读文万卷009期：利用眼动技术和人工智能提升学生在网课中的学习动力；精神分裂症患者谷胱甘肽和谷氨酸的7T-MRS研究

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1、Smart Learning Environments：利用眼动技术和人工智能提升学生在网课中的学习动力

在大规模在线开放课程(MOOC)中，课程中设置的与不同学习者的互动往往是复杂的。当代的MOOC学习的效果分析与学习者的点击、按键和其他用户输入变量有关。然而，这些变量并不总是能够捕捉到用户的学习和行为过程(例如，被动观看视频)。但在网课越来越频繁的今天，能够通过相应技术手段评估学生的学习过程是非常重要的。

在这篇论文中，作者对40名观看了MOOC课程的学生利用眼动方法进行了一项研究，他们的眼睛运动被记录下来。然后，作者提出了一种方法来定义基于刺激的注视变量，这种变量可以用于任何类型的刺激（因为作者使用了热图来创建该变量，对于任何类型的刺激，热图总是普遍适用的）。作者提出的这种基于stimuli的凝视变量表明了学生在知觉层面(跟随教师的指示行为)和概念层面(跟随教师的话语)的内容覆盖(空间和时间)、阅读过程(基于兴趣的变量)和注意力(即注意力)。

本文的实验发现内容覆盖、阅读模式和学生的两种在学习动机和学习成绩之间不同的“需要程度”有显著的中介作用。这些变量可以对不同的mooc中出现的不同类型的刺激进行常见的测量。本文的长期目标是根据学生的表现和学习策略，使用基于stimuli的凝视变量创建学生档案，并为学生提供目光感知反馈，以改善整体学习过程。

在向学生提供学习反馈的过程中，达到高度适应的一个关键因素是使用人工智能(AI，作者使用了多个机器学习方法包括深度学习方法，比如SVM、随机森林以及Generalised Additive Models方法)算法来预测学生的行为表现。在这篇文章中，作者也提出了一种结合机器学习方法和眼球追踪数据来预测学生表现的方法。结果表明，学生成绩的预测误差小于5%。

原文：Eye-tracking and artificial intelligence to enhance motivation and learning. Smart Learning Environments, 7(1), 1-19.

2、Molecular Psychiatry：精神分裂症患者谷胱甘肽和谷氨酸的7T-MRS研究

在精神分裂症中，神经代谢物的异常浓度可能是由急性发作中涉及的神经炎症过程引起的皮质损伤引起的。炎症与谷氨酸的增加有关，而抗氧化剂谷胱甘肽可以防止炎症引起的氧化应激。英国诺丁汉大学的Jyothika Kumar等人在Molecular Psychiatry 杂志发表的研究提出假设：患有稳定型精神分裂症的患者大脑皮层中的谷胱甘肽、谷氨酸盐和/或谷氨酰胺会出现与炎症后反应一致的减少，而这种减少在患有“残留型精神分裂症”的患者中最为显著，在这些患者中，早期的精神病阳性症状已经发展到晚期，其特征是长期的阴性症状和损伤。

他们招募了28名稳定的精神分裂症患者和45名健康的参与者，使用7T质子磁共振波谱(MRS)测量了谷胱甘肽、谷氨酸和谷氨酰胺在前扣带皮层(ACC)、左岛叶和视觉皮层的浓度。结果发现，谷胱甘肽和谷氨酸在三个体素中均呈显著相关。三个体素的谷氨酰胺浓度之间存在显著的相关性。主成分分析(PCA)产生了三个明确的成分:ACC谷胱甘肽-谷氨酸成分;一种视神经谷胱甘肽-谷氨酸成分;以及谷氨酰胺成分。患有稳定型精神分裂症的患者在ACC谷胱甘肽-谷氨酸成分上的得分明显较低，这种效应几乎完全被残余精神分裂症患者的亚组所利用。所有三个代谢物浓度值ACC在这组显著降低。这些发现与疾病急性期的兴奋性毒性导致疾病剩余期谷胱甘肽和谷氨酸减少的假设是一致的。

原文：Glutathione and glutamate in schizophrenia: a 7T MRS study

https://doi.org/10.1038/s41380-018-0104-7

3、Neurology：认知障碍性多发性硬化症患者的默认模式网络中心性增强

Anand J.C. Eijlers等人在Neurology上发文，探讨了功能网络层次结构的改变对多发性硬化(MS)患者认知功能损害的影响。研究被试包括332名MS患者和96名健康对照，分别进行了结构MRI、fMRI和广泛的神经心理测试。患者被分为3组:认知受损组（CI，N=87）、轻度认知受损组(MCI， n =65)和认知保留组(CP，n =180)。大脑区域的功能重要性用度中心性、大脑区域与大脑其余部分的功能连接的平均强度以及特征向量中心度来量化。根据配准到标准空间的静息态fMRI数据计算每个灰质体素的中心性值。采用基于团块水平的置换检验方法对组间差异进行评估，并对年龄、性别和受教育程度进行校正。

结果发现，与HC和CP患者相比，CI患者表现出广泛的中心性增加，主要在构成默认模式网络的区域。与HC相比，所有患者组的中心性下降幅度相似，主要在枕叶和感觉运动区。结果在中心性测量中是稳健的。这表明，患有认知障碍的MS患者表现出功能网络层次结构的特征改变，增加了默认模式网络的相对重要性（中心性）。

原文：Increased default-mode network centrality in cognitively impaired multiple sclerosis patients

DOI 10.1212/WNL.0000000000003689

4、Nature Neuroscience:在视觉词汇识别领域的发展中，连接的发展先于视觉词汇识别能力

关于决定神经发育过程中，特定功能所对应的皮层位置（功能特定区域）的机制尚不清楚。现有的很多假设对对其进行了解释。本研究对以下解释进行了验证，即：功能特定区域与大脑其他区域的连接决定了其在未来的神经发育中将会演化出特定的功能。本研究以视觉单词识别区域（visual word form area，VWFA）作为本研究中验证的举例。收集了5岁之前（开始阅读前）和8岁之后（开始阅读后）的弥散张量成像和功能像数据。并我们发现5岁之前孩童的VWFAVWFA区域内体素之间的连接数据可以预测其在8岁的VWFA区域内体素之间的连接。本研究提示，VWFA早期的连接对VWFA功能的发展具有指导意义，这可能是皮层发育中特定功能区域的神经机制。

原文：Connectivity precedes function in the development of the visual word form area.

DOI： http://dx.doi.org/10.1038/nn.4354

5、Neuroimage Clinical :FDG-PET代谢和执行功能得分能预测健康老年被试的临床进展

已有研究发现，相当一部分健康老年人会转变为阿尔兹海默，因此寻找相关生物标记对其患病风险进行预测显得尤为重要。目前，尚无研究结合FDG-PET、MRI和神经心理测试对AD患病风险进行预测。为此，Michael Ewers等人进行研究，文章发表在Neuroimage：Clinical。研究的主要目的是评估特定脑区的灰质体积、18F-FDG-PET和神经心理测试得分对于预测健康老年被试转化为轻度认知障碍（MCI）或AD痴呆的准确性。

从ANDI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）数据库中挑选出54名健康被试进行分析（36个月之后11名HC转变为MCI/AD，43名未转变）。首先对结构像和FDG-PET进行预处理（SPM8/MIPAV/PMOD），其次对转变组和未转变组的FDG-PET和灰质体积进行差异检验，得到差异显著的脑区，然后提取这些脑区的指标用于后续统计。神经心理测试得分包括自由回忆和trail making test B（TMT-B）。最后利用逻辑回归模型预测转化率。

结果发现：FDG-PET 能显著预测，ROI指标越小，健康老年人越可能发生转变(p = 0.004)，曲线下面积为82%；灰质体积不能显著预测（p = 0.07）；TMT-B能显著预测（曲线下面积为71%）。结合FDG-PET和TMT-B进行预测，曲线下面积达到93.4%。此外，组间差异比较发现，HC转变组在颞顶皮层和前额皮层出现FDG-PET代谢减少。总的来说，FDG-PET结合执行功能得分在预测健康老年被试的临床进展方面准确率较高。

原文：Reduced FDG-PET brain metabolism and executive function predict clinical progression in elderly healthy subjects

DOI:http://dx.doi.org/10.1016/j.nicl.2013.10.018

6、neuroimage：小鼠多感知诱发实验

小鼠由于其传代时间短，与人的相似基因多达99%，而成为一种优秀的模式动物。在小动物神经影像领域小鼠也成为一种十分流行的实验动物。但是相对于大鼠而言小鼠的影像数据难以获得相对稳定的数据也成为困扰学界的一大难题，在此Xifen 团队提出了一种相对完善的小鼠功能影像数据获取与分析流程，对上述问题来说是一种较好的解决方案。

在小动物的研究领域中小鼠的功能核磁影像研究变得越发流行。与此同时，如光成像这类的神经科学研究方法对清醒小鼠的脑功能记录变成一个相对普遍而标准化的事情。因此在本研究中Xifan Chen开发了一种综合的分析与配置流程以应对小鼠的多感官fMRI分析。Xifan chen团队为低温冷却箱中的小鼠开发了专用的躯体感知、听觉与嗅觉刺激系统。在小心评估过头动与头动产生的伪影后，该团队利用回归噪声变量的方法规避了头动对数据分析产生的影响。而当TR为0.35秒时，在这样高时间分辨率的数据下，研究人员可以研究在大部分脑区经诱导后最快在2秒内发生的血氧动态反应。通过分析清醒小鼠的血流动力响应，这种高时空分辨率的数据可以揭示分别在躯体刺激、听觉与嗅觉刺激下稳定且连续的皮层与皮层亚区的的激活。总之，这里提出了一种综合的清醒小鼠感知诱发下功能核磁数据采集与分析的综合流程。本文提出的这种对小鼠的多感官功能核磁数据分析流程将在未来对其时空特性的描述与血氧信号的神经作用机制的理解提供强有力的工具。

原文：Sensory evoked fMRI paradigms in awake mice

https://10.1016/j.neuroimage.2019.116242

7、Schizophrenia Bulletin：新发精神病与位于头侧顶盖的病变有关

为了研究精神病患者特定通路的连接中断，对一名中年患者进行了个案研究，该患者出现了新发精神病，并伴有位于右上丘/中脑导水管周围灰质的占位性病变。该研究通过扩散张量成像（DTI）和静息态功能磁共振成像（fMRI）来研究与病变相关的潜在连接缺陷。首先生成了以病变区域为中心的患者大脑的功能连接，将其与来自马克斯普朗克研究所-莱比锡身心数据库的10名性别与年龄相匹配的对照个体的对应图像进行了对比。位于病变附近的右侧头端顶盖的一个离散区域的活动性与左侧杏仁核的活动性呈负相关，而左侧杏仁核的功能性与颞叶、顶叶和枕叶的特定区域相关。根据10名对照者的对比分析，病变影响了头顶盖（上丘(SC)/中脑导水管周围灰质(PAG)）与左杏仁核的连接，同时影响了左杏仁核与皮质下和皮质区的连接。研究表明了上丘/中脑导水管周围灰质可能在精神病的发生和延续中起重要作用。

这项研究通过一系列简洁的证据说明了头顶盖在精神病的病理生理学中的作用，尽管其中还有很多没有具体说明的地方，但是这是首先将SC/PAG与精神病行为联系起来的个案研究。

原文：New-Onset Psychosis Associated With a Lesion Localized in the Rostral Tectum：Insights Into Pathway-Specific Connectivity Disrupted in Psychosis

doi:10.1093/schbul/sbaa018

8、The Neuroscientist综述：是什么导致我们在神经和行为上与特定的人保持一致？基于fNIRS超扫描研究的神经生物模型

最近的功能性近红外光谱（fNIRS）超扫描研究表明，在不同形式的社会互动中存在脑间神经同步(IBS, interbrain neural synchrony)现象。那么，在这样一个充满着机会与他人进行社会互动的世界里，是什么导致了我们的神经和行为与特定的人能够保持一致呢？来自Ariel大学的Hila Z. Gvirts等人，针对这一问题，回顾了该领域近期的相关文献，并提出：

1.互动伙伴的“社会互动注意系统”之间的IBS，即参与者的颞顶联合区和/或前额叶皮质之间的耦合，有助于增强其适应特定的互动、伙伴及目标的能力。

2.IBS能加强和促进成功的或以目的为导向的社会互动。

3.多巴胺和催产素是激活IBS的神经生物基础。

4.未来研究应致力于开发以IBS为直接调节目标的脑间神经反馈系统。

原文：What Guides Us to Neurally and Behaviorally Align With Anyone Specific? A Neurobiological Model Based on fNIRS Hyperscanning Studies

DOI：10.1177/107385841986191

思影科技全文解读（请直接点击文字浏览）：

The Neuroscientist：是什么引导我们在神经和行为上与特定的人保持一致？

9、NATURE COMMUNICATIONS:脑干和脊髓MRI可识别中风后感觉运动通路的改变

图示：与对照组相比，中风患者脑干中白质纤维束完整性的变化

单侧皮质下卒中后皮质脊髓束的损伤已得到广泛研究，而我们对感觉运动通路的其他部分的改变知之甚少。这可能是由于以下事实：许多研究探索了大脑的形态学变化，而大多数自上而下和自下而上的大脑通路是重叠的，而没有研究两者分开的脑干。而且，这些通路继续穿过脊髓中的单独区域。来自美国西北大学的研究者使用脑干和颈脊髓的高分辨率结构MRI，确定了卒中后除皮质脊髓束外的许多微结构发生变化的通路。此外，卒中患者的患侧皮质脊髓束完整性降低和健侧网状脊髓内侧束完整性升高与运动障碍的严重程度相关。

原文：Brainstem and spinal cord MRI identifies altered sensorimotor pathways post-stroke

https://doi.org/10.1038/s41467-019-11244-3