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从MRI图像自动分割皮层下边缘结构的深度学习工具箱
开发了一种工具，可以自动使用T1加权MRI作为输入的输入，从而自动分割了几个皮层下边缘结构（伏隔核，基础前脑，隔核，下丘脑，无乳腺体，乳腺体和福尼克斯）。此工具填写未满足的需求，因为很少有（如果有的话）可以分割这些临床相关结构。使用39个手动标记的MRI数据集对具有空间，强度，对比度和降噪的U-NET进行了训练。通常，相对于其他结构的可比工具，骰子得分，真实的正率，错误的发现率和手动自动体积相关性非常好。使用该工具对698个受试者进行了不同的数据集；对所得标签的评估表明，该工具在不到1％的情况下失败了。该工具的测试可靠性非常好。除乳腺体型以外的所有结构的自动分割体积都显示出在检测临床效果，年龄效应或两者兼而有之的有效性。此工具将与FreeSurfer（Surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/sclimbic）公开发布。与其他皮质和皮层边缘分段一起，此工具将允许FreeSurfer以自动化的方式全面对边缘系统。
人类多能干细胞中脊髓器官中功能细胞类型的产生
无法治愈运动神经元（MN）疾病，例如肌萎缩性侧索硬化和脊柱肌肉萎缩。访问可靠的人类MN模型将是无价的，可以帮助发现疾病机制。晚期培养模型（例如脊髓器官）（SCO）包含各种组织特异性细胞类型，包括MN，神经胶质细胞和中间神经元，从而提高了其生理相关性。在这里，我们描述了STEMDIFF™脊髓器官分化套件，该套件从高效率上产生人类多能干细胞（HPSC）的SCO。我们的数据表明，STEMDIFF™脊髓器官分化套件可以产生来自多个HPSC系的MN，中间神经元和神经胶质细胞的SCO。与背侧前脑器官相比，这些HPSC衍生的SCO在明显更高的水平上表达了MN标记。此外，SCO在维持培养物中在4周内显示出自发的电生理结构，并在Brainphys™基于Brainphys™的培养基中成熟时显示出更多的爆发。综上所述，STEMDIFF™脊髓器官分化套件提供了一种强大的工具，可以生成功能性HPSC衍生的SCO，用于人类MN疾病的体外研究。
减少大脑犬尿酸合成可阻止犬尿氨酸
图 1 急性犬尿氨酸刺激后，血浆和脑区犬尿酸 (KYNA) 水平升高，而在用犬尿氨酸氨基转移酶 II (KAT II) 抑制剂 PF-04859989 预处理后逆转。 （a）截短的犬尿氨酸途径 (KP) 示意图，展示了本研究中使用的关键代谢物和药理学工具。 成年大鼠在时间赋予时间 (ZT) 0 时外周注射犬尿氨酸 (100 mg kg 1 ) 以诱导从头 KYNA 形成。 在 ZT 23.5 前 30 分钟给予全身活性 KAT II 抑制剂 PF-04859989 (30 mg kg 1 )。 在 ZT 2 时收获组织。 评估了以下部位的 KYNA 水平：（b）血浆；（c）小脑；（d）脑干； (e) 下丘脑；(f) 基底前脑；(g) 海马；(h) 皮质；(i) 额叶皮质。所有数据均为平均值 ± SEM。双向方差分析：^ p < 0.05，^^ p < 0.01，^^^^ p < 0.0001；Bonferroni 事后检验：* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001，**** p < 0.0001。每组 N = 9 – 12。
关于脑电图传感器的展望......
本观点简要概述了当前脑机接口神经传感器的最新进展，特别关注脑控机器人。我们首先描述当前的方法、解码模型和相关的常见范例选择，以及它们与神经传感器的位置和要求的关系。虽然植入的皮层内传感器提供了无与伦比的空间、时间和频率分辨率，但与手术和术后并发症相关的风险对严重残疾以外的人群的部署构成了重大障碍。对于不太关键和规模较大的应用，我们强调需要进一步开发干头皮脑电图 (EEG) 传感器作为非侵入式探头，具有高灵敏度、准确性、舒适性和稳健性，可长期重复使用。特别是，由于许多采用的范例需要将 EEG 传感器放置在头皮的毛发区域，因此确保上述要求变得特别具有挑战性。尽管如此，由于微型技术的进步和新型生物相容性纳米材料的工程设计，该领域的神经传感技术正在加速发展。新型多功能纳米材料的开发还有望通过不同的机制探测同一类型的信息来整合冗余，从而提高准确性，以及整合从监测生理状态到结合光学成像等互补和协同功能。
人类脑室的形态测量分析...
摘要背景：脑腔内是充满脑脊液 (CSF) 的脑室。侧脑室是大脑中最大的一对脑室；第三脑室位于丘脑之间的前脑间脑中；第四脑室位于脑桥后方和后脑延髓的开放部分。了解活体人类脑室的正常测量值对于诊断和监测多种病理具有重要意义。材料和方法：本研究于 2021 年 1 月至 2022 年 10 月期间在坎普尔 GSVM 医学院对 150 名年龄在 18 至 87 岁之间的健康受试者（75 名女性和 75 名男性）进行。结果：本研究测量右脑室长度为75.15±8.5mm，左脑室长度为71.67±6.8mm，侧脑室右额角长度为28.6±5.3mm，侧脑室左额角长度为27.56±5.6mm，第三脑室宽度为4.8±2.9mm，第四脑室高度为8.9±2.9，第四脑室宽度为11.3±9.8。结论：本研究为诊断视力障碍、脑积水、精神分裂症、精神病性障碍和其他病症提供了有关侧脑室、第三脑室和第四脑室的宝贵形态测量数据。
引用Stamatiadis，P.，Boel，A.，Cosemans，G.，Popovic，M.，Bekaert，B.，Guggilla，R.，…Heindryckx，B。（2021）。小鼠和H
术后ir妄倾向的潜在结构相关性在很大程度上未知。术前脑磁共振成像（MRI）标记的组合分析可以提高我们对妄想的病理生理学的理解。因此，我们旨在确定计划进行大型选修手术的老年患者的不同MRI脑表型，并评估这些表型和术后del妄之间的关系。神经退行性和神经血管的大脑变化的标记是由老年患者的MRI脑扫描确定的（n = 161，平均年龄71，标准偏差5年），其中24（15％）（15％）出现了ir妄。进行了分层群集分析。我们发现了六组不同的MRI脑表型患者。逻辑回归分析表明，在具有多重承重病理学的个体（n = 15（9％），优势比（95％的补充间隔）中，发展术后del妄的几率更高：3.8（1.1-13.0））。总而言之，这些结果表明，不同的MRI脑表型与大型选修手术后发生ir妄的风险不同。MRI脑表型可以帮助改善对术后del妄倾向的结构相关性的理解。
Rio-Bermudez.大脑皮层.2020.pdf - Blumberg 实验室
主动睡眠 (AS) 为同步皮质和皮质下结构内及之间的神经活动提供了独特的发展环境。在一周大的大鼠中，肌阵挛性抽搐的感觉反馈（AS 的特征性相位运动活动）会促进海马体和红核（中脑运动结构）中相干的 θ 振荡 (4-8 Hz)。抽搐的感觉反馈还会以纺锤波爆发的形式触发感觉运动皮质中的节律活动，纺锤波爆发是由 θ、α/β（8-20 Hz）和 β2（20-30 Hz）频段中的节律成分组成的短暂振荡事件。在这里，我们想知道这些纺锤波爆发成分中的一个或多个是否从感觉运动皮质传递到海马体。通过同时记录 8 日龄大鼠的胡须桶状皮质和背侧海马，我们发现 AS（而非其他行为状态）会促进皮质-海马相干性，尤其是在 beta2 波段。通过切断眶下神经以阻止胡须抽搐的感觉反馈传递，AS 期间的皮质-海马 beta2 相干性显著降低。这些结果证明了感觉输入（尤其是在 AS 期间）对于协调这两个正在发育的前脑结构之间的节律性活动的必要性。
罕见的畸形全脑脑
抽象背景。全脑脑是罕见的（1/16,000个Livebirths），并且在早期胚胎发生期间发生严重的脑恶性肿瘤。畸形源于缺乏或不完整的前脑分裂，与改变的胚胎模式有关。目标。叙事审查，以识别和评估有关非遗传风险因素的证据。结果。所涉及的基因包括Sonic Hedgehog，锌指蛋白，六个同源物3。具有周围感受性高血糖的植物糖尿病是主要的非遗传危险因素。神经外胚层中氧化应激的增加，特别是神经rest细胞，似乎是主要机制。几种广泛的污染物，包括无机的ARSE-NIC，PFA和PCB，可能会通过改变元素因素（包括脂质和胰岛素）来增加造口前糖尿病的风险。“易感性受试者稀有暴露量”的情况表明，暴露于饮食污染物可能会增加植物前糖尿病的风险，因此在易感胚胎中会增加全脑脑的风险。结论。这种复杂的途径是合理的，值得研究；更重要的是，它突出了评估风险因素以及相关的不确定的重要性，以支持多因素畸形的主要预防策略。
文章在大鼠模型中使用多模态神经影像学的体内3D纳米载体递送的雾化3D定位 - 协议发展
摘要：在大鼠模型中，通过正电子发射断层扫描/计算机断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）成像跟踪鼻内气泡放射性标记的聚合物胶束纳米颗粒（LPNP）的命运，以测量鼻子到脑的递送。在体内寻求了一种新的无线电毒剂的定量时间和空间测试方案。用锆89（89 ZR）标记的LPNP通过鼻内或静脉输送，然后进行串行PET/CT成像。连续成像2小时后，将动物牺牲，并分离出脑结构（嗅球，前脑和脑干）。测量每个大脑区域的活性通过活动测量与相应的PET/CT区域进行比较。LPNP（100 nm PLA – PEG – DSPE+ 89 ZR）的串行成像通过鼻管内经室传递，与静脉内给药后1和2 h后1和2 h在大脑中的活性增加，与静脉内给药相比，与静脉内相关，这与ex vivo gamma gamma comma counting and AutoRodighice相关。尽管评估从鼻子到脑的交付是一种有前途的方法，但该技术有几个需要进一步发展的局限性。本文提供了一种用于气溶性鼻内递送的实验方案，该方案可能提供了一个更好地靶向嗅觉上皮的平台。
脑数据治理的伦理与法律格局
神经科学研究正在产生大数据，这不仅促进了神经科学研究的进步，还推动了高级数据集的开发，以提供先进的医疗解决方案。这些脑数据是在不同的司法管辖区以不同的格式产生的，并受不同的法规管辖。数据治理已变得至关重要，导致各种治理结构的发展，以确保维护数据的质量、可用性、可查找性、可访问性、可用性和实用性。此外，数据治理受到各种道德和法律原则的影响。然而，由于实践不同和概念不断发展，在管理脑数据时应使用哪些道德和法律原则作为标准或基线仍不清楚。因此，本研究询问哪些道德和法律原则塑造了当前的脑数据治理格局？对生物医学、神经和脑数据治理的文章进行了系统的范围审查和主题分析，以确定塑造当前脑数据治理格局的道德和法律原则。结果显示，目前这些原则的呈现方式存在很大差异，围绕这些术语的讨论非常多维。有些原则仍处于起步阶段，几乎无法察觉。主题分析中出现了一系列原则，它们提供了潜在的原则清单，可以为脑数据治理和神经伦理学的概念扩展提供更全面的框架。