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腦科學動態
提升幼兒語言技能的新方法：回憶往事
一項新的研究表明，父母透過與幼兒回憶往事，可以有效提升孩子的語言技能和體驗質量。這項由佛羅里達大西洋大學與丹麥奧胡斯大學聯合進行的研究，探究了父母與3至5歲兒童進行不同活動時的對話特點，包括共讀無字圖畫書、回憶過去事件和使用樂高積木玩耍。研究者透過分析這三種活動中父母和孩子的對話記錄，評估了與兒童語言發展相關的父母語言特性。同時，研究還考察了孩子的語言輸出量，作為其語言成長的正面預測因素。
結果顯示，與讀書和玩耍相比，回憶往事在促進父母高質量語言表達方面表現出色。在互動質量的三個指標上，即指令使用頻率較低、更頻繁使用“什麼/誰/哪裡”問題，以及更頻繁使用“為什麼/怎樣”問題，回憶和共讀都優於玩耍。與共讀不同的是，只有在回憶活動中，父母的語言在語法複雜度和擴充套件孩子話語方面表現更佳。此外，與玩耍相比，回憶和共讀都能增加父母語言中的詞彙豐富度。主要作者Erika Hoff博士指出，這一發現支援了將回憶作為一種文化敏感的干預手段，以提高兒童語言體驗質量的論點。
該研究還發現，無論是母親還是父親，他們與孩子的對話方式沒有顯著差異。研究警告說，儘管回憶往事是一種有效的活動，但它並不能消除與父母教育水平相關的語言質量差異。受教育更高的父母在標記物體和事件、語法複雜性以及重複和擴充套件孩子先前話語方面表現更佳。研究結果發表在Journal of Applied Developmental Psychology上。
#幼兒教育 #語言技能 #父母互動 #回憶往事 #語言發展
閱讀論文：
Hoff, E., Trecca, F., Højen, A., Laursen, B., & Bleses, D. (2024). Context and education affect the quality of parents’ speech to children. Journal of Applied Developmental Psychology, 91, 101632. https://doi.org/10.1016/j.appdev.2024.101632
缺乏視覺想象力並不影響閱讀樂趣
荷蘭拉德堡德大學的認知科學家Laura J. Speed和她的同事對患有心盲症（aphantasia）的人進行閱讀體驗研究。心盲症患者難以或無法在心中形成描述物件或場景的視覺影象，或以視覺方式回憶記憶。研究顯示，缺乏視覺意象並不減少閱讀的樂趣，但會降低對故事的投入度。
大多數人在閱讀時會沉浸在故事的世界中。但心盲症患者由於難以形成視覺影象，對故事的沉浸和角色的情感聯結較弱。研究人員利用視覺想象問卷確定參與者是否患有心盲症，然後讓他們回答關於閱讀體驗的問題。研究發現，心盲症患者對場景和行動的描述不太欣賞，但在故事享受程度上與非無想象症組沒有差異。兩組人年讀書量相同，喜歡的小說型別也相似。研究表明，儘管視覺想象對故事的沉浸很重要，但不是唯一的享受故事的方式。例如，情節或語言風格不需要強烈的視覺想象。這項研究發表在Consciousness and Cognition雜誌上。
#無想象症 #閱讀體驗 #視覺想象 #故事沉浸 #認知科學
閱讀論文：
Speed, L. J., Eekhof, L. S., & Mak, M. (2024). The role of visual imagery in story reading: Evidence from aphantasia. Consciousness and Cognition, 118, 103645. https://doi.org/10.1016/j.concog.2024.103645
內側隔核-腹側被蓋區，好奇心的生物學基礎
利比希神經生物學研究所（LIN）的科學家們首次證實了大腦兩個關鍵區域之間存在一個此前只是猜測的神經迴路。這一新發現的神經迴路揭示了對新奇事物的恐懼與吸引之間的動態平衡，從而傳達探索環境和追求好奇心的驅動力。
研究聚焦於內側隔核（負責情感、記憶和非自願生理功能的介面區域）和腹側被蓋區（關於獎勵和動機的關鍵區域）之間的互動。這兩個大腦區域的相互作用驅使生物探索環境，即使沒有直接的需求或獎勵。這種非指向性的資訊搜尋，即好奇心，在進化上具有重要意義，因為對環境的瞭解增加了生存的可能性。研究團隊發現，內側隔核到腹側被蓋區的特定神經通路，透過釋放穀氨酸，影響了小鼠的探索性運動行為。當透過光遺傳學技術啟用這一通路時，小鼠表現出更多的探索行為，如頻繁嗅探、觸鬚擺動和直立。這表明，這一神經通路在調節小鼠對環境的探索行為中起到關鍵作用。特別是，這一通路不僅影響穀氨酸能神經元，也影響多巴胺能神經元。該項工作發表在Neuron期刊上。
#神經迴路 #好奇心生物學基礎 #情感記憶 #非自願生理功能 #獎勵和動機
閱讀論文：
Mocellin, P., Barnstedt, O., Luxem, K., Kaneko, H., Vieweg, S., Henschke, J. U., Dalügge, D., Fuhrmann, F., Karpova, A., Pakan, J. M. P., Kreutz, M. R., Mikulovic, S., & Remy, S. (2024). A septal-ventral tegmental area circuit drives exploratory behavior. Neuron, 0(0). https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.12.016
單一腦區如何同時編碼熟悉感與回憶？
哥倫比亞大學的祖克曼研究所的科學家們最近在小鼠研究中揭示了大腦如何優雅地同時執行識別熟人和回憶細節兩項任務。研究團隊探討了社會記憶——記住與他人相遇的能力。這種記憶包括兩個獨立的心理過程：區分新奇和熟悉的個體，以及回憶被認出個體的細節。
鑑於兩個心理過程需求相互衝突，此前的研究難以確定大腦如何同時完成這兩項任務。識別某人是否熟悉的能力必須適用於許多不同的地點和事件，而回憶涉及記住與特定個體相關的許多具體經歷。在新研究中，科學家們研究了海馬體的一個部分——CA2區。研究人員使用鈣成像技術分析了小鼠的大腦，這種技術使得CA2區的細胞在活躍時迅速變色，以便研究人員能夠精確知道他們正在檢查哪些神經元，解決先前研究在區分小鼠大腦對新奇和熟悉個體反應時的不確定性。研究人員首先記錄了當齧齒類動物暴露於一對陌生或一對熟悉的同窩幼仔時，它們的CA2細胞如何反應。隨後分析了CA2中大約400至600個神經元的活動模式。
研究發現，同一群神經元編碼了對熟悉和不熟悉個體的記憶。出乎意料的是，這些神經元根據老鼠對另一隻老鼠的熟悉程度使用不同的活動模式。當小鼠暴露於它們不認識的其他小鼠時，CA2的活動相對簡單或低維。研究人員解釋說，這就好比管絃樂隊的幾名成員演奏完全相同的音符。相比之下，暴露於熟悉的同窩幼仔時，會導致更復雜、高維的CA2活動，就像樂手們各自演奏不同的曲目。這項研究對於理解記憶如何在大腦中形成至關重要，尤其是社會記憶，這對於人類社交至關重要。研究結果發表在Neuron上。
#社交記憶 #大腦編碼 #熟悉度 #CA2區域
閱讀論文：
Boyle, L. M., Posani, L., Irfan, S., Siegelbaum, S. A., & Fusi, S. (2024). Tuned geometries of hippocampal representations meet the computational demands of social memory. Neuron, 0(0). https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.01.021
改良神經肽Relaxin-3，或有助於減少抗焦慮、抑鬱藥物副作用
新加坡國立大學醫學院的研究團隊，由藥理學繫系主任Gavin Dawe教授領導，發現了一種潛在的方法，可能透過修改大腦和神經系統中主要存在的神經肽Relaxin-3來治療焦慮和抑鬱等狀況，同時減少藥物副作用。Relaxin-3與其靶受體RXFP3結合，啟用多種訊號傳遞途徑，影響身體的生理過程。然而，由於RXFP3涉及多種不同功能，針對特定條件開發的藥物可能會引起不希望的副作用。
Dawe教授團隊對relaxin-3分子進行了改良，使其僅啟用RXFP3反應的一部分，而非所有不同的訊號通路，這是首次發現relaxin-3的改良可導致某些RXFP3訊號通路的選擇性啟用，這一過程被稱為偏向性激動作用。透過稱為“肽鏈固定”的技術，研究團隊改良了relaxin-3的B鏈，使其更有效地與RXFP3受體結合並激活。該研究的發現對於開發具有更特定效果和更少副作用的藥物具有重要意義，這些藥物可能在管理焦慮、抑鬱、飲食失調、肥胖和成癮等症狀方面更為有效。該研究發表在Science Signaling期刊上。
#神經肽Relaxin-3 #焦慮治療 #抑鬱治療 #副作用減少 #RXFP3受體
閱讀論文：
Jayakody, T., Inoue, A., Kannan, S., Nakamura, G., Kawakami, K., Mendis, K., Nguyen, T.-B., Li, J., Herr, D. R., Verma, C. S., & Dawe, G. S. (2024). Mechanisms of biased agonism by Gαi/o-biased stapled peptide agonists of the relaxin-3 receptor. Science Signaling, 17(823), eabl5880. https://doi.org/10.1126/scisignal.abl5880
修復星形膠質細胞的損害效應，可能防治神經退行性疾病
凱斯西儲大學醫學院的科學家團隊聚焦星形膠質細胞，發現了一種對抗神經退行性疾病的新治療方法。星形膠質細胞在正常情況下支援健康的大腦功能，但研究表明，在阿爾茨海默病、帕金森病、消失性白質病和多發性硬化症等神經退行性疾病中，它們可能轉變為有害狀態，加速神經細胞的喪失。
透過建立一種新的細胞技術，研究團隊測試了數千種可能的藥物，以阻止這些有害星形膠質細胞的形成。他們發現，透過阻斷一種名為HDAC3的特定蛋白質的活性，可以預防危險星形膠質細胞的發展。透過針對HDAC3的藥物，科學家們能夠阻止有害星形膠質細胞的形成，並顯著提高小鼠模型中神經細胞的存活率。這項研究提出了一個新的思路：修復星形膠質細胞的損害效應，可能為治療帶來新的希望。研究結果發表在Nature Neuroscience上。
#凱斯西儲大學 #神經退行性疾病 #星形膠質細胞 #HDAC3 #新療法開發 #神經保護
閱讀論文：
Clayton, B. L. L., Kristell, J. D., Allan, K. C., Cohn, E. F., Karl, M., Jerome, A. D., Garrison, E., Maeno-Hikichi, Y., Sturno, A. M., Kerr, A., Shick, H. E., Sepeda, J. A., Freundt, E. C., Sas, A. R., Segal, B. M., Miller, R. H., & Tesar, P. J. (2024). A phenotypic screening platform for identifying chemical modulators of astrocyte reactivity. Nature Neuroscience, 1–10. https://doi.org/10.1038/s41593-024-01580-z
AI 行業動態
OOTDiffusion：開源虛擬服裝試穿工具
OOTDiffusion，一款新穎的開源虛擬服裝試穿工具，以其高度的可控性和逼真效果，在模擬服裝試穿方面展現出卓越的效能。它不僅支援半身和全身兩種模式，還能根據使用者的性別、體型和個人偏好進行智慧調整，提供個性化的試穿體驗。
主要功能涵蓋了基於潛在擴散模型的裝備融合技術，實現高質量的服裝影象生成。使用者可以在半身模式中試穿上身服裝，如T恤、襯衫，或在全身模式中體驗包括連衣裙在內的全身裝扮。此外，OOTDiffusion允許使用者透過調整多項引數，如模型路徑、服裝路徑、縮放比例和取樣次數，精細控制試穿效果，滿足各種需求。它能將選定服裝自然地融合到使用者提供的模型影象中，無論是紋理、光影還是服裝擺動，都能精確呈現。
#OOTDiffusion #虛擬試穿 #開源工具 #潛在擴散模型 #個性化體驗
線上測試：https://ootd.ibot.cn
專案地址：
https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
馬斯克宣佈首位Neuralink腦機介面人類被試已康復
特斯拉創始人埃隆·馬斯克在社交媒體平臺X的Spaces活動中詳細介紹了手術的進展情況，指出患者不僅康復良好，而且已經能夠透過單純的思考來控制螢幕上的滑鼠。目前，Neuralink正在嘗試讓患者進行更多的滑鼠按鈕點選操作。
但美國紐約大學格羅斯曼醫學院生物倫理學教授Arthur Caplan和賓夕法尼亞大學醫學倫理學教授Jonathan Moreno指出Neuralink公司釋出資訊的方式並不科學。他們認為，相關試驗應該公開更多細節，進而“避免給無數患有嚴重神經殘疾的人帶來虛假希望的風險”。
#特斯拉 #埃隆馬斯克 #Neuralink #腦機介面 #神經科技 #心靈感應
孤獨症基因療法即將邁入人體試驗階段
美國生物技術公司Jaguar Gene Therapy宣佈，其開發的JAG201基因療法產品獲得美國食品和藥物管理局（FDA）研究性新藥（IND）申請批准，計劃今年下半年在美國開展針對SHANK3基因突變或缺失的孤獨症譜系障礙（ASD）和費倫-麥克德米德綜合症（PMS）成人患者的I期臨床試驗。該療法旨在治療由SHANK3基因突變或缺失引起的嚴重神經發育障礙，該技術已在全球多國完成專利申請和註冊，專利持有人為華裔科學家馮國平博士。
本次基因療法利用先進技術，透過恢復突觸功能來改善神經行為、認知和運動功能。此前的研究顯示，SHANK3基因的異常與孤獨症的易感性增加有關。JAG201基因療法採用腺相關病毒（AAV）載體將SHANK3基因的功能性複製遞送至腦細胞，旨在恢復學習和記憶所需的突觸功能。
#孤獨症 #基因療法 #JAG201 #FDA #SHANK3 #神經發育障礙
美國國家科學基金會推出NAIRR試點專案，全面加速人工智慧研究
美國國家科學基金會（NSF）攜手25傢俬營、非營利和慈善組織，聯合其他10個聯邦機構，正式啟動了國家人工智慧研究資源（NAIRR）試點專案。該專案旨在為美國的研究人員和教育工作者提供先進的計算資源、資料集、模型、軟體及培訓和使用者支援，標誌著共享研究基礎設施願景的實現。NSF主任Sethuraman Panchanathan表示，此舉將加強人工智慧領域的發現和創新，進一步提升美國在全球人工智慧競爭中的地位。
NAIRR試點的協作性質集聚了學術界、工業界、非營利組織和政府部門，推動跨部門的合作，促進經濟增長。目前的政府合作伙伴包括NSF、DARPA、NASA、NIH、NIST、NOAA、USDA、DOD、DOE、VA和USPTO等。試點專案將分為四個重點領域：NAIRR Open、NAIRR Secure、NAIRR Software和NAIRR Classroom，各自負責不同的研究和教育任務。
#NAIRR #美國國家科學基金會 #人工智慧 #全球競爭 #合作伙伴 #研究創新
AI 研發動態
利用人工智慧早期預測與檢測阿爾茨海默病
西弗吉尼亞大學研究團隊最近發表的研究，展示瞭如何利用人工智慧工具來提早檢測和預測阿爾茨海默病。該研究的核心在於識別和利用與疾病相關的代謝生物標誌物，以訓練AI模型來預測疾病的發展。
研究利用來自阿爾茨海默病神經影像倡議的資料，涉及78名被診斷患有阿爾茨海默病的人和99名認知功能正常的人，年齡在75至82歲之間。研究者透過LASSO軟體匯入150種代謝生物標誌物，並篩選出21種與阿爾茨海默病最相關的標誌物。透過對這些代謝物的研究，如葡萄糖、氨基酸和脂質的代謝途徑，研究者發現其中一些代謝物與阿爾茨海默病患者的臨床生物標誌物（如斑塊）、認知測量和海馬體體積相關。海馬體是大腦中首先受到阿爾茨海默病損傷的區域，其體積會出現萎縮。在多次測試不同的深度學習模型後，研究者最終構建了一個高精度評估模型。研究結果發表在Journal of the Neurological Sciences上。
#阿爾茲海默症 #深度學習 #生物標誌物 #預測模型
閱讀論文：
Wang, K., Theeke, L. A., Liao, C., Wang, N., Lu, Y., Xiao, D., & Xu, C. (2023). Deep learning analysis of UPLC-MS/MS-based metabolomics data to predict Alzheimer’s disease. Journal of the Neurological Sciences, 453. https://doi.org/10.1016/j.jns.2023.120812
AnyGPT：跨越模態邊界的全能大型語言模型
AnyGPT，最初命名為NExT-GPT，是一種領先的大型語言模型，它透過整合多模態介面卡和擴散解碼器，達到了對多種模態輸入的理解和在任意模態中生成輸出的能力。這個模型能夠處理包括文字、影象、影片、音訊在內的任何組合模態輸入，並生成任意模態的輸出，展現了真正的多模態通訊能力。
在技術實現上，AnyGPT採用了一種離散表示法來處理各種模態的資料。無論是語音、文字、影象還是音樂，都被轉換成一種統一的離散令牌形式，然後由模型進行處理。這種方法使得模型能夠在不改變其架構或訓練方法的情況下，輕鬆地新增和處理新的模態。主要功能包括任意模態輸入輸出、高效的多模態理解和生成、任意模態轉換、多模態對話生成和輕量級對齊學習。
在工作原理上，AnyGPT包括以下幾個步驟：多模態輸入編碼：首先接收來自不同模態的輸入，並透過特定編碼器轉換成統一格式。LLM處理：進行語義理解和跨模態推理，理解和處理各種模態的輸入。多模態輸出生成：利用擴散解碼器根據LLM的輸出生成特定模態的內容。模態切換和指令調整：透過模態切換指令調整技術，根據使用者指令在不同模態之間靈活切換。
#AnyGPT #多模態 #語言模型 #模態轉換
閱讀論文：
Wu, S., Fei, H., Qu, L., Ji, W., & Chua, T.-S. (2023). NExT-GPT: Any-to-Any Multimodal LLM (arXiv:2309.05519). arXiv. http://arxiv.org/abs/2309.05519
專案地址：
https://github.com/NExT-GPT/NExT-GPT
神經網路可訓練性的邊界是分形的
最新研究透過實驗探索了神經網路超引數與穩定訓練和發散訓練之間的分界線，並發現這種邊界在所有測試配置中跨越十多個數量級的尺度呈現出分形特性。文章探討了高維空間中複雜函式的分形屬性、超引數空間的非均質性、隨機訓練的影響、更高維度的分形以及元損失景觀的難度。
研究發現，在神經網路的超引數空間中，不同區域的分化邊界特性各異。這意味著，不同的訓練設定會產生不同的分形表現。即使是在小批次訓練中引入的隨機性，也能產生分形結構，顯示了分形的魯棒性，即使在有噪聲的條件下。此外，研究人員還探索了由多個超引數定義的更高維度分形，這是一個比傳統分形更為複雜的領域。在最佳化神經網路的超引數時，面對的是一個複雜且混亂的元損失景觀。這種景觀對超引數的微小變化非常敏感，形成了一種分形結構，這對於元學習來說是一個重要的發現。
#神經網路訓練 #分形邊界 #超引數 #元學習 #高維空間
閱讀更多：
Sohl-Dickstein, J. (2024). The boundary of neural network trainability is fractal (arXiv:2402.06184). arXiv. http://arxiv.org/abs/2402.06184
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