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c urrent o小齿状脉络丛处于周围免疫和组织修复界面的多发性硬化症
引言脉络丛（CHP）是沿着大脑末期延伸的高度血管 - 面纱样结构[1]。显微镜下，它们由结缔组织制成，富含毛细血管，周围是一层由紧密连接点相互联系的纤毛上皮细胞，并面向脑脊液（CSF），形成血液-CSF屏障（BCSFB）[2]。超出了CSF生产的促销功能，该率达到0.3-0.4 ml/min [3]，CHP参与了脑溶质清除率[4]，并调节血液与CSF c室之间的炎症细胞转运，充当关键的Neuromune Check-中枢神经系统中的关键点数[2]。鉴于这种与免疫相关的功能，过去几年中，文献的越来越多，重点是它们的潜在参与神经疾病，特别关注那些具有神经炎症成分的人。
脑脊液mtDNA浓度在多发性硬化症中升高，并在自体造血干细胞移植
背景：线粒体DNA（mtDNA）是一种促炎性损伤相关的分子模式分子，可能是MS炎症和疾病活性的早期指标。自体造血干细胞移植（AHSCT）是MS的有效治疗方法，但其对脑脊液（CSF）的MTDNA水平的影响仍未开发。目标：验证MS患者中CSF MTDNA浓度升高并评估AHSCT对mtDNA浓度的影响。方法：多重液滴数字PCR（DDPCR）用于定量182 CSF样品中的mtDNA和核DNA。这些样品是从48名MS患者（在AHSCT前后的48例）中收集的，在年度随访中以及32个健康对照中收集。结果：MS患者的CSF CCF-MTDNA水平较高，与多个临床和分析因子相关，并在干预AHSCT后进行了归一化。在AHSCT前一年，观察到AHSCT之前的AHSCT之前的差异。结论：我们的发现表明，MS患者的CSF MTDNA水平升高，这与疾病活性相关并在AHSCT之后正常化。这些结果将mtDNA定位为监测炎症活性和对MS治疗的反应的潜在生物标志物。
有情绪障碍的个体的外侧心室的大小和不对称性之间的关系
情绪障碍，例如抑郁症（DD）和双相情感障碍（BD）疾病会影响全球数百万人（Dilsaver，2011; Greenberg et al。，2021; Kieling等，2024）。了解这些疾病的神经生物学相关性可能有助于改善临床结果。在情绪障碍个体中受影响的结构之一是侧心脑室（Abé等，2023; Gray等，2020; Hibar等，2016，2018; Ho等，2022; Okada等，2023; Schmaal等，2016）。外侧心室是大型C形结构，可将其投射到额叶，颞叶和枕叶，并负责脑脊液（CSF）生产（Scelsi等，2020）。心室的大小与脉络丛的大小正相关（Murck等，2024），该大小可产生CSF，并通过控制CSF和CSF之间的分子交换来维持CNS稳态的维持（Thompson等人（Thompson等）（Thompson等，20222年）。
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
脑物理学讲座-2020 年版。
讲座 16 脑脊液分流术治疗脑积水 – 脑脊液分流术的构造和工程：从历史到现代设计。剑桥分流术评估实验室。体内分流术测试：使用输液测试评估植入后的分流术功能：引流不足和引流过度的模式。裂隙脑室综合征。夜间颅内压监测
8.01.52干细胞疗法的骨科应用（...
适应于表6，Jack等人（2018）8仅适用于阿尔茨海默氏症连续体中的个体中的1个生物标志物中的1个：1）a+t+n+2）a+t-n- 3）a+t-n- 3）a+t+t+n- 4）a+t-n+t-t-n+a+t-n+，其中a：aβ或相关的aβ或相关的病理状态42 /amm am ampaβ或am am am ab ab ab ab ab aβ或相关的ab ab aβ42β42或A. 42，或A. 42，或A. 42; PET），T：总tau（神经原纤维缠结）或相关的病理状态（CSF磷酸化的tau或tau PET）和N：神经退行性或神经退行性损伤或神经退行性损伤（解剖学MRI，FDG PET或CSF PET或CSF总TAU）在第1至6阶段的阶段1至6：不需要调节的情况下，可以选择与正常的调整有关的调整，并选择（或不适合调节）。性，教育等第2至6阶段：尽管认知是核心特征，但神经行为的变化（例如，情绪，焦虑或动机的变化）可能并存。在第3至6阶段：认知障碍的特征是主要不是动荡的。CSF：脑脊液； FDG：氟脱氧葡萄糖； MCI：轻度认知障碍； MRI：磁共振成像；宠物：正电子发射断层扫描。
血淀粉样蛋白和Tau生物标志物作为脑脊液谱的预测指标。
摘要简介血液生物标志物是改善阿尔茨海默氏病（AD）的管理，诊断和监测的重大进步。然而，它们与常规的脑脊液（CSF）分析有关淀粉样蛋白肽和tau蛋白的定量分析尚待确定。我们在两个独立的队列中研究了血液生物标志物在检测“非人性化”（a-/t-/n-），淀粉样蛋白（A+）或神经退行性（T+/N+）CSF概况方面的表现。结果等离子体Aβ1-42/Aβ1-40比和磷酸化的tau（p-tau（181））是独立的，并且具有不同CSF谱的互补预测指标，尤其是非人性化（A-/T-/N-）的敏感性和特异性接近85％的敏感性和特异性。这些性能和相应的生物标志物阈值与与AD检测有关的阈值显着不同。结论使用血液生物标志物来识别可能受益于二级CSF测试的患者，这代表了访问记忆诊所的患者临床管理中的一种有吸引力的分层策略。这可以减少对腰椎穿刺的需求，并预示对较大人群的血液测试的使用。
在阿拉伯联合酋长国实施人工智能......
摘要。阿拉伯联合酋长国 (UAE) 最近致力于在政府医疗保健部门实施人工智能 (AI) 项目，以帮助管理慢性病和早期发现。然而，成功的人工智能实施取决于决策者、医生、护士和患者的采用和接受。本文开发并测试了一种改进的技术接受模型 (TAM)，以探索人工智能在医疗保健领域采用的关键成功因素 (CSF)。TAM 最广泛使用的 CSF 变量是感知有用性 (PU)、感知易用性 (PEU)、使用态度 (ATU) 和行为使用意图 (BIU)。然而，对 2015 年至 2018 年 23 项 TAM 文献定性和定量研究的回顾表明，使用 TAM 的 CSF 研究中应包括五个关键外部因素。开发了一个扩展模型 (ETAM) 并使用一项定性研究进行了测试，该研究包括 53 名在迪拜 IT 和医疗保健部门工作的员工。研究表明，管理、组织、运营和 IT 基础设施因素对 PU 和 PEU 有积极影响，因此应将其作为确定医疗保健领域 AI 实施的 CSF 纳入其中。
NIST SP 1305网络安全供应链风险...
1。使用CSF类别和子类别。并非所有类别和子类别都适用于所有供应商。您可以选择适合您的任务或业务供应商关键性水平的要求。根据供应商的关键性以及您的使命或业务选择要求。要这样做，请根据每个供应商关键性级别的风险胃口，审查CSF类别和子类别的列表，并确定哪些关键级别的供应商适用于每个关键性级别的供应商。