追问daily九游娱乐 首次看清阿尔茨海默病毒蛋白真面目；“夜猫子”思维更敏锐；自己动手在家实现脑电图记录

　　九游娱乐利兹大学与阿姆斯特丹大学医学中心、蔡司显微镜公司以及剑桥大学的科学家合作，研究阿尔茨海默病的分子机制。这项研究揭示了病理过程中关键蛋白质的结构和布局。

　　研究采用低温荧光显微镜定位的低温切片技术、低温聚焦离子束扫描电子显微镜提取和低温电子断层扫描，精确观测了阿尔茨海默病患者大脑组织内的β-淀粉样蛋白和tau蛋白。这些蛋白质的结构非常复杂，其中β-淀粉样蛋白形成的斑块包含了多种纤维结构，显示出明显的空间异质性。Tau蛋白则形成了平行的未分枝纤维簇，通过亚断层平均技术，进一步揭示了纤维的多样性和结构特征。这些发现为发现新的治疗靶点和诊断方法提供了可能。研究发表在《自然》。

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　　德国德国尤里希研究中心的研究团队通过研究猕猴的初级视觉皮层（V1）活动，揭示了眼睛睁开和闭合时的两种不同脑活动模式。研究利用大规模多电极电生理记录，分析了猕猴V1、V4和DP区域的神经活动。通过电生理数据，研究人员发现，当眼睛睁开或闭合时，V1的群体活动在两种神经流形模式之间切换，且这两种流形具有不同的维度。

　　研究进一步发现，来自V4到V1的皮层间信号在眼睛睁开时显著增强，特别是在处理中央视网膜区域信息的初级视觉皮层的中心视区。利用计算机模拟刺突神经元网络的行为，研究验证了V4到V1信号可能引起两种流形之间的切换。这些发现表明，眼睛一旦睁开，不同皮层区域之间的信号就会准备好初级视觉皮层进行快速有效的视觉处理，即使在黑暗中也是如此。研究发表在 Cell Reports 上。

　　帝国理工学院的研究团队通过分析26,820名成年人的数据，探讨了睡眠模式、生物钟类型与健康及生活方式因素对认知表现的影响。

　　该研究利用英国生物库的庞大数据库，对参与者的睡眠时长、生物钟类型和睡眠质量进行了分类，并通过普通最小二乘回归分析其对认知功能的影响。结果显示，每天睡眠7到9小时可以显著提高认知得分，而睡眠时间过长或过短则对认知有负面影响。此外，偏好晚间活动的人在认知测试中表现更好，尤其是那些自称为“夜猫子”的人。健康的生活方式选择通常与更好的认知表现相关联。研究还强调了适应个人自然的睡眠倾向的重要性。研究发表在BMJ Public Health上。

　　研究采用随机单盲设计，30名健康志愿者被随机分为两组。通过休息状态功能性磁共振成像和多种心理测量工具来评估超声波对大脑默认模式网络的影响。实验结果显示，接受TFUS处理的组在后扣带皮层的功能连接性显著减少，参与者的状态正念得到增强，自我感知和时间感知也有所改变。这些改变为TFUS在精确治疗和心理健康干预中的应用提供了实验支持。

　　偏头痛是一种慢性神经性疾病，全球约有11亿人受其影响，女性患病率是男性的3至4倍。尽管如此，其生理机制仍未完全明了。来自北卡罗来纳大学教堂山分校医学院细胞生物学和生理学系的研究团队，首次揭示了脑膜淋巴管系统在偏头痛发作中的作用。

　　研究人员发现，偏头痛发作期间，脑膜中的降钙素基因相关肽（CGRP）水平显著升高。通过小鼠模型和细胞培养技术，研究团队证实，CGRP会导致脑膜淋巴管系统功能失调，阻止脑脊液（CSF）的排出，并增加免疫细胞的异常互动，从而引发疼痛。具体而言，CGRP处理过的淋巴内皮细胞（LECs）表现出血管内皮钙粘蛋白（VE-Cadherin）重排，导致细胞间隙密封，减少了CSF的渗透和排出。进一步的实验表明，CGRP受体缺失的淋巴血管小鼠在（NTG）诱导的慢性偏头痛模型中表现出较少的疼痛和光敏反应。这些发现为偏头痛的生理机制提供了新的视角，并可能引领未来的治疗策略。研究发表在Journal of Clinical Investigation 上。

　　慢性疼痛影响全球约30%的人口，不仅导致感官上的困扰，还伴随高发的抑郁症和物质滥用。波士顿大学Chobanian & Avedisian医学院的研究团队发现，长期神经损伤会降低伏隔核中的转录因子MEF2C的表达，这一发现为慢性疼痛的治疗提供了新的靶点。

　　研究表明，长期神经损伤会在伏隔核（NAc）中抑制转录因子MEF2C（Myocyte Enhancer Factor 2C）的表达。MEF2C是一种主要调节神经活动和可塑性的因子。研究人员通过病毒介导的方法在NAc神经元中过表达Mef2c基因，结果发现，这不仅部分缓解了小鼠的感官过敏和情绪行为，还改变了与突触信号相关的转录途径。更重要的是，Mef2c过表达还逆转了SNI引起的短暂性多巴胺释放的增强和NAc神经元的过度兴奋性。这表明，通过干预NAc中的MEF2C调节机制，可以打破慢性疼痛状态的维持，从而为神经性疼痛提供了新的治疗途径。该研究发表在Pain期刊上。

　　巴塞罗那自治大学的翻译机制研究实验室由ICREA教授Dr. Andero领导，团队发表了一项研究，探讨了男性和女性在恐惧记忆处理上的神经回路差异。这项研究对理解人类神经精神疾病如创伤后应激障碍（PTSD）有重要意义。

　　研究团队通过化学遗传学、光遗传学、电生理学和活体钙成像技术，在自由活动的小鼠中操控和观察神经回路。研究表明，在雄性小鼠中，中枢杏仁核和终纹床核的功能连接性对恐惧记忆巩固至关重要，但在雌性小鼠中则不然。

　　为了在人类中验证这一现象，研究人员分析了功能磁共振成像数据、遗体脑组织和男性与女性的恐惧任务实验。结果显示，Tac2受体（TAC3R）的遗传变异减少了中枢杏仁核和纹状终端床核之间的功能连接性，导致男性在执行恐惧任务时记忆巩固受损，而女性则没有这种情况。

　　这些发现基于先前的研究，探讨了Tac2在中枢杏仁核中的性别特异性效应，对设计治疗恐惧记忆改变的神经精神疾病（如创伤后应激障碍）的治疗方法具有重要意义。研究还强调了解决临床前研究中女性样本代表性不足的问题，旨在填补在分子和行为层面上理解性别差异的空白。研究发表在Science Advances上。

　　埃隆·马斯克于7月10日周三的直播中表示，其脑科技初创公司Neuralink计划在“一周左右”内为第二位患者植入系统。尽管首位患者的植入物出现了一些问题，公司正在对硬件进行改进，以解决这些问题。

　　Neuralink致力于开发脑机接口（BCI），通过突破性的瘫痪控制技术帮助患者。公司的首个系统“Telepathy”包含64条“线程”，直接插入大脑。这些比人类头发还细的线个电极记录神经信号。

　　Neuralink于今年1月为首位患者29岁的Noland Arbaugh进行了首次植入手术。虽然手术非常成功，但数周后植入物的一些线程从大脑中撤出。尽管存在这些问题，但并未对患者健康构成直接威胁。

　　针对即将进行的植入，公司正在努力减轻线程撤出的问题，并更密切地监测这一现象。Neuralink总裁DJ Seo表示，将通过雕刻头骨表面以减少植入物下的空隙，并将一些线程更深地插入脑组织来解决问题。神经外科负责人Matthew MacDougall博士表示，将在不同深度插入线程，以应对可能的撤出问题。

　　斯坦福大学和布法罗大学的研究人员近日推出了两种创新AI方法——JRT-Prompt和JRT-RNN，以解决递归语言模型在长期记忆中的瓶颈问题。

　　语言建模在理解、生成和操控人类语言方面取得了显著进展，现今的模型能执行翻译、摘要和问答任务。然而，递归语言模型在处理长文本的记忆和信息提取方面仍存在挑战，导致其性能落后于内存无限制的模型。

　　Transformer架构在处理长文本依赖关系方面表现优异，但其高内存和计算资源需求带来了巨大挑战。相较之下，递归神经网络（RNN）虽然内存效率高，但在长序列上的记忆质量常常打折扣。为了克服这些限制，研究团队提出了JRT-Prompt和JRT-RNN。

　　JRT-Prompt通过在提示中多次重复上下文来增强模型的记忆能力，使模型在训练过程中接触到所有数据顺序，减少对数据顺序的依赖。JRT-RNN则采用非因果的前缀线性注意力机制，在生成响应前处理提示，大幅提升模型的记忆和信息利用效率。

　　实验证明，JRT-Prompt在各种任务和模型上实现了11.0 ± 1.3分的提升，并且在生成预填充阶段的吞吐量比FlashAttention-2高出11.9倍。JRT-RNN在360百万参数和1.3亿参数下分别提升了13.7分和6.9分，吞吐量提高了19.2倍。这表明，新方法不仅能匹敌传统的Transformer模型，还能显著降低内存需求。

　　莱斯大学的神经工程师团队开发了一种名为spinalNET的传感器，可以在自由活动的动物模型中记录脊髓神经元的活动。研究团队包括研究科学家Yu Wu，电气与计算机工程副教授Lan Luan，以及生物工程副教授Chong Xie。

　　团队开发的spinalNET传感器，极其微小且柔软，比一根头发的直径还要小上百倍，几乎和神经组织一样柔软。这种柔性使得spinalNET在脊髓运动中能够稳定、安全地记录神经元活动。研究团队在自由活动的小鼠脊髓中，使用超柔性1微米厚聚酰亚胺纳米电子线程进行层状记录，获取了长时间的高分辨率神经元活动数据，并能够稳定地跟踪同一神经元数天之久。记录结果表明，脊髓中的中央模式发生器不仅参与节律运动，还与多种复杂功能相关。部分神经元与腿部运动密切相关，而另一些神经元则没有明显的运动关联，这表明脊髓控制节律运动的回路比预想的更复杂。研究发表在Cell Reports上。

　　俄罗斯斯科尔科沃科技学院、秋明联邦神经外科中心、谢切诺夫大学和莫斯科国立大学的研究人员联合开展了一项研究，探讨大脑不同区域在言语和书写任务中的活动。这项研究旨在为未来的“读心术”神经接口奠定基础，识别用户意图。

　　研究对象是两名癫痫患者，他们在进行运动和语言任务时接受了立体脑电图（sEEG）监测。在运动任务中，患者手写数字；在语言任务中，患者发音或想象发音。电极植入在额叶和颞叶的多个区域，研究发现，额上回（SFG）和颞上回（STG）在两项任务中都有参与，而额中回（MFG）和颞中回（MTG）仅在书写任务中活跃。此外，STG在任务执行前也显示出预备活动。

　　书写任务激发的脑活动与协调运动相关，广泛分布在大脑皮层。言语任务中，正常发音与无声模拟发音的电信号相匹配，表明弱信号与正常言语信号一致。基于STG和SFG的差异，通过机器学习分类器可以解码出实际发音和想象发音。

　　近日，DeepMind 发布了一项革命性的研究，介绍了一种名为 JEST（联合示例选择）的全新 AI 训练方法。该方法显著提升了模型的训练速度和能效，速度快了 13 倍，效率提高了 10 倍。这一突破性成果标志着 AI 训练技术进入了一个全新的阶段。

　　JEST 方法的核心在于其独特的训练机制。首先，它创建了一个较小的 AI 模型，该模型会根据数据质量对来自高质量源的数据进行评分。这些评分结果与较大、较低质量的数据集进行比较，从中筛选出最适合训练的批次。之后，利用这些优选数据批次来训练大型模型。

　　这个过程类似于考试复习。面对大量参差不齐的复习资料，首先通过一个小测试（小模型评分）筛选出最有用的资料（数据），然后重点复习这些高效资料。通过详细的笔记（高分辨率训练）和简要提纲（低分辨率训练）的结合，提高了复习效率。

　　研究表明，JEST 方法在减少迭代次数和计算量方面，超越了当前最先进的 AI 模型。这不仅节省了时间和计算资源，还为 AI 研究带来了更广阔的应用前景。

　　近年来，脑电图（EEG）技术在神经动态研究中展现了巨大潜力，广泛应用于脑机接口、癫痫监测和睡眠分期等领域。随着传感器技术的进步，EEG从传统实验室设置中解放出来，使得低成本的便携式或家庭脑功能评估成为可能。然而，这种生态有效的脑功能评估因其空间分辨率降低和噪音干扰的问题仍需进一步探讨。

　　本研究旨在通过家庭EEG评估，利用脑龄框架和四通道消费级EEG数据，探索生物标志物的发现潜力。研究分析了超过5200名受试者（年龄18-81岁）在冥想和睡眠期间的EEG记录，以预测记录时的年龄。结果显示，交叉验证评分与近期实验室级EEG基准测试结果相当。尽管冥想和睡眠记录均能成功预测年龄，但后者表现更优。通过对睡眠阶段的分析，发现N2-N3阶段包含了大部分信号。当结合所有睡眠阶段提取的EEG特征时，表现最佳，表明整夜睡眠包含了宝贵的年龄相关信息。

　　此外，模型比较显示，信息分布在不同电极和频率上，支持多变量建模方法的应用。得益于独特的纵向重复会线名受试者），研究人员评估了基于EEG的年龄预测的变异性，显示其反映了特质和状态信息。总体而言，研究表明，基于年龄预测的最先进机器学习方法可以应用于家庭睡眠和冥想实践中的EEG记录。

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　　天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCl）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的全球最大私人脑科学研究机构之一，总部设在美国。TCCI与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了TCCI加州理工神经科学研究院。TCCI建成了支持脑科学研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括学术会议和交流、夏校培训、AI加速科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。