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创伤性脑损伤中的“组学”：复杂疾病的新方法
摘要背景迄今为止，尚无任何对创伤性脑损伤 (TBI) 有效的药物治疗，也尚无任何方法可以阻止疾病进展。这是由于对生物级联的巨大复杂性缺乏完整理解以及未能认识到 TBI 中继发性损伤机制的多样性。近年来，包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学在内的高通量表征和定量生物分子的技术已经发展并被称为组学。方法在本叙述性综述中，我们重点介绍如何应用组学技术来增强诊断和预测以及增进我们对 TBI 损伤机制的理解。结果组学平台为研究正常和 TBI 疾病状态的分子通路的功能、动态和改变提供了可能性。通过先进的生物信息学，可以详细分析来自小生物样本的大量分子信息数据集，并提供有关病理生理机制的宝贵知识，与临床相关数据相结合后可纳入预后模型。对于像 TBI 这样复杂的疾病，组学可以开展广泛的研究，从与继发性损伤或不良预后易感性相关的基因组成，到 TBI 后代谢物的潜在变化。结论 TBI 研究中组学领域正在迅速发展。本文回顾的最新数据和新方法可能为改进精准医疗方法、开发药理学方法以及在不久的将来通过实施数学“大数据”预测模型实现治疗工作的个性化奠定基础。
统计指南用于处理创伤性脑损伤临床研究中缺失数据
缺少数据是即使是最精心设计的创伤性脑损伤（TBI）临床研究的持续性和不可避免的问题。缺少数据模式可能是由于参与者辍学，不合规，技术问题甚至死亡而导致的。本综述描述了TBI研究中常见的缺失数据的类型，并评估用于得出结论并从这些数据中做出临床决策的统计方法的优势和缺点。我们回顾了缺少价值分析（MVA）的最新创新，这是一个相对较新的统计分支，应用于临床TBI数据。我们的讨论重点是国际创伤性脑损伤研究（INTBIR）倡议项目：TBI（TRACK-TBI）的研究和临床知识，欧洲重症监护医学急性TBI的合作研究（CREACTIVE），以及急性儿科TBI试验的方法和决策。此外，使用Track-TBI初步研究（n = 586）的数据和完成的丙戊酸（VPA）的完整临床试验，用于处理创伤后癫痫后（n = 379），我们呈现了典型的缺少数据模式的现实世界示例，以减轻统计技术的应用，以减轻缺失数据的统计研究，以绘制诸如绘制数据的影响范围内的统计研究。
冷等离子体技术及其对牛奶和乳制品的某些特性的影响
抽象创伤性脑损伤（TBI）是全球发病率和死亡率的主要原因。tbi通常在失去运动，认知和感觉功能的人中可以看到。TBI引起严重的健康问题，例如死亡，残疾和精神疾病。TBI在世界范围内仍然是越来越多的健康问题。据估计，每年约有170万人患头部创伤，其中约有50,000人死亡。尽管在所有年龄段和人口中都可以看到TBI，但发病率最高的年龄人口是儿童和老年人。跌倒，运动活动和机动车事故是TBI的最大风险因素。要开发出创伤性脑损伤的诊断和治疗方法，应知道神经病理学下的分子和细胞机制。因此，使用了轻度，中度和严重的实验性创伤性脑损伤模型的不同模型。创伤性脑损伤的动物模型被广泛归类为局灶性，弥漫性和混合损伤。流体打击乐，受控的皮质效应，减轻体重和爆炸波是创伤性脑损伤实验研究中最优选的模型。本综述描述了当前啮齿动物脑损伤的啮齿动物模型的优势和缺点。关键词：实验性创伤性脑损伤模型，体重下降
在实验性创伤性脑损伤模型中，经颅直流电流刺激对运动和认知功能障碍的影响
脑损伤（TBI）被定义为直接和间接力引起的大脑损害。从体外对大脑的打击会引起暂时或永久的神经功能障碍。此外，重复的头部创伤可能导致慢性创伤性脑病（15）。，特别是在拳击职业盟友几年的人中，人们已经观察到情绪，记忆和行为的变化。最近，人们已经承认，在各种运动中的专业球员中反复进行TBI会导致越来越严重的后果（17）。大多数TBI案件都是在武术中遇到的，与武术相似的情况可以在专业曲棍球，足球和战争中遇到（15）。由于这种情况，可能会发生永久损害并影响人们的生活。有必要开发具有神经保护作用的治疗方案，也可以预防性地应用于患有TBI的高风险。这可以最大程度地减少出现重复头部创伤风险的个人在运动或职业生活中会遇到的损害。TBI是全球残疾的主要原因。由于大脑是身体最脆弱，最复杂的器官，因此TBI会以多种方式影响人的生活。这会导致身体，认知和行为损失。头部创伤是一种致命的，疾病的病理，需要长期治疗和护理，从统计学上讲，在死亡原因中排名第四（3,6）。除非提早治疗TBI，否则死亡率很高（3,6）。尽管这是一个普遍且严重的健康问题，但进行诊断并预测预后仍然是Chal Lenging（3）。在临床上，TBI可能会导致认知特征的变化，例如记忆力丧失，感知困难，分心和逻辑思维，以及身体问题，例如部分或完全瘫痪，平衡障碍，SWAL降低困难和言语障碍。
机器学习可预测脑外伤患者住院康复后功能结果的改善
创伤性脑损伤 (TBI) 幸存者的临床病程难以预测。这种不可预测性使得临床医生的临床资源分配和患者的预期指导变得困难。从历史上看，经验丰富的临床医生和传统的统计模型没有充分考虑所有可用的临床信息来预测 TBI 患者的功能结果。在这里，我们利用人工智能并应用机器学习和统计模型来预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者康复后的功能独立性测量 (FIM) 评分。对一家大型急性康复机构收治的 629 名 TBI 患者进行基于树的算法分析，结果显示出院时运动和认知 FIM 评分有统计学显著改善。
创伤性脑损伤后酒精滥用研究综述
现役军人和退伍军人经常遭受 TBI 的影响，而爆炸是一种常见的受伤机制。1-5 根据头部受伤导致的神经功能障碍的持续时间以及通过格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评估的临床症状，TBI 目前分为轻度、中度或重度。6 轻度 TBI (mTBI) 在普通人群和军队中最为常见 7 ，其特征是 GCS 评分为 13-15、精神错乱或定向障碍持续时间少于 24 小时，以及意识丧失 (LOC) 长达 30 分钟，并可能伴有持续不到 24 小时的记忆丧失。6 TBI 会引发不良健康相关后果的逐渐发展，甚至 mTBI 也可能导致持续性症状，包括躯体、认知和情绪或行为问题。 8 此外，各种受伤前和受伤后的因素（例如社会和环境因素、人口因素、精神健康障碍）都可能导致 TBI 后成瘾行为的产生，包括酒精滥用和 AUD。
使用 CRISPR/Cas9 删除 ICAM-1 可保护大脑免受
细胞间粘附分子-1 (ICAM-1) 被认为是神经炎症反应的启动子，可导致神经退行性以及认知和感觉运动障碍，出现在包括创伤性脑损伤 (TBI) 在内的几种病理生理条件下。然而，ICAM-1 介导的白细胞粘附和迁移的潜在机制及其与 TBI 后神经炎症和功能障碍的联系仍然不清楚。在这里，我们假设阻断 ICAM-1 会减弱白细胞向大脑的迁移并促进 TBI 后的功能恢复。实验性 TBI 是在雄性和雌性野生型和 ICAM-1 − / − 小鼠中通过液体冲击伤 (25 psi) 体内诱发的，并在人脑微血管内皮细胞 (hBMVEC) 中通过拉伸伤 (3 psi) 体外诱发的。我们用 ICAM-1 CRISPR/Cas9 处理 hBMVEC 和动物，并进行了几项生化分析，并证明 CRISPR/Cas9 介导的 ICAM-1 缺失可通过减弱 paxillin/黏着斑激酶 (FAK) 依赖性 Rho GTPase 通路来减轻血脑屏障 (BBB) 损伤和白细胞向脑迁移。为了分析功能结果，我们使用了一组行为测试，其中包括 TBI 后的感觉运动功能、心理压力分析以及空间记忆和学习。总之，这项研究可以确定 ICAM-1 的缺失或阻断在转变为针对 TBI 病理生理学的新型预防方法方面的重要性。
创伤性脑损伤中的目标温度管理......
创伤性脑损伤 (TBI) 是全球范围内导致残疾和死亡的重要原因。许多研究旨在通过减少 TBI 患者的继发性脑损伤来获得良好的神经系统结果。然而，迄今为止仍缺乏突破性的成果。由于已证实亚中度低温 (32°C–35°C) 有助于循环停止后康复患者的神经系统恢复，因此它已被认为是 TBI 患者的主要神经保护治疗方案。此后，许多关于治疗性低温 (TH) 对严重 TBI 效果的临床研究已经开展。然而，许多大规模随机对照研究并未证明其有效性和安全性。相反，一些研究表明肺炎等并发症导致的死亡率增加，因此不强烈推荐用于严重 TBI 患者。最近，一些研究表明，在急性硬膜下血肿等肿块性病变的情况下，TH 可能有助于预防术后再灌注/缺血性损伤，并且还被证明可有效控制颅内压。总之，TH 仍然是 TBI 神经保护治疗研究的中心。如果能采取适当的措施来减轻治疗过程中可能发生的许多不良事件，则可以确认更积极的疗效。在本综述中，我们研究了目标体温管理诱导、维持和复温过程中可能发生的不良事件，并考虑预防和解决这些事件的方法。
创伤后癫痫发作的早期脑生物标志物
抽象背景创伤性脑损伤（TBI）引起早期癫痫发作，是创伤后癫痫的主要原因。我们前瞻性评估了结构成像生物标志物，以区分继发于TBI的癫痫发作的患者与没有TBI的患者。设计多中心前瞻性队列研究从2018年开始。成像数据是在受伤后第14天左右获取的，对癫痫发作事件的检测发生了早期（1周内）和晚期（TBI后90天）。由96例中度至重度TBI的患者样本的结果，我们对皮层下区域的局部体积缺陷进行了形状分析（可分析样本：57例患者； 35例无癫痫发作，14个早期，晚期8例）和皮质色带稀释（可分析样本：46名患者：46例癫痫发作； 29个早期，早期，10个早期）。右海马体积不足和颞皮层较薄表现出显着的效果。此外，MRI时的左额叶和颞杆稀疏以及临床评分的程度可以区分患者与未经历89％精度的患者的早期癫痫发作。结论和相关性尽管这是一份初步报告，但这些数据表明，在常规成像数据上可见的局部体积不足区域与TBI后癫痫发作的出现有关。
一个深度学习模型，可预测MR图像的创伤性脑损伤严重程度和结果
摘要 - 对于许多神经系统疾病，包括神经脑损伤（TBI），神经影像学信息起着决定诊断和预后的关键作用。tbi是一种疾病，可以导致持久的身体，情感和认知障碍。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术，它使用无线电波来揭示大脑解剖学和病理学的细节。尽管放射科医生解释了MRI，但在使用深度学习进行MRI解释方面正在取得进步。这项工作评估了一个基于残留学习卷积神经网络的深度学习模型，该神经网络可预测MR图像的TBI严重程度。该模型在TBI严重程度不同的受试者的测试样本上达到了高灵敏度和特定的山脉。在6个月和12个月的TBI受试者上提供了六项结果指标。组对受试者之间的结果比较与模型正确分类的受试者的分类为错误分类表明，神经网络可能能够从未包含在地面真实标签中的MR图像中识别潜在的预测信息。残留的学习模型显示了来自TBI受试者的MR图像的分类中的希望。索引术语 - 创伤性脑损伤，MRI，深度学习，医学成像，转移学习