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预防疫苗研发方面取得进展。......
人类T淋巴细胞病毒1型（HTLV-1）是第一个被描述的人类逆转录病毒（1）。据估计，全世界约有500万至1000万人感染HTLV-1（2）。目前，日本西南部、撒哈拉以南非洲、南美洲、加勒比地区、澳大利亚-美拉尼西亚和中东部分地区仍被视为流行地区。在非洲大陆，扎伊尔和几内亚比绍等国报告的感染率最高。在南美洲，巴西的患病率很高，位于该国东北部和北部的马拉尼昂州、巴伊亚州、伯南布哥州和帕拉州占病例的大多数（3、4）。感染HTLV-1的个体可能罹患HTLV-1相关脊髓病/热带痉挛性截瘫（HAM/TSP）、成人T细胞白血病/淋巴瘤（ATLL）、HTLV-1相关传染性皮炎（IDH）、葡萄膜炎和其他炎症表现，例如关节炎、角膜结膜炎和支气管肺泡炎（4,5）。虽然大多数HTLV-1感染者被归类为无症状携带者（AC），但一些感染者可能会出现非特异性症状，例如抑郁和其他情绪因素，并且由于这种感染而导致生活质量下降。此外，一些研究表明，合并感染的HTLV-1患者的死亡风险增加（6-8）。 HTLV-1属于德尔塔逆转录病毒属，其基因组编码 gag 、 pol 和 env 等结构基因。HTLV-1基因组还有一个重要的调控区域，称为 pX，其5'端和3'端由两个长末端重复区（LTR）连接（9）。CD4 + T 细胞是 HTLV-1 的主要靶细胞，但它们也可在其他细胞中找到，例如单核细胞、B 细胞、CD8 + T 细胞、巨噬细胞、树突状细胞和内皮细胞（10-14）。在其复制周期中，HTLV-1基因组整合到宿主细胞基因组中并可诱导持续感染。这种逆转录病毒可以改变特定的细胞功能，导致感染者的免疫系统失调，并产生过度激活和炎症，从而导致临床表现（15）。尽管 HTLV-1 是第一个被描述的与人类重要疾病相关的逆转录病毒，但关于这种被忽视的威胁的研究仍然很少。虽然它已被列入性传播病毒名单并被纳入世界卫生组织 (WHO) 的性传播感染计划，但它仍然是一种被忽视的疾病 ( 16 )。此外，这种感染无法治愈，目前只有患有 HTLV-1 相关疾病的人可以接受姑息治疗 ( 17 )。对于受 ATLL 影响的个人，除了基于单克隆抗体的免疫疗法外，还有一些治疗方法可供选择，例如化疗和抗病毒疗法 ( 18 )。同时，有科学证据支持对病情进展的 HAM/TSP 患者使用皮质类固醇疗法，但同样，这种疗法也不能治愈疾病（19）。HTLV-1 感染控制的一个不利因素是潜伏期长（20）。HTLV-1 携带者可能多年无症状，在此期间可能会发生病毒传播。在这种情况下，预防性 HTLV-1 疫苗似乎是控制这种病毒传播的基础。研究表明，宿主和病毒因素可能影响 HTLV-1 相关疾病的早期出现。例如，在
神经丝轻链浓度与患有特发性喉麻痹的拉布拉多猎犬的疾病状态无关
吞咽困难、反流、骨盆肢体本体感觉丧失和进行性截瘫。2,5,6 ILP 主要影响年龄较大（> 9 岁）的大型至巨型犬。6 尽管许多品种都有 ILP 的记录，但大约 70% 的病例见于拉布拉多猎犬。2,6,7 ILP 与人类的遗传性周围神经病（包括 2 型腓骨肌萎缩症 (CMT) 和远端遗传性运动神经病）有许多相同的病理生理、组织病理学和临床特征，使其成为遗传性周围神经病有希望的自发性大型动物疾病模型候选者。神经丝轻链 (NfL) 浓度可作为轴突变性的标志，在人类中是多种神经退行性疾病的潜在生物标志物。 8 NfL 是 4 个亚基之一，另外 3 个是神经丝中链、神经丝重链和 α-internexin，它们组成了形成神经元细胞骨架的杂聚物神经丝蛋白。9 所有 4 个亚基共同作用，帮助轴突直径的生长并充当轴突支架。9 已证明 NfL 稳定、可溶，并且在脑脊液和血浆中含量丰富。9,10 虽然在人体正常衰老过程中脑脊液和血液中的 NfL 会增加，但在几种人类神经退行性疾病中也发现了更高水平的 NfL。11 目前，NfL 用于辅助诊断、告知预后和监测各种人类神经退行性疾病的治疗反应。11–13 使用 NfL 跟踪疾病进展的潜力将允许进行更强有力的临床试验和治疗反应监测。 14 在狗中，可以有效测量血浆神经丝轻链 (pNfL)，并且已证明在患有影响中枢神经系统疾病的狗中会增加。15,16 目前尚不清楚 pNfL 是否对狗的任何周围神经病变具有临床实用性。本研究的目的是调查与老年对照群体相比，受 ILP 影响的拉布拉多猎犬的 pNfL 浓度是否发生了改变。第二个目的是调查研究人群中 pNfL、年龄、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 之间的关系。我们的假设是，与由中型到大型犬组成的年龄匹配的对照群体相比，受 ILP 影响的拉布拉多猎犬的 pNfL 浓度会显著更高。我们的第二个假设是，在由老年犬组成的研究群体中，年龄、身高、体重或 BMI 与 pNfL 浓度之间没有相关性。
数据集大小和长期基于 ECoG 的 BCI 使用对深度学习解码器性能的影响
通过思维与效应器进行交互，可以使这些患者在日常生活中恢复一定的自主权。例如，基于运动想象的 BCI 已被用于控制脊髓损伤后截瘫或四肢瘫痪患者的上肢（ Hochberg 等人， 2012 年； Collinger 等人， 2013 年； Wodlinger 等人， 2014 年； Edelman 等人， 2019 年）、下肢（ López-Larraz 等人， 2016 年； He 等人， 2018 年）和四肢（ Benabid 等人， 2019 年）的假肢或外骨骼。在本研究中，我们重点研究基于皮层脑电图 (ECoG) 的运动 BCI，这是一种很有前途的工具，与更具侵入性的方法相比，它可以实现神经假体控制的连续 3D 手部轨迹解码，同时降低植入风险 ( Volkova 等人，2019)。BCI 记录神经元活动并将其解码为效应器的控制命令。解码器通常以监督的方式使用机器学习算法进行训练。在绝大多数研究中，由于对记录的访问有限，训练数据集受到严格限制。同时，数据集大小是机器学习分析中的一个重要因素，会极大地影响整个系统的性能。与最近的计算机视觉和自然语言处理研究（Kaplan 等人，2020 年；Rosenfeld 等人，2020 年；Hoiem 等人，2021 年）相比，对于 BCI，很少研究训练数据的最佳数量，即解码器性能在给定应用中达到稳定状态的数量（Perdikis and Millan，2020 年）。尤其是学习曲线，它提供了对模型性能和训练集大小之间关系的洞察，但却很少被提出。学习曲线可用于模型选择、减少模型训练的计算量或估计向训练数据集添加更多数据的理论影响（Viering and Loog，2021 年）。考虑到人类记录的数据集的访问权限有限，最后一点在 BCI 中尤为重要。如果不知道系统性能和数据集大小之间的关系，就很难确定提高解码器准确性的策略：增加训练数据量还是增加模型容量。对于基于 ECoG 的运动 BCI，大多数模型的容量有限。所使用的解码器是卡尔曼滤波器（Pistohl 等人，2012 年；Silversmith 等人，2020 年）并且大多是线性模型的变体（Flamary 和 Rakotomamonjy，2012 年；Liang 和 Bougrain，2012 年；Nakanishi 等人，2013 年、2017 年；Chen 等人，2014 年；Bundy 等人，2016 年；Eliseyev 等人，2017 年）。在大多数这些研究中，解码器优化都是在包含几分钟或几十分钟信号的数据库上进行的。这会产生可用的模型，但并未提供有关可以通过更多数据实现的性能提升的任何信息，也没有比较多个解码器之间的数据量/性能关系。在 BCI 中，模型特征和学习曲线并不是影响解码器性能的唯一因素。人类生成独特脑信号模式的能力对于 BCI 系统至关重要。近年来的研究主要集中在开发越来越高效的解码器上，例如深度学习 (DL)（Bashivan 等人，2015 年；Elango 等人，2017 年；Schirrmeister 等人，2017 年；Du 等人，2018 年；Lawhern 等人，2018 年；Pan 等人，2018 年；Xie 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Rashid 等人，2020 年；´ Sliwowski 等人，2022 年），而不是耐心学习或共同适应（Wolpaw 等人，2002 年；Millan，2004 年），尽管一些研究表明
会议任务标题 主要作者名字 主要作者姓氏 城市 州/国家 PL1-1 STK-001 的安全性和临床效果，抗
会议任务标题 主要作者名字 主要作者姓氏 城市 州/国家 PL1-1 STK-001（一种反义寡核苷酸 (ASO)）对患有 Dravet 综合征的儿童和青少年的安全性和临床效果：第 1/2a 期研究结束和开放标签扩展 (OLE) 数据 Joseph Sullivan 旧金山 CA Pl1-2 描述癫痫 - 运动障碍综合征的分子和临床谱（癫痫 - 运动障碍谱研究） Vicente Quiroz 波士顿 MA PL1-3 定义儿童期遗传性痉挛性截瘫的锥体外系运动障碍谱：超过 500 例病例的横断面分析 Kathryn Yang 波士顿 MA PL1-4 围产期中风后耐药性癫痫的预测因素 Miles Fisher 纳什维尔 TN PL1-5确定对抽搐综合行为干预的反应预测因子和机制：TReC 研究方法 Sonya Wang 明尼阿波利斯 MN PL1-6 心肺旁路心脏手术后新生儿癫痫发作发生率低 Eleonore Valencia 波士顿 MA PL1-7 青少年和年轻人睡眠期间的 Delta 功率与 MRI 可见的血管周围容积有关 Seva Khambadkone 波特兰 OR PL2-1 极早产儿早期与足月等效 MRI：哪种方法更能预测 36 个月时的神经发育结果？ Thiviya Selvanathan 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 PL2-2 硫酸角质素：人类胎儿前脑神经母细胞迁移途径和轴突束的化学模板 Harvey Sarnat 加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 PL2-3 新生儿 HIE 发育结果与种族、民族和社会经济关系：一项为期 10 年的回顾性队列研究。 Whitney Fitts 费城 PA PL2-4 唐氏综合症退化症中的免疫调节基因新生变异 Saba Jafarpour 洛杉矶 CA PL2-5 深入了解 MECP2 重复综合症：使用多组学和深度表型分析揭示疾病严重程度和表达变异性 Davut Pehlivan 休斯顿 TX PL2-6 SYNGAP1 脑病患者体外细胞模型的意外和新型线粒体表型 Melissa Greco 罗阿诺克 VA PL2-7 脑脊液限制性寡克隆带与儿童髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体病复发性疾病的关联 Ashley Bach 费城 PA PL3-1 GTX-102（一种用于治疗的在研反义寡核苷酸）的 1/2 期开放性试验的最新临床活性和安全性患有 Angelman 综合征的患者 Kimberly Goodspeed Novato CA PL3-2 儿童神经病学 ABC：通过基于文章的课程创造终身学习 Elizabeth Troy Aurora CO PL3-3 偏瘫性脑瘫 MRI 损伤模式和按出生胎龄划分的症状 Johanie Victoria Piché Montreal QC，加拿大 PL3-4 儿童多发性硬化症的全球流行病学：数据来自多发性硬化症国际联盟 MS 图集，第三版 Grace Gombolay 亚特兰大 GA PL3-5 CANaspire 全身 AAV9 介导的 Canavan 病基因治疗试验：低剂量组的生物标志物、影像学和临床发现 Genevieve Laforet 博尔顿 MA PL3-6 Eladocagene exuparvovec 基因疗法改善芳香族 L-氨基酸脱羧酶缺乏症患者的运动发育 Lauren Warn 南普莱恩菲尔德 NJ PL3-7 单干血斑测试的两步新生儿筛查算法识别出不成比例的女性杜氏肌营养不良症携带者 Stephen Chrzanowski 波士顿 MA