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关于神经系统和康复的IEEE交易的特刊，扩大了DARE会议的影响：
Special Issue on IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Broadening the Impact of the DARE Conference: Transformative Opportunities for Modeling in Neurorehabilitation Guest Editors: Jessica Allen, David Lin Associate Editors: Joshua Cashaback, Haylie Miller, Seungmoon Song, Haohan Zhang SOLICITATION FOR PAPERS Recent advancements in computational modeling have created new avenues for enhancing clinical diagnosis and treatment在神经康复领域。计算模型在此广泛定义为用于在神经居住环境中建模神经机制或行为观察的关系方程，可以基于神经系统功能的理论（例如，Hebbian可塑性，运动控制理论），利用数据驱动（即，模型 - 免费）或组合两个框架。这样的模型具有理解，预测和优化神经系统疾病的恢复和康复的变革潜力。但是，由于需要准确地代表复杂的人类系统，设备，康复过程及其相互作用，因此模型开发是一个持续的挑战。这些模型的鲁棒开发和验证对于将数据转化为功能有效的神经居住策略至关重要。我们邀请来自不同领域的研究人员和从业人员，例如神经科学，生物医学工程，计算机科学和临床实践，以贡献论文，以探讨对神经栖息地领域应用的理论发展，技术创新以及计算模型的实验验证。论文在神经康复的计算建模的各个方面都征求了，包括但不限于：
在无脊椎动物中构建和整合神经系统功能的大脑图
抽象的选择和执行适合上下文的行为是由整个大脑中神经回路的综合作用控制的。然而，如何在大脑区域进行活动如何协调，以及神经系统结构如何这些功能相互作用，仍然是开放的问题。最近的技术进步使得构建神经系统结构和功能的大脑范围图，例如大脑活动图，连接组和细胞地图集是可行的。在这里，我们回顾了该领域的最新进展，重点是秀丽隐杆线虫和D. Melanogaster，因为最近的工作已经产生了这些神经系统的全球地图。我们还描述了在特定网络的研究中阐明的神经回路基序，这些神经基序突出了必须捕获的复杂性，以构建全脑功能的准确模型。
残疾儿童，父母和神经系统治疗师的脑膜间脑之间同步
患有身体和认知障碍的儿童可以隔离，因为他们表达了他们的需求和感受的能力有限（Lindsay＆McPherson，2012年）。这些孩子的父母经常为了解孩子的情绪而挣扎（Currie＆Szabo，2020）。医疗保健提供者与患有神经发育障碍和有限表达性沟通的儿童互动时，他们可能会面临类似的挑战。许多研究集中在自闭症谱系障碍儿童（ASD）儿童社会障碍的神经基础上（Kleinhans等，2009; White等，2014; Williams等，2006）。此外，限制社会关系和活动的运动挑战已在脑瘫中进行了广泛的研究（Beckung＆Hagberg，2002）。但是，在涉及这些临床人群的社交互动过程中，对协调的二元大脑活动的了解较少。需要对ASD和脑瘫，标准化和客观测量（即生物标志物）进行社交互动的延迟或有限的社交技能的异源性节日（Jeste等，2015）。尤其是，坚固的父母 - 儿童（Guild等人，2021年）和治疗师 - 儿童关系（Särkämö等，2016）对于在临床环境中最大程度地提高表达结果至关重要。由于残疾儿童的社交技能在很大程度上取决于健康的家庭关系（Bennett＆Hay，2007年）和治疗融洽的关系（Mössler等，2019），因此保证了与这些相互关系相关的神经机制的调查。在社交环境中与音乐同步会导致行为和生理反应。所有三个年龄段的孩子（2.5、3.5和4.5岁）与人类伴侣的鼓声比扬声器或鼓机的鼓声更好（Kirschner＆Tomasello，2009年）。随着越来越多的人聚集在一起，一致的拍手频率增加（Thomson等，2018）。实际上，音乐可以促进个体之间生理和神经反应的一致性。例如，一起听音乐可以提高皮肤电导和心率（Liljeström等，2013）。心血管和呼吸节奏可以
2016 年欧洲神经系统外部损伤研究项目联合跨国征集
ANR 法国国家研究机构 BMBF 德国联邦教育与研究部 CIHR-INMHA 加拿大卫生研究院 – 加拿大神经科学、心理健康与成瘾研究所 CSO-MOH 以色列卫生部首席科学家办公室 FCT 葡萄牙科学技术基金会 FNRS 比利时科学研究基金会 FRQS 加拿大魁北克健康基金会 FWF 奥地利科学基金 FWO 比利时佛兰德斯研究基金会 ISCIII 西班牙卡洛斯三世国立卫生研究院 MINECO 西班牙经济与竞争力部 MOH 意大利卫生部 MRC 英国医学研究理事会 NCBR 波兰国家研究与发展中心 NWO 荷兰科学研究组织 RCN 挪威研究理事会 SAS 斯洛伐克科学院 SNSF 瑞士国家科学基金会 TUBITAK 土耳其科学技术研究理事会 UEFISCDI 高等教育执行机构罗马尼亚教育、研究、发展和创新基金 VIAA 拉脱维亚国家教育发展局
功能神经系统障碍的心理评估和支持：一项纵向研究
在2020年至2024年之间，在我们医院临床神经科的神经科学系中，有58名成年患者被诊断为功能性神经系统疾病（FND）。其中，有42名患者同意参加由10次心理治疗组成的结构化干预措施。本研究旨在研究患者队列的人口统计和临床特征，检查其报告的症状，并评估对心理治疗计划的有效性和依从性。进行了情感神经科学人格量表（ANP）来评估患者的情感状态，而Shedler-Westen评估程序（SWAP-200）被使用以评估其主要个性风格。该研究的一个核心目的是探索来自患者的自我报告数据与治疗师完成的评估之间的模式或相关性。该比较试图确定症状和治疗进度的感知中的任何比对或差异，如ANP和SWAP-200量表所测量的那样。据报道，该研究的初步发现为心理治疗干预措施对FND的影响提供了宝贵的见解，包括了解患者自我报告与临床评估相对应的程度。这些结果将为治疗策略的优化提供信息，并通过将患者的反馈与临床评估相结合来增强患者的预后。这项研究有助于更广泛的FND管理知识，强调在治疗过程中使患者和治疗师观点保持一致的重要性。
与免疫检查点抑制剂相关的神经系统不良事件的临床过程
包括66例患者的结果（中位年龄：69岁[IQR 62 - 75]； 53 [80％]男性）。n-iraes涉及48例患者（73％），14例中枢神经系统（21％），4（6％）的外周神经系统。十二例患者（18％）患有暴发性，同时性心肌炎的患者的风险显着高（OR 5.4; 95％CI [1.02 - 28.31]）。在54例非熟练过程中，有23名（43％）具有单相的N- IRAE，31例（57％）患有慢性N- IRAE，其中31例（52％）中有16例（52％）具有慢性活性（由于持续的免疫抑制[69％] [69％]，在皮质类固醇腹膜类药物（19％）中，有31％的疾病[19％]，或15％的疾病[19％]。是慢性非活动的。在患有慢性非活性N-IRAE的患者中，神经系统后遗症包括小脑共济失调（33％），神经肌肉无力（27％），视觉丧失（13％），感觉障碍（13％），局灶性神经学症状（7％）和认知障碍（7％）。与单相事件的患者相比，慢性N- IRAE的患者在上一次评估（P <0.01），较短的存活率（P <0.01）和较高的总体死亡率（P <0.01）中具有更高的严重神经系统障碍率（P <0.01），主要是由于癌症的进展。
Sjögren综合征中神经系统并发症的光谱：全面评论
这项系统评价全面分析了与Sjögren综合征（SS）相关的神经系统并发症，重点是周围神经病，中枢神经系统（CNS）参与，认知功能障碍和自主性失调。八项研究在2010年至2024年之间发表，并经过精心选择，其中包括一系列研究设计，患者人群和诊断方法。这些发现突出了SS神经系统表现的重大负担，周围神经病被确定为最普遍的并发症，其次是认知障碍和CNS血管炎。审查强调了对标准化诊断标准和结果指标的关键需求，以促进早期检测和有效干预。尽管一些研究报告了有关免疫疗法和其他治疗方法的疗效的有希望的结果，但缺乏随机对照试验（RCT）显着阻碍了建立确定治疗指南的能力。此外，本综述强调了对混杂因素（例如合并症）在理解疾病进展和治疗功效方面的重要性。它要求进一步研究研究创新的治疗选择，并制定针对患有神经系统并发症的SS患者的特定需求量身定制的个性化治疗计划。
人工智能与神经科学在神经系统疾病诊断方面的融合——范围审查
摘要：人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，它涉及使用机器模拟人类智能，以便这些机器获得类似于人脑的解决问题和决策能力。神经科学是研究大脑结构和认知功能的科学。神经科学和人工智能相互关联。这两个领域相互帮助，共同进步。神经科学理论为人工智能领域带来了许多独特的改进。生物神经网络导致了复杂的深度神经网络架构的实现，这些架构可用于开发多种应用，例如文本处理、语音识别、对象检测等。此外，神经科学有助于验证现有的基于人工智能的模型。人类和动物的强化学习启发了计算机科学家开发用于人工智能系统的强化学习算法，使这些系统能够在没有明确指令的情况下学习复杂的策略。这种学习有助于构建复杂的应用程序，如基于机器人的手术、自动驾驶汽车、游戏应用程序等。反过来，由于人工智能能够智能分析复杂数据并提取隐藏模式，因此它成为分析非常复杂的神经科学数据的完美选择。大规模基于人工智能的模拟有助于神经科学家测试他们的假设。通过与大脑的接口，基于人工智能的系统可以提取大脑信号和根据信号生成的命令。这些命令被输入到机械臂等设备中，这有助于瘫痪的肌肉或其他人体部位的运动。人工智能在分析神经影像数据和减少放射科医生的工作量方面有多种用例。神经科学的研究有助于神经系统疾病的早期发现和诊断。同样，人工智能可以有效地应用于神经系统疾病的预测和检测。因此，本文对人工智能和神经科学之间的相互关系进行了范围界定审查，强调人工智能和神经科学之间的融合，以检测和预测各种神经系统疾病。
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个运行在经典计算机上的程序，它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的结果模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单元时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数减少 (SSFR)。还会涉及改变时间箭头的“大”SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GTP 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。
细胞外囊泡在应对神经系统挑战中的最新进展和应用
缩写：AFM，原子力显微镜；冷冻em，冷冻电子显微镜； DLS，动态光散射； EV，细胞外囊泡； FTIR，傅立叶转化红外光谱； mRNA，Messenger RNA； mirna，microRNA； NGS，下一代测序； NTA，纳米颗粒跟踪分析； SDS-页，十二烷基 - 硫酸盐聚丙烯酰胺凝胶电泳； TRP，可调电阻脉冲传感。