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用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
慢性饮酒后脑网络稳态的特征是功能去分化和缩小
酒精使用障碍 (AUD) 会导致大脑中复杂的改变，而这些改变目前尚不明确。饮酒模式的异质性和合并症的高发性影响了对 AUD 患者的机制研究。在这里，我们使用雄性马尔齐吉亚撒丁岛嗜酒 (msP) 大鼠（一种成熟的慢性饮酒动物模型）以及纵向静息态 fMRI 和锰增强 MRI 的组合，分别提供大脑连接和活动的客观测量。我们发现 1 个月的慢性饮酒改变了静息态网络之间的相关性。这种变化并不均匀，导致成对相互作用的重组和功能连接平衡的转变。我们确定了两种根本不同的网络重组形式。第一种是功能去分化，其定义为神经元活动和整体相关性的区域性增加，同时特定网络之间的优先连接性降低。通过这种机制，枕叶皮质区域失去了与感觉岛叶皮质、纹状体和感觉运动网络的特定相互作用。第二种是功能性狭窄，其定义为神经元活动增加和特定大脑网络之间的优先连接。功能性狭窄加强了纹状体和前额皮质网络之间的相互作用，涉及前岛叶、扣带回、眶额、前边缘和下边缘皮质。重要的是，这两种类型的改变在戒酒后仍然存在，这表明去分化和功能性狭窄导致持续的网络状态。我们的研究结果支持以下观点：长期饮酒，尽管是中度醉酒水平，也会引起大脑功能连接的稳态变化，并延续到戒酒初期。
引用：Magnon V，Dutheil F，Tauveron I等。生理指数的增加是否可以预测更好的认知表现：Phycog Randomis
摘要引言，尽管发现不差异，但人们对认知训练计划的兴趣越来越大，以改善认知和预防认知障碍。在维持或提高认知能力方面已经认识到体育活动。基于心理学生理方法，生理指数应部分确定神经元动力学并影响认知作为认知训练的任何影响。这项研究的主要目的是检查改进的生理指数是否可以预测2型糖尿病临床干预计划（T2D）的背景下的认知变量。Method and analysis PhyCog will be a 22-week randomised controlled trial comparing cognitive performance between three arms: (1) physical activity (1 month), a 15-day wash-out, then cognitive training (1 month), (2) cognitive training (1 month), a 15-day wash- out and physical activity (1 month), and (3) an active breathing condition (psychoeducation and resonance frequency breathing for 1 month), then a 15天洗涤，并结合了体育锻炼和认知训练（1个月），从而确定最有效的干预措施，以防止与T2D相关的认知障碍。干预后，将观察所有参与者3个月。该研究将包括81例T2D患者。认知性能和生理变量将在基线（第0 –w0周），在擦洗过程中（W5，72-96小时后第4周），干预结束时（W10）以及随访结束时（W22）进行评估（W22）。感兴趣的主要变量将是执行功能，记忆和注意力。生理测试将涉及全静力负荷，例如心率变异性，微循环，皮质醇和脱氢双足硫酸盐硫酸盐水平。社会人口统计学和身体组成也将是一个考虑因素。评估者都将对结果视而不见。要检验主要假设，将收集生理变量改善与认知变量改善（执行，记忆和注意力）之间的关系。伦理和传播该方案得到了EST III法国伦理委员会（2020-A03228-31）的批准。结果将在同行评审期刊上发布。试用注册号NCT04915339。
运动（红色）的相对能量缺乏...
运动中的抽象相对能源缺乏效率（REDS）是一种广泛采用的模型，最初是由国际奥运会委员会（IOC）专家小组于2014年提出的，最近在IOC 2023年的IOC 2023年共识声明中进行了更新。该模型描述了低能量可用性（LEA）如何引起运动员中广泛的有害健康和表现成果。随着频率的越来越多，体育从业人员正在诊断具有“红色”或“红色综合征”的运动员，这主要基于症状表现。本综述的目的不是“揭穿”红色，而是挑战教条并鼓励严格的科学过程。我们批判性地讨论了REDS概念和现有的经验证据，可用于支持该模型。共识（IOC 2023）是，在红色综合征的核心中，能量可利用性在领域中无法准确地测量，因此，诊断有红色运动员的唯一方法似乎是研究症状表现和风险因素。但是，症状相当通用，原因可能是多因素。在这里我们讨论（1）很难将LEA的影响与相同症状的其他潜在原因（在实验室中，但在领域中更是如此）隔离。 （2）该模型的基础是，一个因素会导致症状而不是将病因累及的因素组合。很少有研究能够证明LEA和症状之间的因果关系，大多数研究都证明了关联，相对于原始研究，关于该主题的（叙事）评论令人担忧。例如，该模型不允许高度的同层负荷（心理物理学“磨损”）来解释症状。 （3）红色的诊断是通过定义偏见的，因为人们试图通过排除其他潜在原因（称为不同的诊断，尽管有不同的诊断被认为可以确定原因，但并非证明这是预先确定的原因）； （4）观察性/横截面研究通常是短持续时间（<7天），并且没有解决长期“有问题的LEA”，如IOC 2023年共识声明所述； （5）证据不像有时被认为是令人信服的那样（即许多从业者认为红军已经建立了良好）。在这里我们建议，最好通过公正的方法来为运动员提供健康，该方法将健康置于中心，为提出的症状提供了所有可能的解释。从业人员可以使用清单，该清单解决了八种潜在原因，并在需要时涉及相关专家。运动员健康和准备就绪清单（AHARC）我们在这里介绍的简单由各种专家/共识声明已经开发的工具，可以监视和对运动员健康和绩效问题的各个方面进行故障排除。将所谓的LEA效应与无数其他潜在的红色症状原因隔离为实验上是具有挑战性的。这使REDS模型对伪造有些不受欢迎，我们可能永远无法定义地回答“红色综合症是否存在？”从实际的角度来看，不必将LEA作为原因隔离，因为应确定和解决所有潜在的健康和绩效改善领域。