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癫痫患者样本为与疾病相关的大脑受体提供了前所未有的见解
随后，这些组织样本在加州大学圣地亚哥分校的 Hibbs 实验室和最近开放的 Goeddel Family Technology Sandbox 进行分析，该实验室配备了先进的低温电子显微镜 (cryo-EM) 仪器。低温电子显微镜快速冷却组织，将样本“冻结”在原地，从而以新的方式可视化其他方式无法实现的复杂细节。研究人员还使用电生理学测量 GABA A 受体如何发挥作用以及对药物的反应。
醒来和睡眠期之间意识率延长的患者的脑电图差异
结果：1。MC中的分形维度（Higuchi的分形维度（HFD））往往高于所有阶段VS/UWS患者的分形维度（HFD），仅在醒来阶段存在显着差异（P <0.05）。醒来阶段的HFD与CRS-R评分呈正相关，并以88.3％的诊断精度表现出最高的诊断精度。与VS/UWS中的Teager-Kaiser能量运营商（TKEO）在MCS中的患者水平也更高，在NREM2阶段（p <0.05）中，与CRS-R-R分数和诊断精度为75.2％，在NREM2阶段中显着。MCS患者中的δ -band功率频谱密度[PSD（δ）]低于VS/UWS中的患者，在唤醒阶段明显如此明显（P <0.05），并且与CRS -R分数呈负相关，诊断精度为71.5％。
BRAT1相关疾病的表型谱
Camille Engel 1, Stéphanie Valence ², Geoffroy DelPlancq 1, Reza Maroofian 3, Andrea Accogli 4, Emanuele Agolini 5, Fowzan Sami Alkuraya 6, Valentina Baglioni 7, Irene Bagnasco 8, Mathilde Becmeur- Lefebvre 9, Enrico Silvio Bertini 10, Ingo Borggräfe11，Elise Brischoux-Boucher 1，Ange-Line Bruel 12，Alfredo Brusco 13，Dalal K. Bubshait 14，Christelle Cabrol 1，Christelle Cabrol 1，Maria Roberta Cilio 15 Carmela di Giacomo 20，Martine Doco-Fenzy 21，Harmut Engels 22，MarionGérard23，Joseph Gleeson 24，Joanna Goffeney 25，Anne Guimier 26，Anne Guimier 26，Frederike L. Harms 27，Henry Hounden 3，Michele Iacomino 28，Michele Iacomino 28，Rauan Kaiyrzanov 29 Karimiani 31，Dror Kraus 32，Paul Kuentz 12； 33，Kerstin Kutsche 34，Damien Lederer 35，Lauren Massingham 36，Cyril Mignot 37，DéborahMorris-Rosndahl 38，Lakshmi Nagarajan 39，Sylvie Odent 40，Sylvie Odent 40，CotthildeVomières26，Jennifer Neil Neil Neil Neil Neil。 Partlow 41，Laurent Pasquier 40，Lynette Penney 42，Christophe Philippe 43，Gianluca Piccolo 44，Cathryn Poulton 45，Audrey Putoux 46，MarlèneRio26，Christelle Rougeot 47，Vincenzo Salpietro 44; 48，Ingrid Scheffer 49，Amy Schneider 49，Siddharth Srivasta 50，Rachel Straussberg 51，Pasquale Striano 44; 48，Enza Maria Valente 52，Perrine Venot 53，Laurent Villard 54，Antonio Vitobello 12，Johanna Wagner 55，Matias Wagner 56，Maha S. Zaki 57，Federizo Zara 44; 48，莱昂内尔·范·马尔德格姆（Lionel Van Maldergem）1，莉迪·伯格伦（Lydie Burglen）58，朱丽叶·皮亚特（Juliette Piard）1,12Camille Engel 1, Stéphanie Valence ², Geoffroy DelPlancq 1, Reza Maroofian 3, Andrea Accogli 4, Emanuele Agolini 5, Fowzan Sami Alkuraya 6, Valentina Baglioni 7, Irene Bagnasco 8, Mathilde Becmeur- Lefebvre 9, Enrico Silvio Bertini 10, Ingo Borggräfe11，Elise Brischoux-Boucher 1，Ange-Line Bruel 12，Alfredo Brusco 13，Dalal K. Bubshait 14，Christelle Cabrol 1，Christelle Cabrol 1，Maria Roberta Cilio 15 Carmela di Giacomo 20，Martine Doco-Fenzy 21，Harmut Engels 22，MarionGérard23，Joseph Gleeson 24，Joanna Goffeney 25，Anne Guimier 26，Anne Guimier 26，Frederike L. Harms 27，Henry Hounden 3，Michele Iacomino 28，Michele Iacomino 28，Rauan Kaiyrzanov 29 Karimiani 31，Dror Kraus 32，Paul Kuentz 12； 33，Kerstin Kutsche 34，Damien Lederer 35，Lauren Massingham 36，Cyril Mignot 37，DéborahMorris-Rosndahl 38，Lakshmi Nagarajan 39，Sylvie Odent 40，Sylvie Odent 40，CotthildeVomières26，Jennifer Neil Neil Neil Neil Neil。 Partlow 41，Laurent Pasquier 40，Lynette Penney 42，Christophe Philippe 43，Gianluca Piccolo 44，Cathryn Poulton 45，Audrey Putoux 46，MarlèneRio26，Christelle Rougeot 47，Vincenzo Salpietro 44; 48，Ingrid Scheffer 49，Amy Schneider 49，Siddharth Srivasta 50，Rachel Straussberg 51，Pasquale Striano 44; 48，Enza Maria Valente 52，Perrine Venot 53，Laurent Villard 54，Antonio Vitobello 12，Johanna Wagner 55，Matias Wagner 56，Maha S. Zaki 57，Federizo Zara 44; 48，莱昂内尔·范·马尔德格姆（Lionel Van Maldergem）1，莉迪·伯格伦（Lydie Burglen）58，朱丽叶·皮亚特（Juliette Piard）1,12
脑部疾病的神经影像学特征
此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
社论：神经疾病和诊断的AI和机器学习应用
神经系统疾病破坏神经系统的正常功能，包括中枢神经系统和周围神经系统（克利夫兰诊所，2024年）。这些疾病包括广泛的疾病，例如癫痫和癫痫发作，肌音障碍语音，精神分裂症，注意力减轻多动障碍（ADHD），帕金森氏病，大脑中风和阿尔茨海默氏病（Johns Hopkins Medicine，2024年）。这些疾病的原因有所不同，可能包括遗传突变，先天性异常，感染或神经系统伤害。诊断这些疾病通常涉及各种测试，例如脑电图（EEG），肌电图（EMG），神经传导研究，成像测试和睡眠研究。尽管这些诊断工具是必不可少的，但在长时间内手动分析结果可能会遇到错误，并且既耗时又耗时。为了应对这一挑战，使用机器学习（ML）模型开发了计算机辅助诊断系统（CAD）系统。这些技术可以通过提供可靠的第二意见，减少工作量并通过大大减少诊断所需的时间来帮助临床医生（Rangayyan and Krishnan，2024）。该研究主题着重于通过应用人工智能（AI）和ML技术来识别各种神经系统疾病的方法。该研究主题提供了使用AI和ML解决方案识别脑肿瘤的几种计算机辅助方法。Reddy，Batchu等。脑肿瘤可以通过一系列精神病症状表现出来，有时会伴有神经系统症状，这会使临床表现复杂化（Ghandour等，2021）。krishna Priya和Karuna进行了一项实验，以对磁共振图像（MRI）进行分类。为此，他们使用了四种预训练的深度学习（DL）模型，即VGG-19，VGG-16，RESNET50和Inception V3。作者分别对所有这些模型进行了测试，并将这种方法的最佳方法识别为VGG-19。执行一些图像增强技术以减少过度拟合后，他们考虑了总共305张MR图像。提出了使用基于熵的阈值
脑电图神经反馈治疗焦虑症及术后...
摘要 综述目的 本综述概述了目前对焦虑症和创伤后应激障碍的脑电图神经反馈的知识和理解。 最新发现 焦虑症和创伤后应激障碍 (PTSD) 的表现与神经生理应激轴和大脑唤醒回路的功能障碍有关，这是研究领域标准 (RDoC) 的重要维度。即使这些疾病的病理生理学很复杂，其定义特征之一是行为和生理过度唤醒。有趣的是，与唤醒相关的大脑活动可以通过基于脑电图的神经反馈 (EEG NF) 进行调节，这是一种非药理学和非侵入性方法，涉及通过脑机接口 (BCI) 进行神经认知训练。EEG NF 的特点是同时学习过程，其中患者和计算机都参与修改神经活动或连接，从而改善焦虑和/或过度唤醒的相关症状。摘要 EEG NF 对焦虑症和 PTSD 都有积极作用，但由于一些方法问题，症状改善是否是 EEG NF 针对的神经生理变化的直接结果仍不清楚。因此，在这项工作中，我们试图将当前关于唤醒大脑机制的知识与过去和现在的焦虑和 PTSD 的 EEG NF 疗法结合起来。简而言之，我们讨论了 EEG NF 对焦虑症和 PTSD 影响的神经生理机制、现有 EEG NF 随机对照试验 (RCT) 针对这些疾病的方法优势/劣势，以及可能影响 NF 训练成功的神经心理因素。关键词神经反馈；焦虑症；创伤后应激障碍；EEG 生物标志物；唤醒；学习。
生物材料辅助基因治疗用于治疗肌肉骨骼疾病的转化方法
生物材料辅助基因疗法是一种有前途的策略，用于治疗各种肌肉骨骼疾病，例如与关节软骨，骨骼，骨骼，肌腱和韧带以及拟南芥相关的肌肉疾病，因为它可以在空间和时间上损害持续的延长程度，以使其在持续的延长时期内损害持续的方式，以使其在持续的方式上损害，以至于可以在持续的时间内损害候选基因序列。在直接无创的过程中进行体内机制，以避免艰苦的操纵和植入患者依赖性细胞在体外进行了基因修饰。在目前的工作中，我们概述了使用生物材料引导的基因转移在体内的实验，相关模型中最新的方法和结果，这些基因转移可能会在不久的将来使用，以治疗患者在临床干预期间作为一种有效的，安全的，安全的，持久的，持续性的，安全的肌肉症状，并具有持续性的肌肉症状。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
癌症和慢性炎症性疾病中的可溶性CD95L，一个新的治疗靶点？
尽管CD95L（也称为FASL）仍被视为诱导感染和转化细胞中凋亡的死亡配体，但大量证据表明，它还可以触发非凋亡信号传导途径，其病理生理作用仍被充分阐明。跨膜配体CD95L属于肿瘤坏死因子（TNF）超家族。在金属蛋白酶裂解后，其可溶性形式（S-CD95L）无法触发凋亡程序，而是引起信号通路，促进了促进某些炎症性疾病（如自身免疫性疾病和癌症）的侵略性。我们建议评估累积金属蛋白酶切割的CD95L的各种病理，并分析该可溶性配体是否在病理进展中起重要作用。基于tnf tnf -argeting Therapeutics，我们设想靶向CD95L的可溶性形式可能代表了本文所示的病理学中非常有吸引力的治疗选择。
细胞周期蛋白依赖性激酶和罕见发育障碍 Pierre Colas
过去 30 年的大量研究已证实，依赖细胞周期蛋白的激酶 (CDK) 在发育过程中的许多分子和细胞过程中发挥着多种多样的重要功能。影响 CDK 或其激活细胞周期蛋白亚基的突变与多种罕见的人类发育障碍有关，这并不令人意外。本文回顾了这些最新发现，特别关注了已发现的突变及其已证实或假设的功能后果，这些后果可以解释人类的病理表型。本综述重点介绍了与人类疾病相关的新的、重要的 CDK 或细胞周期蛋白功能，并讨论了小鼠模型在揭示其中一些功能方面的不足之处。它解释了如何将人类遗传学与蛋白质组规模的相互作用数据库结合使用，以构建围绕 CDK 和细胞周期蛋白的调控网络。最后，它提倡使用这些网络来分析致病的 CDK 或细胞周期蛋白变体，以便了解蛋白质功能和致病机制。