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IL-1RA基因疗法在马骨关节炎中改善关节变性的生理，解剖和生物学结果 饮食中纤维素对急性急性腹泻的狗的临床和肠道微生物群回收的影响：一种随机前瞻性临床三亚
结果以下发现在统计学上是显着的。注射Scaavil-1RA会导致高滑液水平的IL-1RA（0.5至9μg/ml）。在整个持续时间内，我们观察到Scaavil-1RA以提高la la（在0到5的尺度上相对提高1.2），导致前列腺素E 2（相对下降30 pg/ml）的促进，并导致关节软骨的组织学改善（较小的软骨骨骼骨骼骨骼骨骼骨骼骨骼形成），并降低了（较小）。骨软骨病变）。在Scaavil-1RA处理的关节的滑膜膜中，我们还观察到与CD3阳性WBC的血管周围浸润，这表明通常观察到经病毒转导通常观察到的淋巴细胞T细胞周围血管周围浸润。
通过材料喷射
摘要：具有与人体组织相对应的物质特性的现实，高保真的解剖模型可用于外科计划和培训，医学教育和医疗设备测试和验证。解剖模型的常规制造是一个耗时且昂贵的过程，尽管如此，它仍无法完全模仿人体在几何和机械性能方面的复杂性。以快速且具有成本效益的方式创建更接近现实的模型，添加剂制造，尤其是材料喷射的过程，可以是一种解决方案。利用此过程，可以制造具有复杂几何形状，高分辨率甚至材料特性梯度的多色多色对象。要复制生物组织的机械性能，必须将它们与可用于利用制造工艺的技术材料或材料组合匹配。因此，作者建议根据标准化测试程序（如凹痕测试的拉伸和ISO 48-4）进行测量，用于凹痕测试，这允许与制造材料匹配，因此将导致可能创建更准确的人体复制品，从而提供现实的具有现实的具有逼真的具有逼真的作用反馈。
基于脑解剖磁共振成像的阿尔茨海默病诊断分类集成模型
摘要：阿尔茨海默病是全球范围内发病率增长最快的疾病之一，会导致脑萎缩。神经影像学揭示了有关大脑解剖结构的大量信息，并能够识别诊断特征。神经影像学中的人工智能 (AI) 有可能显著增强阿尔茨海默病 (AD) 的治疗过程。本研究的目的有两个：(1) 比较现有的机器学习 (ML) 算法对 AD 的分类。(2) 提出一个有效的基于集成的模型并对其进行比较分析。在本研究中，利用在线存储库阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行实验，其中包括 2125 张阿尔茨海默病 (n = 975)、轻度认知障碍 (n = 538) 和认知正常 (n = 612) 的神经影像。对于分类，该框架结合了决策树 (DT)、随机森林 (RF)、朴素贝叶斯 (NB) 和 K 最近邻 (K-NN)，以及支持向量机 (SVM) 的一些变体，例如 SVM（RBF 核）、SVM（多项式核）和 SVM（Sigmoid 核），以及梯度提升 (GB)、极端梯度提升 (XGB) 和多层感知器神经网络 (MLP-NN)。之后，提出了一种基于集成的通用内核，其中结合了主从架构以获得更好的性能。所提出的模型是极端梯度提升、决策树和 SVM_Polynomial 核（XGB + DT + SVM）的集成。最后，使用统计技术以及其他 ML 模型进行交叉验证来评估所提出的方法。所提出的集成模型 (XGB + DT + SVM) 的表现优于现有的最先进算法，准确率为 89.77%。所有模型的效率都使用基于网格的调整进行了优化，经过此过程获得的结果显示出显着的改善。具有优化参数的 XGB + DT + SVM 的表现优于所有其他模型，效率为 95.75%。所提出的基于集成的学习方法的含义清楚地表明了与其他 ML 模型相比的最佳结果。这种实验比较分析提高了对上述方法的理解，并增强了它们在阿尔茨海默病早期检测中的范围和意义。
初级视觉皮层的解剖学和神经生理学数据足以重现类似大脑的视觉功能多路复用
10 处理视觉信息的大脑神经网络具有与人工智能中常用于视觉处理的神经网络（例如卷积神经网络 (CNN)）的结构特性截然不同的结构特性。但这些结构差异与网络功能之间的关系仍不得而知。我们分析了 V1 区大规模模型的视觉处理能力，该模型可以说是目前最全面的解剖和神经生理数据积累。事实证明，其网络结构可以诱导大脑的许多典型视觉处理能力，特别是能够多路复用不同的视觉处理任务，也可以处理时间分散的视觉信息，并且对噪声具有显著的鲁棒性。该 V1 模型还表现出大脑的许多典型神经编码特性，这解释了其出色的噪声鲁棒性。由于大脑中的视觉处理比常见计算机硬件中 CNN 的实现更加节能，这种类似大脑的神经网络模型也可能对技术产生影响：作为更节能的神经形态硬件中视觉处理的蓝图。
猕猴顶上小叶 5 区 (PE) 细分的相应解剖结构揭示了与人类相似的连接模式
基于影像特征将动物脑作为跨物种研究的工具，可为揭示人类大脑的综合分析提供更多潜力。先前的研究表明，人类布罗德曼5区（BA5）和恒河猴的PE为同源区域，均参与手臂运动中触觉过程中的深度和方向信息处理。但最近的研究表明，BA5与PE并不同源，根据细胞构架，BA5被细分为三个不同的亚区域，PE可细分为PEl、PEla和PEm，BA5与PE之间各亚区域之间的物种同源关系尚不明确。同时，基于白质纤维束解剖连接对PE的细分需要更多的验证。本研究依据白质纤维束解剖连接对恒河猴的PE进行了细分。基于概率纤维追踪技术定义前侧和背侧两个PE亚区，最后针对BA5和PE亚区绘制具有预定义同源靶区的连通性指纹，揭示结构和功能特征，并给出识别出的同源对应关系。
基于深度学习的关节融合方法来利用自闭症谱系中的解剖学和功能性大脑信息
带有35个不同采集地点的ASD和703 TD。，我们分别从Freesurfer和CPAC分析包中从MRI扫描中提取了锻炼和功能性脑特征。然后，由于数据集的多站点性质，我们实现了数据协调协议。使用多输入DL模型进行了ASD与TD分类，该模型由神经网络组成，该神经网络生成了每种模态（FR-NN）数据的固定长度特征表示，以及用于分类的密集神经网络（C- DNN）。特别是，我们实施了一种联合融合方法来进行多个源数据集成。后者的主要优点是，损失是在培训期间回到FR-NN的，从而为每种数据模式创建了信息的特征表示。然后，在模型训练期间要优化的每个层和神经元的C-NN执行ASD-TD歧视。通过计算嵌套10倍交叉验证内的接收器操作特性曲线下的区域来评估性能。通过Shap解释性框架来识别驱动DL分类的大脑特征。结果：当仅分别考虑结构或功能特征时，在ASD与TD歧视中获得了0.66±0.05和0.76±0.04的AUC值。关节融合方法导致AUC为0.78±0.04。对两级歧视最重要的结构和功能连接特征集支持了大脑变化倾向于发生在默认模式网络和社会大脑的ASD的个体中的想法。结论：我们的结果表明，多模式关节融合方法的表现优于单个MRI模态获得的数据获得的分类结果，因为它有效利用了结构和功能性脑信息的互补性。
评论文章类固醇硫酸酯酶缺乏症（X 连锁鱼鳞病）患者的心律失常：候选解剖学和生化途径
循环类固醇（包括性激素）会影响心脏的发育和功能。在哺乳动物中，类固醇硫酸酯酶 (STS) 是唯一负责从各种类固醇分子中裂解硫酸基团的酶，从而改变它们的活性和水溶性。最近的研究表明，包含 STS（与罕见的皮肤病 X 连锁鱼鳞病有关）的 Xp22.31 基因缺失和 STS 基因中的常见变异与心律失常风险显著增加有关，尤其是心房颤动/扑动。在这里，我们考虑新兴的基础科学和临床发现，这些发现表明结构性心脏异常（尤其是间隔缺损）是这种风险增加的介质，并提出了候选的细胞和生化机制。最后，我们考虑如何进一步研究 STS 活性与心脏结构/功能之间的生物学联系以及该领域工作的临床意义。
回顾具有类固醇硫酸酶缺乏症个体（X连锁鱼质的个体）的文章心律失常：候选解剖学和生化途径
循环类固醇，包括性激素，会影响心脏发育和功能。在哺乳动物中，类固醇硫酸酶（STS）是从各种类固醇分子中裂解硫酸基团的酶，从而改变其活性和水溶性。最近的研究表明，XP22.31遗传缺失包括STS（与罕见的皮肤病学条件相关的STS X-C-C-C-C-C-C-RINCHTHYTHYOSIS）和STS基因内的常见变体与心律失常的风险显着升高，显着升高，显着呈纤维纤维纤维纤维化/自由度。在这里，我们将新兴的基础科学和临床发现牵涉到结构性心脏异常（特别是间隔缺陷）作为这种增加风险的介体，并提出了候选细胞和生化机制。最后，我们考虑了如何进一步研究STS活动与心脏结构/功能之间的生物学联系以及该领域工作的临床意义。
功能性MRI
Complementary use for clinical diagnosis -utilization of clinical research results -prediction of pathology Clinical treatment and assessment -drug, therapy, rehabilitation, biofeedback -epileptic foci mapping -drug effects Non clinical uses -complementary use with behavioral, anatomical, other modality results -lie detection -prediction of behavior tendencies -brain/computer interface
使用协方差神经网络解释的大脑年龄预测
在计算神经科学中，人们对开发机器学习算法的兴趣越来越高，这些算法利用脑成像数据来为个体提供“脑时代”的估计。重要的是，由于不良健康状况，大脑年龄和年龄年龄之间的不一致可以捕获加速老化，因此可以反映出增加对神经系统疾病或认知障碍的脆弱性。然而，由于大多数现有的脑年龄预测算法缺乏透明度和方法上的理由，因此阻碍了大脑年龄对临床决策支持的广泛采用。在本文中，我们利用协方差神经网络（VNN）提出了使用皮质厚度特征为脑年龄预测的解释驱动和解剖学上的解释框架。Specifically, our brain age prediction framework extends beyond the coarse metric of brain age gap in Alzheimer's disease (AD) and we make two important observations: (i) VNNs can assign anatomical interpretability to elevated brain age gap in AD by identifying contributing brain regions, (ii) the interpretability offered by VNNs is contingent on their ability to exploit specific eigenvectors of the anatomical协方差矩阵。在一起，这些观察结果促进了对脑时代预测任务的可解释和解剖学上的观点。