Model开发平台两大核心组件，将服务于整个以色列生命科学生态系统，推动预测肿瘤治疗反应、药物发现、个性化医疗等领域的突破性进展，为以色列在人工智能与生物医学交叉领域的全球领导地位奠定基础。

以色列理工学院研究人员开发出名为ELITE的新型AI技术，能够大幅提高磁共振成像(MRI)癌症扫描速度，从传统动态扫描的每1-2分钟获取一张图像提升至每秒一张。这项发表在《自然通讯》上的突破性技术通过结合数学模型与AI，既能保持图像质量又能加速扫描过程，特别适用于乳腺癌诊断，可捕捉到癌组织对对比剂的快速吸收和释放模式。该技术解决了传统MRI扫描速度慢、无法同时兼顾细节与时间精度的难题，对于提高乳腺癌检出率（MRI可达77%，而乳腺X光检查仅39%）具有重大意义，有望使全球每年约230万乳腺癌患者中的更多人受益，特别是在医疗资源匮乏地区。