腦科學日報：阿爾茨海默的真正病因并不是蛋白堆積，而是…
1，推翻以往認知！阿爾茨海默的真正病因并不是蛋白堆積，而是…
來源：醫諾維
tau異構體中自噬抑制指标p62水平
阿爾茨海默症（AD），俗稱“老年癡呆症”，全球約有5000萬癡呆症病例。一直以來，大多數科學家都認為阿爾茨海默氏症的發展是由于大腦中澱粉樣蛋白斑塊的異常堆積。近日美國加州大學河濱分校的研究人員在Journal of Proteome Research期刊上發表了一篇研究論文。該研究表明，導緻阿爾茨海默氏症的原因并不是斑塊的本身，而是細胞自噬的能力減慢。掃描顯示，有tau堆積但沒有癡呆症狀的樣本顯示出正常形式的tau。相反，從有大腦積聚和癡呆症狀的人大腦收集的樣本顯示出不同手形式的tau，且異構體豐度驚人增加。與對照組相比，癡呆症狀相關樣本中的許多蛋白質的自噬通量降低。
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2，科研成果 | 陽極tDCS和高頻tRNS刺激運動皮層的鎮痛效果
來源：深圳大學師範學院心理學院
實驗流程圖以往研究發現陽極經顱直流電刺激(a-tDCS)和高頻經顱随機噪聲刺激(tRNS)均可提高皮層興奮性。相對于tRNS，結合直流偏移的tRNS(tRNS+DC-offset)更容易導緻皮層興奮性的提高。雖然有研究發現a-tDCS刺激初級運動皮層(M1)可用于緩解疼痛，高頻tRNS+DC-offset能否作為一種有效的鎮痛手段還有待探究。
我院彭微微副教授課題組近期在Brain Stimulation發表了研究論文，發現陽極tDCS刺激M1會誘發即時鎮痛效果，且在刺激不确定的情境下表現出更好的鎮痛效果。高頻tRNS+DC-offset刺激M1會誘發即時和持續鎮痛效果，且部分通過降低疼痛預期而實現。該研究為tDCS/tRNS神經調控技術在臨床疼痛治療中的應用提供了證據
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3，針對大腦的免疫細胞可能有助于預防或治療阿爾茨海默病
來源：阿爾茨海默病
根據威爾康奈爾醫學院的科學家的一項新研究顯示，與阿爾茨海默病有關的基因突變改變了該疾病患者的某些免疫細胞中的信号通路。該團隊還發現，通過一種目前正在癌症臨床試驗中測試的藥物阻斷這一途徑，可以在臨床前模型中防止許多疾病的特征。研究結果可能會導緻新的策略來阻止阿爾茨海默病的發展或減緩其進展。
這項研究發表在Science Translational Medicine雜志上，重點研究了中樞神經系統的免疫細胞小膠質細胞，當大腦出現問題時，小膠質細胞是最先做出反應的。研究已經确定了許多與阿爾茨海默病相關的基因變異，它們在小膠質細胞中高度表達，提供了令人信服的證據，這些細胞中的改變可能在疾病的發生和發展中發揮作用。
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4，複旦大學類腦智能研究院發展電刺激僞迹實時處理新方法，為智能閉環神經調控提供關鍵技術
來源：腦機接口社區
閉環DBS配置
閉環電刺激已經顯示出了其在運動障礙疾病調控方面的優勢，相對于持續電刺激治療，閉環電刺激以更小的刺激劑量取得了更好的症狀改善和更低的刺激副作用。但是關于閉環電刺激策略的研究仍然更多停留在計算機模拟研究，鮮有研究閉環電刺激策略的動物實驗或臨床實驗研究。
為此，複旦大學王守岩研究員團隊提出了基于不規則采樣的電刺激僞迹去除方法。通過阈值法對原始信号中刺激僞迹峰值進行檢測，并結合上一個刺激僞迹峰值時刻和刺激脈沖間隔實現未來刺激峰值的預測。該方法可以有效去除低頻、高頻及變頻電刺激産生的刺激僞迹，還原被刺激僞迹淹沒的神經信号。為新型閉環電刺激技術，特别是以多頻段神經節律為反饋的變頻電刺激策略的發展提供了基礎。該研究結果發表在Journal of Neural Engineering上。
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5，我“emo”了？特質焦慮者可能存在前注意加工中的情緒區分困難
來源：心理學報
“emo”是“emotional”的縮寫，“我'emo’了”這一網絡語，常被用來形容負面情緒。特質焦慮是一種穩定而持續的人格特點或特質，高特質焦慮者在應激情境中更易體驗到高強度的緊張與焦慮。甯波大學心理學系社會認知與行為實驗室以高、低特質性焦慮者為對象，探讨了高特質焦慮個體在前注意階段對情緒刺激的加工模式及其情緒偏向性特點。研究發現，高特質焦慮者可能并不是隻存在負性情緒偏向，而是對快樂和悲傷面孔存在類似的加工模式。普通被試對負性情緒的偏向在前注意階段已經發生，更重要的是，高特質焦慮者在此階段對快樂和悲傷面孔表現出類似的加工模式，可能難以有效區分快樂和悲傷情緒面孔，從而對二者出現了類似的偏向性表現。
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6，網絡分心時代，如何在人際交往中保持專注？
來源：雷靂和學生們
大腦最頑固、最執着的一個方面在于，當人同時做兩件事時，往往兩件事都做不好，正因為如此，人們發現多任務處理其實是對時間的不良利用。過往研究表明，同時處理多項電子信息的成年人，往往不能很好地記住事實或解決問題。無論如何，我們的手機、筆記本電腦和平闆電腦隻是工具。如果我們以正确的方式使用它們，它們可以為我們的生活增加很多價值。但如果我們做相反的事情，它們會使我們體驗生活的方式失去價值。該文章發表在Psychology Today上。
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7，當深度學習搭上一雙鞋，有人要用這檢測你的壓力水平！可無線操作，準确率達84%
來源：大數據文摘
雖然現在到處都是“一張圖測測你的壓力值有多大”，但沒有數據和測量方法的測量，這種可信度還是相當低的。新西蘭奧克蘭理工大學和德國呂貝克應用科學技術大學的研究團隊開發出了一種壓力檢測裝置StressFoot，在鞋子中塞入一個檢測腿部運動的設備，再結合深度學習，就能從腿的運動中判斷你的壓力狀态。該研究結果發表在Sensors 上，研究人員表示，他們是想通過設計一款使用壓敏鞋墊和IMU來感知和檢測壓力的智能鞋，關注大家的精神壓力狀态。
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8，「會演戲」的AI主播！番茄小說落地情感配音技術
來源：新智元
字節跳動AI Lab智能語音與音頻團隊最新升級的「情感配音」技術在番茄免費小說平台落地，它不僅可以朗讀小說，還可以化身「戲精」表演出人物的「喜怒哀樂」。
這一新功能借助自然語言理解（Natural language processing，NLP）将網文轉換成劇本，自動區分旁白對話和對應的情感，采用情感化語音合成（Text-to-Speech，TTS）技術，合成出單人多風格情感的有聲書，能以抑揚頓挫的韻律賦予旁白故事感，以豐富充沛的情感演繹角色對話，從而讓聽衆獲得真人播講般的沉浸式聽感。
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審校：Simon
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