Nathalie E Aggenstiner 4,Sebastian Siehl 3,Dorothea L. Floris 1,2.7,亨氏15号,英国16,玛丽尼特17,玛丽·劳雷·佩莱尔·马丁雷尔17.18,托马斯·帕斯23,迈克尔·N。 Smolka 23,Nilatshi 24,Henrik Walter 15,Robert Whelan 25,Schumann 24.26, 1.2,31,成像联盟*Nathalie E Aggenstiner 4,Sebastian Siehl 3,Dorothea L. Floris 1,2.7,亨氏15号,英国16,玛丽尼特17,玛丽·劳雷·佩莱尔·马丁雷尔17.18,托马斯·帕斯23,迈克尔·N。 Smolka 23,Nilatshi 24,Henrik Walter 15,Robert Whelan 25,Schumann 24.26, 1.2,31,成像联盟*
附属机构 1 疾病神经基因组学中心,2 弗里德曼脑研究所,3 精神病学系,4 遗传学和基因组科学系,5 神经科学系,6 人工智能与人类健康系,纽约州纽约市伊坎西奈山医学院,邮编 10029,美国,7 匹兹堡大学医学院精神病学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡 8 精准医学和转化治疗中心,9 精神疾病研究、教育和临床中心 VISN2,詹姆斯 J. 彼得斯 VA 医疗中心,纽约州布朗克斯,美国。10 美国马里兰州贝塞斯达国家心理健康研究所-内部研究项目人类大脑收集核心。11 PsychAD 联盟。 *这些作者对这项工作做出了同等贡献# 通信至:KG(kiran.girdhar@mssm.edu)和 PR(panagiotis.roussos@mssm.edu)
摘要心血管疾病(CVD)是发达国家和发展中国家妇女的主要死亡原因。除了传统的心血管危险因素之外,已经确认了许多生殖里程碑。由国际更年期协会与世界更年期第2023天发行的这份白皮书的目标是在潜在的心血管风险方面强调女性生殖里程碑,并审查建议最小化该风险的建议。讨论的主要里程碑涉及月经循环,不良妊娠结局,乳腺癌治疗和更年期。这些类别中的每一个都有许多排列,这些排列已在观察性研究中显示与心血管风险增加有关。在当前的临床护理中,人们对这些生殖里程碑的认识受到鼓励,因此可以在生命过程中开始对患者进行一级预防CVD的一级预防,而不是在生活中回顾性地进行一次预防。专门针对专业团队的针对性护理的选项旨在通过风险识别,筛选和可能检测CVD的风险识别,以及最佳的CVD的主要或次要预防。促进女性心血管健康对自己,家人和后代具有深远的影响。是时候将女性心血管健康作为优先事项了。
人类大脑的网络结构有助于塑造神经活动,影响认知和行为过程。在整个生命周期中都可以获得神经影像数据,这使我们能够监测这种结构如何重组,以及如何受到学习、适应、成熟和衰老等过程的影响。可以使用网络科学工具分析大脑连接的变化模式,这可用于揭示模块化网络拓扑等组织原则。网络模块的识别至关重要,因为它们将大脑解析为连贯的子系统,并允许不同大脑区域之间进行功能整合和分离。在这项工作中,我们通过开发基于集合的多层网络方法来研究大脑的模块化组织,这使我们能够将结构连接模式的变化与发育和衰老联系起来。我们表明模块化结构表现出线性和非线性的年龄相关趋势。在生命早期和晚期,社区更加模块化,我们将这种高模块化的起源追溯到大脑连接的两个不同基础,与集群内边缘的数量和权重有关。我们还表明,衰老会导致模块逐渐重新配置,并在半球之间重新分布。最后,我们确定了对网络重构贡献最大的大脑区域以及在整个生命周期中保持更稳定的大脑区域。
人类连接组是将大脑区域彼此联系起来的一组物理途径。经验和计算机研究表明,该网络的结构有助于塑造大脑区域之间功能耦合的模式。为了更好地理解结构和功能之间的这种联系,越来越多的研究从结构连接性中得出了几何,动态和拓扑预测因子,以便对相关结构进行预测。然而,这些研究通常专注于使用一组受限制的预测因子的全局(全脑)预测。在这里,我们研究了广泛的预测因子,并将重点转移到功能耦合的局部(区域)模式的预测上。我们表明,在全球范围内,没有一个单独的预测因子很好地形成,即使是最佳预测因子也是在很大程度上受到其预测直接连接区域之间功能耦合的能力的驱动。然后,我们使用相同的预测因子来对局部耦合进行预测,并找到明显的改进。值得注意的是,最可预测的局部FC与感觉运动区域相关,这些区域是根据拓扑相似性,随机步行者的平均第一个传递时间以及大脑在欧几里得空间中的嵌入。然后,我们证明,通过使用多线性模型结合多个预测变量的预测能力,我们可以进一步改善本地预测。最后,我们研究了整个人类寿命之间的全球和局部结构函数耦合差异。我们发现,在全球范围内,耦合的幅度随着生物年龄的增长而减小,这与多步路径的数量增加相似。我们还表明,在局部结构功能耦合以高阶认知系统保存,但优先在感觉运动系统中随着年龄而降低。我们的结果阐明了跨大脑皮层的结构功能耦合的异质景观,并有助于随着年龄的增长而阐明其差异。
综合胎儿、新生儿和儿科培训构成了一项跨学科的胎儿-新生儿神经病学 (FNN) 计划。动态神经暴露组概念强化了课程内容。学员参加指导委员会的选拔,以便在拟议的两年计划期间获得指导。产前到产后的临床学习强化了影响基因-环境相互作用的早期毒性应激源相互作用。母体-胎盘-胎儿三联症、新生儿或儿童疾病需要在前 1,000 天内做出诊断和治疗决定,此时 80% 的神经连接有助于生命历程表型表达。3 年内的儿科随访会根据早产幸存者的妊娠周龄进行调整。累积的生殖、妊娠、儿科和成人暴露组效应需要教育体验,强调在整个生命周期中采用从原则到实践的大脑资本战略方法。将为全日制学员提供胎儿、新生儿和儿科轮换期间更严格的培训。成人神经病学住院医师、医学生和来自不同学科的实习生将在有限的轮换期间学习重要主题。课程内容将需要使用教育科学标准定期重新评估,以保持能力,同时促进创造性和协作性解决问题。FNN 毕业生持续的终身学习将加强所有利益相关者的共同医疗保健决策。识别适应性或适应不良的神经可塑性机制需要分析技能,以识别与疾病途径相关的表型。发育起源和生命历程概念强调整个发育-衰老过程中的大脑健康,适用于跨学科研究合作。健康的社会决定因素在每次神经系统干预中都认识到多样性、公平性和包容性优先事项,特别是对于那些面临差异挑战的人。诊断和治疗策略必须解决资源挑战,特别是整个全球南方,以有效降低全球神经系统疾病负担。世界卫生组织提出的可持续发展目标为应对持续的全球和地区多重危机提供了普遍适用的指导方针。性别、种族、民族和社会经济平等促进有效的预防、救援和修复性神经保护干预措施。通过在 FNN 培训的学术教学中心内建立领导力,可以加强全球协同努力,以协助每个社区的小型医疗机构的结构和指导,从而改善实践、教育和研究目标。降低死亡率和提高生活质量必须优先考虑母婴健康和福祉,以维持每个生命周期的大脑健康并产生跨代利益。
图 1 全局信号 (GS) 拓扑的时空分布及其随年龄变化的时空去分化。面板 (a),左:所有受试者的 GS 与局部信号之间的总平均一致性(热图)以及所有感兴趣区域 (ROI) 的平均一致性(折线图)。右:GSCORR 与年龄(热图)之间的相关性以及所有 ROI 的平均相关系数(折线图)。颜色条上带有星号的红色值表示显著 Z 值的阈值(FDR 校正,q < 0.05)。中间:GSCORR 与 GS 拓扑随年龄变化 (GS-TV) 之间的相关性,即 GS 拓扑随年龄变化的整体时空去分化。面板 (b):每个 ROI 的时间去分化,具有去分化(负)和分化(正)趋势。图 (c):各频率的空间去分化(负值)以及相应的去分化带散点图。红色虚线表示显著相关的阈值(FDR 校正,q < 0.05)。显著的 Z 值(P < 0.05,FDR 校正)用星号 (*) 表示。
将父本置于各种环境操纵之下表明,在雄性对后代的投资几乎仅限于精子的物种中,父系效应也可能非常重要。然而,父系效应是否也具有遗传成分(即父系间接遗传效应 (PIGE))在此类物种中仍不清楚,这主要是因为在区分基因的间接效应和直接效应方面存在方法学困难。然而,PIGE 可能很重要,因为它们有能力促进进化变化。在这里,我们使用果蝇遗传学来构建一个育种设计,可以对几乎完整的单倍体基因组(超过 99%)进行 PIGE 测试。使用这种技术,我们估计了四个种群中由于 PIGE 导致的雄性寿命差异,并将其与总父系遗传差异(父系间接和直接遗传效应之和)进行比较。我们的结果表明,总父系遗传差异的很大一部分来自 PIGE。对从单个种群随机抽取的 38 个单倍体基因组的筛选表明,PIGE 还会影响种群内寿命的变化。总之,我们的结果表明,PIGE 可能构成了表型变异的一个未被充分重视的来源。
1 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学医学院病理学系,2 美国加利福尼亚州诺瓦托巴克老龄化研究所,3 美国加利福尼亚州洛杉矶大学帕克分校南加州大学戴维斯老年学学院,4 美国加利福尼亚州圣拉斐尔加利福尼亚多米尼加大学,5 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学麻醉学和疼痛医学系西北代谢组学研究中心,6 美国加利福尼亚州伯克利加利福尼亚大学伯克利分校植物与微生物生物学系,7 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学统计学系,8 德国慕尼黑工业大学数学系,9 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学生物统计学系,10 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学生物学系
将父本置于各种环境操纵之下表明,在雄性对后代的投资几乎仅限于精子的物种中,父系效应也可能非常重要。然而,父系效应是否也具有遗传成分(即父系间接遗传效应 (PIGE))在此类物种中仍不清楚,这主要是因为在区分基因的间接效应和直接效应方面存在方法学困难。然而,PIGE 可能很重要,因为它们有能力促进进化变化。在这里,我们使用果蝇遗传学来构建一个育种设计,可以对几乎完整的单倍体基因组(超过 99%)进行 PIGE 测试。使用这种技术,我们估计了四个种群中由于 PIGE 导致的雄性寿命差异,并将其与总父系遗传差异(父系间接和直接遗传效应之和)进行比较。我们的结果表明,总父系遗传差异的很大一部分来自 PIGE。对从单个种群随机抽取的 38 个单倍体基因组的筛选表明,PIGE 还会影响种群内寿命的变化。总之,我们的结果表明,PIGE 可能构成了表型变异的一个未被充分重视的来源。