阿尔茨海默病一直被认为是衰老导致的退行性疾病，那么怎样解释二三十岁的确诊病例？严重睡眠不足会导致健康损害甚至危及生命，为何海外一位莫旺氏综合征患者几个月不睡觉却一切正常？意外脑损伤后，10多年的重度抑郁症病人彻底自愈，大脑手术后的患者无师自通绘画水平突飞猛进，原因是什么？

5月25日，在2024年全球罕见病科研论坛暨中国罕见病科研及转化医学大会上，天桥脑科学研究院（TianQiao & Chrissy Chen Institute，TCCI）宣布上线特殊病例国际学术社区UniCaseHub.com.cn，发布“探索生命科学的金星”资助支持计划。

▷国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长、特殊病例社区专家委员徐一峰教授代表TCCI发布特殊病例社区。

▷徐一峰介绍第一批特殊病例资助项目及意向资助项目。

该计划第二次征集将于7月启动，征集范围包括神经、精神领域当前和过往病例线索，欢迎有兴趣的医生登陆UniCaseHub.com.cn（点击阅读原文或复制链接至浏览器打开），了解有关规则和提交申请，积极提供线索，参与病例交流讨论。

斯坦福大学疼痛和神经外科终身教授和临床主任医师钱湘说：“这一思路在国际范围内也是极其独特和创新的。我非常期待社区聚集全球对此感兴趣的临床和相关学科学者，围绕这些极其珍贵的病例，分享交流、合作研究。”

上海市精神卫生中心院长赵敏教授介绍，神经科学史上最有名的病人之一菲尼斯·盖奇，被铁棍穿透头颅破坏额叶，性情大变。很可惜限于当时条件，没有留下充分的记录及样本。今天，随着技术的进步，我们希望能够弥补这样的缺憾。

陈天桥说：“和建设疾病大队列数据库相比，特殊病例研究是一项细水长流的事业，我们会用日拱一卒的精神持续投入。”

4月21日，天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI）在上海图书馆（东馆）举办了《沙丘的另类启示——从AI觉醒到超级人类》科普会议，聚焦弗兰克·赫伯特的名作《沙丘》中的另类细节。

会议邀请了上海人工智能研究院技术与产品总监方帅、播客“多铆蒸刚”主播徐辰、2023年上海双年展科幻领读人敏捷共同参与讨论，探索智能时代的无限可能，共吸引了25万余观众在线观看。

会议中，播客“多铆蒸刚”主播徐辰提到，《沙丘》中通过摄取“香料”来增强思维能力的设定，反映了通过非传统手段增强人类能力的科幻构想。他认为，科技发展可能提供类似的手段来强化人体功能。

上海人工智能研究院技术与产品总监方帅认为，我们应看到AI增强人类能力的正面影响，而不应该仅仅是将其作为威胁。他强调，在当前技术环境下，AI的合理应用已经在许多领域如工业生产中，替人执行危险任务，帮助企业节约成本，提高效率。

当讨论触及到人工智能的未来发展路径时，方帅提出，AI的应用正在开辟通过增强智能使人类变得更聪明的新路径。徐辰补充道，我们应考虑如何让AI服务于人类，而不是控制人类，强调技术的发展不应只为商业或军事目的，而应更广泛地服务于社会。

此外，会议提出两个核心问题邀请观众一同探讨——我们人类追求的是什么？如果人工智能超越了人类的思考，我们真正的目的是什么？

慢性疼痛与睡眠障碍高度共患, 失眠不仅加剧疼痛，还损害记忆、增加患抑郁症的风险。背内侧纹状体(DMS)作为基底神经节的输入，在睡眠-觉醒调节中起关键作用。DMS表达多巴胺D1型受体的中型棘突神经元（D1-MSN）促进觉醒，表达多巴胺D2型受体的中型棘突神经元（D2-MSN）促进睡眠。前扣带皮层（ACC）锥体神经元（PNs）是调控疼痛的关键神经元，也是DMS的主要输入，但ACC-DMS环路是否参与慢性疼痛相关的失眠尚未知。

2024年2月13日，复旦大学上海医学院教授、中国睡眠研究会理事长、天桥脑科学研究院（Tiaoqiao and Chirssy Chen Institute，TCCI）研究员黄志力团队在Neuron杂志上发表文章揭示了慢性疼痛增强ACC-DMS环路D1-MSN神经元突触可塑性介导失眠的发生。

▷图1.PSNL模型小鼠在失眠阶段ACC- PNs活性增强

▷图1.慢性激活正常小鼠ACC- PNs后可增加觉醒时间

以下文章来源于上海交大医学院附属精神卫生中心 ，作者赵 迪 袁逖飞

毒品问题是健康中国与和谐社会持续面临的重大挑战。我国目前最主要的毒品为甲基苯丙胺（俗称：冰毒），吸食后导致极强的精神行为紊乱，可诱发幻觉、冲动行为、乃至暴力犯罪，给个人生命健康、家庭经济和社会安定都带来了巨大危害。吸毒是一种长期存在的”顽疾“，其根本原因在于”毒瘾“是一种异常强大、但表现于主观层面的精神心理活动，难以客观评估、动态捕捉与实时治疗。

近期，天桥脑科学研究院（Tiaoqiao and Chirssy Chen Institute，TCCI）研究员、国家精神疾病医学中心（上海市精神卫生中心）研究员袁逖飞团队，通过构建个体化人脑连接组（brain functional connectivity networks，FCNs），使用人工智能（AI）技术揭示了冰毒成瘾者毒瘾的神经生物学机制，发明了一种能够快速“读脑”、鉴定吸毒者，并计算个体化毒瘾严重程度的实用技术。

相关研究成果于2024年1月16日以“An electroencephalographic signature predicts craving for methamphetamine”为题发表在Cell Press细胞出版社旗下期刊Cell Reports Medicine（IF = 14.3）上。

研究人员首先利用高密度的头皮脑电图（high-density EEG）技术，通过自动化信号处理及优化算法，对465个神经环路个体化计算其连接强度和神经振荡模式。基于个体的功能连接组学，可以有效区分健康对照组人群和成瘾人群，并鉴定了成瘾大脑中一些具有特异性的神经振荡异常（如左岛叶-右眶额叶的delta振荡、左额中回后部-内侧前额叶皮层的beta振荡、右缘上回-后扣带皮层的beta振荡）。

这些发现，有力的弥补了现有成瘾影像学研究中神经振荡数据的缺失，也为理解成瘾者脑网络异常提供了新模态的实践证据。基于上述关键异常环路及功能网络分析，研究者构建了基于机器学习技术的计算模型，并通过独立数据集证实了其对于个体化毒瘾的识别和预测有效性。该模型在北京、江苏、湖北等省市的人群中都实现了有效验证。

本文转载自：上海交大医学院附属精神卫生中心微信公众号；CellPress细胞科学微信公众号

近日，由天桥脑科学研究院（Tiaoqiao and Chirssy Chen Institute，TCCI）研究员、复旦大学附属华山医院神经内科郁金泰教授团队领衔，联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院的多学科交叉团队基于大规模生物医学数据库与大数据统计建模方法，探究了体重指数（BMI）及其变化和 BMI-代谢健康状况与六种神经和精神疾病 [卒中、痴呆、帕金森病（PD）、焦虑、抑郁、睡眠障碍] 的关系。

研究表明肥胖对卒中、焦虑、抑郁和睡眠障碍，以及体重指数下降对焦虑和睡眠障碍的有害影响。尽管处于健康的代谢状态可以部分减轻肥胖的不良影响，但代谢健康型肥胖并不是一种完全良性的状态，它一样会增加抑郁和睡眠障碍的风险。

此外，通过确定 BMI-代谢健康状况与大脑结构和饮食摄入的关联，探讨了上述关联可能的潜在机制，同时还证明了血液炎症标志物在 BMI-代谢健康状况与神经和精神疾病的关系中的中介作用。

相关研究成果以Body weight in neurological and psychiatric disorders: a large prospective cohort study（《体重与神经和精神疾病的关系：一项大型前瞻性队列研究》）为题发表在Nature子刊 Nature Mental Health，并被编辑以「Body weight has varying effects on the risk of neurological and psychiatric disorders」（体重对神经和精神疾病的风险有不同的影响）为题，选为Research Briefing（研究简报）进行报道。

神经和精神疾病是全世界致残和死亡的主要原因，虽然多种可改变的生活方式风险因素已被确定为预防策略的关键组成部分，进一步研究这些风险因素的生理反应、危险行为和潜在机制，可以为减轻疾病负担起到很大作用。

肥胖在脑健康相关疾病中的作用已引起越来越多的关注，同时成年期肥胖状况的改变对潜在的疾病风险的影响也值得探讨。先前关于体重变化与中风、痴呆和抑郁症风险之间关系的研究得出了不一致的结果。

与此同时，肥胖引起的代谢综合征，包括血压和血糖水平升高、高脂血症和全身性炎症，对增加患病风险风险的影响还没有被完整了解。为了全面了解 BMI、BMI 变化和 BMI-代谢健康状况对六种最常见的神经和精神疾病发病率的影响，研究团队开始了调查。

研究团队利用具有完整体重及疾病随访数据的 438,483 名人群进行了纵向分析，分别根据其体重指数、体重指数的变化，代谢健康状态（血压、C 反应蛋白、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇）对人群进行分组，分析了肥胖相关指标与常见神经和精神疾病之间的关联，并通过脑影像结构、饮食习惯和炎症标志物探索其潜在机制。

首先，运用 Cox 模型与非线性模型，研究团队表明，BMI 与痴呆、焦虑、抑郁与睡眠障碍呈非线性型相关。与正常体重组相比，超重或肥胖个体的卒中、抑郁、睡眠障碍和焦虑风险更高。BMI 增加与较高的焦虑和睡眠障碍相关，与之相反，BMI 下降与 AD 风险增加相关。代谢健康型肥胖人群在抑郁症、睡眠障碍的风险较正常体重人群上升。而代谢不健康型肥胖人群在卒中、焦虑、抑郁和睡眠障碍上有更高的风险。

其次，研究团队运用回归模型，进一步探讨了代谢健康与非健康型肥胖对脑结构的影响。

研究发现，与非肥胖者相比，代谢健康人群在双侧峡扣带皮层和额上皮层的面积和体积更大，壳核、海马、丘脑和杏仁核的皮质下体积更大。然而，代谢非健康人群在包括眶额、颞叶和岛叶皮层、苍白球和丘脑等一系列大脑区域表现出更小的体积。

与之同时，饮食习惯也对代谢健康与非健康型肥胖人群有影响。虽然他们都比非肥胖人群消耗更多的食物，但代谢健康人群更倾向于摄入健康的食物，如蔬菜、新鲜水果和油性鱼类。相比之下，代谢非健康人群倾向于摄入更多的加工肉类和面包，且沙拉和油性鱼类的摄入量较少。

最后，研究团队运用中介分析，揭示了外周炎症成分的作用，即四种炎症标志物（白细胞计数、中性粒细胞计数、单核细胞计数和 CRP）在 BMI-代谢健康状况与卒中、抑郁、焦虑和睡眠障碍风险的关联中起到中介效应。