线粒体疾病是一种多器官系统疾病,中枢神经系统 (CNS) 是第二大受影响器官 [24]。影像学检查显示,患有线粒体疾病的儿童最明显的中枢神经系统异常包括白质和灰质病变、中风样病变、脑和视神经萎缩以及钙化 [25]。其中一些病变可能没有症状,而另一些则可能出现中风样症状或自闭症样症状。这些患者的诊断采用不同的脑成像方式,包括 CT、MRI、PET 和 SPECT 扫描。由于每天都有可用技术,因此其中一些技术比其他技术更有用。SPECT 脑部扫描首先用于评估解剖成像上可见病变引起的 rCBF 变化,并了解该疾病的病理生理学,因此如前所述,灌注的变化与代谢和神经活动的变化是同时发生的。图 6 是患有脑线粒体疾病的患者的 SPECT 扫描和选定的 MRI 图像。
有记录显示,高剂量的 RF-EMF 辐射可导致非人类灵长类动物和兔子的眼部损伤。33,34 Liu 等人报道了一例人类因误用 90 至 580 kHz RF 辐射的医疗器械而导致视神经损伤,从而导致双侧视力丧失的病例。35 然而,Adibzadeh 等人观察到,在 16 名接受头颈部癌症治疗的患者中,长时间(60 分钟)强烈暴露于 434 MHz RF-EMF 辐射引起的高温并未导致严重的急性眼部损伤。36 通常,眼部损伤的存在和程度与频率和剂量有关,并且可以通过面部厌恶和眨眼反射大大减轻。37 由于足够高的剂量可能会造成眼部损伤,因此建议将全面的眼科检查作为眼部或视力问题患者的初步医学评估的一部分。
主持人:TBC 6口语5分钟(会议结束时的讨论和问题)ID93 Anne Katrin Sjolie的获胜者Anne Katrin Sjolie最佳学生摘要摘要奖励:Matthew Anson(英国)糖尿病性视网膜疗法的发病率迅速增加半卢皮德在丹麦424,152人患有2型糖尿病的人群中,非肢体缺血性视神经病变的五年风险增加了一倍。ID95 Handan Akil(英国)在糖尿病性视网膜病变队列的个性化筛查中糖尿病性视网膜病的发病率和决定因素ID171 ALI ERGINAY对新型非胰岛素抗糖尿病抗糖尿病药物对视网膜毛细管药物对Oct-A ID111 David Riley(UK)评估评估的视网膜毛细血管灌注的影响(UK)<
抽象背景青光眼是视觉障碍的普遍原因,并且早期检测对于防止渐进视力丧失至关重要。光学连贯性层析成像Angiogra-phy(OCT-A)使视网膜和视神经微脉管系统可视化,并具有早期青光眼检测的希望。本研究的目的是使用OCT-A评估青光眼的微血管密度改变。方法于2022年12月至2023年在利比亚的班加西眼科医院进行了观察性横断面病例。它包括160只被诊断为原发性开角型青光眼的患者和96名对照组受试者的眼睛。oct-a是使用扫描源Oct dri triton进行的。使用设备中的新内置软件从OCT-A图像中获得船舶密度测量。使用SPSS分析了作为平均标准偏差和百分比的数据。使用独立的t检验确定不同组之间差异的统计学意义,并且在p值小于0.05的p值下设置了显着性水平。结果OCT-A显示出在所有视神经部门的青光眼眼睛中的微血管密度显着降低,包括下次(29.0%),上级(25.2%),中央(23.5%),鼻腔(9.9%)和时间范围(9.3%; p <0.02)。此外,青光眼患者在上黄斑(减少17%),颞(15.7%,),鼻(12.9%)和下部(12.6%)(12.6%)(p <0.002)中表现出显着降低血管密度(减少17%)。中央部门的血管密度没有统计差异(0.49%,p> 0.05)。与健康对照组相比, OCT-A结论表明,青光眼患者的微血管密度显着降低。 这些发现支持青光眼与血管变化之间的关联。 此外,TopCon扫描 - 源oct dri triton新软件有望成为早期检测和监测青光眼相关血管变化的宝贵工具。OCT-A结论表明,青光眼患者的微血管密度显着降低。这些发现支持青光眼与血管变化之间的关联。此外,TopCon扫描 - 源oct dri triton新软件有望成为早期检测和监测青光眼相关血管变化的宝贵工具。
摘要:在过去的几年中,人们认识到,神经纤维瘤病相关肿瘤的治疗通常需要采用与自发性肿瘤不同的方法。考虑到持续性、多发性肿瘤和新肿瘤生长的风险,治疗重点已转移到旨在尽量减少症状的治疗。在这篇综述中,我们将重点介绍将临床前数据转化为神经纤维瘤病患者的治疗试验,特别是 1 型神经纤维瘤病和 2 型神经纤维瘤病。成功抑制 1 型神经纤维瘤病和进行性视神经通路胶质瘤或丛状神经纤维瘤患者的 MEK 是患者护理的重大进步。对于恶性 NF1 肿瘤(如高级别胶质瘤和恶性外周神经鞘瘤)尚未取得类似的成功;对于 2 型神经纤维瘤病或神经鞘瘤患者也没有取得重大进展,尽管正在努力。
您的视力不仅取决于我们的眼睛,还取决于从眼睛到大脑的完整视觉途径。在任何时候对这种视觉途径的伤害会导致视力丧失,并且经常导致失去独立性。渴望发现患有这些伤害的患者的治疗方法和诊断方法,玛丽·M·MARY M.的教师和斯坦福大学Byers眼科研究所的Sash A. Spencer视力研究中心正在通过部门和多学科合作进行创新研究。Clinician-scientists have recently discovered a myriad of findings relating to this eye-brain connection with implications that may change the way we diagnose and treat concussion- related vision disorders, strokes of the optic nerve or brain (including non-arteritic anterior ischemic optic neuropathy [ NAION ]), visuo-motor dysfunction, and other diseases, translating their discoveries directly into clinical care优化患者的结果和整体生活质量。(要阅读患者对Naion的经历,请参阅“我的第二次机会:视神经中风之后的患者希望的旅程”,第18页)。
(a) 和 (b):印度医学研究理事会 (ICMR) 罕见病工作组包括二十四 (24) 项研究,涉及原始侏儒症 (Pd)、肉芽肿性多血管炎、与 2 型神经纤维瘤病相关的神经鞘瘤、ADCC/CALJA 中的动脉钙化(一种以 NT5E 基因突变为特征的罕见疾病)、进行性骨化性纤维发育不良 (Fop)、多小脑回综合征、淀粉样变性、血清阴性视神经脊髓炎、Bardet-Biedl 综合征、12 型视网膜色素变性、先天性多发性关节挛缩症 (AMC)、原发性免疫缺陷病和先天性免疫缺陷等各种问题。卫生和家庭福利部制定了 2021 年国家罕见病政策 (NPRD),以促进和向患有罕见疾病的患者提供经济援助。该政策现已修订,现在每位患者最多可获得 500 万卢比的经济援助。
aHUS=非典型溶血性尿毒症综合征;AS=强直性脊柱炎;CD=克罗恩病;CGRP=降钙素基因相关肽;DMARD=抗风湿药;gMG=全身性重症肌无力;GPA=肉芽肿性多血管炎;Ig=免疫球蛋白;IL=白细胞介素;JAK=Janus 激酶;JIA=幼年特发性关节炎;JRA=幼年型类风湿性关节炎;mAb=单克隆抗体;MMR=麻疹、腮腺炎、风疹;MPA=显微镜下多血管炎;MS=多发性硬化症;mTOR=哺乳动物雷帕霉素靶蛋白;NMOSD=视神经脊髓炎谱系障碍;PCSK9=前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶 kexin 9 型; PNH=阵发性睡眠性血红蛋白尿;PsA=银屑病关节炎;PsO=斑块性银屑病;RA=类风湿性关节炎;RANKL=核因子 κ-B 受体激活剂配体;S1P=鞘氨醇-1-磷酸;SLE=系统性红斑狼疮;SPA=肉芽肿性多血管炎;TNF α=肿瘤坏死因子-α;UC=溃疡性结肠炎
甲状腺相关眼病(TAO)是一种与甲状腺功能障碍密切相关的自身免疫性疾病,是成人眼科中一种具有挑战性的疾病。其临床表现复杂多样,病情进展可导致突眼、复视、暴露性角膜炎、角膜溃疡、压迫性视神经病变,导致不可逆的视力损害甚至失明。传统的TAO治疗方法包括糖皮质激素、免疫抑制剂和放射治疗,但往往存在局限性和副作用,使该疾病成为眼科的一大难题。因此,开发新型靶向药物成为解决TAO发病机制的研究热点。目前,teprotumumab、tocilizumab等一系列新型靶向药物已成功研发,在消炎和治疗该疾病方面显示出显著的疗效。此外,在TAO体外模型中发现的一些候选药物和分子靶点也展现出了良好的应用前景,本文简要综述了未来临床治疗的潜在新策略以及TAO新药疗法的进展。
Garway-Heath 图依赖于对照片上可见 RNFL 缺损的主观检测。然而,实验和临床研究表明,仅当 RNFL 丢失了很大一部分时才会出现此类缺损。3、4 此外,由于研究中可用的眼睛数量有限,以及难以在视神经周围某些区域可视化 RNFL 缺损,某些地形关系可能未被充分重视。使用频域光学相干断层扫描 (SDOCT) 对 RNFL 进行成像能够提供可重复的定量 RNFL 评估,其评估程度远远高于评估无红 RNFL 照片。许多先前的研究已经评估了 SDOCT 和 SAP 之间的关系。5 – 7 但是,鉴于这些测试提供的数据量巨大,可能很难应用传统的统计工具来充分模拟相关的 SF 关系。最近,神经网络和其他人工智能 (AI) 算法已被证明能够成功地模拟来自各个医学领域的数据中复杂的非线性关系。8 – 12 特别是,卷积神经网络 (CNN) 能够利用空间信息来识别传统方法可能不易辨别的潜在关系。一些研究尝试使用 AI 算法来预测 SDOCT 测量的视野结果,并取得了良好的效果。13 – 16 在一项研究中,Guo 等人 13 表明,可以根据 RNFL 和神经节细胞和内丛状层厚度合理地预测 SAP 敏感度阈值。使用视神经乳头和黄斑的 SDOCT 体积扫描,Maetschke 等人 14 能够预测视野全局指标,例如平均偏差和视野指数。这些研究一般关注的是 SAP 敏感度阈值、预定义扇区或全局指标能否很好地通过 SDOCT 数据进行近似,但没有评估结构损伤和功能损伤之间的地形映射和空间关系,这本身就是另一个重要问题。我们假设,一旦训练了 AI 模型来预测 SAP 敏感度阈值,就可以通过模拟不同特征的 RNFL 缺陷并观察它们对 SAP 结果的影响来获得 SF 关系的地形信息。这将使我们能够更全面地研究 SDOCT 上看到的结构损伤对 SAP 测量的视觉功能的影响。为此,在本研究中,我们开发并验证了一种 CNN,它可以从大量青光眼和青光眼临床患者中的视乳头周围 SDOCT RNFL 厚度测量值预测 SAP 敏感度阈值。