█脑科学动态
无伤害冷冻脑组织的新技术
新CRISPR 筛选方法可以揭示导致脑部疾病的原因
首个包含功能性血脑屏障的人类微型大脑模型
运动与基因干预促进神经生成，助力遗忘创伤与药物记忆
梦魇和幻觉，可能是自身免疫性疾病的早期预警信号
全新猕猴脑网络组图谱，揭示大脑结构和功能连接
抑郁症大脑回路的自上而下信号调控机制
█AI行业动态
Meta推出Chameleon模型，挑战GPT-4o
苹果与OpenAI联手，iOS 18将迎来革命性AI功能
大模型研究获殊荣，WWW 2024奖项揭晓
█技术研发动态
大模型更懂心智理论？GPT更懂误导，Llama 2更懂礼貌？
ARC-EX设备帮助瘫痪患者恢复部分手部功能
新AI工具DEPLOY显著提高脑肿瘤分类准确性
新模型PredFT：预测编码助力语言重构
智能神经接口：开启神经技术新时代
脑科学动态
无伤害冷冻脑组织的新技术
以往的研究表明，大脑组织在冷冻和解冻过程中总会受到损害，使得研究必须在获取样本后立即进行。为了解决这一难题，复旦大学邵志成团队开发了一种被称为MEDY的全新脑类器官冷冻保存新技术，该技术在冷冻过程中能够保留脑类器官的复杂结构和功能活性，保留人脑组织的病理特征。
研究团队首先将大脑类器官浸泡在候选化学物质中，然后使用液氮进行冷冻和解冻。经过多次尝试，他们发现10%乙二醇（ethylene glycol）、1%甲基纤维素（methylcellulose）、10% 二甲基亚砜（DMSO）和10μY27632（ROCK抑制剂）的混合物效果最佳，并将其命名为MEDY。
研究团队在不同条件下测试了MEDY的效果，包括冷冻前类器官的年龄和在MEDY溶液中浸泡的时间。解冻后，他们让类器官继续生长长达150天，结果显示，即使冷冻长达18个月，冷冻后的类器官与未冷冻的类器官几乎没有差异。最后，研究团队在从活体患者获得的大脑组织样本上进行了测试，发现该技术同样有效。转录组分析显示，MEDY可以保护突触功能并抑制内质网介导的凋亡途径。该方法将促进大规模且可靠的神经类器官和活体大脑组织的储存，推动广泛的研究、医疗应用和药物筛选。研究发表在Cell Reports Methods上。
#神经科学 #大脑健康 #冷冻保存 #脑类器官 #MEDY
阅读论文：
Xue, Weiwei, et al. “Effective Cryopreservation of Human Brain Tissue and Neural Organoids.” Cell Reports Methods, vol. 4, no. 5, May 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2024.100777.
新CRISPR筛选方法可以揭示导致脑部疾病的原因
Scripps研究所神经科学系助理教授Xin Jin和Xinhe Zheng等人开发了新型CRISPR筛查方法——体内Perturb-seq（in vivo Perturb-seq），利用CRISPR-Cas9技术和单细胞转录组分析，可以精确修改基因并观察这些变化对单个细胞的影响。该方法能够在48小时内快速表达基因干扰因子，显著提高了研究效率。
在试验中，研究团队能够剖析超过30,000个细胞，这是传统方法的10-20倍。他们发现，不同细胞类型对基因干扰反应不同，这些受影响的细胞类型正是特定疾病或基因变异的作用点。通过这种方法，研究人员能够绘制出某些细胞类型是否更易受特定突变影响的详细图景。
这项研究利用AAV（腺相关病毒）的多样性和标记能力，结合转座子系统，大幅提升了标记效率，并将基因递送时间从几周缩短到几天。研究中发现Foxg1基因干扰导致混合细胞状态，紧密调控了对皮层丘脑神经元命运至关重要的不同网络。这一平台可以标记超过6%的脑细胞，实现了一次实验中对超过30,000个细胞的分析，并支持大规模体内Perturb-seq。研究发表在Cell 上。
#神经技术 #CRISPR技术 #脑部疾病 #单细胞分析 #基因干扰
阅读论文：
Zheng, Xinhe, et al. “Massively Parallel in Vivo Perturb-Seq Reveals Cell-Type-Specific Transcriptional Networks in Cortical Development.” Cell, vol. 0, no. 0, May 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.04.050.
首个包含功能性血脑屏障的人类微型大脑模型
辛辛那提儿童医院医学中心的研究团队成功创建了首个包含功能性血脑屏障的微型人脑模型。该团队利用人类多能干细胞生成了脑类器官和血管类器官，并将它们融合形成了名为BBB组合体（Blood-brain barrier assembloids）的新型结构。这些组合体展示了血脑屏障的分子、细胞、转录组和功能特征，揭示了神经血管之间的广泛相互作用。
通过患者来源的BBB组合体，研究团队成功模拟了脑海绵状血管瘤（CCMs）的表型，发现了与CCM相关的分子和细胞变化。这些模型不仅再现了患者体内的病理特征，还揭示了CCM的潜在病因。研究表明，这些BBB组合体可以用于个性化药物筛选、疾病建模、高通量药物发现、环境毒素测试和免疫疗法开发等领域，具有广泛的应用前景。研究发表在Cell Stem Cell 上。
#神经科学 #血脑屏障 #脑类器官 #个性化医疗 #药物发现
阅读论文：
Dao, Lan, et al. “Modeling Blood-Brain Barrier Formation and Cerebral Cavernous Malformations in Human PSC-Derived Organoids.” Cell Stem Cell, vol. 0, no. 0, May 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.stem.2024.04.019.
运动与基因干预促进神经生成，助力遗忘创伤与药物记忆
创伤后应激障碍（PTSD）是一种由严重创伤引发的精神健康问题，全球约3.9%的人口受到影响。来自加拿大多伦多大学和日本九州大学的研究团队，探索了通过运动和基因干预促进神经生成，以帮助小鼠遗忘创伤记忆和减少PTSD样行为。
研究人员首先对小鼠进行双重电击，使其表现出类似PTSD的行为。随后将小鼠分为两组，一组进行运动，另一组不运动。结果显示，运动显著增加了小鼠海马体中的新生神经元数量，并减轻了PTSD样行为。此外，研究人员采用光遗传学和基因工程方法，通过光激活新生神经元和去除抑制神经元生长的蛋白质，促进新生神经元快速生长和整合。这些方法同样减轻了PTSD样症状，但效果不如运动显著。研究还发现，增加神经生成能减少小鼠对可卡因环境的偏好，表明这一方法对物质滥用障碍也有潜在疗效。研究团队计划未来寻找能促进神经生成的药物，以期作为PTSD和药物依赖的潜在治疗方法。研究发表在Molecular Psychiatry上。
#神经科学 #创伤后应激障碍 #神经生成 #记忆重塑 #物质滥用
阅读论文：
Fujikawa, Risako, et al. “Neurogenesis-Dependent Remodeling of Hippocampal Circuits Reduces PTSD-like Behaviors in Adult Mice.” Molecular Psychiatry, May 2024, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-024-02585-7.
梦魇和幻觉，可能是自身免疫性疾病的早期预警信号
剑桥大学和伦敦国王学院的研究团队发现，梦魇和幻觉的增加可能预示着自身免疫性疾病如狼疮的发作。该研究由剑桥大学的Melanie Sloan和伦敦国王学院David D'Cruz等多个国家的研究人员合作完成。
研究团队对676名系统性红斑狼疮（SLE）患者和400名临床医生进行了调查，并对69名系统性自身免疫性风湿病（SARDs）患者和50名临床医生进行了详细访谈。研究分析了29种神经精神（NP）症状首次出现的时间与狼疮非神经症状发作时间的关系。
结果显示，大多数神经精神症状并非在狼疮发作时首次出现，54%的幻觉患者报告症状首次出现是在疾病发作一年后。访谈显示，一些神经精神症状可能是狼疮或其他系统性自身免疫性风湿病发作的前兆，包括现有分类标准中未包含的症状。研究发现，61%的狼疮患者和34%的其他系统性自身免疫性风湿病患者在幻觉前经历了梦境紊乱（通常是梦魇）。深入访谈显示，症状在发作中的进展在不同患者之间存在高度差异，但在同一患者的反复发作中往往相似。研究建议，临床医生应与患者讨论这些症状，并记录每个患者的症状进展，以便更早地识别疾病发作。研究发表在 eClinicalMedicine 上。
#神经科学 #自身免疫性疾病 #梦魇 #幻觉 #早期预警信号
阅读论文：
Sloan, Melanie, et al. “Neuropsychiatric Prodromes and Symptom Timings in Relation to Disease Onset and/or Flares in SLE: Results from the Mixed Methods International INSPIRE Study.” eClinicalMedicine, vol. 0, no. 0, May 2024. www.thelancet.com, https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102634.
全新猕猴脑网络组图谱，揭示大脑结构和功能连接
猕猴在基因、生理和大脑结构上与人类高度相似，是研究人类认知功能和脑部疾病的理想模型。中国科学院自动化研究所脑网络组中心的研究团队，基于高角度和高空间分辨率的体外扩散核磁共振成像（MRI）数据，创建了一个详细描绘猕猴大脑结构的脑网络组图谱（MacBNA）。
该图谱包括248个皮层区域和56个皮层下区域及其结构和功能连接。研究团队利用侵入性神经追踪和尼氏染色图像评估了分区和基于扩散的束成像。作为示范应用，研究团队使用猕猴和人类的脑网络图谱映射了两种物种之间的结构连接差异，以揭示脑结构进化变化的遗传基础。
研究结果显示，MacBNA不仅详细描绘了猕猴大脑的区域分区，还描述了这些区域之间的宏观连接。该研究还提供了高分辨率的猕猴扩散和T2加权MRI数据集、多对比度MRI、神经追踪和组织学图像。MacBNA将作为跨模态和空间尺度映射多面特征的通用参考框架，促进非人灵长类动物的协作资源平台，推动转化和比较神经科学研究。研究发表在Science Bulletin上。
#神经科学 #大脑健康 #脑网络图谱 #猕猴 #跨物种比较
阅读论文：
Lu, Yuheng, et al. “Macaque Brainnetome Atlas: A Multifaceted Brain Map with Parcellation, Connection, and Histology.” Science Bulletin, Mar. 2024. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.03.031.
抑郁症大脑回路的自上而下信号调控机制
京都大学Satoko Amemori和Ken-ichi Amemori领导的研究团队，研究了特定大脑回路如何调节情绪反应，提供了抑郁症神经基础的新见解。研究团队聚焦于背外侧前额叶皮层（dlPFC），研究其在抑郁状态下的信号变化机制。他们通过微刺激技术调控猕猴膝下前扣带回（sgACC）的神经活动，实验性地诱导悲观决策和抑郁状态。在这些刺激实验中，研究人员记录了局部场电位，分析了dlPFC对扣带纹状体网络（cingulo-striatal network）的自上而下影响。
实验结果显示，诱导的悲观决策伴随着dlPFC对扣带-纹状体区域顶-下影响的减少，这表明从认知到情绪的顶-下信号的中断可能导致悲观决策。研究还发现，前额叶-纹状体回路中的β振荡在运动控制和注意力中起作用，并且在认知功能如工作记忆中也有作用。有效的sgACC微刺激导致抑郁状态，减少了编码正向决策相关变量的β振荡的幅度。这表明sgACC的活动与决策中的负面偏见有关，揭示了大脑如何处理正负价值的潜在机制。研究发表在Nature Communications上。
#神经科学 #抑郁症 #顶-下信号 #情绪调节 #大脑回路
阅读论文：
Amemori, Satoko, et al. “Cingulate Microstimulation Induces Negative Decision-Making via Reduced Top-down Influence on Primate Fronto-Cingulo-Striatal Network.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, May 2024, p. 4201. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-48375-1.
AI 行业动态
Meta推出Chameleon模型，挑战GPT-4o
Meta近日发布了全新的多模态模型Chameleon，以34B参数和10万亿token训练量，挑战OpenAI的GPT-4o。Chameleon能够在单一神经网络中无缝处理文本和图像，性能接近GPT-4V，并刷新了多项基准测试的SOTA（State of the Art）记录。
Meta的Chameleon采用了统一的Transformer架构，通过文本、图像和代码的混合模态训练，实现了跨模态信息的早期融合。在技术实现上，Chameleon采用了创新的图像分词器，将图像离散化为token，并使用QK归一化和Zloss等优化技术来解决训练中的稳定性问题。Meta团队表示，Chameleon在纯文本任务中的表现与Gemini-Pro相当，在视觉问答和图像标注等任务中刷新了SOTA记录，性能接近GPT-4V。
尽管如此，变色龙目前仅支持文本和图像生成，尚未具备GPT-4o的语音处理能力。Meta的产品管理总监表示，未来可能会进一步扩展变色龙的模态支持，或许很快我们就能看到一个开源版的GPT-4o。
#Meta #变色龙 #多模态模型 #GPT-4o #人工智能
阅读更多：
https://medium.com/@saadsalmanakram/chameleon-metas-new-pioneering-multi-modal-ai-model-8b3bbed71585
苹果与OpenAI联手，iOS 18将迎来革命性AI功能
在即将到来的全球开发者大会（WWDC）上，苹果将宣布与OpenAI的重要合作，旨在将生成式AI技术深度整合到iOS 18中。这一合作将为用户带来一系列革命性的AI功能，显著提升iPhone的智能化体验。
据报道，苹果计划在iOS 18中整合OpenAI的生成式AI技术，使用户能够在iPhone上体验到由OpenAI支持的高级AI功能。此外，苹果还将对Siri进行重大改进，使其更加对话化，并增强其处理复杂任务的能力。除了Siri的改进，苹果还计划利用OpenAI的技术来提升其他AI功能，如自动摘要、新闻概要和语音转录等。
苹果将继续坚持其本地AI处理的策略，但也将通过OpenAI的云端技术提供更强大的AI服务。这种云端与本地结合的AI服务不仅能提升用户体验，还能更好地兼顾隐私和安全。
关于此次合作的具体细节，苹果将在WWDC的主题演讲中揭晓，包括技术整合方式、功能展示以及未来发展计划。同时，苹果也在加速硬件更新，推出新的iPad Pro和其他设备，以支持更复杂的AI功能。新的硬件将配备更强大的芯片（如M4芯片），进一步提升AI处理能力。
#苹果 #OpenAI #WWDC #iOS18 #生成式AI
阅读更多：
https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-19/what-is-apple-doing-in-ai-summaries-cloud-and-on-device-llms-openai-deal-lwdj5pkz
大模型研究获殊荣，WWW 2024奖项揭晓
在2024年的The Web Conference（WWW）上，最佳论文奖、最佳学生论文奖以及时间检验奖正式揭晓。其中，关于大模型的研究荣获最佳论文奖，显示出大模型在学术界的重要地位。
最佳论文奖颁给了题为《Mechanism Design for Large Language Models》的研究。这篇论文由Google Research和芝加哥大学的Paul Dütting、Vahab Mirrokni、Renato Paes Leme、Haifeng Xu和Song Zuo共同完成。论文探讨了拍卖机制在人工智能生成内容中的应用，特别是如何以激励相容的方式聚合多个大型语言模型（LLM）。研究提出了token拍卖模型，并设计了稳健的拍卖机制，证明了其在没有竞标者估值函数情况下的有效性。该研究不仅在理论上有重要贡献，还通过实验验证了其实际应用价值。
最佳学生论文奖归属于爱丁堡大学的Weihe Li和Paul Patras《Stable-Sketch: A Versatile Sketch for Accurate, Fast, Web-Scale Data Stream Processing》。论文提出了一种名为Stable-Sketch的新方法，用于高效处理大规模数据流。这种方法通过量化记录项目变化的程度，提高了数据流处理的准确性和速度，特别是在内存紧张的情况下表现尤为突出。
时间检验奖授予了斯坦福大学的Taher H Haveliwala，他的论文《Topic-Sensitive PageRank》提出了一种改进的PageRank算法，通过计算一组主题相关的PageRank向量，显著提升了搜索结果的准确性。这一研究为搜索引擎技术的发展提供了重要的理论基础。
#大模型 #WWW2024 #最佳论文 #机制设计 #人工智能
阅读更多：
https://www2024.thewebconf.org/program/awards/
技术研发动态
大模型更懂心智理论？GPT 更懂“误导”，Llama 2 更懂“礼貌”？
在理解人类行为的核心概念中，“心智理论”占据了重要位置，即追踪他人心理状态的能力。随着大型语言模型如ChatGPT的发展，关于这些模型在“心智理论”任务中是否能与人类表现无异的讨论愈加激烈。近期的研究对比了人类与LLMs在一系列“心智理论”测试中的表现，涵盖了从理解错误信念到解释间接请求和识别讽刺与失礼行为等多个方面。
研究测试了两类LLMs（GPT和LLaMA2），并将其表现与1,907名人类参与者的结果进行比较。结果显示，GPT-4模型在识别间接请求、错误信念和误导方面的表现达到了甚至超越了人类水平，但在检测失礼行为方面表现不佳。相比之下，LLaMA2在失礼行为测试中表现优于人类，但进一步的测试揭示，这一优势可能是由于其倾向于归因于无知的偏见所致。
研究发现，GPT-4在做出结论时采取了过于保守的策略，而这并非源于推理能力的真正缺陷。这些发现不仅表明LLMs在某些心理推理任务中表现出与人类一致的行为，还强调了系统性测试的重要性，以确保人类与人工智能之间的比较不是表面的。
#人工智能 #心智理论 #GPT-4 #LLaMA2 #大语言模型
阅读论文：
Strachan, James W. A., et al. “Testing Theory of Mind in Large Language Models and Humans.” Nature Human Behaviour, May 2024, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-024-01882-z.
ARC-EX设备帮助瘫痪患者恢复部分手部功能
颈椎脊髓损伤（SCI）会导致手臂和手部功能的永久性损伤。为了帮助这些患者恢复部分功能，瑞士医疗科技公司Onward开发了ARC-EX设备。该设备由美国神经科学家Chet Moritz和法国神经科学家Gregoire Courtine研究团队进行测试。
ARCEX治疗通过在结构化康复期间，外部应用电刺激到颈椎脊髓上，旨在改善慢性SCI患者手臂和手部功能。这项研究是一项前瞻性、单臂、多中心、开放标签的非显著风险试验，评估了ARCEX治疗的安全性和有效性。共有60名参与者完成了该研究，未报告与ARCEX治疗相关的严重不良事件。试验中，参与者通过ARCEX设备的训练，类似于“用手指做普拉提”（Pilates），在大脑和受影响的肢体之间建立新的连接。研究发现，72%的参与者在力量和功能领域的改善超过了最低重要差异标准，显示出显著的治疗效果。研究发表在 Nature Medicine 上。
#神经技术 #脊髓损伤 #手部功能恢复 #电刺激治疗 #康复设备
阅读论文：
Moritz, Chet, et al. “Non-Invasive Spinal Cord Electrical Stimulation for Arm and Hand Function in Chronic Tetraplegia: A Safety and Efficacy Trial.” Nature Medicine, May 2024, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-024-02940-9.
新AI工具DEPLOY显著提高脑肿瘤分类准确性
准确诊断和分类脑肿瘤对于有效治疗患者至关重要。然而，当前的DNA甲基化分析虽然精确，但耗时且难以普及。澳大利亚国立大学与美国国家癌症研究所合作，开发了一种新的AI工具DEPLOY，用于更快速和准确地分类脑肿瘤。
研究团队开发了DEPLOY，一个深度学习模型，将中枢神经系统（CNS）肿瘤分类为10个主要类别。DEPLOY集成了三个组件：直接从切片图像分类的“直接模型”；通过预测DNA甲基化β值进行分类的“间接模型”；以及从患者人口统计数据中分类的模型。研究团队在来自美国和欧洲的约4000名患者的大型数据集上训练和验证了DEPLOY，达到了95%的前所未有的准确率。在309个特别难以分类的样本中，DEPLOY提供了比病理学家初步诊断更具临床相关性的诊断结果，显示了其作为补充工具的潜力。研究结果表明，DEPLOY能够在临床相关的短时间内辅助病理学家诊断CNS肿瘤，未来可能还会用于分类其他类型的癌症。研究发表在Nature Medicine上。
#神经技术 #脑肿瘤 #人工智能 #DNA甲基化 #组织病理学
阅读论文：
Hoang, Danh-Tai, et al. “Prediction of DNA Methylation-Based Tumor Types from Histopathology in Central Nervous System Tumors with Deep Learning.” Nature Medicine, May 2024, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-024-02995-8.
新模型PredFT：预测编码助力语言重构
近期的多项研究表明，语音感知可以从脑信号中解码，并连续重构为语言。然而，对于如何更有效地利用嵌入脑信号中的语义信息来指导语言重构，仍缺乏神经学基础。预测编码理论提出，人类大脑自然会持续预测未来的词汇表示，涵盖多个时间尺度。这表明，脑信号的解码可能与可预测的未来相关联。
为探讨预测编码理论在语言重构中的应用，这篇论文提出了一种新颖的模型——PredFT（Predictive Fusion Transformer），用于联合建模神经解码和大脑预测。该模型包括一个主要的解码网络用于语言重构，以及一个侧网络用于预测编码。侧网络通过多头自注意力模块，从相关的大脑感兴趣区域获取大脑预测编码表示。此表示通过交叉注意力融合到主要解码网络中，以促进语言模型的生成过程。
研究人员在最大的自然语言理解fMRI数据集Narratives上进行了实验。PredFT在解码性能上达到了当前的最新水平，最高BLEU-1得分为27.8%。这一结果表明，PredFT模型在将预测编码理论应用于脑信号解码方面取得了显著进展。
#脑信号解码 #预测编码 #语言重构 #PredFT #fMRI
阅读论文：
Yin, Congchi, et al. Language Reconstruction with Brain Predictive Coding from fMRI Data. arXiv:2405.11597, arXiv, 19 May 2024. arXiv.org, http://arxiv.org/abs/2405.11597.
智能神经接口：开启神经技术新时代
近年来，智能神经接口（SoC）的发展引起了广泛关注，这些系统在治疗神经系统疾病和脑机接口（BMI）应用中展现出巨大潜力。研究表明，通过集成高级信号处理和AI技术，智能神经接口可以实现实时症状追踪和响应刺激，为癫痫、帕金森病等提供更为精准和个性化的治疗方案。
EPFL和康奈尔大学的研究团队在论文中综述了最新的CMOS集成电路技术在三类智能神经假肢中的应用，包括闭环症状追踪与响应刺激、网络相关疾病的神经接口以及用于运动和交流恢复的智能BMI SoC。这些系统通过高密度神经感应和选择性处理，实现了高效的能量利用和数据处理，显著提高了设备的扩展性和灵活性。
尽管在检测和分类神经尖峰以及实现复杂的运动解码方面取得了重要进展，但未来的智能神经接口仍面临诸多挑战，如如何进一步减少能耗、提高数据安全性和适应性等。随着技术的不断进步，智能神经接口有望在治疗多种神经系统疾病中发挥更大作用，提升患者的生活质量。
#神经技术 #智能神经接口 #脑机接口 #闭环刺激 #神经信号处理 #CMOS集成电路
阅读论文：
Shoaran, Mahsa, et al. Intelligent Neural Interfaces: An Emerging Era in Neurotechnology. arXiv:2405.10780, arXiv, 13 May 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.10780.
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀 & 存源
追问互动
○如果您对本期内容有进一步想要追问的问题或者讨论的内容，欢迎在评论区留言，或者扫描二维码添加追问微信号，发送自我介绍，加入我们的社群参与互动。如需转载，还请留言。