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专注于生物碱-Frontiers
过敏性鼻炎（AR）的特征是过敏原特异性介导的上呼吸道炎症性炎症性炎症，全球流行率高达30％（Meltzer，2016年）。除了避免过敏原的标准外，过敏原免疫疗法（AIT）旨在诱导特定的过敏原免疫耐受性，从而达到临床症状缓解的状态。特定的未修饰或化学修饰过敏原（过敏反应）的可重复摄入量是保持症状的关键。在AIT的这些方法中，皮下免疫疗法（SCIT），舌下免疫疗法（SLIT）和淋巴免疫疗法（LIT）被证明是有关效率，安全性和副作用的主流治疗方法。与缝隙相比，SCIT是一种临床依赖性治疗方法，患者皮下接受过敏原提取物注射。它分为初始治疗阶段（剂量积累阶段）和维持治疗阶段（剂量维持阶段）。世界过敏组织（WAO）建议将免疫疗法维持三到5年，并在临床上至少推荐2年。患者的依从性是确保持久效率和维持症状缓解作用的关键因素。由于SCIT的持续时间，繁琐的过程，缓慢发作，治疗效果的个体差异以及其他因素从根本上影响治疗剂的完整性，因此。 根据AIT的研究，依从性率从约25％到90％以上（Passalacqua等，2013）。。根据AIT的研究，依从性率从约25％到90％以上（Passalacqua等，2013）。根据AIT的研究，依从性率从约25％到90％以上（Passalacqua等，2013）。世界卫生组织（WHO）采用了“坚持”定义为“一个人的行为，例如服药，饮食或执行生活方式的改变，与医疗保健提供者的同意建议相对应”（Eduardo，2003年）。在最近的欧洲过敏和临床免疫学学院（EAACI）指南中，强调了对患者进行免疫疗法的工作原理以及解释遵守常规剂量3年治疗的重要性的教育（Roberts等人，2018年）。通过系统和技术干预措施，将多种方法引入了改善依从性和监督患者结局的领域，以防止对治疗的不完整中断。诊所的干预措施提前在整个治疗周期中进行了批准，作为一种有效的方法。在面对来自患者的大量个性化数据时，如何精确识别和评估即将到来的非依从性行为的风险，在应用程序中有望有一个临床预测模型。在医疗保健中，机器学习，尤其是顺序模型，位于创新的最前沿，提供了分析复杂医疗数据并改善患者治疗的新方法。先前的研究主要集中在依从性的非序列预测方法上（Ruff等，2019； Wang等，2020； Mousavi等，2022； Warren等，2022）。这种方法在治疗过程中提出了一个显着的限制，特别是对于经常跨越长时间（例如3年）的免疫疗法。这些非序列方法倾向于仅预测整体结果，从而忽略了中间时间步骤的复杂性。促进早期干预措施，一个顺序模型，能够在任何给定时间进行预测
将神经群体格式与功能联系起来
标题：将神经元群体格式与功能联系起来作者：Douglas A. Ruff 1、Sol K. Markman 1,2、Jason Z. Kim 3、Marlene R. Cohen 1 1 美国伊利诺伊州芝加哥大学神经生物学系 2 美国马萨诸塞州麻省理工学院脑与认知科学系 3 美国纽约州伊萨卡康奈尔大学物理系摘要 具有复杂行为的动物往往比简单生物具有更多不同的大脑区域，而执行多项任务的人工网络往往会自组织成模块 (1-3)。这表明不同的大脑区域发挥着不同的功能来支持复杂的行为。然而，一个常见的观察是，动物感觉、知道或做的任何事情基本上都可以从任何大脑区域的神经活动中解码 (4-6)。如果万物无处不在，为什么还要有不同的区域？这里我们表明，大脑区域的功能更多地与不同类型的信息在神经表征中如何组合（格式化）有关，而不仅仅与这些信息是否存在有关。我们比较了两个大脑区域：中颞区（MT），对视觉运动感知很重要（7，8），以及背外侧前额叶皮质（dlPFC），与决策和奖励预期有关（9，10））。当猴子根据运动和奖励信息的组合做出决策时，这两种类型的信息都会出现在两个大脑区域中。然而，它们的格式不同：在 MT 中，它们是单独编码的，而在 dlPFC 中，它们以反映猴子决策的方式联合表示。一个反映了 MT 和 dlPFC 中信息格式的循环神经网络（RNN）模型预测，操纵这些区域的活动将对决策产生不同的影响。与模型预测一致，电刺激 MT 偏向于视觉运动刺激和受刺激单元的首选方向之间的中间位置的选择（11），而刺激 dlPFC 则产生“赢家通吃”决策，有时反映视觉运动刺激，有时反映受刺激单元的偏好，但绝不会介于两者之间。这些结果与模块化结构通过灵活地重新格式化信息来实现行为目标，从而实现复杂行为的诱人可能性相一致。神经群体反应中不同信息源的格式化在单个神经元中并不明显。长期以来，人们都知道单个神经元的反应反映了多种感觉、认知和/或运动过程。例如，MT 神经元针对视觉运动方向进行调整（7、8、12-14），其反应受到奖励信息（例如与刺激或选择相关的预期奖励）和其他认知过程的调节（通常成倍增加）（15-18）。然而，从单个神经元研究中收集到的已知的调整和调制模式与群体中关于运动方向和奖励信息的多种格式化方式相一致（有时称为表征几何或神经群体几何（19, 20））。之所以出现不同的可能性，是因为即使是相同调整的神经元，也会受到认知过程的异质性调制。通过在对运动方向具有相同调整的神经元中增加一些奖励预期调制量的随机性来模拟这种异质性（图 1A；方法）可以产生运动方向和奖励预期的群体表示，这些表示要么是可分离的（在每个神经元的响应为一维的空间中以不同维度编码；图 1B、C、D），要么是组合的（以相同维度编码；图 1E、F、G）。可分离和组合群体格式之间的差异无法从单个神经元响应中得知，而是来自于奖励预期的调制如何以及是否在整个群体中协调。