█神经科学
Cell：人类海马CA3神经网络的独特结构提升记忆存储能力
二维神经几何揭示人类工作记忆中信息的层次结构
区分信号与噪声：大脑感知稳定性背后的正交化机制
果蝇大脑生物钟完整图谱揭示新型神经调控机制
深度睡眠中的慢波如何促进记忆形成
结构性连接如何提升大脑定向连接模型的预测能力
睡眠如何塑造我们大脑的心理导航图
大脑眶额皮层和海马体如何共同调节情境依赖性学习
导致意识丧失的大脑机制
█认知科学
孩子生得越晚，大脑发育越快？
记忆更新如何应对环境变化
人工智能事实核查可能影响公众对新闻标题的判断力
社会拒绝是一种重要的学习工具
感官刺激显著提高视觉工作记忆容量
自然主义自由回忆数据集为研究人类记忆提供新视角
关注身体信号，是女性更频繁高潮的关键
自尊高低如何影响他人对你的“脑内印象”？
WisdomBot通过布卢姆分类法提高学习效果
人工智能如何通过语言修改减少药物滥用患者的社会污名
孤独症儿童眼球运动模式揭示社交感知新特征
行为数据为建模人类心理提供了重要补充
█大脑健康
精神分裂症特有的统一大脑网络
星形胶质细胞在阿尔茨海默病进展中的复杂变化
便携式低磁场MRI结合机器学习提高阿尔茨海默病诊断精度
星形胶质细胞调控压力反应的分子与神经机制
13种与大脑衰老密切相关的蛋白质
Science：RNA:DNA“三明治”调控情绪体验引发的行为变化
前额叶皮层CRF神经元承载情绪记忆，调节社交行为
学到老，有助延缓亨廷顿病症状进展
四个简单改变减少痴呆风险
头骨：大脑与免疫信号的桥梁？
睡眠帮助大脑学习并形成空间认知地图
多巴胺信号的新发现或需修正现有强化学习模型
人工智能提升急性中风时间评估准确度达两倍
创新离子电子学技术揭示神经抑制机制
█AI驱动科学
Nature：π-HuB项目，揭示人体健康的动态地图
电刺激促进运动学习：用神经调节提高运动技能
大脑启发的人工智能模型 MovieNet 实现动态场景高效识别
材料科学新工具：CrystaLLM 生成合理无机晶体结构
机器学习模型揭示大脑连接与人类智力之间的关系
高阶脑图谱技术揭示高级脑功能组织新见解
机器学习让退化信号也能精准解码
人工智能模型精准预测类器官发育质量
MRI图像质量提升新方法：从运动校正到数据协调
模仿大脑动态视觉处理的 AI 系统 MovieNet
数字化训练提升老年人空间记忆：新型神经技术显神效
AI如何分类数据？九州大学新方法揭示神经网络内部逻辑
量子计算加速生成式AI，突破分子模拟难题
利用D3M方法去偏改善AI模型公平性
让 AI 能够用简单的语言解释其预测
新型AI模型实现消费级硬件上高质量即时图像生成
新型机器学习架构加速原子模拟，效率提高十倍
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神经科学
Cell：人类海马CA3神经网络的独特结构提升记忆存储能力
人类大脑具有复杂的记忆存储和联想能力，但关于其神经线路的特性了解甚少。为了探究人脑是否具有独特性，奥地利科学技术研究所和维也纳医科大学的研究人员使用癫痫患者的神经外科手术样本，结合膜片钳记录、超分辨率显微镜等技术，研究了海马体CA3区域的神经特性。研究发现，该区域具有稀疏的突触连接和高度可靠的信号传递特性。
▷人类海马组织切片（绿色/蓝色）中多细胞记录的 CA3 神经元（红色）。Credit: Credit: Jake Watson.
团队从癫痫患者手术中提取完整的海马组织，利用多细胞膜片钳记录测量神经元的动态功能，并结合超分辨率显微镜进行高精度成像分析。研究显示，人类CA3区域的神经连接稀疏性显著高于新皮质，但这种稀疏性并未降低效率，相反通过高度精确的突触传递优化了记忆存储能力。此外，通过建模分析，研究团队发现稀疏连接增强了记忆存储的容量，突触的高可靠性确保了联想记忆的准确性。团队还指出，与啮齿动物相比，人类CA3神经网络的独特性更能支持复杂的认知功能和记忆处理。研究发表在 Cell 上。
#神经科学 #记忆存储 #海马体 #神经突触 #联想记忆
阅读论文：
Watson, Jake F., et al. “Human Hippocampal CA3 Uses Specific Functional Connectivity Rules for Efficient Associative Memory.” Cell, vol. 0, no. 0, Dec. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.11.022
二维神经几何揭示人类工作记忆中信息的层次结构
工作记忆（WM）在处理和组织信息时不仅仅是被动存储，它还通过将信息组织成层次结构来克服容量限制。北京大学的研究团队，范莹、王沐之、方芳、丁楠和罗欢，采用了脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）技术，旨在探索大脑中如何通过神经几何方式实现信息的层次重组。研究结果表明，工作记忆中的序列信息通过二维神经几何表示，并且这一表示方式在多种实验情境下都得到了验证，揭示了工作记忆的层次性组织结构。
▷WM 中音节序列的代表性几何模型。Credit: Nature Human Behaviour (2024).
在本研究中，研究人员通过三项实验探索了工作记忆中音节序列的神经表示方式。实验中，参与者被要求在短时间内记住音节序列，这些音节序列按照层次结构组织成多音节词。研究人员使用脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）记录了参与者的脑电活动，结果显示，音节序列并不是以单一维度表示，而是通过两维度的神经几何来编码：一个维度表示音节在单词中的位置，另一个维度表示单词在整个序列中的位置。
研究表明，这种二维神经几何结构主要来源于左前额叶和颞顶叶区域，并且无论任务设置如何，这一结构在不同实验中都被一致观察到，且与参与者的工作记忆表现存在密切关联。该研究不仅揭示了工作记忆中信息层次组织的神经机制，也为认知功能的神经基础提供了新见解。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。
#神经科学 #工作记忆 #神经几何 #脑电图 #脑磁图
阅读更多：
Fan, Ying, et al. “Two-Dimensional Neural Geometry Underpins Hierarchical Organization of Sequence in Human Working Memory.” Nature Human Behaviour, Nov. 2024, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-024-02047-8
区分信号与噪声：大脑感知稳定性背后的正交化机制
东京大学的Kenichi Ohki教授团队研究了大脑中自发活动与感官输入活动的关系，旨在揭示大脑如何实现感官知觉的稳定性。
研究团队使用基因编码钙指示剂（GCaMP）对狨猴的初级视觉皮层（V1）和更高级视觉区域进行成像，分析两种活动之间的关系。在初级视觉区域，自发活动和刺激诱发活动表现出高度相似的模式，而在高级视觉区域，这两种活动逐渐变得正交（即彼此独立）。这种正交化（orthogonalization）过程显示出大脑分离信号与噪声的层次性机制。这些结果不仅阐明了大脑感知稳定性的关键机制，还为开发抗噪声的人工智能提供了启示。研究发表在Nature Communications 上。
#神经科学 #正交化 #视觉皮层 #抗噪声AI
阅读论文：
Matsui, Teppei, et al. “Orthogonalization of Spontaneous and Stimulus-Driven Activity by Hierarchical Neocortical Areal Network in Primates.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Dec. 2024, p. 10055. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54322-x
果蝇大脑生物钟完整图谱揭示新型神经调控机制
昼夜节律控制着生物的多种行为和生理过程，包括睡眠、新陈代谢和繁殖。在脊椎动物中，主时钟位于视交叉上核（SCN），而果蝇则因其神经网络较小，是研究昼夜节律的优秀模型。由维尔茨堡大学神经生物学与遗传学系的 Meet Zandawala 和Nils Reinhard 领导，研究团队来自德国、美国和日本的三所大学。
研究者利用果蝇大脑的连接组数据，首次绘制了果蝇生物钟的完整图谱，发现其由约240个神经元组成，远高于原先估计的150个。这些神经元展现出脊椎动物时钟神经元的某些特征，表明果蝇与人类在昼夜节律调控机制上的相似性大于预期。研究进一步揭示了跨侧突触连接和间接光输入路径，并发现钟神经元通过单突触连接与高阶脑区及神经分泌细胞交互。通过整合单细胞转录组学和受体映射，研究还识别出新型神经肽及其在旁分泌信号中的作用。这一成果不仅深化了对昼夜节律生成机制的认识，还为治疗相关健康问题提供了潜在靶点。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #昼夜节律 #果蝇 #神经肽 #神经网络
阅读论文：
Reinhard, Nils, et al. “Synaptic Connectome of the Drosophila Circadian Clock.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Dec. 2024, p. 10392. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54694-0
深度睡眠中的慢波如何促进记忆形成
深度睡眠中的慢波如何支持记忆形成一直是神经科学的未解之谜。柏林夏里特医学大学、Evangelisches Klinikum Bethel医院和汉堡埃彭多夫大学医学中心的研究人员通过模拟慢波睡眠电活动，探索了这一现象背后的神经机制。研究显示，慢波睡眠增强了新皮质神经元之间的突触连接，使其在特定时间点更易于巩固记忆。
▷新皮质中的神经元：慢波睡眠加强了它们之间的联系，支持记忆形成。Credit: Charité | Sabine Grosser
研究团队使用了来自45名接受神经外科治疗患者的大脑新皮质组织切片，通过多神经元膜片钳记录技术记录慢波活动的影响。他们发现，慢波活动中的“上升态（UP state）”和“下降态（DOWN state）”是突触增强的关键。在“上升态”结束后的短暂时间窗口内，突触传递效率达到最高水平，显著增强了神经元之间的连接。进一步分析显示，这种突触增强如果能够激发目标神经元的动作电位，会稳定转化为长期突触强度；如果未激发，则突触会逐渐减弱。研究发表在 Nature Communications 上，这一发现为脑刺激技术的开发提供了关键性时间窗口的参考。
#神经科学 #记忆巩固 #慢波睡眠 #突触连接 #脑刺激技术
阅读论文：
Mittermaier, Franz X., et al. “Membrane Potential States Gate Synaptic Consolidation in Human Neocortical Tissue.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Dec. 2024, p. 10340. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-53901-2
结构性连接如何提升大脑定向连接模型的预测能力
理解大脑区域之间的相互作用和信息传递一直是神经科学中的重要课题。来自莫纳什大学心理科学学院的研究团队探讨了结构性连接在定向连接性模型中的整合作用，重点讨论了结构性连接如何改善定向连接性模型的预测能力，进而推动对大脑健康与疾病的理解。
研究团队通过回顾当前的研究，评估了将结构性连接（如大脑区域之间的解剖连接）纳入定向连接性模型的不同方法。这些方法包括通过先验分布、固定参数以及结构学习算法等方式来整合结构性连接。定向连接性分为有效连接性和定向功能连接性。研究表明，将结构性连接纳入定向连接性模型能够显著提升模型的精度和预测能力，但目前缺乏对这些模型可靠性和外部有效性的评估。研究者建议，未来的研究应集中解决这些问题，进一步推动结构性与定向连接性融合，以加深对大脑在健康与疾病中的动态理解。研究发表在 Nature Reviews Neuroscience 上。
#神经科学 #定向连接性 #结构性连接 #大脑健康
阅读论文：
Greaves, Matthew D., et al. “Structurally Informed Models of Directed Brain Connectivity.” Nature Reviews Neuroscience, Dec. 2024, pp. 1–19. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41583-024-00881-3
睡眠如何塑造我们大脑的心理导航图
睡眠对大脑如何形成空间认知地图的影响，一直是神经科学领域的一个重要课题。麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所的研究团队通过实验探索了大脑在睡眠过程中如何通过神经活动重塑空间记忆。他们使用小鼠进行实验，通过监测海马神经元的活动来分析睡眠在空间学习中的作用，发现睡眠能够帮助大脑将离散的空间记忆组织成一个更为系统的认知地图。
为了研究潜在学习的神经机制，研究人员记录了小鼠在自由探索迷宫时以及睡眠期间的海马神经元活动。实验结果表明，海马体中的“位置细胞”在小鼠探索过程中能够标记特定地点，但这种活动不足以构成完整的认知地图。而当小鼠进入睡眠状态时，海马中一组弱空间神经元的活动与其他神经元的活动逐渐协同，最终将离散的位置记忆整合成一个类似地图的低维流形结构。研究还表明，睡眠对这些神经元的协同活动起到了至关重要的作用，未休息的小鼠无法改善其空间认知地图。该研究提供了一个关于睡眠如何促进空间学习和认知地图形成的新视角，可能对理解大脑的记忆处理机制有重要意义。研究发表在 Cell Reports 上。
#神经科学 #睡眠 #空间学习 #海马体 #认知地图
阅读论文：
Guo, Wei, et al. “Latent Learning Drives Sleep-Dependent Plasticity in Distinct CA1 Subpopulations.” Cell Reports, vol. 43, no. 12, Dec. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.115028
大脑眶额皮层和海马体如何共同调节情境依赖性学习
在我们的日常生活中，许多情境依赖的决策需要大脑灵活地处理歧义性信息。加州大学圣塔芭芭拉分校的研究人员通过实验，探索了大脑如何使用上下文信息解决这种歧义性。该团队利用化学遗传学技术，研究了眶额皮层（OFC）和背侧海马体（DH）在这一过程中的作用。研究结果表明，OFC在调节行为和促进新的情境学习中起到了至关重要的作用，而DH的作用则主要限于情境学习的偏差。
研究人员设计了一项实验，通过改变环境的亮度来测试大鼠对听觉线索的反应。在不同情境下，相同的听觉线索有时会带来奖励，有时则不带奖励。研究发现，OFC在大脑如何理解上下文依赖关系中起到了核心作用，尤其是在行为调节和学习偏差方面。没有功能的OFC使大鼠无法根据情境做出适当反应。而海马体（DH）在此过程中的作用相对较小，主要影响新情境的学习，而对已学到的知识并无显著影响。研究还表明，OFC和DH分别以不同的方式共同支持情境学习和行为调节，为理解大脑如何进行情境依赖的推理提供了重要线索。研究发表在 Current Biology 上。
#神经科学 #大脑健康 #行为调节 #情境学习
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Peterson, Sophie, et al. “Partially Dissociable Roles of the Orbitofrontal Cortex and Dorsal Hippocampus in Context-Dependent Hierarchical Associations.” Current Biology, vol. 34, no. 23, Dec. 2024, pp. 5532-5545.e3. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2024.10.049
导致意识丧失的大脑机制
意识丧失的机制一直是神经科学中的难题。宾夕法尼亚州立大学的研究团队通过对老鼠进行实验，首次揭示了麻醉过程中从清醒到无意识的转变。通过电生理学和功能磁共振成像（fMRI）技术的结合，研究团队探索了大脑不同区域在这一转变过程中的作用。研究表明，意识丧失可能由海马体、丘脑和内侧前额叶皮层等区域的相互作用触发，而其他皮质区域的活动增加可能是其结果。
研究人员采用了电生理学和功能磁共振成像（fMRI）技术，观察麻醉药物异丙酚引发的老鼠意识丧失过程。研究发现，在意识丧失的瞬间，大脑的低频电生理信号出现急剧增加，并且fMRI信号显示海马体、丘脑和内侧前额叶皮层等大脑区域的去活跃现象。这些区域的活动同步性在意识丧失前有所增加，表明它们在这一过程中可能发挥了重要作用。研究还表明，其他皮质区域的活动增加可能是意识丧失后的结果，而非直接原因。这些发现为理解意识丧失的神经机制提供了新的视角。研究发表在 Advanced Science 上。
#神经科学 #意识丧失 #麻醉 #电生理学 #功能磁共振成像
阅读论文：
Chen, Xiaoai, et al. “Sequential Deactivation Across the Hippocampus-Thalamus-mPFC Pathway During Loss of Consciousness.” Advanced Science, vol. 11, no. 42, Nov. 2024, p. 2406320. onlinelibrary.wiley.com, https://doi.org/10.1002/advs.202406320
认知科学
孩子生得越晚，大脑发育越快？
人类大脑在生命的头一年中经历快速发育，但目前尚无明确的健康发育蓝图。为解决这一科学问题，耶鲁大学的研究团队利用英国“人类连接组计划”提供的数据，通过训练脑年龄预测模型，分析了611名婴儿（包含足月和早产儿）的MRI数据，揭示脑龄差距与环境因素（如母亲年龄）之间的关系。他们发现，母亲年龄较大与更成熟的大脑结构发育相关，但过快的发育可能带来情绪调节问题。
▷虽然人们可能认为婴儿的大脑比预期更发达可能是一件好事，但研究人员发现情况并非总是如此。Credit: Neuroscience News.
研究基于611名婴儿的静息态功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）数据，预测矫正胎龄（PMA）。通过连接组预测建模，团队发现结构性和功能性连接组均能精准预测胎龄。此外，他们分析了实际年龄与预测年龄之间的差距（脑龄差距，BAGs），并发现母亲年龄是显著影响因素。脑龄偏大的婴儿认知能力较强，但情绪调节能力较差。研究还强调了在不同文化和地区验证此模型的必要性。研究发表在 Nature Communications 上。
#认知科学 #脑年龄模型 #婴儿发育 #神经成像 #母亲年龄
阅读论文：
Sun, Huili, et al. “Brain Age Prediction and Deviations from Normative Trajectories in the Neonatal Connectome.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Nov. 2024, p. 10251. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54657-5
记忆更新如何应对环境变化
在动态环境中，人类需要不断更新记忆以适应变化。Christopher N. Wahlheim 和 Jeffrey M. Zacks 的研究团队提出，记忆更新不仅是通过减少过时记忆的干扰，还可能通过整合过时信息和新信息来形成新的记忆结构。研究使用了多种方法，包括神经成像和眼动追踪等，旨在深入探讨记忆更新的机制。
研究者通过一个电影观看实验，测试了记忆更新的不同机制。实验中，参与者观看了相同情节但有不同结局的电影片段，并通过回忆相关细节来测试记忆更新。研究发现，当预期发生错误时，记忆的更新并不仅仅是减少过时记忆的干扰，而是通过递归的方式将过时记忆与新信息整合，生成更全面的事件表征。此过程有助于提高记忆准确性，并帮助人们适应环境变化，尤其在面临不确定或新的情况时，递归的记忆表征能提供有效的决策支持。研究发表在 Trends in Cognitive Sciences 上。
#认知科学 #记忆更新 #预测误差 #神经成像
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Wahlheim, Christopher N., and Jeffrey M. Zacks. “Memory Updating and the Structure of Event Representations.” Trends in Cognitive Sciences, vol. 0, no. 0, Dec. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.tics.2024.11.008
人工智能事实核查可能影响公众对新闻标题的判断力
随着AI在反驳在线错误信息方面的应用越来越广泛，关于大型语言模型（LLMs）对政治新闻标题认知和传播的影响还没有深入研究。为此，Matthew R. DeVerna、Harry Yaojun Yan、Kai-Cheng Yang和Filippo Menczer团队采用了随机对照实验的方法，探索了LLM驱动的事实核查对公众辨别标题准确性及新闻分享意图的影响。研究结果表明，尽管LLM能准确识别虚假标题，但其事实核查信息并未有效提高公众辨别新闻的准确性，反而在某些情况下可能降低对真实新闻的信任。
研究人员采用了预注册的随机对照实验来评估LLM生成的事实核查信息对政治新闻标题的信念和分享意图的影响。尽管LLM能够识别90%的虚假新闻标题，研究发现，参与者的辨别能力和准确新闻的分享意图未得到显著提升。相反，人工生成的事实核查信息能够有效提高辨别准确性。研究还发现，AI事实核查在一些特殊情况下产生了负面效果：AI对新闻真实性的不确定性可能导致公众对被错误标记为虚假的真实新闻信任度降低，且可能增加对虚假标题的信任。尽管如此，AI的事实核查能够提高对正确标记的真实新闻的分享意图。这项研究强调了AI在事实核查中可能带来的潜在危害，并提醒人们制定政策来减少这种风险。研究发表在 PNAS 上。
#认知科学 #人工智能 #新闻传播 #信息核查
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DeVerna, Matthew R., et al. “Fact-Checking Information from Large Language Models Can Decrease Headline Discernment.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 121, no. 50, Dec. 2024, p. e2322823121. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2322823121
社会拒绝是一种重要的学习工具
社交互动中，接受和拒绝的反馈不仅影响情感，还帮助我们了解社会关系。南加州大学多恩西夫文学、艺术与科学学院的 Leor Hackel 教授和Begüm Babür等研究者通过创新实验，深入探讨了这一问题的神经机制。
研究团队设计了一项社交游戏实验，让参与者在核磁共振扫描仪中接受两类反馈：成功匹配（奖励结果）和他人对其信任程度的排名（关系价值）。通过贝叶斯认知模型和神经影像分析，研究发现，大脑以两种不同的方式处理这些反馈。奖励学习涉及腹侧纹状体。而对关系价值的学习激活了与社会拒绝相关的区域（如前扣带皮层）。这种双路径机制帮助个体区分值得维持的关系，并促进正向社会行为。
这些结果为理解心理健康问题提供了启示。例如，抑郁症患者可能难以从社会奖励中受益，而社交焦虑症患者可能低估他人对自己的重视。研究发表在 PNAS 上。
#认知科学 #社会交往 #奖励机制 #心理健康
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Babür, Begüm G., et al. “Neural Responses to Social Rejection Reflect Dissociable Learning about Relational Value and Reward.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 121, no. 49, Dec. 2024, p. e2400022121. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2400022121
感官刺激显著提高视觉工作记忆容量
视觉工作记忆（vWM）是帮助人类短暂存储和处理视觉信息的重要认知系统，但其容量有限。此前研究多使用经颅电刺激技术（tACS）增强记忆功能，而巴塞罗那庞培法布拉大学的研究团队提出通过感官刺激实现类似效果。主要作者Indre Pileckyte和Salvador Soto Faraco通过一系列实验验证了这一假设。
研究设计了六组实验，结合视觉和听觉的节律刺激，分别以4Hz和7Hz频率调整大脑theta振荡，以观察其对视觉工作记忆的影响。参与者在实验中需判断短暂呈现的色块阵列是否发生颜色变化。结果显示，与基线条件相比，两种刺激频率均显著提高记忆容量，其中7Hz效果略优于4Hz，且对基线工作记忆能力较弱的参与者提升尤为显著。进一步分析表明，该效果与大脑振荡的时间调节相关，可能不涉及单纯的警觉性提升。研究为感官刺激在非实验室环境中的应用提供了理论依据，如在日常生活中提升记忆效率。研究发表在 Communications Psychology 上。
#认知科学 #感官刺激 #视觉工作记忆 #theta振荡 #神经夹带
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Pileckyte, Indre, and Salvador Soto-Faraco. “Sensory Stimulation Enhances Visual Working Memory Capacity.” Communications Psychology, vol. 2, no. 1, Nov. 2024, pp. 1–18. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44271-024-00158-6
自然主义自由回忆数据集为研究人类记忆提供新视角
人类记忆的传统研究大多依赖于受控实验中的项目列表学习法，然而这些方法缺乏现实世界的自然性，限制了研究结果的广泛适用性。为了解决这一问题，来自多个研究机构的团队推出了“自然自由回忆”数据集（NFRD），提供了一种更加贴近自然环境的记忆研究工具。该数据集通过收集参与者对口语叙述的回忆，旨在扩展研究者对于人类记忆的认知范围，尤其是在自然情境下的记忆表现。
该研究收集了229名参与者对四个不同口语叙述的回忆数据，每个参与者回忆了两个故事，故事长度为8至13分钟。参与者需在听完故事后尽可能详细地按顺序回忆内容，回忆数据被高保真地记录下来。研究人员应用了自动化评分方法来评估参与者的记忆表现，结果表明，NFRD数据集成功呈现了经典的记忆效应，如序列位置效应和时间连续性效应。同时，数据集还揭示了口头回忆与事件结构、语篇属性等多种因素之间的关系，进一步推动了记忆研究的新进展。
此外，研究团队还引入了多种计算工具，诸如自动事件边界检测和语义注释工具等，帮助分析记忆回忆中的不同特征。所有的实验材料、代码和数据都已公开，旨在为研究人员提供新的方法和思路，推动人类记忆研究的发展。该研究为理解记忆现象提供了重要的实证数据，未来可广泛应用于自然主义记忆研究。研究发表在 Scientific Data 上。
#认知科学 #记忆研究 #自然记忆 #数据集 #计算方法
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Raccah, Omri, et al. “The ‘Naturalistic Free Recall’ Dataset: Four Stories, Hundreds of Participants, and High-Fidelity Transcriptions.” Scientific Data, vol. 11, no. 1, Dec. 2024, p. 1317. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41597-024-04082-6
关注身体信号，是女性更频繁高潮的关键
女性高潮的研究较为匮乏，且大部分关注女性性功能障碍。近年来，内感受作为身体内部状况的感觉，受到越来越多的关注。Megan Klabunde与埃塞克斯大学心理学系的团队通过问卷调查分析了内感受意识与女性性高潮频率及满意度之间的关系。研究发现，内感受意识与性高潮的频率和满意度有显著的关联，尤其是在女性关注自身身体信号时。
研究调查了318名女性的性高潮频率和满意度，采用了多维度内感受意识评估量表（MAIA）。结果表明，在单独的性行为中，女性的性高潮频率和满意度普遍高于伴侣性行为。进一步分析发现，内感受意识的不同维度对性高潮的影响有所不同：首先，“注意力（Noticing）”与性高潮频率正相关，尤其在单独性行为中；其次，“注意力调节”则与单独性高潮的频率和满意度相关，但对伴侣性行为的影响较小；最后，“身体信任（Body Trusting）”与性高潮满意度密切相关，无论是在单独还是伴侣性行为中。该研究强调，女性对自身身体信号的关注与信任是提高性高潮频率和满意度的重要因素。研究发表在 Brain Sciences 期刊上。
#认知科学 #内感受 #性高潮 #女性健康 #性满足
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Dixon, Emily, et al. “Interoceptive Awareness and Female Orgasm Frequency and Satisfaction.” Brain Sciences, vol. 14, no. 12, 12, Dec. 2024, p. 1236. www.mdpi.com, https://doi.org/10.3390/brainsci14121236
自尊高低如何影响他人对你的“脑内印象”？
人类的自尊水平会影响其对自身价值的感知，但这些心理学过程在复杂的社会环境中的神经机制尚未被完全揭示。俄勒冈大学的研究人员利用功能性磁共振成像（fMRI），设计了一项涉及19个小组、107名参与者的实验，探讨自尊与大脑中“自我重演效应”（self-recapitulation effect，即你的朋友在脑海中“想象你”时，他们的大脑会以一种和你自己“想自己”时类似的方式运作）的关系。
▷查韦斯和瓦格纳的自我重演效应的多组复制结果。Credit: Communications Psychology (2024).
研究通过两轮实验探索“自我重演效应”与自尊的关联。第一轮行为实验中，参与者填写标准化问卷评估主观自尊水平。第二轮中，参与者在fMRI扫描仪内完成特征判断任务，包括评价自己、普通美国人及同组同伴的特征。研究发现，“自我重演效应”广泛存在于与自我表征和社会认知相关的大脑区域，特别是内侧前额叶皮层（MPFC）。同时，数据表明，自尊水平较高的个体表现出更低的“自我重演效应”准确性（通过神经相似性测量得出）。
这些发现意味着也许自尊水平较高的人具有更独立的自我认知，因此他人更难以准确“复刻”他们对自我的感知。高自尊者在社交中表现出更大的心理距离和个性化表征，这使得他们的内在感知与他人对其的印象差异更大。研究发表在 Communications Psychology 上。
#认知科学 #自尊 #自我表征 #内侧前额叶皮层 #社会认知
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Stendel, Moriah S., et al. “Self-Esteem Modulates the Similarity of the Representation of the Self in the Brains of Others.” Communications Psychology, vol. 2, no. 1, Nov. 2024, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44271-024-00148-8
WisdomBot通过布卢姆分类法提高学习效果
大型语言模型（LLM）近年来在自然语言处理（NLP）中取得了显著成就，但在教育应用中依然面临挑战。为了解决教育领域中对专门知识、个性化学习和简明解释的需求，研究人员提出了WisdomBot模型，该模型结合了教育理论，尤其是布卢姆分类法（Bloom's Taxonomy），通过引入教育知识，旨在提升LLM在教育环境中的表现。
▷Credit: Chen, J., Wu, T., Ji, W. et al.
WisdomBot的设计采用了布卢姆分类法（Bloom's Taxonomy）来帮助模型获取和组织教育知识，并通过自学技术培养模型的多元认知能力。为了增强模型回答事实性问题的准确性，研究团队还引入了检索增强策略，包括本地知识库和搜索引擎的辅助检索。经过微调后的WisdomBot在多个教育任务中展现出超越原始模型的能力，尤其在专业问答、测试题生成以及智能辅导方面表现突出。同时，WisdomBot还具备了较强的创造力、个性化调整和逻辑推理能力，展示了更强的高级认知能力。研究发表在 Frontiers of Digital Education 上。该研究为教育AI的发展提供了新的思路，标志着教育领域AI技术应用的重要突破。
#认知科学 #人工智能 #教育技术 #教育理论
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Chen, Jingyuan, et al. “WisdomBot: Tuning Large Language Models with Artificial Intelligence Knowledge.” Frontiers of Digital Education, vol. 1, no. 2, June 2024, pp. 159–70. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s44366-024-0005-z
人工智能如何通过语言修改减少药物滥用患者的社会污名
药物滥用障碍（Substance Use Disorder, SUD）患者治疗率低，主要原因在于社会污名的存在。德雷塞尔大学计算与信息学院的研究团队，通过分析社交媒体中的污名化语言，开发了一种基于大型语言模型的工具。这一工具能够识别和建议替代性语言表达，减少污名传播。研究显示，该工具不仅能准确分类语言，还能教育用户选择更具同情心的措辞，对公众认知和患者支持环境的改善具有重要意义。
研究团队选择了Reddit这一具有代表性的匿名在线平台，分析了超过120万条帖子，其中3207条包含污名化语言。这些帖子进一步分类后，发现1649条是直接针对药物使用者（PWUS, People Who Use Substances）的污名表达。研究团队结合国家药物滥用研究所的语言指导，设计了基于提示工程的GPT-4模型，该模型不仅识别污名化语言，还能提供更为恰当的替代表达，如强调结构性治疗障碍、移除指责等。
最终，研究开发了超过1600种非污名化表达方案，并通过人工审阅和自然语言处理程序评估了其准确性和用户接受度。此外，研究还引入了解释层，使用户能够了解替代建议背后的逻辑。这一框架为在线社交媒体的语言规范化提供了全新思路，同时提升了数字社区对药物使用者的包容性和支持力度。研究成果发表在 Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 上。
#认知科学 #药物滥用障碍 #污名化语言 #人工智能 #社交媒体
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Bouzoubaa, Layla, et al. “Words Matter: Reducing Stigma in Online Conversations about Substance Use with Large Language Models.” Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, edited by Yaser Al-Onaizan et al., Association for Computational Linguistics, 2024, pp. 9139–56. ACLWeb, https://doi.org/10.18653/v1/2024.emnlp-main.516
孤独症儿童眼球运动模式揭示社交感知新特征
孤独症患者在社交沟通中的障碍，尤其是面部识别能力的下降，是研究的重要背景。研究由休斯顿大学的Jason Griffin领导，团队运用了先进的眼动追踪技术，以揭示孤独症儿童在视觉处理和社交感知中的独特特征。
研究选取了280名孤独症儿童和119名神经正常儿童（年龄6-11岁），通过隐马尔可夫模型对其在三次眼动追踪测定中的社交注意力进行了评估。这些实验在三个时间点完成：基线（开始时）、6周和24周。分析表明，孤独症儿童表现出两种主要的眼动模式：“聚焦模式”表现为注视集中于较小面部区域，初期捕获注视的概率较高；“探索模式”则倾向于较大面部区域和非社交对象，初期注视概率较低。孤独症儿童更常表现探索模式，这种模式与孤独症核心症状（如适应功能和面部识别能力下降）密切相关。研究发表在 Biological Psychiatry 上。
#认知科学 #孤独症 #眼动追踪 #社交感知
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Griffin, Jason. “Eyes Are Windows to the Brain: Capturing Eye Movements to Better Understand Face Processing in Autism.” Science, vol. 386, no. 6722, Nov. 2024, pp. 632–632. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.ads7359
“Spatiotemporal Eye Movement Dynamics Reveal Altered Face Prioritization in Early Visual Processing Among Children With Autism.” Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, Sept. 2024. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2024.08.017
行为数据为建模人类心理提供了重要补充
随着自然语言处理和人工智能的发展，语义表示在计算语言学、心理语言学及人工智能中具有重要地位。传统上，这些表示主要来自于文本数据。然而，近些年，行为和大脑数据逐渐成为研究的热点，因为它们能够捕捉文本中较难表现的心理维度。研究人员比较了文本、行为和大脑数据中的语义表示，并揭示了行为数据在捕捉人类心理维度上的优势。该研究的重要性在于，它表明行为数据不仅能作为文本数据的补充，还能为心理学研究提供更为全面的信息。
这项研究的关键方法是表征相似性分析（RSA）和表征内容分析（RCA）。首先，研究团队通过RSA方法对文本、行为和大脑数据中的词向量进行比较，揭示了不同数据源之间的系统差异。然后，借助psychNorms元数据库，研究者通过RCA方法对这些差异的具体内容进行了解析。研究结果表明，行为数据在情感、能动性和社会道德等心理学维度上具有独特的表现，能够捕捉到文本数据未能体现的心理信息。此外，尽管行为数据的量级远小于文本数据，但其所包含的信息质量相当，甚至在某些维度上超越了文本数据。最终，研究表明行为数据为捕捉人类表征和行为提供了重要的补充，具有重要的实际意义，尤其在大型语言模型的评估和对齐中。
#认知科学 #语义表示 #行为数据 #大脑健康
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Hussain, Zak, et al. Probing the Contents of Semantic Representations from Text, Behavior, and Brain Data Using the psychNorms Metabase. arXiv:2412.04936, arXiv, 6 Dec. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.04936
大脑健康
精神分裂症特有的统一大脑网络
精神分裂症的脑萎缩模式研究长期受到结果不一致的困扰，为此，麻省总医院布里格姆分校脑回路治疗中心的研究团队开展了一项综合性研究。他们整合了来自超过8000名参与者的神经影像数据，结合坐标网络映射技术（Coordinate Network Mapping, CNM），发现了一个特定于精神分裂症的脑萎缩网络。研究揭示了该网络在不同症状群体及病程阶段的稳定性，为精神分裂症的神经生物学研究提供了新视角，也为临床脑刺激治疗的靶点选择奠定了基础。
研究团队首先从90项研究中提取数据，分析了1,636名新诊断患者、2,120名慢性患者和6,000余名健康个体的脑萎缩模式，并构建了一张通用的脑萎缩地图。然后，通过坐标网络映射技术，研究者评估了萎缩位置与大脑功能网络的重叠情况，发现萎缩网络与精神分裂症相关区域（如双侧岛叶、海马体和梭形皮质）一致，且与正常衰老、阿尔茨海默病等神经退行性疾病和其他精神疾病的脑网络明显不同。此外，该网络在病程和治疗中保持稳定，高风险群体与患者之间也显示了特定的连接模式差异。研究还发现，脑萎缩模式与心理过程相关区域呈负相关，进一步支持了精神分裂症的特异性网络假说。研究发表在 Nature Mental Health 上。
#大脑健康 #精神分裂症 #脑萎缩 #脑网络 #神经影像
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Makhlouf, Ahmed T., et al. “Heterogeneous Patterns of Brain Atrophy in Schizophrenia Localize to a Common Brain Network.” Nature Mental Health, Dec. 2024, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-024-00348-5
星形胶质细胞在阿尔茨海默病进展中的复杂变化
星形胶质细胞在维持大脑健康方面扮演重要角色，但它们在阿尔茨海默病（AD）中的变化尚未得到深入研究。为了解星形胶质细胞如何随疾病进展变化，马萨诸塞州总医院、马萨诸塞州阿尔茨海默病研究中心、哈佛医学院和艾伯维公司的研究人员进行了这项研究，使用单核RNA测序技术分析了来自32名捐赠者的星形胶质细胞数据，揭示了不同亚群在AD进展中的变化。
▷星形胶质细胞亚群及其在阿尔茨海默病中的进展。Credit: Serrano-Pozo et al.
这项研究的关键方法是单核RNA测序，研究人员对来自32名捐赠者的大脑五个区域的628,943个星形胶质细胞进行了分析。研究显示，星形胶质细胞的亚群在阿尔茨海默病的不同病理阶段和大脑区域表现出不同的反应。稳态星形胶质细胞在晚期病理区域减少，而反应性星形胶质细胞则比例增加。
此外，研究还发现了新的“中间”状态亚群，这些细胞在稳态和反应性之间转换。一个富含营养因子的亚群在病理进展中逐渐减少，而另一个亚群则在晚期增加，最终恢复到基线水平，表明在长期暴露于神经病理时，细胞可能产生倦怠反应。这一研究为理解阿尔茨海默病的细胞动力学提供了重要视角，未来可能有助于开发新的治疗策略。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#大脑健康 #阿尔茨海默病 #星形胶质细胞 #神经退行性疾病 #转录组学
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Serrano-Pozo, Alberto, et al. “Astrocyte Transcriptomic Changes along the Spatiotemporal Progression of Alzheimer’s Disease.” Nature Neuroscience, vol. 27, no. 12, Dec. 2024, pp. 2384–400. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-024-01791-4
便携式低磁场MRI结合机器学习提高阿尔茨海默病诊断精度
随着阿尔茨海默病（AD）患者人数的持续增加，传统MRI由于成本高昂和设备庞大，难以广泛应用于低资源地区。麻省总医院（MGH）的一项新研究开发了一种便携式低磁场（LF）MRI技术，并结合人工智能（AI）工具，改进了大脑成像质量，尤其是针对阿尔茨海默病的早期诊断。研究团队包括MRI物理学家、临床医生和AI专家，通过多年的探索，成功优化了LF-MRI技术，使其能够有效评估阿尔茨海默病患者的脑部特征。
研究人员通过优化LF-MRI技术，提高了图像的质量，并采用机器学习算法分析大脑形态和白质高信号（WMH）区域。LF-MRI的成像技术结合人工智能的图像处理管道，在测试中发现，LF-MRI与传统高场MRI（HF-MRI）相比，能够准确测量海马体体积，并在54名患有轻度认知障碍或阿尔茨海默病相关痴呆症的患者中获得了一致的结果。此外，白质高信号（WMH）区域的测量与人工分割的结果也高度一致。研究表明，LF-MRI结合机器学习方法，不仅能够在资源有限的环境中进行有效的脑部成像，还具有提高阿尔茨海默病早期筛查和诊断精度的潜力。研究发表在 Nature Communications 上。
#大脑健康 #阿尔茨海默病 #低磁场MRI #人工智能 #神经影像
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Sorby-Adams, Annabel J., et al. “Portable, Low-Field Magnetic Resonance Imaging for Evaluation of Alzheimer’s Disease.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Dec. 2024, p. 10488. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54972-x
星形胶质细胞调控压力反应的分子与神经机制
长期的过度压力可能导致焦虑和抑郁等神经精神疾病。先前研究主要关注神经元在压力调控中的作用，而星形胶质细胞的角色尚未被深入探讨。大邱庆北科学技术院（DGIST）脑科学系的Hyosang Lee教授团队与首尔国立大学牙科学院Se-Young Choi教授团队合作，揭示了星形胶质细胞调控应激反应的机制，为神经精神疾病的治疗开辟新思路。
研究通过实验鼠模型测试了星形胶质细胞在不同压力条件下的反应机制。研究发现，星形胶质细胞在应对感官和社会压力刺激时，其细胞内钙离子（Ca²⁺）浓度显著升高，并通过腺苷信号通路调节兴奋性和抑制性突触传递。在侧隔膜背部（LSd），星形胶质细胞通过A1R信号抑制神经元活动，引发社交回避行为和焦虑，同时增加社会压力下的心率。而在侧隔膜中部（LSi），它们通过A2AR信号增强抑制性传递，导致无压力情况下心率和皮质醇水平升高。研究首次明确了星形胶质细胞在调控压力反应中的分子和神经回路机制，开辟了新的治疗路径。研究发表在 Nature Communications 上。
#大脑健康 #星形胶质细胞 #压力反应 #神经回路
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Seo, Kain, et al. “Astrocytic Inhibition of Lateral Septal Neurons Promotes Diverse Stress Responses.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Nov. 2024, p. 10091. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54376-x
13种与大脑衰老密切相关的蛋白质
随着全球老龄化进程加速，大脑健康成为研究热点。现有神经退行性疾病的治疗手段有限，亟需通过早期干预改善大脑健康。中南大学与英国生物银行合作，由Wei Cheng及其团队主导研究，基于蛋白质组学与脑成像数据，探讨血液蛋白与大脑衰老的关系。
研究人员利用10,949名健康成年人的多模态脑成像数据，结合4696名参与者血液中2922种蛋白质浓度的关联分析，发现了13种与大脑生物年龄差（BAG）显著相关的蛋白质。其中，Brevican（BCAN，中枢神经系统结构蛋白）与痴呆、中风等疾病显著相关，其功能与大脑皮质和皮质下结构变化直接相关。此外，血液中蛋白质浓度在57岁、70岁和78岁呈现显著变化峰值，提示这些年龄可能是大脑健康转变的关键时期。研究指出，这些蛋白质的异常调节反映了特定的生物学路径，与大脑衰老密切相关，为相关疾病的早期干预提供了新方向。研究发表在 Nature Aging 上。
#大脑健康 #蛋白质组学 #脑成像 #生物标志物
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Liu, Wei-Shi, et al. “Plasma Proteomics Identify Biomarkers and Undulating Changes of Brain Aging.” Nature Aging, Dec. 2024, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43587-024-00753-6
Science：RNA:DNA“三明治”调控情绪体验引发的行为变化
情绪体验如慢性压力和药物使用会导致大脑功能的长期变化，从而引起行为适应甚至障碍。南卡罗来纳医科大学的Makoto Taniguchi、Christopher Cowan和Rose-Marie Akiki，通过研究小鼠模型，揭示了一种新的基因调控机制——R环（R-loops）如何影响基因NPAS4的表达，进而调节情绪相关的行为变化。他们的研究发现不仅为理解大脑如何适应情绪体验提供了新视角，还为开发治疗精神障碍的新型RNA疗法铺平了道路。
▷南卡罗来纳医科大学神经科学研究人员，从左到右：Rose-Marie Akiki, Dr. Christopehr Cowan, and Dr. Makoto Taniguchi
研究采用小鼠模型，集中探讨了基因NPAS4的调控机制。研究人员发现，R环（R-loops，一种由长非编码增强子RNA和DNA形成的RNA:DNA“三明治”结构）能连接基因的增强子和启动子区域，从而激活NPAS4的表达。通过阻断R环在伏隔核（nucleus accumbens）区域的形成，小鼠不再表现出对可卡因的偏好；而在前额叶皮层区域，类似干预使小鼠对压力的快感缺失行为减轻。
此外，研究指出，R环的这一调控作用在物种间高度保守，表明其可能具有重要的进化意义。研究进一步提出，R环机制可能广泛存在于大脑其他区域，对神经回路的功能适应具有重要影响。这一发现深化了对大脑基因调控与行为关系的理解，为治疗精神疾病提供了潜在的基因干预途径研究结果发表在 Science 上。
#大脑健康 #基因调控 #情绪适应 #RNA疗法 #精神障碍
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Akiki, Rose Marie, et al. “A Long Noncoding eRNA Forms R-Loops to Shape Emotional Experience–Induced Behavioral Adaptation.” Science, vol. 386, no. 6727, Dec. 2024, pp. 1282–89. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adp1562
前额叶皮层CRF神经元承载情绪记忆，调节社交行为
情绪经历如何塑造个体对他人情绪的反应是一个重要的科学问题。意大利理工学院（IIT）和热那亚IRCCS Ospedale Policlinico San Martino的研究团队由Francesco Papaleo领衔，专注于揭示前额叶皮层中产生促肾上腺皮质激素释放因子（CRF）的神经元在调节这一过程中的关键作用。通过临床前测试和先进的神经技术，该团队证明了这些神经元能够基于情绪自我体验，调节对他人情绪刺激的反应。
研究发现，小鼠对同伴压力情绪的反应（趋近或回避）仅在其经历过相同负性事件后表现出来，且这种现象在雌性中受到发情周期影响，在雄性中受支配地位影响。研究通过在体微型内窥镜钙成像技术观察到，前额叶皮层中的CRF神经元在小鼠经历相同负性事件后，对同伴压力情绪的反应显著增强。这些神经元的活跃度直接决定了小鼠由趋近转为回避的行为模式。
进一步的光遗传学实验表明，抑制这些神经元的活动可以减弱压力经历对反应的影响。这表明CRF神经元不仅是一种“情绪记忆”的载体，还可能是调节社交行为的重要机制。这一发现有助于理解个体情绪经历与社交行为之间的神经联系，或为孤独症、创伤后应激障碍等精神疾病的治疗提供新思路。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#大脑健康 #情绪记忆 #神经机制 #社会认知
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Maltese, Federica, et al. “Self-Experience of a Negative Event Alters Responses to Others in Similar States through Prefrontal Cortex CRF Mechanisms.” Nature Neuroscience, Dec. 2024, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-024-01816-y
学到老，有助延缓亨廷顿病症状进展
亨廷顿病是一种遗传性神经退行性疾病，通常在40岁左右发病，且目前尚无治愈方法。巴塞罗那大学和贝尔维奇生物医学研究所认知与大脑可塑性小组的研究人员，与多个研究中心合作，通过结合认知储备问卷评估和神经影像技术，揭示了智力活跃的生活方式对亨廷顿病运动、认知及精神功能的保护作用。研究结果指出，终生保持高智力活动不仅减缓了脑灰质的萎缩，还显著减轻了疾病的整体症状进展。
▷终身认知参与的纵向结构神经保护。较高的认知储备问卷得分与较低的灰质体积萎缩有关。Credit: Scientific Reports (2024).
研究纳入45名亨廷顿病患者，使用认知储备问卷（Cognitive Reserve Questionnaire, CRQ）评估患者的智力活动水平，并结合长达18个月的神经影像随访数据，分析智力活动对大脑健康和疾病进展的影响。高认知储备分数与灰质萎缩减少显著相关，特别是在额叶中部、补充运动区和中扣带回等脑区，这些脑区负责整合执行、运动和行为调控功能。
分析显示，认知活跃的个体不仅认知能力表现更好，其运动和精神功能的退化速度也明显降低。这表明通过教育、语言学习、智力游戏等方式激发长期智力活动，可以在亨廷顿病的早期阶段甚至未诊断时提供保护。这项研究发表在 Scientific Reports 上。
#大脑健康 #认知储备 #神经退行性疾病 #亨廷顿病
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De Paepe, Audrey E., et al. “Cognitive Engagement May Slow Clinical Progression and Brain Atrophy in Huntington’s Disease.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Dec. 2024, p. 30156. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-76680-8
四个简单改变减少痴呆风险
痴呆症是全球范围内的重要公共健康问题，而相关风险因素的可改变性为预防提供了可能。劳森研究所和舒立克医学院与牙科学院的研究团队，基于30,097名45岁以上加拿大成年人的数据，使用横断面分析法，探索了12种可改变的痴呆症风险因素，包括身体活动不足、听力损失、肥胖、高血压等，首次将睡眠障碍纳入研究范围。研究发现，加拿大约一半的痴呆症病例与这些风险因素相关，这一成果为个人预防和公共卫生政策调整提供了重要依据。
研究数据来自加拿大老龄化纵向研究的基线数据。研究使用横断面分析，计算了12种可改变风险因素对痴呆症风险的贡献率（PAF）。结果显示，最重要的四大风险因素分别是：身体活动不足（10.2%）、中年听力损失（6.5%）、中年肥胖（6.4%）以及中年高血压（6.2%）。此外，睡眠障碍作为新兴因素占3.0%。综合来看，这12种风险因素约占所有痴呆症病例的49.2%。
研究发现，随着年龄增长，这些因素对痴呆症风险的影响逐渐增加，男性和女性的PAF分别为51.9%和52.4%。这些结果表明，个人通过增加身体活动、定期检查听力、控制体重和血压等简单行动，可以显著降低痴呆风险。同时，这项研究为加拿大制定健康干预策略提供了科学依据，强调从中年阶段甚至更早期进行预防的重要性。研究发表在 The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease 上。
#大脑健康 #痴呆症预防 #生活方式干预 #公共卫生政策 #睡眠障碍
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Son, S., et al. “Potentially Modifiable Dementia Risk Factors in Canada: An Analysis of Canadian Longitudinal Study on Aging with a Multi-Country Comparison.” The Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease, vol. 11, no. 5, Oct. 2024, pp. 1490–99. Springer Link, https://doi.org/10.14283/jpad.2024.105
头骨：大脑与免疫信号的桥梁？
伦敦国王学院的研究团队对大脑与身体免疫之间的关系进行了深入探讨，特别是硬脑膜窦和颅骨骨髓在免疫信号传递中的作用。尽管中枢免疫系统和外周免疫系统在传统上被认为是独立运作的，但该研究发现它们可能通过其他机制相互影响。
研究团队分析了51名患有抑郁症的成人和25名健康对照组的免疫数据。研究人员使用了神经影像技术，分析了血液样本和免疫活动数据。使用PET扫描检测颅骨和硬脑膜窦的免疫细胞密度，以观察它们在抑郁症中的活动。
研究发现，硬脑膜窦和颅骨骨髓的免疫活动与身体和大脑的炎症活动密切相关，这一关系在抑郁症患者和健康对照中均有体现。硬脑膜窦在这一过程中发挥了更为重要的作用。这一研究为大脑与身体免疫系统之间的相互作用提供了新的视角，未来可能为抑郁症和其他免疫相关疾病的治疗提供新的方向。研究发表在 Brain 上。
#大脑健康 #免疫系统 #抑郁症 #神经影像 #免疫反应
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Eiff, Brandi, et al. “Extra-Axial Inflammatory Signal and Its Relationship to Peripheral and Central Immunity in Depression.” Brain, Dec. 2024, p. awae343. Silverchair, https://doi.org/10.1093/brain/awae343
睡眠帮助大脑学习并形成空间认知地图
酮体在禁食期间为细胞提供能量，巴克衰老研究所的科学家们发现，酮体不仅能提供能量，还能调节蛋白质稳态，帮助清除大脑中的错误折叠蛋白质。该团队在小鼠和线虫模型中进行实验，揭示了酮体在衰老和阿尔茨海默病中的潜在应用。
这项研究通过试管实验、小鼠实验和线虫实验，探讨了酮体β-羟基丁酸（βHB）如何调节蛋白质溶解度，清除错误折叠的蛋白质。研究表明，βHB能直接与错误折叠的蛋白质相互作用，改变其溶解度，使其不再聚集，并通过自噬过程清除。研究人员还发现，βHB对β淀粉样蛋白等神经退行性疾病相关蛋白具有选择性作用，能够改善相关病理。实验结果不仅在体外得到验证，也成功地在小鼠和线虫模型中重现，为衰老和阿尔茨海默病的治疗提供了新的思路。研究发表在 Cell Chemical Biology 期刊上。
#大脑健康 #酮体 #蛋白质稳态 #阿尔茨海默病 #神经退行性疾病
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Guo, Wei, et al. “Latent Learning Drives Sleep-Dependent Plasticity in Distinct CA1 Subpopulations.” Cell Reports, vol. 43, no. 12, Dec. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.115028
多巴胺信号的新发现或需修正现有强化学习模型
多巴胺在大脑中的作用一直是神经科学研究的重要课题，尤其是在奖励学习中。麻省理工学院的Ann Graybiel教授及其团队对传统强化学习模型进行了挑战，发现多巴胺释放的时机和模式与现有模型不完全匹配。团队采用了新型的多巴胺传感器，针对小鼠的奖励学习任务，深入探讨了多巴胺在纹状体中的动态变化。
研究人员通过在小鼠学习任务中使用先进的多巴胺传感器，追踪多巴胺在大脑中的释放。他们通过将蓝光与奖励（水）关联，观察多巴胺的释放模式，特别关注纹状体的反应差异。实验结果显示，多巴胺释放的时机在纹状体的不同部位有所不同，且研究人员没有观察到传统模型所预期的“奖励到提示”的多巴胺释放转变。特别是在引入第二个无奖励提示后，研究发现多巴胺的反应持续时间增加，提示大脑在处理奖励信号时可能存在类似工作记忆的机制。这些结果表明，传统的强化学习模型可能需要修正，以更准确地描述多巴胺的行为和作用。研究发表在Nature Communications 上。
#大脑健康 #视觉通路 #轻度创伤性脑损伤 #机器学习 #视觉功能
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Kim, Min Jung, et al. “Dopamine Release Plateau and Outcome Signals in Dorsal Striatum Contrast with Classic Reinforcement Learning Formulations.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Oct. 2024, p. 8856. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-53176-7
人工智能提升急性中风时间评估准确度达两倍
准确判断中风发生的时间对治疗至关重要，但传统方法易受个体差异的影响，准确性有限。伦敦帝国理工学院、慕尼黑工业大学和爱丁堡大学的联合研究团队开发了一种基于深度学习的人工智能算法。研究由伦敦帝国理工学院Paul Bentley 领导。
研究团队采用卷积神经网络（CNN-R）模型，对800个已知中风时间的CT扫描数据进行训练，并在近2000个外部样本上验证模型性能。该算法通过自动提取病变区域和分析病灶纹理等特征，估算中风的起始时间（OTS）及病变的生物学年龄（是否可逆）。结果显示，AI算法在OTS估算中的决定系数（R²）为0.58，明显优于现有的净水吸收量（NWU）方法（R²为0.32）。此外，该算法还能更精准地预测病变的扩展趋势和可逆性。这项技术有望在临床中显著提高中风患者的治疗成功率，研究团队预计可使50%的患者获得更适合的治疗方案。研究发表在 npj Digital Medicine 上。
#大脑健康 #人工智能 #急性中风 #深度学习 #医疗技术
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Marcus, Adam, et al. “Deep Learning Biomarker of Chronometric and Biological Ischemic Stroke Lesion Age from Unenhanced CT.” Npj Digital Medicine, vol. 7, no. 1, Dec. 2024, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41746-024-01325-z
创新离子电子学技术揭示神经抑制机制
氯离子（Cl-）是参与神经抑制过程的重要阴离子，其异常变化与多种神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和癫痫）密切相关。然而，由于Cl-在生理条件下无电化学活性，传统检测方法难以实时追踪。为解决这一难题，中国科学院过程工程研究所的研究团队由陈娜教授领衔，开发出一种基于液/液界面的超微离子电子学（L/L UIs）技术。
研究团队设计了一种装有双硫脲离子载体（bis-thiourea ionophores，能够专门识别氯离子）的超微移液器，其尖端含有有机凝胶，能与脑组织形成液/液界面。通过促进氯离子的转移反应，这种界面生成可检测的电信号，用于监测脑中Cl-浓度变化。在实验中，该设备被植入阿尔茨海默病模型小鼠和癫痫模型大鼠的海马体、纹状体和皮质等区域，成功记录了不同脑区Cl-浓度的动态差异。
研究进一步揭示了KCC2（一种调节Cl-浓度的蛋白）通过GABAB受体影响Cl-相关神经抑制过程的机制。这一技术展现了高灵敏度和抗干扰性能，为脑部疾病的研究、诊断和治疗开辟了新路径。研究成果已发表在 Science Advances上。
#大脑健康 #神经技术 #氯离子追踪 #神经退行性疾病
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Gu, Chaoyue, et al. “In Vivo Dynamic Tracking of Cerebral Chloride Regulation Using Molecularly Tailored Liquid/Liquid Interfacial Ultramicro Iontronics.” Science Advances, vol. 10, no. 49, Dec. 2024, p. eadr7218. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adr7218
AI驱动科学
Nature：π-HuB项目，揭示人体健康的动态地图
儿童医学研究所（CMRI）的科学家们正在参与一个名为π-HuB的国际合作项目，旨在通过结合蛋白质组学和人工智能，为医学和健康护理带来革新。研究团队动员了来自全球学术界、政府和工业卫生部门的专家，以期解决人体蛋白质组的复杂性并推动医疗技术的发展。该项目的研究方法包括多模态蛋白质组数据的整合和AI技术的应用，目标是通过三维数字化模型Meta Homo Sapiens以及π-HuB导航仪提升疾病的预测、诊断与治疗水平。
▷该项目将利用数据和计算科学的最新进展，揭示人体的构成原理，生成称为Meta Homo Sapiens的数字化模型，并为人体建立“GPS”（全球定位系统）Credit: π-HuB Consortium.
π-HuB项目聚焦于研究蛋白质组（proteome）在不同人体状态下的动态变化。研究人员将利用最新的蛋白质组技术和计算科学，以前所未有的分辨率探索人体生物学。项目的三大核心目标包括：首先，揭示人体生物学的基本原理；其次，建立一个3D数字化模型Meta Homo Sapiens，展示人体各部分随时间变化的状态；第三，开发π-HuB导航仪，提高疾病诊断与治疗的精度，并加强疾病的预警和预防。项目的第一阶段正在进行中，CMRI的ProCan项目为这一技术的实现提供了重要支持。研究表明，π-HuB项目将对未来生物医学研究和智能医疗产生深远影响。研究发表在 Nature 上。
#神经技术 #蛋白质组学 #人工智能 #智能医疗 #生物医学 #疾病诊断
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He, Fuchu, et al. “π-HuB: The Proteomic Navigator of the Human Body.” Nature, vol. 636, no. 8042, Dec. 2024, pp. 322–31. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08280-5
电刺激促进运动学习：用神经调节提高运动技能
运动学习依赖于大脑神经回路的可塑性，尤其是在快速、爆发性运动任务（如手指的快速弹道运动）中。哥本哈根大学的研究人员使用精确的电磁刺激技术，通过对皮层-脊髓神经元（CM）突触的配对刺激，研究了电刺激对运动学习的影响。该研究表明，电刺激不仅能够提高神经系统的可塑性，还能显著提升运动学习效果，尤其是在学习高强度运动任务时。
▷配对皮质运动神经元刺激 (PCMS) 和休息对弹道运动学习和皮质脊髓兴奋性的影响。Credit: Nature Communications (2024).
这项研究采用了配对皮质脊髓运动神经元刺激（PCMS）技术，研究人员通过经颅磁刺激（TMS）激活初级运动皮层，随后在精准时序下，通过电刺激激活前臂的外周神经，目标是增强脊髓神经回路的兴奋性。研究人员共进行四项实验，测试PCMS对运动学习的促进作用。
实验结果显示，在接受PCMS刺激后，受试者在运动训练中的表现提升了30%。PCMS的刺激提高了皮质脊髓的兴奋性，尤其是对学习爆发性运动（如食指弹道运动）有显著促进作用。实验三进一步验证了PCMS的时间特异性，结果表明只有在刺激时间精确配对时，才会增强学习效果，而不匹配的刺激则不会产生明显影响。研究还发现，PCMS的效果能够在训练后保持七天，提示其具有长期的促进作用。
通过这些实验，研究表明PCMS能够通过非侵入性的方法调节大脑的可塑性，增强运动学习的效果，并且这一过程符合赫布学习规则，即神经元之间的联动效应促进学习。这项研究为通过精确的神经调节技术提升运动训练效果提供了新的科学依据，尤其对运动康复和精英运动训练具有重要的应用潜力。研究发表在 Nature Communications 上。
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阅读论文：
Bjørndal, Jonas Rud, et al. “Hebbian Priming of Human Motor Learning.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, June 2024, p. 5126. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-49478-5
大脑启发的人工智能模型 MovieNet 实现动态场景高效识别
动态视觉场景的识别是传统 AI 的难点。斯克里普斯研究所的研究团队开发了MovieNet，这是一种模仿人脑处理动态场景的 AI 模型。团队研究了蝌蚪视顶盖神经元对视觉序列的反应，发现了神经元如何编码动态场景的原理。通过将这些原理应用于机器学习，MovieNet 在保持高精度的同时大幅降低了数据和能量需求，展示了在医学、药物筛选等领域的潜力。
研究团队采用稀疏噪声刺激（sparse noise stimuli）和反向相关分析（reverse correlation analysis）研究了蝌蚪的视觉神经元，这些神经元能够处理 200-600 毫秒的动态视觉序列，并根据感官体验调整响应。研究发现，视觉信息通过神经元的重复电路模式传递，构建了动态场景的完整“电影剪辑”。团队将这些原理应用于 AI 开发，设计了 MovieNet 模型，能够将视频分解为关键序列并以高精度区分动态场景。在测试中，MovieNet 在识别蝌蚪游泳行为的任务中达到了 82.3% 的准确率，比人类观察者高 18%，且能耗和数据需求显著降低。这表明 MovieNet 在动态场景识别和节能高效的 AI 应用中具有广泛前景。研究发表在 PNAS 上。
#神经技术 #人工智能 #动态场景识别 #环保设计 #医学应用
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Hiramoto, Masaki, and Hollis T. Cline. “Identification of Movie Encoding Neurons Enables Movie Recognition AI.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 121, no. 48, Nov. 2024, p. e2412260121. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2412260121
材料科学新工具：CrystaLLM 生成合理无机晶体结构
晶体结构的生成和预测是材料科学中的重要课题，但传统方法因计算成本高而面临瓶颈。Luis M. Antunes、Keith T. Butler 和 Ricardo Grau-Crespo 的研究团队，基于自回归大语言模型（Large Language Model, LLM），开发了一种名为 CrystaLLM 的工具，通过对数百万晶体信息文件（CIF）的训练，成功实现了合理的无机晶体结构生成。此研究不仅拓宽了晶体化学的表示方式，也为材料科学的快速创新提供了强大支持。
研究团队利用 CrystaLLM 模型，通过将晶体结构转化为文本格式，训练模型预测原子三维坐标。该方法依托 CIF 格式的庞大数据集，结合自回归语言建模和先进的采样优化算法（如蒙特卡罗树搜索 MCTS 和基于图的形成能预测器），显著提高了生成晶体结构的合理性和多样性。实验表明，CrystaLLM 能够可靠地生成包含多种元素的复杂晶体结构，具有广泛的应用潜力。这一创新方法挑战了传统基于图的表示方式，为探索未知材料结构提供了新工具。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经技术 #晶体结构 #生成建模 #材料科学
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Antunes, Luis M., et al. “Crystal Structure Generation with Autoregressive Large Language Modeling.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, Dec. 2024, p. 10570. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-54639-7
机器学习模型揭示大脑连接与人类智力之间的关系
近年来，神经科学家在探索如何通过大脑结构和功能来预测智力方面取得了一些进展，但大多数研究未能深入解释预测结果背后的神经生物学机制。Kirsten Hilger及其团队使用机器学习模型，分析了806名健康成年人在休息和完成任务时的大脑连接，预测了流体智力、晶体智力和一般智力。研究结果为进一步理解人类认知能力提供了新的视角，尤其是对于如何通过大脑连接预测智力水平。
研究团队首先通过机器学习模型分析了806名健康成年人在静息状态和执行认知任务时的大脑连接数据，预测了三种不同类型的智力——流体智力（fluid intelligence）、晶体智力（crystallized intelligence）和一般智力（general intelligence）。他们发现，模型对一般智力的预测表现最好，其次是晶体智力，而流体智力的预测效果相对较差。在进行认知要求较高的任务时，模型的预测准确性显著提高。研究还发现，基于流行的神经认知智能理论的大脑区域连接模型比随机选取的连接组合预测效果更好，验证了这些理论的有效性。然而，全脑模型的表现优于传统的理论驱动模型，这表明智力的神经基础尚未完全揭示。研究强调，未来的智力预测研究应更加注重解释性，以帮助更全面地理解人类认知过程。研究发表在 PNAS Nexus 上。
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