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诱导神经元研究神经退行性和神经发育障碍
诱导的多能干细胞（IPSC）可以研究神经发育和神经退行性疾病，例如自闭症谱系疾病，包括脆弱的X综合征和RETT综合征，肌萎缩性侧面硬化症，阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病，帕克森氏病，亨廷顿病，亨廷顿病，亨廷顿氏病，亨廷顿病。人IPSC线是通过对成纤维细胞，头发或血液样本的重编程而产生的，这些[2]是由患有疾病相关表型的患者直接捐赠的，并且可以通过诸如CRISPR/CAS9等基因组修饰[3]引入IPSCS的基因组中，并且可以将已知的基因型或引起疾病的突变捐赠。为了研究突变对细胞水平的影响，可以将IPSC分化为与疾病相关的神经元亚型。常规分化方案依赖于在培养基中添加特定的可溶性生长因子和化合物。这些因素触发了影响转录因子（TFS）的细胞内信号传导途径，从而通过改变基因表达水平并触发基因调节网络来诱导神经元分化。然而，这些方案可能非常精致且耗时，持续数周到几个月，并在不同的发育阶段和神经胶质细胞下产生不同神经元亚型的异质混合物。在人IPSC中某些神经源TF的强制表达捷径神经元分化，导致神经发生迅速，产生了高度均匀的神经元群体[4-7]。在这里，我们描述了鲁棒诱导的神经元IPSC系的培养以及不同的方法，以将神经源性TF和基因组修饰引入人IPSC，以及如何将这些IPSC区分开为成熟的神经元。
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。
引用发布版本（APA）：Caspar，E。A.，Ioumpa，K.，Keysers，C。，＆Gazzola，V。（2020）。服从命令减少替代性大脑激活
过去的历史事件和实验研究表明，符合当局的命令对人们的行为有很大的影响。然而，遵守秩序如何影响道德行为的机制在很大程度上是未知的。在这里，我们检验了以下假设：当男性和女性人类对另一个人产生痛苦的刺激时，当此行动符合实验者（强迫状况）的顺序时，他们的移情反应就会减少，而与自由决定遭受痛苦（自由状态）相比，他们的移情反应会减少。我们观察到，即使参与者知道在强迫和自由条件下传递给“受害者”的冲击强度是完全相同的，他们也将冲击物评为在强迫状态下的痛苦。MRI结果进一步表明，遵守与目睹ACC，Insula/IFG，TPJ，TPJ，MTG和背侧纹状体（包括尾状和壳骨）以及耐心疼痛的神经签名的ACC，Insula/IFG，TPJ，MTG和背侧纹状体的冲击有关的活动减少的活动减少。我们还观察到，参与者的责任感降低，并且在被迫的自由条件下，在多元神经内gui签名中的活动降低，这表明与同理心相关的神经反应的减少可能与减少毛毡责任和罪恶感有关。这些结果表明，服从命令对人们如何看待和处理他人的痛苦具有可衡量的影响。这可能有助于解释人们在强迫情况下如何改变人们进行道德违法行为的意愿。
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]。
小儿吞咽困难和喂养障碍简介
●每当神经系统和/或神经肌肉系统出现故障时，可能会使安全吞咽所需的许多肌肉不协调。●许多患有脑瘫的儿童（如果不是大多数的孩子）在喂养和吞咽技能方面表现出缺陷。●对于具有更重要的神经/神经肌肉缺陷的人来说，可能会在吞咽的所有阶段看到缺陷●认知中的偶然缺陷也可能导致饮食中的安全性。
肠道微生物组和胃肠道的疾病
“微生物”将非常小的思想与不断发展的生物体的思想融合在一起，是微生物学学科的统一原理。Our journal recognizes the broadly diverse yet connected nature of microorganisms and provides an advanced publishing forum for original articles from scientists involved in high-quality basic and applied research on any prokaryotic or eukaryotic microorganism, and for research on the ecology, genomics and evolution of microbial communities as well as that exploring cultured microorganisms in the laboratory.