赛事动态 - 第 20 页 - Regeneron ISEF 国际科学与工程大奖赛

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。

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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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM072 - 基于人工智能的光声成像

乳腺癌是全球女性最常见的癌症，但由于早期检测技术的进步，其死亡率正在下降。尽管目前的成像系统，如乳房X光检查、超声波和磁共振成像 (MRI) 等，已经提高了生存率，但它们仍然存在较高的假阳性率和阴性率，对致密型乳腺的有效性有限，以及筛查疼痛等问题。光声 (PA) 成像技术能够可视化血管而非形态特征，有望克服这些局限性；然而，其图像仍然过于复杂，肉眼难以解读，限制了其临床应用。因此，本研究开发了一种基于人工智能的新型 PA 系统，该系统使用机器学习模型 (MLM) 来检测乳腺癌。为了确保舒适度，患者将乳房轻轻地压在塑料膜上，同时系统将近红外 (NIR) 激光照射到乳房上。血红蛋白独特的 NIR 吸收能力会产生超声波信号，从而可视化血管并生成 PA 图像。然后，MLM 被训练以根据血管模式诊断乳腺癌。为了解决 PA 数据集有限的问题，研究人员采用了迁移学习，即先使用 MRI 图像进行训练，然后再使用 PA 和 MRI 图像进行再训练。共计36例经活检确诊的乳腺癌患者接受了影像学检查，以迁移学习和评估该系统的开发效果。最终，该系统的诊断准确率达到76.83%，且在不同乳腺密度的患者中诊断准确率一致。这些结果凸显了基于AI的PA成像在临床整合方面的潜力，解决了先前研究中在提高筛查准确性和舒适度方面面临的关键障碍。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ENBM080 - 使用人工智能和光谱技术的无创血糖仪

糖尿病是美国主要的死亡和慢性病原因之一。目前的血糖监测设备需要抽血，这会导致监测依从性差，最终导致结果恶化。同样，目前的非侵入式技术也不够准确，无法满足家庭实际使用。本研究利用近红外光谱和机器学习技术，旨在研发一种符合FDA标准的廉价、非侵入式血糖监测设备。葡萄糖峰值吸收光谱在850nm和1550nm处被确定。为了提高准确度，研究人员创新性地利用了1450nm（该波长仅被水吸收）来区分葡萄糖的吸收和血液中葡萄糖和水的重叠光谱。测量这些波长在手指上的反射，并将其输入到支持向量回归机器学习模型（SVM）中以预测血糖。该机器学习模型的R平方值为0.905，平均绝对百分比误差为3.9%，表明其在预测血糖水平方面具有很高的准确度。采用配对双侧T检验 (TOST) 评估模型预测均值与FDA批准的血糖仪之间的等效性，同时允许两者之间存在FDA认可的15 mg/dL的差异。基于该检验，该原型机的测量结果在统计学上与FDA批准的血糖仪相当 (P<.001)。因此，这款多光谱光学设备可以通过经济、准确且无痛的血糖监测，彻底改变数百万患者的居家糖尿病护理。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BMED041 - 具有遗传扰动的心脏缺陷病理学

先天性心脏缺陷 (CHD) 是指出生时存在的心脏结构缺陷。左心发育不全综合征 (HLHS) 是最复杂的先天性心脏缺陷，发生在心脏左侧发育不全的情况下。该病导致 40% 的新生儿心脏病死亡，即使通过外科手术干预，其预期寿命也会缩短约 50 年。HLHS 的根本病因尚不清楚，这限制了靶向治疗的发展。本研究旨在利用基因扰动揭示 HLHS 的分子机制。研究者从 HLHS 患者及其健康父亲（作为对照）的人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 中分化出心肌细胞。siRNA 敲低系统性地沉默了 115 个基因，并在每个细胞中均出现了明显的功能丧失扰动。免疫染色和高内涵成像量化了表型变化，并在对照样本上训练了一个机器学习模型（准确率为 86%），以将扰动分类为“健康”或“不健康”。进一步的分析（全基因组关联研究、主成分分析和特征相关性）确定了 HLHS 病理的关键驱动因素。促使患者细胞趋向健康状态的基因（PPP1R13B、RAI14、SIRT5）被确定为潜在的治疗靶点，其评分降低了 2.15 倍（p < 0.05）。相反，促使父细胞趋向患者表型的基因（PBX1、NR6A1、PRDM16）与 HLHS 的发展有关，其评分增加了 3.3 倍（p < 0.05）。酰基链重塑途径与这些基因变化相关，暗示脂质代谢在疾病发展中的作用。这些发现为 HLHS 发病机制提供了新的见解，并有可能改善诊断和治疗干预。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BMED054 - ARF6 在 RPE 细胞衰老中的作用

年龄相关性黄斑变性（AMD）是一种进行性视网膜退化，会导致严重的中央视力障碍，影响着美国近2000万老年人。视网膜色素上皮（RPE）是位于视网膜和脉络膜之间的支持性单层细胞，其退化和功能障碍在AMD患者中很常见。由于高代谢活性和持续的光照，RPE极易发生氧化应激，而氧化应激是衰老过程中细胞衰老的常见驱动因素。ARF6是一种与神经退行性疾病相关的小单体GTP酶，但其在AMD中的作用尚不清楚。本项目利用体外模型研究了ARF6在氧化应激诱导的RPE细胞衰老中的作用。使用腺病毒载体将野生型（WT）、ARF6Q67L（组成性活性）和ARF6T27N（显性负性）导入ARPE-19细胞。随后，用氧化性过氧化氢处理细胞，模拟人眼衰老。通过对常见的细胞衰老标志物pH2A.X（磷酸化组蛋白2A.X）进行免疫荧光检测，确定衰老程度。结果发现，ARF6Q67L显著增加了pH2A.X的聚焦点数量和信号强度，而ARF6T27N则显著降低了聚焦点数量和总信号强度，这表明ARF6的显性负向活性形式可以拮抗RPE衰老，而ARF6的组成性活性形式可以促进RPE衰老。这些发现表明ARF6的活性会影响氧化应激诱导的RPE细胞衰老，并表明ARF6是未来AMD治疗的潜在治疗靶点。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BMED083 - 靶向晶状体纤维化的新型信号通路

后囊膜混浊 (PCO) 是白内障手术的主要并发症，由上皮间质转化 (EMT) 引起。在本研究中，我研究了一类常用于治疗糖尿病的药物——二肽基肽酶 4 抑制剂 (DPP4i) 的机制作用，旨在通过靶向一种新的染色质重塑通路，开发一种针对 PCO 的概念验证基因疗法。我表明，DPP4 抑制剂通过增强 p38/MAPK 蛋白 (p<0.001) 来减弱 EMT，从而导致下游染色质拓扑结构的改变。值得注意的是，通过 Hi-C 测序，我发现 SNAI1 是通过与其主要增强子顺式分离而被抑制的，而 SMAD2 是通过区室移位而被抑制的。然而，本研究也表明 DPP4 抑制剂具有显著的眼部脱靶效应，这使得 DPP4i 疗法并非理想的长期治疗方案。为了改善这种情况，我开发了一种基于 CRISPR-Cas9 的概念验证基因疗法，该疗法通过插入 cHS4 绝缘子来靶向相同的新功能机制，同时避免了 DPP4 抑制剂的显著细胞毒性。初始体外脂质体转染显示出类似的 EMT 抑制效果，细胞活力提高了 20% 以上（p<0.01）。GUIDE-seq 证实了 gRNA 的脱靶活性极低。随后，我开发并提出了一种潜在的递送方案，即将 eSpCas9 构建体核糖核蛋白包装到透明质酸包被的抗体偶联脂质纳米颗粒中，以便在未来的小鼠研究中进行递送。我的结果揭示了晶状体中通过一种常见药物介导的新型信号通路，我随后利用该通路开发了一种预防白内障手术并发症的疗法。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BMED065 - 抑制剂 CA170 与 KRAS 疫苗产生协同作用

免疫检查点抑制剂 (ICI) 已成为晚期肺癌的一种有希望的治疗方法。然而，ICI 的缓解率仍然很低。因此，我们需要更好地了解多样化的干预途径，以优化抗肿瘤疗效。小分子 CA170 靶向免疫检查点 V 结构域免疫球蛋白 T 细胞活化抑制因子 (VISTA)，该抑制剂在肺部高表达，克服了现有基于抗体的 ICI 因其膜通透性而存在的局限性。我假设 CA170 这种抗原非依赖性小分子可以与 Kvax（一种针对肺癌 KRAS 突变的抗原特异性疫苗）协同作用，从而促进抗肿瘤免疫应答途径。我分析了小鼠原发性肺癌样本的公开单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据，使用 R 语言中的 Seurat 包来检验该疗法对免疫细胞区室的影响。我通过 CellChat 在我们的受体-配体分析中评估了免疫细胞应答途径。我发现CA170和Kvax之间的协同作用促进了血浆和记忆B细胞增殖，增强了辅助性T细胞功能，并改善了细胞毒性T淋巴细胞的浸润。这项研究表明，抗原特异性疫苗和免疫检查点抑制剂（ICI）相结合的疗法可以增强肺癌的抗肿瘤反应。这可能为开发更好的策略来延长肺癌患者的免疫治疗疗效奠定基础。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BMED040 - 神经发育障碍的视网膜模型

神经发育障碍 (NDD)，例如自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD)，的早期诊断有助于早期干预，对改善患者的终身预后至关重要。目前的诊断需要精神科医生进行数小时的评估，这表明需要一种更客观、更有效的 NDD 筛查工具。受既往临床研究表明 NDD 患者存在视网膜生理差异的启发，本研究探索视网膜作为 ASD 和 ADHD 生物标志物的作用。在本研究中，我开发了一个基于视网膜图像的可解释卷积神经网络模型，通过事后分析用于 ASD 和 ADHD 诊断。潜在特征空间可视化表明，模型提取的视网膜特征可以有效地区分患者的不同病情。通过生成显著热图来定位重要的视网膜区域，这些热图揭示了与诊断相关的黄斑、视神经乳头和血管。为了更好地理解这些区域，我通过开发和分析一种新型的自闭症谱系障碍（ASD）体外视网膜模型来进一步探索其生物学可解释性。小鼠和人类视网膜细胞系用丙戊酸钠处理，丙戊酸钠是一种用于生成广泛接受的ASD诱导小鼠和脑细胞模型的化学物质。该模型的有效性得到了许多高置信度ASD风险基因表达中断的观察结果的支持。本研究鉴定出几个与视网膜发育相关的差异表达基因，并揭示了它们与ASD病理生理学的新关联。最终，本研究开发了新型的体外和计算机模拟模型，支持视网膜作为客观NDD筛查的可行生物标志物。

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