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World File Search System帕金森病
数据驱动的帕金森病神经外科基因治疗进展
摘要 黑质纹状体多巴胺投射神经元的缺失是帕金森病的一个关键病理，导致基底神经节运动回路功能异常和伴随的特征性运动症状。许多旨在改变潜在疾病和/或改善临床症状的脑实质内递送基因疗法在临床前研究中显示出良好的前景，随后在临床试验中进行了评估。在这里，我们回顾了手术递送基因治疗载体的挑战，这些挑战限制了这些试验的治疗结果，特别是缺乏对载体给药的实时监测。这些挑战最近在包括使用术中 MRI 在内的新型载体递送技术的发展过程中得到了解决。这些技术的临床前开发与腺相关病毒血清型 2 介导的人类芳香族 L-氨基酸脱羧酶基因治疗开发计划中的最新临床转化相关。这种新模式可以直观地看到病毒载体在目标结构内输送的准确性和充分性，从而能够在试验间修改手术方法、套管设计、载体体积和剂量。这些程序的快速、数据驱动的演变是独一无二的，并已导致载体输送的改进。
基于技术的帕金森病神经康复——叙述性评论
摘要：本篇叙述性综述简要概述了当前关于帕金森病 (PD) 患者神经康复的技术干预的文献。讨论了脑机接口、基于运动游戏/虚拟现实的锻炼、机器人辅助疗法和可穿戴设备的作用。预计基于技术的神经康复将在 PD 患者的管理中发挥重要作用，尽管这种方法是否优于传统疗法通常尚不清楚。高强度的基于技术的神经康复可能在 PD 的神经保护或神经修复作用方面大有可为。总体而言，需要进行更多研究，以获得更多关于基于技术的神经康复对 PD 患者的可行性、有效性和安全性的数据。
创伤性脑损伤与帕金森病之间的生物学联系
帕金森病 (PD) 是一种无法治愈的进行性神经退行性疾病。临床表现以姿势不稳、静止性震颤和步态问题为特征，这是由于黑质致密部 A9 多巴胺能神经元逐渐丧失所致。创伤性脑损伤 (TBI) 被认为是几种神经退行性疾病的风险因素，但最有力的证据与 PD 的发展有关。轻度 TBI (mTBI) 是最常见的，其定义为意识丧失（如果有的话）极小，并且没有显著的可观察到的脑组织损伤。mTBI 导致美国退伍军人患 PD 的风险增加 56%，并且风险随着损伤的严重程度而增加。虽然越来越多的人体研究证据表明 TBI 与 PD 之间存在联系，但关于 TBI 是否会在弱势群体中促成 PD 病理或加速 PD 病理的基本问题仍未得到解答。几项有希望的研究指出，炎症、代谢失调和蛋白质积累是 TBI 启动或加速 PD 的潜在机制。淀粉样蛋白前体 (APP)、α-突触核蛋白 (α-syn)、高磷酸化 Tau 和 TAR DNA 结合蛋白 43 (TDP-43) 是 TBI 后上调的一些最常见蛋白质，也与 PD 密切相关。最近，在 TBI 后的小鼠脑中发现亮氨酸富集重复激酶 2 (LRRK2) 上调。Rab 蛋白的子集被确定为 LRRK2 的生物底物，LRRK2 也与晚发型 PD 密切相关。在 PD 和 TBI 模型中发现抑制 LRRK2 具有神经保护作用。本综述的目的是调查有关 TBI 和 PD 之间机制重叠的当前文献，特别关注炎症、代谢失调和上述蛋白质。本综述还将涵盖啮齿动物 TBI 模型的应用，以进一步加深我们对 TBI 和 PD 之间关系的了解。
开发一种可通用的帕金森病诊断语音标记
帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是运动症状，包括早期声音产生改变。早期诊断不仅对于改善 PD 患者的生活质量至关重要，而且对于提高早期神经退行性疾病期间潜在的疾病改良疗法的有效性也至关重要，而当前的诊断工具往往会忽略这一窗口。在本文中，我们提出了一种通过领域自适应和自监督学习进行 PD 识别的更通用的方法。我们展示了所提出的方法在不同语言的不同数据集中的泛化能力。我们的方法利用 HuBERT，这是一个最初为语音识别训练的大型深度神经网络，并以自监督的方式在与目标群体（即老年人）相似的人群的未标记语音数据上对其进行进一步训练。然后对模型进行微调和调整，以用于多种语言的不同数据集，包括英语、意大利语和西班牙语。在四个公开可用的 PD 数据集上进行的评估证明了该模型的有效性，平均特异性为 92.1%，平均灵敏度为 91.2%。该方法可在大量人群中提供客观一致的评估，解决人类评估固有的差异性，并提供一种非侵入性、经济高效且方便的诊断选择。
帕金森病的冷漠症进展与脑萎缩和白质损伤有关
我们使用了 445 名参与者的 T1 加权磁共振成像 (MRI) 和临床数据。冷漠症是运动障碍协会统一帕金森病评定量表 (MDS-UPDRS) 第 I 部分的一部分进行评估的。我们应用基于变形的形态测量 (DBM) 来量化灰质萎缩，并使用脑组织分割 (BISON) 算法从 T1 加权图像中分割出 WMH。使用线性回归模型，我们进行了横断面分析，以确定基线脑测量值 (DBM 和 WMH) 与冷漠严重程度之间的关联。纵向分析利用线性混合效应模型来调查基线脑测量值是否与未来的冷漠症随时间进展有关，其中考虑了年龄、性别、运动伪影、Hoehn 和 Yahr 分期、左旋多巴等效日剂量 (LEDD)、颅内总容量 (TIV) 和基线冷漠等协变量。我们进行了基于假设和探索性的分析，以确认文献中先前报告的结果并探索潜在的新关联。
基于特征选择的机器学习来提高帕金森病的预测能力
摘要。帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是大脑中多巴胺产生细胞的丧失。产生多巴胺的脑细胞的破坏会导致帕金森病，多巴胺是一种使脑细胞相互连接的化学物质。控制力、适应性和运动速度都由大脑中产生多巴胺的细胞控制。研究人员一直在研究尽快识别疾病早期出现的非运动症状的技术，以减缓疾病的进展。本研究提出了一种基于机器学习的帕金森病检测方法。所提出的检测技术采用了特征选择和分类技术。特征选择过程采用了 Boruta、递归特征消除 (RFE) 和随机森林 (RF) 分类器。检测帕金森病考虑了四种分类算法，即梯度提升、极端梯度提升、装袋和额外树分类器。我们发现，采用递归特征消除的 Bagging 比其他方法表现更好。帕金森症诊断中最低数量的语音特征的准确率达到 82.35%。
深部脑刺激治疗癫痫和帕金森病的方向
深部脑刺激 (DBS) 自 1980 年代以来一直用于治疗运动障碍。与病变疗法相比，DBS 有几个明显的优势。它是可逆的，并且可以提供更好的症状缓解，并且并发症比病变少。DBS 通过植入后调整治疗参数来产生最大疗效，并且可以双侧应用，而双侧病变通常会导致很高的副作用风险（Okun 和 Vitek，2004）。DBS 最先用于治疗帕金森病，是 FDA 批准的帕金森病 (PD)、特发性震颤和肌张力障碍的治疗方法。据估计，美国约 150,000 名运动障碍患者植入了 DBS 设备（Benabid 等人，1987）。这一成功鼓励了 DBS 在各种神经精神疾病中的应用。最近，DBS 已被批准用于治疗强迫症和难治性癫痫。由于上述大多数神经精神疾病的结果不一致，使用 DBS 治疗重度抑郁症（Dandekar 等人，2018 年）和阿尔茨海默病（Lozano 等人，2016 年）的临床试验效果有限。治疗的几个关键方面仍未解决，特别是根据个体解剖和病理生理差异，应如何、在何处和何时进行刺激。本综述讨论了癫痫或帕金森病患者的这些因素。
阿尔茨海默病和帕金森病的治疗方法
奈伊（Ney：土耳其芦笛，Nay）乐器 Nây-ı Şerîf 的乐音是最接近人声的声音，因此是一种自然的声源。科学研究表明，大脑会产生不规则的“伽马信号”（γ），无论是阿尔茨海默病还是帕金森病。奈伊乐器的自然乐音将能够为阿尔茨海默病和帕金森病的治疗提供积极作用。除此之外，使用特殊的扩音设备可以将奈伊乐器的声音频率提高到非常高的值，并且可以消除血脑屏障中的不透水层。奈伊乐器的声音将是一个自然的原始声源，然后将这个原始声音的频率增加到很高的速率，从而产生巨大的声能，因此“ELMAS热力学理论”所述的具有热力学相互作用的能量传递过程可能会部分或全部消除阿尔茨海默病患者血脑屏障中的不透水层。
基于决策认知计算的帕金森病轻度认知障碍探索研究
帕金森病轻度认知障碍（PD-MCI）作为帕金森病痴呆的独立危险因素，对预测PD患者痴呆具有预后价值。研究发现，认知功能决策的计算可以更好地评估PD-MCI的认知功能。因此，本研究探讨了PD-MCI人群的决策认知功能缺陷，并通过自主设计的迷宫决策数字评估范式挖掘新的数字生物标志物以识别PD-MCI早期认知衰退。本研究包括30名健康对照者、37名认知正常的PD患者（PD-NC）和40名PD-MCI患者。通过差异比较和逐步回归分析，筛选出两个数字化决策生物标志物——总决策时间和操作平均加速度，其区分PD-MCI和PD-NC的能力的联合曲线下面积为0.909，区分PD-MCI和NC的能力的联合曲线下面积为0.942。此外，研究还发现迷宫数字化决策生物标志物对男性的预警效能大于女性。与传统方法不同，本研究利用数字化动态评估揭示PD-MCI人群中可能存在的决策认知缺陷，为有效筛查PD-MCI提供了新思路。
