摘要:背景:MYH6 变异是左心发育不全综合征 (HLHS) 最著名的遗传风险因素 (10%) 并且与心脏移植后生存率下降有关。MYH6 编码 α -肌球蛋白重链 (α-MHC),这是一种在新生儿心房中表达的收缩蛋白。因此,我们评估了具有 MYH6 变异的 HLHS 患者的心房功能。方法:我们使用二维斑点追踪超声心动图 (2D-STE) 对 I 期前心房功能进行回顾性、盲法评估。根据 AV 瓣膜解剖结构、性别和出生年份对变异携带者进行对照匹配。在手术干预之前从清醒患者中获取出生后研究数据。从心尖四腔视图测量右心房 (RA) 和右心室 (RV) 应变和应变率 (SR)。结果:共有 19 名患有 MYH6 变异的 HLHS 患者获得了超声心动图; 18 例分别与两个对照匹配,1 例只有一个对照。与对照相比,变异携带者的 RA 活性应变 (ASct) 降低 ( − 1.41%,IQR − 2.13,− 0.25) ( − 3.53%,IQR − 5.53,− 1.28;p = 0.008)。两组之间的 RV 应变无显著差异。仅在 MYH6 变异携带者中,RA 储存器应变 (ASr) 和导管应变 (AScd) 与心率 (HR) 呈正相关 (ASr R = 0.499,p = 0.029;AScd R = 0.469,p = 0.043)。 RV 整体纵向应变 (GLS) 以及 RV 收缩期应变 (VSs) 和应变率 (VSRs) 仅与对照组的 HR 相关(GLS R = 0.325,p = 0.050;VSs R = 0.419,p = 0.010;VSRs R = 0.410,p = 0.012)。结论:我们确定了与 MYH6 变异相关的功能后果,MYH6 变异是 HLHS 预后不良的已知风险因素。MYH6 变异携带者表现出 RA 收缩力受损,尽管变异携带者和对照组之间的 RV 功能没有差异。尽管 RV 舒张功能保留,但 MYH6 变异还与高心率下 RA 储存器和导管功能无效有关。因此,对于患有 MYH6 变异的 HLHS 患者,RA 功能障碍和心房“踢”减弱可能是 RV 衰竭和临床预后较差的重要原因。
Bentin, S., Mouchetant-Rostaing, Y., Giard, MH, Echallier, JF, & Pernier, J. (1999). 不同心理语言学水平上处理印刷文字的 ERP 表现:时间进程和头皮分布。认知神经科学杂志,11 (3),235 – 260。https://doi.org/10. 1162/089892999563373 Binder, JR, Desai, RH, Graves, WW, & Conant, LL (2009). 语义系统在哪里?对 120 项功能神经影像学研究的批判性回顾和荟萃分析。大脑皮层,19 (12), 2767 – 2796。https://doi.org/10.1093/cercor/bhp055 Boersma, P., & Weenink, D. (2018)。Praat:用计算机进行语音学研究。检索自 http://www.praat.org/ Brysbaert, M., Buchmeier, M., Conrad, M., Jacobs, AM, Bölte, J., & Böhl, A. (2011)。词频效应:回顾德语中频率估计选择的最新发展及其影响。实验心理学,58 (5), 412 – 424。https://doi.org/10。 1027/1618-3169/a000123 Cattaneo, Z.、Pisoni, A. 和 Papagno, C. (2011)。经颅直流电刺激布罗卡区可改善健康个体的语音和语义流畅性。神经科学,183,64 – 70。https://doi.org/ 10.1016/j.neuroscience.2011.03.058 Chouinard, PA、Whitwell, RL 和 Goodale, MA (2009)。侧枕叶和下额叶皮层在命名视觉呈现的物体时发挥着不同的作用。 Human Brain Mapping,30 (12),3851 – 3864。https://doi.org/10.1002/hbm.20812 Costafreda, SG、Fu, CHY、Lee, L.、Everitt, B.、Brammer, MJ 和 David, AS (2006)。对言语流畅性的 fMRI 研究的系统评价和定量评估:左下额叶回的作用。Human Brain Mapping,27 (10),799 – 810。https://doi.org/10.1002/hbm.20221 de Zubicaray, GI 和 Piai, V. (2019)。研究言语产生的空间和时间成分。《牛津神经语言学手册》。牛津:牛津大学出版社。 Devlin, JT、Matthews, PM 和 Rushworth, MFS (2003)。左下前额皮质的语义处理:功能性磁共振成像和经颅磁刺激相结合的研究。认知神经科学杂志,15 (1),71 – 84。https://doi.org/ 10.1162/089892903321107837 Duecker, F. 和 Sack, AT (2013)。刺激前假 TMS 有助于目标检测。PLoS One,8 (3),e57765。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0057765 Epstein, CM、Lah, JJ、Meador, KJ、Weissman, JD、Gaitan, LE 和 Dihenia, B. (1996)。磁脑刺激侧向言语抑制的最佳刺激参数。神经病学,47 (6),1590 – 1593。https://doi.org/10.1212/WNL.47.6.1590 Epstein, CM, Meador, KJ, Loring, DW, Wright, RJ, Weissman, JD, Sheppard, S., … Davey, KR (1999)。经颅磁刺激期间言语停止的定位和特征。临床神经生理学,110 (6),1073 – 1079 https://doi.org/10.1016/S1388-2457(99)00047-4 Fiez, JA (1997)。语音学、语义学和左下前额皮质的作用。人脑映射,5,79 – 83 https://doi.org/10. 1002/(SICI)1097-0193(1997)5:2<79::AID-HBM1>3.0.CO;2-J Flitman, SS, Grafman, J., Wassermann, EM, Cooper, V., O'Grady, J., Pascual-Leone, A., & Hallett, M. (1998)。重复经颅磁刺激过程中的语言处理。神经病学,50 (1),175 – 181。https://doi.org/10.1212/WNL.50.1.175 Gough, PM、Nobre, AC 和 Devlin, JT (2005)。通过经颅磁刺激分离左下额叶皮质的语言过程。神经科学杂志,25,8010 – 8016。https://doi.org/ 10.1523/JNEUROSCI.2307-05.2005 Grogan, A.、Green, DW、Ali, N.、Crinion, JT 和 Price, CJ (2009)。第一和第二语言中语义和音位流畅能力的结构相关性。大脑皮层,19,2690 – 2698。https://doi.org/10。 1093/cercor/bhp023 Groppa, S., Werner-Petroll, N., Münchau, A., Deuschl, G., Ruschworth, MFS, & Siebner, HR (2012). 一种新颖的双位点经颅磁刺激范式,用于探测来自同侧的快速促进输入
糖尿病是全球最常见的慢性疾病之一,约有5.37亿20-79岁的成年人患有该疾病。这是一种全球流行病,发病率迅速上升。传统的糖尿病治疗方法在实现长期疾病控制方面的功效有限。近年来,骨髓衍生的单核细胞(BMMNC)自体输注已成为一种新型有效的治疗方法,用于治疗自身免疫性1型糖尿病(T1DM)。bmmnc包含两种重要类型的干细胞,骨髓来源的造血干细胞(BMHSC)和骨髓衍生的间充质干细胞(BMMSC),目前在T1DM的处理中独立或协同使用。在这篇综述中,我们总结了糖尿病患者(包括1型,2型和继发性糖尿病)和与糖尿病相关并发症的患者中有关BMMNC,BMHSC和BMMSC输注的临床数据。研究表明,骨髓干细胞的自体输注是安全有效的,具有广泛用于糖尿病患者的潜力。
背景:类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合,以构建智能信息系统,用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多,信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题,以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说,它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算(1 后面跟着 18 个零)的数学运算。相比之下,世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而,要实现这一壮举需要数百万倍的功率,即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看,能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力,但进展却正在放缓。有趣的是,我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的,我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务,例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低,只有20W。大脑能效高的原因主要有两点:一是信息交换和处理是事件驱动的;因此,尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次,神经元和突触位于同一个神经网络中,高度互联,每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理(由突触兴奋和神经元放电组成)和记忆(由突触权重和神经元阈值组成)在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型,以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标,其中,脉冲神经网络(SNN)是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而,在 SNN 中,神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应,例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比,其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术,具有两个显著的关键优势:首先,CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用,包括设计、制造和鉴定,为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次,CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化,其中减小
由于 MEG 和脑电图 (EEG) 似乎是姊妹电生理技术,两者都对脑细胞内和脑细胞之间的电化学电流流动敏感,因此 MEG 有时被认为等同于 EEG,具有有限的科学附加价值。我们驳斥了这种误解,并解释了不同的物理原理如何使这两种模式在许多方面互补而不是纯粹是多余的。具体而言,我们认为 MEG 是直接和非侵入性访问整个大脑电生理活动的最佳组合,具有亚毫秒时间分辨率和分辨大脑区域之间活动的能力,通常具有令人惊讶的空间和光谱区分以及最小偏差。事实上,与 EEG 不同,MEG 源映射的准确性不受头部组织复杂分层引起的信号失真的影响,具有高度异质的电导率曲线,无法在体内精确测量。
*通讯作者。电子邮件:martin.dichgans@med.uni-muenchen.de†Christer Betsholtz,Huddinge,Huddinge,Karolinska Institutet,Blickagången16,SE-141 57 Huddinge,Seweden,瑞典;伊丽莎白·希尔曼(Elizabeth Hillman),生物医学工程和放射学部功能性光学成像实验室,纽约州哥伦比亚大学的Mortimer B. Zuckerman Mind Brain行为研究所; Anne Joutel,巴黎的精神病学研究所和神经科学研究所(IPNP),法国巴黎大学,巴黎大学Inserm;佛蒙特大学拉纳医学院药理学系马克·尼尔森(Mark Nelson); Dominik Paquet,ISD,大学医院,LMU慕尼黑,慕尼黑,德国。©作者2023。由牛津大学出版社出版,代表欧洲心脏病学会。保留所有权利。有关权限,请发送电子邮件:journals.permissions@oup.com
先前的研究假设大脑中的所有丝氨酸都完全来自糖酵解,而没有血丝氨酸的任何贡献。与普遍的教条相反,我们的研究表明,血液中的另提供丝氨酸在产后大脑发育中起着至关重要的作用。我们已经将SCL38A5鉴定为BBB的主要L-丝氨酸转运蛋白,这对于在产后早期从血液从血液中流入大脑至关重要。SLC38A5的缺失会导致发育延迟,行为障碍,脱氧脂脂的积累以及异常的突触和线粒体受损。我们的观察结果提出了一种独特的代谢途径,这对于早期产后脑发育至关重要,并且对丝氨酸缺乏综合征的病理具有影响。
本文旨在回顾脑对脑界面(B2BI)技术的当前状态及其潜力。B2BIS功能通过脑计算机界面(BCI)读取发件人的大脑活动和计算机 - 脑接口(CBI),以将模式写入接收大脑,并传输信息。我们使用首选的报告项目进行系统的审查和荟萃分析(PRISMA)来系统地检查与B2BI有关的当前文献,从而产生15个相关出版物。实验论文主要使用了B2BI的CBI部分的经颅磁刺激(TMS)。最靶向的视觉皮层产生磷酸。在研究设计方面,73.3%(11)是单向的,而86.7%(13)仅使用1:1协作模型(受试者为主题)。限制很明显,因为CBI方法之间的差异很大,这表明未达成共识的神经刺激方法来传输信息。此外,只有12.4%(2)个研究比1:1模型更为复杂,很少有研究人员研究直接双向B2BI。这些研究表明,B2BI可以在人类交流和协作方面提供进步,但是需要更多的设计和实验来证明潜力。B2BI可以允许康复治疗师在心理上传递信息,激活患者的大脑以帮助中风恢复并增加更复杂的双向性,这可能会使用户之间的行为同步增加。该领域很年轻,但是B2BI技术在神经工程学和人为因素上的应用显然需要更多的研究。
最初,Tim 并不知道自己会去读研究生,他认为他的许多研究生助教都很怪异,研究不是他想做的事情。他第一次尝试研究是在第三年的暑假,当时他的教授在期中考试后打电话给一些学生,告诉他们有机会在暑假做研究并获得报酬。虽然他的首选项目在他能够选择之前就被抢购一空,但他完成了另一个项目,研究感觉神经元如何传递偏头痛的疼痛。从这里开始,他自然而然地继续在这个实验室工作到第四年,在那之后,他的导师和他谈起攻读硕士学位的事,Tim 同意了。他在硕士期间所做的研究在第一年对他产生了巨大的影响,他建议说,仅仅因为你最初对研究不是特别热衷,并不意味着随着时间的推移你不会对它产生兴趣。人们常说他们必须“找到自己的激情”,但有时当你把时间和精力投入到某件事上时,你的激情就会找到你。