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World File Search System脑病
药理学和毒理学年度回顾婴儿期发育性脑病和癫痫性脑病的精准医疗方法
癫痫是一种病因多样的疾病，但遗传因素被认为在大多数患者中发挥作用。对于婴儿型发育性和癫痫性脑病 (DEE) 患者，现在超过 50% 的患者可获得基因诊断。人们有很大动力利用这些分子诊断数据来帮助指导治疗，因为患有 DEE 的儿童通常患有耐药性癫痫发作以及与大脑癫痫样活动相关的发育障碍。精准医疗方法有可能显著改善这些儿童及其家人的生活质量。目前，可以针对诊断为婴儿型 DEE 的许多遗传原因的患者进行治疗，包括编码钠或钾通道亚单位的基因、结节性硬化症和先天性代谢疾病。精准医疗可能指更明智地选择传统抗癫痫药物、以前用于其他适应症的药物、新型化合物、酶替代或基因治疗方法。
Kim，B。H.，Choi，Y.H.，Yang，J.J.，Kim，S.，Nho，K.，Lee，J.M。，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2020）。识别新的Gen 尼古丁促进了链球菌链球菌外多糖合成，细胞聚集和总乳酸脱氢酶活性 道路建设项目的临时交通控制装置检测 骨细胞EGLN1/PHD2通过FGF23 辐射诱导的光子疗法与质子治疗的淋巴细胞减少症患者患者 燃烧的余烬：朝着更透明和强大的气候变化风险评估 硬化蛋白耗竭会诱导小鼠的骨髓炎症 等离子体P-TAU217预测常染色体显性阿尔茨海默氏病的体内脑病理学和认知 使用与身体部位的约束融合进行自动驾驶的计算有效的行人检测 通过联合多任务稀疏规范相关分析和分类来识别诊断特异性基因型 - 表型关联 非遗传性视网膜疾病的基因治疗 结合tau低聚物并抑制供体提取物的病理播种的构象抗体的晶体结构 祖先古细菌用吡咯氨酸扩大了遗传密码 贝叶斯自适应阶段I/II/II临床试验设计延迟...
Kim，B。H.，Choi，Y.H.，Yang，J.J.，Kim，S.，Nho，K.，Lee，J.M。，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2020）。 鉴定了与阿尔茨海默氏病中皮质厚度相关的新型基因：系统生物学方法的神经影像学方法。 阿尔茨海默氏病杂志，75（2），531-545。 https://doi.org/10.3233/jad-191175Kim，B。H.，Choi，Y.H.，Yang，J.J.，Kim，S.，Nho，K.，Lee，J.M。，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。（2020）。鉴定了与阿尔茨海默氏病中皮质厚度相关的新型基因：系统生物学方法的神经影像学方法。阿尔茨海默氏病杂志，75（2），531-545。 https://doi.org/10.3233/jad-191175
机器人辅助儿童脑干和丘脑病变立体定向活检
现代中枢神经系统肿瘤分类结合了遗传和组织学特征，以形成临床相关的综合诊断。1 以前仅根据放射学发现诊断和治疗的弥漫性内在性脑桥神经胶质瘤 (DIPG) 等病变现在可能需要活检才能获得准确诊断并确定临床试验资格。2,3 因此，神经外科医生需要提供安全、微创且经济高效的解决方案来获取适合分子分析的组织。脑干和丘脑等重要部位的病变通常难以通过开放式手术方法进入，需要高精度立体定向工具才能安全地进行活检。基于框架的立体定向历来是成功执行这些程序的黄金标准
肝脑病：对...
7,8拉吉夫·贾兰（Rajiv Jalan）隶属关系1 Hepato-Neuro实验室，Crchum，Crchum，Crchum，蒙特利尔大学，蒙特利尔大学，加拿大2印度昌迪加尔医学教育与研究5手术和癌症系，圣玛丽医院校园，伦敦帝国学院，伦敦，英国6 Aarhus University Hospital，Dept。丹麦肝和胃肠病学，丹麦7肝衰竭小组，肝脏和消化健康研究所，伦敦大学学院，伦敦皇家自由校园，伦敦皇家自由校园，英国8欧洲慢性肝衰竭研究基金会，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，西班牙通讯，拉吉夫·贾兰（Rajiv Jalan），拉吉夫·贾兰（Rajiv Jalan）加拿大蒙特利尔大学CRCHUM，CRCHUM，加拿大蒙特利尔大学的Hepato-Neuro实验室
从任务特定的异型模式域移位数据集中学习组织和脑病变的联合分割
从多模式MRI中进行的脑组织分割是许多神经影像分析管道的关键基础。已建立的组织分割方法并未开发出来应对由病理学（例如白质病变或肿瘤）引起的大型解剖变化，并且在这些情况下通常会失败。同时，随着深神经网络（DNN）的出现，脑损伤的分割显着成熟。然而，现有的方法很少允许对正常组织和脑病变的联合分割。当前，注释的数据集通常仅处理一个特定任务，并且依赖任务特定的成像协议，包括任务特定的成像模式集，因此目前妨碍了针对此类联合任务的DNN。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以从聚合的任务特异性异型模式结构域构建关节组织和病变分割模型。从关节问题的各种公式开始，我们展示了如何通过经验分解和优化预期的风险。我们利用了处理跨数据集的异质成像方式的风险上限。为了应对潜在的域转移，我们基于数据增强，对抗性学习和伪健康的生成进行了整合并测试了三种常规技术。对于每个单独的任务，我们的联合方法与任务特定的和完全监督的模型相比具有比较性能。对两种不同类型的脑损伤进行评估，该框架将进行评估：白质病变和神经胶质瘤。在后一种情况下，缺乏用于定量评估目的的联合基础真相，我们提出并使用一种新型的临床上相关的定性评估方法。
基于区域性脑萎缩模式的脑病
结果：基于建议的 AD 评分，我们能够区分 ADNI-1 和 OASIS-1 中的患者和健康对照者，准确率分别为 89%（AUC = 95%）和 87%（AUC = 93%）。此外，我们发现，在校正诊断、年龄、性别、年龄·性别和颅内总容量（Cohen'sf 2 = 0.13）后，AD 评分与 OASIS-1 样本中简易精神状态检查评估的认知功能显着相关。进一步的分析表明，基于 AD 评分和 MMSE 评分对 AD 状态的预测准确率明显高于仅使用其中一种评分。在 SHIP-Trend 中，我们发现 AD 分数与言语记忆测试（包括即时和延迟单词列表回忆）之间存在微弱但显著的关联（再次在校正年龄、性别、年龄·性别和颅内总容量后，Cohen'sf2 = 0.009）。这种关联主要由即时回忆表现驱动。