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OU Health Harold Hamm糖尿病中心新闻通讯
•在2022年发表了建议，表明血液生物标志物显示出有望改善甚至可以重新定义的阿尔茨海默氏症的诊断工作。这是一个快速发展的领域。•2024修订的标准包括更新的生物标志物分类系统，其中包括基于血液的生物标志物（BBM）和修订后的疾病分期系统。•需要考虑一些新兴阿尔茨海默氏症的血液检查的准确性，研究人员和临床医生使他们意识到并接受了适当的教育并对其使用进行了指导•需要对2022 AUR进行更新以进行血液，并为BBM创建正式的临床指南，并需要对最佳的可用证据进行培养，并将其转化为临床上的临床建议
口腔微生物群和阿尔茨海默氏病 tiago高度冗余机器人用于抓握操作的姿势优化 克罗地亚白葡萄品种Maraština dynare复制“世俗停滞模型 通过传统和生物技术方法提高了果树种类的营养质量 治疗brafv600e杂交转移性结直肠癌的患者进展为encorafenib和cetuximab：来自现实世界中的全国数据集的数据 神经炎症：正常衰老和与年龄相关的神经退行性疾病之间的紧密线 恐怖行为和行人行为
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阿尔茨海默病的微生物发病机理
阿尔茨海默病 (AD) 是一种渐进性脑部疾病，会影响记忆、思维和行为，目前影响着 660 万 65 岁及以上的美国人和 4700 万人。细菌、病毒或其他传染性病原体可能在 ID 中发挥作用的想法最早是在 30 多年前提出的。从那时起，这个想法在研究界遇到了相当大的阻力。近年来，微生物发病机制和神经退行性疾病的交叉已经成为一个有前途的研究领域，为 AD 等疾病提供了潜在的见解。最近的研究越来越多地将微生物因子（细菌、病毒和真菌）与 AD 的发病机制联系起来，挑战了将其仅仅视为衰老和遗传因素结果的传统观点。
大脑按时：发育与神经变性之间的联系
A EISAI Inc.，神经病学业务集团，100 Tice Blvd，Woodcliff Lake，NJ 07677，美国b Sorbonne University b Sorbonne University，Grc n°21，阿尔茨海默氏症精密医学（APM），APM，Pitié-Salpêtrière医院，Boulevard del'Hôpital，F-75013关于认知神经病学和阿尔茨海默氏病，Feinberg医学院，西北大学，芝加哥，芝加哥，美国伊利诺伊州芝加哥市D ku Leuven神经科学系，比利时E脑与疾病研究中心，VIB，VIB（Flanders for flanders forection of Biuven of Biuven of in Colucation of Biuven of Lenturn of Lenturn of Lenthistia神经科学和RETA LILLA WESTON实验室，UCL皇后广场神经病学研究所，伦敦，英国H代谢生物化学中心（BMC），Ludwig-Maximilians-University univerity Munich，81377 Iniuroscience i Municianty i Munich i Muniche，Iniuroscience i Munich y neuroscience，Unyucient，Uniuctiut Newerston。 Neurosciences NV，TechnologiePark 4，9052，根特，比利时。k神经药理学实验室，意大利罗马Ebri Rita Levi-Montalcini基金会。l意大利罗马托尔加塔大学生物学系药学院。m神经康复科学系，卡萨·库拉·波利克利科（Casa Cura Policlinico），意大利米兰，意大利n研究与发展部，奇斯·法拉西蒂（Chiesi farmaceutici）英国剑桥大学的药物发现研究所R Janssen Research and Development，Janssen Pharmaceutica N.V.，比利时BEERSE，比利时的Spidemiologicy and Biostatistics and Sidifational Health系，McGill University，Montreal，QC，QC，QC，加拿大T Brain＆Spine Institute（ICM），INSERM U 1127，cn.255， L'Hôpital，F-75013，巴黎，法国U Eisai Co.
生物工程的可见聚合物网格以增强泌尿原始健康
驱动tau积累Felix L. Struebing 1,2，Teodoro de Vecchi 1,2，Jeannine Widmann 1,2，Xiaoxuan Song 1,2，Federico Fierli 1,2，Viktoria Ruf 1,2，Viktoria Ruf 1,2 Otto Windl 1，Christian Haass 2,3，Juliane Winkelmann 3,6,7,8，Jochen Herms 1,2,3 1神经病理学和学龄大学研究中心，路德维希·马克西米利慕尼黑，慕尼黑，慕尼黑，德国2德国2德国疾病中心（德国）德国路德维希·马克西米利大学大学医院神经病学系。5 5慕尼黑 - 奥格斯堡，慕尼黑 - 德国，德国信函：Felix L Struebing，医学博士神经病理学与私人研究中心Ludwig Maximilian慕尼黑大学Feodor-Lynen-STR。 23 81377慕尼黑，德国felix.struebing@med.uni-muenchen.de5 5慕尼黑 - 奥格斯堡，慕尼黑 - 德国，德国信函：Felix L Struebing，医学博士神经病理学与私人研究中心Ludwig Maximilian慕尼黑大学Feodor-Lynen-STR。 23 81377慕尼黑，德国felix.struebing@med.uni-muenchen.de5慕尼黑 - 奥格斯堡，慕尼黑 - 德国，德国信函：Felix L Struebing，医学博士神经病理学与私人研究中心Ludwig Maximilian慕尼黑大学Feodor-Lynen-STR。23 81377慕尼黑，德国felix.struebing@med.uni-muenchen.de
改变阿尔茨海默病的治疗方法
• 六种抗 Aβ mAb DMT 已进入 3 期临床试验。每种疗法的资格要求对 MCI 或 AD 导致的痴呆症进行早期诊断。22 虽然其中 2 种疗法已获得 FDA 批准，但其他疗法仍在临床试验中接受评估，其他疗法正在积极开发中。19,22,23 对于已在美国和其他国家/地区获批的抗 Aβ mAb DMT，在治疗早期需要进行至少 3 次 MRI 神经影像学检查以监测不良事件，从而可以相应地调整治疗方案。24-27 但是，如果发生不良事件，则需要进行更多 MRI 检查，直到症状消退。24-27
阿尔茨海默氏病和唐氏综合症
“阿尔茨海默氏病和痴呆症”一词之间的区别通常是对家庭，朋友和照顾者的混乱来源。如上所述，痴呆词是一个通用的“伞”术语，描述了多种更具体的条件，这些条件会永久影响记忆和思维。阿尔茨海默氏病是属于该保护伞下最常见的痴呆形式的原因，它与痴呆的其他原因有关。实际上，在医疗环境和一般对话中，痴呆症和阿尔茨海默氏病单词通常都可以互换使用。这种用法不是完全不正确的，但是对于那些不熟悉两个实体如何相互关系的人来说，这通常会引起混乱。在本小册子的其余部分中，将使用术语的阿尔茨海默氏病和痴呆症，但请记住，阿尔茨海默氏病是引起痴呆症的原因。阿尔茨海默氏病影响大脑并引起观察到的痴呆症的变化：记忆力丧失，功能下降，行为和人格变化以及语言技能的丧失。
阿尔茨海默病检测技术和方法
与阿尔茨海默病 (AD) 相关的大脑病理变化可以通过神经影像学测量。在过去的几年中，这些测量方法在分类框架的帮助下迅速融入到阿尔茨海默病 (AD) 的特征中，这些分类框架为诊断和预后提供了工具。这是一项基于神经影像学和认知障碍分类的阿尔茨海默病综述研究。这项工作是对 AD 领域特别是计算机辅助诊断领域已发表工作的系统综述。成像方式包括 1) 磁共振成像 (MRI) 2) 功能性 MRI (fMRI) 3) 扩散张量成像 4) 正电子发射断层扫描 (PET) 和 5) 淀粉样蛋白-PET。研究表明，基于特征的分类标准在诊断疾病方面显示出良好的效果，并有助于临床进展。用于 AD 诊断的最广泛使用的机器学习分类器包括支持向量机、贝叶斯分类器、线性判别分析和 K-最近邻以及深度学习。研究表明，深度学习技术和支持向量机在阿尔茨海默病的识别方面具有更高的准确性。本文还讨论了可能面临的挑战以及未来的发展方向。DOI：10.9781/ijimai.2021.04.005
使用 SE 进行 3D-CNN 的阿尔茨海默病检测
摘要——阿尔茨海默病是一种致命的进行性神经系统脑部疾病。及早发现阿尔茨海默病有助于正确治疗并防止脑组织损伤。在这项工作中，我们提出了两种方法。首先，提出使用 PSO 从 MRI 图像中提取特征的连接中值滤波器，并使用基于 3D-CNN 的 SE-Net 分析阿尔茨海默病状态。在第一阶段，该算法首先对 MRI 图像进行规范化并去除头骨。使用粒子群优化算法的连接中值滤波器将图像划分为白质 (WM)、灰质 (GM) 和黑洞 (BH)。从分割的图像成分中提取相关的诊断特征。分类器由训练数据训练以预测测试数据。定义特征以使用带有挤压激励块的支持向量机构建分类模型。在这里，数据库总共包含 1000 张图像，这些图像被调整为 350 × 350 而不会丢失信息。深度学习需要大量的图像，并且其强度根据增强技术的要求得到了提高。在该方法的第一阶段，选取 1000 张具有不同特征的图像来训练 SVM 分类器，获得的准确率为 98.37%，这项工作的贡献是将图像分类为阿尔茨海默病 (AD) 和正常等类别。第一阶段的工作强调使用特定程序来提取特征。在第二阶段，CNN 有多个层，从较低级别到较高级别研究图像特征。关键词 - 3D-CNN、压缩和激励网络、优化
在空间和时间上使用X射线跟踪的Simba胶囊在小肠中的微生物组分析
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，由于其复杂的病因涉及遗传，环境和生活方式因素，对早期发现和干预提出了重大挑战。这项研究利用人工智能（AI）的创新潜力（AI）通过偶像平台来模拟AD的进展。在这项研究中，我们关注两种APOE基因型对疾病发展和进展的影响。我们的纵向虚拟主题模拟以广泛的医学文献和遗传信息为基础，探讨了特定的遗传变异，APOEε3/4和ε4/4及其在AD异质性中的作用之间的细微相互作用。尽管与新兴技术相关的潜在局限性，包括AI模拟对现实世界情景的转换性和遗传变异的范围，但这项研究提供了对早期生物标志物的关键见解和AD的进展模式。这项研究的未来细分市场（第2部分和第3部分）将扩大分析，以涵盖更广泛的遗传因素及其相互作用，从而增强对AD的理解并为个性化干预策略铺平道路。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。 我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。