小男孩‘自慰网亚洲一区二区,亚洲一级在线播放毛片,亚洲中文字幕av每天更新,黄aⅴ永久免费无码,91成人午夜在线精品,色网站免费在线观看,亚洲欧洲wwwww在线观看

分享

神經(jīng)科學(xué)50年 | NeuroHub

 默特 2020-02-20
原創(chuàng) SfN 神經(jīng)現(xiàn)實(shí) 前天

回顧過(guò)去50年,展望未來(lái)半世紀(jì)。




SOCIETY FOR NEUROSCIENCE

封面:Davide Bonazzi


NEUROSCIENCE  神經(jīng)科學(xué)


1969年,神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)(Society for Neuroscience, SfN),作為一個(gè)聯(lián)結(jié)各領(lǐng)域神經(jīng)科學(xué)家的組織,正式成立。學(xué)會(huì)成立50周年之際,其培訓(xùn)顧問(wèn)委員會(huì)(Trainee Advisory Committee)寫(xiě)下此文回顧此前50年神經(jīng)科學(xué)的重要研究,并展望未來(lái)50年可能出現(xiàn)的新成果。



細(xì)胞與分子神經(jīng)生物學(xué)



過(guò)去的50年里,隨著膜片鉗電生理、PCR和基因組測(cè)序等技術(shù)的出現(xiàn),人們對(duì)于思維、欲望和行為的細(xì)胞和分子過(guò)程有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。學(xué)會(huì)認(rèn)為在接下來(lái)的50年中,技術(shù)上會(huì)出現(xiàn)更大的進(jìn)步,概念上會(huì)達(dá)成更多共識(shí)。這些進(jìn)步將有助于回答下列問(wèn)題:大腦數(shù)幾百億單獨(dú)神經(jīng)元如何共同工作以產(chǎn)生行為?什么樣的腦內(nèi)改變會(huì)導(dǎo)致疾?。渴裁丛炀土巳祟?lèi)大腦的獨(dú)特性?

光遺傳學(xué)——大腦說(shuō):“要有光?!?/strong>

研究者們發(fā)明了利用光線來(lái)刺激神經(jīng)元的新工具。這項(xiàng)發(fā)明讓我們能夠更好地繪制腦內(nèi)神經(jīng)元的連接,并有望抗擊失明、疼痛與癲癇。

相關(guān)閱讀 → 

回答這些問(wèn)題的兩個(gè)關(guān)鍵是完善的連接組學(xué)研究和哺乳動(dòng)物腦細(xì)胞綜合圖譜。同時(shí),正在發(fā)展的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)/蛋白組學(xué)技術(shù)將揭示不同種生物間腦細(xì)胞的多樣性[1][2]。結(jié)合自動(dòng)化高通量技術(shù)和創(chuàng)新視覺(jué)電生理技術(shù)[3][4],神經(jīng)科學(xué)將開(kāi)始探索不同的細(xì)胞群是如何實(shí)現(xiàn)發(fā)育過(guò)程和生理功能上的不同。如此我們將不僅能鑒定不同類(lèi)型細(xì)胞在正常和病態(tài)大腦中的作用,還能發(fā)現(xiàn)將人和其它哺乳動(dòng)物區(qū)別開(kāi)的細(xì)胞機(jī)理。這些方法獲得的數(shù)據(jù)將通過(guò)光遺傳學(xué)[5]、化學(xué)遺傳學(xué)[6]和基因編碼的鈣指示劑可視化[7]等新近發(fā)明的手段分析來(lái)探測(cè)、擾動(dòng)并界定不同的細(xì)胞群。

光遺傳學(xué)技術(shù)

 

圖片來(lái)源:Stanford University

細(xì)胞的分子組成復(fù)雜而多樣,在疾病誘導(dǎo)的分子變化探測(cè)上,現(xiàn)有的手段費(fèi)力且不精確。未來(lái)50年里顯微技術(shù)的發(fā)展[8]將使研究者以前所未有的分辨率觀察亞細(xì)胞體系,增強(qiáng)我們對(duì)分子互作的認(rèn)識(shí)。能夠在生物體內(nèi)檢測(cè)并調(diào)控表觀遺傳過(guò)程和分子終端的工具的出現(xiàn),將使我們能夠理解表觀遺傳基因組、基因組、轉(zhuǎn)錄組和蛋白組的變化與行為的聯(lián)系[9]?;铙w實(shí)驗(yàn)的結(jié)果將輔以用干細(xì)胞誘導(dǎo)的類(lèi)腦器官研究的結(jié)果。這種類(lèi)腦器官是一種發(fā)育中的人腦模型,在新的分子和成像技術(shù)的協(xié)助下,我們有望發(fā)現(xiàn)人腦發(fā)育早期特定類(lèi)群細(xì)胞的功能。今后50年的研究將進(jìn)一步幫助我們理解突觸形成和其受信號(hào)通路、可塑性機(jī)制、膠質(zhì)細(xì)胞等非神經(jīng)元因素調(diào)控的過(guò)程(Dityatev et al., 2010) [10][11][12]。

以上許多新技術(shù)的應(yīng)用將依賴于新型細(xì)胞靶向技術(shù)。這一技術(shù)將簡(jiǎn)化精確調(diào)控神經(jīng)通路、基因治療和藥物遞送的過(guò)程。隨著表征大腦健康的生物標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn),這些進(jìn)展有望大幅度加深我們對(duì)腦部疾病的認(rèn)識(shí),并開(kāi)創(chuàng)出新的療法。



發(fā)育神經(jīng)生物學(xué)



建立在細(xì)胞與分子神經(jīng)生物學(xué)的基礎(chǔ)之上,發(fā)育神經(jīng)生物學(xué)研究?jī)?nèi)部和外部因素如何影響神經(jīng)元,神經(jīng)回路和大腦發(fā)育的進(jìn)程,進(jìn)而影響疾病風(fēng)險(xiǎn)和人的行為。神經(jīng)發(fā)育的研究范圍小到細(xì)胞內(nèi)的生化過(guò)程,大到大腦在長(zhǎng)達(dá)幾十年的過(guò)程中會(huì)發(fā)生什么樣的變化。雖然有諸多有前景的領(lǐng)域,我們認(rèn)為在接下來(lái)的半個(gè)世紀(jì)中重要成果將出現(xiàn)在單個(gè)細(xì)胞分化、神經(jīng)元發(fā)生和類(lèi)器官等方向。

神經(jīng)元的基因表達(dá)特性是研究特定細(xì)胞命運(yùn),遷移路徑和連接方式的基礎(chǔ)。另外,通過(guò)全基因組測(cè)序檢測(cè)體細(xì)胞突變來(lái)確定細(xì)胞譜系[13][14]將發(fā)現(xiàn)人類(lèi)和其他物種腦細(xì)胞分布的異同。Brainbow是一種選擇性標(biāo)記分化和增殖神經(jīng)元的技術(shù)[15][16],以Brainbow為基礎(chǔ)的新技術(shù)能夠讓研究人員監(jiān)控神經(jīng)祖細(xì)胞以及其如何形成復(fù)雜回路以構(gòu)成神經(jīng)系統(tǒng)。

Brainbow技術(shù)

 

圖片來(lái)源:Center for Brain Research, Harvard University

過(guò)去的50年里,神經(jīng)科學(xué)就成年人腦中是否有神經(jīng)元再生爭(zhēng)論不休。這一極具爭(zhēng)議性的問(wèn)題最初出現(xiàn)在神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)成立之前的1969年[17],但直到20世紀(jì)八九十年代才引起人們的關(guān)注。當(dāng)時(shí)有越來(lái)越多的研究稱(chēng)在包括人類(lèi)在內(nèi)的許多物種的腦室下區(qū)和顆粒下層發(fā)現(xiàn)了新生細(xì)胞[18][19][20]。雖然有令人信服的證據(jù),辯論仍在進(jìn)行:近期的研究成果表明至少在成年靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物中海馬體中的神經(jīng)再生不發(fā)生或極少發(fā)生[21]。但是,一項(xiàng)更新的研究表明健康的老年個(gè)體海馬體中有穩(wěn)定的神經(jīng)再生[22][23],給這一問(wèn)題增添了爭(zhēng)議性。這一持續(xù)不斷的爭(zhēng)議或許與處理尸體組織時(shí)使用不同固定方法的技術(shù)限制有關(guān),可能是檢測(cè)了錯(cuò)誤的神經(jīng)干細(xì)胞標(biāo)記物,或者是只研究了嚙齒動(dòng)物模型。在下一個(gè)50年里,我們希望新技術(shù)能最終在體內(nèi)用非入侵性成像技術(shù)標(biāo)記新生神經(jīng)元,或在不同哺乳動(dòng)物的體外樣本中發(fā)現(xiàn)新生神經(jīng)元。為解決這一問(wèn)題所做的努力能讓我們更加深刻地理解靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物中大腦皮層發(fā)育的復(fù)雜機(jī)制。另外,通過(guò)分析發(fā)育中神經(jīng)元的各種組學(xué)研究結(jié)果,我們期待能夠發(fā)明精確控制神經(jīng)發(fā)生的方法以調(diào)控疾病進(jìn)程,并理解神經(jīng)發(fā)生在心理學(xué)和神經(jīng)疾病中的作用

類(lèi)腦器官

 

圖片來(lái)源:MRC Laboratory of Molecular Biology, Cambridge Biomedical Campus, Cambridge

自2013出現(xiàn)以來(lái),類(lèi)腦器官成為了一種神經(jīng)科學(xué)家用于研究包括發(fā)育和衰老在內(nèi)的無(wú)數(shù)過(guò)程的模型[24][25][26][27]。雖然我們已經(jīng)提出了制造類(lèi)腦器官和誘導(dǎo)多能干細(xì)胞的方法[28][29][30],一些方法論上的缺陷阻礙了它們發(fā)揮全部潛能。[31][32][33]。后續(xù)的技術(shù)進(jìn)步將解決類(lèi)腦器官中血管和支撐結(jié)構(gòu)的問(wèn)題,使類(lèi)腦器官能夠更大更快地生長(zhǎng),在復(fù)雜性上更加接近發(fā)育中的人腦。這些發(fā)展開(kāi)啟一個(gè)體外研究的新時(shí)代,讓研究人員能研究發(fā)育神經(jīng)生物學(xué)的各個(gè)方面。結(jié)合活細(xì)胞成像技術(shù),類(lèi)腦器官能極大加速對(duì)驅(qū)動(dòng)細(xì)胞命運(yùn)、神經(jīng)元遷移和突出延伸的復(fù)雜信號(hào)模式的研究。為系統(tǒng)建模等用途而發(fā)明的計(jì)算方法目前僅被應(yīng)用在發(fā)育神經(jīng)生物學(xué)中,但這些方法將使研究人員能夠研究時(shí)間和空間上似乎無(wú)窮的不同信號(hào)的復(fù)雜相互作用,這些信號(hào)決定細(xì)胞命運(yùn),神經(jīng)元遷移和神經(jīng)回路的形成,但至今大多仍只被單獨(dú)研究。使用病毒方法測(cè)量和操控神經(jīng)元活動(dòng)的類(lèi)腦器官實(shí)驗(yàn)將是研究神經(jīng)回路形成和維持中經(jīng)驗(yàn)依賴可塑性的關(guān)鍵。伴隨著體內(nèi)操控細(xì)胞結(jié)構(gòu)技術(shù)的發(fā)展[34],神經(jīng)科學(xué)家會(huì)更好地理解突觸形成的機(jī)制,并將結(jié)構(gòu)可塑性與突觸可塑性和行為連接起來(lái)。

人類(lèi)造出的大腦,會(huì)自己發(fā)出腦電波了?

“迷你大腦”被用來(lái)模擬和研究遺傳疾病、主要精神疾病、阿茲海默癥等神經(jīng)退行性疾病,甚至人類(lèi)演化。

相關(guān)閱讀 → 

除了加深我們對(duì)神經(jīng)發(fā)育的理解,類(lèi)腦器官為研究人員提供了研究人腦獨(dú)特性的體系,使其能研究自閉癥和精神分裂癥等難以在動(dòng)物模型中研究的疾病[35]。具有形成持續(xù)數(shù)月甚至數(shù)年的功能性回路能力后,神經(jīng)科學(xué)家通過(guò)比較健康細(xì)胞系和遺傳缺陷細(xì)胞系對(duì)時(shí)間和環(huán)境壓力因素的響應(yīng),將能研究基因、年齡和環(huán)境對(duì)大腦功能的影響。最終,類(lèi)腦器官將成為篩選神經(jīng)藥物和測(cè)試基因療法的效果的標(biāo)準(zhǔn)模型,并進(jìn)一步使人研究出通過(guò)自發(fā)腦組織替換技術(shù)恢復(fù)受傷大腦的方法。



從神經(jīng)系統(tǒng)到行為



過(guò)去,神經(jīng)科學(xué)家采用還原論的方法來(lái)理解人腦的功能?,F(xiàn)代科學(xué)對(duì)人腦的認(rèn)知從1909年的47個(gè)腦區(qū)已經(jīng)發(fā)展到了現(xiàn)在僅大腦皮層就有98個(gè)區(qū)域[36]。最初,神經(jīng)科學(xué)家只能采用切除和藥理學(xué)方法研究動(dòng)物大腦特定區(qū)域的功能。但在過(guò)去的二十年里,新的遺傳學(xué)方法使得研究人員能夠在動(dòng)物模型中更加精確地操縱神經(jīng)回路。對(duì)這些回路的研究加深了人們對(duì)于感知處理、運(yùn)動(dòng)控制和記憶的理解。由于至今大多研究研只在隔離情況下研究這些回路,所以我們對(duì)多腦區(qū)和回路相互作用下產(chǎn)生行為過(guò)程的理解仍然有限。比如,運(yùn)動(dòng)控制、感知處理和決策制定的回路如何相互作用?感知處理如何影響準(zhǔn)備好的行為?

秀麗隱桿線蟲(chóng)的神經(jīng)系統(tǒng)活動(dòng)成像

 

圖片來(lái)源:Chin-Sang Lab,Queens University

鑒于我們已經(jīng)理解了大腦中的一些系統(tǒng)是如何單獨(dú)工作的,也發(fā)明了更好的手段在時(shí)間和空間上監(jiān)控和操控神經(jīng)元的活動(dòng),下一步要做的便是破解成群的神經(jīng)元和相距較遠(yuǎn)的腦區(qū)如何協(xié)同運(yùn)作產(chǎn)生行為。高密度多點(diǎn)電極將在這個(gè)問(wèn)題中發(fā)揮關(guān)鍵作用。另外,虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境、基于模型的分析方法和人工智能等技術(shù)與新的記錄和調(diào)控方法的結(jié)合可以用于研究多感知傳入如何整合并轉(zhuǎn)化為輸出為行為(比如動(dòng)作、思考和決策等)。利用斑馬魚(yú)和秀麗隱桿線蟲(chóng),研究人員可以在監(jiān)控行為的同時(shí)對(duì)其神經(jīng)系統(tǒng)的活動(dòng)進(jìn)行成像,這一方法將被用于研究多種功能回路如何串聯(lián)[37]。隨著高密度電極和其它方法被用于越來(lái)越多的神經(jīng)元成像,我們應(yīng)該把重點(diǎn)放在破解這些神經(jīng)元整體在編碼什么,而不只是任務(wù)響應(yīng)型神經(jīng)元或支持特定假說(shuō)的神經(jīng)元。為了解答這一問(wèn)題,統(tǒng)計(jì)和計(jì)算方法,例如機(jī)器學(xué)習(xí)將變的十分重要,并在神經(jīng)工程學(xué)中開(kāi)拓新的領(lǐng)域。

研究魚(yú)的大腦有什么用?

盡管斑馬魚(yú)還遠(yuǎn)未成為主流,但是自20世紀(jì)90年代中期以來(lái),作為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的一種模型,斑馬魚(yú)正在獲得更多關(guān)注。

相關(guān)閱讀 → 

近些年,病毒介導(dǎo)的基因編輯技術(shù)允許我們?cè)诨铙w內(nèi)進(jìn)行光學(xué)測(cè)量,和操控所選的神經(jīng)元的發(fā)展。這對(duì)于系統(tǒng)神經(jīng)生物學(xué)家來(lái)說(shuō)是一大福利。這些新技術(shù)將基于回路的實(shí)驗(yàn)推進(jìn)到了聚光燈下,并正在快速闡明神經(jīng)元的相互連接和特定神經(jīng)元組的作用。在接下來(lái)的50年中,它們將在理解神經(jīng)元集群如何指導(dǎo)行為[38],甚至是意識(shí)中起重要作用。意識(shí)是對(duì)大腦深度研究的一個(gè)重要課題,因?yàn)檫@種對(duì)自身和周遭世界的感知可能驅(qū)動(dòng)著認(rèn)知功能(比如策劃行為和決策制定),并被疾病和其他影響大腦的情況所調(diào)控。利用最近實(shí)現(xiàn)的細(xì)胞分辨人腦功能成像技術(shù) [39],認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家將開(kāi)始解鎖認(rèn)識(shí)仍舊不充分的特定腦區(qū)的復(fù)雜性,例如小腦、前額葉皮層和海馬體,以及多個(gè)腦區(qū)如何互相合作。比如,更高分辨率的人腦成像技術(shù)將使對(duì)回路功能的新認(rèn)識(shí)為神經(jīng)調(diào)節(jié)干預(yù)(例如經(jīng)顱磁刺激和超聲神經(jīng)調(diào)節(jié))鋪平道路。這些基于神經(jīng)回路的調(diào)節(jié)方法通過(guò)調(diào)控不同功能的神經(jīng)中樞,可能被用于治療神經(jīng)精神疾病[40]。

快速發(fā)展的系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)受限于測(cè)量行為和將行為與神經(jīng)活動(dòng)相聯(lián)系的方法。神經(jīng)科學(xué)家研究不同功能回路的能力也受限于對(duì)行為的測(cè)量和定義,這些行為經(jīng)常被人類(lèi)觀察者手動(dòng)或半自動(dòng)地定義,導(dǎo)致其節(jié)點(diǎn)被過(guò)度簡(jiǎn)化,細(xì)節(jié)被忽視[41]。另外,對(duì)動(dòng)物社交行為的測(cè)量出于初級(jí)階段。在下一個(gè)50年里,行為神經(jīng)生物學(xué)使用的研究方法將越來(lái)越像功能性分離神經(jīng)回路的方法。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)將通過(guò)全自動(dòng)高通量無(wú)偏差行為分析極大地推進(jìn)這一領(lǐng)域的研究[42][43]?,F(xiàn)存神經(jīng)精神疾?。ɡ缃箲]癥和抑郁癥)的模型通常過(guò)于簡(jiǎn)單,持續(xù)穩(wěn)定地檢測(cè)社會(huì)環(huán)境下行為的能力將構(gòu)建這些疾病的新動(dòng)物模型。類(lèi)似的方法(比如使用家庭實(shí)驗(yàn)室、線上實(shí)驗(yàn)室和神經(jīng)反饋)在人類(lèi)中[44][45]有望揭示先前未發(fā)現(xiàn)的疾病癥狀和預(yù)示疾病風(fēng)險(xiǎn)的行為指標(biāo)。[46][47][48][49][50]。

自由度:如何用意念控制機(jī)器?

科學(xué)家將大腦與機(jī)器連接,幫助癱瘓患者擺脫身體的局限。

相關(guān)閱讀 → 

最后,結(jié)合實(shí)時(shí)記錄調(diào)控神經(jīng)回路技術(shù)和表征行為和神經(jīng)活動(dòng)的一體化無(wú)偏差方法,我們將使用神經(jīng)接口技術(shù)直接參與神經(jīng)系統(tǒng)活動(dòng)。這一技術(shù)的快速發(fā)展使得腦機(jī)接口能成功控制義肢,使盲人初步感知視覺(jué)圖像。隨著這些技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)接口將使義肢應(yīng)用更加廣泛,拓寬感知反饋,還可能改善認(rèn)知功能下降個(gè)體的記憶能力。



疾病



在過(guò)去的50年里,科學(xué)發(fā)現(xiàn)揭示了特定疾病對(duì)于神經(jīng)系統(tǒng)功能的影響。我們慶幸人類(lèi)已經(jīng)度過(guò)了自閉癥、抑郁癥、精神分裂癥和癡呆患者被羞辱,被邊緣化,被特定機(jī)構(gòu)收容的時(shí)代。如今,立法者和社會(huì)亟需神經(jīng)科學(xué)家解釋這些疾病的發(fā)病機(jī)制以及發(fā)現(xiàn)如何有效預(yù)防,監(jiān)測(cè)和治療。在未來(lái)的50年里,我們預(yù)測(cè)相關(guān)研究將會(huì)解決下列問(wèn)題:在神經(jīng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常之前,大腦在細(xì)胞和分子層面上發(fā)生了哪些變化?我們?cè)撊绾卫斫舛嘁蛩貙?dǎo)致的神經(jīng)疾病的復(fù)雜性以開(kāi)發(fā)出靶向療法?我們要怎樣早期介入以抑制癥狀外顯及病程發(fā)展?

氯胺酮有話要說(shuō):迷幻劑如何成為新型抗抑郁藥?

氯胺酮有望快速治療抑郁癥,并揭示情感障礙的發(fā)病機(jī)制。但這種具有迷幻效果的藥物,仍然還有太多急需攻克的難關(guān)。

相關(guān)閱讀 → 

FDA新近批準(zhǔn)了一系列治療神經(jīng)疾病的藥物:艾氯胺酮(esketamine)用于治療大部分抑郁癥,布雷索?。╞rexanolone)用于治療產(chǎn)后抑郁,辛波莫德(siponimod)用于治療多發(fā)性硬化[51]。這些藥物讓我們有望在50年之后進(jìn)入“神經(jīng)療法”的新時(shí)代。然而與過(guò)去的藥物相比,現(xiàn)今的新藥在治療上花的時(shí)間更長(zhǎng),且不容易被FDA批準(zhǔn)。[52]。與過(guò)去30年里癌癥療法的發(fā)展類(lèi)似,之后在神經(jīng)疾病治療領(lǐng)域的進(jìn)展將多由公眾和政府支持的資金推動(dòng)。美國(guó)“腦計(jì)劃”根本性地推動(dòng)了技術(shù)的發(fā)展,這些技術(shù)在神經(jīng)疾病的診斷與治療上有深遠(yuǎn)的影響。其它針對(duì)特定疾病的項(xiàng)目十分有望加速研究并轉(zhuǎn)化成果,例如美國(guó)衛(wèi)生與公共服務(wù)部攻克阿爾茲海默病的全國(guó)計(jì)劃(US Department of Health & Human Services' National Plan to Address AD)輔以聯(lián)邦基金致力于研究阿爾茲海默病的英國(guó)領(lǐng)導(dǎo)的癡呆研究計(jì)劃[53]。

  Davide Bonazzi

除了治療上的進(jìn)展之外,我們也會(huì)將生物學(xué)機(jī)制上研究應(yīng)用到神經(jīng)和精神疾病的診斷中。具體而言,病原學(xué)和分子機(jī)制將被納入目前基于癥狀的診斷方法之中。比如使用基因鑒定診斷脊髓性肌萎縮,在不需要神經(jīng)病理檢測(cè)的情況下通過(guò)分子改變?cè)\斷包括阿爾茲海默癥在內(nèi)的癡呆病[54][55]。行為追蹤器和AI等技術(shù)進(jìn)步將有助于我們更好地理解正常與非正常神經(jīng)系統(tǒng)的功能以及治療神經(jīng)疾病。AI已經(jīng)在人血漿中發(fā)現(xiàn)了幫助診斷阿爾茲海默癥的生物標(biāo)記物復(fù)合體[56],這種技術(shù)將被用于分析藥物療法中藥物分子與生物分子結(jié)合的效價(jià),進(jìn)而加速藥物發(fā)現(xiàn)。另外新發(fā)現(xiàn)的兼容正電子斷層掃描成像技術(shù)的追蹤物有望成為一個(gè)極具價(jià)值的診療與預(yù)防措施[57]。

在治療大腦疾病的研究上加大投入力度之外,研究如何預(yù)防這些疾病也十分必要。神經(jīng)疾病在世界范圍內(nèi)的高發(fā)病率是社會(huì)的沉重負(fù)擔(dān)。因此,發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的生活方式介入(鍛煉、飲食、認(rèn)知訓(xùn)練和社會(huì)參與度)降低發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵機(jī)制將是未來(lái)50年研究的重點(diǎn)。在遺傳與環(huán)境因素方面的研究也將類(lèi)似地影響未來(lái)的公共衛(wèi)生政策和醫(yī)療方案。



包容的未來(lái)



顯然,在未來(lái)的50年里,我們將不僅對(duì)于大腦有更加全面的理解,更將看到在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域科研方式的改變。神經(jīng)科學(xué)家務(wù)必在這些改變中認(rèn)識(shí)到多樣性的重要性。迄今為止,研究對(duì)象多以不同物種的雄性[58]右利手個(gè)體為主。另外,絕大多數(shù)臨床試驗(yàn)和基因研究測(cè)試的是歐洲人。這些系統(tǒng)性缺陷部分是由于神經(jīng)科學(xué)家群體自身缺乏多樣性。因此,神經(jīng)科學(xué)缺乏對(duì)雌性大腦以及性別差異的了解,F(xiàn)DA和EMA批準(zhǔn)的藥物在非白種人群體中藥效下降。展望未來(lái),我們需要重視研究人員以及研究對(duì)象的多樣性。



社會(huì)中的神經(jīng)科學(xué)



神經(jīng)科學(xué)產(chǎn)生的影響已經(jīng)擴(kuò)展到遠(yuǎn)超臨床到教室、法庭甚至是雜貨店。雖然缺乏有力證據(jù),但神經(jīng)技術(shù)有望出現(xiàn)在人們家中,提升人們的認(rèn)知能力[59][60]。

神經(jīng)教育學(xué),一個(gè)將發(fā)育與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和教育策略相結(jié)合的新學(xué)科[61], 使我們了解患有讀寫(xiě)障礙,注意力缺陷多動(dòng)障礙和其他疾病的學(xué)生如何學(xué)習(xí)。這些知識(shí)已經(jīng)被用于制定適合這些學(xué)生的課程。但是,認(rèn)知心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)并沒(méi)有在普通的基礎(chǔ)教育和高等教育中得到廣泛的應(yīng)用[61]。進(jìn)一步的研究將幫助我們決定某些數(shù)學(xué)概念應(yīng)該在何時(shí)被教授,如何安排教學(xué)計(jì)劃以與生物節(jié)律相協(xié)調(diào)。在接下來(lái)的50年中,我們預(yù)期神經(jīng)教育學(xué)將會(huì)被更加廣泛地應(yīng)用。

神經(jīng)科學(xué)會(huì)顛覆刑事法律系統(tǒng)嗎

通過(guò)直接強(qiáng)調(diào)人類(lèi)的心理機(jī)制,神經(jīng)科學(xué)有潛力在能力和意圖的問(wèn)題上作出裁決。

相關(guān)閱讀 → 

神經(jīng)科學(xué)因?yàn)楸挥糜诮忉尫缸镄袨?,在法庭上變得越?lái)越常見(jiàn)[62]。其作用將隨著研究人員對(duì)決策的神經(jīng)機(jī)制的更加了解變得更加顯著。人類(lèi)神經(jīng)成像技術(shù)將發(fā)展到能夠幫助確認(rèn)有罪甚至預(yù)測(cè)再犯的可能性。

雖然在日常生活中可能并不明顯,但全世界的公司正將神經(jīng)科學(xué)的結(jié)論應(yīng)用到從辦公室結(jié)構(gòu)到市場(chǎng)策略等商業(yè)活動(dòng)之中。隨著認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展,這一趨勢(shì)將更加明顯[63]??纱┐魇缴窠?jīng)科技產(chǎn)品有望迅速提供用戶反饋,使商家為其制定個(gè)性化的推薦[64]。神經(jīng)科學(xué)為商業(yè)公司帶來(lái)利潤(rùn)的同時(shí),我們也應(yīng)警惕,防止其逾越倫理底線。

神經(jīng)科學(xué)是一個(gè)廣闊的領(lǐng)域。成年人的大腦中有約860億個(gè)神經(jīng)元和近乎同等數(shù)量的非神經(jīng)元細(xì)胞,所以神經(jīng)科學(xué)作為研究大腦的科學(xué)如此復(fù)雜也就不足為奇了。在神經(jīng)系統(tǒng)中,神經(jīng)元穿越顱骨到身體最遠(yuǎn)端的地方感受刺激并作出反應(yīng),神經(jīng)科學(xué)將始終嘗試?yán)斫膺@一過(guò)程并開(kāi)發(fā)其無(wú)盡的潛力。

除了研究神經(jīng)系統(tǒng)本身,我們也應(yīng)該思考如何組織優(yōu)化現(xiàn)有的研究體系。借鑒空間科學(xué)的發(fā)展,我們認(rèn)為跨學(xué)科的研究手段是神經(jīng)科學(xué)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。目前神經(jīng)科學(xué)的研究由若干國(guó)家的若干機(jī)構(gòu)資助,但不同國(guó)家的研究機(jī)構(gòu)合力完成大規(guī)模,跨領(lǐng)域項(xiàng)目的例子正在逐漸變多。比如腦計(jì)劃和人類(lèi)腦計(jì)劃就資助著來(lái)自各個(gè)學(xué)科的科學(xué)家們研究人腦。

神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)年會(huì)的參與者已從最初的1395人發(fā)展到了超過(guò)3萬(wàn)人,其旺盛的生命力照實(shí)了它作為開(kāi)展科學(xué)交流與合作高地的價(jià)值[65]。隨著神經(jīng)科學(xué)對(duì)于未知的不斷探索,學(xué)會(huì)團(tuán)結(jié)各科學(xué)家并協(xié)調(diào)其工作的功能將在對(duì)人腦的研究中發(fā)揮愈加重要的作用。

參考文獻(xiàn)

[1]Saunders A, Macosko EZ, Wysoker A, Goldman M, Krienen FM, de Rivera H, Bien E, Baum M, Bortolin L, Wang S, Goeva A, Nemesh J, Kamitaki N, Brumbaugh S, Kulp D, McCarroll SA (2018) Molecular diversity and specializations among the cells of the adult mouse brain. Cell 174:1015–1030.e16. doi:10.1016/j.cell.2018.07.028 pmid:30096299

[2]Wang X, Allen WE, Wright MA, Sylwestrak EL, Samusik N, Vesuna S, Evans K, Liu C, Ramakrishnan C, Liu J, Nolan GP, Bava FA, Deisseroth K (2018) Three-dimensional intact-tissue sequencing of single-cell transcriptional states. Science 361:eaat5691. doi:10.1126/science.aat5691 pmid:29930089

[3]Priest BT, Cerne R, Krambis MJ, Schmalhofer WA, Wakulchik M, Wilenkin B, Burris KD (2004) Automated electrophysiology assays. In: Assay guidance manual (Sittampalam GS, Coussens NP, Brimacombe K, Grossman A, Arkin M, Auld D, Austin C, et al., eds). Bethesda, MD: Eli Lilly and the National Center for Advancing Translational Sciences.

[4]Zhang H, Reichert E, Cohen AE (2016) Optical electrophysiology for probing function and pharmacology of voltage-gated ion channels. Elife 5:e15202. doi:10.7554/eLife.15202 pmid:27215841

[5]Boyden ES (2011) A history of optogenetics: the development of tools for controlling brain circuits with light. F1000 Biol Rep 3:11. doi:10.3410/B3-11 pmid:21876722

[6]Sternson SM, Roth BL (2014) Chemogenetic tools to interrogate brain functions. Annu Rev Neurosci 37:387–407. doi:10.1146/annurev-neuro-071013-014048 pmid:25002280

[7]Resendez SL, Stuber GD (2015) In vivo calcium imaging to illuminate neurocircuit activity dynamics underlying naturalistic behavior. Neuropsychopharmacology 40:238–239. doi:10.1038/npp.2014.206 pmid:25482169

[8]Gao R, Asano SM, Upadhyayula S, Pisarev I, Milkie DE, Liu TL, Singh V, Graves A, Huynh GH, Zhao Y, Bogovic J, Colonell J, Ott CM, Zugates C, Tappan S, Rodriguez A, Mosaliganti KR, Sheu SH, Pasolli HA, Pang S, et al. (2019) Cortical column and whole-brain imaging with molecular contrast and nanoscale resolution. Science 363:eaau8302. doi:10.1126/science.aau8302 pmid:30655415

[9]Hayashi-Takagi A, Yagishita S, Nakamura M, Shirai F, Wu YI, Loshbaugh AL, Kuhlman B, Hahn KM, Kasai H (2015) Labelling and optical erasure of synaptic memory traces in the motor cortex. Nature 525:333–338. doi:10.1038/nature15257 pmid:26352471

[10]Prinz M, Priller J (2014) Microglia and brain macrophages in the molecular age: from origin to neuropsychiatric disease. Nat Rev Neurosci 15:300–312. doi:10.1038/nrn3722 pmid:24713688

[11]Fields RD (2015) A new mechanism of nervous system plasticity: activity-dependent myelination. Nat Rev Neurosci 16:756–767. doi:10.1038/nrn4023 pmid:26585800

[12]Ben Haim L, Rowitch DH (2017) Functional diversity of astrocytes in neural circuit regulation. Nat Rev Neurosci 18:31–41. doi:10.1038/nrn.2016.159 pmid:27904142

[13]Evrony GD, Lee E, Mehta BK, Benjamini Y, Johnson RM, Cai X, Yang L, Haseley P, Lehmann HS, Park PJ, Walsh CA (2015) Cell lineage analysis in human brain using endogenous retroelements. Neuron 85:49–59. doi:10.1016/j.neuron.2014.12.028 pmid:25569347

[14]Lodato MA, Woodworth MB, Lee S, Evrony GD, Mehta BK, Karger A, Lee S, Chittenden TW, D'Gama AM, Cai X, Luquette LJ, Lee E, Park PJ, Walsh CA (2015) Somatic mutation in single human neurons tracks developmental and transcriptional history. Science 350:94–98. doi:10.1126/science.aab1785 pmid:26430121

[15]Gomez-Nicola D, Riecken K, Fehse B, Perry VH (2014) In-vivo RGB marking and multicolour single-cell tracking in the adult brain. Sci Rep 4:7520. doi:10.1038/srep07520 pmid:25531807

[16]Loulier K, Barry R, Mahou P, Le Franc Y, Supatto W, Matho KS, Ieng S, Fouquet S, Dupin E, Benosman R, Chédotal A, Beaurepaire E, Morin X, Livet J (2014) Multiplex cell and lineage tracking with combinatorial labels. Neuron 81:505–520. doi:10.1016/j.neuron.2013.12.016 pmid:24507188

[17]Altman J (1962) Are new neurons formed in the brains of adult mammals? Science 135:1127–1128. doi:10.1126/science.135.3509.1127 pmid:13860748

[18]Eriksson PS, Perfilieva E, Bj?rk-Eriksson T, Alborn AM, Nordborg C, Peterson DA, Gage FH (1998) Neurogenesis in the adult human hippocampus. Nat Med 4:1313–1317. doi:10.1038/3305 pmid:9809557

[19]Knoth R, Singec I, Ditter M, Pantazis G, Capetian P, Meyer RP, Horvat V, Volk B, Kempermann G (2010) Murine features of neurogenesis in the human hippocampus across the lifespan from 0 to 100 years. PLoS One 5:e8809. doi:10.1371/journal.pone.0008809 pmid:20126454

[20]Spalding KL, Bergmann O, Alkass K, Bernard S, Salehpour M, Huttner HB, Bostr?m E, Westerlund I, Vial C, Buchholz BA, Possnert G, Mash DC, Druid H, Frisén J (2013) Dynamics of hippocampal neurogenesis in adult humans. Cell 153:1219–1227. doi:10.1016/j.cell.2013.05.002 pmid:23746839

[21]Sorrells SF, Paredes MF, Cebrian-Silla A, Sandoval K, Qi D, Kelley KW, James D, Mayer S, Chang J, Auguste KI, Chang EF, Gutierrez AJ, Kriegstein AR, Mathern GW, Oldham MC, Huang EJ, Garcia-Verdugo JM, Yang Z, Alvarez-Buylla A (2018) Human hippocampal neurogenesis drops sharply in children to undetectable levels in adults. Nature 555:377–381. doi:10.1038/nature25975 pmid:29513649

[22]Boldrini M, Fulmore CA, Tartt AN, Simeon LR, Pavlova I, Poposka V, Rosoklija GB, Stankov A, Arango V, Dwork AJ, Hen R, Mann JJ (2018) Human hippocampal neurogenesis persists throughout aging. Cell Stem Cell 22: 589–599.e5. pmid:29625071

[23]Moreno-Jiménez EP, Flor-García M, Terreros-Roncal J, Rábano A, Cafini F, Pallas-Bazarra N, ávila J, Llorens-Martín M (2019) Adult hippocampal neurogenesis is abundant in neurologically healthy subjects and drops sharply in patients with Alzheimer's disease. Nat Med 25:554–560. doi:10.1038/s41591-019-0375-9 pmid:30911133

[24] Lancaster MA, Renner M, Martin CA, Wenzel D, Bicknell LS, Hurles ME, Homfray T, Penninger JM, Jackson AP, Knoblich JA (2013) Cerebral organoids model human brain development and microcephaly. Nature 501:373–379. doi:10.1038/nature12517 pmid:23995685

[25]Gonzalez C, Armijo E, Bravo-Alegria J, Becerra-Calixto A, Mays CE, Soto C (2018) Modeling amyloid beta and tau pathology in human cerebral organoids. Mol Psychiatry 23:2363–2374. doi:10.1038/s41380-018-0229-8 pmid:30171212

[26]Karzbrun E, Reiner O (2019) Brain organoids: a bottom-up approach for studying human neurodevelopment. Bioengineering (Basel) 6:E9. doi:10.3390/bioengineering6010009 pmid:30669275

[27]Pollen AA, Bhaduri A, Andrews MG, Nowakowski TJ, Meyerson OS, Mostajo-Radji MA, Di Lullo E, Alvarado B, Bedolli M, Dougherty ML, Fiddes IT, Kronenberg ZN, Shuga J, Leyrat AA, West JA, Bershteyn M, Lowe CB, Pavlovic BJ, Salama SR, Haussler D, et al. (2019) Establishing cerebral organoids as models of human-specific brain evolution. Cell 176: 743–756.e17. pmid:30735633

[28]Lancaster MA, Renner M, Martin CA, Wenzel D, Bicknell LS, Hurles ME, Homfray T, Penninger JM, Jackson AP, Knoblich JA (2013) Cerebral organoids model human brain development and microcephaly. Nature 501:373–379. doi:10.1038/nature12517 pmid:23995685

[29]Sloan SA, Darmanis S, Huber N, Khan TA, Birey F, Caneda C, Reimer R, Quake SR, Barres BA, Pasca SP (2017) Human astrocyte maturation captured in 3D cerebral cortical spheroids derived from pluripotent stem cells. Neuron 95:779–790.e6. doi:10.1016/j.neuron.2017.07.035 pmid:28817799

[30]Karzbrun E, Reiner O (2019) Brain organoids: a bottom-up approach for studying human neurodevelopment. Bioengineering (Basel) 6:E9. doi:10.3390/bioengineering6010009 pmid:30669275

[31]Karzbrun E, Reiner O (2019) Brain organoids: a bottom-up approach for studying human neurodevelopment. Bioengineering (Basel) 6:E9. doi:10.3390/bioengineering6010009 pmid:30669275

[32]Yakoub AM (2019) Cerebral organoids exhibit mature neurons and astrocytes and recapitulate electrophysiological activity of the human brain. Neural Regen Res 14:757–761. doi:10.4103/1673-5374.249283 pmid:30688257

[33]Yoon SJ, Elahi LS, Pasca AM, Marton RM, Gordon A, Revah O, Miura Y, Walczak EM, Holdgate GM, Fan HC, Huguenard JR, Geschwind DH, Pasca SP (2019) Reliability of human cortical organoid generation. Nat Methods 16:75–78. doi:10.1038/s41592-018-0255-0 pmid:30573846

[34]Hayashi-Takagi A, Yagishita S, Nakamura M, Shirai F, Wu YI, Loshbaugh AL, Kuhlman B, Hahn KM, Kasai H (2015) Labelling and optical erasure of synaptic memory traces in the motor cortex. Nature 525:333–338. doi:10.1038/nature15257 pmid:26352471

[35]Di Lullo E, Kriegstein AR (2017) The use of brain organoids to investigate neural development and disease. Nat Rev Neurosci 18:573–584. doi:10.1038/nrn.2017.107 pmid:28878372

[36]Glasser MF, Coalson TS, Robinson EC, Hacker CD, Harwell J, Yacoub E, Ugurbil K, Andersson J, Beckmann CF, Jenkinson M, Smith SM, Van Essen DC (2016) A multi-modal parcellation of human cerebral cortex. Nature 536:171–178. doi:10.1038/nature18933 pmid:27437579

[37]Cong L, Wang Z, Chai Y, Hang W, Shang C, Yang W, Bai L, Du J, Wang K, Wen Q (2017) Rapid whole brain imaging of neural activity in freely behaving larval zebrafish (Danio rerio). Elife 6:e28158. doi:10.7554/eLife.28158 pmid:28930070

[38]Jennings JH, Kim CK, Marshel JH, Raffiee M, Ye L, Quirin S, Pak S, Ramakrishnan C, Deisseroth K (2019) Interacting neural ensembles in orbitofrontal cortex for social and feeding behaviour. Nature 565:645–649. doi:10.1038/s41586-018-0866-8 pmid:30651638

[39]Koopmans PJ, Yacoub E (2019) Strategies and prospects for cortical depth dependent T2 and T2* weighted BOLD fMRI studies. Neuroimage 197:668–676. doi:10.1016/j.neuroimage.2019.03.024 pmid:30904468

[40]Diana M, Raij T, Melis M, Nummenmaa A, Leggio L, Bonci A (2017) Rehabilitating the addicted brain with transcranial magnetic stimulation. Nat Rev Neurosci 18:685–693. doi:10.1038/nrn.2017.113 pmid:28951609

[41]Anderson DJ, Perona P (2014) Toward a science of computational ethology. Neuron 84:18–31. doi:10.1016/j.neuron.2014.09.005 pmid:25277452

[42]Wiltschko AB, Johnson MJ, Iurilli G, Peterson RE, Katon JM, Pashkovski SL, Abraira VE, Adams RP, Datta SR (2015) Mapping sub-second structure in mouse behavior. Neuron 88:1121–1135. doi:10.1016/j.neuron.2015.11.031 pmid:26687221

[43]Mathis A, Mamidanna P, Cury KM, Abe T, Murthy VN, Mathis MW, Bethge M (2018) DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci 21:1281–1289. doi:10.1038/s41593-018-0209-y pmid:30127430

[44]Awolusi I, Marks E, Hallowell M (2018) Wearable technology for personalized construction safety monitoring and trending: review of applicable devices. Automation Construction 85:96–106. doi:10.1016/j.autcon.2017.10.010

[45]Marins T, Rodrigues EC, Bortolini T, Melo B, Moll J, Tovar-Moll F (2019) Structural and functional connectivity changes in response to short-term neurofeedback training with motor imagery. Neuroimage 194:283–290. doi:10.1016/j.neuroimage.2019.03.027 pmid:30898654

[46]Anderson DJ, Perona P (2014) Toward a science of computational ethology. Neuron 84:18–31. doi:10.1016/j.neuron.2014.09.005 pmid:25277452

[47]Wiltschko AB, Johnson MJ, Iurilli G, Peterson RE, Katon JM, Pashkovski SL, Abraira VE, Adams RP, Datta SR (2015) Mapping sub-second structure in mouse behavior. Neuron 88:1121–1135. doi:10.1016/j.neuron.2015.11.031 pmid:26687221

[48]Cong L, Wang Z, Chai Y, Hang W, Shang C, Yang W, Bai L, Du J, Wang K, Wen Q (2017) Rapid whole brain imaging of neural activity in freely behaving larval zebrafish (Danio rerio). Elife 6:e28158. doi:10.7554/eLife.28158 pmid:28930070

[49]Mathis A, Mamidanna P, Cury KM, Abe T, Murthy VN, Mathis MW, Bethge M (2018) DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci 21:1281–1289. doi:10.1038/s41593-018-0209-y pmid:30127430

[50]Jennings JH, Kim CK, Marshel JH, Raffiee M, Ye L, Quirin S, Pak S, Ramakrishnan C, Deisseroth K (2019) Interacting neural ensembles in orbitofrontal cortex for social and feeding behaviour. Nature 565:645–649. doi:10.1038/s41586-018-0866-8 pmid:30651638

[51]Urquhart L (2019) FDA new drug approvals in Q1 2019. Nat Rev Drug Discov. Advance online publication. Retrieved Apr 10, 2019. doi: 10.1038/d41573-019-00070-3. doi:10.1038/d41573-019-00070-3 pmid:31048810

[52]Gaffney A (2014) Report finds FDA slow to approve CNS drugs, but getting faster. November 5, 2014. https://www./regulatory-focus%E2%84%A2/news-articles/2014/11/report-finds-fda-slow-to-approve-cns-drugs,-but-getting-faster.

[53]Fox NC, Petersen RC (2013) The G8 dementia research summit-a starter for eight? Lancet 382:1968–1969. doi:10.1016/S0140-6736(13)62426-5 pmid:24332306

[54]Jack CR Jr., Vemuri P (2018) Amyloid-β: a reflection of risk or a preclinical marker? Nat Rev Neurol 14:319–320. doi:10.1038/s41582-018-0008-9 pmid:29713016

[55]Khachaturian AS, Hayden KM, Mielke MM, Tang Y, Lutz MW, Gustafson DR, Kukull WA, Mohs R, Khachaturian ZS (2018) Future prospects and challenges for Alzheimer's disease drug development in the era of the NIA-AA research framework. Alzheimers Dement 14:532–534. doi:10.1016/j.jalz.2018.03.003 pmid:29653605

[56]Ashton NJ, Alejo J, Nevado-Holgado AJ, Barber IS, Lynham S, Gupta V, Chatterjee P, Goozee K, Hone E, Pedrini S, Blennow K, Sch?ll M, Zetterberg H, Ellis KA, Bush AI, Rowe CC, Villemagne VL, Ames D, Masters CL, Aarsland D, Powell J, et al. (2019) A plasma protein classifier for predicting amyloid burden for preclinical Alzheimer's disease. Sci Adv 5:eaau7220. doi:10.1126/sciadv.aau7220 pmid:30775436

[57]Leuzy A, Heurling K, Ashton NJ, Sch?ll M, Zimmer ER (2018) In vivo detection of Alzheimer's disease. Yale J Biol Med 91:291–300. pmid:30258316

[58]Shansky RM (2019) Are hormones a 'female problem' for animal research? Science 364:825–826. doi:10.1126/science.aaw7570 pmid:31147505

[59]Nelson J, McKinley RA, Phillips C, McIntire L, Goodyear C, Kreiner A, Monforton L (2016) The effects of transcranial direct current stimulation (TDCS) on multitasking throughput capacity. Front Hum Neurosci 10:589. doi:10.3389/fnhum.2016.00589 pmid:27965553

[60]Schuijer JW, de Jong IM, Kupper F, van Atteveldt NM (2017) Transcranial electrical stimulation to enhance cognitive performance of healthy minors: a complex governance challenge. Front Hum Neurosci 11:142. doi:10.3389/fnhum.2017.00142 pmid:28396631

[61]Sigman M, Pe?a M, Goldin AP, Ribeiro S (2014) Neuroscience and education: prime time to build the bridge. Nat Neurosci 17:497–502. doi:10.1038/nn.3672 pmid:24671066

[62]Ward T, Wilshire C, Jackson L (2018) The contribution of neuroscience to forensic explanation. Psychol Crime Law 24:195–209. doi:10.1080/1068316X.2018.1427746

[63]Gottlieb J, Oudeyer PY (2018) Towards a neuroscience of active sampling and curiosity. Nat Rev Neurosci 19:758–770. doi:10.1038/s41583-018-0078-0 pmid:30397322

[64]Awolusi I, Marks E, Hallowell M (2018) Wearable technology for personalized construction safety monitoring and trending: review of applicable devices. Automation Construction 85:96–106. doi:10.1016/j.autcon.2017.10.010

[65]Fields RD (2018) The first Annual Meeting of the Society for Neuroscience, 1971: reflections approaching the 50th anniversary of the Society's formation. J Neurosci 38:9311–9317. doi:10.1523/JNEUROSCI.3598-17.2018 pmid:30242052



翻譯:鄭宸

編輯:阿莫東森

排版:小葵花

https://www./content/40/1/101#ref-16

    本站是提供個(gè)人知識(shí)管理的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間,所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布,不代表本站觀點(diǎn)。請(qǐng)注意甄別內(nèi)容中的聯(lián)系方式、誘導(dǎo)購(gòu)買(mǎi)等信息,謹(jǐn)防詐騙。如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容,請(qǐng)點(diǎn)擊一鍵舉報(bào)。
    轉(zhuǎn)藏 分享 獻(xiàn)花(0

    0條評(píng)論

    發(fā)表

    請(qǐng)遵守用戶 評(píng)論公約

    類(lèi)似文章 更多