认知功能下降是神经系统变性疾病的主要临床症状之一，目前尚无特效药物治疗措施，严重影响患者生活质量与康复进程。以经颅磁刺激和经颅电刺激为代表的非侵入性脑刺激技术具有无创性、无痛性、易操作性等优点，已在临床中用于认知障碍的治疗，尤其在改善记忆力、注意力、定向力和语言能力等认知功能方面取得了较好的效果。近年来，大脑-小脑环路参与学习与记忆的相关研究备受关注，小脑已成为非侵入性脑刺激技术探索的新靶点。但小脑非侵入性脑刺激与认知功能调控的相关性尚无明确定论。文中就小脑参与认知功能调控的解剖和功能基础以及小脑非侵入性刺激对认知功能的调控进行综述，以期为小脑非侵入性脑刺激干预认知损害疾病提供依据。

阻塞性睡眠呼吸暂停是以上气道塌陷及微觉醒为重要特征的疾病，颏舌肌为主的上呼吸道肌群紧张性调控下降导致了上气道塌陷，患者夜间的睡眠结构紊乱引起白天嗜睡，进一步增加了注意力不集中、记忆和执行能力减退等认知功能障碍，同时增加了抑郁症的患病风险。脑内组胺是重要的促觉醒神经递质，组胺能神经元可以通过兴奋组胺H1受体激活舌下运动神经元，提高颏舌肌肌张力，同时组胺对认知功能和抑郁有重要的调控作用。但目前组胺与OSA相关的研究较少，将组胺能神经系统作为OSA发病机制和治疗手段的研究靶点，有重要的临床意义。

生物小分子microRNA可以对基因表达进行正向或负向调控,研究microRNA与基因之间的关系对于机体稳态的维持和疾病治疗都有着重要意义.利用深度学习方法对microRNA和基因靶向关系进行预测,提出了TransformerMGI模型.在特征工程阶段,针对生物序列潜在信息难以准确地提取这一问题,TransformerMGI模型分别采用了基于图卷积神经网络的GP-GCN方法和DNA2Vec模型对microRNA和基因数据的潜在信息进行提取,得到了二者的表征嵌入矩阵,在模型方面,Trans-formerMGI模型引入了幂归一化来改进经典的深度学习模型.利用microRNA和基因数据经过特征提取后得到两个表征矩阵,这两个矩阵分别被放入TransformerMGI模型中,通过TransformerMGI模型内部的Attention机制对二者自身和相互的特征信息进行了聚合和关联运算,最终预测出microRNA调控基因的概率.采用ROC曲线下面积和准确召回率曲线作为模型性能评价指标,将TransformerMGI与其他现有模型进行了比较评估.实验结果表明,TransformerMGI模型的AUC和AUPRC评分均可达 0.91 以上,优于现有的其他模型.TransformerMGI模型能在不考虑生物学原理和基因组背景的前提下,仅依赖microRNA和基因的碱基序列信息,实现microRNA靶向基因的预测,从而为后续的microRNA靶向基因预测研究提供了可借鉴的深度学习方法.

神经反馈训练(NFT)是一种重要的神经调控方法，可对中枢神经系统产生一定的可塑性，有望成为促进精神障碍康复的有效物理干预方法。目前已有许多NFT促进常见精神障碍康复的研究，而针对不同的精神障碍，有着不同的NFT方案，干预效果和作用机制也不相同。本文围绕NFT技术在精神障碍康复中的应用问题，介绍了NFT概念、过程和常用方案，并重点阐述了NFT促进常见精神障碍康复的方法及应用现状，最后讨论了其中面临的问题及未来研究趋势，以期为NFT促进精神障碍康复方法的创新研究和临床深入应用提供参考。

Meige综合征(Meige syndrome，MS)是一种颅面部肌张力障碍性疾病，发病年龄通常为40~70岁，女性发病率高于男性。多数患者从眼睑痉挛开始逐渐累及口、下颌的肌肉，累及咽喉肌和呼吸肌时可导致构音障碍、呼吸困难；少数患者伴有颈部、躯干部位肌肉痉挛性肌张力障碍；上述症状在受风吹、日光刺激时加重，晨起较轻，有时注意力高度集中时症状会暂时性缓解；另外部分患者可合并精神心理问题 [1,2,3,4]。迄今为止，MS确切的病因和发病机制尚不清楚，目前认为可能与精神心理、药物(抗精神病药物、抗组胺药物等)、创伤及口腔操作等因素导致的脑内神经介质的平衡失调有关 [2,3,4]。

目的 探究血浆外泌体微RNA-126-5p(miR-126-5p)在儿童注意缺陷多动障碍(ADHD)中的表达及临床意义.方法 选取2021年 7 月至 2022 年7月在江苏省人民医院确诊的ADHD病儿70例为ADHD组,同时纳入同期江苏省人民医院健康体检的志愿者70例为对照组,采用韦氏幼儿智力量表第4版(WISC-Ⅳ)和家长评定行为量表(SNAP-Ⅳ)评估研究对象的临床症状,采用miRNA测序绘制研究对象的差异miRNA表达谱后寻找关键的miRNA,并利用受试者操作特征曲线(ROC曲线)评价miRNA诊断ADHD的价值,分析miRNA与临床症状的相关性,同时分析miRNA的生物学功能.结果 与对照组比较,ADHD病儿WISC-Ⅳ的计算言语理解指数(VCI)[(76.99±6.93)分比(95.30±5.94)分]、知觉推理指数(PRI)[(75.38±4.49)分比(94.69±6.33)分]、工作记忆指数(WMI)[(76.35±7.01)分比(94.11±5.87)分]、加工速度指数(PSI)[(81.36±6.90)分比(89.49±6.20)分]以及总智商(FSIQ)[(79.18±9.30)分比(90.19±5.22)分]的分值显著降低,而SNAP-Ⅳ中注意缺陷和多动/冲动评分明显增高.同时miRNA测序筛选出11个差异miRNAs,其中miR-126-5p在ADHD病儿的血浆外泌体表达升高,并与病儿临床症状存在相关性,且ROC曲线显示miR-126-5p的AUC为0.817,灵敏度为78.6%,特异度为91.4%.此外miR-126-5p主要涉及突触囊泡循环、轴突导向、炎症介质以及长时程增强等生物学功能有关.结论 ADHD病儿血浆外泌体miR-126-5p升高,具有诊断ADHD的临床应用价值,同时具有调控突触可塑性和炎症介质参与ADHD的病理机制.

为实现高通量识别新的药物-长链非编码RNA(Long non-coding RNA,lncRNA)关联,本文提出了一种基于图卷积网络模型来识别潜在药物-lncRNA关联的方法DLGCN(Drug-LncRNA graph convolution network).首先,基于药物的结构信息和ln-cRNA的序列信息分别构建了药物-药物和lncRNA-lncRNA相似性网络,并整合实验证实的药物-lncRNA关联构建了药物-ln-cRNA异质性网络.然后,将注意力机制和图卷积运算应用于该网络中,学习药物和lncRNA的低维特征,基于整合的低维特征预测新的药物-lncRNA关联.通过效能评估,DLGCN的受试者工作特性曲线下面积(Area under receiver operating character-istic,AUROC)达到0.843 1,优于经典的机器学习方法和常见的深度学习方法.此外,DLGCN预测到姜黄素能够调控lncRNA MALAT1 的表达,已被最近的研究证实.DLGCN能够有效预测药物-lncRNA关联,为肿瘤治疗新靶点的识别和抗癌药物的筛选提供了重要参考.

本研究基于Neurosynth平台的神经影像学文献Meta分析探索常见精神疾病的头针刺激靶点,为注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、强迫症和精神分裂症提供头针刺激靶点方案.介绍每个靶点所在脑区与该疾病密切相关的功能,列举各个疾病现行针灸/头针治疗方法及常见神经调控方法,以供临床参考和应用.在此基础上,进一步总结常见精神疾病头针干预的重叠刺激靶点以及潜在刺激靶点与针灸治疗的关系.

背景:近年来,高精度经颅直流电刺激因其非侵入性调控大脑功能的潜在益处而备受关注,但目前仍未有研究对其进行可视化分析.目的:对高精度经颅直流电刺激相关研究进行可视化分析,探索研究现状及热点趋势.方法:从Web of Science(WOS)核心合集数据库中检索2010-01-01/2023-05-06发表的与高精度经颅直流电刺激相关的英文文献,应用VOSviewer软件对纳入文献的来源期刊、国家/地区、作者、机构、被引文献和关键词进行可视化分析并绘制知识图谱,探索该领域的研究现状及热点.结果与结论:①共纳入336篇文献,高精度经颅直流电刺激的发文量逐年增加.其中,美国的发文量最多(141篇),被引次数为4 221,中国发文量仅次于美国(70篇),被引次数为401.②《Brain Stimulation》是发文量最多的期刊(28篇),Marom Bikson是发文量最多的作者(37篇),纽约市立大学城市学院是发文量最多的机构(35篇).③运动皮质、调控、工作记忆、兴奋性及背外侧前额叶是该领域出现频次排名前5的关键词.近5年的热点关键词主要包括注意力缺陷/多动症、脑网络及刺激强度等.④目前,高精度经颅直流电刺激领域的研究文献数量相对较少,但总体呈现上升趋势,这反映出该领域具备较大的研究潜力.预计该领域的研究将持续聚焦于高精度经颅直流电刺激在认知精神类疾病的应用,并基于脑网络进一步揭示其作用于运动皮质及背外侧前额叶等靶点的治疗机制.

抑郁症是目前影响全球 3 亿多人最普遍、致残率最高的精神疾病之一,主要表现为情绪低落、注意力不集中等.其发病机制十分复杂,目前尚未完全阐明,但已有研究表明神经炎症反应是抑郁症发生发展的关键病理机制,其中TLR4/NL-RP3 信号通路发挥关键作用.多种miRNA参与调控该炎症通路,与抑郁症发生关系密切,近年来成为国内外研究热点.文章就外泌体miRNA通过TLR4/NLRP3 信号通路治疗抑郁症的研究进展进行综述,并列举部分通过该通路发挥抗抑郁作用的中医药,以期为临床上抑郁症的诊断和治疗提供新的方向.