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探索阿尔茨海默病
痴呆症是一项日益严重的全球健康挑战，其中阿尔茨海默病 (AD) 是首当其冲的疾病。大量证据表明，AD 相关的病理蛋白在特定大脑区域积累，随后沿着大脑网络扩散到更广泛的区域，导致单个大脑区域及其互连中断。虽然对神经退行性疾病与大脑网络之间的联系还缺乏全面的了解，但不可否认的是，大脑网络在 AD 的发展和进展中起着关键作用。为了彻底阐明构成人类大脑的复杂元素和连接网络，引入了大脑连接组的概念。基于连接组的研究在揭示疾病发展机制方面具有巨大潜力，已成为众多研究人员关注的热门话题。在本文中，我们旨在系统地总结 AD 背景下的脑网络研究，批判性地分析现有方法的优势和劣势，并提供新的观点和见解，以期为未来的研究提供启发。
阿尔茨海默氏病与...
前列腺癌（PCA）代表了老年男性，尤其是西方国家的普遍恶性肿瘤，并且是男性人口中与癌症相关死亡率第二大的原因（1）。尽管PCA的治疗方法进步，但其发生的地理变异性存在很大的可变性，所有地区的年度均持续增长（2）。该疾病进展的变化归因于癌细胞中存在的病理多样性和异质性（3）。在PCA诊断时，近90％的受影响的个体表现出局部肿瘤的进展，这常常使他们无法接受手术干预措施（4）。确定的风险决定因素包括年龄，遗传易感性以及种族或种族的起源，而其他潜在的病因因素的重要性仍然是辩论的主题（5）。考虑到PCA对全球范围的重大影响，必须研究PCA的保护性和风险要素并实施及时的干预措施，旨在增强被诊断为疾病的人的预后。阿尔茨海默氏病（AD）是衰老人群中的主要神经退行性疾病，在临床上通过与记忆相关的认知下降和病理学来区分临床表现，其在病理上以B-淀粉样蛋白（A B）和细胞内神经纤维纤维性的细胞外plaques的存在来区分。AD的主要风险因素是高龄（6-8）。和，Sherzai等。这种发现突出了AD和PCA之间的潜在关联。最近的研究已经揭示了阿尔茨海默氏病与癌症发病率之间的相互负相关。研究表明，AD患者的癌症风险减半，而从癌症中或从癌症中恢复过来的个体中，AD的可能性降低了35％（9，10）。先前的观察性研究表明，AD AF流动的人可能患有前列腺癌的可能性降低（11）。观察到PCA患者的发展AD的可能性较低（12）。研究AD和PCA之间联系的大多数研究都利用了横截面或回顾性设计，并且进行了前瞻性研究的稀缺性。观察性研究无法彻底研究AD和PCA之间的因果关系。
世界阿尔茨海默日
1。治疗阿尔茨海默氏病背景的患者阿尔茨海默氏病是增加老年人癫痫发作的危险因素。Seizures of any type can be observed in Alzheimer's disease and are probably underestimated.研究特征我们搜索了科学数据库进行临床试验，以比较阿尔茨海默氏病患者的药物和非药物治疗方法。We wanted to evaluate how well the treatment worked and if it had any side effects.关键结果我们包括并分析了一项随机对照试验（一项临床研究，将人们随机地放入一个或两个（或更多）治疗组中），其中95名参与者。关于没有癫痫发作的参与者的比例，抗癫痫药之间没有发现显着差异（Levetiracetam与Lamotrigine，Levetiracetam与苯巴比妥与lamotrigine vers lamotrigine vers ant苯巴比妥）之间没有显着差异）。左甲拉西坦似乎可以改善认知（思维），而拉莫三嗪可以缓解抑郁症，而苯巴比妥和拉莫三嗪可能会恶化认知，而levetiracetam and苯巴比妥可能会使情绪恶化。Certainty of the evidence The certainty of the evidence for all the outcomes from the study were very low.This means that we are very uncertain about the results and they should be interpreted with caution.需要进行大型随机对照试验，以确定阿尔茨海默氏病患者癫痫的有效性和耐受性治疗方法。The evidence is current to August 2020.
人工智能治疗阿尔茨海默病
摘要：数十年的实验和临床研究有助于揭示阿尔茨海默病 (AD) 发病机制中的许多机制，但这个谜团仍未解开。虽然我们可以假设没有完整的拼图碎片，但最近开放数据共享计划的增长，收集了 AD 患者的生活方式、临床和生物数据，提供了有关该疾病的潜在无限量的信息，远远超出了人类理解它的能力。此外，整合来自多组学研究的大数据提供了探索 AD 整个生物连续体的病理生理机制的潜力。在此背景下，人工智能 (AI) 提供了多种方法来分析大量复杂数据，以提高 AD 领域的知识。在这篇评论中，我们重点介绍了人工智能在 AD 研究中的最新发现和未来挑战。具体来说，我们讨论了使用计算机辅助诊断工具进行 AD 诊断，以及使用人工智能潜在地支持临床实践以预测个体 AD 转化风险以及患者分层，以最终开发出有效的个性化治疗方法。
数字控制系统 |海茵茨曼
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阿尔茨海默氏症药物说明书
针对疾病根本原因的药物被称为疾病改良药物或疗法。Aducanumab 是目前唯一获准用于治疗阿尔茨海默氏症的疾病改良药物。这种药物是一种人类抗体或免疫疗法，其靶向蛋白质 β-淀粉样蛋白，有助于减少淀粉样斑块，淀粉样斑块是与阿尔茨海默氏症相关的脑损伤。Aducanumab 之所以获得 FDA 的加速批准，是因为它能够减少大脑中的淀粉样蛋白，但并未证明其对减缓认知能力下降或痴呆症的进展有任何作用。研究人员正在继续研究这种药物是否能随着时间的推移影响一个人的认知能力下降速度。
针对阿尔茨海默病的异常代谢
图 1 药物再利用以有效治疗阿尔茨海默病 (DREAM) 研究设计。DREAM 研究的示意性工作流程。步骤 1：阿尔茨海默病 (AD) 是一种广泛的脑部代谢紊乱。对脑组织样本的靶向代谢组学和转录组学分析揭示了与 AD 中糖酵解异常相关的多种代谢途径失调。这些途径被认为是阿尔茨海默病异常代谢 (ADAM) 网络的组成部分（见图 2a），与 AD 病理的严重程度有关。步骤 2：生成假设：确定阿尔茨海默病和相关疾病 (ADRD) 的候选药物。GeneCards 和 DRUGBANK 等化学信息学数据库用于确定 ADAM 网络内生化反应的遗传调节剂（见图 2b）是否是已获批的非 ADRD 相关适应症药物的靶向药物。步骤 3：假设检验：对 ADRD 候选药物进行计算机验证。使用补充人群临床数据集（美国医疗保险和医疗补助服务中心；英国临床实践研究数据链）中的药物流行病学分析来测试 ADRD 候选治疗的疗效
