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健康大脑衰老的多因素性质
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实时，基于图像，目标射击评分系统
认知下降是衰老期间常见的病理结局，其分子和细胞基础不明确。近年来，炎症的概念被定义为随着年龄的增长而增加的低度炎症。浸润的T细胞随着年龄的增长而积聚在大脑中，并可能有助于扩增炎症性级联反应，并破坏随着年龄的增长而观察到的神经源性小裂。最近，已经在大脑中鉴定出了一小部分调节性T细胞的居民人群，并且已经证明了IL 2介导的该人群的扩张能力对抗Neuroinflam-性疾病。在这里，我们测试了一个脑特异性IL 2输送系统，以预防衰老小鼠的神经系统衰减。我们确定脑胶质隔室中衰老的分子标志，并通过IL 2处理确定该特征的部分修复。在行为层面上，脑il 2的递送阻止了年龄诱导的空间学习缺陷，而不会改善运动技能或唤醒的总体下降。这些结果确定免疫调节是保留健康衰老认知功能的潜在途径。
研究文章在种子衰老中累积的基因组损害导致植物基因组不稳定性和生长抑制
成功的发芽和幼苗建立是自然环境中作物产量和植物生存的重要决定因素。发芽势受到次优环境条件的损害，这些环境条件会导致种子老化和高水平的基因组损伤。然而，在随后的幼苗生长上积累的DNA损伤的诱变和生长抑制潜力在很大程度上是未知的。拟南芥种子在染色体断裂修复因子DNA连接酶4和DNA连接酶6中表现出对自然衰老的影响的超敏反应，相对于野生型种子，发芽活力和幼苗生物量降低。在这里，我们确定陈旧的拟南芥种子在根生组织中显示出较高的程序性细胞死亡（PCD）水平，该拟南芥持续到幼苗建立中，在DNA双链断裂中表现出较高的细胞死亡。报告基线确定了种子老化对突变水平和肉体内重组频率的影响。种子恶化导致萌发幼苗的移码突变和基因组不稳定性的水平显着升高。因此，在植物生命周期的种子阶段产生的升高水平的基因组损伤可能对植物的随后发育产生显着影响。此外，种子老化的诱变作用可能对植物种群和生态系统的基因组稳定性具有长期影响。总体上，我们确定了在次优质量种子对随后的植物生长和基因组稳定性的影响中累积的基因组损害，这对农作物产量和植物生存的影响有相关的影响。
驾驶员行为与大脑老化有关
研究团队得出了一些令人惊讶的结果。他们发现，即时回忆神经心理学测试的结果突出了不安全驾驶的风险。“也就是说，高风险驾驶行为与健忘无关，健忘是痴呆症和早期阿尔茨海默病的特征，但与注意力的变化有关，注意力的变化似乎会损害老年人的驾驶行为，”山形描述道。虽然没有关于痴呆症患者驾驶模式的数据，因为进行此类研究被认为是不道德的，但这些发现提出了这样一种可能性，即早期痴呆并不一定等同于驾驶不当。“此外，MRI 扫描的结果一致表明，表现出不安全驾驶行为的受试者更有可能表现出背部注意力网络内的大脑结构的变化，”他补充道。
定量 MRI 指标在脑老化研究中的实用性
新的、先进的定量 MRI 指标的出现使得我们可以在体内评估与衰老高度相关的多种生物过程。本研究结合了几种 MRI 参数，这些参数被假设用于检测髓鞘密度、细胞性、细胞膜完整性和铁浓度等不同的生物学特性。116 名健康志愿者，分布在整个成年年龄范围内，接受了多模式 MRI 协议采集。单个 MRI 指标的散点图显示，某些 MRI 协议对早期成年变化的敏感性更高，而随着年龄的增长而趋于稳定（例如，大脑皮层的整体功能连接或白质的方向离散指数），而其他 MRI 指标则提供了相反的能力——在年轻成年期保持稳定水平，随着年龄的增长而发生急剧变化（例如，T1 ρ 和 T2 ρ）。尽管如此，尽管之前已发表基于健康人群的细胞结构图或某些病理改变的微观结构生物学特异性验证，但之前假设对常见指标具有选择性的几个指标未能显示出相似的散点图分布，这表明存在与年龄直接相关的其他混杂因素。此外，之前已证明可检测不同生物学特征的其他指标表现出相当大的相互相关性，这可能是由于 MRI 协议本身的性质或相关生物微观结构过程的相互依赖性造成的。总而言之，本研究为根据感兴趣的年龄组设计和选择相关 MRI 参数提供了独特的基础。此外，它呼吁谨慎使用基于一个简单的 MRI 指标对衰老进行简单的生物学推断，即使之前已在其他条件下进行了验证。结合多种指标以提取共享子成分的复杂多模态方法将是实现组织学 MRI 的预期目标所必需的。
临床、合并症和社会健康决定因素对艾滋病毒感染者和非艾滋病毒感染者大脑老化的影响：一项回顾性病例对照研究
方法 在这项回顾性病例对照研究中，对美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学的 HIV 感染者和通过社区组织或研究参与者登记处确定的非 HIV 感染者进行了临床特征分析，并在 2008 年 12 月 3 日至 2022 年 10 月 4 日期间接受了 3 特斯拉 T 1 加权 MRI 检查。排除标准是通过自我报告和医疗记录相结合的方式建立的。DeepBrainNet 是一种公开的机器学习算法，用于从 MRI 中估计 HIV 感染者和非 HIV 感染者的大脑预测年龄。大脑年龄差距定义为大脑预测年龄与真实实际年龄之间的差异，通过使用线性回归将其建模为临床、合并症和社会因素的函数。首先单独检查变量与大脑年龄差距的关联，然后组合成具有最佳子集变量选择的多元模型。
用于监测太空诱发心血管老化的生物传感器的生物标志物
人类进入太空后，太空环境暴露出许多健康问题，这些问题需要在未来的太空任务中加以解决。恶劣的太空环境包括辐射和微重力，它们会导致各种病理生理影响。其中包括与心血管系统相关的疾病。一旦暴露在太空环境中，心血管系统就会表现出功能失调和失调的状态，类似于地球上的衰老。由于我们的目标是在月球、火星和深空进行更长时间的太空任务，因此有必要更好地理解、监测和开发应对这些加速衰老过程的措施。因此，生物标志物及其与生物传感器的整合成为了解潜在机制、制定对策和监测加速心血管衰老的重要工具。在这篇评论中，我们将简要概述太空环境及其对人类心血管系统的影响。我们列出了已知的与太空相关的潜在心血管衰老生物标志物以及我们目前对心血管衰老潜在机制的了解。我们还更详细地探讨了所使用的各种生物传感器、它们的规格，以及芯片实验室系统如何对于在即将到来的太空任务中跟踪心血管老化的生物传感器的开发至关重要。
将老化模型整合到生命周期评估中以评估
如今，车辆的电气化被视为使个人运输脱碳的一种有希望的方法。对电池环境影响的评估通常是特定于病例的，因为此类系统的复杂建模呈现出设计，用户行为或地理使用条件的巨大差异。一个典型的例子是电池寿命，在大多数情况下，它对生命周期排放具有决定性影响，但在大多数情况下是任意选择的。除了生命周期评估（LCA）之外，计算电池寿命还可以突出显示新的热点和新参数，以减少电池的环境影响。本文根据开源软件Brightway进行的LCA介绍了一种新方法，并建立在从商用电动汽车的完全拆卸中收集的主要数据。已经提出了一个原始功能单元，它可以更好地代表电池在其寿命中提供的服务，并且已经集成了半经验老化模型，以更准确地预测电池寿命，具体取决于设计参数和使用条件。这种创新方法很容易被参数化，旨在比较几种生态设计策略。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0）下的开放式访问文章。
医疗保健和医学领域的人工智能革命以及老龄化人口不平等和劣势的（重新）出现
医学和医疗保健领域的人工智能系统正在被广泛探索用于预防、诊断、新药设计和后期护理。人工智能技术在医疗保健系统中的应用有望带来令人印象深刻的成果，例如均衡医疗保健、降低死亡率和人为错误、降低医疗成本以及减少对社会服务的依赖。鉴于世界卫生组织的“健康老龄化十年”，人工智能应用被设计为数字创新，以支持老年人的生活质量。然而，人工智能应用中不同类型的算法偏见、使用数字设备和平台的年龄歧视以及数字数据中的年龄偏见的证据表明，人工智能的使用可能会对老年人口产生歧视性影响，甚至造成伤害。本文探讨了医学和医疗保健系统中人工智能应用中的年龄偏见和年龄歧视问题，并试图确定该领域的主要挑战。它将通过讨论可能观察到人工智能对年龄不平等产生潜在负面影响的两个层面，反映人工智能应用放大现有健康不平等的潜力。首先，我们将解决算法和数字数据集（尤其是健康数据）中年龄偏见的技术层面。其次，我们将讨论医疗保健中使用的自动决策系统 (ADM) 对老年人口可能产生的不同结果。这些例子将展示人工智能系统如何在医疗保健和医学中创造新的年龄不平等结构和新的排斥维度，尽管只是部分展示。
精神分裂症患者的大脑老化 - 伦敦大学学院发现
constantinos constantinides 1，Laura KM Han 2,3,4，Clara Arsoza 5,6，Linda Antonella Antonucci 7,8，Celso Arango 5,6，Rosa Ayesa-arriola 9,6，Nerisa Banaj 10 Hovski 16,17，Vince Calhoun 18，Vaughan Carr 13,14,19，Stanley Catts 20，Young-Chul Chung Chung 21,22,23，Benedicto Crespo-Facorro 6,24，CovadongaM.Díaz-Caneja 5,6，Gary Donohoe 25 , Stefan Ehrlich 29 , Robin Emsley 26 , Lisa T. Eyler 30,31 , Paola Fuentes-Claramonte 6,32 , Foivos Georgiadis 33 , Melissa Green 13,14 , Amalia Guerrero-Pedraza 32,34 , Minji Ha 35 , Tim Hahn 36 , Frans A. Henskens 37,38,39 , Laurena Holleran 25 , Stephanie Homan 40,41 , Philipp Homan 40 , Neda Jahanshad 42 , Joost Janssen 5,6 , Ellen Ji 40 , Stefan Kaiser 43 , Vasily Kaleda 44 , Minah Kim 45,46 , Woo-Sung Kim 21,23 , Matthias Kirschner 33,43,47 , Peter Kochunov 48，Yoo Bin Kwak 35，Jun Soo Kwon 35,45,46，Irina Lebedeva 44，Jingyu Liu 49,50，Patricia Mitchie 39,51，Stijn Michielse，Michielse 52，David Mothersill 25,53，Bryan Mowry 54,55，FARZ-54,55 Giulio Pergola 7，Fabrizio Piras 10，Edith Pomarol-Clotet 6,32，Adrian Preda 58，YannQuidé13,14,59，Paul E. Rasser 39,60，Kelly Rootes-Murdy 18,28 Sarró6.32，Ulrich Schall 39.60，AndréSchmidt11，Rodney J.Scott 61，Pierluigi Selvaggi 7.62，Kang Sim 63,64,65，Antonin Skoch 66,67，Gianfranco Spalletta 10.68 10.68 HEV 44，Diana Tordesillas-Gutiérrez72,73，Therese Van Amelsvoort 74，JavierVázquez-Bourgon 6.9，Daniela Vecchio 10，Aristotle Voineskos 75,76，Cynthia S. 13,14,77、Paul M. Thompson 42、Lianne Schmaal 2,3、Theo GM van Erp 78,79、Jessica Turner 28,50、James H. Cole 80,81、ENIGMA 精神分裂症联盟*、Danai Dima 62,82,83 和 Esther Walton 1,83 ✉