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使用机器学习技术预测遗忘型轻度认知障碍患者的淀粉样蛋白-β 水平
为了解决其中的一些限制，新的 NIA-AA 研究框架已提议使用 A β 沉积、病理性 tau 和神经变性 [AT(N)] 的生物标志物来诊断 AD 并降低研究样本的异质性。同样，最近的临床试验已经使用了在脑脊液 (CSF) 或脑中使用正电子发射断层扫描 (PET) 测量的淀粉样蛋白状态的生物标志物 [7]。虽然淀粉样蛋白 PET 被认为是非侵入性的，并且可能比 CSF 生物标志物更可靠 [8]，但其在研究和临床实践中的实用性有限。阻碍 PET 成像在研究和实践中广泛使用的因素包括可用性、经济因素（高成本、不在保险范围内）以及患者或护理人员的担忧（安全性、负担、耐受性和辐射暴露）[9]。
在阳光中的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏症的痴呆症中的气味鉴定的人脑表示
结果：与对照组相比，AMCI/MAD组在所有OI测试和气味歧视测试中的表现都明显差。与OI fMRI [高斯随机场（GRF）校正的簇簇阈值（p <0.05）相比，AMCI/MAD组的右前梨状皮层的激活减少了，P <0.05]。纠正年龄，性教育和脑实质分数后，该组差异仍然存在。这种梨状活性的差异主要是由于气味歧视能力的差异和较小程度的OI能力驱动。在脑活动上没有气味歧视/鉴定得分相互作用。在两组中，只有气味歧视得分与位于右梨状皮层的大脑活动显着相关。OI期间的大脑活动与迷你心理状态检查评分无关。 在组级别，AMCI/MAD组仅激活了前岛，而对照组在OI fMRI期间在嗅觉网络的所有区域内都有显着激活。 在AMCI/MAD组中，OI fMRI期间的大脑活动与CSF的总β-淀粉样蛋白水平之间没有关联。OI期间的大脑活动与迷你心理状态检查评分无关。在组级别，AMCI/MAD组仅激活了前岛，而对照组在OI fMRI期间在嗅觉网络的所有区域内都有显着激活。在AMCI/MAD组中，OI fMRI期间的大脑活动与CSF的总β-淀粉样蛋白水平之间没有关联。
基于表面的脑形态计量学测量的纵向变化在敏感的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病
德国神经病学系的莱比锡大学医学中心，B Max Planck人类认知与脑科学研究所，神经病学系，莱比锡，德国莱比锡认知神经病学诊所，莱比锡大学医院，莱比锡，德国莱比锡，德国D Banner Alzheimer的Alzheimer Institutes Phoenix, AZ, USA g School of Mathematics and Statistics (KC), Neurodegenerative Disease Research Center (EMR), Arizona State University, USA h Department of Neurology, College of Medicine – Phoenix (KC), Department of Psychiatry (EMR), University of Arizona, USA e Neurogenomics Division, Translational Genomics Research Institute, University of Arizona, and Arizona State University, Phoenix,美国亚利桑那州立大学I横幅 - 阿里佐纳州立大学神经退行性疾病研究中心，生物设计学院，亚利桑那州立大学，大学，亚利桑那州，美国亚利桑那州坦佩市J.
处方信息
上市后，LEVULAN KERASTICK 与 BLU-U 蓝光光动力疗法照明器联合使用时，曾报告过短暂性遗忘症发作。应告知患者及其护理人员，LEVULAN KERASTICK 与 PDT 联合使用可能会导致短暂性遗忘症发作。建议他们如果患者在治疗后出现遗忘症，联系医疗保健提供者。（5.1） 在蓝光治疗前，避免将光敏性光化性角化病暴露在阳光或明亮的室内光线下。保护治疗过的病变免受阳光照射。防晒霜不能保护患者免受光敏反应。（5.2） LEVULAN KERASTICK 外用溶液应由合格的医疗专业人员使用。为避免意外的光敏性，LEVULAN KERASTICK 外用溶液应涂抹在每个目标光化性角化病病变周围不超过 5 毫米的病变周围皮肤上。 ( 5.2 ) 如果将本产品涂抹在眼睛或粘膜上，可能会引起刺激。请勿涂抹在眼睛或粘膜上。如果将本产品封闭使用超过 3 小时，可能会引起过度刺激。 ( 5.3 )
虚拟现实工具的可行性和可用性研究（...
轻度认知障碍（MCI）是正常和痴呆症之间中间的条件，是指认知下降，不会干扰正常的日常活动（Anderson，2019; Jongsiriyanyong和Limpawattana，2018; McKhann et al。在该人群中对MCI的分类和误诊一直是科学界的挑战。一个重要的问题是健康个体中MCI诊断污染的潜力。的确，一些MCI患者可能会损害无法进展的记忆功能。但是，由于缺乏纵向数据，长期记忆力下降的MCI患者比例太小，无法客观。其中一些患者可以归类为MCI（Petersen等，1999）。关于MCI的难度的第二个重要问题涉及使用不是线性或对温和条件变化不太敏感的工具的使用。如前所述，MCI组可能会被基本健康的受试者“污染”，这些受试者没有发展为阿尔茨海默氏病（AD）。MCI的个人比例每年为10％至15％（Okello等，2009）。60-64岁的MCI发病率为6.7％，65–69岁的MCI发病率为8.4％，年龄在70-74岁的MCI发病率为10.1％，80-84岁的MCI发病率为70-74岁，25.2％。MCI年龄在65岁及以上的患者痴呆症的累积发生率随后2岁左右为14.9％。没有高质量的证据来支持MCI的药理治疗。生活方式也扮演在MCI，身体和认知运动训练（6个月）的患者中，可以提高认知功能（Petersen等，2018）。MCI can be classified as amnestic or non-amnestic and can be divided into four subtypes: (i) single-domain amnestic if only the memory domain is impaired, (ii) single-domain non-amnestic if the memory domain is not impaired but single cognitive domain is impaired, (iii) multiple- domain amnestic if memory and other cognitive domain showed impairment, and (iv)如果记忆域不受损害并且其他认知域受到损害，则多域非固有。多域羊膜MCI和单域非固有MCI的亚型与两种诊断的痴呆症的发展显着相关。特别是，AD与诊断单域氨基和非静态MCI有关（Jak等，2016； McCarten，2013）；非杀菌性认知能力下降相对较少，通常更难诊断（McCarten，2013； Holsinger等，2007）。缺乏普遍接受的方法来客观地识别认知障碍以及对MCI的广泛概念和诊断方法，导致了高度可变的患病率从1到30％（Cabeza等，2018）。然而，其他研究采用了较大的神经心理测试电池，它们正式评估了多个认知领域，这表明使用全面的神经心理学评估作为定义亚型和重力水平的重要变量的重要性（Sherman等，2017; Liao等，2020）。另一个重要问题是对个体MCI进展的预测，临床医生的主要目标应是早期筛查和诊断前的诊断，因为它代表了可以鉴定和治疗以防止或延迟潜在痴呆症的主要危险因素（Plaza-Zabala等人，2017年）。一项关于多种症状的研究和MCI的发展发现，患有四种或多种慢性疾病，尤其是高血压，高脂血症，冠状动脉疾病和骨关节炎的患者对MCI的风险最高（Winblad等人，2004年）。
揭示了DySexexexectectect和行为退行性疾病的独特宏观解剖
关于痴呆综合症的临床诊断主要是针对执行功能与行为和人格的长期歧义。这是由于对这些症状的宏观解剖结构的不完全理解，临床特征的部分重叠以及两种表型都可以从相同的病理学出现，反之亦然。我们从52例患者同类中收集了数据，其中30例具有DySex评估的阿尔茨海默氏病，有30种行为变体额颞痴呆（BVFTD），七个符合BVFTD的临床标准，但阿尔茨海默氏病病理学（行为是阿尔茨海默氏病），阿尔茨海默氏病和28例患有Amnestec Alzheimereres nesteric Alzhemereres，我们首先评估了荧光脱氧氧基cose（FDG）PET低代谢的临床和认知特征和模式的群体差异。然后，我们在FDG-PET图像之间进行了协方差的光谱分解，以产生与诊断分类无偏见的相对低代谢性的潜在模式，这些模式被称为“本本脑”。随后将这些本征与临床和认知数据联系起来，并从大型外部神经影像学研究数据库中进行荟萃分析，反映了广泛的心理功能。最后，我们进行了数据驱动的探索性线性判别分析，以执行基于本素脑的多类诊断预测。DySexexectectectectectected Alzheimer病和BVFTD患者是症状发作中最小的患者，其次是行为阿尔茨海默氏病，然后是Amnestic Alzheimer病。Div> DySexexexectection Alzheimer病患者在几乎所有认知领域的认知表现都较差，除了口头流利性，这在DySeexexectectectectectectexexexecexecexecexecexecectectectectectectectection域和BVFTD中同样受损。在DySexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexectected，Alzheimer病中的颞叶和额叶地区的临时区域和行为型阿尔茨海默氏病。无偏的光谱分解分析表明，异性疾病皮质中的相对低代谢性与较差的DySexexexecome症状学和较低的可能性相关，而较低的行为/人格问题的可能性较低，而相对额超替代领域的相对低代谢区域与较高的行为/人格问题相关，但与行为/人格相关的可能性较高，但与行为/人性化的可能性更高有关。线性判别分析在预测诊断类别中的准确性为82.1％，并且并未将任何DySexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexectection疾病患者患病，反之亦然。我们的结果强烈表明双重解离，因为在痴呆症中，独特的宏观统计统计基础是主要的dySexexexexexexexexexexexexexnnings。这对实施标准诊断和区分这些疾病并支持使用数据驱动技术来告知神经退行性疾病分类的标准具有重要意义。
TEV蛋白酶的工程进行生物系统操纵
Abbreviations: Alzheimer's Disease (AD), amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI), Healthy Controls (HCs), Healthy Volunteers (HVs), fatty acids (FAs), polyunsaturated fatty acids (PUFAs), monounsaturated fatty acids (MUFAs), saturated fatty acids (SFAs), High- Affinity Binders (HABs), Mixed-Affinity Binders (MABs), Low-Affinity Binders (LABs), central nervous system (CNS), 18-kDa Translocator Protein (TSPO), region(s) of interest (ROIs), N-acetyl-N-(2-[18F]fluoroethoxybenzyl)-2-phenoxy-5-pyridinamine ([18F]-FEPPA), positron排放断层扫描（PET），白介素（IL），细胞因子（CK），eicosapentaenoic酸（EPA），Docosahexaenoic（DHA），亚油酸（LA），亚麻酸（LNA），thumor Necrosis Necrosis-necrosis-α（TNF-α）（TNF-α），Interlecin inner interlies Interlies intre inur-inter-inter-inur-1b（beinter-neur-1b（IL-1B）， - 1B（IL-1B），1B（iil-1B），1B（iil-1b），1B（iil-1b），1B（iil-1B） （BDNF）和肿瘤生长因子-B（TGF-B）。
咪达唑仑和psilocybin的共同给药
血清素能迷幻的psilocybin引起的急性经历的各个方面可以预测多种精神疾病的症状缓解并改善健康参与者的幸福感，但是这些治疗作用是否立即立即产生，还是基于这种经验的记忆。为了研究这一点，我们在8位健康参与者中与柔软的苯二氮卓类咪达唑仑共同管理psilocybin（25 mg），并分析了给药日体验的主观质量和记忆。我们确定了一种咪达唑仑剂量，该剂量使有意识的迷幻体验在部分损害了体验时会发生。此外，咪达唑仑剂量和记忆力障碍往往会与psilocybin引起的显着性，洞察力和幸福感相关。这些数据表明记忆在psilocybin引起的治疗相关行为影响中的作用。由于咪达唑仑通过阻止皮质神经可塑性阻止记忆，因此它可能也有助于评估迷幻药对其治疗活性的促毒性特性的贡献。
脑不对称检测和机器学习分类用于诊断早期痴呆症“2279
摘要：早期识别人类大脑的退化过程对于提供适当的护理和治疗至关重要。这可能涉及检测大脑的结构和功能变化，例如左右半球之间不对称程度的变化。计算算法可以检测到变化，并用于痴呆症及其阶段（遗忘性早期轻度认知障碍 (EMCI)、阿尔茨海默病 (AD)）的早期诊断，并有助于监测疾病的进展。在这方面，本文提出了一种可以在商用硬件上实现的数据处理管道。它使用从阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库的 MRI 中提取的大脑不对称特征来分析结构变化，并使用机器学习对病理进行分类。实验提供了有希望的结果，区分了认知正常 (NC) 的受试者和患有早期或进行性痴呆症的患者。经过测试的监督机器学习算法和卷积神经网络在 NC vs. EMCI 中的准确率分别达到 92.5% 和 75.0%，在 NC vs. AD 中的准确率分别达到 93.0% 和 90.5%。所提出的流程为痴呆症的分类提供了一种有前途的低成本替代方案，并且可能对伴有大脑不对称变化的其他大脑退行性疾病有用。
ADNI3协议编号：ATRI-001
AD Alzheimer's Disease ADAS-Cog Alzheimer's Disease Assessment Scale – Cognitive ADC Alzheimer's Disease Center ADEAR Alzheimer's Disease Education & Referral Center, under the NIA ADNI Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative ADNI1 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative - 1 ADNI2 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative - 2 ADNI-GO Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative – Grand Opportunity PCORNet Patient Centered Outcomes Research Network AE Adverse Event AMNART American National Adult Reading Test APOE/APOE4 Apolipoprotein E (APOE) epsilon 4 (APOE4) ATRI Alzheimer's Therapeutic Research Institute Aβ Beta Amyloid ASL Arterial Spin Labeling CBB COGSTATE简短电池CCI认知变化指数CDR临床痴呆评级CSF脑脊液CT CT计算机层析成像DBGAP DBGAP DBGAP DBGAP数据库DNA脱氧核糖核酸DSMB数据安全监测委员会DSM-IV诊断和统计ECRISINIS IMPHITION ECRINCTION IMPRICTION IMPORTINC Case Report Form EDC Electronic Data Capture (System) EMCI Early Amnestic Mild Cognitive Impairment ECog Everyday Cognition FCI-SF Financial Capacity Instrument – Short Form FAQ Functional Activities Questionnaire (Activities of Daily Living) FDG Fluorodeoxyglucose FLAIR Fluid Attenuation Inversion Recovery fMRI Functional Magnetic Resonance Imaging GCP Good Clinical Practice