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跋涉通道的可照相机抑制剂控制野生型疼痛完整自由移动动物
通过赋予神经元活性的光控制，光遗传学和光学药理学是强大的方法，可用于探测疼痛信号的传播。但是，成本，动物处理和道德问题减少了他们的传播和常规使用。在这里，我们报告了Laki（光激活的K +通道抑制剂），这是一种与疼痛相关的两孔域钾跋涉和TRESK通道的特定照片开关抑制剂。在黑暗或环境光中，Laki不活跃。然而，在365 nm和480 nm处的经透明膜不可逆地阻止了伤害感受器中的徒步旅行/tresk电流，从而可以快速控制完整的疼痛和伤害感，并自由移动的小鼠和刺激性。这些结果表明，在体内，跋涉/TRESK在伤害感受器的自由神经末端的亚细胞定位，其中它们的急性抑制作用具有足够的能力引起疼痛，显示了Laki作为跋涉/TRESK通道研究的宝贵工具。更重要的是，Laki具有在幼稚的动物中无创和植物学方式可逆遥控的疼痛的能力，该动物在基本和转化性疼痛研究中具有实用性，但在体内镇痛药物筛查和验证中也没有遗传操纵或病毒感染。
特刊人工智能用于眼底照相机和扫描激光检眼镜图像的自动叠加
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据，利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像，这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而，在这两项研究中，叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像，只是波长不同（用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像）。此外，人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测，10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此，作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤，我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明（扫描激光与泛光照明）。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的，因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像，而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像，所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的，因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于，我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准，而无需大量手动注释的真实图像集。
