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遗传分解 - 脱位 -
退化性疾病，包括逐渐损害细胞和组织功能的各种疾病，代表了现代医学的主要挑战。这些疾病包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏症，帕金森氏病和亨廷顿氏病，以及各种肌肉性营养不良和视网膜退化，通常以由于细胞的故障或死亡而导致特定组织中功能的逐渐丧失。传统上，这些疾病的治疗策略受到限制，许多疗法仅提供症状缓解或减慢疾病的进展。在这种情况下，多种基因疗法为直接修饰基因和蛋白质表达的途径提出了令人兴奋的途径，这些基因和蛋白质有助于变性，可能改变分子水平的疾病结局。
社论：创伤性脑损伤后神经变性和认知障碍
创伤性脑损伤（TBI）仍然是一个关键的公共卫生问题。尽管急性护理和创伤管理方面的进步提高了生存率，但长期影响，包括神经变性和认知能力下降，构成了重大挑战（Liu等人。）。TBI启动了一系列的病理过程，这些过程超越了主要伤害，从而导致渐进式和持久的损害。继发性损伤，例如炎症，氧化应激和兴奋性毒性，是神经变性的中心驱动因素，可能导致慢性创伤性脑病（CTE），阿尔茨海默氏病和其他神经变性疾病。越来越多的证据也强调了由反复轻度TBI（MTBI）造成的累积损害，强调了迫切需要更高的认识和针对性的研究以解决其长期后果（Liu等人。）。TBI之后的遗传文献的原因是复杂且多因素，涉及直接神经元损伤，脑功能网络的破坏和全身因素。TBI的异质性（损伤机制，严重程度和个体差异的变化）进一步使研究和临床管理复杂化。这强调了对诊断，治疗和结果评估中标准化方案的迫切需求。此外，神经退行性的渐进性需要长期跟进，这在临床实践和研究环境中仍然具有挑战性。最近的进步显着增强了我们对与TBI相关的神经变性和认知障碍的理解。取得的关键领域包括神经蛋白浮动，TAU蛋白质病理学，通过颅内淋巴系统的废物清除机制以及用于检测神经退行性变化的高级神经成像技术。这些发现不仅确定了基本机制，而且还确定了有希望的治疗靶标，为将来的研究铺平了道路。该研究主题通过强调与TBI相关的神经变性的诊断，治疗和预防方面的最新发展来解决这些关键挑战，同时为其基本机制提供了新的见解。
表皮生长因子受体的患者的存活...
神经退行性疾病的特征是神经元的结构或功能的逐渐丧失。在这个聚光灯下，我们探讨了一个神经退行性疾病的遗传形式可能植根于神经发育的观念。着眼于阿尔茨海默氏症，帕金森氏病和亨廷顿氏病，我们首先简要概述了这些疾病的病理学。尽管通常认为神经退行性疾病是晚发疾病，但我们讨论了最近的证据，促进了它们可能被视为神经发育疾病的观念。考虑到这种观点，我们考虑了动物模型研究这些疾病的适用性，强调了人类脑发育的人类特定特征。我们通过提出一种这种特征，人为特定的神经源性时间的调节可能是理解人类神经退行性疾病的病因和病理生理学的关键。
针对神经退行性疾病的根本原因
此幻灯片甲板可能包含某些前瞻性信息。此类信息涉及已知和未知的风险，不确定性和其他可能导致实际结果，绩效或成就的因素，与本文所隐含的陈述实质上不同，因此不应将这些陈述读取为保证未来绩效或结果。所有前瞻性陈述均基于Promis Neurosciences Inc.（“公司”）当前的信念，以及当前可用的信息以及其他因素以及其他因素。读者被告知不要对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在此幻灯片甲板之日起说明。由于风险和不确定性，包括公司在其在线公共证券申请中确定的风险和不确定性，在网上可在Sec.gov在线提供，实际事件可能与当前的预期有很大差异。公司违反了更新或修改任何前瞻性陈述的任何意图或义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
叙事评论多发性硬化症：神经变性的脱髓鞘
总结多发性硬化症是中枢神经系统的脱胚，自身免疫性和慢性炎症性疾病，其特征是脱髓鞘和随后因轴突丧失引起的神经元损害的神经变性。 div>目前，它仍然是一种未知的病因疾病，影响了2000万人。 div>与各种遗传和环境因素有关，这些因素增加了它们的敏感性，并且主要发生在20至40岁的年龄组中。 div>为了详细说明本文，对PubMed和SagePub等数据库中可用的参考书目进行了综述。 div>原始文章，书目评论，系统评价和英文和西班牙语中的荟萃分析，目的是进行多发性硬化症评论，其背景，流行病学，临床表现，分类，诊断标准和可用治疗。 div>治疗的进步通过降低暴发的频率和严重程度改善了生活质量，但是该疾病的病因仍然不确定及其神经退行性预测的影响。 div>
多发性硬化：从脱生到神经变性
抽象的多发性硬化症是一种慢性自身免疫性脱髓鞘性，是中枢神经系统的炎症性疾病，其特征是脱髓鞘和随后因轴突丧失而继发于神经元损害的神经变性。目前，它仍然是一种未知病因的疾病，影响了超过200万人，与增加易感性的各种遗传和环境因素有关，主要发生在20-40岁年龄段。为了准备本文，对PubMed和SagePub等数据库中可用的文献进行了综述。选择了英语和西班牙语的原始文章，书目评论，系统评价和荟萃分析，以回顾多发性硬化症，背景，流行病学，临床表现，分类，诊断标准和可用疗法。治疗的进步通过降低耀斑的频率和严重程度改善了生活质量。然而，该疾病的病因仍然不确定，其神经退行性作用的预测很差。
总统Nisticò会见了德国药品局主席，并访问了神经退行性疾病研究中心
促进药物创新，特别是在神经退行性疾病领域，并使患者更快地使用它。抓住和调节人工智能的潜力，并具有前所未有的信息和数据。这些是意大利药品机构RobertNisticò与德国联邦药品和医疗设备研究所（BFARM）主席之间会议中心的主题，卡尔·布罗希（Karl Broich）昨天在波恩举行。nisticò在AIFA独立研究办公室的负责人阿曼多·马格雷利（Armando Magrelli）的陪同下，访问了联邦独立药品管理局，AIFA的德国类似物和欧洲最大的神经退行性疾病研究中心的Dzne（德国神经退行性疾病中心），其Italian Pierluigi nicotera是该疾病的最大研究中心。这次访问标志着旨在继续的国际对话的开始。
巨噬细胞耗尽可恢复DRG微环境并防止硼替佐米诱导的神经病中的轴突变性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月24日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.22.634362 doi：Biorxiv Preprint
DNA 甲基化是 STX6 和其他额颞叶变性遗传风险相关基因位点失调的一个因素
MAPT cg01934064 17 44064242 船体搁板 -0.14 0.024 MAPT cg15323584 17 44022846 5'UTR 搁板 0.11 0.009 MAPT cg17569492 17 44026659 5'UTR 岛 0.09 0.019 MAPT cg12727978 17 44075500 船体露天海域 0.08 0.009 TREM2 cg02828883 6 41131823 TSS1500 露天海域 0.08 0.005 TIA1 cg14434028 2 70452453 船体露天海域 0.08 0.036 TIA1 cg13119546 2 70444039 身体 opensea 0.05 0.041 RUNX2 cg16181497 6 45409732 身体 opensea -0.07 0.042 RUNX2 cg12755953 6 45430813 身体 opensea 0.06 0.039 RUNX2 cg04110902 6 45500999 身体 opensea 0.05 0.038 GRN cg06800040 17 42427647 身体 shelf 0.07 0.022 FTLD1m 按亚型分类：TDP Type A C9orf72 vs CTRL MAPT cg15323584 17 44022846 5'UTR shelf 0.17 0.002 MAPT cg12727978 17 44075500 船体 开海 0.15 0.001 MAPT cg17569492 17 44026659 5'UTR 岛 0.1 0.032 MAPT cg19276540 17 44060353 船体 岛 0.08 0.035 RUNX2 cg12041069 6 45341222 船体 搁板 0.15 0.04 RUNX2 cg17636752 6 45391973 船体 岸 0.09 0.036 RUNX2 cg12755953 6 45430813 船体 开海 0.08 0.026 TIA1 cg14434028 2 70452453 身体 开放海 0.13 0.011 TIA1 cg13119546 2 70444039 身体 开放海 0.06 0.047 TIA1 cg15836561 2 70442511 ExonBnd 开放海 0.06 0.028 TBK1 cg23175599 12 64848891 5'UTR 架 0.1 0.026 TREM2 cg02828883 6 41131823 TSS1500 开放海 0.09 0.017 CCNF cg26647200 16 2482775 身体 架 0.09 0.022 GRN cg06800040 17 42427647 车身搁板 0.08 0.031 GRN cg12837296 17 42426483 5'UTR 开海 0.07 0.033 GRN cg23570245 17 42426011 5'UTR 开海 0.06 0.048 GRN cg08491241 17 42421960 TSS1500 开海 0.06 0.05 SQSTM1 cg05578452 5 179255653 车身开海 0.07 0.005 SQSTM1 cg09046399 5 179264098 3'UTR 开海 0.06 0.025 FTLD1m 亚型：TDP C 型 vs CTRL MAPT cg01934064 17 44064242 船体架 -0.16 0.016 MAPT cg17569492 17 44026659 5'UTR 岛 0.08 0.045 MAPT cg26979107 17 44061355 船体岸 0.06 0.016 MAPT cg22635938 17 44039549 5'UTR 公海 -0.06 0.012 MAPT cg01582587 17 44036817 5'UTR 公海 0.05 0.022 TBK1 cg09999583 12 64878162 船体公海-0.1 0.029 TREM2 cg02828883 6 41131823 TSS1500 公海 0.08 0.009
NFL浓度是衰老和亨廷顿氏病神经退行性率的定量标记：基于半机械模型的分析
异常染色体是癌症，阿尔茨海默氏症，帕金森氏症，癫痫和自闭症等遗传疾病的原因。核型分析是诊断遗传疾病的标准程序。识别异常通常是昂贵的，耗时的，在很大程度上依赖专家解释，并且需要相当大的手动效果。e效应是为了自动化核图分析。但是，大型数据集的不可用，尤其是包括染色体异常的样本的数据集提出了一个重要的挑战。自动化模型的开发需要广泛的标记和令人难以置信的异常数据，以准确识别和分析异常，这些异常非常困难地获得了足够的数量。尽管基于深度学习的体系结构在医学图像异常检测中产生了最先进的性能，但由于缺乏异常数据集，它不能很好地概括。这项研究介绍了一种新型的混合方法，该方法结合了无监督和监督的学习技术，以克服有限标记的数据和可伸缩性的挑战。最初对基于自动编码器的系统进行了使用未标记的数据培训，以识别染色体模式。它是在标记的数据上进行的，然后使用卷积神经网络（CNN）进行分类步骤。使用了234,259个染色体图像的独特数据集，包括训练，验证和测试集。在染色体分析的规模中标记出显着的成就。所提出的混合系统准确地检测到单个染色体图像中的结构异常，在对正常和异常染色体分类时达到了99.3％的精度。我们还使用结构相似性指数度量和模板匹配来识别与正常染色体不同的异常染色体的部分。这种自动化模型有可能显着促进与染色体相关疾病的早期检测和诊断，从而影响遗传健康和神经系统行为。