Seshadri博士是一位经过董事会认证的神经科医生,专门研究行为和老年神经病学。在过去的15年中,她从国立卫生研究院获得了持续的资金,总计8300万美元的研究。此外,她还获得了享有声望的赠款,其中包括比尔·盖茨(Bill Gates)的“部分云”奖,该奖项认可了治疗阿尔茨海默氏病的创新方法。她拥有480多个研究出版物,她的作品在包括《纽约时报》,ABC和时间在内的全国媒体上都有150多次。她还教下一代卫生保健领导者,在过去的10年中指导45位临床医生。
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是世界上最常见的慢性肝病 (1)。在没有酒精过量使用和其他导致肝脏脂肪变性的原因的情况下,如果脂肪饱和度超过肝脏重量的 5% (2),即可诊断为 NAFLD。NAFLD 可发展为 NASH (非酒精性脂肪性肝炎)、晚期纤维化、肝硬化,并最终发展为肝细胞癌 (3)。全球 NAFLD 的发病率估计为 25%,而美国的 NAFLD 病例数呈上升趋势,从 2015 年的 8300 万增加到 2030 年的 1.01 亿 (4)。NAFLD 主要发生在中东和南美洲 (5)。伊朗 NAFLD 的发病率估计为近 33.9%,伊斯法罕 39.3% 的人口患有此病 (6-8)。此外,由于肥胖症的流行,全世界患 NAFLD 的人口正在增加(9)。NAFLD 可导致原发性胰岛素抵抗,也可能是胰岛素抵抗的结果,因此它与代谢综合征的组成部分密切相关,包括肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压(10)。此外,糖尿病前期个体患糖尿病的风险最高可增加两倍。胰岛素抵抗是糖尿病病理生理的主要因素(11-13),在 NAFLD 和糖尿病之间很常见(14)。动脉粥样硬化是一种持续的炎症过程,导致动脉壁上形成斑块。动脉粥样硬化形成的病理生理是多因素的;尽管如此,所有过程都是由于促炎、内皮床功能障碍和氧化应激相互作用而发生的(15、16)。查阅文献显示,胰岛素抵抗与动脉粥样硬化形成之间存在直接而重要的关联。鉴于此,胰岛素抵抗与血清中促炎因子(如白细胞介素 1 (IL-1)、IL-6 和肿瘤坏死因子 α (TNF- α))以及导致氧化应激的自由氧自由基水平升高有关。此外,在胰岛素抵抗患者中,不适当的血小板聚集和动脉内膜中层钙斑块沉积导致内皮功能障碍已得到充分阐明(17)。理论上,由于在 NAFLD 和糖尿病前期中都可以检测到胰岛素抵抗的痕迹,两者的巧合可能使个体越来越容易患上 CVD。最近对 7 年间 34,000 名患有 NAFLD 和胰岛素抵抗的患者进行的荟萃分析发现,NAFLD 和胰岛素抵抗使 CVD 死亡和发病的风险增加了 65%。事实上,NAFLD 患者最常见的死亡原因是心血管原因(18)。尽管如此,研究 NAFLD 和糖尿病前期对 CVD 发病率影响的研究者数量有限,本回顾性病例对照研究旨在评估这一问题。
亲爱的 XXXXXXXXX,感谢您于 2022 年 5 月 3 日发送的电子邮件,您在其中请求以下信息:“我写信是为了根据《2000 年信息自由法》请求以下信息:在 2018 年 1 月 1 日至现在(2022 年 5 月 2 日)期间,英国陆军与工作人员、武装部队人员或承包商签署了多少份保密协议 (NDA)/带有“保密条款”的协议,涉及以下投诉和/或和解:• 性骚扰 • 攻击 • 歧视 • 举报/公共利益披露 • 任何其他未包括在上面的内容请按年份和所述类别(例如性骚扰)细分数据。”我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》的信息请求。对所请求信息的搜索现已完成,我可以确认您请求的信息由国防部保存。由于涉及的数字较少,根据第 40 条(个人信息),对这些数字的任何进一步细分均不受限制。请参阅下面要求的信息。
阿尔茨海默氏病(AD)是最常见的神经退行性疾病,约占全球痴呆症病例的70%。患者逐渐表现出认知能力下降,例如记忆力丧失,失语和人格和行为变化。研究表明,线粒体功能障碍在AD的发作和进展中起关键作用。线粒体功能障碍主要导致氧化应激增加,线粒体动力学失衡,线粒体受损和线粒体基因组异常。这些线粒体异常与淀粉样蛋白β和Tau蛋白质病理学密切相关,共同加速了神经退行性过程。本综述总结了线粒体在AD开发中的作用,最新的研究进展,并探讨了线粒体靶向AD的治疗策略的潜力。靶向与线粒体相关的途径可能会显着改善未来AD患者的生活质量。
该方法还突出了结构内的多个重要的分子信号通路。其中之一,一种称为MTOR的途径,与细胞生长和代谢有关,在轴突球体中过度活跃。因此,团队进行了一个其他实验,在该实验中,他们将淀粉样蛋白施加到培养皿中的神经元中,导致他们开发类似于人和小鼠组织中轴突球体类似的结构。当他们引入阻断MTOR途径的药理剂时,球体会缩小。这也是在小鼠组织中真实的。
这并不是因为缺乏努力。在1980年代,阿尔茨海默氏症被认为是由称为乙酰胆碱的脑化学信使的缺乏引起的。该理论称为“胆碱能假设”,启发了广泛的研究,导致1990年代后期引入了几种药物,即多奈替齐尔,瑞伐斯泰甘敏和甘坦明明。遗憾的是,这三种特工仅提供有限的症状作用,暂时改善记忆力和认知,但没有采取任何措施来解决潜在的疾病过程。他们是“阿司匹林”。
监督和无监督的机器学习(ML)在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁,而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA;这使组织能够分析历史支出,同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外,NLP可以从非结构化的数据源(例如合同,数量和电子邮件清单)中提取有价值的见解,从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似,大型语言模型(LLMS)可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说,LLM可以将花费转换为统一的语言,修复错别字和完全缺失的句子,这将使细分过程变得更加困难。
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灾难响应。许多公司依靠已经存在的关系或预先定位的资金来确保合作伙伴可以快速使用资金。Salesforce确保合作伙伴可以通过在危机前介绍其某些灾难资金的何时以及最需要的资金,一旦发生灾难,就可以释放有价值的时间。另一家公司分享了他们专门考虑危机期间需要什么不同的群体。例如,在灾难期间,儿童,孕妇或接受治疗治疗的人可能有不同的需求。同样,Doordash通过Dasher救济基金提供有针对性的支持,为合格的艰辛活动提供了多达1,000美元的$ 1,000,餐厅救灾基金,授予10,000美元,以帮助餐馆从自然灾害中恢复过来。故意合作以确保团体获得量身定制的援助可以提高资金的有效性。最后,提供不受限制的赠款使合作伙伴组织可以在危机期间尽可能有效,迅速地使用其资金,同时满足社区的不断发展和多样化的需求。