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阿尔茨海默氏病的α-核蛋白副病理学...
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月31日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635837 doi：Biorxiv Preprint
Mini -Review-脆弱的阿尔茨海默氏病
阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，影响了全球数百万，并且预计由于人口老龄化而导致患病率激增。脆弱的特征是肌肉功能下降，随着年龄的增长而变得更加普遍，对患者和护理人员施加了巨大的负担。本文旨在全面地回顾有关广告的当前文献，以及脆弱的，包括患病率，筛查，评估和治疗的文献，同时深入研究该领域的挑战和未来的轨迹。Frailty and AD coexist in more than 30% of cases, with hazard ratios above 120% indicating a mutually detrimental association.Various screening tools have emerged for both frailty and AD, including the Fried Frailty Phenotype (FP), FRAIL scale, Edmonton Frailty Scale (EFS), Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Clock Drawing Test （CDT）和认知认知评估（GPCOG）。但是，没有一个人巩固了其作为确定金标准的作用。电子健康记录和大脑老化生物标志物的收敛性预示了广告中的新时代，并进行了脆弱的筛查和评估。In terms of intervention, non-pharmacological strategies spanning nutrition, horticulture, exercise, and social interaction, along with pharmacological approaches involving acetylcholinesterase inhibitors (AChEIs), N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor antagonists, and anti-amyloid beta-protein medications, constituted cornerstones for treating AD coupled with frailty.技术干预措施（例如重复的经颅磁刺激（RTMS））也进入了折叠。值得注意的是，多域非药物干预措施具有增强认知和缓解残疾的巨大潜力。但是，药理干预措施的长期疗效和安全性需要进一步验证。用脆弱的诊断和管理广告提出了一些艰巨的挑战，包括早期共同诊断的低率，有限的临床试验证据以及稀缺的整合，开创性的服务提供模型。这些挑战需要通过强大的研究和务实的实施来增加关注。
在阿尔茨海默氏病中揭示了DNA甲基化
摘要越来越多地通过探索表观遗传机制，尤其是DNA甲基化来阐明阿尔茨海默氏病发病机理的复杂性。本综述全面调查了最新以人为中心的研究，这些研究研究了整个基因组DNA甲基化在阿尔茨海默氏病神经病理学中。对各种大脑区域的检查揭示了与Braak阶段和阿尔茨海默氏病进展相关的独特DNA甲基化模式。内嗅皮层由于其早期的组织学改变以及随后对海马等下游区域的影响而成为焦点。值得注意的是，在内嗅皮层中复杂地鉴定出与神经纤维缠结形成有关的Ank1高甲基化。此外，颞中回和前额叶皮层显示出对Hoxa3，Rhbdf2和MCF2L等基因的显着高甲基化，这可能会影响神经炎症过程。BIN1在晚期阿尔茨海默氏病中的复杂作用与改变的甲基化模式相关。尽管在研究之间存在差异，但这些发现突出了表观遗传修饰与阿尔茨海默氏病病理学之间的复杂相互作用。未来的研究工作应解决方法论上的差异，结合多样的人群，并考虑环境因素，以揭示阿尔茨海默氏病进展的细微表观遗传景观。关键词：阿尔茨海默氏病； ank1; bin1; DNA甲基化；全基因组的关联研究； Hoxa3; MCF2L; RHBDF2
当前与阿尔茨海默氏病作斗争的自然疗法
摘要：神经变性是神经元结构或功能的逐渐丧失，最终可能涉及细胞死亡。大脑中最常见的神经退行性疾病发生在阿尔茨海默氏病（AD），这是痴呆症的最常见原因。它最终导致神经元死亡，从而损害了中央神经系统或外周神经系统的正常功能。AD的发作和患病率涉及异质性病因，无论是遗传倾向，神经代谢失功或生活方式而言。全球相关性估计超过4500万人。AD的迅速增加导致了针对发现AD的利润丰厚的研究工作的增加。AD的神经病理学包括神经递质的可用性和大脑中重要的神经营养因素的缺乏，细胞外β-淀粉样蛋白斑块沉积和细胞内神经纤维纤维纤维缠结的缠结。使用合成药物的当前药物干预措施表现出抗药性和毒性问题。这导致了人们对植物化学物质自然预期的新药物治疗候选者的追求。本综述旨在提供对具有各种潜在AD目标活动的有前途的Phyto组件实体的精明描述。因此，自然疗法可以与合成化学治疗剂相结合，以更长的患者生存。
阿尔茨海默氏病中的β-分泌酶Bace1
人脑中的每个细胞都有一个独特的基因组，这是从第一个后结肠细胞分裂开始并始终一生持续的体细胞突变积累的产物。人脑中的躯体镶嵌物一直是最近几项努力的重点，这些努力利用了关键的技术创新开始直接阐明人类组织中的大脑发育，衰老和疾病。在一侧，祖细胞中发生的体细胞突变已被用作天然条形码系统，以解决脑谱系中克隆形成和细胞分离的细胞系统发育。在另一侧，对脑细胞基因组突变率和模式的分析揭示了脑衰老和疾病倾向的机制。除了对正常人大脑中的体细胞镶嵌性研究外，还研究了在发育性神经精神病和神经退行性疾病中的体细胞突变的贡献。本综述始于关于对体细胞镶嵌的研究的方法论观点，以涵盖大脑发育和衰老的最新发现，并以体细胞突变在脑部疾病中的作用结束。因此，这篇评论是我们学到的知识以及通过查看大脑基因组中的体细胞镶嵌物来发现的东西。
lecanemab用于早期阿尔茨海默氏病
临床和经济评论研究所（ICER）是一个独立的非营利研究组织，评估医学证据并召集公共审议机构，以帮助利益相关者解释和应用证据以改善患者的结果和控制成本。通过所有工作，ICER试图帮助创造一个未来，在这种未来中，将证据转化为行动的协作努力为更有效，有效和公正的医疗保健系统奠定了基础。有关ICER的更多信息，请访问https://icer.org/。本报告的资金来自政府赠款和非营利基金会，其中最大的单一资助者是阿诺德风险投资者。这项工作没有资金来自健康保险公司，药房福利经理或生命科学公司。ICER从这些卫生行业组织获得了其总体收入的大约25％，以开展单独的政策峰会计划，资金在保险公司/PBM和生命科学公司之间大致分配了大约分配。目前与此审查有关的生命科学公司目前参与了该计划。有关资助者的完整列表以及有关ICER支持的更多信息，请访问https://icer.org/who-we-are/indepentent-funding/。对于药物主题，除了收到公众的建议外，ICER还扫描了与IPD Analytics合作的公开信息，这是一个独立组织，该组织对包括付款人，药品制造商，提供商，提供者和批发商在内的各种行业利益相关者（包括各种行业利益相关者）进行了新兴药物管道的分析。关于CTAFIPD根据ICER提供了有关药物管道的量身定制报告，但没有优先考虑特定ICER评估的主题。
阿尔茨海默氏病研究中的人工智能技术
阿尔茨海默氏病是一种神经认知疾病，是痴呆症的促成因素之一。根据世界卫生组织的说法，这种疾病对全球人口的健康有敏捷的影响，受影响的个体的人数每年都在稳步增加。在快速的技术发展中，人工智能的使用已大大扩展到医学诊断领域，包括对医学图像的分析，药物开发，个性化治疗计划的设计以及疾病预测和治疗等领域。深度学习是人工智能领域的重要分支，它通过为早期发现，诊断和治疗阿尔茨海默氏病提供重要的技术支持在解决几个医疗挑战方面发挥了关键作用。鉴于这种情况，这篇综述旨在探讨阿尔茨海默氏病研究中常规方法与人工智能技术之间的差异。此外，它旨在总结当前的非侵入性和便携式技术来检测阿尔茨海默氏病，为未来对疾病的预测和管理提供支持和指导。
阿尔茨海默症脑神经发生的电刺激 - NSF-PAR
Qian Liu 1 , Yihang Jiao 2 , Weijian Yang 2 , Beiyao Gao 1# , Daniel K. Hsu 1 , Jan Nolta 3 , Michael Russell 1 , Bruce Lyeth 4 ,
阿尔茨海默症中的大脑网络调节
a Laboratory Alzheimer's Neuroimaging & Epidemiology, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy b Department of Neuroscience & Padova Neuroscience Center, University of Padova, Padova, Italy c Radiology, Department of Diagnostic and Public Health, University of Verona & Department of Diagnostics and Pathology, University Hospital, Verona, Italy d Department of Computer Science, University of Verona, Verona, Italy e Unit of Statistics, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy f Neuropsychology Unit, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy g Biological Psychiatric Unit, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy h Department of Pharmacological and Biomolecular Sciences, University of Milan, Milan, Italy i Neurology Unit, Valle Camonica Hospital, Brescia, Italy j Alzheimer's Unit - Memory Clinic, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy k Venetian Institute of Molecular Medicine,意大利帕多瓦 VIMM l 荷兰阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心 m 瑞士日内瓦大学医院和日内瓦大学记忆诊所和 LANVIE 衰老神经影像实验室
阿尔茨海默氏症通过3D卷积神经的检测...
为了使对阿尔茨海默氏病（AD）的适当诊断和理解，深度学习已成为检测磁共振成像（MRI）中物理大脑变化的另一种方法。生物医学成像中深度学习的进步，尤其是在MRI扫描中，已被证明是异常检测的有效资源，同时利用卷积神经网络（CNN）在多层perceptron中执行特征映射。在这项研究中，我们旨在测试使用三维卷积神经网络在整个大脑扫描中鉴定与AD患者和对照组之间有区别的神经生理变性的可行性。特别是，我们建议并培训3D-CNN模型，以对认知健康的个体和AD患者进行MRI扫描进行分类。我们在由超过700次MRI扫描（一半AD）组成的大型数据集上验证了我们提出的模型。我们的结果显示验证精度为79％，与当前的最新技术相当。我们提出的3D网络的好处是，它可以通过映射大脑的复杂异质性，尤其是在边缘系统和颞叶中的复杂异质性来帮助探索和检测AD。这项研究的目的是衡量3D卷积网络在HC和AD患者MRI脑扫描中检测神经变性的进展方面的功效和可预测性。