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World File Search System渐进性
对起搏引起的心肌病的新见解
自1958年引入心脏起搏以来，右心室（RV）一直是植入永久起搏器（PPM）铅的偏爱站点，归因于植入的易用专业知识，易于植入和被无源固定铅提供的稳定性在RV中[1]。然而，延长的RV pActing时期与渐进性左心室（LV）功能障碍有关，这是由于心室异步激活引起的，导致了显着的功能，血液动力学，电气，电气和结构改变[2，3]。在某些情况下，LV弹性可能会在ppm植入而没有明显原因的情况下恶化，这种疾病称为起搏诱导的car-二肌病（PICM）。PICM通常的特征是左心室射血分数（LVEF）减少，其较高的RV起搏负担，没有其他可识别的原因。据报道，在RV起搏2 - 4年后，有10-20％的患者降低了PICM [4]。PICM伴随着出现心房颤动（AF）[5，6]的风险增加，由于心力衰竭引起的住院（HF）[3,5,7]和心脏死亡率[3，5，7 - 9]。在PICM患者中，已证明对双脑室起搏心脏重新同步疗法（BIV-CRT）进行等级，以减轻与HF相关的症状并促进LV的反向重塑。重新调节，传导系统起搏（CSP），例如他的捆绑起搏（HBP）和左束分支区域起搏（LBBBAP），在PICM患者中表现出LVEF和HF症状的显着改善。
帕金森病检测中的人工智能
摘要：帕金森病 (PD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，其特征是运动和非运动症状，严重损害生活质量。由于帕金森病症状复杂且与其他神经系统疾病的特征重叠，早期发现和准确诊断帕金森病仍然是一项严峻的挑战。人工智能 (AI) 已成为医学诊断的有力工具，尤其是通过应用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。本综述探讨了基于人工智能的帕金森病检测和诊断方法的进展，重点介绍了用于图像处理、语音分析、步态评估和生物标志物识别的各种 ML 算法和 DL 架构。本综述重点介绍了支持向量机 (SVM)、随机森林、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等不同模型在对 PD 进行分类和预测疾病进展方面的优势和局限性。此外，它还讨论了数据采集、特征选择方面的挑战，以及对大型多样化数据集的需求以提高模型的通用性。将人工智能融入临床实践，在提高诊断准确性、减轻人工评估负担和为帕金森病患者提供个性化治疗策略方面具有巨大的潜力。关键词：帕金森病检测、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DP)、卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN)、脑成像、步态分析、语音分析、生物标志物、神经退行性疾病。
多靶点：阿尔茨海默病的非常规药物开发策略
阿尔茨海默病 (AD) 是一种渐进性神经退行性疾病，最终会导致患者痴呆和死亡。尽管在过去三十年中投入了大量资源和精力用于 AD 药物开发，但尚未开发出能够减缓或阻止疾病进展的有效治疗方法。目前可用于治疗 AD 的药物只能暂时改善临床症状，疗效一般。近年来，科学界已经意识到这些挑战，并重新考虑了 AD 药物开发的未来方向。AD 药物开发策略最近最显著的变化包括从基于淀粉样蛋白的靶点转向其他靶点，例如 tau，以及努力设计更好的临床试验。然而，大多数 AD 药物开发仍然专注于单一机制或靶点，这是药物开发的传统策略。尽管近年来提出了多因素机制和在此基础上的多靶点策略，但这种方法尚未得到 AD 药物开发主流的广泛认可和接受。本文强调了 AD 的多因素机制，并讨论了 AD 药物开发从单一靶点转向多靶点的迫切需要，无论是采用多靶点定向配体方法还是联合治疗方法。我们希望本文能够提高人们对 AD 多因素性质的认识，并促进这种范式转变。我们相信，这种转变将有助于成功开发有效的 AD 疗法。
通过CD44结合肽对癌细胞的主动靶向...
CD44在不同类型的细胞中发现，而其同工型CD44V3和CD44V6在侵入性癌细胞中被上调（例如，乳房，结肠，前列腺和肺癌细胞）。11,12除了HA外，已经鉴定出一种特定序列（CD44结合肽，CD44BP），该序列与CD44V3和CD44V6的特异性结合，并抑制肿瘤细胞迁移，侵袭和血管生成，通过Brblast生长因子2（FGF2）结束。13 - 15 CD44BP因此可以鉴定为肿瘤靶向的有前途的候选者。此外，它抑制了原发性B16-F10肿瘤生长（Melanoma），血管生成，肺结定和废除乳腺癌肿瘤球体形成，体外和体内。14,16个Zaiden和同事最近设计了一种与CD44BP结合的新共聚物，能够抑制临床前模型中的肿瘤生长速率，17证明CD44BP可能具有有趣的治疗特性。水纳米乳液中的油（O/W NES）具有许多要求是出色的DDS，例如生物相容性，生物渐进性和易于扩展性。这些系统是通过提高其生物化能力来提高血液中溶解度的理想载体。如前所述，可以用聚合物壳来加强它们。 18,19然而，由于管理这种精致的模板的困难，只有少数关于使用O/W NE作为聚合物纳米胶囊的核心的报道。为了将O/W NE用作多层聚合物沉积的液体模板，对nely控制尺寸至关重要
研究自身免疫性内耳病的过程
自身免疫性内耳疾病（AIED）是一种罕见的疾病，其特征是免疫介导的内耳损伤，导致渐进性感觉性听力损失（SNHL）和前庭症状，例如眩晕和耳鸣。这项研究通过分析三种潜在自身免疫性疾病的三例病例来研究AIED的发病机理和治疗策略：类风湿关节炎，复发性多层炎和IgG4相关疾病。AIED的病因涉及复杂的免疫病理学机制，包括分子模仿和“旁观者效应”，具有特定的自身抗体，例如针对热休克蛋白70（HSP70）的自身抗体，在人工耳蜗损伤中起潜在的作用。由于非特异性症状和缺乏独特的生物标志物，诊断仍然具有挑战性，强调需要进行全面的临床评估和排除其他听力损失原因。治疗主要涉及免疫抑制疗法，糖皮质激素作为第一线，在70％的病例中有效。然而，耐药性或部分反应需要使用其他药物，例如甲氨蝶呤和抗TNF和IL-6受体拮抗剂，例如甲氨蝶呤和生物制剂。早期干预对于有利的结果至关重要，如所研究的病例所证明的那样，及时的皮质类固醇和免疫抑制作用导致了显着的听力改善。这项研究强调了基于个人免疫概况和合并症的个性化治疗策略的重要性。我们的发现突出了AIED的异质性以及在难治性病例中生物疗法的潜力。
遗传性视网膜疾病的基因治疗 - RUN
遗传性视网膜疾病 (IRD) 包括一组导致渐进性视力障碍和失明的多种遗传性疾病。多年来，人们在了解 IRD 的潜在分子机制方面取得了长足的进步，为新型治疗干预奠定了基础。基因疗法已成为治疗 IRD 的一种引人注目的方法，通过靶向基因增强取得了显著的进展。然而，仍然存在一些挫折和限制，阻碍了 IRD 基因治疗的广泛临床成功。一种有希望的研究途径是开发新的基因组编辑工具。CRISPR-Cas9 核酸酶、碱基编辑和主要编辑等尖端技术在靶向基因操作中提供了前所未有的精度和效率，为克服 IRD 基因治疗中现有的挑战提供了潜力。此外，由于对病毒载体的免疫反应，传统基因治疗遇到了重大挑战，这仍然是实现持久治疗效果的关键障碍。纳米技术已成为优化眼部疾病基因治疗结果的宝贵盟友。纳米级精度设计的纳米粒子可以更好地将基因递送至特定视网膜细胞，从而增强靶向性并降低免疫原性。在这篇综述中，我们讨论了 IRD 基因治疗的最新进展，并探讨了临床试验中遇到的挫折。我们重点介绍了用于治疗 IRD 的基因组编辑技术进展，以及如何将纳米技术整合到基因递送策略中以提高基因治疗的安全性和有效性，最终为 IRD 患者带来希望，并可能为其他眼部疾病的类似进展铺平道路。
事件摄像机的密集连续时间流量
摘要 - 我们提出了一种估算事件数据的密集连续时间光流的方法。传统的致密光流方法计算两个图像之间的像素位移。由于缺少信息，这些方法无法在两个图像之间的盲时间中恢复像素轨迹。在这项工作中，我们表明可以使用事件相机中的事件来计算每像素，连续的光流。事件由于其渐进性和微秒响应时间而提供了有关像素空间中运动的时间细粒信息。我们利用这些好处来通过参数化的B´ezier曲线在连续的时间内密集地预测像素轨迹。为了实现这一目标，我们构建了一个具有强大诱导偏见的神经网络：首先，我们使用事件数据及时构建了多个顺序相关量。第二，我们使用B´ezier曲线在沿轨迹的多个时间戳上为这些相关量索引。第三，我们使用检索到的相关性迭代更新B´ezier曲线表示。我们的方法可以选择包括图像对，以进一步提高性能。据我们所知，我们的模型是可以从事件数据中回归密集的像素轨迹的第一种方法。为了训练和评估我们的模型，我们引入了一个合成数据集（Multiflow），该数据集（Multiflow）具有每个像素的移动对象和地面真相轨迹。开源代码和数据集向公众发布。我们的定量实验不仅表明我们的方法在连续的时间内成功预测了像素轨迹，而且在多速和DSEC-Flow上的传统两视频像素位移中也具有竞争力。
第 3 周期计划
第三周期将小学最后两年与中学第一年联系起来，更加注重教育的连续性和学习的一致性，以获得知识、技能和文化的共同核心。这个周期有双重责任：巩固在第二周期中获得的基础知识（阅读、写作、计算、尊重他人），这些基础知识决定了后续的学习；确保三年周期之间的连续性和进步性，实现小学和中学之间更好的过渡。该计划设定了周期结束时的期望，并指定了所需的技能和知识。教学必须结构化、渐进性和明确性。学习方法必须根据学生的学习速度有所区别，以促进他们的成功。对于某些课程，该计划提供了编程基准，以促进在周期的三年之间分配教学主题，这种分配可以根据周期的教育项目或具体条件（特别是多个级别的班级）进行安排。 6 年级在周期中占有特殊的地位：它使学生能够适应大学的节奏、教育组织和生活环境，同时继续 CM1 和 CM2 中进行的学习。因此，这个第 3 周期的课程可以逐步自然地进入学科所构成的知识以及它们的语言、方法和具体方法。在学校，同一位多才多艺的老师会指导学生掌握多门课程的共同知识，并建立核心课程不同领域之间的联系。在六年级，几位各自学科的专业老师会教授这些既定知识，他们通过共同的主题和学科之间建立的联系，共同为学生掌握核心课程所定义的技能做出贡献。
解析唐氏综合征相关白血病模型中巨核细胞生成的逐步突变损伤
突变并可以检查巨核细胞分化和其他疾病表型的渐进性扰动。在本期的 JCI 中，Arkoun 和同事使用分步技术将 GATA1 、 MPL 和 SMC3 突变体引入患有或不患有 DS 的人的诱导多能干细胞 (iPSC) 中实现了这一目标 (9)。研究人员揭示了每种变体的个体贡献以及它们如何与 T21 协同导致 DS-AMKL。作者使用 CRISPR/Cas9 技术进行分步基因编辑，生成了 20 个不同的二体和三体 iPSC 克隆，这些克隆包含 GATA1、MPL W515K 和 SMC3 杂合缺失 (SMC3 +/–) 的组合，并通过功能分析验证了这些变化。 MPL 是血小板生成素的跨膜受体，是巨核细胞成熟为血小板所必需的。胞内结构域通过与 JAK2 相互作用介导信号传导。MPL 515 位点的多个功能获得性氨基酸置换通过血小板生成素依赖性激活 JAK/STAT 通路导致骨髓增生性疾病 (10)。有趣的是，W515K/L 突变也见于 T21 患者的 AMKL 和获得额外 21 号染色体的整倍体个体 (D21) 的白血病中，这可能导致巨核细胞分化改变 (7, 11)。T21 和 Gata1 背景下的 MPL 突变足以诱发小鼠巨核细胞白血病 (12)。此外，作者假设，黏连蛋白基因 SMC3 的单倍体不足通过杂合失活会改变 GATA1 结合的染色质可及性，从而改变巨核细胞分化的转录控制。鉴于这些突变单独导致髓系谱系破坏，逐步 iPSC 模型
残障人士的评估和干预
虽然许多残疾人都经历过歧视，但每个人对这些经历的反应都不同。此外，每个人对残疾都有独特的理解，这取决于残疾的性质、社会支持的质量和生活需求（Olkin，2012；Olkin 和 Taliaferro，2005；Vash 和 Crewe，2004）。残疾人和所有人一样，生活中也有影响他们发展和经历的因素，比如他们的文化、宗教、原生家庭、社区、教育、社会文化背景、就业、朋友、重要他人和同事。他们还受到系统性因素的影响，比如政府政策、现有项目和相关资金。这些共同的影响塑造了一个人的个人残疾经历。除了残疾经历之外，残疾人还有自己的生活经历，和其他人一样，他们也有自己的个人特征、历史、交叉身份和生活背景，这些都会影响他们的心理需求。为了有效地与残疾人士合作，心理学家应努力熟悉残疾和相关因素如何影响其客户的心理健康和功能。例如，残疾经历可能受到功能能力、能量水平、疼痛、发病年龄、发病方式（例如，军事创伤）以及残疾是静态的、偶发性的还是渐进性的的影响。它也受到一个人的社区经验的影响。残疾人士如果在家庭、学校或工作中与其他残疾人士接触有限，可能会感到与他人不同，甚至被排斥。患有隐性残疾（例如，学习障碍、精神疾病、脑损伤、慢性疼痛）的人可能难以说服他人他们有残疾（Smart，2001；Taylor & Epstein，1999）。熟悉残疾人士的生活经历可以增加同理心和理解力，从而增强评估和干预。对于心理学家来说，重要的是要意识到他们自己的态度、反应、观念