本次会前会议的计划由美国国家老龄化研究所和阿尔茨海默病协会联合制定。本次会前会议的注册由阿尔茨海默病协会独自管理和协调,注册费用不会与美国国家老龄化研究所共享。如果您对注册有任何疑问,请联系阿尔茨海默病协会。
前列腺癌(PCA)代表了老年男性,尤其是西方国家的普遍恶性肿瘤,并且是男性人口中与癌症相关死亡率第二大的原因(1)。尽管PCA的治疗方法进步,但其发生的地理变异性存在很大的可变性,所有地区的年度均持续增长(2)。该疾病进展的变化归因于癌细胞中存在的病理多样性和异质性(3)。在PCA诊断时,近90%的受影响的个体表现出局部肿瘤的进展,这常常使他们无法接受手术干预措施(4)。确定的风险决定因素包括年龄,遗传易感性以及种族或种族的起源,而其他潜在的病因因素的重要性仍然是辩论的主题(5)。考虑到PCA对全球范围的重大影响,必须研究PCA的保护性和风险要素并实施及时的干预措施,旨在增强被诊断为疾病的人的预后。阿尔茨海默氏病(AD)是衰老人群中的主要神经退行性疾病,在临床上通过与记忆相关的认知下降和病理学来区分临床表现,其在病理上以B-淀粉样蛋白(A B)和细胞内神经纤维纤维性的细胞外plaques的存在来区分。AD的主要风险因素是高龄(6-8)。和,Sherzai等。这种发现突出了AD和PCA之间的潜在关联。最近的研究已经揭示了阿尔茨海默氏病与癌症发病率之间的相互负相关。研究表明,AD患者的癌症风险减半,而从癌症中或从癌症中恢复过来的个体中,AD的可能性降低了35%(9,10)。先前的观察性研究表明,AD AF流动的人可能患有前列腺癌的可能性降低(11)。观察到PCA患者的发展AD的可能性较低(12)。研究AD和PCA之间联系的大多数研究都利用了横截面或回顾性设计,并且进行了前瞻性研究的稀缺性。观察性研究无法彻底研究AD和PCA之间的因果关系。
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。
英国拥有庞大而复杂的医疗保健系统,国家医疗服务体系 (NHS) 为患者开出的绝大多数药品提供资金。该系统的复杂性意味着,NHS 药品报销没有单一途径,也没有通用报销清单。NHS 是否以及如何资助某种产品,通常取决于 NHS 使用它的环境。然而,英国国家健康和护理卓越研究所 (NICE) 的指导在确定 NHS 是否支持使用某种产品方面发挥着重要作用。英国对品牌药品实行价格控制政策,但一般来说,仿制药的价格由市场力量决定。NHS 药品支出持续增加,尽管增长率因产品类型而异。造成这种情况的原因包括人口增长和老龄化、特殊需求,以及更昂贵的高科技和罕见疾病药物进入英国。尽管政府增加了对 NHS 的资助,特别是为应对 COVID-19,但药品预算仍然面临巨大的下行压力。鉴于此,NHS 和其他州政府机构直接或间接地参与药品定价和政策的趋势明显。因此,定价和报销的格局越来越复杂。与 NHS 的商业谈判和采购计划通常会对产品的实际售价产生重大影响。
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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