ລາງວັນ McKnight Scholar 2023

ຄະນະກໍາມະການບໍລິຫານຂອງກອງທຶນ McKnight Endowment ສໍາລັບ Neuroscience ມີຄວາມຍິນດີທີ່ຈະປະກາດວ່າມັນໄດ້ເລືອກນັກວິທະຍາສາດ neuroscientists ສິບຄົນທີ່ຈະໄດ້ຮັບລາງວັນ McKnight Scholar 2023. ນີ້ແມ່ນປີທໍາອິດທີ່ McKnight ເຮັດລາງວັນເຫຼົ່ານີ້ພາຍໃຕ້ຄໍາແນະນໍາໃຫມ່ຂອງໂຄງການ, ເຊິ່ງເນັ້ນຫນັກໃສ່ການເພີ່ມຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ຄວາມສະເຫມີພາບ, ແລະການລວມເຂົ້າເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຄວາມເປັນເລີດແລະຜົນກະທົບຂອງວຽກງານຂອງພວກເຮົາ.

ລາງວັນ McKnight Scholar ແມ່ນມອບໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດຫນຸ່ມຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນຂອງການສ້າງຕັ້ງຫ້ອງທົດລອງເອກະລາດຂອງຕົນເອງແລະອາຊີບການຄົ້ນຄວ້າແລະຜູ້ທີ່ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະ neuroscience. ນັບຕັ້ງແຕ່ລາງວັນດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນປີ 1977, ລາງວັນອາຊີບຕົ້ນທີ່ມີຊື່ສຽງນີ້ໄດ້ໃຫ້ທຶນຫຼາຍກວ່າ 260 ນັກສືບສວນທີ່ມີນະວັດຕະກໍາແລະຊຸກຍູ້ການຄົ້ນພົບຫຼາຍຮ້ອຍຄັ້ງ.

Richard Mooney, PhD, ປະທານຄະນະກໍາມະການລາງວັນແລະສາດສະດາຈານ George Barth Geller ຂອງ Neurobiology ທີ່ໂຮງຮຽນແພດສາດມະຫາວິທະຍາໄລ Duke ກ່າວວ່າ "ຄະນະກໍາມະການມີຄວາມຍິນດີທີ່ຈະສະແດງຄວາມຍິນດີກັບນັກວິຊາການໃຫມ່ທີ່ງົດງາມ." "ແຕ່ລະຄົນມີຄວາມມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາພື້ນຖານທີ່ສຸດຂອງ neuroscience, ຈາກການກໍານົດໂມເລກຸນທີ່ສ້າງລະບົບປະສາດໄປສູ່ການຖອດລະຫັດການຄິດໄລ່ທາງ neural ທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາເບິ່ງເຫັນ, ຮຽນຮູ້ທັກສະໃຫມ່, ແລະແມ້ກະທັ້ງການສ້າງພັນທະບັດທາງສັງຄົມ."

ແຕ່ລະຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນ McKnight Scholar ຕໍ່ໄປນີ້ຈະໄດ້ຮັບ $75,000 ຕໍ່ປີເປັນເວລາສາມປີ.

ມີ 56 ຜູ້ສະຫມັກສໍາລັບລາງວັນ McKnight Scholar ໃນປີນີ້, ເຊິ່ງເປັນຕົວແທນຂອງຄະນະວິຊາ neuroscience ຫນຸ່ມທີ່ດີທີ່ສຸດໃນປະເທດ. ຄະນະວິຊາມີສິດໄດ້ຮັບລາງວັນໃນລະຫວ່າງສີ່ປີທໍາອິດຂອງພວກເຂົາໃນຕໍາແຫນ່ງຄະນະວິຊາເຕັມເວລາ. ນອກຈາກ Mooney, ຄະນະຄັດເລືອກ Scholar Awards ລວມມີ Gordon Fishell, Ph.D., Harvard University; Mark Goldman, Ph.D., University of California, Davis; Kelsey Martin, MD, Ph.D., Simons Foundation; Jennifer Raymond, Ph.D., ມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford; Vanessa Ruta, Ph.D., ມະຫາວິທະຍາໄລ Rockefeller; ແລະ Michael Shadlen, MD, Ph.D., Columbia University.

ຕາຕະລາງສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບລາງວັນຂອງປີຕໍ່ໄປຈະມີຢູ່ໃນເດືອນສິງຫາ. ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບໂຄງການລາງວັນ neuroscience ຂອງ McKnight, ກະລຸນາຢ້ຽມຊົມ ເວັບໄຊທ໌ຂອງກອງທຶນ Endowment.

ກ່ຽວກັບກອງທຶນມວຍ McKnight ສໍາລັບວິທະຍາສາດສາສະຫນາ

ກອງທຶນ McKnight Endowment ສໍາລັບ Neuroscience ແມ່ນອົງການຈັດຕັ້ງເອກະລາດທີ່ໄດ້ຮັບທຶນໂດຍກອງທຶນ McKnight ຂອງ Minneapolis, Minnesota, ແລະນໍາພາໂດຍຄະນະນັກວິທະຍາສາດ neuroscientists ທີ່ມີຊື່ສຽງຈາກທົ່ວປະເທດ. ມູນນິທິ McKnight ໄດ້ສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານ neuroscience ນັບຕັ້ງແຕ່ 1977. ມູນນິທິໄດ້ສ້າງຕັ້ງກອງທຶນ Endowment ໃນ 1986 ເພື່ອປະຕິບັດຫນຶ່ງໃນຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ William L. McKnight (1887-1979). ຫນຶ່ງໃນຜູ້ນໍາເບື້ອງຕົ້ນຂອງບໍລິສັດ 3M, ລາວມີຄວາມສົນໃຈສ່ວນບຸກຄົນກ່ຽວກັບພະຍາດຄວາມຈໍາແລະສະຫມອງແລະຕ້ອງການສ່ວນຫນຶ່ງຂອງມໍລະດົກຂອງລາວທີ່ໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍຊອກຫາການປິ່ນປົວ. ນອກເຫນືອໄປຈາກ Scholar Awards, ກອງທຶນ Endowment ເຮັດໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດທີ່ເຮັດວຽກເພື່ອນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ບັນລຸໄດ້ໂດຍຜ່ານການແປແລະການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານການຊ່ວຍກ່ຽວກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເຖິງແມ່ນວ່າ McKnight Neurobiology of Brain Disorders Awards.

ລາງວັນ McKnight Scholar 2023

Ishmail Abdus-Saboor, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ວິທະຍາສາດຊີວະວິທະຍາ ແລະສະຖາບັນພຶດຕິກຳສະໝອງ Zuckerman, ມະຫາວິທະຍາໄລ Columbia, New York, NY

Skin-Brain Axis ສໍາລັບພຶດຕິກໍາການສໍາພັດທີ່ໃຫ້ລາງວັນ

ການສໍາພັດທາງສັງຄົມເປັນການກະຕຸ້ນທີ່ສໍາຄັນທີ່ເປັນພື້ນຖານຂອງປະສົບການຂອງມະນຸດຕັ້ງແຕ່ການບໍາລຸງລ້ຽງຄົນອື່ນແລະການສ້າງພັນທະບັດທາງສັງຄົມຈົນເຖິງການຍອມຮັບທາງເພດ. ການເຮັດວຽກກັບຕົວແບບຫນູແລະ optogenetics, ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາຂອງ Abdus-Saboor ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງລະຫວ່າງຈຸລັງ neural ຜິວຫນັງແລະສະຫມອງ, ແລະຈຸລັງທີ່ອຸທິດຕົນໄດ້ຖືກດັດແປງໂດຍສະເພາະກັບຕົວຊີ້ບອກການສໍາພັດບາງຢ່າງ. ຈຸລັງເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຈໍາເປັນ ແລະພຽງພໍເພື່ອກະຕຸ້ນການຕອບສະໜອງທາງຮ່າງກາຍສະເພາະ – ການກະຕຸ້ນຈຸລັງເຮັດໃຫ້ໜູຕອບສະໜອງຄືກັບວ່າເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການສໍາພັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຫາຄູ່, ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີຫນູອື່ນຢູ່ກໍຕາມ; ແລະການປິດການນຳໃຊ້ພວກມັນເຮັດໃຫ້ການຕອບສະໜອງຫຼຸດລົງ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຈັບຄູ່ກັບການພົວພັນທາງສັງຄົມ.

ໃນການຄົ້ນຄວ້າໃຫມ່ຂອງລາວ, Abdus-Saboor ແລະທີມງານຂອງລາວມີຈຸດປະສົງເພື່ອກໍານົດວິທີການ neurons ໃນຜິວຫນັງກະຕຸ້ນສັນຍານໃນທາງບວກທີ່ເປັນເອກະລັກໃນສະຫມອງ, ແລະວິທີການສະຫມອງໄດ້ຮັບແລະປະມວນຜົນສັນຍານເຫຼົ່ານັ້ນເປັນລາງວັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການກໍານົດ neurons ການສໍາພັດທີ່ຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ສະຖານະການສໍາຜັດ (ການບໍາລຸງລ້ຽງ pups ທຽບກັບ grooming ຫຼືຫຼິ້ນ). ຈຸດປະສົງທີສາມຈະຊອກຫາສິ່ງທີ່ເຊັນເຊີຢູ່ໃນຈຸລັງເຫຼົ່ານີ້ກໍານົດການສໍາພັດ. ການຄົ້ນຄວ້າຈະເປີດເຜີຍເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ຜິວຫນັງ - ສະຫມອງ, ດ້ວຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີທ່າແຮງສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສຶກສາຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງສັງຄົມ.

Yasmine El-Shamayleh, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພະແນກປະສາດວິທະຍາ & Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, ມະຫາວິທະຍາໄລ Columbia, New York City, NY

ວົງຈອນ Cortical ສໍາລັບການຮັບຮູ້ຮູບແບບສາຍຕາ

ໃນ primates, ປະມານ 30% ຂອງ cerebral cortex ແມ່ນອຸທິດຕົນເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຕາ. ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກໃຫມ່, ທ່ານດຣ El-Shamayleh ກໍາລັງເຮັດວຽກໄປສູ່ການພັດທະນາຄວາມເຂົ້າໃຈກົນໄກຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີທີ່ສະຫມອງກວດພົບແລະຮັບຮູ້ວັດຖຸທີ່ພວກເຮົາເຫັນ. ໂດຍສຸມໃສ່ພື້ນທີ່ cortical V4, ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ El-Shamayleh ກໍາລັງເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນວ່າປະເພດຂອງ neurons ຕ່າງໆໃນພາກພື້ນສະຫມອງນີ້ສະຫນັບສະຫນູນຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາໃນການຮັບຮູ້ຮູບຮ່າງຂອງວັດຖຸທີ່ເບິ່ງເຫັນ.

ພື້ນທີ່ Cortical V4 ມີຄວາມຕັ້ງໃຈສູງກັບຮູບຮ່າງຂອງວັດຖຸໃນໂລກ. neurons ສ່ວນບຸກຄົນໃນພື້ນທີ່ນີ້ແມ່ນມີຄວາມຊ່ຽວຊານສໍາລັບການກວດພົບສ່ວນໂຄ້ງຕ່າງໆຕາມ contour ຂອງວັດຖຸ: protrusions convex ຫຼື indentations concave. ອົງປະກອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ neurons convex- ແລະ concave-preferring ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກວດພົບວັດຖຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ປະສົມປະສານຂອງ contours convex ແລະ concave ເຂົາເຈົ້າມີ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຫນຶ່ງໃນກຸ່ມ neurons ອາດຈະກວດພົບຫມາກກ້ວຍໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນອາດຈະກວດພົບຫມາກນັດ. ການສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນເຫຼົ່ານີ້ແລະການນໍາໃຊ້ໃຫມ່ຂອງ optogenetics ໄວຣັສທີ່ອີງໃສ່ vector ໃນຮູບແບບ primate, El-Shamayleh ກໍາລັງບັນທຶກແລະຈັດການກິດຈະກໍາຂອງກຸ່ມສະເພາະຂອງ neurons V4 ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ແມ່ນການກໍານົດວິທີການປະເພດຕ່າງໆຂອງ neurons ຢູ່ໃນພື້ນທີ່ cortical V4 ປະຕິສໍາພັນເພື່ອປະມວນຜົນຮູບຮ່າງຂອງວັດຖຸ, ແລະວິທີການຂອງກິດຈະກໍາ neural ໃນເຂດນີ້ແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ກັບ perception ຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບ convex ແລະ concave ພາກສ່ວນຂອງວັດຖຸ. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຂະບວນການເຫຼົ່ານີ້ຈະປົດລັອກລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການສະຫມອງ primate ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຕາ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການປະດິດສ້າງທາງວິຊາການທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນການຄົ້ນຄວ້ານີ້ຍັງຈະສ້າງຄວາມສະດວກໃນການສຶກສາກົນໄກການທໍາງານຂອງສະຫມອງ primate ແລະພຶດຕິກໍາສະເພາະຂອງ primate ໃນອະນາຄົດ.

Vikram Gadagkar, ປະລິນຍາເອກ, ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພະແນກປະສາດວິທະຍາ & Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, ມະຫາວິທະຍາໄລ Columbia, New York City, NY

ກົນ​ໄກ​ປະ​ສາດ​ຂອງ​ການ​ປະ​ສານ​ງານ​ແລະ monogamy​

ໃນຂະນະທີ່ມີການຄົ້ນຄ້ວາທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບວິທີການສັດຮຽນຮູ້ແລະປະຕິບັດພຶດຕິກໍາ, ຄວາມສົນໃຈຫນ້ອຍໄດ້ຖືກຈ່າຍໃຫ້ກັບວິທີການທີ່ສັດຫນຶ່ງປະເມີນການປະຕິບັດຂອງສັດອື່ນໃນລະຫວ່າງການພົວພັນກັບສັງຄົມ. ໃນ songbirds, ການຄົ້ນຄວ້າສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ເບິ່ງສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນສະຫມອງຂອງຜູ້ຊາຍທີ່ຮ້ອງເພງເພື່ອດຶງດູດຄູ່, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນສະຫມອງຂອງນົກເພດຍິງໃນຂະນະທີ່ນາງຟັງເພງຂອງຜູ້ຊາຍ. ການຄົ້ນຄວ້າໃຫມ່ຂອງທ່ານດຣ Gadagkar ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ຊ່ອງຫວ່າງນີ້ແລະສ້າງຮູບພາບທີ່ຄົບຖ້ວນສົມບູນຂອງການພົວພັນລະຫວ່າງສານທີ່ສັບສົນເຫຼົ່ານີ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຊ່ວຍເຫຼືອຂະຫຍາຍການຄົ້ນຄວ້າທາງ neural ເພື່ອປະກອບມີສະຫມອງຂອງແມ່ຍິງທີ່ມັກຈະຖືກລະເລີຍ.

ການເຮັດວຽກຂອງ Dr. Gadagkar ຈະເບິ່ງສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສະຫມອງທີ່ເອີ້ນວ່າ HVC, ແກນ sensorimotor ທີ່ຮູ້ຈັກວ່າມີການເຄື່ອນໄຫວຢູ່ໃນຜູ້ຊາຍເພື່ອຮັກສາເວລາໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ແລະປະຕິບັດເພງຂອງພວກເຂົາ. ເປັນຄັ້ງທໍາອິດ, ລາວແລະຫ້ອງທົດລອງຂອງລາວກໍາລັງບັນທຶກສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນ HVC ເພດຍິງໃນຂະນະທີ່ນາງຟັງແລະປະເມີນເພງຜູ້ຊາຍ, ເພື່ອທົດສອບວ່າ neurons ເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າລະຫັດເປັນຕົວແທນຂອງເພງຜູ້ຊາຍໃນສະຫມອງຂອງນາງ. ອັນທີສອງ, ທ່ານດຣ Gadagkar ຈະກວດກາເບິ່ງວ່າແມ່ຍິງເຮັດການປະເມີນຜົນຂອງພວກເຂົາແນວໃດ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການປຽບທຽບການປະຕິບັດໃນປະຈຸບັນຕໍ່ກັບການສະແດງທີ່ຜ່ານມາ, ແລະສິ່ງທີ່ neurons ເຮັດໃນເວລາທີ່ກວດພົບຂໍ້ຜິດພາດ. ສຸດທ້າຍ, ການຄົ້ນຄວ້າຈະເບິ່ງລະບົບ dopamine ເພື່ອເບິ່ງວ່າສະຫມອງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມມັກສໍາລັບການປະຕິບັດທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍທີ່ສຸດ. ນີ້ຍັງຈະໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບກົນໄກຂອງສະຫມອງຂອງ monogamy ນັບຕັ້ງແຕ່ songbirds ເຫຼົ່ານີ້ຫາຄູ່ສໍາລັບຊີວິດແລະນໍາໃຊ້ເພງເພື່ອສ້າງແລະຮັກສາພັນທະບັດຂອງເຂົາເຈົ້າ.

Hidehiko Inagaki, Ph.D., Max Planck Florida Institute for Neuroscience, Jupiter, FL

ກົນໄກ Synaptic ແລະ Network Dynamics ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຕິດພັນ

ການຮຽນຮູ້ທັກສະໃໝ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ສະໝອງເຮັດການປ່ຽນແປງຂອງວົງຈອນຂອງມັນ, ຂະບວນການທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນນາມຂອງພລາສຕິກ. ໃນຂະນະທີ່ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ສໍາຄັນໄດ້ຖືກເຮັດເພື່ອກໍານົດວິທີການເຄືອຂ່າຍສະຫມອງປະຕິບັດທັກສະ, ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຫນ້ອຍກ່ຽວກັບກົນໄກການຮຽນຮູ້ທັກສະໃຫມ່. Dr. Inagaki ແລະທີມງານຂອງລາວກໍາລັງເຮັດວຽກເພື່ອສູນຢູ່ໃນຈຸລັງແລະຂະບວນການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຂອງການຮຽນຮູ້. ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເຄື່ອນໄຫວທີ່ວາງແຜນຖືກຄວບຄຸມໃນທົ່ວພື້ນທີ່ສະຫມອງ, ແລະສັດທີ່ຊ່ຽວຊານມີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນກ່ວາສັດຈົວ. ແຕ່ການເຊື່ອມຕໍ່ເຫຼົ່ານັ້ນມາຮອດບ່ອນນັ້ນໄດ້ແນວໃດ?

ການນໍາໃຊ້ການຖ່າຍຮູບ vivo 2-photon ແລະ electrophysiology ຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນຮູບແບບຫນູ, ທ່ານດຣ Inagaki ແລະທີມງານຂອງລາວໃນປັດຈຸບັນສາມາດເບິ່ງໄດ້ໃນລະດັບໂທລະສັບມືຖືວ່າມີການປ່ຽນແປງຫຍັງເກີດຂຶ້ນຍ້ອນວ່າທັກສະໃຫມ່ແມ່ນການຮຽນຮູ້ - ໃນກໍລະນີນີ້, ການຮຽນຮູ້ໄລຍະເວລາໃຫມ່ສໍາລັບ ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສັງເກດເຫັນກິດຈະກໍາໃນສະຫມອງມີການປ່ຽນແປງຍ້ອນວ່າສັດຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຄື່ອນຍ້າຍໃນເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼັງຈາກ cue, ແລະເຫັນວ່າການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານັ້ນຈະເປີດເຜີຍຫຼາຍກ່ຽວກັບກົນໄກຂອງຂະບວນການຮຽນຮູ້. ການນໍາໃຊ້ການຫມູນໃຊ້ທາງພັນທຸກໍາເພື່ອເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກະຕຸ້ນຫຼືຍັບຍັ້ງທາດໂປຼຕີນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພາດສະຕິກ, ພວກເຂົາມີຈຸດປະສົງເພື່ອເປີດເຜີຍບໍ່ພຽງແຕ່ສິ່ງທີ່ມີການປ່ຽນແປງໃນສະຫມອງ, ແຕ່ການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານັ້ນຖືກລິເລີ່ມແລະລວມກັນແນວໃດ. ການສັງເກດການປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາໃນສັດຈະຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານເຊື່ອມຕໍ່ສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນລະດັບເຊນກັບຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ແລະຮັກສາທັກສະທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈຂອງພວກເຮົາ. ຄວາມເຂົ້າໃຈເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ສາມາດມີຜົນກະທົບສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຄວາມບົກຜ່ອງດ້ານການຮຽນຮູ້.

Peri Kurshan, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, Albert Einstein College of Medicine, Bronx, NY

Unraveling ກົນໄກຂອງການພັດທະນາ Synapse, ຈາກໂມເລກຸນໄປສູ່ພຶດຕິກໍາ

Synapses, ສະຖານທີ່ບ່ອນທີ່ສັນຍານຖືກສົ່ງແລະຮັບລະຫວ່າງ neurons, ແມ່ນກຸນແຈສໍາລັບການເຮັດວຽກຂອງວົງຈອນ neural ທີ່ underlie ພຶດຕິກໍາ. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການ synapses ພັດທະນາໃນລະດັບໂມເລກຸນແລະວິທີການພັດທະນາ synaptic ມີອິດທິພົນຕໍ່ພຶດຕິກໍາແມ່ນຈຸດປະສົງຂອງການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານດຣ Kurshan. ຮູບແບບທີ່ເດັ່ນຊັດຖືວ່າຊັ້ນຂອງທາດໂປຼຕີນທີ່ເອີ້ນວ່າໂມເລກຸນ synaptic cell-adhesion (sCAMs) ເລີ່ມຕົ້ນຂະບວນການ, ໂດຍມີຄອບຄົວຂອງ sCAMs ທີ່ເອີ້ນວ່າ neurexins, ເຊິ່ງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງສູງກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງດ້ານການພັດທະນາທາງດ້ານ neurodevelopmental ເຊັ່ນ: autism, ໂດຍສະເພາະຊີ້ໃຫ້ເຫັນ. ແຕ່ໃນການຄົ້ນຄວ້າ vivo ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການລົບ neurexins ບໍ່ໄດ້ກໍາຈັດ synapses. ດັ່ງນັ້ນຂະບວນການເຮັດວຽກແນວໃດ?

ທ່ານດຣ Kurshan ໃຊ້ແມ່ທ້ອງກົມ C. ຫລູຫລາ ເປັນລະບົບຕົວແບບເພື່ອຄິດອອກ. ການເຮັດວຽກຂອງນາງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າທາດໂປຼຕີນຈາກ scaffold presynaptic cytosolic ອາດຈະເຊື່ອມໂຍງຕົນເອງກັບເຍື່ອເຊນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນທົດແທນ neurexins ເພື່ອເຮັດໃຫ້ synapses ຄົງຕົວ. ໃນການຄົ້ນຄວ້າໃຫມ່ຂອງນາງ, ການນໍາໃຊ້ຮູບພາບ, proteomics, ການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄິດໄລ່, ແລະການຫມູນໃຊ້ transgenic, ນາງແລະຫ້ອງທົດລອງຂອງນາງມີຈຸດປະສົງເພື່ອກໍານົດສິ່ງທີ່ທາດໂປຼຕີນແລະອົງປະກອບຂອງເຍື່ອຫຸ້ມເຊນມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງແລະວິທີການທີ່ພວກມັນພົວພັນກັບ. ຈຸດປະສົງເພີ່ມເຕີມຈະເບິ່ງຕົວແປທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ neurexin (ສັ້ນແລະຍາວ) ເພື່ອເບິ່ງວ່າບົດບາດຂອງພວກມັນແມ່ນຫຍັງ, ແລະການສູນເສຍຂອງມັນນໍາໄປສູ່ການຜິດປົກກະຕິຂອງວົງຈອນແລະພຶດຕິກໍາ. ການຄົ້ນຄວ້າດັ່ງກ່າວມີຜົນສະທ້ອນຕໍ່ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງລະບົບປະສາດທີ່ຕິດພັນກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງ synaptic.

Scott Linderman, ປະລິນຍາເອກ, ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ສະຖິຕິ ແລະ Wu Tsai Neurosciences Institute, ມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford, Stanford, CA

ວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບການຄົ້ນພົບໂຄງສ້າງໃນຂໍ້ມູນທາງປະສາດແລະພຶດຕິກໍາ

ການປະກອບສ່ວນຂອງ Dr. Linderman ຕໍ່ກັບວິທະຍາສາດທາງດ້ານ neuroscience ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນການທົດລອງໃນຫ້ອງທົດລອງຫຼືເຮັດໃຫ້ການບັນທຶກ neural, ແຕ່ໃນການພັດທະນາວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຈັດການແລະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຈໍານວນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍທີ່ປະເພດຂອງການຄົ້ນຄວ້າເຫຼົ່ານີ້ຜະລິດ. ດ້ວຍເທກໂນໂລຍີທີ່ທັນສະໄຫມ, ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງບັນທຶກການບັນທຶກທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງຂອງ neurons ຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນທົ່ວສະຫມອງແລະພ້ອມກັນສັງເກດເຫັນພຶດຕິກໍາຂອງສັດທີ່ມີພຶດຕິກໍາຢ່າງເສລີໃນໄລຍະເວລາດົນນານ. Linderman ແລະທີມງານຂອງລາວເປັນຄູ່ຮ່ວມງານກັບຫ້ອງທົດລອງຄົ້ນຄ້ວາເພື່ອພັດທະນາວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເປັນໄປໄດ້ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນທັງຫມົດນັ້ນ.

ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Linderman ແມ່ນສຸມໃສ່ໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບລະບົບ neuroethology ຄອມພິວເຕີ້ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ເປັນໄປໄດ້ - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ຄົ້ນຫາວິທີການສ້າງແລະໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຕົວແບບສະຖິຕິກັບປະເພດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າຜະລິດໃນມື້ນີ້. ໂຄງການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະໃນອະນາຄົດຂອງລາວສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມກວ້າງຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດນໍາໃຊ້ກັບການຄົ້ນຄວ້າທາງ neural: ໂຄງການຫນຶ່ງເບິ່ງຜົນກະທົບຂອງການປ່ອຍ dopamine ກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາ, ອີກໂຄງການຫນຶ່ງກ່ຽວກັບການປຽບທຽບຜົນກະທົບທາງ neural ແລະພຶດຕິກໍາຂອງ neuromodulator serotonin, ແລະຫນຶ່ງໃນສາມກ່ຽວກັບການສຶກສາຕະຫຼອດຊີວິດ. ການບັນທຶກວິດີໂອຂອງ killifish turquoise ໃນອາຟຣິກາຢ່າງເສລີ - ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໂດຍປະລິມານແລະຄວາມສັບສົນທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າບໍ່ສາມາດວິເຄາະປະສິດທິຜົນໂດຍໃຊ້ວິທີການພື້ນເມືອງ. Linderman ເຂົ້າຫາການເຮັດວຽກເປັນຄູ່ຮ່ວມງານປະສົມປະສານກັບຜູ້ຮ່ວມມືໃນການທົດລອງ, ແລະໂດຍການພັດທະນາວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາຂອງ neurobiology ຍັງຊ່ວຍກ້າວຫນ້າທາງດ້ານສະຖິຕິແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

Swetha Murthy, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ສະຖາບັນ Vollum, Oregon Health and Science University, Portland, OR

Mechanosensation ສໍາ​ລັບ​ການ​ຊີ້​ນໍາ​ສະ​ພາບ​ຂອງ​ໂທລະ​ສັບ​ມື​ຖື​

Mechanosensation – ຫຼືການກວດຫາຜົນບັງຄັບໃຊ້ທາງກາຍະພາບໂດຍເຊັລ ຫຼື neuron – ເປັນການທໍາງານທີ່ລະອຽດອ່ອນ ແລະຫຼາຍອັນເປັນຕາແປກໃຈທີ່ໄກ່ເກ່ຍໂດຍຊ່ອງ ion ບາງຢ່າງ (ໃນບັນດາທາດໂປຼຕີນອື່ນໆ) ຢູ່ໃນເຍື່ອຫຸ້ມເຊນ. ຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງການສໍາພັດ - neurons ສາມາດກວດພົບຄວາມກົດດັນ, stretching, ແລະອື່ນໆ. ຫ້ອງທົດລອງຂອງດຣ. Murthy ກໍາລັງຂຸດເຂົ້າໄປໃນຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າຂອງ mechanosensation ທີ່ມີຜົນສະທ້ອນອັນເລິກເຊິ່ງຕໍ່ສຸຂະພາບຂອງ neural: ຂະບວນການຂອງ myelination, ເຊິ່ງຈຸລັງພິເສດທີ່ເອີ້ນວ່າ oligodendrocytes (OLs) ປະກອບເປັນກາບປະມານເສັ້ນປະສາດເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດ.

ມັນໄດ້ຖືກສົມມຸດຕິຖານວ່າ cues ກົນຈັກ (ໃນບັນດາປັດໃຈອື່ນໆ) ສາມາດປົກຄອງ OL morphology ແລະ myelination, ແຕ່ກົນໄກທີ່ຕິດພັນແມ່ນຍັງບໍ່ຮູ້ຈັກ. ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Murthy ກໍາລັງສຶກສາຊ່ອງທາງ TMEM63A ທີ່ຖືກກະຕຸ້ນດ້ວຍກົນຈັກ, ເຊິ່ງສະແດງອອກໃນ OLs, ເພື່ອເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນວ່າຊ່ອງທາງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດໄກ່ເກ່ຍ myelination ໄດ້ແນວໃດແລະໃນນັ້ນກໍ່ສ່ອງແສງກ່ຽວກັບວິທີການ cues ກົນຈັກນໍາພາຂະບວນການ. ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກ in vitro patch-clamp ແລະການຫມູນໃຊ້ທາງພັນທຸກໍາ, Murthy ຈະຢືນຢັນ OL mechanosensitivity ແລະບໍ່ວ່າຈະເປັນການໄກ່ເກ່ຍໂດຍ TMEM63A, ຫຼັງຈາກນັ້ນປະເມີນການເພິ່ງພາອາໄສຂອງ myelination ໃນ TMEM63A ໂດຍການປຽບທຽບສະຫມອງຫນູຢູ່ໃນຈຸດຕ່າງໆໃນການພັດທະນາຂອງພວກເຂົາທີ່ມີຫຼືບໍ່ມີ genes TMEM63A. ມິດງຽບ. ສຸດທ້າຍ, ໃນການທົດລອງ vivo ທີ່ໃຊ້ປາ zebra ຈະສັງເກດເຫັນແລະບັນທຶກ myelination ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະກໍານົດການເພິ່ງພາອາໄສຂອງຂະບວນການນີ້ໃນ TMEM63A. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການ myelination ສາມາດເຮັດວຽກ - ແລະວິທີທີ່ມັນສາມາດລົ້ມເຫລວ - ຈະເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສຶກສາເງື່ອນໄຂຕ່າງໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ myelination ເຊັ່ນ: hypomeylinating leukodystrophies, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຂະຫຍາຍຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ mechanosensation.

Karthik Shekhar, Ph.D., ວິສະວະກຳເຄມີ ແລະ ຊີວະໂມເລກຸນ / Helen Wills Neuroscience Institute, University of California, Berkeley, Berkeley, CA

ການວິວັດທະນາການຂອງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງລະບົບປະສາດ ແລະຮູບແບບໃນລະບົບສາຍຕາ

ຫ້ອງທົດລອງຂອງດຣ. Shekhar ຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວິທີການທີ່ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດຂອງ neural ແລະອົງການຈັດຕັ້ງຂອງເຂົາເຈົ້າພັດທະນາເພື່ອຮັບໃຊ້ຄວາມຕ້ອງການຂອງສັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວໄດ້ສຸມໃສ່ລະບົບສາຍຕາຂອງສະຫມອງ, ໂດຍສະເພາະ retina ແລະ cortex ສາຍຕາຕົ້ນຕໍ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການອະນຸລັກຢ່າງໂດດເດັ່ນໃນທົ່ວຊະນິດທີ່ແຍກອອກຈາກຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານປີຂອງການວິວັດທະນາການ. ໂດຍການເຂົ້າໃຈອົງປະກອບຂອງ neuronal ໃນ retinas ຂອງຊະນິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະວິທີການ neurons ເຫຼົ່ານັ້ນຖືກຈັດລຽງ, ລາວຫວັງວ່າຈະເປີດເຜີຍວິທີການວິວັດທະນາການປະຕິບັດຕາມຄວາມຕ້ອງການສາຍຕາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ - ແລະນອກຈາກນັ້ນ, ຄົ້ນພົບພັນທຸກໍາ underpinnings ຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແລະການ evolution ຂອງສະຫມອງ.

ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Shekhar ຈະກວດສອບການອະນຸລັກວິວັດທະນາການແລະຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງປະເພດ neuronal ໃນ retina ຂອງສັດທີ່ມີກະດູກສັນຫຼັງຫຼາຍຊະນິດ, ຈາກປາໄປຫານົກໄປຫາສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມ, ແລະນໍາໃຊ້ວິທີການຄິດໄລ່ເພື່ອຟື້ນຟູການວິວັດທະນາການຂອງຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງ neural. ລາວຈະກວດເບິ່ງວ່າວິວັດທະນາການນໍາໄປສູ່ການເພີ່ມຂື້ນຂອງປະເພດໃຫມ່ຫຼືການດັດແປງຂອງປະເພດທີ່ມີຢູ່, ລວມທັງການປ່ຽນແປງທາງດ້ານ morphology, ຫນ້າທີ່, ຫຼືການເຊື່ອມຕໍ່. ຄວາມພະຍາຍາມພ້ອມໆກັນຈະສືບສວນ cortex ສາຍຕາ, ໂຄງສ້າງທີ່ພົບເລື້ອຍກັບສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມທັງຫມົດ, ແລະຈະສຸມໃສ່ການຕິດຕາມຕົ້ນກໍາເນີດຂອງການພັດທະນາໃນຕອນຕົ້ນທີ່ເອີ້ນວ່າ "ໄລຍະເວລາທີ່ສໍາຄັນ", ບ່ອນທີ່ເຄືອຂ່າຍ neural ໃນສະຫມອງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ສວຍງາມຕໍ່ປະສົບການທາງດ້ານຄວາມຮູ້ສຶກ. ການຄົ້ນຄວ້າດັ່ງກ່າວຈະຊ່ວຍສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການປັບຕົວແບບວິວັດທະນາການເກີດຂື້ນໃນລະບົບສາຍຕາ, ເຊິ່ງຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວິທີການຄົ້ນຄ້ວາຕື່ມອີກກ່ຽວກັບວິທີການພັດທະນາຂອງສະຫມອງຂອງພາກສ່ວນອື່ນໆ. ຫຼັກການແນະນໍາທີ່ຕິດພັນກັບວິທີການ Shekhar ແມ່ນວ່າການຮ່ວມມືລະຫວ່າງວິຊາການ - ກັບວິສະວະກອນ, ນັກວິທະຍາສາດລະບົບປະສາດ, ແພດຫມໍ, ແລະນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ້ - ສາມາດນໍາເອົາວິທີການໃຫມ່ເພື່ອແກ້ໄຂບາງຄໍາຖາມໃຫຍ່ໃນລະບົບປະສາດ.

Tanya Sippy, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ໂຮງຮຽນການແພດ Grossman ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ, ນະຄອນນິວຢອກ, ນິວຢອກ

Modulation ຂອງຈຸລັງ Striatal ແລະ Synapses ໂດຍສັນຍານການເຄື່ອນໄຫວ Dopamine

Dopamine ບາງທີອາດເປັນ neuromodulator ທີ່ຮູ້ຈັກກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ສຸດ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຍ້ອນບົດບາດທີ່ມັນມີບົດບາດໃນລາງວັນສັນຍານ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, dopamine ຍັງມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການເຄື່ອນໄຫວ, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນໂດຍຄວາມບໍ່ສາມາດຂອງຄົນເຈັບທີ່ມີພະຍາດ Parkinson, ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງ dopamine, ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການເຄື່ອນໄຫວ. ທ່ານດຣ Sippy ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທີການ dopamine ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການເຄື່ອນໄຫວ, ໂດຍຜ່ານການວັດແທກຄວາມຊັດເຈນໃນ vivo ຂອງການເຫນັງຕີງຂອງ dopamine ພ້ອມກັນກັບທ່າແຮງຂອງເຍື່ອໃນ neurons ເປົ້າຫມາຍ.

ບັນທຶກທີ່ມີທ່າແຮງຂອງ Membrane ອະນຸຍາດໃຫ້ສະມາຊິກຫ້ອງທົດລອງຂອງທ່ານດຣ Sippy ສາມາດວັດແທກສອງຄຸນສົມບັດຂອງ neurons ທີ່ຮູ້ວ່າໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກ neuromodulation: 1) ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ synaptic inputs ແລະ 2) ຄວາມຕື່ນເຕັ້ນຂອງ neurons ທີ່ກໍານົດວິທີການຕອບສະຫນອງຕໍ່ວັດສະດຸປ້ອນເຫຼົ່ານີ້. ແຕ່ການວັດແທກທັງຄວາມເໜັງຕີງຂອງ dopamine ແລະທ່າແຮງຂອງເຍື່ອໃນຈຸລັງດຽວແມ່ນຍາກຫຼາຍ. ການເຮັດວຽກຂອງ Sippy ເປັນການຄົ້ນພົບວ່າກິດຈະກໍາ dopamine ແມ່ນສະທ້ອນຢູ່ໃນສອງ hemispheres ຂອງສະຫມອງ, ແລະດັ່ງນັ້ນ, ການວັດແທກແລະທ່າແຮງຂອງເຍື່ອສາມາດເຮັດຢູ່ດ້ານກົງກັນຂ້າມແລະຍັງມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນ. ດ້ວຍການບັນທຶກເຫຼົ່ານີ້, Sippy ຈະດັດແປງລະບົບ dopamine ແລະເບິ່ງວິທີການກະຕຸ້ນຫຼືສະກັດກັ້ນ dopamine ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນສົມບັດຂອງ neurons ເປົ້າຫມາຍ, ແລະວິທີການນີ້ມີຜົນກະທົບຕໍ່ການກະທໍາຂອງສັດ.

Moriel Zelikowsky, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ມະຫາວິທະຍາໄລຢູທາ, ເມືອງເຊົາເລັກ, UT

ການຄວບຄຸມ Neuropeptidergic Cortical ຂອງການໂດດດ່ຽວທາງສັງຄົມ

ການຢູ່ໂດດດ່ຽວທາງສັງຄົມທີ່ຍາວນານສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບທາງລົບຕໍ່ຊີວິດຂອງສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມແມ່ - ເຮັດໃຫ້ເກີດການຫຼຸດລົງທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ, ພະຍາດຫົວໃຈ, ແລະການປ່ຽນແປງທາງດ້ານພຶດຕິກໍາ, ລວມທັງການຮຸກຮານເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນຂະນະທີ່ການສຶກສາຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ເບິ່ງການຄວບຄຸມ subcortical ຂອງຮູບແບບທໍາມະຊາດຂອງການຮຸກຮານ, ເຊັ່ນວ່າລັກສະນະການປ້ອງກັນອານາເຂດຫຼືການປົກປ້ອງ offspring, ຈໍານວນຫນ້ອຍໄດ້ເບິ່ງຮູບແບບ pathological ຂອງການຮຸກຮານຫຼືການຄວບຄຸມເທິງລົງລຸ່ມຂອງເຂົາເຈົ້າ. ທ່ານດຣ Zelikowsky ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບກົນໄກແລະວົງຈອນ cortical ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຮຸກຮານທີ່ເປັນຜົນມາຈາກການໂດດດ່ຽວທາງດ້ານສັງຄົມຊໍາເຮື້ອ.

ການຄົ້ນຄວ້າເບື້ອງຕົ້ນໂດຍໃຊ້ຕົວແບບຫນູໄດ້ກໍານົດບົດບາດສໍາລັບ neuropeptide Tachykinin 2 (Tac2) ເປັນ neuromodulator subcortical ຂອງຄວາມຢ້ານກົວແລະການຮຸກຮານທີ່ໂດດດ່ຽວ - ເມື່ອສັນຍານ Tac2 ຖືກງຽບ, ການຮຸກຮານຫຼຸດລົງໃນຫນູທີ່ໂດດດ່ຽວ; ເມື່ອເປີດໃຊ້, ການຮຸກຮານເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງແມ່ນວ່າໃນຫນູທີ່ບໍ່ຢູ່ໂດດດ່ຽວ. ທີ່ສໍາຄັນ, Tac2 ຍັງໄດ້ຖືກພົບເຫັນວ່າໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢູ່ໃນ cortex medial prefrontal cortex (mPFC) ຫຼັງຈາກການໂດດດ່ຽວທາງສັງຄົມ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຫນ້າທີ່ຂອງມັນຢູ່ໃນ cortex ຍັງບໍ່ຮູ້ຈັກ. ການຄົ້ນຄວ້າເພີ່ມເຕີມໃນປັດຈຸບັນຈະກວດເບິ່ງຢ່າງແນ່ນອນວ່າ Tac2 interneurons ໃນ mPFC ໄກ່ເກ່ຍການຮຸກຮານໃນສັດທີ່ໂດດດ່ຽວສັງຄົມແນວໃດ. ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ການລົບກວນສະເພາະຂອງເຊນໃນຫນູທີ່ມີປະສົບການໂດດດ່ຽວທາງສັງຄົມແລະໄດ້ຮັບການປະເຊີນຫນ້າກັບຫນູເພດດຽວກັນ "intruder" ຢູ່ໃນຊ່ອງຂອງເຂົາເຈົ້າ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໃຊ້ເພື່ອລະບຸກຸ່ມພຶດຕິກຳ, ເຊິ່ງຖືກແຜນທີ່ກັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງສະໝອງທີ່ເປັນຮູບພາບ. ໂດຍການເຂົ້າໃຈວ່າຄວາມໂດດດ່ຽວສາມາດປ່ຽນແປງສະຫມອງຂອງສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດອາດຈະເຂົ້າໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງການຂາດແຄນທາງສັງຄົມຕໍ່ມະນຸດ - ແລະວິທີການແກ້ໄຂພວກມັນ.