赛事动态 - 第 5 页 - Regeneron ISEF 国际科学与工程大奖赛

Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA031 - 用道德基础打击虚假信息

政治两极分化催生了虚假信息滋生的回音室效应。当虚假信息与政治意识形态相符时，它会强化偏见，阻碍气候变化、健康和全球冲突等问题的进展。虽然研究主要集中在识别和限制虚假信息，但很少有研究测试如何利用经过事实核查的信息来突破回音室效应。我的项目旨在填补这一研究空白，测试即使在政治回音室中，运用道德基础构建经过事实核查的信息是否能够提高参与度。运用道德基础理论，我使用五种道德基础——权威、神圣、忠诚、关爱和公平——来构建经过事实核查的标题。构建是指呈现强调不同道德基础的信息。由于人们认为道德基础比政治意识形态更具先天性，因此这种方法测试道德框架是否能够提高可信度和参与度（分享和点击在线信息）。我进行了两项实验：1）一项有来自七个国家的1012名受访者参与的对照实验；2）一项真实世界测试，其中道德框架标题覆盖超过67000人，其中超过2300人点击查看事实核查信息。结果表明，道德框架显著提高了参与度。具体而言，自由主义者更多地关注关怀和公平框架，而保守主义者更多地关注神圣和忠诚框架。可信度在道德框架对参与度的影响中起中介作用。这些发现表明，利用道德基础重新构建事实核查标题可以有效打击虚假信息并弥合政治分歧。这种方法可以改善公众在疫苗接种、健康饮食和气候变化等关键问题上的对话。

Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA074 - 一本关于并闭集猜想的书

为了弥补STEM人才需求日益增长与数学家短缺之间的差距，我们编写了一本儿童读物，将并闭集猜想这一复杂数学概念的定义和应用，与通俗易懂的故事叙述相结合，以培养儿童对数学领域的兴趣。先前的研究证实，儿童通过文学背景更容易理解数学主题。通过编写书籍并进行焦点小组测试，我们发现，将并闭集猜想融入奇幻场景的书籍确实能够促进对这一猜想的学习，更重要的是，激发学习的兴趣。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA038 - 改善阿尔茨海默病患者的情绪水平

患有阿尔茨海默病的老年人群经常会经历情绪低落，这会加剧他们的症状并缩短他们的寿命。治疗这些低落情绪的最常见方法是处方药；然而，这些药物方法并不总是有效，也并不总是容易获得。本研究检验了以下假设：拼图游戏（无论是否配合芳香疗法）可以显著改善患有阿尔茨海默病的老年人群的情绪。居住在记忆护理机构的老年人被随机分成两个不同的治疗组。第一组拼图游戏约 30 分钟。第二组患者在拼图游戏的同时接受薰衣草芳香疗法约 30 分钟。两组都有志愿者协助他们，并在接受治疗前后使用观察情绪评定量表 (OERS)（Lawton 等人，1999）观察患者的情绪水平。采用相关样本t检验成对比较每位患者治疗前后的情绪，结果显示两组患者的情绪均有显著改善。进一步比较发现，接受芳香疗法并进行拼图游戏的组患者的情绪改善显著优于未接受芳香疗法的拼图游戏组。这些结果支持了以下假设：接触多种刺激物有助于改善老年阿尔茨海默病患者的情绪，这有力地表明薰衣草的宜人香气和拼图游戏的认知主题能够唤起怀旧之情。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA066 - 通过肠道微生物组对夏威夷健康进行分区

夏威夷原住民和太平洋岛民 (NHPI) 患有心脏代谢健康问题的比例过高，糖尿病死亡率是一般人群的 3.32 倍，但只有 3% 的少数族裔中心研究对 NHPI 数据进行了分类。\n\n本研究开发了分区-微生物组整合模型 (ZMIM)，这是一个新颖的框架，可以量化欧胡岛 NHPI 社区的分区政策、肠道微生物组组成和心脏代谢健康之间的关系。该研究将夏威夷地理信息系统 (GIE) 分区数据与健康测量数据和肠道微生物组图谱 (n=1,656) 相结合，使用机器学习来识别居住环境和非居住环境中的模式。\n\n结果显示，居住区的 NHPI 个体表现出肠道微生物多样性降低（中位数：0.155），同时 BMI（系数：4.737，P<0.01）和 A1c 水平升高。教育程度成为显著的保护因素，尤其是在居住区（系数：-0.858，P<0.01），但在非居住区则不然，这表明教育在不同的区域划分背景下提供的健康益处存在差异。SHAP 分析发现，混合用途的接近性是影响肠道菌群多样性的排名最高的分区特征（重要性：0.172），在 92% 的引导样本中位列前茅。\n\nZMIM 框架提供了一种标准化方法，用于量化分区政策如何通过肠道菌群改变影响健康，并提供了一种可复制的方法来检验其他土著社区中的类似关系，并在临床症状出现之前识别环境暴露的早期生物学指标。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA039 - PnVR：个性化VR自然疗法

精神疾病是全球性的公共卫生流行病，影响着全球18.8亿人。自然剥夺（ND）会使焦虑症增加38%，抑郁症增加33%，死亡率增加5%，从而加剧了这一问题。虚拟现实自然疗法（VRNT）通过接触360度自然内容来降低这些风险。然而，目前尚无通用的系统来个性化这种疗法。本研究旨在开发一种新型的个性化软件系统，用于管理首个个性化VRNT（个性化自然虚拟现实——PnVR）。PnVR的个性化系统是一个用户友好的Web应用程序，包含三个交互式偏好评估任务和一个输出个性化疗法的复杂后台软件。PnVR是在Visual Studio Code上使用HTML、CSS和JavaScript创建的。21名参与者在个性化系统中完成了随机化、定向化和生物群落排名任务。随后，参与者在经历了一项压力诱导任务后，完成了两项治疗干预，一项是个性化的（通过PnVR），另一项是非个性化的。每次治疗前后均收集受试者的自我报告心理健康水平。结果表明，该系统的可用性和准确率均高达95.24%。此外，与目前的非个性化疗法相比，PnVR显著降低了负面情绪（p < 0.05，r = 0.67）和压力（p < 0.01，r = 0.53）。这些结果表明，PnVR既是一种高度准确的个性化方法，又在提高心理健康水平方面优于目前的非个性化疗法。PnVR的应用有望改变当前的虚拟现实心理健康疗法，同时帮助那些患有精神疾病的弱势群体。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA062 - HarmonyPlus：双相情感障碍康复系统

双相情感障碍 (BD) 的并发症不仅限于情绪波动，即使在情绪正常时，高达 60% 的患者也会出现认知障碍。受影响的关键领域包括注意力、执行功能和记忆力，这会加重情绪症状，并影响社交和职业生活。早期干预对于预防情绪和认知风险至关重要。本研究提出了 Harmony Plus，这是一种混合自适应系统，可在游戏化的团体环境中提供多模式认知康复 (CR)。通过该系统，患者可以参与动作和策略游戏类型的认知训练任务。实时瞳孔测量通过深度学习和 OpenCV 实现，以捕捉患者的事件相关瞳孔反应 (ERPR)。先进的信号处理和遗传算法可根据患者的认知状况提供个性化干预措施，并根据患者的表现动态调整任务难度。一项为期八周的研究对 12 名双相情感障碍患者（I 型和 II 型）进行了研究，使用 ISBD BANC 电池和事件相关电位分析来检查神经心理和神经生理变化。使用Mann-Whitney检验进行组间比较显示，Harmony使用者的神经心理学综合评分显著提高（p<0.05），Cliff's Delta检验结果也支持了这一点。Wilcoxon秩检验显示，Harmony使用者的处理速度、视觉记忆和执行功能显著提高（p<0.05）。工作记忆的显著性在边际（p=0.0625），而持续注意力的显著性在边缘（p=0.0557）。对照组的各项指标仍然不显著。Harmony plus结合了发作监测和定制化的CR，不仅可以改善情绪，还能促进双相情感障碍患者的神经可塑性和整体功能恢复。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA004T - SoundKraft：游戏化认知筛查工具

认知能力下降在老龄化人群中很常见，但早期筛查对于减缓其进展至关重要。目前的筛查工具（例如 MoCA 和 MMSE）受限于对阅读、写作和动手能力的依赖，因此不适用于感官障碍、识字率低或语言背景各异的老年人。SoundKraft 旨在通过全面的领域分析，提供更具包容性、吸引力和易用的认知筛查解决方案。\n\nSoundKraft 使用基于游戏的交互式任务评估六个认知领域——记忆力、注意力、语言、执行功能、视觉空间能力和定向力，并通过文本转语音提示、眼动追踪和基于音频的交互进行增强。评分采用层次分析法，分配特定领域的权重。\n\n该系统使用 k 折交叉验证方法进行验证，其中参与者池被分成训练集和测试集，并进行多次迭代，以确保稳健性和通用性。我们还对随机选择的参与者进行了重测方案，以评估一致性。SoundKraft 评分与 MoCA 进行了统计学比较，分析了相关性和预测准确性。\nSoundKraft 与 MoCA 评分表现出较高的相关性 (r = 0.80)，并且在检测 MCI 方面表现出略高的灵敏度和特异性。该系统引人入胜且具有文化适应性的设计提高了老年人的参与度，并降低了考试焦虑。\n\nSoundKraft 为老年人群体的认知筛查提供了一种可扩展、游戏化且具有文化适应性的解决方案。其易于使用的设计和与现有工具的强相关性使其成为及时筛查老年人认知衰退并改善护理的理想选择。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA025 - CBD-MCT 对秀丽隐杆线虫阿尔茨海默病模型的影响

阿尔茨海默病 (AD) 是全球老年人群痴呆症的主要病因，仅在美国就有超过 600 万人受其影响。尽管 FDA 批准的治疗方法已面世，但治疗方案仅限于单克隆抗体，而这些抗体的价格高昂，绝大多数人都无法承受。因此，现在比以往任何时候都更需要治疗和预防措施。虽然像大麻二酚 (CBD) 这样的廉价治疗方案已被证明有效，但其口服消化和生物利用度的局限性使其在市场上的竞争力较弱。然而，一旦与中链甘油三酯 (MCT) 结合，CBD 的生物利用度将提高十倍。目前的体外研究表明，两者结合具有积极的协同作用，各自都有望对抗 AD 患者大脑中的斑块聚集。本研究通过运动和头部敲击实验，探讨了 CBD-MCT 对秀丽隐杆线虫菌株 CL2355 体内不同治疗类型转运的影响。随后，研究人员使用排序方差分析和事后Tukey's HSD检验对数据进行了分析；结果表明，CBD-MCT组合在所有组中的头部敲击试验成功率最高，并且在运动试验中也优于对照组和MCT组。这种新颖的协同途径为进一步研究提供了机会，最终目标是为所有受这种普遍疾病影响的患者提供广泛且经济的治疗选择。

Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA041T - 用于 Deepfake 检测的音频视频深度学习

深度伪造是一种快速发展的虚假信息传播工具。2025 年，约有 800 万个深度伪造视频被分享至网络，且每 6 个月数量翻一番。研究发现，人们难以识别深度伪造，但深度学习拥有更大的潜力。现有模型由于仅使用单一模态（视频或音频）而缺乏通用性。同时使用视频和音频数据来检测深度伪造的探索甚少。本项目旨在解决深度伪造危机：创建并全面测试用于深度伪造检测的音视频多模态深度学习模型。\n\n\n我们使用了一个包含 2 万多个视频文件的多模态音视频深度伪造数据集。我们使用深度学习模型（用于视频嵌入的 Vision Transformers 和用于音频嵌入的 Wav2Vec2）提取嵌入，并包含三个变体：通用、深度伪造和情感。然后，这些嵌入作为特征发送到 13 个不同的下游机器学习模型。使用此流程创建了超过 3,300 个模型，迭代了超过 7,100 万个文件。\n\n\nt-SNE 嵌入可视化表明，DeepFake 嵌入能够成功区分真实样本和 DeepFake 样本。DeepFake 嵌入具有卓越的性能。总体而言，最佳模型的准确率达到 99.49%，AUC 得分达到 99.71%，显著优于当前最先进的 DeepFake 检测方法。成本分析模型发现，这种多模态方法极具成本效益，处理 Instagram 上每天发布的 9,500 万个视频的一次性成本仅为 7,200 美元。此外，该方法还确定了对 DeepFake 检测最重要的面部部位。总而言之，音频-视频多模态深度学习是一种检测 DeepFake 和阻止虚假信息的有效技术。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA035 - 使用 CLIMB 进行新型大脑老化分析

大脑并不总是以与身体其他部分相同的速度衰老。有些人的大脑直到老年仍然保持敏锐，而其他人则在几十年前就出现衰退的迹象。及早发现这些隐藏的变化可能会彻底改变我们对抗阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病的方式——但目前的方法很难预测哪些人面临风险。这项研究开发了一个模型 CLIMB（基于连接的迭代多阶段脑分析学习）来改变这种状况。CLIMB 不是试图一次性学会所有内容，而是逐步从简单到越来越精确的任务学习，精确定位与加速衰老相关的独特患者水平模式。这通过我的新颖的 fMRI 增强方法 (ASWAC) 在 1400 多次扫描 (p<0.001) 中得到了验证，优于传统的静态组块。通过研究静息态脑部扫描，它估计一个人的“大脑年龄”的准确率比现有模型高 58%，将误差减少了六年多。其突破性发现在于：平均而言，执行与记忆、视觉和运动网络的衰老速度最快，且通常在症状出现之前。这意味着，大脑连接的细微变化——在传统认知测试发现问题之前的数年——可能预示着阿尔茨海默病等疾病的早期风险。除了衰老之外，CLIMB 还通过预测生理性别（准确率高达 93%）证明了其揭示隐藏大脑模式的能力，展现了其检测大脑功能显著差异的能力。随着进一步发展，这种方法有望催生早期筛查工具、个性化干预，并加深对生活方式、遗传和心理健康如何影响大脑衰老的理解。通过解码大脑健康隐藏的时间线，CLIMB 让我们距离在认知衰退开始前进行预防更近了一步。

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