Nat Rev Neurosci.︱10月份前沿性研究进展（综述）汇总

撰文︱王思珍（逻辑神经科学）

来源︱《自然综述: 神经科学》Nature Reviews Neuroscience

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目前，全世界有超过3亿人患有抑郁症。而且，在全球动荡加剧的背景下，这种使人衰弱的疾病的社会经济负担预计在未来几十年将显著增加。尽管危机迫在眉睫，我们仍在需要对这种疾病的治疗方法的进行完善，这导致了对抑郁症临床前模型的作用和价值的批评越来越多。在于2019年10月2日以The future of rodent models in depression research的综述文章中，首先，Anand Gururajan（澳大利亚悉尼大学）、Andreas Reif（德国法兰克福大学医院） 、John F. Cryan（爱尔兰科克大学） 及 David A. Slattery （通讯作者，德国法兰克福大学医院）共同讨论论了与在这一背景下的术语应用相关的问题，评价了在以及啮齿动物抑郁症建模和分析方面的多个临床前策略(Fig. 1)。他们也讨论了性别作为生物变量的重要性，以及关于抑郁样特征（depressive-like traits）的代际（intergenerational）和跨代传递（transgenerational transmission）的争议性观点。紧接着，Anand Gururajan等人评估了可行性技术=战略，以帮助我们剖析抑郁症模型、审查可用药疾病机制的新证据。最后，他们为此领域研究提出了他们自己的构想，使得抑郁症模型得到最佳的应用，进而加速抗抑郁症药物的研发(Fig. 2)。

Fig. 1 Preclinical approaches to modelling aspects of depression in rodents.

Fig. 2 Framework for the development of new models of aspects of depression

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在于2019年10月3日以Stress granules and neurodegeneration为题的综述文章中，Benjamin Wolozin（通讯作者，美国波士顿大学医学院）和 Pavel Ivanov（美国波士顿布里格姆妇女医院，美国哈佛医学院，美国哈佛大学布罗德研究所和麻省理工学院）共同讨论了RNA代谢对应激的响应在神经退行性疾病（尤其是肌萎缩性脊髓侧索硬化症、额颞叶痴呆和阿尔茨海默病）病理生理学中的重要作用。在应激中，局部性地，通过无膜细胞器应激颗粒（stress granules，SGs)的形成，RNA结合蛋白(RNA-binding proteins，RBPs)控制着mRNA的利用（Fig. 1-3）。

Fig. 1 Types of membraneless organelles present in neurons.

Fig. 2 Formation of stress granules from the mRNA–ribosomal complex.

Fig. 3 Regulation of stress granule assembly.

这类结构是通过液-液相分离过程得以实现的（Fig. 4）。多种生化途径调节SG生物学特性。调节SG形成的主要信号通路包括哺乳动物雷帕霉素靶点（mammalian target of rapamycin，mTOR）真核翻译起始因子4 F（eukaryotic translation initiation factor 4F，eIF4F)和eIF2α通路，而缬酪肽（包含蛋白质和自溶酶体练级）通路调控SG的扩散（dispersion）和和去除（removal）。RBPs的翻译后修饰也对SGs的调控起重要作用（Fig. 4-5）。有证据表明，SGs可能是一种短暂性的特殊结构，但是，与衰老相关的慢性应激会导致慢性的、持续性的SGs，这似乎是疾病相关蛋白聚集的中枢（Fig. 4-5）。最后，Benjamin Wolozin和 Pavel Ivanov提出了一个模型，用来探究当SGs变得持久时，细胞RNA代谢的内部易损性是如何导致RBPs的病理性聚集的。而且。这一过程很有可能加速许多神经退行性疾病和肌病的病理生理，并为疾病的治疗提供新靶点。

Fig. 4 Phases in the stress granule cycle.

Fig. 5 The RBP cascade hypothesis.

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在于2019年10月15以Oscillating circuitries in the sleeping brain为题的综述文章中，Antoine R. Adamantidis（通讯作者，瑞士伯尔尼大学伯尔尼医院）、Carolina Gutierrez Herrera（同上）、及Thomas C. Gent（瑞士伯尔尼大学伯尔尼医院，瑞士苏黎世大学）认为，在睡眠过程中，包括慢波（low wave）、纺锤波（spindles wave）和θ波（theta wave）在内的脑回路特异性振荡（circuit-specific oscillation）可以帮助我们揭示大脑活动的特征，这些特异性振荡嵌套于丘脑皮层或海马网络中（Fig. 1-3）。

Fig. 1 Sleep-state specificity of oscillations.

Fig. 2 Circuit mechanisms of NREM sleep-specific oscillations.

Fig. 3 Circuit mechanisms of REM sleep-specific oscillations.

然而，一个首要的挑战是如何确定这些振荡活动与大脑内睡眠促进神经元（sleep-promoting neuron）和觉醒促进神经元（wake-promoting neuron）网络之间的关系（Fig. 1-3）。而且，在时间和空间上，对协调睡眠相关的振荡活动的神经生物学机制的仍需进一步理解，进而有助于我们对睡眠状态及其功能的认知（Fig. 1-3）。