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深部脑刺激作为脑回路干预的见解和机会
深部脑刺激 (DBS) 是一种有效的治疗方法，并为大脑疾病的动态回路结构提供了独到的见解。本综述阐述了我们目前对运动障碍病理生理学及其受 DBS 调节的潜在大脑回路的理解。它提出了帕金森病中病理网络同步模式（如 β 活动（13 – 35 Hz））的原理。我们描述了从微观尺度（包括局部突触活动）到通过调节中观尺度超同步到全脑宏观尺度连接的变化的改变。最后，展望了下一代神经技术临床创新的进展：从术前连接组靶向到反馈控制的闭环自适应 DBS 作为个体化网络特定大脑回路干预措施。
开发教育中的社会运动感知的神经回路
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月27日。 https://doi.org/10.1101/2023.10.25.563839 doi：Biorxiv Preprint
人类睡眠纺锤波追踪实验激发的大脑回路
摘要 纺锤波是非快速眼动 (NREM) 睡眠期间的标志性振荡。它们与慢振荡 (SO) 一起被认为在巩固学习信息方面发挥着机械作用。纺锤波的数量和空间分布与睡眠前学习期间的大脑活动以及睡眠后的记忆表现有关。如果纺锤波被吸引到通过睡前学习任务激发的皮质区域，这就引出了一个问题：纺锤波的空间分布是否灵活，以及它们的区域表达是否也可以通过实验性大脑刺激来操纵。我们使用兴奋性经颅直流电刺激 (tDCS) 在重复测量实验设计中刺激左右运动皮质。刺激后，我们在睡眠期间记录了高密度脑电图 (EEG)，以测试局部刺激如何调节睡眠纺锤波的区域表达。事实上，我们表明，睡眠前局部皮质部位的兴奋性 tDCS 会使纺锤波的表达偏向随后睡眠期间的兴奋位置。局部 tDCS 刺激对 SO 没有影响。这些结果表明睡眠纺锤波的空间拓扑结构既不是硬连线的也不是随机的，纺锤波可以灵活地指向外源刺激的皮质回路。关键词 1) 振荡，2) 睡眠纺锤波，3) 刺激
“会说话的大脑”关于人工智能、神经回路的集体论文......
前言 在 1995 年出版的《说话的头脑》一书中，编辑 Peter Baumgartner 和 Sabine Payr 整理了一系列精彩的访谈，采访对象是 20 世纪最杰出的 20 位认知科学家。从这些访谈中，我们了解到其中一些伟大人物之间存在着多么根深蒂固且明显具有争议性的敌意，并展示了人工智能的两个阵营最终分裂是不可避免的。就像两只从未实现的承诺的认知灰烬中重生的凤凰一样，这个两面怪兽将呈现出近乎宗教狂热的色彩和对彼此的蔑视，因为双方都试图为对方在当时被认为是一个新兴领域的不足之处辩解，而这个领域对未来的人工智能大有裨益。尽管以今天的标准来看，1995 年的采访似乎新颖且细致入微，但辩论本身却有着更早的先例，可以追溯到唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 等先驱（“一起放电的神经元连接在一起”），以及战前才华横溢的博学者，如冯·诺依曼和图灵本人（图灵测试）——他们都促成了战后马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)（同一所布朗克斯科学高中的同学）之间著名的辩论。这些争论可以一口气概括为以下几个方面：（i）人工智能和认知科学（将导致深度学习和我们当前的 Chat-GPT）是否应该尝试模拟人类大脑实际的内部神经结构，即“人类学习”源自单一的神经元二元/数字活动模式（其性质严重依赖于强力概念，如局部性、频率和加权强度）；或（ii）大脑结构——当时和现在仍然无法被我们完全理解——是否应该基于其知之甚少的神经元结构进行建模，而是基于其计算性能和逻辑、推理、因果关系等能力的结果进行建模。后者这些过程是人类独有的，并且本质上似乎相当类似，因为它们产生了基于符号规则的语言和“人类理解”程序。目前，该领域正在进行单一机制模型与双重机制模型的争论。这些论文概括了我对这个主题的一些想法。以下链接摘自非正式工作论文和短文，代表了我对潜在 AI 到自然语言界面现状的一些想法。最后三篇论文（第三部分），特别是“为什么要移动？”，试图捕捉这个 AI 到自然语言界面关于儿童语法发展阶段的内容。这本非正式电子书分为三部分：第一部分“语言的神经基础”，第二部分“递归语法”，第三部分“儿童语言习得”。*关于这个主题的论文、短文和文章都可以在我的学术网站上找到：https://csun。academia.edu/josephgalasso
皮质丘脑的发育和疾病：从细胞到回路再到精神分裂症
人类大脑是发育过程中最复杂的结构。揭示特定神经网络的个体发生和内在组织可能是理解不同大脑区域生理病理方面的关键。皮质-丘脑和丘脑-皮质 (CT-TC) 回路处理和调节觉醒、睡眠和记忆等基本任务，它们的改变可能导致神经发育和精神疾病。据报道，这些病理会影响特定的神经群体，但也可能广泛改变生理连接，从而导致大脑网络生成、通信和功能失调。更具体地说，据报道，CT-TC 系统在影响高级大脑功能的疾病中受到严重影响，例如精神分裂症 (SCZ)、双相情感障碍、自闭症谱系障碍或癫痫。在这篇综述中，重点将放在 CT 的发展，以及用于揭示和理解其分子和细胞机制的模型上。除了动物模型之外，我们还将讨论先进的体外平台，例如源自人类多能干细胞的脑类器官，这些模型对于揭示人类神经网络的建立仍然至关重要。事实上，类器官和组装体是研究和加速 CT 发育及其功能障碍基础研究的独特工具。然后，我们将讨论最近的前沿贡献，包括计算机模拟方法，涉及在生理和病理条件下生成连接图的 CT-TC 回路的个体发生、规范和功能。
利用广义锁相分析揭示神经回路的组织
1 德国图宾根马克斯普朗克生物控制论研究所认知过程生理学系，2 德国图宾根大学认知和系统神经科学 IMPRS，3 法国图宾根大学、法国原子能委员会、法国国家科学研究院、巴黎萨克雷大学、NeuroSpin 中心认知神经影像学部，91191 Gif/Yvette，4 中国科学院脑科学与智能技术卓越中心 (CEBSIT) 国际灵长类脑研究中心 (ICPBR)，上海 201602，5 奥地利科学技术研究所 (IST Austria)，奥地利克洛斯特新堡，6 英国曼彻斯特大学生物医学成像研究所成像科学中心，7 德国图宾根马克斯普朗克智能系统研究所和 MPI-ETH 学习系统中心经验推理系
副臂至下丘脑神经回路介导防御行为
重复使用、重新混合或改编本材料用于任何目的，无需注明原作者。预印本（未经同行评审认证）在公共领域。它不再受版权限制。任何人都可以合法分享，版权持有人已将此版本发布于 2022 年 6 月 1 日。；https://doi.org/10.1101/2022.06.01.494296 doi：bioRxiv 预印本
MRI 洞察青少年神经回路——未来的愿景
青春期是许多精神疾病的发病期。一半的儿科患者同时患有精神疾病，这使他们的医疗和精神护理都变得复杂。目前，诊断和治疗决策是基于症状的。该领域迫切需要基于大脑的诊断和个性化护理。神经影像学可以揭示大脑回路异常如何导致青少年精神疾病及其发展。在这篇观点文章中，我们总结了最近的 MRI 文献，这些文献为青少年精神疾病的发展提供了见解。我们特别关注大脑结构和功能连接的研究。96 项纳入的研究表明 MRI 在评估精神相关结构、诊断精神疾病、预测其发展或预测对治疗的反应方面的潜力。本文讨论了纳入研究的局限性，并提出了未来研究的建议。我们还提出了神经影像学在未来儿科和初级保健中可能发挥的作用的愿景：为青少年患者制定常规神经心理学和神经精神成像 (NPPI) 方案，其中包括 30 分钟的脑部扫描、扫描的质量控制和安全读取，然后使用计算机计算结构和功能脑网络指标，儿科医生可将其与标准数据进行比较。我们还进行了成本效益分析以支持这一愿景，并提供了实现这一愿景所需步骤的路线图。
离散神经回路中血脑屏障的靶向和瞬时开放
* 通讯作者： Nicole A. Crowley，博士 Scott H. Medina，博士 助理教授 副教授 生物学系 生物医学工程系 和生物医学工程系 宾夕法尼亚州立大学 宾夕法尼亚州立大学 511 CBE 大楼 326 Mueller 实验室 宾夕法尼亚州立大学公园 16802 宾夕法尼亚州立大学公园 16802 电话：(814) 863 – 4758 电话：(814) 863 – 0278 电子邮件：shm126@psu.edu 电子邮件：nzc27@psu.edu 缩写标题：靶向 BBB 药物递送 NPPR 热门话题 总字数：600 总图片：1 总参考文献：6
