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神经假体的慢性稳定性，包括猴子中的多个相邻犹他州阵列
1荷兰神经科学研究所，Meibergdreef 47，1105 Ba Amsterdam，荷兰BA阿姆斯特丹2号，荷兰2匹兹堡医学院，匹兹堡医学院，1622年，匹兹堡大学，匹兹堡，匹兹堡，匹兹堡，宾夕法尼亚州15219，Unity the Unity the Underiation Instrucation，University Instrucation，Unterional Instrucation，Utrrytry unmort ushort ushortzt荷兰4视觉脑疗法实验室，索邦大学，国家德拉·桑特（National de laSanté等人） Freiburg, Germany 6 BrainLinks-BrainTools Center, University of Freiburg, Georges-Köhler-Allee 201, 79110 Freiburg, Germany 7 Freiburg Institute for Advanced Studies (FRIAS), University of Freiburg, Albertstraße 19, 79104 Freiburg, Germany 8 Chalmers University of Technology, Chalmersplatsen 4, 412 96瑞典哥德堡9号综合神经生理学系，VU大学，DE BOELELAAN 1085，1081 HV AMSTERDAM，荷兰10号HV Amsterdam，荷兰10精神病学系，学术医学中心，Postbus 22660，1100 DD Amsterdam，荷兰1100 DD Amsterdam，荷兰11.这些作者为这项工作贡献了同等的贡献。∗作者应向谁解决任何信件。
神经形态计算促进深度脑机融合，实现高性能神经假体
近年来，脑机接口 (BMI) 发展迅速，但仍面临准确性和稳定性等关键问题。理想情况下，BMI 系统应是一种可植入的神经假体，与大脑紧密连接并集成。然而，大脑和机器的异质性阻碍了两者之间的深度融合。神经形态计算模型模仿了生物神经系统的结构和机制，为开发高性能神经假体提供了一种有前途的方法。神经形态模型的生物学合理性使大脑和机器之间能够以离散脉冲的形式进行同质信息表示和计算，促进了深度脑机融合，为高性能和长期可用的 BMI 系统带来了新的突破。此外，神经形态模型可以以超低能耗计算，因此适用于可植入大脑的神经假体设备。神经形态计算和 BMI 的交叉具有巨大的潜力，可以引领可靠、低功耗的可植入 BMI 设备的开发，并推动 BMI 的开发和应用。
将深度学习转化为神经假体控制
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2023 年 4 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.04.21.537581 doi：bioRxiv preprint
用于非侵入性肌电神经界面的生物机制研究，用于上limb假体控制：10年的观点评论
十年前，一群来自学术界和行业的研究人员确定了上限limb假体控制中的工业和学术最先进的二分法，这是一种广泛使用的生物界应用。他们提出，如果解决了四个关键的技术挑战，可以弥合这一差距，并将学术研究转化为临床和商业上可行的产品。这些挑战是不直觉的控制方案，缺乏感觉反馈，鲁棒性和单传感器方式。在这里，我们提供了有关过去十年发生的研究工作的透视审查，目的是应对这些挑战。此外，我们讨论了上限假体控制研究中最新发展至关重要的三个研究领域，但在10年前的评论中没有设想：深度学习方法，表面肌电图分解和开源数据库。为了结束审查，我们为上限假肢及其他地区的研究与发展提供了前景。
基于神经形态的神经假体用于大脑重新布线
1 热那亚大学信息学、生物工程、机器人系统工程系 (DIBRIS)，意大利热那亚 16145 2 意大利理工学院康复技术系，意大利热那亚 16163 3 波尔多大学 CNRS UMR 5218 IMS 实验室，法国塔朗斯 33405 4 伯尔尼大学伯尔尼大学医院神经病学系，瑞士伯尔尼 3012 5 堪萨斯大学医学中心康复医学系，美国堪萨斯州堪萨斯城 66103 6 堪萨斯大学医学中心兰登老龄化中心，美国堪萨斯州堪萨斯城 66103 7 国家核物理研究所 (INFN)，意大利热那亚 16146 8 IKERBASQUE，巴斯克基金会，西班牙毕尔巴鄂 48009 9 Biocruces 健康研究所，西班牙巴拉卡尔多 48903 *通信地址：michela.chiappalone@unige.it (MC); timothee.levi@u-bordeaux.fr (TL) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
视觉神经假体：现在和未来的前景
本研究的目的是概述用于替代视力丧失的仿生眼，指出其缺陷并概述非侵入性刺激视觉皮层功能区域的其他可能性。该综述不仅强调了对主要改变的细胞结构的损害，还强调了对所有其他水平和垂直局部结构的损害。基于大量功能性磁共振成像和电生理学方法的结果，作者重点研究了色素性视网膜病变 (PR) 和老年性黄斑变性 (AMD) 中整个视觉通路的病理学。本研究概述了用于替代视力丧失的可能系统的最新情况。这些系统包括使用眼内植入物进行刺激，刺激视神经和外侧膝状体到视觉皮层。第二部分涉及图像处理技术的设计及其转化为对大脑未受损部分的颅脑刺激形式，该形式受专利保护。这是对当前替代丧失视力的可能性的全面概述，并提出了一种新的非侵入性刺激视觉皮层功能神经元的方法。
皮质视觉假体系统的叙述性回顾
2010 年，患有视力障碍的人数估计约为 2.85 亿，预计法定盲人人数约为 3900 万 (1)。失明和视力丧失是两种最可怕的感官障碍 (2)。不幸的是，尽管现代医学取得了进步，但全世界仍有数百万人必须忍受严重视力丧失带来的困难，这可能会对他们的身心健康产生不利影响，包括增加慢性病 (3)、事故 (4)、社会脱离 (5)、抑郁 (5,6) 和死亡 (7,8)。从社会经济角度来看，失明对教育和职业选择有不利影响，并带来医疗费用。改善这些人的日常生活不仅会提高他们的生活质量，还可以显著减少他们的财务支出 (9)。连接视网膜和视觉大脑的神经信号转导功能障碍通常是视力丧失的原因。视力恢复研究致力于通过开发针对每种适应症的治疗方法来帮助这些人，包括基因治疗（10）、干细胞治疗（11,12）、光遗传学（13）、视力恢复训练、非侵入性刺激（14）和视觉假体（15）。
视网膜假体产生的人造视觉信息
基因组编辑工具的出现，例如CRISPR-CAS9，已使遗传和基于细胞的疗法的发展用于治疗遗传疾病（Porteus，2019年）。进行了多项临床试验，以测试自体基因编辑的造血干细胞（HSC）的安全性治疗遗传疾病（NCT03655678，NCT04208529，NCT0485576肝脏的编辑以治疗经性淀粉样变性（ATTR，NCT04601051）或遗传血管性水肿（HAE，NCT05120830）（Frangoul等，2021; Gillmore等，2021）。值得注意的是，目前大多数开放临床试验都集中在基因敲除（KO）而不是同源性基因修复上。KO不需要同时递送同源序列来纠正引起疾病的突变，因此通常与较高的成功编辑效率有关。由于我们已经广泛的知识和骨髓中HSC移植的既定程序（Consiglieri等，2022）以及脂质纳米颗粒技术的可用性，因此这些示例的可行性得到了加速，并有效地靶向了肝脏（QIU等，20221）。Unfortunately, such techniques and technologies are not available for targeting the lung speci fi cally, therefore, expanding the use of genome editing tools to treat other inherited disorders, such as cystic fi brosis (CF), primary ciliary dyskinesia (PCD) and surfactant protein disorders impacting the lungs is of signi fi cant interest.图1总结了这些研究的发现。CF是由CF跨膜电导调节剂（CFTR）基因突变引起的。在这些情况下，体内基因组编辑受到挑战的限制，其中1）将基因组编辑试剂递送到所需的细胞中，基因校正所需的同源重组需要CRISPR-CAS9和CRISPR-CAS9和同源DNA才能将其传递到同一细胞中，以及2）对理想细胞/干细胞的长期疾病矫正的理解。EX-VIVO基因编辑可能是一种更有效的方法，但是基因编辑的细胞和调理方案的递送，使上皮接受细胞的植入而没有损害患者的肺功能，但仍表现出重要的挑战。在本研究主题中，我们提供了四篇文章，描述了产生自体基因校正的气道基底细胞（BCS），移植气道BC的努力，并讨论了扩展这些工具以治疗影响肺泡的表面活性剂蛋白质疾病的潜力。一个主要挑战是气道干细胞的有效基因校正，同时保持其再生潜力。许多基因校正工作都集中在CF上，因为它是影响肺部最有特征的遗传疾病之一（Suzuki等，2020； Vaidyanathan等，2020）。在CFTR中已经描述了2000多种不同的突变，因此，人们对替换整个CFTR编码序列的兴趣引起了极大的兴趣，以开发适用于所有CF患者的治疗。但是，CFTR编码序列（4,500 bp）接近常用腺相关病毒的包装极限
神经假体，用于瘫痪的人的Anarthria
David A. Moses博士＃，肖恩·梅茨格（Sean L. Metzger），硕士 ＃，杰西·刘（Jessie R. Liu），学士学位 ＃，Gopala K. Anumanchipalli，博士，约瑟夫·麦金（Joseph G. Makin）博士，Pengfei F. Sun博士，Josh Chartier博士，Maximilian E. Dougherty，学士 ，Patricia M. Liu，M.A。 ，Gary M. Abrams，M.D。 ，Adelyn Tu-chan，D.O。 ，Karunesh Ganguly，医学博士，博士，Edward F. Chang，M.D。 神经外科系（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，M.E.D. ），威尔神经科学研究所（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，K.G.，E.F.C. ）和康复服务部（P.M.L.） 和神经病学（G.M.A.，A.T.-C.，K.G。 ），加利福尼亚大学，旧金山大学（UCSF），旧金山和加利福尼亚大学伯克利分校的生物工程研究生课程 ）。David A. Moses博士＃，肖恩·梅茨格（Sean L. Metzger），硕士＃，杰西·刘（Jessie R. Liu），学士学位＃，Gopala K. Anumanchipalli，博士，约瑟夫·麦金（Joseph G. Makin）博士，Pengfei F. Sun博士，Josh Chartier博士，Maximilian E. Dougherty，学士，Patricia M. Liu，M.A。，Gary M. Abrams，M.D。，Adelyn Tu-chan，D.O。，Karunesh Ganguly，医学博士，博士，Edward F. Chang，M.D。 神经外科系（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，M.E.D. ），威尔神经科学研究所（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，K.G.，E.F.C. ）和康复服务部（P.M.L.） 和神经病学（G.M.A.，A.T.-C.，K.G。 ），加利福尼亚大学，旧金山大学（UCSF），旧金山和加利福尼亚大学伯克利分校的生物工程研究生课程 ）。，Karunesh Ganguly，医学博士，博士，Edward F. Chang，M.D。神经外科系（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，M.E.D.），威尔神经科学研究所（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，K.G.，E.F.C.）和康复服务部（P.M.L.）和神经病学（G.M.A.，A.T.-C.，K.G。），加利福尼亚大学，旧金山大学（UCSF），旧金山和加利福尼亚大学伯克利分校的生物工程研究生课程）。
个性化步态神经假体的适应策略
3 凯斯西储大学生物医学工程系，美国俄亥俄州克利夫兰，4 西班牙莫斯托莱斯胡安卡洛斯国王大学应用数学、材料科学与技术和电子技术系，5 德国柏林夏利特医学院精神病学和神经科学系神经科学研究中心 (NWFZ) 临床神经技术实验室，6 西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚理工大学机械工程系和生物医学工程研究中心生物力学工程实验室，7 西班牙埃斯普卢格斯德略布雷加特圣胡安德德乌研究所，8 荷兰恩斯赫德特温特大学工程技术学院生物力学工程系，9 美国俄亥俄州克利夫兰 MetroHealth 医疗中心物理医学与康复系，10 转化神经科学系神经康复组，西班牙马德里 Cajal 研究所，CSIC，11 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学机械工程系，12 德国科特布斯勃兰登堡工业大学科特布斯-森夫滕贝格计算机工程系，13 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院计算机科学系计算机架构系，14 德国法兰克福（奥得河畔）IHP-莱布尼茨创新微电子研究所，15 荷兰恩斯赫德特温特大学生物医学信号与系统组，16 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院电气工程系、生物医学工程人工智能自主系统与机电一体化系