Лебедев про мозг

Мышь оказалась не так проста, как мы о ней думали https://naked-science.ru/article/biology/nejrobiologi-vpervye-sost#pid=1

From Nefarious Networks to Legitimate Funding Исследователи, связанные с фиктивной научной сетью Pharmakon Neuroscience Network, получили миллионы долларов из средств налогоплательщиков США, Японии, Ирландии и других стран для проведения сомнительных исследований, согласно расследованиям доктора Лесли МакИнтош из Digital Science. Эти публикации, включающие 331 автора и 232 организации из 40 стран, содержали поддельные данные об аффилиациях и финансировании, при этом лишь три статьи были официально отозваны. Доктор МакИнтош, представившая свои выводы на конгрессе в Чикаго, призывает к усилению контроля, прозрачности и мониторинга в научных публикациях для предотвращения подобных манипуляций и сохранения доверия к науке. https://fosci.substack.com/p/from-nefarious-networks-to-legitimate

Ваш ключ к успешному образованию: лучшие каналы в одной папке! 🚀 Собрали для вас самые актуальные каналы по обучению и саморазвитию. Получите доступ к новостям, советам, трендам и курсам для вашего роста. ➡️ЗАБРАТЬ СЕБЕ⬅️ Просто сохраните папку и будьте в курсе самых свежих материалов и ресурсов! 🌟 Участвовать в подборке

Александр Панчин оказался полностью прав. Главная наша задача — бессмертие. https://t.me/blockchainRF/12109

Restoring Cortically Mediated Movement and Sensation in Complete Tetraplegia Травма спинного мозга затрагивает миллионы людей по всему миру, причем более половины случаев приводят к тетраплегии, при которой полное повреждение может вызвать глубокую потерю двигательных и сенсорных функций во всех четырех конечностях. Группа исследователей представила искусственный «двойной нейронный обход», который объединяет двунаправленный интракортикальный интерфейс мозг-компьютер с целенаправленной стимуляцией спинного мозга и мозга для восстановления функций верхних конечностей при тяжелой полной парализации. Этот гибридный ассистивно-терапевтический подход одновременно восстанавливает движения руки и тактильные ощущения посредством кортикального взаимодействия, а также способствует значительным и устойчивым улучшениям сенсомоторных функций. «Двойной нейронный обход» использует стабильную вложенную архитектуру нейронного декодирования с глубоким обучением с подкреплением для точного захвата, а также паттернированную микростимуляцию мозга («кортикальное зеркалирование») и стимуляцию спинного мозга для содействия восстановлению функций в реальном времени и в долгосрочной перспективе. С помощью этого метода участник исследования с хронической тетраплегией на уровне шейного отдела позвоночника смог восстановить способность самостоятельно питаться, захватывать хрупкие объекты, а также испытал устойчивое восстановление сгибания руки и тактильной чувствительности запястья. Эти результаты представляют собой значительный прогресс в восстановлении значимых функций после тяжелой полной травмы спинного мозга, демонстрируя, что двунаправленные нейропротезы в сочетании с целенаправленной нейромодуляцией мозга и спинного мозга могут обеспечивать устойчивое сенсомоторное восстановление и повышать независимость и качество жизни. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.08.19.25330198v1

Лекция обобщает двадцатилетний путь развития нейроинтерфейсов — от экспериментов на приматах до клинических нейропротезов для людей. Речь пойдет о восстановлении двигательных функций при параличе, сенсорной обратной связи, биосовместимости имплантов, балансе инвазивных и неинвазивных методов, роли ИИ в анализе нейроданных и этических вызовах будущей «киборгизации». https://moscow2030.mos.ru/events/mikhail_lebedev_lektsiya_neyrointerfeysy_za_60_minut/

Внутренняя речь становится явной посредством интерфейса мозг — искусственный интеллект. Александр Наумов, Гурген Согоян и их коллеги представляют: A stereoencephalography study of internal speech С развитием технологий внутричерепной регистрации преобразование мозговой активности, связанной с речью, в команды для интерфейсов мозг-компьютер (BCI) становится всё более осуществимым. В данном исследовании мы изучили возможности стереоэнцефалографии (sEEG) для декодирования скрытых и явных речевых процессов у людей. Данные sEEG собирались у 11 пациентов с эпилепсией, проходивших предхирургический мониторинг, во время выполнения ими набора речевых задач — явной речи, артикулированной речи и воображаемой (внутренней) речи, а также задачи письма от руки. Анализ во временной и частотной областях показал, что каждое речевое состояние вызывает различные спектральные модуляции, особенно в альфа-диапазоне (8–12 Гц) и гамма-диапазоне (50–80 Гц) в височных и лобных областях. Внутренняя речь характеризовалась сниженной и замедленной активацией в ключевых моторных и языковых областях, что отличает её от явной и артикулированной речи. Напротив, письмо от руки вызывало иной паттерн ритмической динамики, отмеченный десинхронизацией гамма-ритмов и более продолжительным увеличением альфа-активности. Классификатор машинного обучения достиг средней точности 72% в различении трёх речевых состояний на основе их спектральных профилей. Эти результаты подтверждают мнение, что воображаемая речь является нейронно отличным явлением, и демонстрируют, что sEEG может надёжно определять переходы между внутренними и явными формами речи. Эта работа способствует разработке мультимодальных BCI, способных декодировать скрытые языковые представления, что имеет значение для восстановления коммуникации у людей с тяжёлыми моторными или речевыми нарушениями. https://www.researchsquare.com/article/rs-7306546/v1

Доброе утро

Артефакты можно монетизировать!

Болезнь Альцгеймера побеждена. Учёные в экспериментах на мышах смогли восстановить утраченные воспоминания с помощью добавки лития, омолодив мозг и полностью устранив признаки заболевания. Этот недорогой и доступный метод потенциально способен помочь 55 миллионам человек по всему миру, страдающим деменцией.

Это, кстати, — degeneracy principle.

Использование термина ускорилось только после нас. Вот, вовсю используют.

Brain–computer interface control with artificial intelligence copilots Моторные интерфейсы мозг-компьютер (BCI) преобразуют нейронные сигналы, позволяя людям с параличом управлять движениями и общаться. Несмотря на значительные достижения за последние два десятилетия, BCI сталкиваются с ключевым препятствием на пути к клиническому применению: их производительность должна существенно превышать затраты и риски. Для значительного повышения эффективности BCI используется концепция совместной автономии, при которой искусственный интеллект (ИИ) выступает в роли помощника, сотрудничая с пользователем BCI для достижения целей задачи. Он демонстрирует возможности AI-BCI в неинвазивной системе, декодирующей сигналы электроэнцефалографии (ЭЭГ). Сначала был разработан гибридный адаптивный подход к декодированию, сочетающий сверточную нейронную сеть и фильтр Калмана, аналогичный ReFIT. Этот подход позволил здоровым пользователям и участнику с параличом управлять курсором компьютера и роботизированными руками с помощью декодированных сигналов ЭЭГ. Затем были созданы два ИИ-помощника, которые поддерживали пользователей BCI в задачах управления курсором и выполнения операции “захват и размещение” роботизированной рукой. В результате AI-BCI позволили участнику с параличом увеличить производительность в задаче управления курсором в 3,9 раза по сравнению с обычным подходом, а также управлять роботизированной рукой для последовательного перемещения случайных блоков в случайные места — задачу, которую он не мог выполнить без ИИ-помощника. По мере совершенствования ИИ-помощников BCI, основанные на совместной автономии, могут достигать еще более высокой производительности, открывая новые горизонты для людей с ограниченными возможностям. https://www.nature.com/articles/s42256-025-01090-y

Спинальная нейромодуляция: Технология, меняющая жизни при множестве заболеваний ⚕️ От восстановления движений 👩‍🦼‍➡️ ➡️ 🚶‍➡️ до улучшения метаболизма 🩸 и нормализации автономных функций 🩻 — нейромодуляция открывает новые горизонты в медицине. Исследования и клиническая практика демонстрируют её эффективность в самых разных областях: 1️ Движение верхних конечностей https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/neu.2017.5461 2️ Стабильность туловища https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/neu.2017.5584 3️ Функции нижних конечностей https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/neu.2018.5956 4️ Снижение спастичности https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10815604 5️ Контроль мочеиспускания https://www.frontiersin.org/journals/systems-neuroscience/articles/10.3389/fnsys.2020.00001/full 6️ Функция кишечника https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2022.816106/full 7️ Сексуальная функция https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2023.1155796/full 8️ Дыхание и кашель https://journals.physiology.org/doi/full/10.1152/jn.00320.2020 9️ Сердечно-сосудистая система https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/neu.2017.5082 10️ Управление диабетом 2 типа и регуляция холестерина https://link.springer.com/article/10.1007/s44337-025-00460-0 От восстановления двигательных функций после паралича до контроля уровня глюкозы при диабете — спинальная нейромодуляция превращается в универсальную технологию для лечения множества систем и состояний. Будущее медицины уже наступило, и оно основано на биоэлектричестве ⚡. Компании SpineX Inc. и VIVATRONIX лидируют в продвижении биоэлектрической медицины на рынки Азии, Северной Америки и других регионов.

Что может собственных Платонов… https://t.me/rinc_kruto/609

В рабочий полдень

А вот статья из того же журнала. Кстати, даже не original research, а perspective: The illusion of internal models in biological movement Концепция внутренних моделей занимает центральное место в современных теориях сенсомоторного контроля, и исследователи в области нейронаук, особенно моторного контроля, часто объясняют наблюдаемое поведение через вычислительные представления, которые, предположительно, существуют в нервной системе. В данной работе проводится критический анализ рамок внутренних моделей в сенсомоторном контроле. Утверждается, что подходы, основанные на представлениях, неверно характеризуют биологические системы по нескольким фундаментальным причинам: 1) Внутренние модели требуют гомункулярных интерпретаторов, что приводит к проблеме бесконечного регресса. 2) Предполагаемые нейронные реализации внутренних моделей остаются недостижимыми с эмпирической точки зрения, несмотря на десятилетия исследований. 3) Биологические системы движений демонстрируют многоуровневую, нелинейную и негауссовскую динамику, которая принципиально не поддается сведению к традиционным вычислительным представлениям. 4) Рамки внутренних моделей неявно зависят от картезианского дуализма, разделяя «контроллер» и «контролируемое». 5) Этот подход методологически цикличен и в значительной степени нефальсифицируем, поскольку практически любое поведение можно ретроспективно смоделировать как реализацию некоего внутреннего представления. 6) Альтернативные подходы, основанные на экологической динамике и самоорганизации, могут объяснить адаптивное поведение без привлечения предположений о представлениях. Вместо моделей, основанных на представлениях, предлагается, что сенсомоторный контроль возникает из динамического взаимодействия организма и окружающей среды на различных пространственных и временных масштабах. Отход от парадигмы внутренних моделей позволит сенсомоторной нейронауке разработать более мощные объяснительные рамки, которые лучше отражают эмерджентные, контекстно-зависимые свойства биологических движений без использования физиологически неподтверждённых вычислительных метафор. https://link.springer.com/article/10.1007/s00421-025-05963-3

Из рубрики "Встреча с русофобией" Кстати, по поводу приключений вот этой статьи в European Journal of Applied Physiology. Там чувак ответил следующим образом:

Dear Dr Lebedev Thank you for your email and I’m sorry that this was disappointing news To clarify, your manuscript did not go out to review; your letter should have simply read as follows: Dear Authors We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work. However, the paper does not meet the physiological requirements of EJAP. We look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues. To expand on this evaluation I can provide further feedback as follows: The European Journal of Applied Physiology (EJAP) aims to promote mechanistic advances in integrative and translational physiology. Physiology is viewed broadly, having overlapping context with related disciplines such as biomechanics, biochemistry, endocrinology, ergonomics, immunology, motor control, and nutrition. EJAP welcomes studies dealing with exercise, training and performance. Studies addressing physiological mechanisms are preferred over descriptive studies. It was viewed that your manuscript did not quite match these aims and scope. Specifically, your manuscript did not include an intervention similar to exercise or a similar stressor and allowed a direct examination of a mechanism.

Это все, конечно, полный bullshit. В следующем посту покажу, что они публикуют все, что угодно. Но самое забавное то, что мне в результате удалось его уломать — он даже признал, что был неправ. Соответственно, манускрипт снова в этом журнале. Но... ложечки нашлись, а осадочек остался. Жду каких-нибудь очередных безобразных поступков от русофобов.

Effect of Sensory Electrical Stimulation on Resting Tremors in Patients with Parkinson's Disease Наиболее значимым типом тремора при болезни Паркинсона является тремор покоя. Существует множество способов снижения интенсивности тремора, включая упражнения с весовой нагрузкой, общеукрепляющие упражнения и функциональную электрическую стимуляцию мышц. Целью данного исследования было изучение эффективности сенсорной электрической стимуляции на тремор покоя у пациентов с болезнью Паркинсона. В рандомизированном контролируемом исследовании участвовали 30 пациентов с болезнью Паркинсона и статическим тремором, отобранных из клиники двигательных расстройств Каирского университета. Их возраст составлял от 45 до 60 лет. Участники были случайным образом разделены на две равные группы: группа А (исследуемая), получавшая сенсорную электрическую стимуляцию в сочетании с физиотерапевтической программой, включающей активные упражнения и тренировки с весовой нагрузкой, три раза в неделю в течение четырех недель, и группа В (контрольная), получавшая только выбранную физиотерапевтическую программу с той же частотой. Для оценки результатов использовались клиническая шкала Фана-Толосы-Марина для измерения тяжести тремора рук и система акселерометрии для измерения частоты тремора. В группе А частота тремора значительно снизилась после лечения (значение p < 0,001). В группе В также наблюдалось значительное снижение (значение p < 0,001). До лечения различий между группами не было, но после лечения обе группы показали значительное улучшение, при этом группа А продемонстрировала более выраженные улучшения, чем группа В. На основании результатов исследования можно сделать вывод, что сенсорная электрическая стимуляция в сочетании с выбранной физиотерапевтической программой эффективно снижает частоту и тяжесть тремора у пациентов с болезнью Паркинсона и тремором покоя.

sEMG-based recognition of wrist-hand movements using a composite transformer-LSTM model Поверхностные электромиографические сигналы часто используются для управления роботами, предназначенными для реабилитации верхних конечностей. Быстрое и точное распознавание движений на основе этих сигналов критически важно для управления роботами в реальном времени. В данной работе представлена модель, сочетающая трансформер и нейронную сеть с долговременной краткосрочной памятью, для распознавания движений кисти и запястья по электромиографическим сигналам. Данные были собраны для создания обучающего набора. Для оценки производительности модели использовался метод скользящего окна, создавший согласованный набор данных. Было изучено влияние размера окна и шага перемещения окна на распознавание движений кисти и запястья. Результаты показали, что точность распознавания составила 94,68% при минимальном окне в 150 миллисекунд и 99,35% при максимальном окне в 300 миллисекунд. Скорость распознавания составила менее 0,3 миллисекунды. Обученная модель трансформера и нейронной сети была объединена со стратегией большинства голосов для определения управляющих сигналов. Результаты подтверждают способность модели обеспечивать высокую точность и управление в реальном времени с минимальной задержкой. Этот метод имеет большое значение для быстрого управления роботами для реабилитации. https://pubs.aip.org/aip/rsi/article-abstract/96/8/085208/3360919/sEMG-based-recognition-of-wrist-hand-movements?redirectedFrom=fulltext