█ 脑科学动态
钙离子通透的AMPA受体抑制神经元选择性反应的机制
小脑大作为：小型神经网络也能精确定位
首次完整绘制果蝇大脑神经连接图
生物发光光遗传学提供非侵入性神经调控新方法
视晶酸有望成为帕金森氏症治疗新靶点
阿尔茨海默病患者的大脑萎缩模式因个体差异显著
CRISPR筛查揭示葡萄糖转运蛋白抑制有助于老年大脑神经元再生
新型脑图谱技术START为精准神经治疗带来突破
█ AI行业动态
全球脑图谱计划首批数据发布，加速脑科学研究新进展
Sora 项目负责人Tim Brooks跳槽谷歌，OpenAI高层动荡继续
瘫痪患者重获行走希望：脑脊接口技术突破
Meta Movie Gen：AI赋能内容创作新时代
ChatGPT全新Canvas功能上线，助力写作与编程高效协作
OpenAI完成66亿美元融资，估值达1570亿美金
OpenAI开发者大会发布五大创新，加速AI应用落地
█ AI研发动态
AI 揭示婴儿早期动作如何逐渐变得有目的
AI模型揭示手部运动复杂机制，推动神经假肢发展
SLIViT模型自动分析3D医学影像，诊断精度媲美临床专家
AI驱动智能PCR系统大幅提升DNA检测效率
AI手机应用或将成为抑郁症非侵入性检测新工具
人工智能应用于心理健康护理的潜力及患者担忧
脑科学动态
钙离子通透的AMPA受体抑制神经元选择性反应的机制
来自约翰·霍普金斯大学医学院的神经科学家团队，领导者为Ingie Hong和Richard Huganir，发现钙离子通透的AMPA受体（CP-AMPA receptor）在抑制性神经元（PV神经元）中的作用，能够显著抑制这些神经元对特定外部刺激的选择性反应。
研究人员通过基因工程技术，设计了一种新的腺相关病毒载体，将小鼠大脑中的钙离子通透的AMPA受体替换为不可通透的受体。然后，他们使用先进的成像技术观察小鼠大脑中神经元对视觉和空间信息的反应。结果发现，PV神经元通常对外部刺激的反应较为广泛（选择性较低），但在钙不可通透受体替换后，这些神经元对视觉刺激和空间位置的选择性明显增强。进一步研究表明，这一现象与神经元的连接性没有显著变化，而是神经元自身的特性发生了变化。研究还发现，CP-AMPA受体在多种哺乳动物中高度保守，这表明其在大脑中具有重要的进化功能。研究人员认为，这一机制可能对孤独症、癫痫等涉及神经信号异常的疾病具有重要的临床意义。研究发表在 Nature 上。
#神经科学 #钙通透性AMPA受体 #孤独症 #PV神经元 #神经选择性
阅读论文：
Hong, Ingie, et al. “Calcium-Permeable AMPA Receptors Govern PV Neuron Feature Selectivity.” Nature, Oct. 2024, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08027-2.
小脑大作为：小型神经网络也能精确定位
Janelia研究园区的Ann Hermundstad团队对大脑的内部罗盘系统展开了深入研究。长期以来，科学家认为只有大型神经网络才能准确维持动物的空间定位。然而，Marcella Noorman领导的研究团队，通过研究果蝇的内部罗盘，发现即使是由少量神经元组成的小型网络也可以保持高度准确的空间感知能力。这项研究的成果为神经科学研究提供了新的见解，特别是关于小型网络的功能和计算能力。
研究团队通过分析果蝇在黑暗环境下行走的双光子钙成像数据，发现其小型头部方向系统能够维持准确的方向感。这一发现挑战了传统理论，即只有大型网络才能维持连续的内部表示。通过进一步的数学模型分析，研究人员证明了只要神经元之间的连接精确调整，小型网络（例如仅由四个神经元组成的网络）也可以生成环形吸引子（ring attractor），从而维持连续的内部表示。尽管小型网络对噪声和连接变化更加敏感，但其计算能力却远超科学家的预期。这项研究拓展了小型神经网络的应用范围，并提示大型网络或许能够处理更多维度的变量。这一突破可能为更复杂的大脑功能提供新的理解途径。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#神经科学 #小型网络 #空间定位 #果蝇 #神经计算
阅读论文：
Noorman, Marcella, et al. “Maintaining and Updating Accurate Internal Representations of Continuous Variables with a Handful of Neurons.” Nature Neuroscience, Oct. 2024, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-024-01766-5.
首次完整绘制果蝇大脑神经连接图
来自美国国家卫生研究院的科学家团队，联合普林斯顿大学的研究人员，首次完整绘制了果蝇大脑的神经连接图（connectome），这是迄今为止最完整的成年动物大脑神经图谱。这项研究为研究大脑如何通过神经回路驱动行为提供了全新的工具，也为未来绘制更复杂的哺乳动物和人类大脑图谱奠定了基础。
研究团队利用电子显微镜对果蝇大脑进行了全面拍摄，并通过自动化程序对139,255个神经元进行了分割和标注。研究揭示了5亿个神经突触（synapse）之间的连接，并详细描述了不同神经元类别、化学连接及其神经递质（如多巴胺dopamine和血清素serotonin）的分布。此外，研究团队还绘制了果蝇大脑区域间的投射图（projectome），展现了各脑区之间的连接关系。通过追踪感光细胞至下行运动通路的神经信号传输路径，研究揭示了感知与行为之间的可能回路机制。这一工具和方法为未来的跨物种大规模神经连接图研究提供了新的技术平台。该研究发表在 Nature 上。
#神经科学 #神经技术 #果蝇模型 #神经回路 #大脑图谱
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Dorkenwald, Sven, et al. “Neuronal Wiring Diagram of an Adult Brain.” Nature, vol. 634, no. 8032, Oct. 2024, pp. 124–38. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-07558-y.
Schlegel, Philipp, et al. “Whole-Brain Annotation and Multi-Connectome Cell Typing of Drosophila.” Nature, vol. 634, no. 8032, Oct. 2024, pp. 139–52. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-07686-5.
生物发光光遗传学提供非侵入性神经调控新方法
罗彻斯特大学的研究团队，由 Manuel Gomez-Ramirez 教授领导，开发了一种基于生物发光的光遗传学（BL-OG）方法。研究展示了一种无需植入设备的神经元激活新技术，有望替代传统的深部脑刺激手段用于帕金森病等神经疾病的治疗。
研究团队通过在小鼠大脑特定区域引入 BL-OG，并通过尾静脉注射化学物质荧光素（h-CTZ），激活大脑中的神经元。生物发光反应迅速发生，通常在不到 60 秒内产生光信号，且光的强度随着荧光素剂量的增加而增强。即使注射速度较慢，发光反应依然表现出高度一致性。研究进一步表明，生物发光强度与神经元活动高度相关，揭示了 BL-OG 方法作为一种可控的、非侵入性大脑神经调控技术的巨大潜力。研究发表在 NeuroImage 期刊上，
#神经技术 #生物发光光遗传学 #神经调控 #大脑研究 #非侵入性技术
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“Strength of Activation and Temporal Dynamics of BioLuminescent-Optogenetics in Response to Systemic Injections of the Luciferin.” NeuroImage, Oct. 2024, p. 120882. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2024.120882.
视晶酸有望成为帕金森氏症治疗新靶点
加州大学欧文分校的研究团队首次发现，视晶酸（ophthalmic acid）能够像多巴胺一样调节运动功能。这一发现不仅为帕金森氏症等运动障碍提供了新的治疗思路，还打破了60多年来关于多巴胺在运动控制中独占地位的传统认知。研究由Amal Alachkar教授领导。
研究团队使用帕金森氏症小鼠模型进行了广泛的代谢分析，确认了视晶酸在缺乏多巴胺的情况下能够激活运动功能。视晶酸通过结合并激活钙感受器（CaSR，calcium-sensing receptor），恢复了小鼠的运动能力，其效果持续时间远超L-DOPA（左旋多巴）。在L-DOPA的实验中，尽管多巴胺合成受到抑制，但小鼠的运动反应依然增强，这表明有其他代谢物在调节运动功能。代谢组学分析显示，视晶酸水平在实验过程中上升了20倍，直接注射视晶酸能够显著改善小鼠的运动障碍。更重要的是，研究发现阻断CaSR的激活会抑制视晶酸的正面效果，进一步证实了这一通路的作用。该研究为帕金森氏症等疾病的治疗带来了全新视角。研究发表在 Brain 上。
#大脑健康 #帕金森氏症 #神经递质 #视晶酸 #钙感受器
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Alhassen, Sammy, et al. “Ophthalmate Is a New Regulator of Motor Functions via CaSR: Implications for Movement Disorders.” Brain: A Journal of Neurology, vol. 147, no. 10, Oct. 2024, pp. 3379–94. PubMed, https://doi.org/10.1093/brain/awae097.
阿尔茨海默病患者的大脑萎缩模式因个体差异显著
由伦敦大学学院和荷兰拉德堡德大学的研究团队合作进行，此次研究分析了阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI）患者的大脑萎缩模式。主导研究的是UCL的Jonathan Schott教授，他表示了解阿尔茨海默病患者之间的差异对设计临床试验和个性化治疗具有重要意义。
该研究采用了一种神经解剖规范建模的新方法，利用健康人群的大脑模型作为对照，分析了阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI）患者的脑部变化。研究通过对来自1181名患者的3233次T1加权MRI扫描数据进行处理，标记出大脑异常区域（outliers）。研究发现，AD患者的异常区域数目随时间增加，从研究开始时的15-20个，三年后增加至约30个。而MCI患者则从5-10个增加至2-3个不等。更重要的是，脑部异常区域的数量越多，患者的记忆表现越差。研究还显示，MCI患者每年增加的异常区域数量与其未来患上AD的风险密切相关。研究发表在The Journal of the Alzheimer’s Association
#大脑健康 #阿尔茨海默病 #神经解剖建模 #个性化治疗 #大脑萎缩
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Verdi, Serena, et al. “Personalizing Progressive Changes to Brain Structure in Alzheimer’s Disease Using Normative Modeling.” Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association, Sept. 2024. PubMed, https://doi.org/10.1002/alz.14174.
CRISPR筛查揭示葡萄糖转运蛋白抑制有助于老年大脑神经元再生
斯坦福大学医学院的研究团队，由Anne Brunet教授带领，探索了为什么随着年龄增长，大脑中的神经干细胞（neural stem cells）逐渐失去生成新神经元的能力。此现象与阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的发病机制密切相关。
研究团队采用了CRISPR–Cas9平台进行全基因组筛查，针对老年小鼠的神经干细胞，找到超过300个可以激活老年神经干细胞的基因。其中，GLUT4（Slc2a4基因）的敲除引起了研究人员的特别关注。实验表明，GLUT4基因的敲除可以显著增加新神经元的生成，在体内实验中，老年小鼠的神经元生成量增加了两倍。研究还发现，老年神经干细胞中的葡萄糖摄取量增加，而短暂的葡萄糖饥饿能够恢复它们的活性。这一发现不仅为开发药物或基因疗法提供了新的思路，还可能通过调整饮食，例如低碳水化合物饮食，来激活老年大脑中的神经干细胞。此外，研究还发现了与纤毛结构相关的基因与神经干细胞功能之间的联系，这进一步验证了研究方法的有效性。该研究发表在 Nature 期刊。
#大脑健康 #神经技术 #神经元再生 #阿尔茨海默病 #基因疗法
阅读论文：
Ruetz, Tyson J., et al. “CRISPR–Cas9 Screens Reveal Regulators of Ageing in Neural Stem Cells.” Nature, Oct. 2024, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-07972-2.
新型脑图谱技术START为精准神经治疗带来突破
Salk研究所的Edward Callaway教授带领的团队开发了一项新型的神经技术，名为“单细胞转录组辅助狂犬病追踪”（START）。这一技术结合了单突触狂犬病毒追踪和单细胞RNA测序，旨在揭示抑制性神经元的精细连接模式。Callaway教授指出，这一技术将帮助科学家们更好地理解大脑的各个组成部分，并为治疗神经和神经精神疾病提供新的方向。
研究团队利用START技术对小鼠视觉皮层（V1）中的兴奋性神经元和抑制性神经元进行深入分析。通过单突触狂犬病毒追踪，科学家们能够精确识别兴奋性神经元从哪些抑制性神经元接收输入。结果显示，抑制性神经元中Sst、Pvalb、Vip和Lamp5等亚型分别与大脑皮层不同层的兴奋性神经元建立了选择性连接。这一发现打破了过去将所有抑制性神经元视为同质性群体的传统观念，为大脑局部神经回路的深入理解铺平了道路。研究表明，这些连接模式在不同的神经元亚型中具有重要功能，可能与大脑的特殊功能，如睡眠调节、知觉和情绪调节相关。这项技术有望推动针对孤独症、阿尔茨海默病等神经疾病的创新疗法。研究发表在 Neuron 上。
#神经技术 #脑图谱 #抑制性神经元 #大脑皮层 #精准治疗
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Patiño, Maribel, et al. “Transcriptomic Cell-Type Specificity of Local Cortical Circuits.” Neuron, vol. 0, no. 0, Sept. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.09.003.
AI 行业动态
全球脑图谱计划首批数据发布，加速脑科学研究新进展
由BICAN 脑细胞图谱网络（BRAIN Initiative Cell Atlas Network, BICAN）主导的全球脑图谱计划，近日完成了首批数据发布，标志着全面绘制人类大脑的工作迈出了重要一步。此次发布的数据来自Allen脑科学研究所和多个相关实验室，涵盖了人类、小鼠及其他10种哺乳动物的大脑单细胞和单核转录组及表观基因组数据。
本次数据发布的重点是利用分子特征来识别和定义不同的大脑细胞类型。Carol Thompson，Allen研究所的数据管理副主任，表示希望通过促进不同实验室之间的数据共享和重复使用，进一步扩大这些数据的价值，推动脑科学的研究进展。
BICAN项目汇集了神经学家、计算生物学家和软件工程师，旨在创建一个完整的人类大脑图谱，继承了此前在小鼠大脑和部分人类大脑研究的基础上，通过单细胞基因分析深入探索大脑的细胞多样性。
来自普林斯顿神经科学研究所的Fenna Krienen博士认为，此次发布是脑科学的重大突破，将为理解人类大脑的独特性奠定基础。而NIH BRAIN 计划主任John Ngai则表示，这一数据资源将加速对健康和疾病状态下人类大脑的理解，推动更精确的治疗和药物研发。
#BICAN #脑图谱 #脑细胞类型 #数据共享 #神经科学
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https://www.portal.brain-bican.org/rapid-release
Sora 项目负责人Tim Brooks跳槽谷歌
OpenAI再次陷入人事动荡，Sora项目负责人Tim Brooks正式离开公司，加入了谷歌DeepMind。这一消息发布后，DeepMind联合创始人Demis Hassabis与谷歌首席科学家Jeff Dean纷纷表达了欢迎，并期待Brooks为谷歌的视频生成模型Veo贡献力量。Tim Brooks是人工智能领域的杰出研究人员，毕业于加州大学伯克利分校的伯克利人工智能研究所（BAIR），曾参与开发诸如InstructPix2Pix等创新项目。Brooks于2023年加入OpenAI，启动了Sora项目，尽管该项目有着雄心勃勃的目标，但进展迟缓，特别是在视频生成速度和竞争对手的压力下饱受挑战。
Sora项目的技术问题和OpenAI高层频繁的离职潮，或许是促使Brooks离开的原因。随着Sora项目的进展停滞，像Runway、Stability和Pika等竞争对手逐渐占据市场，Brooks选择跳槽至拥有更成熟视频生成技术的谷歌，这一决定被认为是为了追求更大的发展空间。
#TimBrooks #Sora #OpenAI #DeepMind #人工智能
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https://www.theinformation.com/articles/openai-is-revamping-sora-ai-video?rc=d4lanv
瘫痪患者重获行走希望：脑脊接口技术突破
复旦大学类脑智能科学与技术研究院加福民团队日前在脑脊接口（Brain-Spine Interface, BSI）领域取得重大突破，为脊髓损伤患者带来重新行走的希望。这项新技术通过在大脑与脊髓之间建立“神经旁路”，使瘫痪患者可以自主控制肌肉，恢复站立及行走功能。
该团队研发的新一代植入式脑脊接口设备具备高精准、高通量和低延时等优势，成功解决了脊髓神经根个体化重建的技术难题。加福民团队利用先进的影像技术和算法模型，精确捕捉脊髓神经根结构，并通过多模态技术实时监控步态，显著提高脊髓损伤患者的运动功能恢复效果。
项目“植入式脑脊接口关键技术与系统研制”在2024年全国颠覆性技术创新大赛中获优胜奖，预计今年底将进行首次临床试验。加福民表示，这项技术从基础研究到临床应用至少需要十年时间，但其潜在意义非凡，未来或将改变全球2000万脊髓损伤患者的生活质量。
#脑脊接口 #脊髓损伤 #神经旁路 #加福民 #复旦大学
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https://mp.weixin.qq.com/s/QSlQWv0kJ3FNavLIk4tpDA
Meta Movie Gen：AI赋能内容创作新时代
Meta公司发布了其最新的生成式AI研究成果——Meta Movie Gen，旨在为内容创作者提供全新的创作工具。无论是好莱坞的电影人还是视频创作者，都可以通过简单的文本输入生成高质量的视频、音频和图像，甚至对现有的视频进行个性化编辑。这项技术基于30B参数的变换器模型，能够生成16秒的视频，支持个性化视频制作和精准编辑。此外，Meta Movie Gen还具备强大的音频生成能力，能够根据视频内容生成高质量的同步音效。
Meta Movie Gen延续了Meta公司在生成式AI领域的研究传统，继Make-A-Scene和Llama Image后，再次引领了AI生成技术的潮流。通过这个新工具，创作者可以将他们的艺术想象力转化为高分辨率的视频和音频内容。然而，Meta强调，这项技术并不是要取代艺术家，而是希望帮助更多人实现创作梦想。未来，Meta将继续与内容创作者紧密合作，不断优化模型，助力自我表达和创造力的迸发。
#MetaMovieGen #生成式AI #视频生成 #音频生成 #内容创作
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https://ai.meta.com/research/movie-gen/
ChatGPT全新Canvas功能上线，助力写作与编程高效协作
OpenAI推出了一个名为Canvas的新界面，旨在提升用户在写作和编程中的协作体验。Canvas是基于GPT-4o模型的早期测试版本，允许用户在独立窗口中与ChatGPT并肩工作，不仅通过对话，还可以通过实用的工具来完善和修改内容。此功能已向ChatGPT Plus和团队用户开放，企业和教育版用户将在下周获得访问权限，而普通用户将在该功能脱离测试版后获得使用权。
Canvas通过为写作和编程项目提供实时建议和修改功能，改善了传统对话界面的局限性。用户可以直接编辑文本或代码，并获得详细的反馈和改进建议。此外，Canvas的编辑工具提供了多种快捷选项，如调整文本长度、改变阅读水平、添加评论和调试代码等。
这一功能是通过内部数据和自动化评估训练而来，特别针对触发场景和编辑行为进行了优化。OpenAI计划持续改进Canvas的能力，使其成为一个更加高效的协作伙伴。
#OpenAI #ChatGPT #Canvas #写作协作 #编程辅助
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OpenAI完成66亿美元融资，估值达1570亿美金
OpenAI近日宣布以1570亿美元估值完成66亿美元的新一轮融资，但未透露具体细节，仅表示这笔资金将用于加大研究投入和提升算力。据悉，Thrive Capital投资了约13亿美元，并保留至2025年再以相同估值追加投资10亿美元的独家选择权。此外，微软（Microsoft）、英伟达（Nvidia）、软银（SoftBank）、Khosla Ventures、Altimeter Capital、Fidelity和MGX也参与了此次融资。
根据早前报道，投资者希望OpenAI逐步转向营利性架构，并要求公司在两年内完成这一转变，否则投资将被转换为债务。与此同时，内部备忘录显示，OpenAI在本轮融资完成后，将允许员工通过股票出售实现套现。OpenAI的首席财务官萨拉·弗莱尔（Sarah Friar）表示，公司有能力为员工提供流动性选择，但细节尚在敲定中，稍后将公布进一步信息。知情人士透露，微软和英伟达在本轮融资中分别投资了约10亿美元和1亿美元。
#OpenAI #融资 #人工智能 #微软 #英伟达
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https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-closes-66-billion-funding-haul-valuation-157-billion-with-investment-2024-10-02/
OpenAI开发者大会发布五大创新，加速AI应用落地
在2024年10月的OpenAI旧金山开发者大会（DevDay）上，OpenAI展示了五大AI创新功能，旨在帮助开发者更高效地构建AI应用并降低成本。首先，实时API（Realtime API）的发布让开发者可以创建低延迟的语音互动应用，提升了客户支持、语言学习等场景下的用户体验。此外，提示词缓存功能通过重用常用上下文，减少了API调用的开销，大幅降低开发成本。模型蒸馏技术使得开发者可以通过大模型输出微调小型模型，适用于计算资源有限的环境。视觉微调功能则增强了AI对图像的理解能力，适用于自动驾驶、视频监控等领域。而全新的Playground进一步简化了开发者创建AI应用的流程，只需简单描述即可生成合适的提示词和输出模式。这些创新不仅加速了AI在语音、视觉等多模态应用中的落地，还推动了更广泛的应用普及。
#OpenAI #实时API #提示词缓存 #模型蒸馏 #视觉微调
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https://techcrunch.com/2024/10/01/openais-devday-brings-realtime-api-and-other-treats-for-ai-app-developers/
AI 研发动态
AI 揭示婴儿早期动作如何逐渐变得有目的
佛罗里达大西洋大学的研究人员，联合Ulster大学和Bath大学的学者，致力于探索婴儿如何从随机动作过渡到有目的的行为。研究由Scott Kelso博士、Massoud Khodadadzadeh博士和Damien Coyle博士等人主导，采用经典的婴儿-悬挂玩具实验，旨在揭示婴儿与外界环境的互动方式。
研究团队通过Vicon 3D动作捕捉系统记录婴儿的全身动作，生成关节位移直方图（HJD），以此作为姿态描述符。研究利用机器学习和深度学习模型，包括k近邻算法（kNN）、线性判别分析（LDA）和二维胶囊网络（2D-CapsNet）等，对婴儿的运动片段进行分类。结果显示，深度学习模型2D-CapsNet对脚部动作的分类准确率达到86%，显著高于手部和膝盖动作。这表明婴儿在通过脚部与环境进行互动时，动作的变化最为明显。研究还发现，婴儿在失去对玩具控制后，表现出更多的探索行为，这意味着他们可能在早期互动中学到了重要的信息。研究发表在 Scientific Reports 上。
#认知科学 #AI技术 #婴儿发展 #运动捕捉 #深度学习
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Khodadadzadeh, Massoud, et al. “Artificial Intelligence Detects Awareness of Functional Relation with the Environment in 3 Month Old Babies.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, July 2024, p. 15580. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-66312-6.
AI模型揭示手部运动复杂机制，推动神经假肢发展
洛桑联邦理工学院教授Alexander Mathis领导的团队与日内瓦大学的Alexandre Pouget团队合作，成功开发了一种AI模型，能够精确模拟人类手部运动。该研究为理解大脑与肌肉之间复杂互动提供了新的见解，并在神经假肢领域具有广泛应用前景。这项研究得到了Meta公司NeurIPS MyoChallenge的挑战激励，并发表在 Neuron 期刊上。
研究团队采用了课程化强化学习（curriculum learning）的方法，通过训练递归神经网络，控制一个由39块肌肉组成的仿真手部模型，成功完成了旋转两颗保定球的任务。该模型在任务中展示了卓越的表现，并揭示了肌肉协同运动的关键。研究发现，模型能够自动识别并运用低维度的运动模式，这与实验中的人类数据一致。然而，研究也表明这些模式在不同任务之间的通用性较差，任务表现需要更多维度的控制。通过对控制信号的深入分析，研究揭示了比传统协同理论更复杂的运动控制机制。这项研究不仅推动了神经科学与生物医学工程领域的进展，还为未来神经假肢的发展奠定了科学基础。
#神经技术 #运动控制 #强化学习 #生物力学
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Chiappa, Alberto Silvio, et al. “Acquiring Musculoskeletal Skills with Curriculum-Based Reinforcement Learning.” Neuron, vol. 0, no. 0, Oct. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.09.002.
SLIViT模型自动分析3D医学影像，诊断精度媲美临床专家
加州大学洛杉矶分校的研究团队开发了SLIViT，这是一种能够快速自动分析和诊断MRI等3D医学影像的深度学习框架。研究由Oren Avram博士、Berkin Durmus博士和SriniVas R. Sadda博士等人领导，团队隶属于UCLA的Henry Samueli工程学院和多个医学部门。
SLIViT通过将3D影像数据预处理为2D图像，并提取其特征图来进行整合预测，从而克服了传统3D影像模型依赖大量标注数据的局限性。研究人员在四种影像模式（包括CT、MRI、光学相干断层扫描和超声波）下对SLIViT进行测试，涵盖六个不同数据集，并评估了其在八项任务中的表现。结果显示，SLIViT在所有任务中均优于领域内的顶尖模型，且其诊断精度与专家人工标注的结果相当。SLIViT不仅显著减少了数据采集和标注所需的时间，还能够在少量训练数据下表现优异，使其在实际临床应用中具有巨大潜力。未来，研究团队还计划扩展SLIViT的适用范围，并研究其在疾病预测和早期诊断中的潜力。研究发表在 Nature Biomedical Engineering 上。
#神经技术 #深度学习 #医学影像 #自动诊断
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Avram, Oren, et al. “Accurate Prediction of Disease-Risk Factors from Volumetric Medical Scans by a Deep Vision Model Pre-Trained with 2D Scans.” Nature Biomedical Engineering, Oct. 2024, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-024-01257-9.
AI驱动智能PCR系统大幅提升DNA检测效率
PCR（聚合酶链式反应）技术自1980年代发明以来，广泛应用于医学诊断、法医检测等领域。随着样本量的增加和检测精度的提升，如何在面对降解样本的情况下提高检测效率成为了重要课题。弗林德斯大学的研究团队，包括Forensic Science SA的Duncan Taylor博士和AI科学家Russell Brinkworth副教授，致力于利用人工智能技术，优化PCR系统，解决这些难题。
该研究的核心是通过机器学习技术，开发了一个智能PCR系统。传统的PCR系统通常使用统一的循环参数，而智能PCR系统则可以根据样本的实时反馈进行个性化调整，从而优化检测结果。研究团队使用开源qPCR仪器，建立了一个实时反馈系统，能够监控PCR的进程，并动态调整循环条件。实验表明，通过改变PCR的变性和退火阶段的时间与温度，智能PCR系统可以减少30分钟的运行时间，同时保证DNA扩增质量不受影响。该系统不仅可以在法医生物学中提升对降解样本的处理能力，还能够广泛应用于医学诊断、环境监测等领域，显著提高PCR检测的效率和准确性。相关研究成果已发表在Genes期刊。
#神经技术 #PCR #机器学习 #法医科学 #DNA检测
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McDonald, Caitlin, et al. “Developing a Machine-Learning ‘Smart’ PCR Thermocycler, Part 1: Construction of a Theoretical Framework.” Genes, vol. 15, no. 9, 9, Sept. 2024, p. 1196. www.mdpi.com, https://doi.org/10.3390/genes15091196.
McDonald, Caitlin, et al. “Developing a Machine Learning ‘Smart’ Polymerase Chain Reaction Thermocycler Part 2: Putting the Theoretical Framework into Practice.” Genes, vol. 15, no. 9, 9, Sept. 2024, p. 1199. www.mdpi.com, https://doi.org/10.3390/genes15091199.
AI手机应用或将成为抑郁症非侵入性检测新工具
抑郁症是一种影响全球约4%人口的重大心理健康问题，但检测手段较为有限。斯蒂文斯理工学院的Sang Won Bae教授与博士生Rahul Islam合作，开发了两款基于人工智能的智能手机应用——PupilSense和FacePsy。这些系统旨在通过非侵入性方式，利用手机快照和面部表情分析帮助检测抑郁情绪。
PupilSense通过智能手机拍摄用户瞳孔照片，结合AI分析瞳孔直径与情绪变化的关联。在一项为期四周的测试中，系统在25位参与者的16,000次手机交互中，成功检测出76%的抑郁状态。另一系统FacePsy则通过捕捉用户开机时的面部表情和头部动作，分析这些非语言信号与自我报告的抑郁情绪之间的关联。研究发现，笑容增加可能并不代表快乐，反而与抑郁有关，或许是人们在压抑情绪时的应对机制。研究还发现，早晨时头部侧向移动与抑郁症状强相关，眼睛睁得较大也可能暗示抑郁情绪。FacePsy系统在预测参与者的PHQ-9抑郁评分时，取得了中等精度（平均绝对误差3.08），为移动端抑郁症检测提供了新的可能。研究发表在 Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 上。
#大脑健康 #神经技术 #抑郁症检测 #面部识别 #智能手机应用
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Islam, Rahul, and Sang Won Bae. “FacePsy: An Open-Source Affective Mobile Sensing System - Analyzing Facial Behavior and Head Gesture for Depression Detection in Naturalistic Settings.” Proc. ACM Hum.-Comput. Interact., vol. 8, no. MHCI, Sept. 2024, p. 260:1-260:32. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3676505.
人工智能应用于心理健康护理的潜力及患者担忧
哥伦比亚大学护理学院的Natalie Benda博士及其团队开展了一项关于患者对AI在心理健康护理中应用看法的研究。该研究旨在了解公众如何看待AI技术的潜力及其带来的问题，特别是在心理健康领域。调查结果将有助于医务人员更好地部署AI工具，同时增强患者对AI的信任感。
本次研究采用了一次性横断面调查法，研究对象为500名美国成年人。受访者被要求就AI在心理健康护理中的应用潜在好处、顾虑及其个人价值观作出回应。结果显示，49.3%的受访者认为AI对心理健康有益，尤其是非裔美国人（Black participants）和健康素养较低的人群更倾向于认为AI有益。具体而言，非裔美国人和健康素养较低的受访者对AI的正面看法分别为1.76和2.16的优势比（odds ratio），而女性受访者对AI的支持度较低（优势比为0.68）。同时，81.6%的受访者认为在AI诊断心理健康问题时，医务人员应对错误结果负责。受访者还普遍关注AI的准确性、隐私风险及其对医患关系的影响。
研究指出，在未来的AI应用中，医务人员应与患者加强沟通，特别是在解释AI工具的准确性（accuracy）和其应用方式时，确保患者能够理解AI的工作原理，并与医生共同决策，从而维护医患关系。这对于在心理健康领域安全有效地使用AI至关重要。研究发表在 Journal of Medical Internet Research (JMIR) Mental Health 上。
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Benda, Natalie, et al. “Patient Perspectives on AI for Mental Health Care: Cross-Sectional Survey Study.” JMIR Mental Health, vol. 11, no. 1, Sept. 2024, p. e58462. mental.jmir.org, https://doi.org/10.2196/58462.
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、1900、存源
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