赛事动态 - 第 8 页 - Regeneron ISEF 国际科学与工程大奖赛

Regeneron ISEF 2025 最高奖：MATS043 - 实时评估空气传播的有害风险

铀矿开采产生的污染物——空气中的二氧化硅和铀——导致美洲原住民和采矿社区自身免疫性疾病干燥综合征 (SS) 的患病率大幅上升。这些暴露会引发免疫失调和全身器官衰竭，而由于症状多变、生物标志物不可靠以及缺乏可用的检测工具，诊断往往被延误。现有的污染物检测方法成本高昂且依赖实验室，导致 SS 的诊断延迟平均超过六年，超过 50% 的病例仍未确诊。为了解决这一问题，RADAR 应运而生：一种新型固体基质比色材料，由高表面积多孔金属有机骨架 (MOF) Cu-BTC 构成，嵌入聚乙烯醇基质中，并用茜素红 S 和钼酸铵等试剂进行功能化，用于检测铀和二氧化硅。合成了5种功能化水平（20–100%）的薄膜，并将其暴露于受控的污染物浓度中。暴露15分钟后，薄膜会发生可见的色彩变化。通过1931色度归一化，将薄膜的sRGB值转换为透射率。在100%功能化水平下观察到具有统计学意义的检测结果，铀的检测限为0.1 mg/m³，二氧化硅的检测限为5 µg/m³，信噪比分别为5.25和3.79。Shapiro-Wilk检验（p> 0.05）验证了回归模型。结构分析显示表面积增加（p<0.05），而孔隙没有塌陷（p> 0.05），从而保持了分析物的扩散。RADAR提供了一种经济实惠、可解释的早期环境筛查工具，有助于减少服务欠缺社区的诊断延误。

Regeneron ISEF 2025 最高奖：PLNT026 - 葱属植物在向性和微重力条件下的生长

随着人类探索地外农业并推进可控环境耕作，了解植物如何在改变的非生物条件下整合定向生长信号至关重要。本研究考察了葱属植物（Allium fistulosum）在正常重力、模拟微重力（通过3D回转器；0.02 g、0.10 g、0.25 g）、均质和非均质水分分布以及中等强度磁场（拉力分别为0.10 kg、0.20 kg、0.50 kg、1.00 kg）条件下对水向性、磁向性和重力向性的生长响应。方差分析显示，处理对地上部和根系结构、生物量和叶绿素含量均有显著影响。微重力条件下，地上部长度增加，静磁场（SMF）条件下伸长率增大，这可能是由于定向信号传导中断和细胞周期加速所致。微重力条件下，地上部生物量下降，水分梯度条件下也观察到进一步降低，这可能与脱落酸 (ABA) 生物合成将资源重新分配给根系发育有关。单根微重力条件下，根系生物量和数量增加，推测是由于离子通量增强、活性氧 (ROS) 信号传导以及分生组织中细胞分裂基因的上调所致。微重力导致根系生长随机化，次生根形成减少，这可能是由于平衡石沉积紊乱导致生长素重新分布受损所致。在水分分布不均一的情况下观察到水纹，表现为向高湿度区域的侧枝和伸长。微重力条件下，叶绿素 a 和 b 含量降低，可能是由于质体分化受损所致，而单根微重力条件下则与色素水平升高有关。水分梯度条件下，叶绿素含量降低，可能是由于脱落酸 (ABA) 诱导的抑制。

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Regeneron ISEF 2025 最高奖：PHYS005 - 船舶尾流调查

在本研究中，我们探究了船舶尾流的形成和特征。长期以来，人们一直认为尾流角恒定且与船舶参数无关，但这一理论最近受到了质疑，其中最著名的质疑来自马克·拉博德 (Marc Rabaud) 和弗雷德里克·莫伊西 (Frederic Moisy) 的观察，他们观察到的尾流角远小于开尔文角。通过涵盖各种重要参数的不同实验，我们获得了经典尾流角和窄尾流角两种情况。研究结果表明，我们的新理论与实验数据更加吻合，尤其是在弗劳德数 (2.6-4.4) 范围内。我们的模型分别在较低弗劳德数和较高弗劳德数下收敛于开尔文模型和拉博德-莫伊西模型，这证明了我们的理论是该领域先前建立的模型的更普遍的情况。

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Regeneron ISEF 2025 最高奖：BMED015 - 使用PGE2作为治疗剂的神经再生

急性损伤和慢性神经退行性疾病导致的神经退行性病变，给全球数百万患者带来毁灭性的症状。目前尚无再生神经元的疗法，这意味着患有慢性神经退行性病变的患者可能永远无法恢复失去的神经功能。本项目旨在探究神经胶质细胞分泌的脂质信号分子PGE2在神经再生中的作用，以确定修饰PGE2信号或将其作为治疗手段是否能够促进轴突的再延伸。PGE2由施万细胞和星形胶质细胞分泌，但其在神经退行性病变和修复中的确切作用尚不清楚。本研究采用体外损伤范式，探究了PGE2对轴突再生的影响。研究发现，1 uM剂量的dmPGE2可促进损伤后的再生（平均轴突长度增加126.29%），有望提高损伤后细胞的存活率。 RNA Scope 分析还发现，1 uM dmPGE2 治疗可增强细胞兴奋性。为了验证其对轴突再生的影响，我们采用正交实验，通过 Brainbow AAV 转染和移植-再板实验进行全轴突切断。接下来，为了探索 PGE2 如何与复杂的体内系统中的其他受体相互作用，我们进行了分子对接。最后，基于 GWAS 的分析发现，与健康患者相比，多发性硬化症患者中参与前列腺素生成和信号传导的基因表达上调，这表明 PGE2 在炎症环境中的作用可能是神经胶质细胞为保护剩余神经元而做出的自然反应。总而言之，本项目表明，以 PGE2 信号传导为靶点的神经再生疗法或可挽救和改善数百万人的生命。

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Regeneron ISEF 2025 最高奖：BCHM037 - 用于识别TNBC外泌体的纳米系统

随着乳腺癌死亡率的上升，开发能够在转移前快速识别的早期诊断技术至关重要。三阴性乳腺癌 (TNBC) 占乳腺癌的 10-15%，其特征是缺乏雌激素、孕激素和 HER-2 受体。受体的缺乏导致靶向治疗的缺乏和更高的死亡率，凸显了早期检测的必要性。外泌体是血液中大量存在的细胞外囊泡，含有其来源细胞特有的生物标志物。如果能够检测到血液中多个 TNBC 外泌体的存在，那么将能够实现早期检测，并进一步了解癌症行为和预测最佳治疗方案。在本研究中，我们报告了一种基于水果的磁荧光碳点纳米结构的设计，用于识别与 TNBC 相关的外泌体。我们使用橙皮、黄瓜和哈密瓜有机材料制备了黄色、绿色和蓝色碳点。采用EDC/NHS偶联法将碳点与胺基功能化的Fe2O3磁性纳米粒子（MNP）偶联。MNP-碳点复合材料与适体偶联，形成磁荧光纳米结构。该纳米结构随后应用于混合外泌体环境，对肌腱蛋白C、泛素羧基末端水解酶L1和程序性细胞死亡配体-1外泌体表现出良好的特异性，从而实现了对三阴性乳腺癌（TNBC）的多外泌体检测。

Regeneron ISEF 2025 最高奖：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 最高奖：ISEF 2025 SVK002 CHEM005 - 新型抗病毒药物的全合成

我们的研究重点是抗病毒药物，即针对 RNA 病毒疾病的广谱药物。加利地西韦 (Galidesivir) 是一种目前看来是最佳的病毒 RdRp 抑制剂，它引起了我们的关注。然而，由于生产成本高昂（约 5000 欧元/克），这种药物在实践中无法使用。因此，我们决定寻找一种新的创新方法，以更便宜、更快速的方式生产这种分子和其他氮杂碳核苷。经过文献检索和逆合成分析，我们创建了一种新的加利地西韦全合成方法。该方法以廉价且绿色的糠醇为起始原料。然后，糠醇经 6 步转化为关键的氮杂糖前体。反应级联始于受保护糠醇的 Achmatowicz 氧化，产物的双键可以通过两种方式进行二羟基化。关键且最复杂的步骤——氮杂糖环的闭合——是通过与(+)-苄基乙胺进行立体选择性还原胺化而完成的。这为我们提供了关键前体，其对(D)-核糖，甚至是新的(D)-核糖构型的选择性低于95:5 ee。经过三步反应，我们得到了柠檬酸加利地西韦，总产率为35%。我们的研究成果也被用于另一项研究，该研究首次描述了该药物对SARS-CoV-2病毒RdRp突变的IC50值。如果我们的方法应用于工业，生产成本将降低至少625%。我们的合成方法也可能成为开发新药的基础。通过这种方式，我们带来了一种副作用看似很小、具有商业可行性的抗病毒药物，它每年可能挽救数十万死于RNA病毒疾病的生命。

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Regeneron ISEF 2025 最高奖：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 最高奖：MATH028 - 囚徒困境中的记忆与自私

使用传统方法（例如研究人类样本）来理解自私行为和利他行为哪个对个体更有益仍然具有挑战性。囚徒困境，一个探索合作与竞争的博弈论概念，为解答这一问题提供了一种思路。尽管当前的研究将囚徒困境扩展到各种社会概念，但关于其最有效的机制以及利他主义和自私主义在其中的益处，仍然存在争议。本研究利用 Python 代码包，利用囚徒困境来探索这些问题。在步骤 1 中，在简单交互中比较了三种涉及先前交互记忆的策略——反应-1、反应-2 和反应-3，结果表明，较短记忆的反应-1 的表现优于较长记忆的反应-3。这些结果表明，无论是在困境中还是在现实生活中，复杂性都不能保证成功。为了确定复杂记忆对决策的影响，步骤 2 探索了使用多种策略（包括反应策略）的复杂交互，与步骤 1 相比，具有较长记忆长度的复杂策略表现最佳。最后，在第三步，我们将思想实验应用于已开发的策略与不同程度的利他主义相结合，以探索利他主义与自私主义之间的区别。结果表明，与纯粹的利他主义或自私主义策略相比，完美融合两种特质的策略表现最佳。人类行为极其复杂，但这些发现表明，博弈论过程可以用来发现趋势，从而揭示人类互动的复杂性。

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Regeneron ISEF 2025 最高奖：TMED042 - OncoNote-早期全癌预后预测

癌症是全球第二大死亡原因，每年影响2000万人，导致超过970万人死亡。早期预测临床结果对于患者风险分层和治疗管理至关重要，但目前的分期系统无法对不同癌症进行分层，一致性低至52%。因此，我的项目提出了OncoNote：第一个低成本、非侵入式的计算框架，用于使用非结构化自由文本临床叙述来预测初诊时泛癌患者的生存率和复发率。首先，我训练了一个无监督的FastText模型，通过消除噪音、分割句子和合成临床术语来处理来自56,339名患者的约230万条临床叙述。通过学习来自686家机构的稳健且医学相关的词汇表征，该模型生成了一个文档级嵌入数据集，用于训练Cox比例风险神经网络。该模型自适应地评估与预后相关的临床文本，并预测每位患者的风险评分。经过大量实验，生存和复发预测模型在32种癌症类型中取得了令人印象深刻的0.72和0.77的一致性，超越了所有现有的临床技术。OncoNote为临床医生提供了首个基于文本的泛癌症数字生物标记物，该标记物可推广至任何电子健康记录，并将通过避免患者过度治疗来改善临床疗效。最终，该平台是一个可扩展、经济实惠且全面的解决方案，将使临床医生能够更早地确定稳健、有针对性的治疗方案，从一开始就预防不良临床事件的发生，并挽救数百万人的生命。

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