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脑白质营养不良成像：诊断难题的见解
摘要：脑白质营养不良是一类罕见的脱髓鞘疾病，主要影响中枢神经系统。不同类型脑白质营养不良的临床表现可能不具特异性，因此，MRI 等成像技术可用于更明确的诊断。这些疾病的特征性脱髓鞘模式的脑损伤可作为鉴别诊断的工具。本文将探讨每种脑白质营养不良的 MRI 检查结果、相关遗传学特征、有助于鉴别诊断的血液检查、新兴诊断方法以及后续成像策略。本文讨论的脑白质营养不良包括 X 连锁肾上腺脑白质营养不良、异染性脑白质营养不良、克拉伯病、佩利扎伊斯-梅茨巴赫病、亚历山大病、卡纳万病和艾卡迪-痛风综合征。
ADAR1 编辑组揭示了编辑特异性的驱动因素......
作用于 RNA ADAR1 的腺苷脱氨酶促进双链和结构化 RNA 中的 A 到 I 转换。ADAR1 有两种异构体，它们从不同的启动子转录：细胞质 ADAR1p150 是干扰素诱导的，而 ADAR1p110 是组成性表达的，主要位于细胞核中。ADAR1 突变会导致艾卡迪-戈蒂埃综合征 (AGS)，这是一种与异常 IFN 产生相关的严重自身炎症疾病。在小鼠中，ADAR1 或 p150 异构体的缺失会导致胚胎死亡，这是由干扰素刺激基因的过度表达引起的。这种表型通过删除细胞质 dsRNA 传感器 MDA5 得到挽救，表明 p150 同工型是不可或缺的，不能被 ADAR1p110 挽救。尽管如此，ADAR1p150 唯一针对的编辑位点仍然难以捉摸。在这里，通过将 ADAR1 同工型转染到无 ADAR 的小鼠细胞中，我们检测到了同工型特异性的编辑模式。使用突变的 ADAR 变体，我们测试了细胞内定位和 Z-DNA 结合域的存在如何影响编辑偏好。这些数据表明 ZBD 对 p150 编辑特异性的贡献很小，而同工型特异性编辑主要由 ADAR1 同工型的细胞内定位指导。我们的研究通过对异位表达标记 ADAR1 同工型的人类细胞的 RIP-seq 进行补充。两个数据集均表明 ADAR1p110 富集了内含子编辑和结合，而 ADAR1p150 优先结合和编辑 3'UTR。
由于双重SAMDH1突变而引起的三名患有AICARDI-GOUTIères综合征的三名患者的诱导多能干细胞系
aicardi-gouti` eRes综合征（AGS）是一种系统性的炎症性疾病，并且在婴儿早期开始时（Aicardi and Goutieres，1984）。患者通常患有白细胞症状，其特征是易怒，肌张力障碍，癫痫发作和发烧，导致严重的发育延迟和小头畸形。脑成像显示基底神经节钙化和进行性脑萎缩。ags模仿子宫内获得的病毒感染。一些患者会出现自身免疫性疾病全身性红斑狼疮患者的体征，包括肝炎，血小板细胞减少症，抗核抗体以及皮肤恐龙病变（Ramantani等，2010）。淋巴细胞增多症和抗病毒细胞因子干扰素（IFN）-α在脑脊液中通常在疾病病程初期观察到。全身激活I型IFN，如外周血细胞中IFN刺激的基因的上调所示（也称为IFN信号）通常可以连续检测到。ags是一种由至少九种不同基因（AGS1-AGS9）突变引起的遗传异质性疾病，该疾病在核酸代谢和免疫识别的过程中起作用（Crow and Stetson，2022）。在这项研究中，使用无整合的仙台病毒方法来重新编程源自皮肤活检或外周血单核细胞（PBMC）的成纤维细胞（来自SAMHD1中的常染色体隐性突变（AGS5）的三名AGS患者（AGS5）（AGS5）（Rice等，2009）。SAMHD1编码SAM结构域和含HD结构域的蛋白1，一种依赖于DGTP的三磷酶氢化酶，将脱氧核苷Tri磷酸盐（DNTPS）转换为组成型脱氧核苷和甲磷酸甲磷酸盐。SAMHD1缺乏会导致内部lular DNTP池失衡，导致基因组不稳定性（Kretschmer等，
RNA 编辑在有限数量的位点足以阻止小鼠大脑中的 MDA5 激活
作用于 RNA 1 的腺苷脱氨酶 (ADAR1) 是一种负责腺苷到肌苷 RNA 编辑的酶，由两种亚型组成：核 p110 和细胞质 p150。小鼠中 Adar1 或 Adar1 p150 基因的缺失会导致胚胎致死，并伴有干扰素刺激基因 (ISG) 的过表达，这是由于黑色素瘤分化相关蛋白 5 (MDA5) 对未编辑的内源转录本的异常识别所致。然而，在众多 RNA 编辑位点中，有多少 RNA 位点需要编辑，尤其是由 ADAR1 p150 编辑，以避免 MDA5 激活，以及 ADAR1 p110 是否有助于此功能仍不清楚。具体来说，ADAR1 p110 在小鼠脑中含量丰富，而 ADAR1 p150 的表达量微乎其微，而 ADAR1 突变会导致艾卡迪-痛风综合征，在这种综合征中，大脑是受影响最严重的器官之一，同时伴有 ISG 表达升高。因此，了解 RNA 编辑介导的预防大脑中 MDA5 活化的方法尤为重要。在这里，我们建立了 Adar1 p110 特异性敲除小鼠，在这种小鼠中未观察到 ISG 表达上调。这一结果表明 ADAR1 p150 介导的 RNA 编辑足以抑制 MDA5 活化。因此，我们进一步创建了 Adar1 p110 / Adar2 双敲除小鼠来确定 ADAR1 p150 介导的编辑位点。这项分析表明，尽管没有观察到 ISG 表达升高，但在 Adar1 p110 / Adar2 双敲除小鼠的大脑中，只有不到 2% 的编辑位点得以保留。值得注意的是，我们发现一些位点被高度编辑，与野生型小鼠的编辑位点相当，这表明存在 ADAR1 p150 特异性位点。这些数据表明，在非常有限的位点上进行 RNA 编辑（由少量 ADAR1 p150 介导）足以阻止 MDA5 激活，至少在小鼠大脑中是如此。
建立人工智能道德分析的标准
AI“指的是通过分析其环境并采取行动（并具有一定程度的自治）来实现特定目标来表现出智能行为的系统（欧洲委员会2018年）。由于此定义是正式的和足够的一般性，足以涵盖对该领域的最常见理解，因此它构成了一个有用的起点。的确，基于这种理解，欧盟委员会的高级专家小组将AI的更详细的定义开发为“由人类设计的系统，鉴于人类设计的系统，它通过一个复杂的目标来在体育或数字世界中发挥作用，通过对所收集的或不结构的数据来解释这些数据，并根据该数据衍生出最大的方法来启动（S），从而（S）来解释他们的环境，从而（S）提出了这些知识（S）（S）（S）目标AI系统还可以通过分析环境如何受到其先前的行动的影响来学习其行为”（Aihleg 2018）超出有关AI定义的现有争议，还可以将以下要素确定为其功能至关重要：通过传感器对环境的感知；对数据的推理/决策；并通过执行者进行动作。ai如此构想的构想在不同领域（从医学到军事）开设了几种可能性，从而引发了多个道德问题。为了说明不久的是，AI和自动化的进步可能会使人们及其活动及其活动以及全世界更快的信息分布，从而提高几种安全性和隐私挑战（Stahl and Wright 2018）。此外，AI在医学，军事和自动武器发展中的潜在促进作用引起了有关不可靠和问责制的问题（Hammond 2015； Hallaq等人。2017; HOROW- ITZ 2018）。与自动化一起，AI可能会带来遥远的经济和社会变革，从而对劳动力市场产生影响（Aicardi等人。2018）。仍在争论哪些工作可能受到影响；但是，有人同意AI将改变工作要求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic 2018）。它可能会通过创建新的并消除现有的其他人（EGE 2018），并通过例如预测分析对传统的招聘和招聘实践产生重大影响。迫切的道德问题也出现在最先进的AI研究类型之一中：自学AI。自我学习的AI在没有人类数据，指导或领域知识的情况下从强化中学习，超出了基本规则（Silver等2017）。根据其开发人员，没有任何以前的特定知识自我学习的AI可以实现“超人的熟练程度”（Silver等人2017）。到目前为止，这种AI已在有限的上下文中成功应用，尤其是在国际象棋，GO和扑克之类的游戏中，即使通过极其复杂的计算，也可以预测所有相关变量。这些系统在现实世界环境（例如自动驾驶汽车）中的应用提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除他们的解决方案只是时间问题（Sokol 2018）。没有猜测关注大规模潜在场景的“大道德”问题（例如，超级智能AI接管）（Muller 2016），很明显，很明显，
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显