7.10 完全颠覆教科书定义的施万细胞

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①完全颠覆教科书定义的施万细胞

身体中有两种细胞产生髓鞘：位于大脑和脊髓中的少突胶质细胞和位于身体其他部位的施万（Schwann）细胞。直到现在，科学家们还认为，只有少突胶质细胞才能在轴突周围产生多重髓鞘。

这项发表在《Nature Communications》的新研究表明，施万细胞也能将髓鞘扩散到多个轴突上。

原文检索：Myelinating Schwann cells ensheath multiple axons in the absence of E3 ligase component Fbxw7

②《Nature》子刊|液体活检首次预测实体瘤复发风险报告

“我们第一次成功地将实体瘤与血液生物标志物联系起来，指示病人是否仍能得到缓解，”City of Hope免疫肿瘤科主任、该研究的通讯作者Peter P. Lee说。“当患者第一次被确诊癌症后，首要任务是区分具有更高复发风险的患者。我们有基于肿瘤基因组的风险分层检测，但是血液检测将更具吸引力，当前还是空白，我们正努力改变现状。”

根据7月8日发表的《Nature Immunology》，一个人的抗肿瘤免疫反应取决于对细胞因子作出反应的促炎和抗炎信号之间的平衡。Lee和同事使用40名乳腺癌患者平均随访4年的数据，获得关联分析，然后在另外38名乳腺癌患者独立队列中得到验证，以建立一个预测乳腺癌患者是否会在几年内复发的基准。

原文检索：Connecting blood and intratumoral Tregcell activity in predicting future relapse in breast cancer

③Current Biology：揭示视觉拥挤效应的神经机制

7月8日，《当代生物学》(Current Biology)刊发了北京大学心理与认知科学学院、生命科学联合中心和麦戈文脑科学研究所方方课题组的研究论文“The critical role of V2 population receptive fields in visual orientation crowding”，报道了该课题组采用基于功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)的群感受野(population receptive field, pRF)技术研究视觉拥挤效应的神经机制所取得的重要进展。论文通讯作者是方方，第一作者是该课题组已经出站的博士后何东军博士（现为成都医学院副教授）。

在本研究中，方方课题组使用基于功能性磁共振成像的群感受野技术研究了视觉朝向拥挤发生的皮层位置及神经机制。基于功能性磁共振成像的群感受野技术是近年来发展起来的脑成像数据分析方法。它的最大优势是能够获得大脑里每个体素的群感受野信息。这些信息包括：群感受野的位置和群感受野的大小(Dumoulin and Wandell, 2008; Mo, He and Fang, 2018)。本研究基于一个直观的逻辑 - 群感受野的大小与视觉拥挤效应的强度相关，更小的群感受野将帮助视觉系统把目标刺激从旁侧刺激中分离出来，导致拥挤效应减弱。研究人员测量了多个视觉皮层区(V1-V4)内目标体素（对目标刺激反应的体素）的群感受野大小，并且假设在某个（或某些）视觉皮层区内的目标体素的群感受野大小与视觉拥挤效应的强度有显著相关。这个（或这些）视觉皮层区就是拥挤效应发生的关键脑区。研究人员进行了一系列的实验去验证这个假设，并获得了几个重要的发现。

参考文献

He D., Wang Y. and Fang F. (2019). The critical role of V2 population receptive fields in visual orientation crowding. Current Biology. (in press)

Dumoulin, S.O., and Wandell, B.A. (2008). Population receptive field estimates in human visual cortex. Neuroimage 39, 647-660.

Mo C.*, He D. * and Fang F. (2018). Attention priority map of face images in human early visual cortex. Journal of Neuroscience. 38(1), 149-157.( *co-first authors)

④华中科技大学Nature Neuroscience最新发文：绘制神经元长程输入环路图谱

大脑皮层是由不同类型神经细胞相互连接组成的高度复杂神经网络，其解剖结构是信息在脑中传递的基础。为理解大脑内神经信息的处理机制，在整个皮层甚至全脑范围要对神经环路的结构及生理信息进行解析，首先需要了解不同类型的神经细胞在脑内是如何分布的，以及相互之间是如何连接，包括神经细胞在大脑内的准确定位、精细的形态结构、以及在环路中的连接关系等。

来自华中科技大学武汉光电国家研究中心骆清铭教授团队发表了题为“A whole-brain map of long-range inputs to GABAergic interneurons in the mouse medial prefrontal cortex”的文章，详细描绘了小鼠内侧前额叶皮层γ-氨基丁酸（GABA）能神经元长程输入环路的全脑图谱。

这一研究成果公布在7月8日的Nature Neuroscience杂志上，由华中科技大学武汉光电国家研究中心骆清铭教授团队完成，文章一作为孙庆涛和李向宁。

原文检索：A whole-brain map of long-range inputs to GABAergic interneurons in the mouse medial prefrontal cortex

⑤流动的大脑--我们的大脑网络结构并不固定

神经元之间的相互作用被称为“功能性连接”，随之生成大脑网络，长期以来研究人员一直假设这些网络在空间上是静态的，每个网络都包含一组固定的大脑区域。但乔治亚州立大学的研究人员在《Human Brain Mapping》上的新研究显示，大脑网络在空间和功能上是流动的。

研究人员收集功能性磁共振成像（fMRI）大脑成像数据，在几分钟的时间内以颗粒级创建网络活动快照，并观察到网络的功能、大小和位置的快速变化。

“假设每一个大脑区域都以同样的方式与大脑的其他部分相互作用，这是过于简单化的，”神经成像和数据科学转化研究中心（TReNDS）的研究科学家Armin Iraji说，他也是这项研究的主要作者。这项研究的共同作者包括心理学教授、TReNDS主任Vince Calhoun和心理学副教授Jessica Turner。

研究人员发现，一个给定的大脑网络的空间特性是随时间而不断发生改变的，它与其他大脑网络的关系也随之改变。

原文检索：The spatial chronnectome reveals a dynamic interplay between functional segregation and integration

⑥同济医学院国际消化领域顶级期刊发表最新发现

同济医学院附属协和医院消化内科“消化内镜研究团队”成果在消化领域排名第一的顶级期刊Gastroenterology（影响因子19.233，RANK=1）上发表，这也标志着人工智能在小肠疾病诊断领域取得突破性进展。该文章第一作者为丁震教授、施慧英医师。同济医学院附属协和医院为唯一第一作者及通讯作者单位。

经过四年多的努力，同济医学院附属协和医院侯晓华教授、蔺蓉教授团队尝试利用基于深度卷积神经网络（CNN）的人工智能图像辅助阅读模型来帮助消化内科医生进行小肠胶囊内镜图片的阅读。该CNN为基础的图像辅助阅读模型可有效区分正常的小肠胶囊内镜图片和可疑异常的小肠胶囊内镜图片。

经过大样本验证，结果显示与传统的阅读模式相比，CNN为基础的图像辅助阅读模型可将平均诊断时间由96.6分钟/例下降到5.9分钟/例；可将平均人工读片数量由22654张/例下降到578张/例，同时可以将对小肠异常病灶检出的敏感性由74.57%提高至99.88%。该研究成果不仅实现了胶囊内镜应用的智能辅助，更将可能极大程度的改变小肠疾病的诊断模式。

关键词：实验专区

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