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World File Search System精神疾病
绘制精神疾病的基因图谱
此外，表观基因组关联研究 (EWAS) 等功能基因组学方法提供了有关环境因素如何与遗传倾向相互作用以影响精神疾病的见解。表观遗传修饰，包括 DNA 甲基化和组蛋白修饰，可以改变基因表达而不改变底层 DNA 序列。通过在精神疾病的背景下研究这些修饰，研究人员可以探索环境暴露（如压力或创伤）如何导致疾病风险和进展。例如，在患有重度抑郁症的个体中观察到 DNA 甲基化模式的变化，这可能将环境压力源与与该疾病相关的基因表达变化联系起来。
关于精神疾病认知障碍的概述
精神分裂症的认知缺陷常常被积极症状所掩盖，显着导致该疾病的发病率。越来越多的注意力突出了这些缺陷，这是各个皮质区域神经回路功能障碍的反射。在宏观和显微镜水平上都报道了与精神病中认知症状有关的许多连通性改变，这强调了在发育期间和更后的阶段的可塑性和微电路障碍的潜在作用。然而，认知障碍和多样化的连通性发现的异质临床表现在将它们汇总到凝聚力的情况下构成了挑战。本综述旨在综合主要的认知改变，最近对网络结构和功能连通性变化的见解以及提议的机制以及微电路的改变，尤其是针对神经发育障碍，E/I平衡和睡眠障碍。最后，我们还将评论一些旨在针对这些机制来解决认知症状的最新且有希望的治疗方法。通过这种全面的探索，我们努力为精神病疾病的认知障碍提供了更新和细微的概述。
与链球菌感染和肠道菌群组成相关的小儿自身免疫性神经精神疾病：我们知道什么？
免疫系统可以识别并杀死恶性细胞。抗癌免疫机制被实现为多尺度，非线性细胞和分子过程。许多因素决定了免疫系统肿瘤相互作用的结果，包括癌症相关抗原，免疫细胞和宿主生物。在这种复杂性和非线性动力学的背景下，深度数据驱动的理论和数学建模可以提高我们对控制这些过程的机制，定义可靠的生物标志物的理解，并有可能提高免疫和联合疗法的能力。在这里，我们审查并总结了对研究主题的贡献“ Oncoimmunology中的数学建模和计算预测。” Metzcar等人的评论。讨论了一种机械学习方法的概述，该方法将机械数学建模与数据驱动的机器学习结合在一起。作者回顾了这种方法的观点，并讨论了机械学习如何推动数学肿瘤学。提供了四类的机械学习（顺序，平行，外在，内在），其中包括来自肿瘤学研究的示例，例如纵向肿瘤反应预测和事件时间分析。
发现和治疗早期严重的精神疾病
采用这种方法，经历了第一集精神病（FEP）的个人受到一个多学科团队的对待，以确保满足他们的需求。团队包括心理健康专业人员，职业和教育支持，家庭教育和支持以及护理管理。团队通常还包括自己在精神疾病中经历经验的人。该方法以个人的目标，需求和偏好为中心，并有时和为他们工作的地方与之满足。至关重要的是，个人及其确定的家庭都参与该过程。几项美国和国际研究表明，这种方法可以为通常的精神疾病治疗带来卓越的结果，特别是对于较短的未经治疗精神病的人而言。
OMH 精神疾病反污名税收减免基金报告
《行为健康新闻》的出版商心理健康新闻教育获得了资金，用于创建和传播反歧视教育和信息，形式为《行为健康新闻》的两期特刊和四期 90 分钟圆桌讨论系列，由麦克西尔弗研究所的詹姆斯·罗德里格斯博士主持，并邀请了主题专家、研究人员、有生活经验的人、记者、政府官员以及社区倡导和服务提供者组织的代表。《行为健康新闻》的年度读者人数估计为 160,000 人。
生物学和生物医学杂志精神疾病
和诊断已经看到了显着的增长。这项研究调查了使用AI来促进早期医学疾病诊断并增强我们对疾病进展的理解，尤其是在精神疾病领域。主要目的是探索和使用各种AI算法来识别与精神疾病相关的生物标志物。数据和方法涉及将各种算法应用于对精神疾病进行分类的应用，并对其准确性进行了细致的比较。此外，基于这些算法开发了模型，旨在优化诊断精度。结果表明，数据集的70％精度显着，突出了深度学习方法在处理广泛的数据集中的功效。这些发现强调了临床数据集中深度学习的潜力及其在对心理健康问题的未来发现中的应用。尽管深度学习的表现值得称赞，但批评仍然对其在开发和评估阶段的责任制仍然存在。AI在检测精神病疾病方面取得了长足的进步，但本研究确定了改善基于AI的应用的领域。值得注意的是，由于其对均质数据集的分析，当前模型的可推广性有限，这促使人们考虑了未来的方法，包括迁移学习，多视图学习和整体学习，以处理多样化和广泛的精神病疾病数据集。关键字：人工智能，诊断，机器学习，管理，精神疾病，精神疾病。
十年的奉献精神：关于神经疾病和精神疾病的开创性观点
欢迎来到生物医学的十周年特刊，这是人类思想迷宫和复杂的神经系统途径的旅程。此版本的重点是“神经系统疾病和精神疾病的转变实验室和实验医学”，介绍了21个开创性论文，探讨了大脑的谜以及其出色的治愈和调整能力。我们研究时间对神经回路和认知反应的各种影响。我们的研究跨越研究大脑在中风后如何调整和恢复的过程，即一种称为神经可塑性的过程，以探索年龄和行为之间的复杂联系[1-6]。我们对基于这些机制的神经机制特别感兴趣，例如神经回路的作用及其在认知反应中的可塑性[7-11]。通过研究神经活动和连通性，我们希望深入了解大脑适应性[12-14]。这需要研究这些变化如何影响认知功能，例如记忆和决策，以及它们对认知发展和疾病的影响[15-21]。因此，我们也许能够揭示基于神经退行性疾病的复杂机制，并研究对新治疗有望有望的潜在治疗策略[22-28]。临床前研究在理解神经精神病条件中起着至关重要的作用[29 - 32]。通过在体外和体内进行研究，研究人员收集了有价值的数据，直接从人类那里获得不切实际的数据[33 - 38]。这些临床前发现与正在进行的临床研究相结合，有助于我们更好地了解神经精神疾病的行为方面[39 - 41]。计算和推论方法也有助于通过帮助揭开潜在的病理学来治疗神经和精神疾病的新方法[42-48]。整合跨学科方法进一步优化了药物开发研究，从而评估潜在的铅量[27，49 - 52]。有希望的干预措施，例如大脑刺激，有可能改变治疗方法，并为神经和精神病的新药物铺平道路[53 - 57]。在我们寻求打破障碍和揭露未知数的过程中，我们还深入研究了心理健康领域，探索了自杀思想的生化基础以及精神疾病与痛苦之间的关系。无论您是临床医生，研究人员还是对人类思想的复杂性感到好奇，这些文章的收藏都有望挑战传统的智慧并扩大您的视野[58 - 60]。与我们一起纪念生物医学领域的十年开创性探索和进步。
患者报告了社区心理健康环境中严重精神疾病患者的结果指标（PROM）：实施指导
它们不仅是问卷，需要填充的纸，也是令牌主义的方法。他们需要用于改善服务，以便人们接受适当的治疗并得到适当的照顾。需要跟进他们，尤其是那些询问您在某个地区是否需要帮助的人。，甚至可以将您签到其他服务。服务之间的协调对于患者的量身定制护理至关重要。”
利用人工智能 (AI) 诊断精神疾病：叙述性评论
引言 人工智能是指在机器中模拟人类智能，机器被设计成像人一样思考并复制他们的行为 [1]。人工智能技术专注于主动操纵环境、做出基于共识的决策、利用机器人技术和采用集体智能技术。根据系统功能水平，人工智能可分为几种类型：具有自我意识、有限记忆、心智理论和反应机器的人工智能 [1]。以下程序和技术可与人工智能结合使用来解决实际问题：深度学习、机器人、专家系统、模糊逻辑、自然语言处理和机器学习 [1]。精神障碍会影响心理、社会、行为和情绪健康 [1]。疾病、体征和症状表现的多变性，再加上对病因途径理解的局限性，使得精神障碍的诊断具有挑战性。 《精神障碍诊断和统计手册》（DSM-5）和《国际疾病分类》（ICD-11）是目前诊断精神疾病方法的基础 [1]。使用诊断工具诊断精神问题、采访家庭成员或护理人员以及收集健康史的过程可能非常耗时且耗费资源 [2]。