赛事动态 - 第 2 页 - Regeneron ISEF 国际科学与工程大奖赛

Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM047 - 使用膨胀支架进行患者特异性优化

心血管疾病仍然是全球死亡的主要原因，大多数疾病需要血管支架来恢复血流。然而，30% 的支架患者会出现诸如再狭窄（支架置入后血管再次变窄）等并发症。再狭窄通常是由于传统支架的均匀径向扩张引起的，这种扩张无法解释狭窄区域和健康区域的不规则血管几何形状，从而导致力分布不均并损伤血管壁。本研究提出了一种支架设计，利用双稳态拉胀机制以及针对患者个性化定制来提高性能并最大限度地减少并发症。\n\n拉胀晶格结构的特点是拉伸时会横向延伸。这一特性使支架比普通金属网状支架更自然地贴合复杂的血管几何形状，均匀分布径向力，从而减少局部应力和血管创伤。双稳态机制用于确保收缩和扩张状态下的稳定性，使血管在置入后不会再次变窄。\n\n支架的扩张形态是通过机器学习和来自MRI和CT血管造影的患者特定成像数据进行定制的。血管的3D重建被转换成CAD模型，从而可以定制拉胀晶格，以向狭窄区域和健康区域施加可变的径向力。有限元分析(FEA)也用于优化应力分布并评估脉动流条件下的机械耐久性。支架设计计算模型的初步结果表明，支架可以减少再狭窄，最大限度地减少过度压缩，并增强血管壁的支撑。

Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM048 - 为机器人手术提供更柔和的触感

2024年，机器人辅助微创手术 (RAMIS) 已应用于数百万例手术。尽管其应用广泛，但其普遍缺乏力传感功能。很少有系统具备此功能，而且没有一个能够区分不同的组织类型，这导致7%的精细手术中出现损伤。这一差距凸显了对能够实时区分组织并实现精确力反馈的设备的需求。为了解决这个问题，开发了一种基于生物阻抗 (BI) 的测量系统，该系统集成了交流信号发生器、运算放大器放大级和分压电路。使用线性致动器对组织样本（肌肉、脂肪和骨骼）施加0N至10N的受控力。在正向、反向和超水合条件下，记录了五个频率（10 Hz至100 kHz）下的阻抗。通过建立预测模型，揭示了低频下阻抗-力呈线性关系，而高频下则表现出组织特异性的非线性行为，这归因于脂质双层的电容效应。由于骨骼含水量低，其变化几乎可以忽略不计；而超水合条件下，由于离子浓度均一，肌肉和脂肪的阻抗模式难以区分。这些发现首次证实了基于模型的机械力与生物阻抗之间的联系。该系统的代码能够以 86.5% 的准确率实时显示组织类型，并在 LCD 上显示推断出的力。这款低成本设备以新颖的方式利用生物阻抗来弥补 RAMIS 中的一个关键缺陷，为现有的基于机器学习的触觉反馈系统提供了新的输入。此外，阻抗数据还可以帮助训练异常检测算法，以便在术中识别肿瘤和钙化，从而提高手术干预的安全性和精准度。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM051 - 吸血鬼：抗衰老MiRNA

心血管疾病 (CVD) 是全球首要的死亡原因，每年约有 1790 万人因此丧命。大多数 CVD 与年龄相关，由血管逐渐受损（也称为内皮细胞衰老）引起。目前的治疗方法，如抗血小板和抗凝药物，仅能控制症状，尚无针对根本原因——内皮细胞衰老的产品。VAMPIRE（Vital Anti-aging MiRNAs to Promote Induced REgeneration，促进诱导再生的重要抗衰老 MiRNA）引入了治疗性 miRNA 的递送技术，以减缓内皮细胞衰老并最终治疗 CVD，并采用微针贴片作为一种微创方法。研究目的是评估特定 miRNA miR26a-5p 在年轻外泌体 (Y-XO) 和老年外泌体 (O-XO) 中的表达差异及其治疗效果。结果表明，Y-XO比O-XO携带更多的miRNA，包括miR-26a-5p，该miRNA在Y-XO中表达上调，并随年龄增长而下降。阿霉素诱导人冠状动脉内皮细胞衰老，经Y-XO处理的细胞53BP1（DNA损伤标志物）和SA-β-Gal（衰老标志物）表达降低。由于Y-XO含有miR26a-5p等抑制性miRNA，NFкB（炎症指标）表达降低，从而减轻了细胞凋亡和衰老。最后，将Agomir26（稳定的miR-26a-5p模拟物）加载到微针中以测试其治疗效果，结果显示Ki67（细胞增殖指标）表达增加，从而促进了血管修复。释放曲线测试验证了微针贴片对Agomir26的持续释放，并通过流变仪测试证明了其结构完整性。总体而言，VAMPIRE在治疗和预防心血管疾病进展方面展现出良好的前景，有望惠及数百万人。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM054 - 受折纸启发的可扩展心脏瓣膜假体

每年有 140 万新生儿患有先天性心脏病 (CHD)，其中 20% 以上需要心脏瓣膜假体。儿科心脏护理面临的一个主要挑战是缺乏一种能够持久耐用且可扩展的假体，以适应孩子的生长发育并减少多次侵入性开胸手术的需要。FLOValve 是一种受折纸启发的心脏瓣膜假体，它可以从儿童尺寸扩展到成人尺寸，同时保持结构的完整性和功能，从而解决了这些挑战。该瓣膜的原型采用一种新颖的制造方法制作，该方法结合了 3D 打印和浸塑工艺，使用具有医用级机械性能的聚氨酯橡胶，并通过拉伸应变测试优化了材料选择。测试证实了瓣膜在模拟静态和动态心脏条件下的性能。使用模拟心脏压力水柱 (MHPWC) 系统评估性能，该系统模拟真实心脏瓣膜血压和流速下的假体功能。使用来自当地屠夫的猪心模拟猪心脏模型，在模拟真实条件下测试并演示了 FLOValve 的功能。FLOValve 可达到生理峰值瓣膜血流率（儿童、青少年和成人尺寸分别为 100-200、200-300 和 300-400 毫升），并在模拟收缩压下（所有尺寸）均能实现最小压降（<5 毫米汞柱）。该假体在 MHPWC 和猪心脏模型中均表现出极小的反流。FLOValve 在猪心脏模型中达到生理平均血流率（儿童、青少年和成人尺寸分别为每次心跳 20、40 和 70 毫升）。FLOValve 可能为目前的儿科假体提供一种可行的微创替代方案，并有助于减轻先天性心脏病 (CHD) 儿童的手术负担。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM055 - 适应性齿轮式机器人上肢假肢

开发功能性假肢，尤其是上肢假肢，历来充满挑战。因军事伤、疾病或其他创伤导致的手部截肢会带来严重的社会心理影响，亟需在矫形器和假肢领域进行探索。能否及时获得假肢会影响患者的使用、康复、成本效益和医疗负担。问题：本项目旨在解决当前市场上假肢设备和线缆驱动原型的关键问题，重点关注上肢假肢的可及性和成本效益，旨在减少等待时间，同时确保其功能性和可靠性优于线缆驱动和反向驱动设计。工程设计流程：该设备的研发涵盖了解剖学、生理学、假肢学、生物力学工程、机器人技术以及社会心理因素等诸多因素。该项目采用计算机辅助设计和编程逻辑，开发了一种基于齿轮的新型自适应系统，通过迭代设计流程、利用现成产品以及FDM 3D打印和粘弹性材料，缩短了这些设备的等待时间。解决方案：当前迭代产品采用定制的直通式自适应齿轮系统，使机械手能够被动地适应物体，从而更有效地完成 7 种主要抓握模式。每个手指均由无刷伺服电机单独控制，从而实现更佳的设备控制。我们探索了增材制造技术以降低成本，并强调使用现成的组件，以便利用新型粘弹性材料高效地采购替换零件。应用范围包括用作训练装置、军队/退伍军人医院的临时假肢，以及更便捷、更经济的永久装置。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM060 - MicroHeart：一种新型、精确的心脏芯片

问题\n大部分药物开发成本都用于测试失败的候选药物，这阻碍了创新，并最终导致生命损失。即便如此，心脏毒性也是药物召回的主要原因，因此目前的心脏毒性筛选方法（二维细胞培养和动物模型）不够准确。心脏芯片 (HoC) 将三维细胞培养的精确度与微流控技术的可扩展性相结合，但成本过高，结构精度滞后，并且无法输出生理相关数据。更好的解决方案至关重要。\n方法\n心肌细胞 (CM) 来源于诱导多能干细胞，因为其质量优异且易于批量生产。原型一 (P1) 采用一种新型光生物打印微组织，最大限度地提高了与体内组织的相似性。该微流控芯片由一个中央微组织孔、输入端和通道组成。原型二 (P2) 的微组织基于类器官；将载有 CM 的生物墨水注入中央孔中。 P1 和 P2 已进行电成熟。\n结果\n用肾上腺素、异丙肾上腺素和维拉帕米测试了芯片的药物敏感性。P1 和 P2 对这三种药物均表现出较高的收缩幅度和频率响应性；然而，P1 显示出比 P2 更符合生理的收缩模式，并且其前所未有的精确度足以比较类似药物的药效，这表明这种新型光生物打印微组织比现有的微组织能够创建更精确的模型。\n结论\nMicroHeart 是第一个结合了精确组织结构、生理相关数据和非高成本的全细胞 (HoC) 平台，同时提供了对候选药物功能前所未有的洞察。尽管已经取得了令人振奋的进展，但仍需要进行更多研究。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM061 - 带有反馈功能的脑驱动前臂外骨骼

外骨骼机器人已被证明可有效帮助上肢神经肌肉损伤患者进行康复。然而，现有设计往往缺乏一些关键组件，例如脑驱动的恢复机制、运动学习的主动参与、实时感官反馈、前臂专用支撑以及强大的安全功能。本项目旨在通过设计一个脑机接口来弥补这些不足，该接口用于检测大脑意图并检测阿尔法波抑制（一种心理参与的神经标记），从而增强大脑在康复中的参与度；此外，还设计了一个配备先进安全措施和实时反馈功能的前臂外骨骼。该多模态康复系统包含一个基于脑电图 (EEG) 的脑电控制系统、一个五自由度 (DOF) 前臂外骨骼，以及一个闭环康复框架中的实时振动触觉反馈系统。整个设计采用轻量级（<1.5 公斤）、可调节的外骨骼，以及一个超低成本（<100 美元）的脑电图系统，从而增强了其可及性。性能评估表明，该系统在脑电图 (EEG) 数据采集方面具有高准确率（>95%），在稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 数据分类方面具有>92% 的准确率，并使用定制机器学习模型 BrainFormer 进行 Alpha 波抑制识别方面具有 100% 的准确率。这些结果凸显了该系统能够通过自适应神经调节、实时感官反馈和个性化运动辅助实现脑控康复的能力。通过克服传统外骨骼的局限性，这项创新为改善亚急性和慢性中风患者的运动恢复和促进神经可塑性提供了一种经济实惠、有效且易于获取的解决方案。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM062T——非侵入式脑控仿生腿

目前的下肢假肢操作繁琐，需要高风险的手术，而且价格高昂。因此，许多下肢截肢者步态不自然，能量消耗过高，导致不适和长期健康并发症。为了应对这些挑战，我们开发了 NeuroFlex，这是一款低成本、非侵入式脑电图 (EEG) 控制的股骨仿生假肢，它集成了基于机器学习的控制系统、三自由度 (DoF) 踝关节机构和用于动态运动的准直驱 (QDD) 执行器。我们的系统始于一个多步骤流程，将脑电图信号与基于惯性测量单元 (IMU) 的分析相结合。首先，对脑电图信号进行滤波以减少干扰。接下来，IMU 检测步态周期变化，从而提高适应性。混合机器学习模型通过尖峰频率法提取运动特征，以 98.67% 的准确率对用户意图进行分类。最后，主动环路持续优化运动，与传统假肢相比，能量消耗降低 35%。我们的工程创新利用 QDD 执行器实现精确的关节控制，并采用踝关节角度悬挂机构来改善平衡性和灵活性，从而增强自然运动。NeuroFlex 采用坚固耐用的材料和以机器学习为中心的处理芯片，价格保持在 1,000 美元，性价比高，比售价约 100,000 美元的商用仿生假肢更容易获得。在行业标准测试中，NeuroFlex 实现了 0.04 秒的响应延迟、99.7% 的步幅精度和多轴运动能力。NeuroFlex 结合了高精度潜意识控制、自适应步态力学和易于理解的多变量自由度工程，为下肢假肢市场提供了实用且经济实惠的解决方案。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM063T - CaMAS：更智能的居家生育测试

目的：本项目旨在开发 CaMAS，一种基于人工智能的生物医学成像解决方案，用于男性生殖健康居家筛查。目标是创建一种便捷、低成本且精准的解决方案，无需前往医疗中心或进行染色程序即可评估精液核心参数。流程：CaMAS 集成了一个连接模块和智能手机界面，用于实时录制精子视频。它利用先进的计算机视觉技术和深度学习模型，自动分析三项符合世界卫生组织 (WHO) 标准的精液参数：精子浓度、活力和形态。该系统基于来自公共数据集（VISEM、MHSMA）的 2,757 个视频和 1,540 幅图像进行训练，并使用河内医科大学附属医院 CASA 系统分析的临床样本进行验证。结果：CaMAS 在所有三个评估参数上均表现出与实验室诊断结果高度相关的结果。该系统的一项关键创新在于它能够在无需化学染色的情况下评估精子形态，从而保持样本完整性并简化流程。该解决方案在各种智能手机型号上均保持了高性能，证明了其便携性和兼容性。\n结论：\nCaMAS 为临床环境以外的男性生育力筛查提供了一种用户友好、经济高效且准确的解决方案。它弥补了资源有限环境下的关键诊断空白，并促进了男性积极主动的生活方式。未来的改进将包括扩展精液分析功能并集成云计算，以提高数据处理和存储效率。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM068 - RetinAI：用于眼部肿瘤家庭筛查的人工智能系统

目前，由于缺乏及时准确的眼科检查，视网膜母细胞瘤 (RB) 的早期诊断在临床实践中仍然具有挑战性，而这种检查至关重要，因为 RB 晚期通常会导致眼球摘除和失明。为了解决这个问题，本研究开发了 RetinAI，这是第一款配备人工智能系统的低成本可穿戴耳机和视网膜照相机，用于早期检测 RB。RetinAI 由两部分组成：一个眼外检测设备，结合 YOLOv11 深度学习模型，用于检测 RB 的早期征兆——白瞳症；以及一个由 ResNet-50 或 YOLOv11 驱动的内部视网膜图像系统，用于检测视网膜肿瘤。硬件包括一个 3D 打印耳机和镜头/相机连接器、Pi Camera 3、双红外/白光 LED 灯、LCD 屏幕、20D 镜头和 Raspberry Pi 5。对于白瞳症检测，对白瞳症的计算机视觉颜色分析显示，它们的明度、色调和饱和度与正常瞳孔不同。随后，YOLOv11 模型被开发出来，并展现出 98% mAP 的高性能，并可使用 RetinAI 头戴设备检测到直径小至 1 毫米的白瞳症。对于视网膜母细胞瘤 (RB) 的检测，ResNet50 和 YOLOv11 分别实现了 97% 的准确率和 96% 的 mAP。临床上，RetinAI 对正常患者和视网膜母细胞瘤患者进行了实验，结果表明 RetinAI 成功检测出了正常视网膜和视网膜母细胞瘤肿瘤。RetinAI 是首个低成本系统，它不仅可以通过瞳孔外部图像检测眼部肿瘤，还可以通过眼内视网膜图像检测眼部肿瘤，无需任何扩瞳药物，并且能够使用高性能深度学习系统检测肿瘤。RetinAI 可以显著提高 RB 的早期检测水平，并可用于家庭、年度体检或没有眼科专家的小型诊所。

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