2019 년 7 월 22 일
신경 과학을위한 맥나이트 기부 기금 (MEFN)은 2019 년 MEFN 기술상을 통해 3 명의 수혜자에게 600,000 달러의 기금을 지원한다고 발표했으며 신경 과학 연구 방식을 근본적으로 바꿀 수있는 능력을 인정 받았다. 각 프로젝트는 향후 2 년 동안 총 200,000 달러를 받게되며 뇌 기능을지도, 모니터 및 모델링하는 데 사용되는 획기적인 기술의 발전을 앞당기 게됩니다. 2019 명의 수상자는 다음과 같습니다.
- Gilad Evrony, MD, Ph.D. 뉴욕 대학의 Langone Health, 그는 많은 개별적인 인간 뇌 세포에 자연적으로 발생하는 유전자 돌연변이를 매핑하여 혈통을 추적하고 뇌의 다른 세포 유형의 일종 인 "가계도"를 만드는 근본적인 새로운 단일 세포 기술을 개발하고 있습니다.
- Marquette University의 Iaroslav 'Alex'Savtchouk, Ph.D., 그의 프로젝트는 이전보다 훨씬 더 높은 해상도와 훨씬 빠른 속도로 뇌 활동을 3 차원으로 이미지화하여 자극에 반응하는 살아있는 뇌에서 일어나는 일을보다 완벽하게 이미지화하는 방법을 포함합니다.
- Nanthia Suthana, Ph.D., University of California, Los Angeles, 그의 팀은 치료의 일부로 인간의 두뇌에 이식 된 특정 장치와 통신하고 가상 현실 및 증강 현실 환경에 빠져있는 인간의 뇌 활동 데이터를 캡처하기위한 프로토콜을 개발 중입니다.
(아래의 각 연구 프로젝트에 대해 자세히 알아보십시오.)
기술 상에 대하여
1999 년 Technology Award가 수립 된 이래 MEFN은이 수상 메커니즘을 통해 신경 과학 분야의 혁신적인 기술에 1,350 만 달러 이상을 기부했습니다. MEFN은 특히 뇌 기능을 조작하고 분석하는 능력을 향상시키기위한 새롭고 참신한 접근법을 취하는 연구에 관심이 있습니다. McKnight 지원으로 개발 된 기술은 궁극적으로 다른 과학자들이 이용할 수 있어야합니다.
"새로운 신경 기술을 개발할 때 독창성을 발휘하는 것은 놀랍습니다."라고 Caltech의 Anne P.와 Benjamin F. Biaggini 생물 과학 교수 Markus Meister 박사는 말했습니다. . 그는 "올해 우리는 개인의 신경 세포 계통을 추적하는 방법에서 자유롭게 걷는 환자의 신경 신호를 읽고 쓸 수있는 장치에 이르기까지 인간 두뇌를 겨냥한 몇 가지 개발을 후원하게되어 매우 기쁩니다."
올해의 선발위원회에는 경쟁이 치열한 90 명의 응원자로부터 신경 과학 상 올해의 McKnight 기술 혁신을 선택한 Adrienne Fairhall, Timothy Holy, Loren Looger, Mala Murthy, Alice Ting 및 Hongkui Zeng도 포함되었습니다.
2020 기술 혁신 상에 대한 의도는 2019 년 12 월 2 일 월요일입니다. 2020 년 프로세스에 관한 발표는 9 월에 나올 예정입니다. 수상 내역에 대한 자세한 내용은 다음 웹 사이트를 방문하십시오. www.mcknight.org/programs/the-mcknight-endowment-fund-for-neuroscience/technology-awards
2019 맥나이트 신경 과학 분야의 기술 혁신 상
Gilad Evrony, MD, Ph.D., Human Genetics and Genomics, Depts 센터 조교수. 뉴욕 대학의 소아과 및 신경 과학 및 생리학 Langone Health
"TAPESTRY : 인간 두뇌의 고해상도 계보 추적을위한 단일 셀 다중 오믹 기술"
모든 인간은 한 세트의 DNA "지시"로 단일 세포로 시작하지만, 그 한 세포가 수십억 개의 세포를 포함하여 수조가되는 방법에 대한 세부 사항은 아직 많이 알려지지 않았습니다. Evrony 박사의 연구는 뇌 세포의 "가계도"를 구축하여이 과정을 조명 할 수있는 TAPESTRY라는 기술을 개발하는 것을 목표로하며, 어떤 전구 세포가 인간의 두뇌에서 수백 가지 유형의 성숙 세포를 발생시키는지를 보여줍니다.
이 기술은 인간의 뇌 발달을 연구하는 연구자들이 직면 한 주요 문제를 해결할 수 있습니다. 미성숙 한 동물의 세포에 표식자를 도입 한 다음 그 표식이 어떻게 자손에게 전이되는지 연구함으로써 혈통을 추적하여 발달을 연구하는 핵심 방법은 침입 적이기 때문에 인간에게는 불가능합니다. Dr. Evrony는 동료들과 함께 자연 발생 돌연변이가 인간 두뇌의 혈통을 추적하는 데 사용될 수 있음을 보여주었습니다. TAPESTRY는 현재 방법의 몇 가지 한계를 해결함으로써이 접근 방법을 발전시키고 확장하는 것을 목표로합니다. 첫째, 혈통 추적 (lineage tracing)은 단세포 DNA의 작은 양의보다 확실한 분리 및 증폭을 필요로한다. 둘째, 인간의 뇌 발달에 대한 상세한 이해는 수천 또는 수만 개의 개별 세포의 프로파일 링을 허용하는 데 비용 효율적이어야합니다. 마지막으로, 그것은 또한 세포의 표현형을 매핑 할 필요가 있습니다 - 단지 세포가 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지뿐만 아니라 그들이 어떤 유형의 세포인지를 보는 것입니다. TAPESTRY는 이러한 문제를 해결하기 위해 노력합니다.
Evrony 박사의 접근법은 모든 인간 세포에 적용 가능하지만 뇌 질환에 특히 중요합니다. 일단 건강한 뇌 혈통이 매핑되면, 자폐증 및 정신 분열증과 같이 발생 가능성이있는 다양한 장애가있는 사람들에게서 뇌 발달이 어떻게 다른지를 알기위한 기초 자료로 사용될 수 있습니다.
Iaroslav 'Alex'Savtchouk, Ph.D., 마켓 대학의 생의학 조교수
"Time-tagged Quadrangular Stereoscopy를 통한 뇌 볼륨의 빠른 Panoptical 영상화"
현대의 광학 뇌 영상 기술은 뇌의 얇은 층을 관찰 할 수 있지만, 뇌의 볼륨과 같은 3 차원 공간에서 많은 뇌 활동을 이미징하는 것은 힘든 것으로 입증되었습니다. Savtchouk 박사는 연구원들이 뇌의 표면뿐만 아니라 이전보다 훨씬 더 높은 공간 - 시간 해상도 내에서 일어나는 일을 볼 수있는 접근법을 개발했습니다.
핵심 과정 인 2 광자 현미경 (two-photon microscopy)은 실험용 동물의 유전자 조작 된 뇌 세포에서 형광을 찾아 뇌 활동을 포착합니다. 단일 레이저를 사용하면 깊이 정보가 매우 느리게 기록됩니다. 두 개의 레이저 광선을 사용하면 연구원은 본질적으로 양안 시력을 얻을 수 있습니다. 즉, 더 가까이 있고 멀리 떨어져있는 것을 볼 수는 있지만 아무 것도 볼 수없는 시각적 "그림자"가 있습니다 (예를 들어, 사람이 체스 보드 가장자리를 볼 때, 더 작은 조각에 의해 막힐 수 있습니다.) Savtchouk 박사는 사각 비전을 제공하고 사각 지대를 크게 줄이는 두 개의 추가 레이저 광선을 추가하여이 문제를 해결하고 있습니다. 그는 또한 레이저의 타이밍을 시퀀싱하고 있습니다.이 레이저는 빠르게 펄럭이며, 연구원들은 어떤 레이저가 어떤 활동을하는지 파악하여 시간 정밀도가 우수한 3 차원 모델을 구축하는 데 중요합니다.
Dr. Savtchouk의 프로젝트는 먼저 컴퓨터 시뮬레이션에서 시스템을 설계 한 다음 마우스 모델을 사용하여 응용 프로그램을 입증하는 과정을 포함합니다. 그의 목표는 레이저 빔 추가와 하드웨어 및 소프트웨어 업그레이드를 통해 기존의 2 광자 현미경을 업데이트 할 수있는 방법을 개발하여 실험실이 완전히 새로운 시스템을 구입하지 않고도 기술 혜택을 누릴 수있게하는 것입니다.
Nanthia Suthana, Ph.D., 로스 앤젤레스 캘리포니아 대학교 심리 의학과 생물 의학과 부교수
"가상의 (또는 증강 된) 현실에 잠긴 자유로운 움직이는 인간의 깊고 두뇌 활동의 무선 및 프로그래밍 가능한 레코딩 및 자극"
인간의 신경 학적 현상을 연구하는 것은 많은 어려움을 낳습니다. 인간의 두뇌는 동물의 두뇌처럼 직접적으로 연구 될 수 없으며 실험실 환경에서 현상을 재현 (그리고 결과를 기록하기) 어렵습니다. Dr. Suthana는 가상 현실과 증강 현실을 사용하여 피실험자를위한 현실적인 테스트 시나리오를 만드는 시스템을 개발할 것을 제안합니다. 그녀는 간질 치료에 사용되는 이식 형 뇌 장치로 기록 된 데이터를 사용합니다.
수십만 명의 사람들이 이러한 장치를 이식했으며 많은 장치가 무선 프로그래밍 및 데이터 복구를 허용합니다. Suthana 박사의 접근 방식은 후자를 이용합니다.이 장치는 모든 종류의 뇌 활동을 기록하고 피험자가 VR 또는 AR 기반 실험에서 상호 작용하는 동안 기록 된 데이터를 활용할 수 있습니다. 중요한 것은 피험자가 두뇌 활동 모니터와 기록 장치를 가지고 있기 때문에 자유롭게 움직일 수 있다는 것입니다. 모션 캡처 및 생체 측정을 동시에 수행하여 전체 응답 그림을 조합 할 수 있습니다.
Suthana 박사는 시스템을 작동시키기 위해 여러 전문 팀과 협력하고 있습니다. 팀에는 전기 기술자, 물리학 자 및 컴퓨터 과학자가 포함됩니다. 신호 대기 시간과 같은 기본 사실을 설정하여 데이터를 동기화하고 정확하게 측정 할 수 있어야합니다. 궁극적으로, 그녀는 가능한 가장 현실적인 시뮬레이션과 상호 작용하는 자유 행동 인간이 연구원이 두뇌가 어떻게 작동하는지 더 정확하게 이해할 수 있다고 믿습니다. 두뇌 활동과 신체 반응이 자극에 대한 특정 행동이나 반응을 수반하는 것과 같은 기본적인 신경학적인 질문 외에도이 시스템은 외상 후 스트레스 장애 및 통제 된 가상 환경에서 환경 트리거를 시뮬레이션 할 수있는 기타 조건에 대한 연구를 약속합니다.
