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World File Search System阿尔茨海默
多靶点药物是治疗阿尔茨海默病的潜在药物。一种新的 5-取代基家族
摘要 多靶点药物是治疗阿尔茨海默病的一种有前途的方法。本文描述了一类新的 5-取代吲唑衍生物，它们具有多靶点特性，包括胆碱酯酶和 BACE1 抑制。因此，对一类新的 5-取代吲唑进行了合成和评估。药理学评价包括对 AChE/BuChE 和 BACE1 酶的体外抑制试验。此外，还对 BuChE 进行了相应的竞争研究。此外，还根据 ORAC 测定计算了抗氧化特性。此外，还研究了它们对 Raw 264.7 细胞的抗炎特性和对人神经母细胞瘤 SH-SY5Y 细胞的神经保护作用。药理学测试结果表明，这些 5-取代吲唑衍生物 1 – 4 和 6 中的一些可以同时作为 AChE/BuChE 和 BACE1 抑制剂。此外，一些吲唑衍生物表现出抗炎（3、6）和神经保护（1-4和6）作用，具有抗氧化作用，可对抗A b 诱导的人类神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞死亡。
口服粘膜免疫：停止扩散大流行病毒的最终策略 由TLR7和TLR9介导的氧化态和先天免疫的作用在狼疮肾炎中 洞悉用于新型分子发现的光合微生物的共培养和增强的专业代谢产物 胰岛素抵抗在冠状动脉疾病患者中冠状动脉搭桥术后并发症发展中的作用 与废物管理计划的闭环供应链中的决策：制造商的背包活动和政府的再制造补贴 口腔癌中的DNA氧化损伤：8-羟基-2 免疫和代谢在主动脉夹层中的独立和互动作用 阿尔茨海默氏病的血液 - 脑屏障崩溃
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的，其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中，五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019（Covid-19）在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而，生物体复制和病毒通过粘膜组织传播，不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略，以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜，这是病毒传播的关键部位，也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外，我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景，以最终控制传播。
马里兰州应对阿尔茨海默病的计划和......
痴呆症是马里兰州一项紧迫且代价高昂的公共卫生危机。据估计，2020 年马里兰州有 110,000 名 65 岁以上的老人患有阿尔茨海默病，预计到 2025 年这一数字将增加 18%，达到 130,000 人。痴呆症是美国最昂贵的慢性病，治疗马里兰州痴呆症患者的直接和间接成本极高。2020 年，马里兰州医疗补助计划花费 12.3 亿美元用于护理 65 岁及以上的痴呆症患者，预计到 2025 年这一支出将增加 24.7%。据估计，2020 年，马里兰州有 238,000 名家庭护理人员为痴呆症患者提供护理，贡献了 3.64 亿小时的无偿护理，估计总经济价值为 65 亿美元。此外，2017 年，马里兰州护理人员自身的医疗保健费用估计增加了 2.21 亿美元，因为许多人还患有至少一种慢性病。
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
阿尔茨海默氏病的线粒体功能障碍
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，约占全球痴呆症病例的70％。患者逐渐表现出认知能力下降，例如记忆力丧失，失语和人格和行为变化。研究表明，线粒体功能障碍在AD的发作和进展中起关键作用。线粒体功能障碍主要导致氧化应激增加，线粒体动力学失衡，线粒体受损和线粒体基因组异常。这些线粒体异常与淀粉样蛋白β和Tau蛋白质病理学密切相关，共同加速了神经退行性过程。本综述总结了线粒体在AD开发中的作用，最新的研究进展，并探讨了线粒体靶向AD的治疗策略的潜力。靶向与线粒体相关的途径可能会显着改善未来AD患者的生活质量。
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
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。
博士格伦·比格斯（Glenn Biggs）阿尔茨海默氏症和神经退行性疾病的总监Sudha Seshadri
Seshadri博士是一位经过董事会认证的神经科医生，专门研究行为和老年神经病学。在过去的15年中，她从国立卫生研究院获得了持续的资金，总计8300万美元的研究。此外，她还获得了享有声望的赠款，其中包括比尔·盖茨（Bill Gates）的“部分云”奖，该奖项认可了治疗阿尔茨海默氏病的创新方法。她拥有480多个研究出版物，她的作品在包括《纽约时报》，ABC和时间在内的全国媒体上都有150多次。她还教下一代卫生保健领导者，在过去的10年中指导45位临床医生。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
EU4Health协作建议 b'' 阿尔茨海默氏病和其他类似疾病的国家行动计划
该文件是乳房扫描-AI（BS-AI）项目的合作提案，重点是使用先进的AI和多模式成像技术彻底改变乳腺癌诊断。它首先是执行摘要，该摘要强调了该项目的目标并与EU4Health计划保持一致。该提案强调提高诊断准确性，减少放射科医生的工作量并促进个性化诊断。它描述了BS-AI的技术框架，包括深度学习模型，转移学习和用于处理复杂医学成像数据的高级融合算法。此外，它讨论了BS-AI与EU4Health计划的一致性，即改善健康安全，支持医疗保健系统并促进创新。该提案还强调了潜在的影响，例如减少误报和负面因素，实现更全面的筛选覆盖范围，并通过诊断工具增强了放射科医生的能力。它解决了未来的方向和挑战，包括在整个欧洲扩大BS-AI，法规合规性以及对持续资金和合作伙伴关系的需求。