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Champalimaud Research 2017 年报告
2017 年，团队首席研究员 Eugenia Chiappe 获得了 ERC 启动基金，以支持她的研究，以了解估计动物自身运动的神经回路功能和组织的基本原理，特别是在视觉引导运动的情况下。我们大脑的许多基本功能，从运动控制到导航等更具认知性的操作，都严重依赖于自我运动估计。在该资金的支持下，团队将研究哪些回路参与了这种表示，以及这些回路执行了哪些计算。此外，他们还将致力于确定产生这些计算的活动动态和机制。
神经反馈和CBD的成人情绪饥饿
抽象的情感饥饿是一种由负面情绪而不是生理需求驱动的饮食行为，与诸如焦虑和抑郁症等心理疾病以及昼夜节律和大脑奖励电路的功能障碍密切相关。本文探讨了三种治疗情感饥饿的治疗策略的整合：神经反馈，营养教育和昼夜节律的调节。神经反馈，通过提高感知性的意识和情感调节，以及对昼夜节律的调节，优化新陈代谢和情感平衡，提供了一种协同的方法。本文还探讨了从很小的时候就应用这些策略的可能性，以防止通过营养教育和昼夜节律的早期干预，以防止情绪饥饿的发作。
我们对人工智能的可持续发展方法......
人工智能是数字革命的第三次浪潮。生成式人工智能和大型语言模型在文本生成、翻译、摘要等方面的最新突破极大地加速了 2010 年代出现的深刻变革。自动化常见但认知性的任务不仅对劳动力的转变，而且对广泛的经济部门和社会行为也是一种转变，需要全世界广泛的公共、私人和民间社会参与者尽快考虑到这一点。与欧盟愿意根据全球门户战略制定旨在开发和部署人工智能的计划一致，Expertise France 主张在未来 3 到 4 年内部署一项强有力的举措。其目标是：
法国国防工业部门面临风险......
动作。» 1 在本研究中，乌尔里希·贝克 (Ullrich Beck) 的话值得我们充分关注。如今，新风险本质上是信息性风险或认知性风险，通过对公司声誉的损害而显现出来。对公司社会责任及其媒体报道的质疑似乎揭示了通过拦截信息或虚假信息进行的信息攻击。经济领域通信技术的普及有利于有意传播信息，无论是真、假还是错误。这种知识传播的目的是故意损害公司的声誉，以质疑其在客户或合作伙伴中的可信度。这可以来自公司的客户、商业中介、竞争对手或游说团体。假新闻，这个近年兴起的概念，就是通过内容进行攻击的完美诠释。
对阿尔茨海默氏病中脑脊液蛋白生物标志物的定量质谱分析
1标题2 3 3定量质谱分析分析4阿尔茨海默氏病中脑脊液蛋白生物标志物的定量质谱分析5 6作者7 8 Caroline M. Watson 1，Eric B. Dammer 1，Lingyan Ping 1，Duc M. Duc M. Duong M. Duong 2，Erica Modeste 1，Erica Modeste 1，E. 9 Kathleen Carter 2，E. 9 Kathleen Carter 2，Erik C. B. Blaine R. Roberts 1,2和10 Nicholas T. Seyfried 1,2* 11 12 13隶属关系14 1。埃默里大学医学院神经病学系15 2。埃默里大学医学院生物化学系16通讯作者：Nicholas T. Seyfried博士（nseyfri@emory.edu）;詹姆斯·J·拉（James J. Lah），医学博士17博士。 （jlah@emory.edu）; Allan I Levey，医学博士。 （alevey@emory.edu）18 19摘要20 21阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，脑脊液液（CSF）22β-淀粉样蛋白（Aβ），TAU总tau和磷酸化的TAU提供了最敏感和特定的23个生物标记物来诊断。 但是，这些诊断生物标志物并不能反映淀粉样蛋白（A）和TAU（T）病理的AD大脑的复杂变化。 在这里，我们报告了选定的25个反应监测质谱法（SRM-MS）方法，具有同位素标记的标准标准26，用于CSF中的相对蛋白质定量。 生物标志物阳性（AT+）和负（AT-）CSF池27用作质量控制（QC）来评估测定精度。 我们检测到30个QC和133个对照（认知正常，AT），29 127个无症状（认知性正常，+AT+）和130个症状AD（认知性AD（认知性障碍），平均CV的平均CV为〜13％（认知正常），平均CV约为13％（认知正常）。 这证明了SRM-MS的实用程序33，以量化AD阶段的CSF蛋白生物标志物。埃默里大学医学院生物化学系16通讯作者：Nicholas T. Seyfried博士（nseyfri@emory.edu）;詹姆斯·J·拉（James J. Lah），医学博士17博士。（jlah@emory.edu）; Allan I Levey，医学博士。（alevey@emory.edu）18 19摘要20 21阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，脑脊液液（CSF）22β-淀粉样蛋白（Aβ），TAU总tau和磷酸化的TAU提供了最敏感和特定的23个生物标记物来诊断。但是，这些诊断生物标志物并不能反映淀粉样蛋白（A）和TAU（T）病理的AD大脑的复杂变化。在这里，我们报告了选定的25个反应监测质谱法（SRM-MS）方法，具有同位素标记的标准标准26，用于CSF中的相对蛋白质定量。生物标志物阳性（AT+）和负（AT-）CSF池27用作质量控制（QC）来评估测定精度。我们检测到30个QC和133个对照（认知正常，AT），29 127个无症状（认知性正常，+AT+）和130个症状AD（认知性AD（认知性障碍），平均CV的平均CV为〜13％（认知正常），平均CV约为13％（认知正常）。这证明了SRM-MS的实用程序33，以量化AD阶段的CSF蛋白生物标志物。可以区分AT+ AT-个体的蛋白质包括SMOC1，GDA，14-3-3 31蛋白质以及参与糖酵解的蛋白质。可以区分认知障碍32的蛋白质主要是神经元蛋白（VGF，NPTX2，NPTXR和SCG2）。34 35背景和摘要36 37阿尔茨海默氏病（AD）在全球范围内影响超过4500万人，使其成为38种常见的神经退行性疾病1（https://wwwww.alz.alz.almedia/media/dia/dia/documents/alzheimers/alzheimers-39
pax4健康和糖尿病
摘要：听力损失是全球最常见的人类感觉缺陷，是一个主要的公共卫生问题。约有70％的先天性形式和25％的成人发耳朵形式是遗传起源。总共已经识别出136个耳聋基因，并且人们认为还有数百个正在等待识别。但是，目前尚无感知性耳聋的方法。近年来，转化研究表明基因治疗对遗传性内耳疾病有效，并且现在将该技术应用于人类。我们在这里提供了有关遗传性耳聋的基因治疗进展的全面和实用概述，有和没有相关的前庭缺陷。我们关注不同的基因治疗方法，考虑了它们的前景，包括所使用的病毒载体和输送途径。我们还讨论了各种策略的临床应用，其优势，劣势以及要克服的挑战。
人工智能与客观性的神话：
人工智能 (AI) 正在迅速融入医疗保健领域，人们天真地相信人工智能的客观性，并自满地相信计算知识的全知性。虽然人工智能有可能改变医疗保健，但也存在重大的道德和安全问题。人工智能发展的步伐和对人工智能霸权的争夺导致人工智能应用迅速且基本上不受监管地扩散。重要的是要明白，人工智能技术带来了新的和加速的风险，需要有意义的人为控制和监督。然而，该领域的标准和监管还处于非常起步的阶段，需要紧急关注。本文探讨了与可靠性、透明度、偏见和道德相关的问题，以说明实际情况，并提出了制定标准和监管框架的案例，以确保人工智能在医疗保健领域的安全、有效和合乎道德地使用。
使用Active推断模拟体内稳态，同级和目标指导的形式的互感控制
身体温度，口渴和饥饿等身体和感知参数的适应性调节是任何生物生物的核心问题。在这里，我们使用主动推断的框架进行了一系列模拟，以正式表征感受性控制及其功能障碍。我们从以下前提开始：互感控制的目标是最大程度地减少预期和实际感受的感觉（即预测误差或自由能）之间的差异。重要的是，活生物体可以使用各种形式的感知性控制来实现这一目标：稳态，同性恋和目标指导。我们通过证明它们对应于主动推断中的不同生成模型，对这些不同形式的感受性控制提供了计算引导的分析。此外，我们通过预测可能伴随适应性和适应不良的互感控制的生理和脑信号来说明这些生成模型如何支持实证研究。
智能医疗：利用环境智能探索医疗物联网
摘要：环境智能 (AMI) 代表了信息技术的重大进步，它具有感知性、适应性，并且能够很好地适应人类需求。它在各个领域都具有巨大的前景，尤其与医疗保健有关。人工智能 (AI) 与医疗物联网 (IoMT) 的结合，在医疗环境中创建了 AMI 环境，进一步丰富了医疗保健领域的这一概念。本调查通过回顾 AMI 技术在 IoMT 中的应用，为医疗保健领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解。该分析涵盖了基本基础设施，包括智能环境和可穿戴和非可穿戴医疗设备的频谱，以实现医疗保健环境中的 AMI 愿景。此外，本调查全面概述了用于制定针对医疗保健应用的 IoMT 系统的尖端 AI 方法，并阐明了现有的研究问题，旨在指导和启发这一充满活力的领域的进一步发展。