XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System帕金森病
帕金森病的免疫系统
帕金森病的神经病理学特征是中脑腹侧多巴胺能神经元的退化、α-突触核蛋白 (α-syn) 聚集体在神经元中的积聚以及慢性神经炎症。在过去的二十年中，体外、离体和体内研究一致表明，小胶质细胞和星形胶质细胞介导的炎症反应参与其中，这些反应可能是由病理性 α-syn 或受影响的神经元和其他细胞类型的信号引起的，并且与神经退化和疾病发展直接相关。除了在中枢神经系统看到的显著免疫改变（包括 T 细胞向脑部的浸润）之外，最近的研究表明，先天和适应性区室的外周免疫特征发生了重要变化，尤其是单核细胞、CD4 + 和 CD8 + T 细胞。本综述旨在整合对帕金森病发病机制背后的免疫相关过程的综合理解，重点关注中枢和外周免疫细胞、神经元-神经胶质细胞串扰以及帕金森病发展过程中的中枢-外周免疫相互作用。我们的分析旨在全面了解帕金森病免疫机制的新知识及其对更好地理解该疾病整体发病机制的影响。
对帕金森病的影响
摘要：线粒体在调节宿主代谢、免疫和细胞稳态方面发挥着关键作用。值得注意的是，这些细胞器被认为是从 α-变形菌与原始真核宿主细胞或古菌之间的内共生关系进化而来的。这一关键事件决定了人类细胞线粒体与细菌具有一些共同特征，即心磷脂、N-甲酰肽、mtDNA 和转录因子 A，它们可以作为线粒体衍生的损伤相关分子模式 (DAMP)。细胞外细菌对宿主的影响主要通过调节线粒体活动起作用，而且线粒体本身通常就是免疫原性细胞器，可以通过 DAMP 动员触发保护机制。在这项研究中，我们证明暴露于环境中的 α-变形菌的中脑神经元通过 Toll 样受体 4 和 Nod 样受体 3 激活先天免疫。此外，我们还表明中脑神经元会增加与线粒体相互作用的 α-突触核蛋白的表达和聚集，从而导致其功能障碍。线粒体的动态变化也会影响线粒体自噬，这有利于先天免疫信号的正反馈回路。我们的研究结果有助于阐明细菌和神经元线粒体如何相互作用并引发神经元损伤和神经炎症，并使我们能够讨论细菌衍生的病原体相关分子模式 (PAMP) 在帕金森病病因中的作用。
帕金森病。indd
目的：将多巴胺转运蛋白（DAT）的密度与帕金森氏病（PD）患者的L-DOPA诱导的运动障碍（LID）的其他危险因素进行比较。材料和方法：我们评估了67名受试者：44例特发性PD患者的严重程度不同（PD组）和23名健康年龄匹配的志愿者（对照组）。在PD组的44例患者中，有29例是男性，在基线时记录了以下均值：年龄为59±7岁；疾病持续时间为10±6年； Hoehn和Yahr（H＆Y）阶段，2.16±0.65;统一的帕金森氏病评级量表III（UPDRS III）得分为29.74±17.79。所有受试者均接受了99m TC-TrodoDat-1 Spect。我们还计算了纹状体中的特定摄取比或结合电位。结果：PD组的同侧和对侧纹状体的DAT密度较低。变量疾病持续时间，L-DOPA剂量，每天剂量，L-DOPA效应持续时间，H＆Y阶段和UPDRS III分数解释了盖子的发生。同侧纹状体，对侧纹状体和尾状核的DAT密度比没有乳头的患者低。结论：我们的发现表明，突触前多巴胺能神经治疗与PD个体的盖子有关。
SNCA-AS1 与衰老和帕金森病
多年来，表观遗传学，尤其是 RNA 分子研究吸引了从事癌症等复杂疾病研究的研究人员的关注。最近，这一领域也引起了那些研究神经退行性疾病和病症的人的兴趣。我们已经确定了一种调节突触核蛋白的长链非编码 RNA，通过对它的研究，我们能够对它参与的细胞过程，特别是细胞衰老和突触核蛋白参与的病因遗传机制（突触核蛋白病）有了新的认识。α-突触核蛋白 (-syn) 是由 SNCA 基因编码的 14 kDa 小蛋白。它的病理意义是显而易见的，因为它是路易氏体的主要成分，路易氏体是帕金森病 (PD) 和那些被定义为突触核蛋白病的神经系统疾病的关键标志 [1]。人们对其生理作用知之甚少，尽管研究表明该蛋白在突触和突触传递中的作用
帕金森病的进展模型
在这项工作中，我们开发了统计方法，根据患者的重复测量结果对疾病进展进行建模，重点关注帕金森病 (PD)。一个关键挑战在于 PD 患者之间存在固有的异质性，以至于现在怀疑 PD 包含多种亚型或运动表型。为了深入了解疾病进展，研究建议在多个时间点为每个患者收集广泛的标记物测量值。这些数据允许通过统计建模研究疾病的进展模式。在第一部分中，我们模拟了 PD 标量标记物的进展。我们扩展了疾病进展模型，即纵向时空模型。然后，我们提出解决数据缺失问题，并对不同性质的标记物的联合进展进行建模，例如临床评分和从成像模式中提取的标量测量。通过这种方法，我们模拟了 PD 的早期运动进展，并在第二项研究中模拟了特发性 PD 进展的异质性，重点关注睡眠症状。在论文的第二部分，即独立的部分，我们处理了医学图像的纵向建模。对于这些高维数据，深度学习通常被使用，但主要是在横断面设置中，忽略了可能的内部动态。我们建议利用深度学习作为降维工具来构建疾病进展的时空坐标系。我们首先利用这种灵活性来处理多模态数据。然后，我们利用假设随时间单调性而产生的自我监督，为建模时间变异性提供更高的灵活性。
帕金森病治疗的新进展
• 被动提供针对 α -突触核蛋白的抗体 • 让身体产生自己的 α -突触核蛋白抗体（即 α -突触核蛋白疫苗） • 用小分子干扰 α -突触核蛋白 • 创造一种破坏错误折叠的 α -突触核蛋白的蛋白质
巴基斯坦帕金森病的患病率
随着时间的推移，全球范围内开展了大量有关帕金森病 (PD) 的流行病学调查。虽然每项研究都记录了随着个体年龄增长 PD 的发病率和发病率增加，但不同国家的总体估计值存在差异。目的：本研究旨在对巴基斯坦的 PD 发病率和患病率进行全面分析。方法：使用 Google Scholar、Medline 和 Embase 查找报告全球 PD 发病率的研究。搜索仅限于 1965 年至 2023 年期间发生的关于人群的英语研究。结果：共开展了 7 项关于巴基斯坦帕金森病的研究。Muhammad Tufail 等人在一项横断面研究中发现帕金森病的患病率升高，在开伯尔-普什图省 (KPK) 发现了 600 名患者。在拉合尔进行的一项横断面研究中，医院内发现了85例帕金森病病例。拉瓦尔品第的一家医院进行了一项横断面研究，其中50例病例被纳入。Saira等人在伊斯兰堡医院进行了一项观察性研究，发现……的患病率。我们在这项系统综述中估计，巴基斯坦帕金森病的总体发病率为1016例。男性帕金森病的确诊人数多于女性。结论：本文回顾的研究数据表明，过去十年来，巴基斯坦的帕金森病发病率有所上升。虽然本研究中男性占主导地位，但与全球其他地区的情况并无不同。
帕金森病研究、教育和...
国家 VA 帕金森病网络（原名国家 VA 帕金森病联盟）是对 PADRECC 的研究和临床护理的补充，这是一个由对运动障碍领域感兴趣并具有专业知识的 VA 医生、护士、治疗师和药剂师组成的专业联盟。PADRECC 于 2003 年成立了该联盟（网络），以扩大 VA 的帕金森病意识和教育。它提供同行交流、咨询服务、教育和培训。PADRECC 关联站点 (PAS)（原名联盟中心）是 VA 诊所，为无法前往 PADRECC 的退伍军人提供专门的帕金森病和运动障碍专科护理。这些中心的工作人员是运动障碍专家或临床医生，他们在运动障碍领域拥有丰富的经验和/或兴趣。六家 PADRECC 和 50 多家 PAS 共同为全国各地的退伍军人提供便捷且先进的护理。
帕金森病的机器学习模型
背景：随着数据，计算资源的可用性越来越多，机器学习（ML）越来越多地用于疾病检测和预测中，包括帕金森氏病（PD）。尽管每年进行了大量研究，但实际使用的ML系统很少。，缺乏外部有效性可能会导致这些系统在临床实践中的性能不佳。ML设计和报告中的其他方法论问题也可能会阻碍临床采用，即使对于将从此类数据驱动系统中受益的应用也是如此。目的：为了采样PD应用中当前的ML实践，我们对2020年和2021年发表的研究进行了系统的综述，该研究使用ML模型诊断PD或TRACK PD进展。方法：我们根据2020年1月至2021年4月之间的PubMed进行了Prisma（首选的系统审查和荟萃分析项目的首选报告项目），使用以下确切的字符串：使用以下确切的字符串：“帕金森氏症”和（“ ML”或“ ML”或“ Predictional”或“或“检测”或“人为”或“人为”或“人”或“ AI” AI II II，我们在PubMed进行了系统文献综述。搜索产生了1085个出版物。在搜索查询和审查后，我们发现了113个出版物，这些出版物将ML用于基于PD或PD相关症状的分类或基于回归的预测。结果：只有65.5％（74/113）的研究使用了持有测试集来避免潜在膨胀的准确性，而没有保留测试集的研究中，大约一半（25/46，54％）的研究并没有表明这是潜在的问题。令人惊讶的是，研究的38.9％（44/113）没有报告如何调整模型，而另外的27.4％（31/113）使用了临时模型调整，这通常在ML模型优化中皱眉。只有15％（17/113）的研究与其他模型进行了直接比较结果，严重限制了结果的解释。结论：本综述重点介绍了当前ML系统和技术的显着局限性，这些系统可能会导致研究中报告的性能与旨在检测和预测PD等疾病的ML模型的现实生活适用性之间的差距。