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体育锻炼对阿尔茨海默氏病神经炎症机制的影响
阿尔茨海默氏病（AD），痴呆症的主要形式，全世界数百万的影响，对医疗保健系统和社会施加了明显的负担（Gra效率（Gra实施等）（Gra效率），2021年； Scheltens等人，2021年； Jucker和Walker，20223）。它的特征是认知的逐步下降，破坏了日常活动并导致独立性丧失。目前，全球有超过5000万人与AD相比，预测表明，到2050年，这个数字可能三倍（Rajan等，2021； Hammers等，2023）。痴呆症的经济影响是巨大的，预计相关成本将从2020年的1万亿美元增加到到2030年到2030年的2万亿美元，这加剧了社会和财务菌株对家庭和经济的影响（Wong，2020; Alzheimers Dement，2023; Hammers Dement，2023; Hammers et al。新兴的证据表明，神经素的流量在AD的复杂病理中起着至关重要的作用，
CSV阿尔茨海默氏症标记
与Aβ42降低的水平相关。更具体成为标记物作为总Aβ产生的量度。这是由于a。神经炎症和感染性中枢神经系统疾病以及正常压力脑积水）也提供了降低的Aβ42值，但是由于在这些情况下Aβ40并行下降，因此比率Aβ42/40的比例正确[6]。低Aβ42和淀粉样蛋白PET的一致性很高。配额Aβ42/Aβ40甚至比淀粉样蛋白PET阳性和淀粉样-PET负个体之间的Aβ42甚至比Aβ42更准确[7-9]许多研究表明，在阿尔茨海默氏病患者中，Aβ42的水平约为Alzheimer病患者的50％。在疾病的早期很早就可以看到下降，而Aβ42低（和低Aβ42/40配额）已经在轻度认知障碍（MCI）（MCI）中可以看到，他们患有阿尔茨海默氏症的前虫且在接下来的几年中患有阿尔茨海默氏症患者患有痴呆症患者的临床进展的风险很高。
您在阿尔茨海默氏症的伴侣
参考文献1。Hviid，C。V. B.，Knudsen，C。S.和Parkner，T。（2020）。 斯堪的纳维亚成年人中血清神经丝链的参考间隔和精髓。 Scand J Clin Lab Invest，80（4），291-295。 2。 Khalil，M等。 （2020）。 正常衰老中的血清神经丝的光水平及其与形态大脑变化的关联。 nat Commun，11（1），812。 3。 PalmQvist S，Zetterberg H，Mattsson N等。 淀粉样蛋白PET和CSF生物标志物的详细比较用于鉴定早期的阿尔茨海默氏病。 神经病学。 2015; 85：1-10。 4。 Hansson O，Seibyl J，Stomrud E等。 csf生物标志物与淀粉样蛋白βPET的concord concord并预测临床进展：生物传动机和ADNI同类群中全自动免疫测定的研究。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2018; 14（11）：P1470-1481。 5。 Lewczuk P，Matzen A，Blennow K等。 脑脊液Aβ42/40在阿尔茨海默氏病中对淀粉样蛋白PET的比对应于Aβ42。 j阿尔茨海默氏症。 2017; 55（2）：P813-822。 6。 Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。Hviid，C。V. B.，Knudsen，C。S.和Parkner，T。（2020）。斯堪的纳维亚成年人中血清神经丝链的参考间隔和精髓。Scand J Clin Lab Invest，80（4），291-295。2。Khalil，M等。 （2020）。 正常衰老中的血清神经丝的光水平及其与形态大脑变化的关联。 nat Commun，11（1），812。 3。 PalmQvist S，Zetterberg H，Mattsson N等。 淀粉样蛋白PET和CSF生物标志物的详细比较用于鉴定早期的阿尔茨海默氏病。 神经病学。 2015; 85：1-10。 4。 Hansson O，Seibyl J，Stomrud E等。 csf生物标志物与淀粉样蛋白βPET的concord concord并预测临床进展：生物传动机和ADNI同类群中全自动免疫测定的研究。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2018; 14（11）：P1470-1481。 5。 Lewczuk P，Matzen A，Blennow K等。 脑脊液Aβ42/40在阿尔茨海默氏病中对淀粉样蛋白PET的比对应于Aβ42。 j阿尔茨海默氏症。 2017; 55（2）：P813-822。 6。 Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。Khalil，M等。（2020）。正常衰老中的血清神经丝的光水平及其与形态大脑变化的关联。nat Commun，11（1），812。3。PalmQvist S，Zetterberg H，Mattsson N等。淀粉样蛋白PET和CSF生物标志物的详细比较用于鉴定早期的阿尔茨海默氏病。神经病学。2015; 85：1-10。 4。 Hansson O，Seibyl J，Stomrud E等。 csf生物标志物与淀粉样蛋白βPET的concord concord并预测临床进展：生物传动机和ADNI同类群中全自动免疫测定的研究。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2018; 14（11）：P1470-1481。 5。 Lewczuk P，Matzen A，Blennow K等。 脑脊液Aβ42/40在阿尔茨海默氏病中对淀粉样蛋白PET的比对应于Aβ42。 j阿尔茨海默氏症。 2017; 55（2）：P813-822。 6。 Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。2015; 85：1-10。4。Hansson O，Seibyl J，Stomrud E等。 csf生物标志物与淀粉样蛋白βPET的concord concord并预测临床进展：生物传动机和ADNI同类群中全自动免疫测定的研究。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2018; 14（11）：P1470-1481。 5。 Lewczuk P，Matzen A，Blennow K等。 脑脊液Aβ42/40在阿尔茨海默氏病中对淀粉样蛋白PET的比对应于Aβ42。 j阿尔茨海默氏症。 2017; 55（2）：P813-822。 6。 Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。Hansson O，Seibyl J，Stomrud E等。csf生物标志物与淀粉样蛋白βPET的concord concord并预测临床进展：生物传动机和ADNI同类群中全自动免疫测定的研究。阿尔茨海默氏症和痴呆症。2018; 14（11）：P1470-1481。 5。 Lewczuk P，Matzen A，Blennow K等。 脑脊液Aβ42/40在阿尔茨海默氏病中对淀粉样蛋白PET的比对应于Aβ42。 j阿尔茨海默氏症。 2017; 55（2）：P813-822。 6。 Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。2018; 14（11）：P1470-1481。5。Lewczuk P，Matzen A，Blennow K等。脑脊液Aβ42/40在阿尔茨海默氏病中对淀粉样蛋白PET的比对应于Aβ42。j阿尔茨海默氏症。2017; 55（2）：P813-822。 6。 Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。2017; 55（2）：P813-822。6。Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。 添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。 阿尔茨海默氏症的研究与治疗。 2018; 10,33。 7。 Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。Baldeiras I，Santana I，LeitãoMJ等。添加Aβ42/40与脑脊液生物标志物的比例增加了轻度认知障碍中潜在的阿尔茨海默氏病痴呆症的预测价值。阿尔茨海默氏症的研究与治疗。2018; 10,33。7。Campbell，MR等。 （2021）。 CSF中 p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。Campbell，MR等。（2021）。p -TAU/Aβ42和Aβ42/40比率同样可以预测淀粉样蛋白宠物状态。痴呆的阿尔茨海默氏症（AMST）。13（1），E12190。13（1），E12190。
生物标志物测试：超越肿瘤学
虽然大多数当前的应用都是癌症，但生物标志物测试对于治疗包括类风湿关节炎，其他自身免疫性疾病，器官和组织移植，稀有疾病，前偏头痛的其他疾病区域变得越来越重要。药物基因组生物标志物测试还指导各种疾病的治疗。在许多其他领域进行了生物标志物研究，包括阿尔茨海默氏症，其他神经系统疾病，心脏病学等。当前的非肿瘤生物标志物测试应用可用于解决癌症患者和幸存者的常见合并症，并且随着个性化医学的不断发展，非综合生物标志物测试应用可能会在指导和没有癌症诊断的患者指导患者方面发挥作用。
加强社区与临床的联系
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弗兰克·杰森
Jessen，F.，Wolfsgruber，S.，Kleinindam，L.，Spottke，A.，Altenstein，S.，Bartels，C.，Berger，M.，Brosseron，F.，Daamen，M.，Diegans，M.，M.，Dobisch，Dobisch，Dobisch，Dobisch，L. Görß，D.，Gürsel，S.，Janowitz，D.，Kilimann，I.，Kobeleva，X.，Lohse，A. G.，Schmid，M.，Laske，C.，Perneczky，R.，Schneider，A.，Wiltfang，J.，Teipel，S.，Bürger，K.，Priller，J.，Peters，O.记忆中心患者的阿尔茨海默氏病的主观认知能力下降和第2阶段。阿尔茨海默氏症的痴呆症19：487–497。doi：10.1002/alz.12674。（开放访问）
虹膜国家公平入围名单-2024
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使用语音在6年内对阿尔茨海默氏病进展的预测：一种新的方法利用语言模型
1。Mitchell AJ，Shiri-Feshki M.轻度认知障碍对痴呆症 - 元素分析41个强大的Inception Cohort研究的进展率。Acta Psychiatr Scand。2009; 119：252-265。 2。 Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2009; 119：252-265。2。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。Int J Mach学习Cybern。2023; 14：213-228。3。Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。BMC Med Infors Decis Mak。2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2018; 18：1-20。4。Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。阿尔茨海默氏病。柳叶刀（Lond Engl）。2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2016; 388：505-517。5。Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。前神经。2020; 11：496。6。Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。j阿尔茨海默氏症。2020; 76：905-922。7。Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。阿尔茨海默氏症痴呆症。2023; 19：307-317。8。Caminiti SP，Ballarini T，Sala A等。FDG-PET和CSF生物标志物在预测大型多中心MCI队列中转化为不同痴呆症中的精度。神经图像临床。2018; 18：167-177。 9。 Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。 基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2018; 18：167-177。9。Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。对阿尔茨海默氏病的预测和分类。PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。PLOS ONE。2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2017; 12：E0173372。10。Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。SCI代表。2019; 9：2235。11。Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。Syst Rev。2020; 9：1-6。
识别与认知正常个体的脑神经变性和血管病理相关的血浆蛋白
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基于多图融合的脑功能连接分析
本文提出了一种功能连接网络 (FCN) 分析框架，用于对静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据进行脑部疾病诊断，旨在减少噪声、受试者间差异和受试者间异质性的影响。为此，我们提出的框架研究了一种多图融合方法来探索两个 FCN，即全连接 FCN 和 1 最近邻 (1NN) FCN 之间的共同信息和互补信息，而之前的方法仅侧重于从单个 FCN 进行 FCN 分析。具体而言，我们的框架首先进行图融合以生成具有高判别能力的 rs-fMRI 数据表示，然后使用 L1SVM 联合进行脑部区域选择和疾病诊断。我们进一步评估了所提框架在各种神经疾病数据集上的有效性，例如额颞叶痴呆症 (FTD)、强迫症 (OCD) 和阿尔茨海默病 (AD)。实验结果表明，与最先进的 FCN 分析方法相比，所提框架通过为分类任务选择合理的大脑区域实现了最佳诊断性能。