浦東2所高校最新研究成果登上《自然》雜志及其子刊，為“虎虎生威”的引領區科創建設開了一個好頭。

地球最深處的深海黑碳埋藏量有多大？腰椎退行性病變的診斷和評估如何更高效？虎年新春，浦東2所高�？蒲腥藛T的最新研究成果連續登上了國際權威期刊《自然》雜志及其子刊，為“虎虎生威”的引領區科創建設開了一個好頭。

全球首次揭秘深淵沉積黑炭埋藏量

2月10日，自然雜志旗下新期刊《通訊—地球與環境Communications Earth & Environment》在線刊登了上海海洋大學海洋科學學院博士研究生張曦關于深淵黑碳的最新研究成果《深淵是海洋中一個重要且異質化的黑碳碳匯》。張曦在學院許云平研究員指導下，在全球首次報道了深淵沉積黑碳的來源、分布和埋藏通量。這是深淵科學領域取得的又一重要研究進展。

黑碳是生物質和化石燃料不完全燃燒的產物，直接影響到全球氣候變化、碳循環、環境健康危害等諸多問題，是當前國內外氣候和環境等研究領域共同關注的熱點。研究團隊利用學校深淵中心組織的海溝航次和國際合作者的共享航次，獲得了馬里亞納等六條海溝的沉積物樣品，分析了黑碳和總有機碳含量及其穩定和放射性碳同位素，并有了多個重要發現。其中包括：海溝沉積黑碳是來自陸地植被和化石燃料的貢獻而不是海洋來源，該發現基本解決了近年來學術界關于大洋黑碳是陸地來源還是海洋自生來源的爭論；基于六條海溝估算得到全球深淵黑碳年埋藏量為1.0±0.5×106噸，該值是前人估算的深海黑碳埋藏量的兩倍。這意味著，早期對深淵的忽視，很可能大大低估了深海的黑碳碳匯潛力。

張曦為論文共同第一作者，許云平研究員和肖文杰博士（現為南方科技大學博士后）為論文共同第一和通訊作者。上海海洋大學方家松教授、羅敏副研究員、方引博士以及來自中國海洋大學、青島海洋科學與技術國家實驗室、南方科技大學、南丹麥大學、日本海洋科學技術中心、新西蘭水和大氣研究所等單位的合作者參與了該項工作。

建立腰椎間盤退變自動量化評估新方法

2月11日，《自然—通訊Nature Communications》雜志刊發了上海中醫藥大學王擁軍教授（最后通訊作者）與上海大學田應仲教授（通訊作者）合作的研究成果 《基于深度學習的MRI腰椎間盤退變高精度定量研究》。這一研究在人工智能醫學影像識別與量化方面取得新進展，建立了基于深度學習的腰椎間盤退變自動量化評估新方法。

在全球范圍內，腰痛作為一個重大的公共衛生問題，給個人和社會帶來沉重的負擔。腰椎間盤退變被認為是引發慢性腰痛的重要因素，也是評估腰椎退行性病變的早期臨床表型。如何高精度地自動定量椎間盤多項參量，一直是國際上非常具有挑戰性的研究課題之一。該團隊通過多學科交叉融合，率先開發出基于深度學習語義分割網絡的椎間盤退變量化分析算法——BianqueNet�；�于該算法極高的精準度，團隊對全國4個城市共計1051例人群進行橫斷面研究，結果表明椎間盤內信號差異與椎間盤退變等級顯著相關；再結合對不同人群基線特征（年齡、性別、椎間盤節段）構建不同椎間盤退變等級的參量標準，從而實現不同人群的精準化椎間盤退變自動量化評估，對椎間盤表觀遺傳學及經筋失衡研究具有很重要的指導價值。

這一研究面向慢性頸腰椎退行性病變評估的臨床需求，融合人工智能前沿技術，結合表型組學理念，給頸腰椎退行性病變的診斷和評估提出了精準高效的新方法，提升醫學影像數據的利用度，為慢性筋骨病的臨床診療提供了規范化的范式，并能進一步指導椎間盤退變的防治以及手術與非手術時間窗的建立，更好地實時動態、無創精準指導手術及非手術治療與康復方案的評估與實施。

（來源：浦東發布）

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