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通过直接脑电刺激获得洞察
情绪是我们精神生活和大脑功能的重要组成部分。它们可以用以下三要素来定义：（1）情感（有意识的体验）、（2）运动和行为适应以及（3）自主神经系统反应（Hamann，2001；Lang，1995）。具有正价的情绪对生活质量和幸福感有重要影响。它们可以通过促进决策、解决问题、社交互动和创造力来提高认知和社交能力（Ashby 等人，1999；Carpenter 等人，2013；Fredrickson，2004；GROSS，2002））。积极情绪的产生和调节主要使用功能性磁共振成像进行研究，其中不同的任务会引起愉悦的感觉，包括感官体验（Koelsch & Skouras，2014）、观看亲人的图像（Bartels & Zeki，2000；Nitschke 等，2004）或其他图像或影片（Brassen 等，2011；Garavan 等，2001；Kim & Hamann，2007）、回忆或想象愉快的情景（Matsunaga 等，2016；Pelletier 等，2003；Zotev 等，2011）或社会关系（Scharnowski 等，2020）。尽管根据所用范例会有所不同，但这些研究强调了腹侧“情绪”皮质-皮质下网络的含义，包括眶额皮质、前扣带皮质、岛叶、杏仁核以及尾状核、壳核、苍白球和脑干。在用皮层电图或立体定向脑电图 (SEEG) 对耐药性癫痫患者进行术前评估的背景下，也已使用直接脑电刺激 (EBS) 研究了愉悦意识感觉的神经基础。通过 EBS 对清醒患者进行脑部探索有几个优势。SEEG 具有比功能性 MRI（Mercier 等人，2022 年）更好的时间分辨率，并且靶向 EBS 允许建立直接的因果“刺激临床事件”关系。然而，只有少数研究表明 EBS 可以引起情绪感觉，重现常见的发作症状或罕见的癫痫发作期间不会遇到的感觉。Penfield 和他的合作者是描述患者在手术前刺激期间对 EBS 的反应中的体验和情绪现象的先驱之一（Penfield & Jasper，1954）。最近关于 EBS 对情绪影响的研究提供了所涉及皮质区域的功能性大脑图（Drane 等人，2021 年；Gordon 等人，1996 年）。特别是，杏仁核一再参与触发情绪反应，这些反应主要被认为是负面的（Bujarski 等人，2022 年；Inman 等人，2020 年；Lanteume 等人，2007 年）。大脑的其他区域也已被证明能产生情绪影响，比如其他内侧颞叶区域（鼻极皮质和颞极皮质）（Bartolomei 等人，2004 年；Meletti 等人，2006 年；Smith 等人，2006a 年）和岛叶（Bartolomei 等人，2019；Mazzola 等人，2019）。然而，与基于刺激的涉及其他认知和情绪功能的大脑区域的研究相比，关于 EBS 引发的积极情绪的研究仍然非常稀少（Drane 等人，2021），而且我们缺乏大脑网络对愉悦感觉影响的因果证据。
低电压快速活动期间发作性脑电图去同步化对局灶性癫痫手术结果的预测
目的作者研究了药物抵抗性局灶性癫痫发作期间低压快活动 (LVFA) 模式的功能连接 (FC) 和脑电图功率的变化。他们假设这种变化将有助于对癫痫手术结果进行分类。方法在 79 例接受立体脑电图 (SEEG) 评估和切除手术的药物抵抗性局灶性癫痫患者中，使用非线性回归 (h2) 和三个区域内/之间的功率谱特性测量围 LVFA 期间的 FC 变化：癫痫发作区 (SOZ)、早期传播区 (PZ) 和非受累区 (NIZ)。计算去同步和功率去同步 h2 指数以评估 LVFA 期间 EEG 去同步的程度。采用多元逻辑回归来控制混杂因素。最后，生成了受试者工作特征曲线以评估去同步化指数在预测手术结果方面的表现。结果 53 名患者显示发作期 LVFA 和不同的 SOZ、PZ 和 NIZ 区域。其中，39 名患者（73.6%）在最后一次随访时实现了无癫痫发作。通过 h 2 分析测量，在 LVFA 期间在无癫痫发作组中发现 EEG 去同步化：与 LVFA 前和 LVFA 后相比，SOZ 内和区域之间的 FC 减少。相反，非无癫痫发作组没有显示出明显的 EEG 去同步化。h 2 去同步化指数，而不是功率去同步化指数，能够在切除手术后对无癫痫发作和非无癫痫发作患者进行分类。结论 通过区域内和区域间 h 2 分析测量的围 LVFA 期间 EEG 去同步化可能有助于识别术后结果良好的患者，并且可能在未来改善致痫区的识别。
要实现更可持续的有机农业，需要基因组编辑技术
在全球范围内，被认定为“有机农业”的面积约为 7230 万公顷，年均增长率为 10%。2019 年，全球有机食品和饮料市场规模超过 1060 亿欧元（粮农组织，2021 年）。凭借这一面积和增长，有机农业已成为全球粮食生产的重要参与者。然而，当考虑以公斤而不是每公顷耕地计算的粮食产量时，有机农业对环境的积极影响不那么明显，主要是因为由于多种因素导致农作物产量较低。与传统方式相比，这导致有机农业需要更多的土地才能获得相似数量的食物产出（Willer 等人，2021 年）。一般而言，有机生产的监管存在于更大的公共政策框架之下，旨在采用可持续农业实践和保护农业生态系统，重点关注人口的粮食和营养安全、更公平的贸易关系和有意识的消费。农业是气候危机的严重影响，同时也是温室气体排放的主要来源之一（UNF 2021）。《联合国气候变化框架公约》涵盖的国际公认的温室气体包括二氧化碳 (CO 2 )、甲烷 (CH 4 )、一氧化二氮 (N 2 O) 和一氧化碳 (CO)。气体排放估算系统 (SEEG 2022) 显示，农业在这些温室气体（尤其是 CH 4 和 N 2 O）的排放中起着重要作用。预计 2050 年世界人口将达到 97 亿（联合国 2019）。根据世界饥饿时钟，到 2022 年 3 月，约有 24 亿人生活在中度和重度粮食不安全之中。为了应对这种预见到的不安全状况，必须增加粮食产量是不言而喻的，但这需要在确保实现可持续发展目标 (SDG) 的同时实现。采用新技术是实现这一目标和帮助解决气候危机的主要途径之一。
通过深度学习神经网络
自20世纪初期其临床机构以来，颅内脑电图（IEEG）已成为评估和随后在癫痫手术中进行管理的基本方式（1-4）。通过使用下硬膜下电极（5）或立体定向脑电图（SEEG）（6）记录，IEEG允许癫痫发射区域的定位或癫痫发作网络引起癫痫发作（7，8）。计算机辅助信号处理方法在领域中流行，以支持癫痫发作的繁琐任务（9-11）。深度学习方法学在医疗领域取得了成功，因为它们从原始数据中提取信息的效率（12）。最近确定的机器学习方法之一是卷积神经网络（CNN）模型。cnn是人工神经网络，具有多个连续的层，以层次结构进行卷积（13，14）。它们被认为是需要处理多个数组数据的应用程序中的深度学习模型，因为它们可以成功地识别数据中的本地连词并从低级别的数据中构建高级功能（15）。在与大脑相关的科学和临床领域中，神经网络已成为脑部计算机界面的核心实体（16-23），对脑部疾病的辅助诊断和康复（24-27），并允许方法学改善NEUROSCICIENT（28 - 31）。更少的研究使用了深度学习来检测IEEG数据的癫痫发作（46）。针对脑电图（EEG）数据分析，特别是，通过CNN的深度学习已用于特征提取目的（32-34），认知性能的预测（35、36）和识别唤起电位（37）。近年来，深度学习已应用于颅外脑电图数据中，以促进成人（38 - 41），儿童（42）和新生儿种群（43）的癫痫发作检测，并识别发作的脑电图特征（44，45）。机器学习方法也已被用来将颅外脑电图与ECOG放电（47），预测癫痫发作（41、48），并设计癫痫发作检测嵌入式系统（49）。旨在使用颅内癫痫发作的脑癫痫发作的数据进行癫痫的颅内癫痫发作数据，受到每位患者可用的记录癫痫发作的少量限制。最近，美国食品药物管理局（FDA）批准的RNS系统的神经调节已在美国使用，作为药物治疗局灶性癫痫患者的替代微创和个性化治疗（50）。RNS系统是一种可植入的闭环电刺激装置，在检测出诊所模式后，将电刺激应用于癫痫发生组织（51 - 54）。