追问daily | 观看他人的偏见行为会无意识地形成偏见；全新的面部识别脑回路；人眼启发的新型相机

█ 脑科学动态

新研究发现全新的快速识别面部的脑回路

触觉想象可增加皮质脊髓兴奋性

抑郁症与大脑代谢过度活跃之间的联系

单导心电图睡眠分析方法媲美多导睡眠监测

肝素硫酸修饰蛋白或成阿尔茨海默病早期治疗新靶点

观看他人偏见行为会无意识地形成偏见

█ A行业动态

美国FDA批准新药治疗阿尔茨海默病

知名阿尔茨海默病科学家数据造假，涉嫌诈骗1600万美元

█ AI研发动态

新型表观遗传工具有望治疗朊病毒病

人工智能揭示鸟翼蝶雌雄进化差异

PepFlow模型：突破性预测肽结构的深度学习模型

人眼启发的新型相机提高机器人视觉

AI测谎或引发不慎指控，人类行为需谨慎应对

脑科学动态

新研究发现全新的快速识别面部的脑回路

国家眼科研究所的Richard Krauzlis博士领导的团队，发现了灵长类动物中一个快速识别面部的脑回路。这一发现不仅有助于解释灵长类动物如何感知和识别面部，还可能对理解自闭症等面部识别能力受损的情况有重要意义。

研究团队假设上丘（superior colliculus，SC）可能是提供面部偏好的关键。为测试这一假设，他们向成年猴子的周边视野展示了一系列图像，包括面部、生物非面部物体（如手和手臂）以及其他物体（如水果或人造物品），并记录上丘的神经反应。研究发现，在刺激开始后的40毫秒内，超过一半的神经元对面部图像的反应比其他类型的物体更强烈。对其他类型物体的偏好反应则要到100毫秒后才出现，这表明面部的检测速度比其他物体更快，并且在测量的神经元中占较大比例。

研究还发现，上丘的面部偏好依赖于通过早期视觉皮层传递的信号，因为在抑制视网膜到皮层关键通道外侧膝状体的活动后，上丘的视觉反应，包括与面部相关的活动，几乎完全消失。这些结果揭示了灵长类动物视觉系统中一个意想不到的回路，用于快速检测周边的面部，与识别个体面部所需的更高级区域互为补充。研究发表在Neuron上。

#神经科学 #面部识别 #上丘 #视觉皮层 #灵长类动物

阅读论文：

Yu, Gongchen, et al. “Short-Latency Preference for Faces in Primate Superior Colliculus Depends on Visual Cortex.” Neuron, vol. 0, no. 0, July 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.06.005.

触觉想象可增加皮质脊髓兴奋性

斯科尔科沃科技学院和莫斯科国立大学的研究人员合作进行了一项研究，探讨了触觉想象对皮质脊髓兴奋性的影响。

研究使用了经颅磁刺激（TMS）方法，测量了参与者在三种任务下的运动诱发电位（MEPs）。22名参与者按随机顺序完成了三项任务：想象手指敲击（动觉运动想象）、体验中指振动感（触觉刺激）以及心理重现振动感觉（触觉想象）。结果显示，动觉运动想象和触觉想象期间运动诱发电位均增加，其中动觉运动想象的增加更为显著，而在触觉刺激期间，运动诱发电位没有显著变化。研究结果表明，触觉想象和动觉运动想象均能增加皮质脊髓兴奋性，且触觉想象的效果虽不如动觉运动想象显著，但仍具有潜在的应用价值。研究发表在 Scientific Reports 上。

#神经科学 #触觉想象 #皮质脊髓兴奋性 #脑机接口 #神经康复

阅读论文：

Morozova, Marina, et al. “Tactile versus Motor Imagery: Differences in Corticospinal Excitability Assessed with Single-Pulse TMS.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, June 2024, p. 14862. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-64665-6.

抑郁症与大脑代谢过度活跃之间的联系

在过去的50年中，行为健康研究者在理解抑郁症方面取得了重大进展，将其视为一种具有复杂生物学基础的多方面障碍，而不仅仅是由生活经历引发的状况。洛杉矶儿童医院脑成像实验室主任Bradley Peterson和几位行为健康研究所的研究人员在一项新研究中探讨了脑血流与抑郁症严重程度之间的关系。

这项研究与一家多地点的私人精神病诊所合作，分析了338名患有重度抑郁症患者和103名健康对照组的脑扫描数据。数据集包括18至65岁患者的扫描，覆盖美国八个地点。作为初步临床评估的一部分，患者接受了两次99mTc-HMPAO单光子发射计算机断层扫描，一次在静息状态下，另一次在进行持续性任务期间。结果显示，抑郁症患者的整体脑血流增加。然而，研究人员最感兴趣的是血流在不同区域的变化。区域性脑血流（rCBF）在大脑的边缘结构（如基底神经节、丘脑和小脑）中不成比例地更高。这些结构调节我们最基本的认知过程，如思考、注意力、情绪和行为。

研究发现，抑郁症患者的额叶、前扣带回和关联皮层以及基底神经节、丘脑和小脑的区域性脑血流显著更高。这种升高的区域性脑血流可能代表了抑郁症中的病理性代谢过度活跃，其程度与抑郁症严重程度成正比。增加的血流与抑郁症的严重程度成正比，这使研究人员认为，细胞代谢过度活跃是病理性的，而不是补偿性的。此外，女性和年长患者中区域性脑血流升高尤为显著。研究人员认为，代谢过度活跃可能是重度抑郁症新疗法的合理目标。研究发表在Translational Psychiatry上。

#大脑健康 #抑郁症 #脑血流 #代谢过度活跃 #神经科学

阅读论文：

Peterson, Bradley S., et al. “A Multi-Site 99mTc-HMPAO SPECT Study of Cerebral Blood Flow in a Community Sample of Patients with Major Depression.” Translational Psychiatry, vol. 14, no. 1, June 2024, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41398-024-02961-5.

单导心电图睡眠分析方法媲美多导睡眠监测

休斯顿大学电气与计算机工程副教授Bhavin R. Sheth和前学生Adam Jones开发了一种基于单导心电图的深度学习神经网络模型，用于睡眠阶段分类。他们的研究挑战了传统的多导睡眠监测，提供了一种更为便捷和经济的解决方案。

传统的多导睡眠监测方法需要在头皮到心脏等多个部位连接电极，给被测者带来极大不便。谢斯和琼斯的新方法仅需使用单导心电图，结合深度学习神经网络，即可在家中完成睡眠阶段分类。他们的研究团队训练了一个前馈神经网络，并使用了来自5到90岁个体的4000个记录进行验证。

结果显示，该模型的五阶段中位数Cohen's kappa达到0.725，与专家评分的多导睡眠监测相当。此外，研究团队开发了一种新的损失函数，使训练目标与Cohen's kappa保持一致，进一步优化了模型性能。此项研究不仅使高质量的睡眠分析变得更加可及和经济实惠，还能在临床环境之外实现实时评分。研究发表在Computers in Biology and Medicine上。

#神经技术 #睡眠医学 #心电图 #深度学习 #家庭睡眠分析

阅读论文：

“Expert-Level Sleep Staging Using an Electrocardiography-Only Feed-Forward Neural Network.” Computers in Biology and Medicine, vol. 176, June 2024, p. 108545. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108545.

肝素硫酸修饰蛋白或成阿尔茨海默病早期治疗新靶点

宾夕法尼亚州立大学的研究团队发现，通过扰乱果蝇体内的肝素硫酸修饰蛋白，可以抑制神经元死亡并纠正其他细胞缺陷，这些缺陷在阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病的早期阶段很常见。该研究由生物化学和分子生物学教授Scott Selleck领导。

研究团队首先在人类细胞系和小鼠脑细胞中进行了分析，发现肝素硫酸修饰蛋白在调节多种神经退行性疾病中受影响的细胞过程方面起重要作用。肝素硫酸修饰蛋白是一类在细胞表面和细胞间基质中发现的蛋白质，它们通过附着糖聚合物肝素硫酸来组装信号复合物，影响细胞生长和细胞与环境的相互作用。这些信号通路还调节自噬，即一种清除细胞内受损或功能失调成分的细胞修复过程。

在阿尔茨海默病的果蝇模型中，研究团队发现，通过减少肝素硫酸链的功能，可以抑制神经元死亡并纠正其他细胞缺陷。这一发现与最近的人类遗传学研究直接相关。在人类和小鼠细胞中，减少肝素硫酸修饰蛋白的功能也能够拯救早期神经退行性疾病中的其他病理现象，如线粒体功能改善和细胞内脂质积累减少。研究还表明，通过干扰肝素硫酸修饰蛋白，可以提高自噬水平，从而增强细胞修复能力。该研究发表在iScience杂志上。

#大脑健康 #肝素硫酸修饰蛋白 #阿尔兹海默病 #自噬 #神经退行性疾病

阅读论文：

Schultheis, Nicholas, et al. “Altering Heparan Sulfate Suppresses Cell Abnormalities and Neuron Loss in Drosophila Presenilin Model of Alzheimer Disease.” iScience, vol. 0, no. 0, July 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110256.

观看他人的偏见行为会无意识地形成偏见

阿姆斯特丹大学的心理学家团队进行了一项研究，首次展示了观察性学习是偏见形成的重要机制。他们的研究发现，当人们看到有偏见的人与某个群体的成员互动时，会无意识地对该群体产生偏见。

这项研究由David Amodio领导，通过六个实验（n = 1550）探讨了社会学习在偏见形成中的作用。在实验中，参与者观看了一名演员与两个不同群体成员的互动。尽管演员的偏见在参与者之间有所不同，但群体成员的行为始终相同。研究发现，当观察者后来与同一群体成员互动时，他们表现出与演员偏见一致的偏好。此外，观察者没有意识到自己受到了有偏见演员的影响，而是错误地认为与有偏见演员互动的群体成员行为更差，尽管实际上两个群体成员的行为是相同的。

计算模型显示，这种效果是由于价值塑造导致的，即一个人的偏好不仅受目标的反馈奖励，还受他人对目标的行为影响。这些发现表明，社会学习是一种强有力的隐性机制，支持了群体间偏见的传播。研究发表在 Science Advances 上。

#认知科学 #观察性学习 #偏见形成 #社会学习 #价值塑造

阅读论文：

Schultner, David T., et al. “Transmission of Social Bias through Observational Learning.” Science Advances, vol. 10, no. 26, June 2024, p. eadk2030. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adk2030.

AI 行业动态

美国FDA批准新药治疗阿尔茨海默病

美国食品和药物管理局（FDA）近日批准了一款名为Kisunla（donanemab-azbt）的新药，用于治疗早期阿尔茨海默病。临床试验显示，该药物在减缓患者认知衰退速度方面表现出一定效果，但也存在脑部肿胀和出血等安全风险。

Lilly神经科学部门执行副总裁Anne White表示，这一新药对早期阿尔茨海默病患者有显著疗效。她强调，越早治疗效果越好，公司正在与各方合作以改进检测和诊断方法。

Kisunla与去年获批的Leqembi相似，都是通过攻击与阿尔茨海默病相关的淀粉样蛋白来减缓病情进展。与Leqembi每两周给药不同，Kisunla每月通过静脉注射一次，更为便捷。Kisunla在清除脑内淀粉样蛋白斑块后可停止用药，这不仅降低了治疗成本和不便，还减少了副作用的风险。临床试验中，17%的患者在六个月后停止用药，69%的患者在18个月后停止用药，且认知衰退仍持续减缓。

然而，Kisunla的年治疗费用高达3.2万美元，并且约四分之一的患者在用药期间经历了脑部肿胀或出血，其中2%的病例为严重副作用。

#阿尔茨海默病 #Kisunla #新药批准 #脑部健康 #药物研发

知名阿尔茨海默病科学家被控数据造假，涉嫌诈骗1600万美元

一位备受争议的阿尔茨海默病研究者因涉嫌数据造假以获取1600万美元的联邦研究资金被联邦大陪审团起诉。现年67岁的王厚彦博士是纽约市立大学的医学教授，同时也是位于德克萨斯州奥斯汀的制药公司Cassava Sciences的付费合作者。王博士的研究为Cassava的阿尔茨海默症治疗药物Simufilam提供了科学依据。然而，外界研究人员对这些研究长期存有质疑。

在2023年，科学杂志获得了一份关于王博士的内部调查报告，报告中指出在针对王博士的31项不当行为指控中，有14项显示出明显的科学不端行为迹象。这些指控主要集中在使用蛋白质印迹（Western blotting）技术的图像被篡改和伪造。调查委员会无法最终证明这些图像被伪造的原因是王博士未能提供原始数据或研究记录，且发布的图像质量较低。

此外，美国食品和药物管理局在2022年对王博士用于分析Simufilam试验患者血液和脑脊液的分析工作进行了检查，发现了许多严重问题。最终，联邦当局指控王博士操纵研究数据和图像，以提交虚假的研究结果给美国国立卫生研究院。

如果罪名成立，王博士将面临最高10年的监禁处罚，以及每项电信诈骗指控20年的监禁处罚和虚假陈述指控5年的监禁处罚。Cassava公司在一份声明中承认了王博士的指控，并表示他是公司的“前”科学顾问，并未参与Simufilam的三期临床试验。

#阿尔茨海默症 #数据造假 #联邦起诉 #研究资金 #Simufilam

AI 研发动态

新型表观遗传工具有望治疗朊病毒病

朊病毒病是一种由大脑中朊蛋白错误折叠引起的致命神经退行性疾病，目前尚无有效治疗方法。怀特海德研究所和布罗德研究所的研究人员合作开发了一种新的表观遗传编辑工具CHARM，旨在通过沉默朊蛋白基因来治疗朊病毒病。研究由乔纳森·魏斯曼博士和索尼娅·瓦拉布博士领导。

研究团队开发了CHARM，这是一种紧凑型、无酶的表观遗传编辑工具。CHARM通过与组蛋白H3尾部和非催化的Dnmt3l结构域直接融合，募集并激活细胞内的DNA甲基转移酶，对目标基因进行甲基化。其小巧的体积使其能够通过单个腺相关病毒（AAV）载体传递，适用于中枢神经系统的基因治疗。

研究人员通过将CHARM与靶向朊蛋白的锌指蛋白结合，并通过AAV载体将其递送至小鼠大脑，成功实现了朊蛋白基因启动子的甲基化，使神经元中的朊蛋白减少了80%。这一减少幅度远超21%的治疗效果阈值，表明该工具具有显著的治疗潜力。此外，研究团队还开发了自我沉默的CHARM，能够在沉默目标基因后自动停用自身，从而避免长期表达导致的潜在抗原性和非特异性活性。研究发表在Science杂志上。

#大脑健康 #表观遗传学 #基因治疗 #朊病毒病

阅读更多：

Neumann, Edwin N., et al. “Brainwide Silencing of Prion Protein by AAV-Mediated Delivery of an Engineered Compact Epigenetic Editor.” Science, vol. 384, no. 6703, June 2024, p. ado7082. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.ado7082.

人工智能揭示鸟翼蝶雌雄进化差异

来自埃塞克斯大学Jennifer Hoyal Cuthill及其团队，与自然历史博物馆和Cross Compass AI研究所的合作伙伴共同开展了一项开创性研究，利用人工智能探究了鸟翼蝶雌雄进化差异。

研究团队利用机器学习技术，分析了超过16,000张鸟翼蝶（Lepidoptera: Papilionidae）背部和腹部的照片。通过训练三元组的深度卷积神经网络，他们量化了性别间的差异。图像嵌入距离的验证显示，ML可以自动重建表型进化，达到与遗传树相当的系统发育一致性。

在分析中，研究发现鸟翼蝶中，雄性图像嵌入的差异较大，表明多峰OU模型中选择的最优值多样化，并且在异域（allopatry）和同域（sympatry）情况下出现了加速分化。然而，Troides属则显示出相反的模式，包括雄性表型嵌入较为静态，雌性差异较大，但这些雌性中推断的选择机制存在共同点。

研究还表明，鸟翼蝶中雄性形状和颜色图案在ML相似性中最具表型区别。然而，无论性别，任何一方都可能对物种间观察到的表型多样性做出主要贡献。这项研究提供了新的证据，支持了达尔文关于雌性配偶选择对雄性变异的重要性，同时也验证了华莱士关于雌性变异在物种间多样性中的重要作用。研究发表在Communications Biology上。

#鸟翼蝶 #性别差异 #人工智能 #进化研究

阅读论文：

Hoyal Cuthill, Jennifer F., et al. “Male and Female Contributions to Diversity among Birdwing Butterfly Images.” Communications Biology, vol. 7, no. 1, July 2024, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-024-06376-2.

PepFlow模型：突破性预测肽结构的深度学习模型

多伦多大学的研究团队开发了一种名为PepFlow的深度学习模型，能够预测肽的所有可能形状。肽在许多生物过程中扮演重要角色，尤其在治疗药物开发中具有巨大潜力。该研究团队由唐纳利中心的Osama Abdin和Philip M. Kim领导。

PepFlow模型结合了机器学习和物理学，基于肽的能量景观来建模其可能的折叠模式。该模型利用深度学习技术，在几分钟内捕捉到肽的精确构象，生成的多种肽构象超越了Google Deepmind的AlphaFold2。PepFlow采用扩散框架训练，并通过等效流进行构象采样。为了降低全原子建模的高成本，研究团队将生成过程模块化，并引入超网络预测序列特异性网络参数。

结果表明，PepFlow不仅准确预测肽的结构，还能重现实验上验证的肽构象集合，其运行时间远低于传统方法。此外，PepFlow能够模拟环化等不寻常的肽结构，这在药物开发中具有很大的应用前景。研究人员指出，虽然PepFlow是第一版模型，但其设计易于扩展，可以考虑额外的因素和新的信息，推动未来的治疗方法开发。该研究发表在Nature Machine Intelligence上。

#神经技术 #深度学习 #肽结构 #药物开发 #机器学习

阅读论文：

Abdin, Osama, and Philip M. Kim. “Direct Conformational Sampling from Peptide Energy Landscapes through Hypernetwork-Conditioned Diffusion.” Nature Machine Intelligence, June 2024, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-024-00860-4.

人眼启发的新型相机提高机器人视觉

马里兰大学的计算机科学家团队开发了一种受人类眼睛启发的新型相机机制，以改进机器人在快速运动环境中的视觉感知能力。该团队包括计算机科学博士生Botao He和计算机科学教授Yiannis Aloimonos等。

新型相机系统被称为“人工微型扫描增强事件相机”（AMI-EV），通过在相机前安装旋转楔形棱镜来模仿人类眼睛的微型扫描动作。这种方法使相机能够在捕捉快速运动的物体时，保持图像的清晰和稳定。研究人员开发的软件能够补偿棱镜的运动，从而确保图像的稳定性和清晰度。AMI-EV相机在早期测试中表现出色，能够在各种场景中准确捕捉和显示运动，帧率高达数万帧每秒，显著优于传统相机的30到1000帧每秒。这种更流畅和更逼真的运动描绘可以在增强现实、安全监控和天文学图像捕捉等领域发挥重要作用。研究发表在 Science Robotics 上。

#神经技术 #机器人视觉 #事件相机 #微型扫描 #图像稳定

阅读论文：

Yang, Huzheng, et al. AlignedCut: Visual Concepts Discovery on Brain-Guided Universal Feature Space. arXiv:2406.18344, arXiv, 26 June 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.18344.

AI测谎或引发不慎指控，人类行为需谨慎应对

杜伊斯堡-埃森大学的行为科学家Nils Köbis领导的研究团队发现，尽管社会普遍避免指责他人撒谎，但AI的引入可能会改变这一规则。研究表明，当AI提出指控时，人们更倾向于认同并指责他人。

研究团队邀请986名参与者分别写下一个真实和一个虚假的周末计划描述，然后用这些数据训练了一个能够66%准确识别真伪的AI模型。随后，他们招募了超过2000人作为评审，分为四组：“基线组”、“强制组”、“阻止组”和“选择组”。

在基线组中，参与者的真伪判断准确率为46%，仅19%的人指责陈述为假，反映了人们避免指责他人撒谎的倾向。然而，在强制组中，超过三分之一的参与者指责陈述为假，远高于基线组和阻止组。当AI预测陈述为真时，仅13%的参与者认为陈述为假；而当AI预测陈述为假时，超过40%的参与者认同该指控。

特别是在选择组中，84%的请求并获得AI预测的参与者遵循了AI的建议，做出指控。尽管参与者知道AI的准确性高于人类，但在阻止组和选择组中，只有三分之一的人请求AI预测。这可能是因为人们对自己的测谎能力过于自信，尽管实际上人类在识别谎言方面表现很差。

研究警告，AI技术在重要和敏感事务中使用时应谨慎，如边境庇护申请，因为AI经常出错并强化偏见。Köbis强调，社会对AI的高期望和信任可能导致人们过度依赖这项技术，甚至在其表现不佳时也是如此。研究发表在iScience上。

#AI测谎 #社会行为 #技术伦理

阅读论文：

Schenk, Alicia von, et al. “Lie Detection Algorithms Disrupt the Social Dynamics of Accusation Behavior.” iScience, vol. 0, no. 0, June 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110201.

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀 & 存源

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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。