2022 年麦克奈特学者奖

麦克奈特神经科学捐赠基金董事会很高兴地宣布，它已选出六名神经科学家获得 2022 年麦克奈特学者奖。

麦克奈特学者奖授予处于建立自己的独立实验室和研究事业的早期阶段并且表现出对神经科学的承诺的年轻科学家。 “今年的学者体现了当今全国领先的年轻神经科学家的创造力和技术成熟度，”杜克大学医学院奖励委员会主席兼 George Barth Geller 神经生物学教授 Richard Mooney 博士说。

“利用结构生物学、光学、遗传学、生理学、计算和行为的方法，学者们寻求深入了解从神经元信号的生物物理学到神经元回路的大规模结构的主题，并阐明决策的神经元基础制造、感觉处理和飞行，”穆尼说。 “我代表整个委员会祝贺所有申请者在神经科学研究的前沿做出了令人印象深刻的努力。”

自 1977 年设立该奖项以来，这一享有盛誉的早期职业奖项已资助了 250 多名创新研究人员，并激发了数百项突破性发现。以下每位麦克奈特学者奖获得者将在三年内每年获得 $75,000。

今年的麦克奈特学者奖有 53 名申请者，代表了该国最好的年轻神经科学教师。教师只有在全职教师职位的前四年才有资格获得该奖项。除了穆尼，学者奖评选委员会还包括哈佛大学 Gordon Fishell 博士； Mark Goldman，博士，加州大学戴维斯分校； Kelsey Martin，医学博士，博士，西蒙斯基金会； Jennifer Raymond，博士，斯坦福大学； Vanessa Ruta，博士，洛克菲勒大学；和迈克尔·沙德伦，医学博士，哥伦比亚大学博士。

明年奖项的申请时间表将于 9 月初公布。有关 McKnight 神经科学奖励计划的更多信息，请访问 捐赠基金的网站.

关于McKnight神经科学捐赠基金

麦克奈特神经科学捐赠基金是一个独立组织，仅由明尼苏达州明尼阿波利斯市的麦克奈特基金会资助，并由全国各地著名的神经科学家委员会领导。麦克奈特基金会自1977年以来就一直支持神经科学研究。该基金会于1986年成立了捐赠基金会，以执行创始人威廉·麦克奈特（1887-1979）的宗旨之一。他是3M公司的早期领导人之一，对记忆力和脑部疾病有个人兴趣，并希望将其遗产的一部分用于帮助寻找治疗方法。捐赠基金每年颁发三种类型的奖项。除了McKnight学者奖之外，它们还获得了McKnight神经科学技术创新奖，用于为开发技术发明提供种子资金以增强大脑研究；和McKnight脑疾病神经生物学奖，该奖项旨在奖励致力于将通过转化和临床研究获得的知识应用于人脑疾病的科学家。

2022 年麦克奈特学者奖

克里斯汀君士坦丁堡博士., 纽约大学神经科学中心助理教授，纽约州纽约市

推理的神经回路机制

动物的大脑非常适合根据推理做出决定——对世界如何运作的理解有助于指导在特定情况下是否采取特定行动。如果动物有世界的内部“模型”，则可以根据该模型做出决定。但是神经元是如何代表世界上的事物的呢？涉及哪些实际电路和过程？在一个动态的世界中，需要根据不完整或无法识别的信息做出选择，动物如何决定如何对最佳行动下“赌注”？

在她的研究中，君士坦丁堡博士正在与一个大鼠模型合作，以揭示大脑的哪些部分参与推断世界的事物，以及在不确定的环境中做出认知决定或依赖习惯性行为之间的神经学差异。该实验涉及等待已知的水奖励，或“选择退出”以希望提供的下一个奖励更有价值。有不同的奖励金额，它们以一种模式呈现，让老鼠建立一个模型来预测预期的结果范围，尽管他不能确定，因为一些奖励对于任务的状态是模棱两可的。

通过在可预测和不可预测的时期内监测多个区域和特定预测的大脑活动以及它们之间的过渡，并在不同的试验中使特定的大脑区域和神经通路失活，康斯坦丁博士建议确定推理所涉及的机制。她提出在基于心智模型和无模型决策选择行动时涉及不同的过程。不同的丘脑核分别编码奖励和大鼠的历史；并且眶额皮质（OFC）整合了这两个重叠但不同的输入来推断未知状态。这项工作可能有助于未来涉及精神分裂症或强迫症等疾病的研究，在这些疾病中，患者似乎有一个受损的世界内部模型来帮助指导行为。

布拉德利·迪克森博士， 新泽西州普林斯顿普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所助理教授

生物“陀螺仪”中的比例积分反馈

神经系统在几毫秒内收集并处理传入的信息——有时是通过硬连线反射，有时是有意为之。但研究这些信号如何影响活体动物的运动提出了挑战。已经在单个神经元的水平以及全身运动的水平上进行了研究。迪克森博士建议通过一项研究果蝇特有的专门的机械感觉器官的实验来解决这些不同的尺度，并解决控制果蝇对某些翅膀肌肉组件的控制水平。

halteres 检测影响苍蝇的旋转力，并直接向机翼肌肉提供无意识的指令以进行补偿，充当一种自动陀螺仪。但在早期的研究中，Dickerson 博士表明，在没有旋转的情况下，haltere 也可以激活精确的机翼转向动作，响应大脑的主动控制指令。在他的新研究中，他将探索当苍蝇暴露于感官输入时飞行机动的控制模式。这些苍蝇被拴在一个竞技场上，并由一个荧光显微镜监测，该显微镜可以检测到悬垂肌肉中的神经元活动。在单独的实验中，苍蝇上方的双光子显微镜将监测大脑活动，下方的摄像头跟踪翅膀运动。视觉刺激出现在飞行之前，提示转向事件，并允许迪克森博士在多个尺度上观察运动是如何产生的。

迪克森博士提出，haltere 具有单独的控制机制，可以在扰动期间招募这些机制，以提供最大的控制。用控制工程术语来说，他认为 haltere 可以对比例（扰动的大小）和积分（扰动如何随时间变化）反馈做出反应——这比以前认为的要复杂得多。除此之外，他希望记录所有这些系统如何协同工作，了解哪些神经元向哪些肌肉发送哪些信号，以及这如何导致特定的运动——创建一个大脑、神经元和肌肉如何交流的模型，可以促进我们对如何控制运动。

马基塔兰德里，博士， 加州大学伯克利分校化学与生物分子工程系助理教授，加州伯克利

用近红外荧光纳米传感器照亮大脑中的催产素信号

大脑中的化学物质失衡被认为与人类的多种神经系统疾病有关，但目前尚无法以细胞精确度了解大脑中存在哪些化学物质。在她的研究中，Landry 博士试图创建一种可以检测催产素的纳米传感器，催产素是一种被认为在调节情绪和行为方面发挥作用的神经肽，因此能够帮助确认神经肽在日常生活中的作用的研究生活，更准确地诊断可能导致心理健康疾病的神经化学失衡。

Landry 博士的工作涉及“光学探针”的创造——一种微小的碳纳米管，其表面结合了一种肽，当存在催产素时，它会在近红外光下发出荧光。这种荧光可以在毫秒的时间尺度上以高精度检测到，让研究人员准确地看到它在大脑中的位置和时间，从而确定在什么条件下催产素的释放可能会在情绪、行为和社交方面受到损害（因此是可以治疗的）障碍。兰德里博士已经为血清素和多巴胺创造了类似的探针，但创造一种新的催产素探针不仅可以研究它对大脑的影响，还可以研究类似它的一整类神经肽。

重要的是，这些纳米管可以从外部引入脑组织。荧光不是遗传编码的结果，因此它可以用于未经修饰的动物。因为它们发出近红外光，所以有可能通过颅骨检测到光，这将对受试者的干扰降至最低。在兰德里博士的实验中，纳米传感器和探测器的开发将通过使用脑切片的体外测试进行验证，并最终应用于体内，届时将确定是否可以进行颅内成像。借助这些传感器作为工具，Landry 博士希望帮助改善对神经系统疾病的诊断，从而消除和改善对许多此类疾病的治疗。

劳伦·奥瑞菲斯博士， 马萨诸塞州总医院/哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿

自闭症谱系障碍中体感和内脏感觉系统的发育、功能和功能障碍

自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种高度普遍但非常复杂的神经系统疾病，通常与社会行为的改变有关。在许多情况下，自闭症谱系障碍与某些遗传变化有关，并且通常伴有某些合并症，其中一些最常见的疾病包括对触摸过敏和一系列胃肠道问题。

传统上认为 ASD 仅由大脑异常引起，但在她的研究中，Orefice 博士发现，外周感觉神经元的改变会导致小鼠出现 ASD 症状，包括对触摸皮肤的超敏反应和改变社会行为。她目前的研究将集中在检测胃肠道刺激的背根神经节 (DRG) 的外周感觉神经元是否在 ASD 小鼠模型中也异常，以及这是否会导致胃肠道问题，例如胃肠道疼痛增加，这些问题在自闭症谱系障碍。

Orifice 博士的工作已经确定，发育过程中的触摸超敏反应会导致成年小鼠的社会行为发生变化。与人类一样，老鼠社交行为的许多方面都涉及触觉。在她研究的第二部分，Orefice 博士希望了解由于外周感觉神经元功能障碍导致的体感回路发育的改变如何导致连接的大脑回路发生变化，从而调节或改变社会行为。

最后，Orefice 博士将专注于将她从临床前小鼠研究中的发现转化为了解人类 ASD 相关的感觉问题。 Orifice 博士将首先测试降低外周感觉神经元兴奋性的方法是否可以改善小鼠的触摸过度反应和胃肠道问题。她将利用这些在小鼠身上的发现，通过对从 ASD 患者身上提取的培养细胞的研究，更好地了解人类生理学。 Orifice 博士的工作还旨在利用对小鼠和人源细胞的研究来确定靶向外周感觉神经元的化合物，作为改善感觉问题和相关 ASD 行为的易处理方法。

Kanaka Rajan 博士., 纽约市西奈山伊坎医学院神经科学系和弗里德曼脑研究所助理教授

多尺度神经网络模型来推断大脑中的功能基序

随着人工智能 (AI) 和机器学习的兴起，神经科学家正在利用这些工具来构建计算模型，以帮助我们了解大脑的工作原理。但最大的问题是：研究神经系统的正确水平是多少？它是在单个神经元、大脑回路、层、区域还是某种组合的水平上？

Rajan 博士正在通过利用基于 AI 的模型的力量并将它们与从多个物种的记录中获得的数据集相结合来解决这个问题，以更好地、更具预测性地表示大脑。使用循环神经网络模型 (RNN)，Rajan 博士发现，对计算模型施加更多约束会导致更一致的发现和更小、更稳健的解决方案空间。此后，她转向开发多尺度 RNN，其中约束是来自真实实验的神经、行为和解剖数据，并同时应用。她的下一步将是创建多尺度 RNN，使用从神经科学中得到充分研究的多个物种（斑马鱼幼虫、果蝇和老鼠）记录的此类数据来创建模型。

最终，使用来自不同物种的数据集将使 Rajan 博士能够识别“功能基序”并使用它们来发现这些系统中意想不到的共性和差异。这些常见的、离散的活跃神经元集合与相似的行为和状态相关，无论物种如何，这将帮助我们推断大脑如何在没有偏见的情况下在基本水平上运作，或先验地分配具有特定功能的大脑区域等结构。有了可用的数据，这些模型可以运行许多场景，并确定结构或神经活动的哪些变化会导致不同的行为结果。这有可能揭示与广泛的神经精神疾病相关的神经功能障碍。随着神经科学中更大、更详细的数据集的出现，更强大的计算能力的日益普及，以及数学和算法的进步，Rajan 博士认为，我们正处于计算模型和理论可以教给我们的革命的风口浪尖大脑。

王伟伟，博士., 德克萨斯大学西南医学中心助理教授，德克萨斯州达拉斯

了解甘氨酸突触后组件的结构和功能

神经元相互交流的方式非常复杂：神经递质通过突触从一个神经元传递到下一个神经元，向接收神经元上的突触受体发出信号，打开并形成允许离子通过的通道，从而传输电信号。然而，如果突触不能工作或不能形成，这些信号的损伤可能会导致神经系统疾病。王博士试图通过详细研究甘氨酸能，拓宽我们对这些突触、它们如何形成以及它们如何工作的理解——特别是，它们如何将突触受体组织成簇，以及为什么受体以高浓度组装很重要。突触。

尽管有相当充分的记录，但关于甘氨酸能突触的许多问题仍然存在。有许多亚型（其中一种仅在大脑发育的早期出现）具有不同的作用和分布，其结构尚不清楚，它们与支架蛋白反应形成簇的机制也是如此。在集群中形成的作用本身就是一个谜——尚不清楚它们是否需要以一定的密度聚集在一起才能正常工作，如果需要，为什么。这些未知数中的每一个都代表了某些功能障碍可能导致神经系统疾病的另一个点，例如惊恐症（称为“惊吓综合征”）和可能的炎症性疼痛。

王博士将系统地致力于更多地了解这些谜团，使用低温电子显微镜精确识别尚未解决的每个亚型的分子结构，从而确定每种功能的作用；测试甘氨酸受体聚集的支架是如何由蛋白质 gephyrin、neuroligin-2 和 collybistin 形成的；最后在人造膜上测试纯化的受体，首先是分离的，然后与支架结合，然后与支架成簇结合，看看功能如何变化。虽然已经对孤立离子通道的工作原理进行了研究，但这项关于聚集效应的研究可能会开辟新的理解途径，因为突触受体最常聚集在活神经元中。