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在Covid-19锁定早期阶段的精神疾病年轻人的心理健康
幸福感是一个结合了Eudaimonic和Hedonic组成部分的复杂概念。eudai-nonic或心理健康包括六个主要方面：自我接受，个人成长，生活的目标，与他人的积极关系，环境掌握，自治[1]。享乐或主观幸福感是指对生活和积极情绪的满意[2]。这两种观点都涉及积极的心理学，通过关注日常生活，心理技能和需求的令人满意的方面，可以提高行动和适应不同事件的能力。2019年12月，2019年冠状病毒疾病（Covid-19）在中国被诊断出。 2020年3月11日，世界卫生组织（WHO）将Covid-19的特征为大流行。 为了防止病毒迅速传播，全国范围内严格的锁定于2020年3月16日在法国决定。 压力是突然的，重大的和多因素的：身体疏远，孤独，对日常生活的混乱和无聊的日常生活混乱，对感染的恐惧，不确定的未来和与不足信息有关的不确定的财务损失增加了。 与以前的大流行[3]一样，心理健康受到了强烈影响[4]，因为焦虑，抑郁和创伤后症状的前期[5]并加剧了先前存在的精神疾病[6]。 精神病症状和困扰在非常脆弱的人群中更加频繁和严重，包括年轻人和患有精神疾病的患者[5，7 - 9]，由于其高压力脆弱性[10]。2019年12月，2019年冠状病毒疾病（Covid-19）在中国被诊断出。2020年3月11日，世界卫生组织（WHO）将Covid-19的特征为大流行。为了防止病毒迅速传播，全国范围内严格的锁定于2020年3月16日在法国决定。压力是突然的，重大的和多因素的：身体疏远，孤独，对日常生活的混乱和无聊的日常生活混乱，对感染的恐惧，不确定的未来和与不足信息有关的不确定的财务损失增加了。与以前的大流行[3]一样，心理健康受到了强烈影响[4]，因为焦虑，抑郁和创伤后症状的前期[5]并加剧了先前存在的精神疾病[6]。精神病症状和困扰在非常脆弱的人群中更加频繁和严重，包括年轻人和患有精神疾病的患者[5，7 - 9]，由于其高压力脆弱性[10]。自大流行开始以来，已经发出了几项警报，以研究这些临床亚组的需求快速发展心理健康的早期干预策略[11，12]。由于这种残酷的禁闭而引起的日常生活的破坏和混乱，给人留下了新的现实，新的生活，这可能与发生功能改变的疾病发生相比。以恢复为导向的方法，旨在尽管有病，旨在实现幸福感，在这种创伤或压力大的事件中，对每个人都可能很有趣。根据自己的目标，优势和能力，逐渐地，人恢复了愉快，有意义和敬业的生活[13]。有效，早期和以人为中心的干预需要鉴定可改变和因果关系的因素，这些因素可能在不同的脆弱亚组中有所不同[11]。我们的研究旨在确定在法国的Covid-19锁定早期阶段，患有PSY-哲学疾病的年轻人的幸福感相关的因素。
肠道菌群在饮食失调中的作用
几项研究记录了EDS个体肠道微生物群组成的改变。例如，神经性厌食症的患者通常表现出微生物多样性降低和有益细菌和有害细菌之间的失衡。这种营养不良与肠道通透性，炎症和新陈代谢改变有关，这可能会进一步加剧厌食症的症状，包括焦虑，强迫症和饱腹感信号传导。同样，患有暴饮暴食障碍和神经性贪食症的个体已经显示出与炎症增加和肠脑信号受损相关的菌群谱[3]。
使用观察性和遗传学知情分析，了解精神疾病，慢性低下痛疼痛和脊柱退行性疾病之间的合并症
精神疾病和症状与疼痛感知和29敏感性的差异有关。这些差异可能在治疗脊柱退行性30疾病（SDD）和慢性低下痛疼痛（CLBP）方面具有重要意义。利用来自英国生物银行（UKB）31的数据和我们所有人的研究计划（AOU），我们研究了与精神病32疾病联系起来的影响（酒精使用障碍，焦虑症，注意力缺陷多动障碍，躁郁症，躁郁症，33大麻大麻症，33大麻症障碍，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，后压力障碍，术后疾病障碍，以及34 schizophren和34 schizophren和34 schiz s s sd sdd and clb and clb and clb and cld and cld and cld。我们应用了多基因回归模型，多基因风险35评分（PRS）和一个样本的孟德尔随机分组（MR）来三角剖分观察到的关联的效果36。我们还进行了基因本体论和药物替代的37个分析，以剖析精神疾病，SDD和CLBP之间共享的生物学。比较38个仅受SDD影响的人（UKB n = 37,745，AOU n = 3,477），仅受CLBP 39影响的人（UKB n = 15,496，AOU N = 23,325），受到了这两种情况的影响（UKB n = 11,463，AOU 40 N = 13,451） n = 117,162），观察性和遗传学41个知情分析强调，三个病例组的最强作用是酒精使用障碍，焦虑，抑郁和创伤后应激障碍的42个。43此外，精神分裂症及其PR似乎与CLBP，44 SDD及其合并症有反比关系。单样本MR强调了将45种疾病内化的潜在直接作用对SDD尤其强大的结果。52我们的药物-46重新利用分析确定组蛋白脱乙酰基酶抑制剂是靶向分子途径47在精神疾病，SDD和CLBP中共享的47。总而言之，这些发现支持48精神疾病，SDD和CLBP之间的合并症是由于直接49效应的贡献以及将这些健康结果联系起来的共享生物学的贡献。这些多效机制50和社会文化因素在塑造整个心理病理学谱系中观察到的SDD-CLBP合并症51模式中起着关键作用。
社论：基于人工智能的工具对帕金森氏病和其他运动障碍研究的贡献
帕金森氏病是第二频繁的神经退行性疾病，在60岁以上的成年人中影响约1％。其他运动障碍，例如多个系统萎缩，亨廷顿氏病，肌张力障碍或小脑共济失调，可能不那么普遍，但严重损害了患者的生活质量。不仅这些疾病中许多疾病的病理生理学不完全理解，而且诊断工具和治疗性干预措施也常常不足。机器学习（ML）是人工智能（AI）的主要特征，即基于计算机的智能，能够执行类似人类的任务。AI和ML在医疗保健环境中的应用可能参与开发和应用新的疾病诊断和治疗方法，药物发现过程，并深入研究某些疾病的病理生理学。在这里，我们使用基于AI/ML的工具介绍了一些科学文章，以诊断，预后和治疗帕金森氏病和其他运动障碍，包括其他也以多巴胺能功能障碍为特征的其他工具。这些是：通过对中脑MRI进行深入学习，帕金森氏病的分类。作者比较了PD患者和健康对照中四种方法的诊断性能（Welton等人）。易感性映射加权成像（SMWI）基于定量易感映射（QSM），允许准确的Nigrosome-1（N1）评估，并已用于开发帕金森氏病（PD）深度学习（DL）分类算法。数据表现出神经素敏感的（NMS）MRI可以通过揭示神经元素含量来改善自动定量N1分析（Fu等，2016; Shin等，2021; Sung等，2019）。本研究中比较的四种诊断方法是：（1）N1定量“ QSM-NMS”复合标记，（2）使用SMWI（“ Heuron IPD”）的N1形态异常的DL模型（3）DL模型，用于N1使用SMWI（“ Heuron ni Ni”）和（4）N1 smwi neuror n Neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neurorar neuror。
神经发育障碍的机器学习
神经发育障碍（NDDS）构成了一个重大的健康问题，> 10％的一般世界人群受至少一种疾病影响，例如自闭症谱系障碍（ASD）和注意力定义多活跃障碍（ADHD）。每个NDD出于多种原因剖析特别复杂，包括合并症的高流行和临床表现的实质性异质性。在遗传水平上，已经鉴定出数千个基因（多基因），而其中一部分已经参与了其他精神疾病（多效性）。鉴于这些多种差异来源，收集适当的数据以适当应用和评估机器学习（ML）技术是必不可少的但具有挑战性的。在本章中，我们提供了最广泛用于应对NDD的复杂性的ML方法的概述 - 从层次技术到诊断预测。我们指出了对NDD的特定挑战，例如早期诊断，可以从ML场的最新进展中受益。这些技术还有可能描绘患者的同质亚组，这将使能够对潜在的生理病理学有深入的了解。我们最终调查了我们认为，这些论文的选择特别代表了应用于大型开放数据集的当代ML技术提供的机会，或者说明了在不久的将来要解决的当前方法所面临的挑战。
神经退行性疾病基因治疗的病毒和非病毒载体：综述和建议
作为阿尔茨海默氏症，帕金森氏症，亨廷顿和肌萎缩性侧面硬化症（ALS），带来了重大挑战，这在很大程度上是由于这些疾病的复杂性质，难以在血脑屏障（BBB（BBB）中提供治疗剂（BBB）的困难，以及在中心神经系统中的持续交付，以及CNS Cranis System（1）[1 CNS）[1 CN）[1 CN] [1 CN）[1 CN] [1 CN）[1 CN] [1）。基因疗法已成为这些疾病的潜在治疗策略，为靶向遗传水平的疾病根本原因的可能性[2]。已批准了各种递送系统和基因治疗携带者（图1）[3]。已经探索了病毒和非病毒载体，用于将治疗基因递送至中枢神经系统[4]。非病毒载体通常更安全且易于产生，但效率也较低[5]。病毒向量往往更有效地将基因传递到细胞中，但它们具有潜在的安全风险，尤其是在免疫反应和插入性方面
总tau和神经丝的结合区分了神经退行性和原发性精神疾病
背景和目的：神经精神症状通常在神经退行性疾病中观察到。目前没有生物标志物可用于诊断精神病。因此，在日常实践中，精神病和神经退行性疾病之间的区别可能具有挑战性。方法：这项回顾性研究包括64名原发性精神病患者（PSY）和162名与各种神经退行性迷失（NDG）相关的患者。在Cere- Brospilinal流体中分析了总TAU（T-TAU），磷酸化的Tau（P-TAU（P-TAU），A B 1-42肽（A B 1-42）和神经纤维纤维链轻链蛋白（NFL）。使用单个和脑脊液流体标记的个人和组合分析来评估PSY和NDG患者之间的歧视。结果：脑脊液T-TAU和NFL表现出最佳的诊断表现：它们能够区分PSY和每个NDG患者的每个亚组。t-tau的敏感性最高（93.8％），但特定较差（67.3％）。的确，一些NDG亚组表现出与PSY患者相当的T-TAU水平较低。连续的组合T-Tau + NFL提高了患者的特征，尤其是在这些特定亚组中，将特殊的五城市提高了89.6％，而不会改变灵敏度。最后，这种标记的组合导致整个患者队列的高分类率为90.7％。结论：顺序组合T-TAU + NFL可以在具有精神病患者的患者中对神经退行性的生物学检测。这种标记物的提及似乎是原发性精神病和神经疾病疾病之间临床实践中差异诊断的有前途的策略，从而改善了患者的医疗护理。
探索药物诱导的脉冲控制障碍的基本机制：药物守流 - 药效研究
Fusaroli M.，Giuchi V.，Battini V.，Gringeri M.，Rimondini R.，Menchetti M.等。（2023）。探索药物诱导的脉冲控制障碍的基本机制：一项药物守护 - 药效研究。精神病学和临床神经科学，77（3），160-167 [10.1111/pcn.13511]。
CDK14的遗传和药理减少可减轻人类神经元中的α-突触核蛋白病理学和帕金森氏病啮齿动物模型
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全球，区域和国家影响神经系统的疾病负担，1990- 2021年：全球疾病负担研究的系统分析2021
我们估计死亡率，流行率，残疾人（YLD），损失的年份（YLL）和残疾调整的生命年（DALYS）（DALYS），其年龄和性别为95％的不确定性间隔（UIS），从1990年到204至2021年，年龄和性别的年龄和性别。我们包括由于神经系统疾病而导致的发病率和死亡，这直接是由于中枢神经系统或周围神经系统损害而导致的。我们还将神经系统健康丧失与神经系统发病是后果的状况分离出来，但不是主要特征，包括先天性疾病的子集（即，染色体异常和先天性先天性缺陷），新生儿状况（即，Jaundice，Pretermers Birth and Sepsis），感染性疾病（IE EE，Jaundice）（IE）疟疾，梅毒和寨卡病毒病）和糖尿病神经病。通过对这些疾病的健康结果进行续签分析，仅包括神经系统损害的情况，并重新计算YLD以隔离直接归因于神经系统健康损失的非致命负担。使用合并症校正来计算影响神经系统合并的所有情况的总患病率。