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3D打印功能性脑模型研究进展
现代神经科学越来越依赖 3D 模型来研究神经回路、神经再生和神经疾病。人们已经探索了几种不同的生物制造方法来创建 3D 神经组织模型结构。其中，3D 生物打印已显示出成为高通量/高精度生物制造策略的巨大潜力，可以满足对 3D 神经模型日益增长的需求。在这里，我们回顾了神经组织工程的设计原则。将打印技术应用于神经组织模型的生物制造的主要挑战是开发神经生物墨水，即具有可打印性和凝胶化特性且适用于神经组织培养的生物材料。这篇综述介绍了广泛的生物材料以及 3D 神经组织打印的基础知识。此外，还回顾了 3D 生物打印技术的进展，特别是针对生物打印神经模型。最后，讨论了用于评估制造的 2D 和 3D 神经模型的技术，并在可行性和功能性方面进行了比较。
微型脑模型寻求大脑青年的分子喷泉
随着年龄的增长，我们的大脑随着我们的年龄增长：我们发现学习新事物更加困难，而我们的记忆偶尔会使我们失败。，但有时症状可能不那么无害。衰老是神经退行性疾病（例如帕金森氏症和阿尔茨海默氏症）的危险因素，在神经细胞中，神经细胞特别快速地死亡。重要的大脑功能令人难以挽回地丢失，因为与皮肤细胞不同，人体一旦死亡就无法替代。
神经探针插入水凝胶脑模型时的开裂模式和力动力学
摘要 目的. 将穿透性神经探针插入大脑对于神经科学的发展至关重要，但它涉及各种固有风险。原型探针通常插入水凝胶基大脑模型中，并分析其机械响应以了解体内植入期间的插入力学。然而，人们对神经探针在水凝胶大脑模型中插入动力学的潜在机制，特别是开裂现象，仍了解不足。这种知识差距导致在将模型研究获得的结果与在体内条件下观察到的结果进行比较时出现误解和差异。本研究旨在阐明探针的锐度和尺寸对探针插入水凝胶模型时出现的开裂机制和插入动力学的影响。方法. 系统地研究了由尖端角度、宽度和厚度定义的不同柄形状的假探针的插入。透明水凝胶中插入引起的裂纹用不混溶染料加重，通过原位成像跟踪，并记录相应的插入力。开发了三维有限元分析模型来获得探针尖端和幻像之间的接触应力。主要结果。研究结果揭示了一种双重模式：对于尖锐、细长的探针，由于与插入方向一致的直裂纹不断扩展，插入力在插入过程中始终保持在较低水平。相反，钝的、厚的探针会产生很大的力，并且随着插入深度的增加而迅速增加，这主要是由于形成了具有锥形裂纹表面的分支裂纹，以及随后的内部压缩。这种解释挑战了传统的理解，即忽视了开裂模式的差异，并将增加的摩擦力视为导致更高插入力的唯一因素。通过实验确定了区分直裂纹和分支裂纹的关键探针锐度因素，并从三维有限元分析中得出了两种开裂模式之间转变的初步解释。意义。本研究首次提出了神经探针插入水凝胶脑模型时两种不同开裂模式的机制。建立了开裂模式与插入力动力学之间的相关性以及探针锐度的影响，通过模型研究为神经探针的设计提供了见解，并为未来研究探针植入过程中脑组织开裂现象提供了参考。
来自健康受试者的生成全脑动力学模型预测单个患者水平的中风的功能改变
计算全脑模型基于局部模型，区域间功能相互作用以及指定区域间连接强度的结构连接组来描述每个大脑区域的静息活动。损害了构成这些模型的骨干的健康构成构成连接组，并在区域间功能相互作用中产生巨大变化。这些相互作用通常是通过将两个大脑区域之间的活动的时间序列相关联，该过程称为静止功能连接。我们表明，添加有关患者病变产生的结构断开信息的信息，以前是先前对来自大量健康受试者的结构和功能数据进行培训的全脑模型，可以预测患者的静止功能连接性，并直接适合该模型的数据，直接适合患者的数据（Pearson Earleration = 0.37 = 0.37 = 0.37;均一差异= 0.005）。此外，模型动力学再现了基于功能连通性的措施，这些措施通常是中风患者中的MAL和特异性分离这些异常的措施。因此，尽管全脑模型通常涉及大量自由参数，但结果表明，即使固定了这些参数，该模型也会从与训练模型的人群截然不同的人群中重现。除了验证模型外，这些结果还表明，该模型可以机械地捕获解剖结构与人脑的功能活性之间的关系。
Julianne Beirute-Herrera，BeatrizLópez-Amo Calvo，Frank Edenhofer和Christopher Esk*人类体外脑模型中遗传筛查的希望
摘要：体外培养模型的进步允许对人类神经生物学的前所未有的见解。同时，遗传筛查已成熟成坚固且可获得的实验策略，允许同时研究许多基因。两种技术的组合是神经科学家的新兴工具，为识别因果细胞和组织特异性发育和疾病机制打开了大门。然而，随着综合实验遗传筛查的设置，在数据解释和经验的eCreaseThatrequirea中对个人方法的好处和挑战深度理解。在这篇综述中，我们总结了遗传筛选体外大脑模型的文献，比较实验强度和劣势，并指向这些有前途的方法的未来方向。
一种用于非侵入式脑细胞的低成本贴片天线...
摘要：癌症是全球最常见的死亡原因之一。脑肿瘤是一种严重且危险的肿瘤，其检测技术存在一些困难；早期肿瘤较小时很难确定其位置。本研究的目的是设计一种适合检测脑癌肿瘤的低成本微带贴片天线传感器。使用计算机仿真技术 CST Studio Suite 3D EM 仿真和分析设计了具有不同频率 2.8 GHz、3.9 GHz、5GHz 和 5.6GHz 的贴片天线，用于诊断脑肿瘤。已使用六层脑模型（脂肪、硬脑膜、脑、皮肤、脑脊液 (CSF) 和头骨）对这些共振频率（低频带 (L-B) 2 GHz、中频带 (M- B) 3.9-5 GHz 和高频带 (U-B) > 5 GHz）进行了比较研究。在脑模型上有肿瘤细胞和没有肿瘤细胞的两种情况下评估了设计的贴片传感器。已观察到三个参数，即频率相移、深度反射回波损耗和功率吸收，用于指示肿瘤细胞的存在。这项研究的结论是，中频带 (M-B) 具有良好的穿透力和更好的回波损耗深度（约 - 20dB）。同时，较高频段提供 21 MHz 相移的高分辨率，但差异回波损耗的深度值仅为 -0.1dB。所提出的工作可以为生物医学应用的贴片传感器的设计提供途径。
振荡存在时区域异质性对全脑动态的影响
考虑到大脑细胞和分子组成、连接性和功能，健康和疾病状态下的大脑区域之间存在很大差异。由耦合大脑区域组成的大规模全脑模型可以深入了解形成自发性大脑活动复杂模式的潜在动态。特别是，异步状态下基于生物物理的平均场全脑模型被用来展示包括区域差异的动态后果。然而，当大脑动态由同步振荡状态支持时，异质性的作用仍然不太清楚，这是一种大脑中普遍存在的现象。在这里，我们实现了两个能够以不同抽象程度呈现振荡行为的模型：现象学斯图尔特-朗道模型和精确平均场模型。这些模型的拟合由结构到功能加权 MRI 信号 (T1w/T2w) 提供信息，使我们能够探索纳入异质性对健康参与者静息态 fMRI 记录建模的影响。我们发现，疾病特异性区域功能异质性在神经退行性疾病的 fMRI 记录的振荡范围内产生了动态后果，对脑萎缩/结构（阿尔茨海默氏症患者）产生了特定影响。总体而言，我们发现模型
用于脑肿瘤控制的植入电极电场输送优化规划系统
摘要背景：利用低强度电压源（<10 V）产生的非电离电场来控制恶性肿瘤生长作为一种癌症治疗方式的潜力越来越大。在肿瘤内或肿瘤附近植入多个电极施加低强度电场的方法被称为肿瘤内调制疗法（IMT）。目的：本研究探讨了先前建立的 IMT 优化算法的进展，以及针对特定患者 IMT 的定制治疗计划系统的开发。通过在脑模型上实施完整的优化流程，包括机器人电极植入、术后成像和治疗刺激，证明了治疗计划系统的实用性。方法：3D Slicer 中的集成计划流程从导入和分割患者磁共振图像（MRI）或计算机断层扫描（CT）图像开始。分割过程是手动的，然后是半自动平滑步骤，通过应用选定的过滤器可以平滑和简化分割的大脑和肿瘤网格体积。通过选择插入和尖端坐标，在患者 MRI 或 CT 上手动规划电极轨迹，以选择所选电极数量的插入和尖端坐标。然后可以使用自定义的半自动 IMT 优化算法优化电极尖端位置和刺激参数（相移和电压），其中用户可以选择处方电场、电压幅度限制、组织电特性、附近危及的器官、优化参数（电极尖端位置、单个接触相移和电压）、所需的场覆盖百分比和场适形度优化。显示优化结果表，并将得到的电场可视化为叠加在 MR 或 CT 图像上的场图，并显示大脑、肿瘤和电极的 3D 渲染。优化后的电极坐标被传输到机器人电极植入软件，以便规划电极并随后按照所需轨迹植入。结果：开发了一种 IMT 治疗计划系统，该系统结合了患者特定的 MRI 或 CT、分割、体积平滑、电极轨迹规划、电极尖端定位和刺激参数优化以及结果可视化。所有以前在不同软件平台上运行的手动管道步骤都合并到一个半自动化的基于 3D Slicer 的用户界面中。在术前计划、机器人电极植入和术后治疗计划中，对整个系统实施的脑模型验证均取得成功，以根据患者情况调整刺激参数
关于蓝脑技术的评论
蓝脑的科学研究项目的目标是建立人脑的计算机模型。亨利·马克拉姆（Henry Markram）[1]，瑞士机构的神经科医生ÉcolePolytechniquefédéraledeLausanne（EPFL）于2005年提出了这项研究。该项目的最终目标是提高我们对大脑功能的知识，并为治疗神经疾病的治疗方法创造新的方法。在Blue Brain Project中，使用超级计算机构建了虚拟脑模型。创建一个精确捕获人脑组成和操作的模型，该项目结合了数学，计算机科学和神经科学。建立一个新皮层模型，即负责高阶思维和决策的大脑区域，已大大推进了该项目。蓝脑项目有能力改变我们对大脑的看法，并为治疗神经疾病的全新方法铺平道路。由于该项目仍处于早期阶段，还有更多的工作要做。然而，该倡议已经产生了一些非凡的发现，并引起了科学家的好奇心。
虚拟大脑
圣约瑟夫技术研究所，钦奈摘要：虚拟脑模型是有趣的研究作品之一。在本文中，我们开发了一个模型，以确保使用物联网的电子遗嘱安全性，并使用汗水传感器监测患者的健康。使用EEG电极监测患者的大脑活动，并在IoT模块的帮助下将收集的数据存储在云平台中。在公证人的存在下，电子意愿将在云平台上上传。因此，将准确监测患者的大脑活动，一旦电极感觉到没有大脑活动，就会等待某个时间延迟，并确认没有大脑活动。因此，确认后，电子意志将通过邮件或消息发送给授权人员。在汗水传感器的帮助下监测患者的健康。当卧床不起的患者有任何与心脏有关的异常时，该人最初开始出汗时，如果发现任何异常发现信息是通过GSM模块立即将信息发送给医生的，则可以监测此温度和脉搏率的指示。这可以确保可以在不延迟的情况下保存患者的生命，并可以保存患者的寿命。关键字：大脑计算机接口；大脑活动；物联网，电子遗嘱，汗水传感器，GSM模块。