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哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
在语音的基本频率上，早期皮层反应在时间上与后来的皮质贡献分开
■大部分语音都表达了，表现出具有基本频率和许多较高态度的一定程度。一些神经种群对这种时间良好的结构做出反应，特别是在基本频率下。This frequency-following response to speech consists of both sub- cortical and cortical contributions and can be measured through EEG as well as through magnetoencephalography (MEG), although both differ in the aspects of neural activity that they capture: EEG is sensitive to both radial and tangential sources as well as to deep sources, whereas MEG is more restrained to the measurement of tangential and superficial neural activity.eeg对连续语音的反应显示，与
研究趋化因子受体4作为肾上腺皮质癌患者的潜在疗法靶标
目的：肾上腺皮质癌（ACC）是一种罕见但具有侵略性的内部收蛋白肿瘤，治疗选择有限。临床前研究结合了这种癌症类型中趋化因子受体4（CXCR4）的过表达。这项研究旨在分析使用68 GA-PentixAfor进行CXCR4成像的作用，以进行ACC分期和选择CXCR4定向的内放射疗法的患者。方法：组织学证明的先进，转移的ACC患者在3±4天的时间间隔内接受了18 F-FDG PET/CT和68 GA-PENTIXAFOR PET/CT，以评估CXCR4定向的内部疗法的适用性。扫描回顾性地分析了肿瘤病变的ACC和SUV最大/平均值的视觉范围。68 Ga-Pentixafor PET与18 F-FDG PET（参考成像标准）进行了比较。与同一器官内的背景活动相比，考虑到患者的病史，先前的治疗和CXCR4表达，所有患者的患者病史，先前的治疗和CXCR4表达的适合性。结果：所有患者的病变对18 F-FDG和68 Ga-Pentixa的Petand均为阳性，被评为疾病阳性。在2例患者中（7％），68名Ga-Pentixafor PET鉴定出更多的病变，而18例F-FDG PET。 通过双追踪成像提供了5例（17％）和10例患者（33％）（33％），互补和可比较的信息。 在13例患者中（43％），与68 Ga-Pentixa的PET相比，通过18 F-FDG PET鉴定出更多的肿瘤病变。 在68 Ga-Pentixafor的SUV最大值/平均值中，恶性病变的18 F-FDG摄取量明显高（P <0.01）。在2例患者中（7％），68名Ga-Pentixafor PET鉴定出更多的病变，而18例F-FDG PET。通过双追踪成像提供了5例（17％）和10例患者（33％）（33％），互补和可比较的信息。在13例患者中（43％），与68 Ga-Pentixa的PET相比，通过18 F-FDG PET鉴定出更多的肿瘤病变。在68 Ga-Pentixafor的SUV最大值/平均值中，恶性病变的18 F-FDG摄取量明显高（P <0.01）。总体而言，有70％的患者被评为适合或可能适合CXCR4定向治疗的患者。结论：68 Ga-Pentixafor允许晚期ACC患者的CXCR4表现进行体内成像，并可以作为选择患者的伴随诊断工具，以选择潜在的CXCR4定向内部疗法。70％的晚期转移ACC患者可能
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
皮质兴奋性中的调节会破坏感知级刺激处理中的信息传递
尽管对行为变异性的神经基础显着兴趣，但对无法响应感知水平刺激的皮质机制几乎没有光明。我们假设由感知水平刺激引起的皮质活性对皮质兴奋性的瞬间发光很敏感，因此可能无法提出产生行为反应。我们使用电子摄影记录测试了这一假设，以遵循六个人类受试者的皮质活性的传播，这些受试者对感知水平的听觉刺激做出了反应。在这里我们表明，对于没有导致行为反应的演示文稿，皮质活性的可能性从听觉皮层到运动皮层降低，并且与局部皮质兴奋性降低有关。皮质兴奋性进行了量化。因此，当人类的听觉刺激接近感知水平的阈值时，皮质兴奋性中的瞬间瞬间弹性决定了对感觉刺激的皮质反应是否成功地将听觉输入连接到了结果行为反应。
功能性大脑网络的共同表征由皮质脊髓结构塑造，并揭示个体的行为能力
研究文章 | 系统/电路 功能性大脑网络的共同表征由皮质脊髓结构塑造，并揭示个体行为能力 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0856-23.2024 收稿日期：2023 年 5 月 10 日 修订日期：2024 年 1 月 16 日 接受日期：2024 年 1 月 20 日 版权所有 © 2024 作者
ARX聚丙氨酸突变在人皮质和中间神经元发育中的双重影响
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月25日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.25.577271 doi：Biorxiv Preprint
不同疾病的皮层下脑容量、区域皮层厚度和皮层表面积：ENIGMA ADHD、ASD 和 OCD 工作研究的发现
Boedhoe，PSW，Van Rooij，D.，Hoogman，M.，Twisk，JWR，Schmaal，L.，Abe，Y.，Alonso，P.，Ameis，SH，Anikin，A. S.，Baur-streubel，R.，Behrmann，M.，Bellgrove，MA，Benedetti，F.，Beucke，J.C.，Biederman，J.，Bollettini，I.，Bose，A.，Bralten，J.，Bralten，J.，Bramati，Bramati ，FX，Cercignani，M.，Chaim-Avancini，T.M.，Chantiluke，K.C。，Cheng，Y. D.，Deruelle，C.，Di Martino，A.，Dinstein，I.，Doyle，A.E.，Durston，S.，Earl，E.A. 。
尾类器官作为研究皮质的模型系统...
脑脑脑组成了哺乳动物大脑中的主要区域，其中包括多个重要组成部分，包括大脑皮层，边缘系统，基底神经节和嗅觉系统[1，2]。具有多个不同部分的尾脑的发展需要各种信号通路的相互作用，这些信号通路从胚胎到成人阶段都受到严格调节。此外，由于基因突变或外部因素而出现了与端脑开发有关的各种疾病[3]。尽管在过去几十年中取得了重大进展，但在揭示了大脑发育和病理生理学的机制，但大脑的复杂结构和功能带来了重大挑战。最近，已经开发出称为脑官的模型来模仿发展中的人脑[4]。
急性疼痛期间诱发的震荡皮质活动
Daniel Ciampi de Andrade 神经可塑性和疼痛中心 (CNAP) 奥尔堡大学医学院健康科学与技术系 Selma Lagerløfs Vej 249 9260 Gistrup 丹麦 电子邮件：dca@hst.aau.dk