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微型脑模型寻求大脑青年的分子喷泉
随着年龄的增长，我们的大脑随着我们的年龄增长：我们发现学习新事物更加困难，而我们的记忆偶尔会使我们失败。，但有时症状可能不那么无害。衰老是神经退行性疾病（例如帕金森氏症和阿尔茨海默氏症）的危险因素，在神经细胞中，神经细胞特别快速地死亡。重要的大脑功能令人难以挽回地丢失，因为与皮肤细胞不同，人体一旦死亡就无法替代。
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
神经探针插入水凝胶脑模型时的开裂模式和力动力学
摘要 目的. 将穿透性神经探针插入大脑对于神经科学的发展至关重要，但它涉及各种固有风险。原型探针通常插入水凝胶基大脑模型中，并分析其机械响应以了解体内植入期间的插入力学。然而，人们对神经探针在水凝胶大脑模型中插入动力学的潜在机制，特别是开裂现象，仍了解不足。这种知识差距导致在将模型研究获得的结果与在体内条件下观察到的结果进行比较时出现误解和差异。本研究旨在阐明探针的锐度和尺寸对探针插入水凝胶模型时出现的开裂机制和插入动力学的影响。方法. 系统地研究了由尖端角度、宽度和厚度定义的不同柄形状的假探针的插入。透明水凝胶中插入引起的裂纹用不混溶染料加重，通过原位成像跟踪，并记录相应的插入力。开发了三维有限元分析模型来获得探针尖端和幻像之间的接触应力。主要结果。研究结果揭示了一种双重模式：对于尖锐、细长的探针，由于与插入方向一致的直裂纹不断扩展，插入力在插入过程中始终保持在较低水平。相反，钝的、厚的探针会产生很大的力，并且随着插入深度的增加而迅速增加，这主要是由于形成了具有锥形裂纹表面的分支裂纹，以及随后的内部压缩。这种解释挑战了传统的理解，即忽视了开裂模式的差异，并将增加的摩擦力视为导致更高插入力的唯一因素。通过实验确定了区分直裂纹和分支裂纹的关键探针锐度因素，并从三维有限元分析中得出了两种开裂模式之间转变的初步解释。意义。本研究首次提出了神经探针插入水凝胶脑模型时两种不同开裂模式的机制。建立了开裂模式与插入力动力学之间的相关性以及探针锐度的影响，通过模型研究为神经探针的设计提供了见解，并为未来研究探针植入过程中脑组织开裂现象提供了参考。
多区域大脑模型，以阐明海马在空间嵌入式决策任务中的作用
我们提出了一个多区域大脑模型，该模型探讨了内部海马区域在空间嵌入决策任务中的作用。利用累积的任务，我们模拟了反映hippocampus Ca1区域内形成的认知图的决策过程。我们的模型集成了将网格和位置单元格结合的两分记忆支架结构，并与复发性神经网络（RNN）一起基于感觉输入和网格单元格表示，以模拟动作选择。我们证明，在模型中内侧内侧皮层（MEC）和CA1中的位置和证据信息的联合编码复制了对位置细胞行为的实验观察，并迅速学习。我们的发现表明网格单元被共同调节以定位和证据。
使用大脑模型中的组装序列进行计算
尽管机器学习在许多应用上的表现超过了人类水平，但大脑学习能力的普遍性、稳健性和快速性仍然无与伦比。认知如何从神经活动中产生是神经科学的核心未解问题，与智能研究本身密不可分。Papadimitriou 等人（2020 年）提出了一种简单的神经活动形式模型，随后通过数学证明和模拟表明，该模型能够通过创建和操纵神经元组合来实现某些简单的认知操作。然而，许多智能行为依赖于识别、存储和操纵刺激的时间序列的能力（计划、语言、导航，仅列举其中几项）。我们在这里表明，在同一个模型中，时间可以通过突触权重和可塑性自然地作为优先顺序捕获，因此，可以对组合序列进行一系列计算。具体来说，重复呈现一系列刺激会导致通过相应的神经组件记住该序列：将来呈现序列中的任何刺激时，相应的组件及其后续组件将一个接一个地被激活，直到序列结束。如果同时向两个大脑区域呈现刺激序列，则会创建一个支架表示，从而导致更高效的记忆和回忆，这与认知实验一致。最后，我们表明，任何有限状态机都可以通过呈现适当的序列模式以类似的方式学习。通过扩展这种机制，可以证明该模型具有通用计算能力。我们通过一系列实验支持我们的分析，以关键方式探索该模型学习的极限。总之，这些结果为大脑非凡的计算和学习能力的基础提供了一个具体的假设，其中序列起着至关重要的作用。关键词：组件、神经网络、神经科学、可塑性、序列学习、有限状态机
Julianne Beirute-Herrera，BeatrizLópez-Amo Calvo，Frank Edenhofer和Christopher Esk*人类体外脑模型中遗传筛查的希望
摘要：体外培养模型的进步允许对人类神经生物学的前所未有的见解。同时，遗传筛查已成熟成坚固且可获得的实验策略，允许同时研究许多基因。两种技术的组合是神经科学家的新兴工具，为识别因果细胞和组织特异性发育和疾病机制打开了大门。然而，随着综合实验遗传筛查的设置，在数据解释和经验的eCreaseThatrequirea中对个人方法的好处和挑战深度理解。在这篇综述中，我们总结了遗传筛选体外大脑模型的文献，比较实验强度和劣势，并指向这些有前途的方法的未来方向。
\advance \chk@titlecnt \@ne 使用构成人工神经网络自动发现人脑模型\global \chk@titlecnt =\z@
大脑是我们最柔软、最脆弱的器官，了解其物理特性是一项具有挑战性但意义重大的任务。在过去十年中，出现了许多相互竞争的模型来描述其对机械负荷的反应。然而，选择最佳的本构模型仍然是一个启发式过程，很大程度上取决于用户体验和个人偏好。在这里，我们挑战了传统观念，即首先选择一个本构模型，然后将其参数与数据拟合。相反，我们提出了一种同时发现模型和参数的新策略。我们整合了一个多世纪的热力学知识和最先进的机器学习，构建了一个能够自动发现模型的本构人工神经网络。我们的设计范例是从一组功能构建块对网络进行逆向工程，这些构建块在设计上是流行本构模型的概括，包括 neo Hookean、Blatz Ko、Mooney Rivlin、Demiray、Gent 和 Holzapfel 模型。通过约束输入、输出、激活函数和架构，我们的网络先验地满足热力学一致性、客观性、对称性和多凸性。我们证明，在 40 00 多个模型中，我们的网络可以自主发现最能描述人体灰质和白质在拉伸、压缩和剪切作用下行为的模型和参数。重要的是，我们的网络权重可以自然地转化为物理上有意义的参数，例如皮质、基底神经节、放射冠和胼胝体的剪切模量分别为 1.82kPa、0.88kPa、0.94kPa 和 0.54kPa。我们的结果表明，组成型人工神经网络有可能引发软组织建模的范式转变，从用户定义的模型选择转变为自动模型发现。我们的源代码、数据和示例可在 https://github.com/LivingMatterLab/CANN 获得。
模拟人类大脑几何、物理和生化特性的大脑模型的简要回顾
越来越多的证据表明，大脑替代物将引起医学领域研究人员和医生的极大兴趣。它们目前主要用于教育和培训目的，或验证医疗器械的适当功能。根据目的，人们使用了各种具有特定和精确的机械和生物物理特性的材料。最近，它们被用来评估植入式设备的生物相容性，但它们仍未得到验证，无法用于研究设备中浸出成分的迁移。这篇小型评论展示了大脑模型的各种方法和用途，它们准时收敛。所有这些模型都是对数值模型的补充，它们各自受益于数值模型的进步。它还提出了分析植入式设备中浸出成分的研究途径。
3D打印功能性脑模型研究进展
现代神经科学越来越依赖 3D 模型来研究神经回路、神经再生和神经疾病。人们已经探索了几种不同的生物制造方法来创建 3D 神经组织模型结构。其中，3D 生物打印已显示出成为高通量/高精度生物制造策略的巨大潜力，可以满足对 3D 神经模型日益增长的需求。在这里，我们回顾了神经组织工程的设计原则。将打印技术应用于神经组织模型的生物制造的主要挑战是开发神经生物墨水，即具有可打印性和凝胶化特性且适用于神经组织培养的生物材料。这篇综述介绍了广泛的生物材料以及 3D 神经组织打印的基础知识。此外，还回顾了 3D 生物打印技术的进展，特别是针对生物打印神经模型。最后，讨论了用于评估制造的 2D 和 3D 神经模型的技术，并在可行性和功能性方面进行了比较。
利用微电极阵列对人类多能干细胞衍生的大脑模型进行功能表征
摘要：人类多能干细胞 (hPSC) 衍生的神经元培养物已成为人类大脑电活动的模型。微电极阵列 (MEA) 可测量细胞培养物或组织的细胞外电位变化，并能够记录神经元网络活动。MEA 已应用于人类受试者和 hPSC 衍生的大脑模型。在这里，我们回顾了使用 MEA 对 hPSC 衍生的二维和三维大脑模型进行功能表征的文献，并在生理和病理背景下检查了它们的网络功能。我们还总结了人类大脑的 MEA 结果，并将其与有关 hPSC 衍生大脑模型的 MEA 记录的文献进行比较。MEA 记录显示二维 hPSC 衍生大脑模型中的网络活动与人类大脑相当，并揭示了疾病模型中与病理相关的变化。与二维模型相比，三维 hPSC 衍生模型（例如脑类器官）具有更相关的微环境、组织结构和对更复杂的网络活动进行建模的潜力。hPSC 衍生的大脑模型重现了人类大脑网络功能的许多方面并提供了有效的疾病模型，但这些方法需要分化方法、生物工程和可用的 MEA 技术方面的某些进步才能充分发挥其潜力。