计算机脑模型：解读新生儿神经递质系统破坏与癫痫

doi:10.4103/1673-5374.198967

摘要/Abstract

摘要：

设计、优化和应用神经再生技术的一个方面是对需要再生的潜在损伤或疾病有良好的理解。实现这种水平的理解的一种可能方式是通过使用“计算机脑模型”研究损伤或疾病。计算机脑模型的类型根据研究范围的实际变化而变化。例如，生物力学建模解决了牛顿第二定律，使用连续体力学，主要目的是了解外力如何通过以及可能穿过某些损伤阈值的组织，而计算机神经科学中的模型通常解决霍奇金 - 赫克斯利方程组模型在连接到网络中的单个神经元中的信号传播。使用建模的其他领域包括神经药理学、脑癌建模、机械生物学、神经疾病、行为建模和血管系统建模。然而，在这些领域中使用的所有建模都存在桥接长度和时间尺度的问题，范围从整个脑器官到细胞或亚细胞状态。我们在最新的论文中所描述的方法为在脑中轴索束采用嵌入式元素方法计算模型，并提出该方法可以帮助我们桥梁长度尺度，从而提供连接所有这些不同建模方法的可能关键。在这篇文章中，我们将分享一些关于此种方法的观点。

ORCID:0000-0003-3084-1989 (Harsha T. Garimella)

Abstract:

Computational models provide additional tools for studying the brain, however many techniques are currently disconnected from each other. There is a need for new computational approaches that span the range of physics operating in the brain. In this review paper, we offer some new perspectives on how the embedded element method can fill this gap and has the potential to connect a myriad of modeling genre. The embedded element method is a mesh superposition technique used within finite element analysis. This method allows for the incorporation of axonal fiber tracts to be explicitly represented. Here, we explore the use of the approach beyond its original goal of predicting axonal strain in brain injury. We explore the potential application of the embedded element method in areas of electrophysiology, neurodegeneration, neuropharmacology and mechanobiology. We conclude that this method has the potential to provide us with an integrated computational framework that can assist in developing improved diagnostic tools and regeneration technologies.

Key words: embedded elements, finite element analysis, computational biomechanics, explicit axonal fiber tracts, neural regeneration, diffusion tractography

. 计算机脑模型：解读新生儿神经递质系统破坏与癫痫[J]. 中国神经再生研究(英文版), 2017, 12(1): 23-26.

Harsha T. Garimella, Reuben H. Kraft. A new computational approach for modeling diffusion tractography in the brain[J]. Neural Regeneration Research, 2017, 12(1): 23-26.

参考文献

引言

出版重点

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

主编Editor-in-Chief

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徐晓明教授（Xiao-ming Xu, Professor and Mari Hulman George Chair of Neurological Surgery, Scientific Director of Spinal Cord and Brain Injury Research Group, Indiana University School of Medicine）

联系方式：Email: szb@nrren.org 电话：+86 138 0499 8773

编委会成员

期刊编委队伍由国际神经再生领域著名学者、中国科学院院士、香港大学苏国辉教授和美国印第安纳大学徐晓明教授领导的由100多位国际神经再生优秀专家组成。共同致力于创办一本发表神经再生领域专业学术研究经同行严格评审的优秀学术期刊。

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材料方法

讨论

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（2）全文不超过6000个单词，包括摘要，不包括参考文献，图和表格，出版后8-10个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评、研究亮点、给编辑的信等。

特邀观点栏目文章要求：

（1）观点文章为作者对神经再生领域某一热点问题的评论，有作者鲜明的观点和作者本人

对此科研过程的认识和总结。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

特邀点评与研究亮点栏目文章要求：

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（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

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（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

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延伸阅读

设计、优化和应用神经再生技术的一个方面是对需要再生的潜在损伤或疾病有良好的理解。实现这种水平理解的一种可能方式是通过使用“计算机脑模型”研究损伤或疾病。计算机脑模型的类型根据研究范围的实际变化而变化。例如，生物力学建模解决了牛顿第二定律，使用连续体力学，主要目的是了解外力如何通过以及可能穿过某些损伤阈值的组织，而计算机神经科学中的模型通常解决霍奇金 - 赫克斯利方程组模型在连接到网络中的单个神经元中的信号传播。使用建模的其他领域包括神经药理学、脑癌建模、机械生物学、神经疾病、行为建模和血管系统建模。然而，在这些领域中使用的所有建模都存在桥接长度和时间尺度的问题，范围从整个脑器官到细胞或亚细胞状态。来自美国宾夕法尼亚州立大学Reuben Kraft博士在他们最新的论文中所描述的方法为在脑中轴索束采用嵌入式元素方法计算模型，并提出该方法可以帮助我们桥梁长度尺度，从而提供连接所有这些不同建模方法的可能关键。在这篇文章中，他们将分享一些关于此种方法的观点。相关内容发表在《中国神经再生研究（英文版）》杂志2017年1月1期。

Article: "A new computational approach for modeling diffusion tractography in the brain" by Harsha T. Garimella¹, Reuben H. Kraft¹(1. Department of Mechanical and Nuclear Engineering, Department of Biomedical Engineering, The Pennsylvania State University, University Park, PA, USA)

Garimella HT, Kraft RH (2017) A new computational approach for modeling diffusion tractography in the brain. Neural Regen Res 12(1):23-26.

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