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多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。
新生儿AAV基因疗法在SYNE4耳聋
对于各种类型的听力损失，但当前的治疗方案仍主要限于声音放大和人工耳蜗（Muller＆Barr-Gillespie，2015； Schilder等，2018）。SYNE4中的变体（含有核包膜家族成员4）的变体会导致以色列，英国和土耳其个人的常染色体隐性进行性，高调听力损失（Panelapp。; Horn等人，2013年； Masterson等人，2018年）。syne4代码为蛋白质Nesprin-4编码，核骨骼和细胞骨架（LINC）复合物的接头成员（Roux等，2009）。Nesprins位于外部核膜上，它们与内部核膜太阳蛋白相互作用，并与细胞质细胞骨架元素（如肌动蛋白和中间丝）以及运动蛋白以及诸如驱动蛋白（Cartwright＆KarakakeSogoglou，2014年）等运动蛋白。缺乏SYNE4或SUN1的小鼠表现出渐进的听力损失，让人联想到DFNB76；在SYNE4基因敲除小鼠（SYNE4 /）中，毛细胞正常发展，但外毛细胞（OHC）核逐渐失去其基础位置，导致随后的OHC变性（Horn等，2013）。在动物模型中的初步结果确定腺相关病毒（AAV）是聋哑基因治疗的有前途的候选者（Landegger等，2017; Akil等，2019; Isgrig et al，2019; Isgrig et al，2019; Nist-Lund等，2019）。AAV似乎很少引起免疫反应，重组AAVs以非常低的速率整合到宿主中，从而降低了遗传毒性的风险（Nakai等，2001）。天然AAV血清型的初始特征表明内耳细胞类型的转移率相对较低，尤其是OHC（Kilpatrick等，2011）。然而，最近开发的合成AAV Capsids似乎已经克服了这一障碍。已显示AAV9-PHP.B在小鼠和非人类灵长类动物中以高速率转导内毛细胞和外毛细胞（Gyorgy等，2019; Ivanchenko等，2020; Lee等，2020）。在这项研究中，我们将SYNE4 /小鼠用作DFNB76隐性耳聋的模型，以开发基于AAV9-PHP.B的这种形式的人类耳聋的基因治疗作为向量。为转导OHC的形态恢复加上形态恢复，我们观察到了增强的OHC存活，改善了听觉的脑干反应（ABR）以及恢复的失真产物耳声发射（DPOAE）。此外，我们证明了内耳的功能恢复足以驱动
开发重症监护设置患者的脑部计算机界面
意识障碍很常见，无论有或没有急性脑损伤。最近对急性脑损伤的研究已经确定了行为无反应的患者，这些患者显示了通过功能磁共振成像（fMRI）或脑电图（EEG）检测到的自愿性脑激活的证据[1，2]。证明这种激活的患者处于一种称为认知运动解离（CMD）状态，这在一项研究中与后来的意识和功能结果的行为恢复有关[1]。这些患者目前没有能力与亲人或医疗保健提供者进行沟通，尽管具有一定程度的意识。对患者的一个普遍挑战是他们无法始终有效地传达其最根本的身体需求[3]，例如无法识别的疼痛，不适，控制和不安全感的失去感，人格化，焦虑，睡眠障碍，恐惧和挫败感[4]。非副技术（例如唇读和手势）是这些患者的主要交流手段。但是，这些方法通常不足以进行有效的交流[5]。大脑计算机界面（BCI）技术将脑电活动转化为通常由脑电图记录的脑电活动，绕过其他身体功能的计算机命令[6，7]。尽管有效地使用了BCI系统来康复目的[8，9]，但在重症监护环境中的引入仍有限[10-12]。在重症监护设置中实施BCI系统已面临许多技术和后勤挑战。这些挑战包括由于听觉或身体干扰而导致的低可靠性，目标定向思维的可能灭绝和疲劳[13]。其他挑战包括身体残疾。患者可能由于眼睑失用或其他视觉障碍而无法成功使用基于视觉的BCI系统。利用基于触觉输入的系统也可能会构成挑战，因为止痛药，延长的床架和皮肤破裂。基于听觉的BCI任务可能是最有前途的，但并非没有自己的挑战。对重症患者的听觉BCI研究经常在一次会议上报告高可变性和/或表现不佳[12]。多个会话在忙碌的ICU环境中构成挑战。鉴于此，目前在重症监护室（ICU）中研究了BCI系统，重点是快速可靠的信号（例如，“是”/“''/''''二进制信号[11]，稳态的视觉诱发潜在的潜在 - 基于（SSVEP-）基于（SSVEP）的通信[10]或瞬态唤起的潜力（p300或n200或n200或n200或n200或n200）[12] [12]）或拼写。所有这些系统都是基于提示的（同步）BCI系统，它们限制了患者，因为它们仅在向患者出现提示的预定周期内活跃。用户只能在这些前特定时期内生成响应。自定进度（异步）系统始终是活跃的，并通过连续记录的数据分析大脑活动。这些系统允许患者自行自由地激活BCI。自定进度的BCI系统拥有自己的一套Challenges。这种方法特别有前途，因为急性脑损伤的患者通常具有波动的精神状态，并且可能在预定的时间前一刻无法使用基于CUE的方法进行。由于随着时间的推移连续处理的大量数据，自定进度的BCI系统必须依赖于高真实的正率和较少的假阳性检测[14]。这项研究的总体目标是开发和测试一个自定进度的BCI系统的原型，该系统可以在重症监护环境中采用，这将为研究提供基础