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大脑年龄与实际年龄的偏差,即所谓的大脑年龄差距 (BAG),与阿尔茨海默病 (AD) 等神经退行性疾病有关。在这里,我们比较了 MRI 衍生的(萎缩)或 18 F-FDG PET 衍生的(大脑代谢)BAG 与认知正常个体 (CN) 和主观认知衰退 (SCD) 或轻度认知障碍 (MCI) 个体的认知表现、神经病理学负担和疾病进展之间的关联。方法:训练机器学习管道从阿尔茨海默病神经影像学计划的 185 张匹配的 T1 加权 MRI 或 18 F-FDG PET CN 扫描中估计大脑年龄,并在来自影像开放获取和德国神经退行性疾病中心 - 纵向认知障碍和痴呆研究的外部测试集中进行验证。 BAG 与 CN、SCD 受试者和 MCI 受试者的认知能力和 AD 神经病理学指标相关。最后,比较认知稳定和衰退个体的 BAG,随后用于预测疾病进展。结果:MRI(平均绝对误差,2.49 岁)和 18 F-FDG PET(平均绝对误差,2.60 岁)均能很好地估计年龄。在 SCD 阶段,基于 MRI 的 BAG 与脑脊液中的 β-淀粉样蛋白 1-42 (A b 1-42 ) 显着相关,而 18 F-FDG PET BAG 与记忆能力相关。在 MCI 阶段,两种 BAG 均与记忆和执行功能表现以及脑脊液 A b 1-42 相关,但只有 MRI 衍生的 BAG 与磷酸化 tau 181 /A b 1-42 相关。最后,MRI 估计的 BAG 比 18 F-FDG PET 估计的 BAG 更能预测 MCI 到 AD 的进展(曲线下面积分别为 0.73 和 0.60)。结论:可以通过 MRI 或 18 F-FDG PET 可靠地估计年龄。MRI BAG 反映 SCD 和 MCI 中的 AD 认知和病理标志物,而 18 F-FDG PET BAG 主要对早期认知障碍敏感,可能构成大脑年龄相关变化的独立生物标志物。
摘要 目的 评估基于深度学习的脑年龄预测在视神经脊髓炎谱系障碍 (NMOSD) 和复发缓解型多发性硬化症 (RRMS) 中的临床意义。方法 这项队列研究使用了 2009 年至 2018 年期间从中国 6 个三级神经病学中心收集的回顾性数据。总共研究了 199 名 NMOSD 患者和 200 名 RRMS 患者以及 269 名健康对照者。85 名 NMOSD 患者和 124 名 RRMS 患者进行了临床随访(平均持续时间 NMOSD=5.8±1.9(1.9-9.9)年,RRMS=5.2±1.7(1.5-9.2)年)。深度学习用于从健康对照者的 MRI 扫描中了解“脑年龄”并估计患者的脑年龄差距(BAG)。结果 NMOSD 组(5.4±8.2 岁)和 RRMS 组(13.0±14.7 岁)的 BAG 显著高于健康对照组。两组患者中,较高的基线残疾评分和严重的脑容量损失与 BAG 升高有关。RRMS 患者病程越长,BAG 升高就越高。BAG 可显著预测 NMOSD 和 RRMS 患者的扩展残疾状态量表恶化。结论 NMOSD 患者存在明显的 BAG,尽管其 BAG 小于 RRMS。BAG 是 NMOSD 和 RRMS 中具有临床意义的 MRI 标记。
版权所有 © 2020 Taylor & Francis。本稿件的记录版本已发布,可在《生产规划与控制》2021 32(16): 1368-1383 中找到。http://www.tandfonline.com/https://doi.org/10.1080/09537287.2020.1817602
基于神经影像的脑年龄是一种通过机器学习 (ML) 预测生成的生物标记。脑年龄差距 (BAG) 通常定义为预测脑年龄与实际年龄之间的差异。研究一致报告称,精神分裂症 (SCZ) 患者的 BAG 呈阳性。然而,人们对哪些特定因素驱动基于 ML 的脑年龄预测知之甚少,导致对 BAG 的生物学解释有限。我们从三个公开数据库(COBRE、MCIC 和 UCLA)和一个早期精神分裂症的额外数据集(TOPSY)(82.5% 未接受治疗的首发样本)收集数据,并使用预训练的梯度提升树计算脑年龄。然后,我们应用 SHapley 加性解释 (SHAP) 来确定哪些脑特征会影响脑年龄预测。我们研究了每个特征和组的 SHAP 分数与 BAG 之间的相互作用。这些分析确定了总灰质体积(组 × SHAP 交互项 β = 1.71 [0.53; 3.23]; p 相关 < 0.03)是影响 SCZ 中观察到的 BAG 的特征,这些特征是最能预测大脑年龄的大脑特征之一。其他大脑特征在 SCZ 和 HC 之间的 SHAP 值也存在差异,但它们与 BAG 没有显著关联。我们将研究结果与非精神病性抑郁症数据集(CAN-BIND)进行了比较,其中相互作用并不显著。这项研究对于理解大脑年龄预测模型和 SCZ 中的 BAG 以及可能在其他精神疾病中的 BAG 具有重要意义。
我的名字叫伊丽莎白·瑞兹纳(Elizabeth Ryznar)博士,我正在作证,以支持蒙哥马利县(Montgomery County)带您自己的手提袋账单,鉴于我作为医生的能力。据估计,人类在世界各地每秒使用160,000个塑料袋,而美国人每年使用365个一次性袋。不幸的是,这些塑料袋由化石燃料和化学品制成。它们不可生物降解或可回收。这些塑料袋最终以垃圾或水道中的垃圾填埋场作为污染。在那里,它们分解为称为微塑料和纳米塑料的微小片段。微塑料和纳米塑料非常小,以至于它们很容易分散在我们的空气,水和土地上,从而促进了广泛的环境污染。一次在环境中,它们通过我们呼吸的空气,我们吃的食物以及我们喝的水最终进入我们的体内。研究已经检测到大多数测试的人体器官,包括大脑,心脏,肺,肠,睾丸和胎盘。他们甚至在胎粪中发现,这是婴儿出生后的第一个粪便。研究表明,微塑料具有负面影响。这些健康影响来自塑料的两个组成部分:来自化石燃料和化学添加剂的聚合物构建块。最近的动物研究表明,微塑性聚合物在其最终发生的每个组织中引起炎症,破坏肠道中的微生物组,并导致与痴呆一致的大脑中蛋白质折叠的异常蛋白质折叠。此外,在过去的一年中,领先的癌症组织和医生被称为微塑料和相关化学物质,是成年人中癌症升高的驱动因素。数十年的动物和人类研究已将与塑料相关的化学物质确定为内分泌干扰物,将它们与肥胖,2型糖尿病,早产,精子计数减少,女性早期青春期以及神经发育条件(如ADHD,自闭症,自闭症和IQ丧失)相关。任何有助于减轻塑料的环境负担的法案都是我们选民健康的净胜利。但是,为了确保该法案的最大有效性,需要关闭漏洞,并且需要设计一种支持低收入购物者的替代方法。谢谢。Elizabeth Ryznar MD MSc Elizabeth.Ryznar.MD@gmail.com https://www.linkedin.com/in/elizabeth-ryznar-0958aa13/ Twitter/X: @RyznarMD Author: Neuropsychiatric Implications of Plastics Pollution in Psychiatric Times
最终决心的最终确定和原因副本及其原因可以向公众提供,如下,如下所示 - (a)在互联网上,网址为www.environment.nsw.gov.au,(b)通过与锁定的Bag 5022222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222AION(b) 9585 6940,或(iii)通过电子邮件至Scientific.Committee@environment.nsw.gov.au。最终决心的最终确定和原因副本及其原因可以向公众提供,如下,如下所示 - (a)在互联网上,网址为www.environment.nsw.gov.au,(b)通过与锁定的Bag 5022222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222AION(b) 9585 6940,或(iii)通过电子邮件至Scientific.Committee@environment.nsw.gov.au。
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•填充篡改袋前的袋子(带有病人的详细信息)•将标记的标本放入包中•影印本两次表格•将签名表格的影印本放入包中•密封袋•密封袋•将此表格的复印件给患者•如果给予患者或警察的袋子,请给患者或警察(在袋子的前面和医院注释)•在医院的医院注释中,将其放置在袋子和医院注释中)。
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