亲爱的读者朋友们，“逻辑神经科学”从即日起再次开启“综述文章精选（推荐）专题”，每期专题我们将精选数篇Cell、Nature、Science等学术权威期刊的神经科学领域最新的、最前沿的综述文章，并以摘要的形式分享给读者朋友们，供大家学习与启发。详细内容可自行下载原文阅读。
肌萎缩侧索硬化（Amyotrophic lateral sclerosis，ALS）又称运动神经元病，是一种毁灭性的神经退行性疾病，运动皮层的上运动神经元和脑干和脊髓的下运动神经元的变性导致随意肌进行性失神经支配。ALS在全球均有发病，发病率约为2 - 10万人/年，患病率为6 -10万人，终生风险约为1/350。系统性基因检测显示，在较大比例的ALS患者中存在可识别的遗传原因。神经肌肉系统的进行性衰竭会导致上肢和下肢肌肉以及延髓肌和呼吸肌的进行性无力。疾病的进展速度各不相同，但大多数患者在症状出现后2-3年内死于神经肌肉呼吸衰竭。ALS和额颞叶痴呆（FTD）有重叠，约5%的ALS患者表现出FTD的明显特征，但详细的神经心理学评估显示高达50%的患者有更细微的额叶和颞叶功能障碍。与所有主要神经退行性疾病一样，由于多种原因，疾病修饰疗法的开发具有挑战性。然而，ALS是少数被批准用于疾病修饰疗法的神经退行性疾病之一。
近10 ~ 15年来，ALS在临床前模型、遗传学、病理学、生物标志物、影像学和临床研究等方面取得的重大发现和进展。于2022年12月21日以“Amyotrophic lateral sclerosis: a neurodegenerative disorder poised for successful therapeutic translation”为题在线发表在Nature Reviews Drug Discovery上的综述文章中，来自英国谢菲尔德大学神经科学研究所的Pamela J. Shaw教授以及默克公司的Fiona Marshall科学家团队共同讨论了ALS发展的先进知识与新方法是如何使治疗药物从临床前研究有效转化为ALS患者的临床获益的。科学家们预计，ALS的这一方法也将对神经退行性疾病的药物研发领域产生更广泛的积极影响。与此同时，新的治疗模式正在应用于高未满足医疗需求的领域，包括神经退行性疾病。内容详见：https://www.nature.com/articles/s41573-022-00612-2神经退行性脑疾病是全球老年人（75岁）失能的主要原因之一。2019年，共有约5700万人患痴呆症，850万人患帕金森综合征。这些疾病的患病率在过去三十年中显著上升。目前的治疗方案仅针对症状，但减缓或停止基础病理过程的疾病缓解疗法是药物开发的一个重要重点。准确的诊断对于神经退行性脑疾病新疗法的实验试验的成功是必要的。也就是说，仅基于临床原因对常见神经退行性疾病的诊断只有中等程度的准确性（70-80%）。虽然脑组织的组织病理学检查仍然是诊断的金标准，但在一些疾病中，详细了解涉及的分子和解剖通路，以及使用体内生物标志物来支持可靠的早期诊断越来越重要。
在过去10年中，神经影像学研究已从映射局部效应过渡到开发神经活动的预测模型，这些模型可整合健康和疾病中分布在多个脑系统中的信息。基于主成分分析（PCA）的大脑活动的多变量模式分析是数据驱动的，可以在没有预设的感兴趣区域（如患病的健康状态，或临床类似综合征的疾病）的情况下区分一个类别和另一个类别。例如评估个体行为或测试表现的时间差异（包括健康个体或特定患者群体的认知功能），并评估疾病和/或治疗的影响。由范斯坦医学研究所神经科学中心的David Eidelber教授领导的研究团队，于2022年12月20日在Nature Reviews Neurology发表的题为“Functional brain networks in the evaluation of patients with neurodegenerative disorders”的综述，就帕金森病、阿尔茨海默病、路易体痴呆（DLB）和额颞叶痴呆（FTD）等神经退行性疾病的脑图像网络分析研究进展进行综述。文章重点是检测和验证疾病特异性网络的技术，并考虑这些网络与潜在病理过程和疾病相关基因型的关系。此外，作者讨论了一些研究的发现，这些研究使用图分析来描述在这些疾病中可能发生的内部网络组织的刻板变化。最后讨论了脑网络分析的潜在临床应用:提高诊断准确性，预测功能衰退，跟踪疾病进展和监测治疗效果。内容详见：https://www.nature.com/articles/s41582-022-00753-3动物可以很容易地发起各种行为，包括喂食、求偶和照顾后代；然而，入睡的决定并不是自愿的。动物不断经历着延长清醒时间的冲动和恢复睡眠的需要之间的紧张关系。这种冲突，以及睡眠过程中发生的丰富的心理过程，引发了人们对睡眠研究的长期科学兴趣。觉醒包括一套支持动物与环境互动和对环境做出反应的生理和认知过程。最初的假设是由位于脑干内的一个专用的上升“网状激活系统”驱动的，现在人们了解到觉醒是由不同的神经元群体推动的，这些神经元分布在大脑各，参与调节各种行为（以下称为“觉醒系统”）。这些觉醒系统通常广泛投射，并通过快速作用的神经递质和作用较慢的神经调节器起作用。唤醒系统通过几个并发进程生成唤醒状态。它们刺激皮层和丘脑皮质回路，在没有这种输入的情况下，默认为慢（<1 Hz）或增量（1-4 Hz）振荡，这是NREMS1的特征。
在过去的十年里，能够监测（例如，使用钙指示剂）和调节（例如，通过光遗传学和化学遗传学）特定神经元群体的关键技术进步促进了对觉醒、NREMS和REMS启动和持续的神经元基础及其功能的详细了解。在这篇综述中，作者详细描述了目前对睡眠-觉醒回路的理解，提出了一个睡眠启动的去唤醒模型，并强调了争议和未回答的问题。来自密歇根大学的Ada Eban-Rothschild教授团队于2022年12月29日以“Neuro-orchestration of sleep and wakefulness”为题在线发表于Nature Neuroscience。在这篇综述中，作者们首先介绍了最新的进展，并总结了她们目前对觉醒、维持和协调觉醒、快速眼动睡眠（REMS)和非REMS（NREMS）的回路的理解，并且提出了一个睡眠启动的去唤醒模型。在该模型中，睡眠启动所需的神经调节环境是通过参与重复的睡前行为来实现的，这些行为逐渐降低了对外部环境的警觉性和促进觉醒的神经调节音调。随即作者们讨论了与体温调节、饥饿和恐惧相关的大脑过程如何与睡眠-唤醒回路相交来控制唤醒。最后讨论了睡眠领域的争议和一些挥之不去的问题。内容详见：https://www.nature.com/articles/s41593-022-01236-w
长期突触可塑性被广泛理解为学习和记忆以及发育回路细化的基础。虽然科学家Donald Hebb没有声称自己是先驱，但他通常认为，大脑中的学习是通过加强同时活跃的兴奋性神经元之间的联系来实现的，这些神经元通常被总结为“一起放电的细胞连接在一起”。在Hebbian学习过程中，这一过程导致了兴奋性细胞组合的形成，这些细胞组合为感知编码。由于Hebb的假设仅依赖于兴奋性到兴奋性（E→E）突触的可塑性，从这个角度来看，目前还不清楚抑制性中间神经元是否发挥了作用。事实上，有些人认为抑制性中间神经元是不具有可塑性的。然而，最近大量研究表明，与兴奋性神经元类似，抑制性中间神经元也具有长期可塑性。
于2022年12月30日以“The plasticitome of cortical interneurons”为题在线发表在Nature Reviews Neuroscience上的综述文章中，来自加拿大麦吉尔大学健康中心研究所医学系神经科学研究中心的P . Jesper Sjöström教授团队讨论了在几种类型的皮层抑制中间神经元的输入和输出中发现的许多不同形式的长期可塑性，包括它们的内在兴奋性的可塑性和它们的稳态可塑性，同时解释了关键的可塑性术语，强调了关键的神经元间可塑性机制，提取了总体原则，并指出了对健康大脑功能以及神经病理学的影响。文章还介绍了可塑性组的概念-与基因组或连接组对应的突触可塑性-以及处理这种丰富多样性的可塑性的命名和定义。作者们认为，神经元间可塑性规则的巨大多样性最好在电路层面上得到理解，例如，作为阐明如何在深度生物神经网络中解决信用分配问题的一种方式。内容详见：https://www.nature.com/articles/s41583-022-00663-9阿尔茨海默病（AD）是一种与年龄相关的疾病，病理上定义为脑实质中淀粉样斑块和神经纤维缠结的沉积。突触改变和神经元丢失在AD中已得到证实，单细胞分析揭示了调节神经元功能障碍的分子程序。一些单核RNA测序（snRNA-seq）研究表明，AD患者的兴奋性神经元改变了调节神经递质释放、突触囊泡循环和谷氨酸代谢的基因。单细胞基因组学已经确定了小鼠和人类大脑中主要细胞类型的复杂分子调控。分析来自不同阶段AD病理个体的单细胞遗传信息揭示了AD中详细的细胞类型特异性分子程序。记住与解释来自单细胞的基因组研究相关的挑战，例如分析单个细胞核而不是来自存档脑组织的单个细胞的常见必要性。本文认为，主要细胞类型的分子干扰集中在常见的信号通路上，如脂质处理、免疫反应和代谢重编程。核心信号节点的进一步定义和操作可能为治疗干预带来新的机会。
2023年1月2日，来自美国麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所脑与认知科学系的科学家Mitchell H. Murdock和Li-Huei Tsai在Nature Neuroscience共同发表了题为“Insights into Alzheimer’s disease from single-cell genomic approaches”的综述文章，强调了单细胞分析有助于对AD大脑中受干扰的不同细胞过程进行细致入微的描述。单细胞分析揭示了AD中细胞类型特异性的改变，并强调了跨细胞类型功能障碍的核心信号通路。将遗传信息与细胞功能的其他指标相结合，将增强我们对不同细胞类型的AD改变的理解。同时概述了AD中细胞类型特异性的分子扰动，讨论了来自单细胞的基因组信息如何扩展AD发病机制的现有范式，并强调了治疗干预的新机会。这些不同的分子程序有助于解释健康衰老和认知衰退之间的差异，并突出了与AD有关的细胞类型特异性分子程序。核心信号模块在多种细胞类型中被破坏，操纵被破坏的细胞状态将为新的治疗机会铺平道路。 内容详见：https://www.nature.com/articles/s41593-022-01222-2
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