Microglia are the primary immune cells in the brain. Under physiological conditions, they typically stay in a “resting” state, with ramified processes continuously extending to and retracting from surrounding neural tissues. Whether and how such highly dynamic resting microglia functionally interact with surrounding neurons are still unclear. Using in vivo time-lapse imaging of both microglial morphology and neuronal activity in the optic tectum of larval zebrafish, we found that neuronal activity steers resting microglial processes and facilitates their contact with highly active neurons. This process requires the activation of pannexin-1 hemichannels on neurons. Reciprocally, such resting microglia-neuron contact reduces both spontaneous and visually evoked activities of contacted neurons. Our findings reveal an instructive role for neuronal activity in resting microglial motility and suggest the function for microglia in homeostatic regulation of neuronal activity in the healthy brain.

Abstract Accumulating research has shed light on the significance of skeletal interoception, in maintaining physiological and metabolic homeostasis related to bone health. This review provides a comprehensive analysis of how skeletal interoception influences bone homeostasis, delving into the complex interplay between the nervous system and skeletal system. One key focus of the review is the role of various factors such as prostaglandin E2 (PGE2) in skeletal health via skeletal interoception. It explores how nerves innervating the bone tissue communicate with the central nervous system to regulate bone remodeling, a process critical for maintaining bone strength and integrity. Additionally, the review highlights the advancements in biomaterials designed to utilize skeletal interoception for enhancing bone regeneration and treatment of bone disorders. These biomaterials, tailored to interact with the body’s interoceptive pathways, are positioned at the forefront of innovative treatments for conditions like osteoporosis and fractures. They represent a convergence of bioengineering, neuroscience, and orthopedics, aiming to create more efficient and targeted therapies for bone-related disorders. In conclusion, the review underscores the importance of skeletal interoception in physiological regulation and its potential in developing more effective therapies for bone regeneration. It emphasizes the need for further research to fully understand the mechanisms of skeletal interoception and to harness its therapeutic potential fully.

Abstract Follicle count, a pivotal metric in the adjunct diagnosis of polycystic ovary syndrome (PCOS), is often underestimated when assessed via transvaginal ultrasonography compared to MRI. Nevertheless, the repeatability of follicle counting using traditional MR images is still compromised by motion artifacts or inadequate spatial resolution. In this prospective study involving 22 PCOS patients, we employed periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction (PROPELLER) and single-shot fast spin-echo (SSFSE) T2-weighted sequences to suppress motion artifacts in high-resolution ovarian MRI. Additionally, deep learning (DL) reconstruction was utilized to compensate noise in SSFSE imaging. We compared the performance of DL reconstruction SSFSE (SSFSE-DL) images with conventional reconstruction SSFSE (SSFSE-C) and PROPELLER images in follicle detection, employing qualitative indices (blurring artifacts, subjective noise, and conspicuity of follicles) and the repeatability of follicle number per ovary (FNPO) assessment. Despite similar subjective noise between SSFSE-DL and PROPELLER as assessed by one observer, SSFSE-DL images outperformed SSFSE-C and PROPELLER images across all three qualitative indices, resulting in enhanced repeatability in FNPO assessment. These results highlighted the potential of DL reconstruction high-resolution SSFSE imaging as a more dependable method for identifying polycystic ovary, thus facilitating more accurate diagnosis of PCOS in future clinical practices.

Hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) is extensively employed in the treatment of hematological malignancies but is markedly constrained by the paucity of hematopoietic stem/progenitor cells (HSPCs). Recent studies have found that marrow adipose tissue (MAT) acts on hematopoiesis through complicated mechanisms. Therefore, the osteo-organoids fabricated

Osteoporosis is a systemic metabolic disease that impairs bone remodeling by favoring osteoclastic resorption over osteoblastic formation. Nanotechnology-based therapeutic strategies focus on the delivery of drug molecules to either decrease bone resorption or increase bone formation rather than regulating the entire bone remodeling process, and osteoporosis interventions suffer from this limitation. Here, we present a multifunctional nanoparticle based on metal-phenolic networks (MPNs) for the treatment of systemic osteoporosis by regulating both osteoclasts and osteoblasts. In the osteoporotic microenvironment, the MPN nanoparticles degrade and trigger the release of bioactive metals (strontium ions, SrII) to promote osteogenesis and functionalized phenols (epigallocatechin gallate, EGCG) to suppress osteoclastogenesis. Injecting these nanoparticles into the tail vein of an ovariectomized mouse model, trabecular bone loss has been significantly prevented in the femoral head and vertebrae, along with increased trabecular bone volume and decreased trabecular bone separation. Overall, this work represents a versatile approach to explore MPN nanomaterials for the treatment of systemic osteoporosis and related orthopedic diseases.

Abstract Background The presence of infarction in patients with unrecognized myocardial infarction (UMI) is a critical feature in predicting adverse cardiac events. This study aimed to compare the detection rate of UMI using conventional and deep learning reconstruction (DLR)-based late gadolinium enhancement (LGE O and LGE DL , respectively) and evaluate optimal quantification parameters to enhance diagnosis and management of suspected patients with UMI. Methods This prospective study included 98 patients (68 men; mean age: 55.8 ± 8.1 years) with suspected UMI treated at our hospital from April 2022 to August 2023. LGE O and LGE DL images were obtained using conventional and commercially available inline DLR algorithms. The myocardial signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio (CNR), and percentage of enhanced area (P area ) employing the signal threshold versus reference mean (STRM) approach, which correlates the signal intensity (SI) within areas of interest with the average SI of normal regions, were analyzed. Analysis was performed using the standard deviation (SD) threshold approach (2SD–5SD) and full width at half maximum (FWHM) method. The diagnostic efficacies based on LGE DL and LGE O images were calculated. Results The SNR DL and CNR DL were two times better than the SNR O and CNR O , respectively ( P < 0.05). P area−DL was elevated compared to P area−O using the threshold methods ( P < 0.05); however, no intergroup difference was found based on the FWHM method ( P > 0.05). The P area−DL and P area−O also differed except between the 2SD and 3SD and the 4SD/5SD and FWHM methods ( P < 0.05). The receiver operating characteristic curve analysis revealed that each SD method exhibited good diagnostic efficacy for detecting UMI, with the P area−DL having the best diagnostic efficacy based on the 5SD method ( P < 0.05). Overall, the LGE DL images had better image quality. Strong diagnostic efficacy for UMI identification was achieved when the STRM was ≥ 4SD and ≥ 3SD for the LGE DL and LGE O , respectively. Conclusions STRM selection for LGE DL magnetic resonance images helps improve clinical decision-making in patients with UMI. This study underscored the importance of STRM selection for analyzing LGE DL images to enhance diagnostic accuracy and clinical decision-making for patients with UMI, further providing better cardiovascular care.