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受神经科学启发的下一代人工智能 11 月 26 日......
为纪念西班牙神经学家 Santiago Ramón y Cajal 逝世 90 周年，西班牙驻意大利大使馆和欧洲脑研究所“Rita Levi-Montalcini”（EBRI）联合举办了“Encuentros Cajal Italy”活动。此次活动是在西班牙 2024 年“Encuentros Cajal”倡议框架内举办的，该倡议旨在向这位诺贝尔奖获得者致敬，并将在其他国家持续举办至 2025 年 5 月。该项目具有双重目的：一方面，它寻求促进科学家和研究人员之间的接触和合作，从而产生协同效应并建立知识共享网络；另一方面，它旨在促进“开放科学”，并向公众开放宣传活动。罗马活动将探讨人工智能和神经科学领域之间的双向互动。神经科学一直是人工智能发展的关键驱动力，然而，目前这两个领域的迅猛发展速度使得这两个领域之间的交流与合作更加困难，但也更加紧迫。我们将讨论大脑理解在加速人工智能研究中的作用，以及神经科学启发的思想将引领下一代人工智能技术的对称作用。神经科学能教给人工智能什么？人工智能如何增加大脑功能的基本原理？人工智能和神经科学之间的思想交流将在两个领域的交叉点上形成一个相互影响的“良性循环”，推动知识向不可预见的方向发展——但前提是有一个足够大的学者和研究人员社区精通这两个领域。我们必须培养新一代人工智能研究人员，他们在工程/计算科学和神经科学方面同样精通。反之亦然。
简历 ed_boyden 简历 完整版 - Ed Boyden
愿景 我擅长发明和应用技术对大脑和其他复杂生物系统进行系统映射、分析、修复和模拟。我在麻省理工学院的研究小组的理念是尝试将对这些复杂系统的观察和修复提升到“地面实况”水平，以可扩展和系统的方式解决这些系统运行的基本机制。我们正在开发一些工具，以实现纳米级精度的细胞和组织分子映射（扩展显微镜）、记录脑回路和其他生物系统的高速动态（机器人定向进化进化而来的电压指示器和其他荧光指示器，以及空间和时间多路复用的报告基因，以及使活体大脑更透明的方法），以及使用光驱动的分子工具控制脑细胞的活动（光遗传学）。我是一名神经科学家和物理学家，由于我在许多领域的跨学科培训，我精通许多工程领域，从纳米工程到化学到基因组学到光学到电气工程。我领导着一个多学科团队来解决这些问题，其中包括物理学家、化学家、计算机科学家、临床医生和硬件工程师。我们在内部将这些工具应用于分析秀丽隐杆线虫和斑马鱼幼虫等的神经系统，着眼于扩展到小鼠和人类，目标是以生物学上真实的方式模拟整个大脑。我们还致力于从根本上理解和对抗大脑衰老以及神经和精神疾病。我与世界各地的数十个实验室合作，将新技术付诸实践，并应用这些工具来解决基础和应用科学问题。我们在麻省理工学院的实验室和我们的合作伙伴已经将我们的工具分发给了世界各地的数千名研究人员。
私人航天器指甲降落在...
从理论上讲，雌性和雄性细胞都具有活性的X染色体，因此女性细胞具有“ X染色体的剂量与雄性细胞相同”。，但科学家正在了解到这并不是那么简单。dubal说，所谓的无声X染色体中约有30％的基因活跃 - 尽管女性的百分比有所不同。仍然，科学家们对基因在体内较小的X染色体中的表达方式了解甚少，或者如何随着年龄的增长而变化。为了在小鼠大脑中研究这一点，杜巴尔的团队培养了两种类型的实验室小鼠，从每个人用一个X染色体来促进后代。染色体进行了设计，使一个始终是活跃的X，而另一个将始终被灭活，并且染色体的微小遗传差异将使它们在实验室测试中被鉴定。然后，研究人员跟踪了九种主要细胞类型中的两种X染色体的活性，包括神经元，在年轻小鼠的海马中发现。与年轻小鼠相比，在年龄较大的小鼠中，至少一种细胞类型的活性染色体的活性水平较高。一个基因，PLP1，在多种细胞类型中具有较高的活性。该基因代码为髓磷脂的成分，髓磷脂的组成部分是包围神经蛋白的保护性涂层。它可能与人类的性别差异相关：在同一项研究中，杜巴尔及其同事还发现，在女性尸体的帕拉希帕克群岛（Parahampampus）中，其在较高水平上与男性尸体相提并论。
社论：贝叶斯和其他模型在翻译神经科学中的新应用
大脑和神经科学家的任务都是为了理解大量相互依存和不确定的变量（即概率）。这部分解释了为什么统计模型（尤其是贝叶斯模型）在分析神经数据的脑功能和方法论中都越来越突出。贝叶斯定理指定了将先前信念与概率推断中的数据相结合的最佳方法，其中1个是在不确定性下进行推理的强大工具（van Amersfoort等，2020）。在贝叶斯网络的框架内，可以通过贝叶斯定理的连续应用从观察数据中计算出通过条件依赖性网络相互关联的多个变量的值（或概率分布）。贝叶斯网络可以用作大型和一般的动力学现象类别的统计模型，并且可以使用专家知识构建或通过结构学习过程从数据中学到。最新的大脑功能理论表明，感知，认知和动作都可以富有成果理解为贝叶斯推论的形式，在这种形式上，世界内部生成模型被反转以拟合感官数据。该内部生成模型可以正式化为动态和层次深度的贝叶斯网络 - 即由多个（越来越抽象的）解释变量及时演变而来。在感知中，模型被更改以匹配感觉数据，而在动作中，更改了感官数据以通过所谓的活动推断匹配模型。反转该网络是通过预测处理来实现的，其中大脑活动主要编码模型生成的预测和感觉数据之间的差异，即预测错误。
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C urrently working as a Faculty at DDU Kaushal Kendra Jamia Millia Islamia since August 9, 2024 till date with expertise in Medical Physiology especially Sensory Physiology , Developmental Disorders , Medical Ethics , and Quality Assurance , tailored to graduate and undergraduate curriculum of Bachelors in vocational Lab Sciences and Electrophysiology.专业知识包括监督研究生，提供严格的指导，以增强研究能力并促进专业发展。通过实践，研讨会和期刊俱乐部积极参与促进学术论述。对课程设计的重大贡献已确保将基于循证的实践和一致性与不断发展的科学进步整合在一起。此外，参与DELHI AIIMS的跨学科研究计划反映了致力于推进神经科学教育并促进协作创新的承诺。从2019年至2024年7月，在德里AIIMS DELHI的项目科学家-C“神经认知和运动功能不足的严重程度与脑瘫儿童中的肠病生理学的相关性”与Suman Jain Jain Physiology of Sheffali Gulati教授Sheffali Gulati教授和印度派教级的Sheffali Gulati教授，医学学院（Sheffali Gulati Sciiss of Medical Scienses of Medical Sciiss of Medical Sciiss（AIIIM）） 职业目标是一种专门的和专注的神经科学家，在临床试验，孕产妇和儿童健康方面具有经验 她是一个快速的思想家和学习者，在医学领域拥有9年的经验。 专业概要：博士学位。从2019年至2024年7月，在德里AIIMS DELHI的项目科学家-C“神经认知和运动功能不足的严重程度与脑瘫儿童中的肠病生理学的相关性”与Suman Jain Jain Physiology of Sheffali Gulati教授Sheffali Gulati教授和印度派教级的Sheffali Gulati教授，医学学院（Sheffali Gulati Sciiss of Medical Scienses of Medical Sciiss of Medical Sciiss（AIIIM））职业目标是一种专门的和专注的神经科学家，在临床试验，孕产妇和儿童健康方面具有经验她是一个快速的思想家和学习者，在医学领域拥有9年的经验。专业概要：博士学位。她在进行临床试验，GCP，促进与患者的信任关系方面经验丰富，以减轻焦虑并改善整体结果。全印度医学科学研究所（AIIMS）和贾米亚·哈姆达德医学科学与研究学院（HIMSR）新德里的医学生理学。临床研究硕士（MSC）Jamia Hamdard University
休·加拉万博士
我是一种认知神经科学家，对认知控制和奖励的神经生物学特别兴趣及其与精神病理学各个方面的关系。我发表了有关这些神经认知过程的约400篇论文，并从NIH，NSF，欧盟和工业界获得了资金。我的实验室具有评估大脑功能，结构和连接性的尖端神经影像学方法的经验，并且正在不断开发和应用新方法，包括例如机器学习技术，用于识别在神经发育纵向研究中的多模态预测，以从多模型研究中，从多型研究中开发基于大脑的分类器，以从多site Site数据中开发基于大脑的分类器。我的实验室在大型数据集的MRI数据分析中也具有特殊的经验。例如，在2012年，我们在1,896名青少年中发表了FMRI脉冲控制的分析，其中我们调查了大脑激活与精神病理学，抑制能力以及药物使用的个体差异之间的关系，并且最近发表了在三个fmri任务中表征了三个fmri的脑部激活的相似论文。我对物质依赖性神经生物学具有特别的兴趣。我是谜团辅助工作组的共同创造者，该工作组汇总了> 24,000名参与者的神经成像数据进行二级分析。我有大型纵向研究（包括成像研究）的经验，我在该研究中是一个站点PI，已经关注了2,000名儿童，已有十多年了。除了是ABCD研究的站点PI外，我还是其协调中心的副主任。同样，我也是UVM健康脑儿童发展研究的站点，也是其行政核心的副主任。多年来，我监督了21名博士后研究员和42名研究生，并指导了许多K赠款获奖者。我是NIDA资助的T32上的PI，该T32在应用复杂系统（大数据/机器学习）方法中训练前和博士后研究员对大型神经影像学和遗传数据集的应用。
医学博士教授。 RejkoKrüger Spyridon Sofos博士和Jasmin Schulz博士 讲座康拉德博士 癌症免疫疗法：我们要去哪里？ 基于最佳的抗肿瘤疫苗的新型策略... 新闻稿 处理项目信息表（PII） 新闻稿 线粒体限制细胞死亡的调节蛋白... 感染与免疫 新闻稿 2023年度概述 新闻稿 IBBL生物循环熟练度测试2024程序 处理项目信息表（PII） 新闻稿 新闻稿 公报 药物 - 微生物组间及其对... 的后果 新闻稿
KrügerRejko（教授博士 Med。） 是卢森堡卫生研究院的横向转化医学（TTM）主任和卢森堡大学卢森堡系统生物医学中心的神经科学教授。 他对帕金森氏病的临床和实验研究得到了“ Fonds National de Recherche”（FNR）的卓越补助金（Pearl）的支持。 在Tübingen大学担任神经病学副教授后，他于2014年6月加入了卢森堡大学，并在德国Tübingen的Hertie-In-Institute in Hertie-In-Institute of Hertie-In-In-Institute攻读功能性神经基因组学实验室。 他作为神经科医生和神经科学家的专业经验在学术环境中延长了25年。 Krüger教授特别有兴趣研究神经退行性疾病的遗传原因及其转化为新型治疗策略，到目前为止，这导致了300多个科学出版物（> 35.000，引用，H-Index 67）。 由FNR资助的国家帕金森氏病卓越研究中心（NCER-PD）协调。 此外，他在卢森堡中心（CHL）中心的运动障碍患者（CHL）担任高级顾问。 他目前是各种高影响因素国际期刊和资助机构的审稿人。 克劳格教授经常被邀请参加帕金森氏病和运动障碍领域的国际会议，2019年，帕金森氏帕金森会议（日本京都）和运动障碍协会国会的教职员工（法国尼斯）。KrügerRejko（教授博士Med。）是卢森堡卫生研究院的横向转化医学（TTM）主任和卢森堡大学卢森堡系统生物医学中心的神经科学教授。他对帕金森氏病的临床和实验研究得到了“ Fonds National de Recherche”（FNR）的卓越补助金（Pearl）的支持。在Tübingen大学担任神经病学副教授后，他于2014年6月加入了卢森堡大学，并在德国Tübingen的Hertie-In-Institute in Hertie-In-Institute of Hertie-In-In-Institute攻读功能性神经基因组学实验室。他作为神经科医生和神经科学家的专业经验在学术环境中延长了25年。Krüger教授特别有兴趣研究神经退行性疾病的遗传原因及其转化为新型治疗策略，到目前为止，这导致了300多个科学出版物（> 35.000，引用，H-Index 67）。由FNR资助的国家帕金森氏病卓越研究中心（NCER-PD）协调。 此外，他在卢森堡中心（CHL）中心的运动障碍患者（CHL）担任高级顾问。 他目前是各种高影响因素国际期刊和资助机构的审稿人。 克劳格教授经常被邀请参加帕金森氏病和运动障碍领域的国际会议，2019年，帕金森氏帕金森会议（日本京都）和运动障碍协会国会的教职员工（法国尼斯）。由FNR资助的国家帕金森氏病卓越研究中心（NCER-PD）协调。此外，他在卢森堡中心（CHL）中心的运动障碍患者（CHL）担任高级顾问。他目前是各种高影响因素国际期刊和资助机构的审稿人。克劳格教授经常被邀请参加帕金森氏病和运动障碍领域的国际会议，2019年，帕金森氏帕金森会议（日本京都）和运动障碍协会国会的教职员工（法国尼斯）。自2017年以来，卫生部支持克鲁格教授在卢森堡领导神经退行性疾病的综合医疗保健概念：“计划démenceprévention”（预防痴呆症的倡议）和帕克森内内特·卢森堡（Parkinsonnetnet Luxembourg）（parkinson parkinson parkinson parkinson parkinson of Parkinson health Care Professional of Parkinson of Parkinson of Parkinson的护理网络）。卢森堡研究基金（FNR）于2022年获得了Krüger教授在转化医学方面的著作。
Franco Pestilli 简历 2022 - MinIO 浏览器
研究的性质正在演变，变得越来越计算化。随着科学界可用数据的复杂性和数量不断增加，管理、标准化和跟踪大量信息的需求也越来越大。我是一名数据神经科学家，对了解大脑和行为的基本生物学机制以及开发数据驱动研究技术感兴趣。我的实验室结合了多种方法，涵盖云技术、神经信息学、行为和生物医学成像数据。我与不同科学领域的国际研究人员合作开展项目，涉及数据治理、标准和共享、云技术、神经解剖学、认知、创伤性脑成像、视觉、人类发展和寿命。我们已发表 70 多篇出版物，为多个科学和工程领域做出了贡献。我是 BRAIN 计划云计算平台 brainlife.io 的总监和创始人，该平台服务于数千名用户，促进科学教育、透明度和严谨性。Brainlife.io 使研究人员能够评估大脑网络在整个生命周期中如何受到疾病和变化的影响。我是《科学数据》和《科学报告》的编委会成员、国际大脑计划数据标准和共享工作组主席，以及 BRAIN 计划资助的脑成像数据结构 (BIDS) 连接项目的 PI。一个好的团队只有真正包容不同的思想和才能才能蓬勃发展——无论背景、种族、民族、取向和生活经历如何。到目前为止，我有幸与具有多种取向和背景的个人一起工作和培训，其中包括六名女性博士后研究员（总共十名博士后培训生）和四名女性研究生（六名）。我积极与为少数族裔服务的机构和主要为本科生的机构合作，以推动神经科学和教育的民主化。我正在领导国际努力，通过连接高收入、中收入和低收入国家来提高数据科学和神经科学的能力，其中包括墨西哥、巴西、哥伦比亚、尼日利亚、肯尼亚、南非和加纳。数据驱动技术为理解大脑和行为以及神经和心理健康相关状况提供了特别深刻的机会。为了实现集体利益，我们需要与多个利益相关者合作，开发能够促进科学严谨性、透明度和公平性的数据技术解决方案。
Outlook
Umans拥有强大的感官套件。大多数人通过声音，气味，触摸，口味，温度和痛苦体验世界，但视力最高。2016年对英国成年人的调查发现，平均而言，人们宁愿生活4。6年，而不是看不到的10年（J. Enoch等人。Jama Ophthalmol。137，1317–1320; 2019）。暂时想一想：这些大多数健康，富有的成年人愿意为自己的视线付出超过五年的生活。这是一个统计数据，它捕捉了视力的重要性，但也经常伴随失去它的恐惧。表现出如此强烈的感觉，为预防和治疗视力丧失的工作规模不足为奇。与年龄相关的黄斑变性（AMD）的疗法，是50岁以上的人的失明原因，是发展正常。对于被称为地理萎缩的晚期形式，2023年进步促进药物的到来是一个分水岭。改进的选项很可能随之而来，包括细胞疗法（请参阅第14页）。AMD治疗通常需要直接注射眼球 - 基因疗法可能会颠覆的不适感（S4）。对于已经失去视力的人们，英国达勒姆大学的神经科学家塔勒（Thaler）认为，应该广泛教授回声定位以帮助改善其生活质量（S10）。预防视力障碍也有进展。无论是在家还是在太空中，眼睛健康显然都是优先事项。对于患有遗传疾病视网膜炎的人，有时甚至超过开发人员的期望（S7），光学网络技术的临床试验甚至超出了其开发人员的期望。早期诊断为由人工智能提供支持的眼睛状况，随着技术在印度和泰国认真推出（S12），可能会终于逐渐成长（S12）。盘旋在我们的头顶上，正在努力解决NASA的长期空间飞行“红色风险”之一，并防止国际空间站上的宇航员失去视力（S2）。我们很高兴地感谢Astellas Pharma在产生这种前景方面的财政支持。一如既往，自然保留了所有编辑内容的全部责任。
大脑发育与神经可塑性
Cowan 及其同事 (2000) 回顾了神经科学的历史根源以及 20 世纪的发展阶段。在 19 世纪后期和 20 世纪初期，出现了许多里程碑式的发现，每一项发现都对神经解剖学或神经生理学等长期存在的学科做出了重大贡献。然而，Cowan 等人 (2000) 指出，这些发现都没有超越传统的学科界限，而这正是当代神经科学领域的决定性特征。Kandel 和 Squire (2000) 得出结论，现代神经系统细胞科学基于两项基本发现：神经元学说和离子假说。Wilhelm His 将轴突描述为未成熟神经细胞的产物，这是朝着神经元学说的形成迈出的重要一步。四个科学领域——胚胎学、组织学、生理学和病理解剖学——都提出了神经元之间存在不连续性的证据。西班牙神经学家拉蒙·卡哈尔 (Ramon y Cajal) (1959) 证明神经纤维具有与其他神经细胞接触但不会融合的终端结构——它们是毗连的而不是连续的——这为神经元的发育提供了关键支持。拉蒙·卡哈尔证明大脑由被称为神经元的离散细胞组成，这些细胞被认为是基本信号传导单位，从而创立了神经元学说。在拉蒙·卡哈尔的时代，神经发生的研究是在组织学领域进行的。在当代神经科学中，人们一直关注神经元发育所涉及的分子和细胞机制。离子假说由艾伦·霍奇金、安德鲁·赫胥黎和伯纳德·卡茨于 20 世纪 40 年代末提出，该假说用特定离子的运动来解释神经细胞的静息电位和动作电位，从而使神经系统能够根据细胞生物学共有的物理化学原理来理解（Kandel & Squire，2000 年）。20 世纪 50 年代和 60 年代见证了神经解剖学、神经药理学、神经化学和行为科学融入神经科学（Cowan 等人，2000 年）。 1978 年初，《神经科学年度评论》创刊号出版，预示着神经系统多学科研究方法的下一阶段的开始：分子神经科学的出现、重组 DNA 技术和分子遗传学在神经生物学问题中的应用，以及神经科学与其他生物科学在共同的知识框架内的统一（Ciaranello 等，1995；Lander 和 Weinberg，2000）。