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　　■本报首席记者 符佳

　　地球最深处的深海黑碳埋藏量多大?腰椎退行性病变的诊断和评估如何更高效?虎年新春，浦东2所高校科研人员的最新研究成果连续登上了国际权威期刊《自然》杂志及其子刊，为“虎虎生威”的引领区科创建设开了一个好头。

　　全球首次揭秘

　　深渊沉积黑炭埋藏量

　　2月10日，自然杂志旗下新期刊《通讯—地球与环境Communications Earth & Environment》在线刊登上海海洋大学海洋科学学院博士研究生张曦关于深渊黑碳的最新研究成果《深渊是海洋中一个重要且异质化的黑碳碳汇》。张曦在学院许云平研究员指导下，在全球首次报道了深渊沉积黑碳的来源、分布和埋藏通量。这是深渊科学领域取得的又一重要研究进展。

　　黑碳是生物质和化石燃料不完全燃烧的产物，直接影响到全球气候变化、碳循环、环境健康危害等诸多问题，是当前国内外气候和环境等研究领域共同关注的热点。研究团队利用学校深渊中心组织的海沟航次和国际合作者的共享航次，获得了马里亚纳等六条海沟的沉积物样品，分析了黑碳和总有机碳含量及其稳定和放射性碳同位素，并有了多个重要发现。其中包括：海沟沉积黑碳是来自陆地植被和化石燃料的贡献而不是海洋来源，该发现基本解决了近年来学术界关于大洋黑碳是陆地来源还是海洋自生来源的争论;基于六条海沟估算得到全球深渊黑碳年埋藏量为1.0±0.5×106吨，该值是前人估算的深海黑碳埋藏量的两倍。这意味着，早期对深渊的忽视，很可能大大低估了深海的黑碳碳汇潜力。

　　张曦为论文共同第一作者，许云平研究员和肖文杰博士(现为南方科技大学博士后)为论文共同第一和通讯作者。上海海洋大学方家松教授、罗敏副研究员、方引博士以及来自中国海洋大学、青岛海洋科学与技术国家实验室、南方科技大学、南丹麦大学、日本海洋科学技术中心、新西兰水和大气研究所等单位的合作者参与了该项工作。

　　建立腰椎间盘退变

　　自动量化评估新方法

　　2月11日，《自然—通讯Nature Communications》杂志刊发了上海中医药大学王拥军教授(最后通讯作者)与上海大学田应仲教授(通讯作者)合作的研究成果 《基于深度学习的MRI腰椎间盘退变高精度定量研究》。这一研究在人工智能医学影像识别与量化方面取得新进展，建立了基于深度学习的腰椎间盘退变自动量化评估新方法。

　　在全球范围内，腰痛作为一个重大的公共卫生问题，给个人和社会带来沉重的负担。腰椎间盘退变被认为是引发慢性腰痛的重要因素，也是评估腰椎退行性病变的早期临床表型。如何高精度地自动定量椎间盘多项参量，一直是国际上非常具有挑战性的研究课题之一。该团队通过多学科交叉融合，率先开发出基于深度学习语义分割网络的椎间盘退变量化分析算法——BianqueNet。基于该算法极高的精准度，团队对全国4个城市共计1051例人群进行横断面研究，结果表明椎间盘内信号差异与椎间盘退变等级显著相关;再结合对不同人群基线特征(年龄、性别、椎间盘节段)构建不同椎间盘退变等级的参量标准，从而实现不同人群的精准化椎间盘退变自动量化评估，对椎间盘表观遗传学及经筋失衡研究具有很重要的指导价值。

　　这一研究面向慢性颈腰椎退行性病变评估的临床需求，融合人工智能前沿技术，结合表型组学理念，给颈腰椎退行性病变的诊断和评估提出了精准高效的新方法，提升医学影像数据的利用度，为慢性筋骨病的临床诊疗提供了规范化的范式，并能进一步指导椎间盘退变的防治以及手术与非手术时间窗的建立，更好地实时动态、无创精准指导手术及非手术治疗与康复方案的评估与实施。

　　来源：上海浦东 更多资讯请阅读南方新闻网www.nwge.com

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