2026年3月3日，实验室尹航团队在《Biochemistry》特刊“Chemistry and Biology of Peptides”上发表了题为《Chemical Biology Drives Membrane-Curvature-Sensing Peptide Probes for Extracellular Vesicle Capture and Applications》的封面文章。该综述系统总结了团队在膜曲率感应多肽探针设计、改造与应用方面的系列工作，提出了一种基于EVs膜高曲率物理特性的捕获新范式，为EVs研究提供了从基础感知到转化应用的化学生物学工具平台。封面灵感源于作者作为医药学院足球队守门员在扑救来球时，需要合适的手型才能准确的拿到足球，同样地，多肽探针需要合适的曲率才能捕获对应大小的EVs。

2026年3月4日，清华大学刘万里教授联合中国医学科学院皮肤病医院陆前进教授及中南大学湘雅二医院吴海竞教授、清华大学药学院张永辉教授，分别在Nature与Immunity & Inflammation发表全新论文。

根据最新的Nature论文，皮肤细胞中平时用来合成胆固醇的法尼基焦磷酸（FPP）分子，在关键时刻变身成为“生化警报器”，在病灶局部结合并激活TRPV3，进而启动两条信号通路，增强系统性IgG抗体应答。

光合作用是地球生物圈物质循环与能量流动的核心驱动力，为几乎所有生命活动提供能量与物质基础。藻类在全球生态系统中具有重要地位，其生物量不足高等植物的1%，却贡献了超过50%的初级生产力和氧气。真核藻类的起源被广泛认为与内共生事件密切相关。其中，绿藻门起源于蓝藻被原生动物吞噬后发生的初级内共生，其叶绿体外不包裹叶绿体内质网膜；而裸藻门、顶复门和甲藻门等类群则经历了次级内共生，其叶绿体外具有单层叶绿体内质网膜。在次级内共生过程中，常伴随类囊体膜系统的重排，这种重排对光系统及捕光体系结构的影响，长期以来缺乏直接的结构生物学证据。光系统I（Photosystem I, PSI）是执行光能转化与电子传递功能的关键分子机器。解析裸藻PSI及其捕光天线复合物的结构，有助于揭示次级内共生谱系光反应体系的组织方式与功能特征，从而深化对光合作用进化多样性的认识。

脂质是生命体核心的能量来源和结构组成，其合成、吸收、储存和运输的精密调控对细胞与机体的稳态至关重要；上述过程的失衡，是心血管、神经退行等重大疾病的普遍诱因。细胞内质网是脂质合成的核心场所，亦是脂质命运决定的起点。在内质网双层膜中，磷脂合成呈现跨膜不对称性：其初始合成发生于胞质侧脂层（cytosolic leaflet），随后需翻转至腔侧脂层（lumenal leaflet），方可完成生物膜的组装。中性脂（如甘油三酯等）则在内质网膜脂层之间生成；其胞质流向促成脂滴、从而介导脂质储存，而其腔内流向则可支撑脂蛋白的生成和运输、进而控制血脂（图一）。然而，脂质生成后面临的取向选择及其调控，一直以来是细胞生物学领域的难题，其失衡后的致病机制亦未能明晰。

G蛋白偶联受体（GPCRs）是人体基因组中成员最多的膜蛋白受体超家族，也是药物研发中最关键的靶点之一。这些受体遍布各类细胞表面，感知多种胞外信号，并启动复杂的下游信号级联反应。GPCR激活后主要招募下游两类信号转导蛋白：G蛋白与β-arrestin蛋白。前期研究表明这二者结合于受体胞内同一区域，呈现竞争关系，并分别介导不同的生理效应。β-arrestin的结合不仅会阻断G蛋白信号传导，还会诱导受体内吞。在一些情况下，两条通路均被激活可能导致“在靶”副作用。典型例子包括阿片类镇痛药物（如吗啡）：其镇痛效果依赖于G蛋白通路，而β-arrestin通路则可能引发药物耐受等问题。为了解决“在靶”副作用问题，科学家们尝试开发“偏向激动剂”，即选择性激活其中一条信号通路而非另一条的激动剂。这一研究思路建立在G蛋白与β-arrestin 信号通路的“非此即彼”的竞争关系之上。研究者们一直在探索是否存在GPCR活性调节的新模式，以推动下一代GPCR药物的开发。

大脑皮层是神经系统的最高级认知功能中心，其结构与功能的复杂性，在很大程度上取决于组成它的神经元数量以及细胞类型多样性。人类大脑皮层有约160亿个神经元，主要分为谷氨酸能兴奋性神经元与γ-氨基丁酸能抑制性神经元两大类。同时，根据形态、连接靶点、电生理特性及基因表达差异，研究人员已在哺乳动物大脑皮层中鉴定出数百种神经元亚型。抑制性神经元如同“大脑的刹车系统”，负责维持神经网络的兴奋-抑制平衡；这一平衡一旦被破坏，会引发癫痫、自闭症等神经系统疾病。在进化过程中，大脑皮层扩张伴随着抑制性神经元数量与比例的同步增加。然而，在人类大脑发育过程中不同类型抑制性神经元是如何有序产生的，以及人脑通过何种机制实现抑制性神经元数量和比例的显著扩增，至今仍是神经科学领域的核心科学问题。

基因编辑技术的迅速发展为解析复杂发育过程中的基因功能提供了重要工具。然而，相关技术在斑马鱼中的应用仍存在一些局限性：例如CRISPR/Cas9介导的全胚基因敲除往往导致胚胎早期死亡，而Cre/loxP条件性敲除系统则受限于loxP序列的种系敲入效率率及位点的限制等因素的影响。上述问题在一定程度上阻碍了针对斑马鱼时空特异性发育调节机制的深入研究。

近年来，RNA 正迅速成为新药研发领域的重要靶点。研究表明，RNA 不仅是遗传信息的传递载体，还可以折叠成复杂而精巧的三维结构，并与小分子实现“钥匙—锁”式的精准识别与结合，进而调控关键生命过程。首款用于治疗脊髓性肌萎缩症的靶向RNA小分子药物利司扑兰（Risdiplam）的成功获批，进一步证明了该领域的可行性与应用前景。然而，传统的靶向RNA的小分子药物研发仍面临周期长、成本高、成功率低等诸多挑战，亟需结合人工智能等新方法实现突破。

天然免疫是宿主抵抗病原微生物入侵的第一道防线，必须在感染早期被快速激活降低感染造成的机体损害。已知极微量的RNA病毒感染细胞后即可激活其受体RIG-I，并在1小时内诱导细胞内I型干扰素的转录。定位于线粒体外膜的MAVS是RIG-I下游的唯一接头蛋白，负责招募下游信号分子。MAVS如何在胞内线粒体膜上聚集并在线粒体间快速传递信号及后续猝灭是领域内重要的未解之谜。此前研究表明MAVS的CARD结构域在体外可形成朊病毒样纤维，并能“传染”激活静息MAVS蛋白，但其在细胞内的真实结构及功能实现方式一直不明确。

细胞生物学研究时常依赖于对亚细胞结构的精确量化分析。准确的图像分割是理解细胞内运输、结构组织和细胞信号转导的重要基础。然而，传统的无监督分割方法（如Otsu阈值法）在面对低信噪比、光照不均和复杂情景时往往力不从心。虽然卷积神经网络（CNN）等深度学习方法极大地提高了分割精度，但它们通常需要大量的手工标注数据作为训练集。这一过程不仅耗时费力，还容易引入人为偏差。而现有的模拟数据生成方法通常需要复杂的物理建模和大量的计算资源，限制了其广泛应用。