2026年新春伊始，由BETVICTOR医公司附属精神卫生中心、BETVICTOR伟德李春波教授和德国慕尼黑工大Stefan Leucht教授团队联合牵头的一项系统评价在《柳叶刀》以论著形式正式刊发。该研究比较了24种抗精神病药物治疗急性期精神分裂症疗效与耐受性，是迄今样本量最大、涵盖新药最全、并纳入中国临床研究的最新循证证据。研究纳入438项随机对照试验，共包括78193名参与者。研究涵盖了23种以多巴胺受体阻断为主要机制的抗精神病药物，以及2024年获批的新型毒蕈碱受体激动剂呫诺美林-曲司氯铵（xanomeline-trospium）。研究的主要结局为总体精神症状改善情况，次要结局包括阳性症状、阴性症状、抑郁症状、认知功能、生活质量、社会功能以及耐受性指标。该研究在2019年综述的基础上对纳入的抗精神病药物进行扩展，包括呫诺美林-曲司氯铵、奥氮平-萨米多芬、卢美哌隆、布南色林、哌罗匹隆、非口服制剂（长效肌肉注射或皮下注射以及透皮给药），还纳入了儿童和青少年（18岁以下）、老年期患者（65岁以上）以及首次发作、对既往抗精神病药物治疗无效或不耐受、以及合并药物滥用障碍的个体。此外，该研究提供了33项结局指标的证据，包括临床相关结局指标，如认知功能、胆碱能不良事件、性功能相关不良事件、心率异常、白细胞计数减少和癫痫发作。所有24种药物的疗效均优于安慰剂，标准化均数差在-0.90至-0.23之间。其中，氯氮平、氨磺必利、奥氮平和利培酮在改善总体症状方面优于至少三种其他药物，且其95%置信区间排除了“非常小”的效应值，提示这些差异具有临床意义。除疗效外，在选择个体化用药时还需考虑多样化的副作用。在通常副作用较轻的部分多巴胺受体激动剂中，阿立哌唑因其中等疗效可能更受青睐。布南色林疗效中等和卢美哌隆也属于副作用较少的药物，但卢美哌隆在疗效上排名最末。加用萨米多芬对减轻奥氮平引起的体重增加作用有限。毒蕈碱类药物似乎是有前景的化合物，因为呫诺美林-曲司氯铵在疗效方面排名前三分之一，且不引起与多巴胺受体阻断剂相关的副作用，但具有胆碱能和抗胆碱能效应。对于循证医学而言，纳入随机化方法不当的研究和不可靠的数据可能导致误导性的Meta分析结果。因此，本研究中方团队通过电话访谈、邮件、平信问卷的方式联系5117项中文RCT的第一作者和通信作者，以了解随机化程序的详细信息，但仅有349个研究进行了有效回复。在回复问卷的研究中，仅24项中文研究确认了适当的随机化方法和数据真实性，最终纳入了Meta分析。虽然相比中文发表的精神分裂症临床研究数量很少，但这也是首次被纳入大型的系统评价研究。综上，该研究提供了最新最全面的抗精神病药物比较证据，提示不同药物在疗效和副作用方面存在差异。研究结果支持在临床指南中更明确地反映这些差异，为进一步个体化用药选择提供参考依据。研究同时指出，未来需开展更多头对头研究，尤其是针对呫诺美林-曲司氯铵与传统药物的比较，以及氯氮平在早期治疗阶段的应用研究。BETVICTOR医公司附属精神卫生中心、上海市重性精神病重点实验室朱怡康副研究员是共一作者，董愉博士生、官世伟博士生、王嘉曦博士生是共同作者，研究也得到BETVICTOR医公司仇晓春研究馆员等老师和研究生的帮助。本研究受到了国家自然科学基金国际合作与交流项目（82161138021）和德国研究基金会项目（468853597）的联合资助。参考文献Johannes Schneider-Thoma*, Yikang Zhu*, Mengchang Qin, Yu Dong, Shiwei Guan, Jiaxi Wang, Jing Tian, Xiao Lin, Alessandro Rodolico, Spyridon Siafis, Irene Bighelli, Melanie Wehner, Christina Veith, Felix Krayer, Elfriede Scheuring, John M Davis, Josef Priller, Adriani Nikolakopoulou, Georgia Salanti, Chunbo Li†, Stefan Leucht†, Comparative efficacy and tolerability of antidopaminergic and muscarinic antipsychotics for acute schizophrenia: a network meta-analysis of randomised controlled trials indexed in international English and Chinese databases, Lancet 2026; 407: 876–91

药物成瘾犹如大脑遭遇“绑架”——一种名为“渴求”的心魔，驱使人不断复吸，形成难以挣脱的恶性循环。在我国，以甲基苯丙胺为主的合成毒品蔓延最广。更为棘手的是，这种渴求并不会因戒断而消失，反而会在停用后不断增强，而现有疗法却收效甚微。因此，破译渴求背后的神经密码，已成为终结这场“大脑之战”的关键突破口。在探寻这种渴求的根源时，神经科学家们将目光聚焦于前额叶中一个名为“前边缘皮层”（PL）的关键脑区。2026年3月25日，BETVICTOR伟德、医公司附属精神卫生中心赵敏、袁逖飞与刘芳团队在Neuron上在线发表了题为“Circuit and molecular mechanisms underlying incubation of methamphetamine craving in the prelimbic cortex”的研究论文。该研究揭示了PL中两类不同的抑制性神经元（表达生长抑素中间神经元，SST；小清蛋白中间神经元，PV）阶段性驱动甲基苯丙胺渴求及其背后两条独立的神经环路。更重要的是，团队鉴定出一个关键分子开关KCNC2，通过调控钾离子通道蛋白Kv3.2的表达，参与调节中间神经元放电模式，为针对特定戒断阶段制定干预策略、精准降低复吸风险提供新靶点。1.    渴求“接力赛”：两类神经元的时控刹车前边缘皮层是决策的“总指挥”，也是调控渴求的关键脑区。但长期以来，研究大多关注其中传递兴奋信号的“油门”（谷氨酸神经元），而忽略了那些至关重要的“刹车”（抑制性神经元）。特别是其中多种“刹车”亚型，它们如何分工作业、动态调控渴求的形成与演变，仍是一个未被破解的谜题。研究人员首先通过动物实验模拟了药物渴求状态，并利用c-Fos染色，Fos-TRAP技术与光纤钙信号记录技术监测SST及PV神经元的活动。结果发现，在戒断过程中，这两组“刹车”会分时段、交替式地失灵，从而驱动渴求。SST神经元主要在戒断早期（强制戒断第1天）活性显著抑制，其功能失调是导致个体在戒断初期产生强烈觅药冲动的主要原因。而在长期戒断后（强制戒断第15天），PV神经元则接替成为主导者，其异常激活诱发潜伏性渴求与高复吸风险的关键。这一发现首次清晰描绘了渴求随时间演进的细胞特异性基础。2.    神经环路“频道切换”：分阶段驱动渴求那么，“刹车”神经元为何会分时段失灵？研究团队运用神经环路示踪，光遗传结合膜片钳记录与遗传学操控等技术发现，其背后是两套不同的神经环路在“切换”工作，它们像两条不同的“指令通道”，分别在不同时期激活相应的神经元。在戒断早期，驱动渴求的指令主要来自外侧下丘脑（LH），通过释放抑制性GABA信号，抑制了SST神经元，导致PL脑区的兴奋与抑制平衡被打破，从而诱发早期渴求（LHGABA - PLSST）。而在长期戒断后，驱动渴求的核心指令源切换到了前内侧丘脑（AM），通过释放兴奋性谷氨酸信号，直接激活PV神经元，促进了长期渴求（AMGlu – PLPV）。3.    分子层面的“总开关”：KCNC2与Kv3.2如果外部指令是不断切换的“剧本”，那么执行指令的神经元自身，是否也在“暗中升级”或“内部改造”呢？研究团队进一步深入分子层面，通过单细胞转录组测序等技术，发现了“总开关” ——由KCNC2基因编码的Kv3.2钾离子通道蛋白。这个蛋白好比神经元的“节拍器”，能精密控制神经元高频放电和持续放电能力。研究发现，无论是早期戒断的SST神经元，还是长期戒断的PV神经元，它们的KCNC2基因表达都上调了——仿佛都给自己的“放电节拍器”（Kv3.2通道）加了码。可奇怪的是，一个推动了早期渴求，另一个则助长了长期渴求。那“同样的配方，为何效果相反”？ 同样的基因“配方”，在两个“厨师”手里，却端出了两道风味迥异的菜肴。秘密，就藏在厨师的“烹饪手法”里——蛋白的翻译后修饰。研究发现，早期SST神经元中Kv3.2通道磷酸化水平升高，导致通道功能障碍，削弱快速放电能力，表现为动作电位时程延长及兴奋性降低。长期PV神经元中Kv3.2通道表达上调，导致功能亢进，增强快速放电能力。因此，KCNC2 / Kv3.2并非简单的“开”或“关”，而是一个可被精细调控的“多功能调节旋钮”。它通过在不同神经元类型及时间窗口中引入差异化的分子修饰，实现对神经元电生理特性的“精细编程”，最终在一致的表达趋势下，导出截然不同的行为输出。当研究人员通过病毒介导的基因敲低技术降低KCNC2的表达后，渴求行为也得到了有效缓解。这一系列结果共同勾勒出一条跨层级的因果调控链：脑区→环路→分子→行为表型，为理解心理渴求随时间动态演变的神经机制提供了关键框架。4.    临床干预新策略：迈向“分期疗法”路线图这项研究的深远意义在于，为药物成瘾治疗提供了一个精准干预路线图，推动干预范式由“一刀切”迈向“分期疗法”。这一转变不仅重塑了我们对渴求动态本质的理解，也为临床策略的精细化设计提供了理论依据。在此框架下，未来的药物或神经调控技术（如经颅磁刺激TMS，聚焦超声刺激FUS）可以根据戒断时间，针对特定抑制性神经元及其环路进行干预。与此同时，KCNC2 / Kv3.2作为跨阶段、跨细胞类型发挥作用的关键分子“总开关”，为开发新一代药物提供了极具潜力的精准靶点。我们有望通过调节该通道，实现 “一石多鸟”的治疗效果。当大脑中失灵的“刹车”在不同阶段被逐步修复，我们或许真能帮助被困于成瘾循环的大脑，重新找回它的平衡与自由。BETVICTOR伟德、医公司附属精神卫生中心赵敏教授、袁逖飞教授与刘芳教授为论文的共同通讯作者。BETVICTOR博士研究生施赛和孙轶雯以及丁锦君博士为论文的共同第一作者。 原文链接：https://www.cell.com/neuron/abstract/S0896-6273(26)00123-6

近日，BETVICTOR伟德傅小兰教授与刘峰助理研究员联合研究团队与江南大学人工智能与计算机公司钱雪忠副教授团队合作的研究成果“Evaluating and Correcting Human Annotation Bias in Dynamic Micro-Expression Recognition”在情感计算领域顶级期刊IEEE Transactions on Affective Computing正式录用。成果速读本研究成果首次为情感计算领域微表情数据集提供一把质量标尺，用于衡量数据集在制作过程中人工标注偏差。成果介绍微表情是人类在试图抑制或隐藏真实情绪时产生的无意识面部反应，具有持续时间极短（1/25~1/5秒）、强度微弱、区域特异等特点，在临床心理学、国家安全、司法鉴证等领域具有重要应用价值。然而，现有微表情数据集的人工标注过程易受标注者主观因素影响，尤其在跨文化场景下，关键帧（Onset/Apex/Offset）标注偏差更为显著，严重制约了模型性能的进一步提升。图1. 计算三个数据集之间的差异后得到的单个样本差异曲线如图所示。具体而言，逐帧计算帧间像素值的 L2 范数以量化运动强度，其峰值作为评估表情强度变化的关键客观指标。数据集中原始的手动标注的峰值帧用红色虚线标记，而从差异计算得出的最大差异值则用虚线框突出显示。研究动机当前微表情识别研究面临两大核心挑战：一方面，传统人工标注流程对标注者专业素养要求极高，即使经过系统培训，人工检测准确率仍难以超过50%；另一方面，跨文化数据集中因面部肌肉运动模式、表达习惯的系统性差异，导致标注关键帧与真实动作峰值帧存在显著时序偏移，引入标注噪声干扰模型学习。若能有效校正此类主观标注偏差，将有望从数据层面突破微表情识别的性能瓶颈。研究贡献本研究提出全局反单调差分选择策略（Global Anti-Monotonic Differential Selection Strategy, GAMDSS）框架，主要贡献如下：1.首创标注偏差校正范式。首次系统分析微表情数据集中人工标注主观误差的来源与影响，提出\\\"不直接改进模型结构，而是通过优化标注边界提升系统性能\\\"的新思路，为时间序列标注对齐问题提供通用解决方案；2.动态帧重选机制。在原始人工标注关键帧邻域内，通过差分计算动态搜索动作变化最显著的三帧（Onset/Apex/Offset），构建完整的\\\"上升-下降\\\"时空动态表征，有效规避人工逐帧比对引入的主观误差；3.参数高效的双分支时空建模。设计共享参数的双时空单元，分别提取微表情\\\"上升相\\\"与\\\"下降相\\\"的细粒度特征，并通过知识注入式辅助损失函数强化模型对完整动作演化过程的理解；4.跨文化数据集验证。在CASME II、SAMM、4DME、CAS(ME)³等7个主流微表情数据集上的实验表明，GAMDSS在跨文化数据集（如SAMM、4DME）上性能提升尤为显著，定量分析进一步证实：单文化数据集中Onset+Apex两帧即可捕获主要变化特征，而跨文化数据集需完整三帧建模以校正系统性标注偏差。图2. GAMDSS 框架整体架构。(a) GAMDSS 流程：动态帧重选机制基于不同数据集重新选择动作变化最丰富的三个关键帧；采用双分支共享参数时空单元提取特征；引入辅助损失函数建模微表情完整演化过程。(b) 时空特征提取与融合方法，采用 Swish 激活层增强特征非线性与优化稳定性。研究创新本研究实现三大理论与技术突破：1.标注偏差量化分析。首次建立微表情关键帧标注主观误差的量化评估体系，通过动态调整搜索范围参数λ，系统比较单文化与跨文化数据集的标注质量差异，为数据集标准化建设提供理论依据；2.即插即用的轻量设计。GAMDSS无需增加模型参数量，仅需数行代码即可集成至现有微表情识别框架，在ResNet、ConvNeXt、Swin Transformer、RMT等多种骨干网络上均取得稳定性能提升；3.时空动态建模新范式。突破传统仅关注Onset→Apex阶段的局限，首次将Apex→Offset的\\\"下降相\\\"动态信息纳入建模框架，显著提升模型对微表情完整演化过程的理解能力。刘峰助理研究员为该文第一作者兼通讯作者，傅小兰教授为共同通讯作者，南丙誉、钱雪忠副教授为共同作者，南丙誉是刘峰老师与钱雪忠老师共同指导的硕士研究生。本研究得到国家重点研发计划\\\"主动健康和老龄化科技应对\\\"重点专项（2024YFC3606801）与BETVICTOR新进教师启动计划项目基金（25X010506040）的资助。期刊IEEE Transactions on Affective Computing是中科院一区TOP期刊，Web of Science数据库中期刊引证指标JCI排名第一，IF=9.8，IF(5 years)=10.2，中国人工智能学会（CAAI）推荐的A类国际期刊，也是情感计算方向的国际顶级刊物。 论文Arxiv链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.04766论文IEEE链接： https://ieeexplore.ieee.org/document/11424978代码链接：https://github.com/Cross-Innovation-Lab/GAMDSS发表日期：2026年3月9日作者：刘峰*、南丙誉、钱雪忠、傅小兰*单位：BETVICTOR伟德*、江南大学人工智能与计算机公司引用信息：F. Liu, B. Nan, X. Qian, and X. Fu, \\\"Evaluating and Correcting Human Annotation Bias in Dynamic Micro-Expression Recognition,\\\" IEEE Transactions on Affective Computing, 2026, doi:10.1109/TAFFC.2026.3671731.