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非侵入性脑刺激作为医院、诊所和家庭中局灶性癫痫的治疗
非侵入性脑刺激作为医院、诊所和家庭中局灶性癫痫的治疗 作者：Karimul Islam，MBBS 1；Keith Starnes，医学博士 2；Kelsey M. Smith，医学博士 1；Thomas Richner，博士 1；Nicholas Gregg，医学博士 1；Alejandro A. Rabinstein，医学博士 1；Gregory A. Worrell，医学博士、博士 1；Brian N. Lundstrom，医学博士、博士 1 1 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经内科 2 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所儿童和青少年神经内科 通讯作者：Brian N. Lundstrom 地址：梅奥诊所，神经内科，200 First St SW，罗切斯特，MN 55905，美国。电话：507-284-4458 电子邮件：Lundstrom.Brian@mayo.edu 关键词：神经调节、TMS、TDCS、非侵入性脑刺激 正文页数：16 字数：3248 参考文献数：29 图表数：4 表格数：1 我们确认已阅读期刊关于出版道德问题的立场，并确认本报告符合这些准则。披露和作者贡献如下。数据可用性声明位于方法部分。披露：GW 和 BNL 是 Mayo Clinic 开发并授权给 Cadence Neuroscience Inc. 的知识产权的发明人。BNL 放弃了对版税的合同权利。GW 已将知识产权授权给 NeuroOne Inc.。GW 和 NG 是 UNEEG Inc. 研究设备试验的研究人员。 BNL 是 Medtronic 深部脑刺激治疗癫痫上市后研究 (EPAS)、Neuropace RNS 系统响应性刺激青少年癫痫 (RESPONSE) 研究和 Neuroelectrics tDCS 癫痫患者研究的首席研究员。Mayo Clinic 代表 GW 和 BNL 从 NeuroOne、Epiminder、Medtronic 和 Philips Neuro 获得了研究支持和咨询费。资金：BNL 得到了 NIH NINDS（K23NS112339 和 R01NS129622）的支持。作者贡献：KI 审阅了医疗记录、进行了统计分析并撰写了初稿。BNL 参与了工作的所有方面并提供监督。所有作者都参与了工作构思或数据采集，严格修改了手稿并批准了最终版本。要点：• 经颅磁刺激 (TMS) 和经颅直流电刺激 (tDCS) 可在多种情况下减少癫痫发作 • TMS 和 tDCS 可降低发作间期癫痫样放电率 (IED) • tDCS 可供局灶性癫痫患者在家中安全使用 • 非侵入性脑刺激对局灶性癫痫患者耐受性良好且安全
基于聚合物的纳米结构用于胰腺β细胞成像和糖尿病的非侵入性治疗
摘要：糖尿病在世界范围内构成主要的经济，社会和公共卫生挑战。除了心血管疾病和微血管病外，糖尿病是步道溃疡和下肢截肢的主要原因。随着糖尿病患病率的持续增长，预计糖尿病并发症，早期死亡和残疾的未来负担将增加。糖尿病流行部分是由于目前缺乏临床成像诊断工具，及时监测胰岛素分泌和表达胰岛素的细胞肿块（β（β） - 细胞）以及患者缺乏治疗的依从性引起的，因为某些药物没有耐受或促进治疗。除此之外，缺乏有效的局部治疗方法，无法阻止残疾进展，特别是用于治疗足溃疡。在这种情况下，基于聚合物的纳米结构因其可调的理化特征，丰富的多样性和生物相容性而获得了显着的兴趣。本评论的文章强调了最后的进步，并讨论了将聚合物材料用作β细胞成像的纳米载体的前景，并在血糖和足球溃疡的治疗中使用胰岛素和抗糖尿病药物的非侵入性药物输送。
欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁
1。引言最近发出的公告，例如从美利坚合众国或法国发出的，表明空间现在已成为国防战略的明确部分。因此，需要监视关键资产，控制卫星发布等操作的控制以及对潜在或主动威胁的识别，从低地球轨道（LEO）到地球同步地球轨道（GEO）轨道。这些问题不仅与国防有关。对于平民应用也可能特别感兴趣，例如监视专用卫星（电信，观察和科学任务），交通处理，碎屑识别和跟踪。狮子座轨道特别关注越来越多的卫星占据该空间。可以轻松地跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星的识别，尽管分辨率有限和深入成像[1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份，状态，动力学以及对其附近的控制。这需要具有快速转向功能的大型光圈望远镜，以跟踪快速移动的目标。自适应光学器件（AO）来补偿大气湍流。美国在此前景中发展了最先进的资产[2] [3]。本文的目的是介绍并讨论使用专用原型获得的结果。我们还展示了在此特定框架中进行图像后处理的创新工作。考虑卫星成像，后处理也是一个关键问题。Onera确实为法国国防机构开发了自适应光学（AO）辅助图像仪的原型。该系统也已被利用以证明LEO卫星到地面光学电信[4]。的确，LEO卫星在地面光学电信方面面临着类似的问题，即在类似目标上对AO进行湍流的跟踪和补偿。AO板凳位于observatoire de la cote d'Azur（OCA）的MEO望远镜上，考虑了Leo卫星成像或光学电信，该性能很大程度上取决于由卫星雪橇率驱动的湍流的快速时间演化。因此，我们已经开发了一个基于GPU-CPU的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了支持局部自动化的实施的灵活性，以此作为快速发展条件的答案。因此，我们利用了在天文学和生物医学成像中所做的最新工作[5] [6] [7] [8]，开发了专用的盲目反向卷积算法。我们首先简要描述AO设置。我们讨论系统要求和AO系统设计权衡。然后，我们讨论了对民用狮子座卫星的后期处理，并提供了当前的结果。
通过侵入式脑机接口进行神经元干扰网络攻击，影响需要视觉能力的任务的解决
根据侵入性，BCI 主要分为两类。非侵入式 BCI 无需手术即可从外部刺激大脑。尽管某些技术可以针对大脑的较小区域，但非侵入式 BCI 可以覆盖大脑的较大区域。相比之下，侵入式系统可以应用于小区域，甚至具有单神经元分辨率，但会带来更高的生理风险（Ramadan 和 Vasilakos，2017 年）。基于 BCI 的相关性和扩展性，近年来出现了新的技术和公司，专注于开发新的侵入式系统，以神经元粒度刺激大脑。Neuralink 就是一个例子（Musk 和 Neuralink，2019 年），这家公司设计了颠覆性的 BCI 系统来记录神经元级别的数据，目前正致力于覆盖刺激功能。此外，神经尘埃（Seo 等人，2013）是一种由数百万个位于大脑皮层中的纳米级可植入设备组成的架构，可以进行神经记录。神经尘埃的演变是无线光遗传学纳米网络设备 (WiOptND)（Wirdatmadja 等人，2017），它使用光遗传学来刺激神经元。尽管这些方法很有前景，但 Bernal 等人 (2020) 的作者表明，它们存在漏洞，可能允许攻击者控制两个系统并执行恶意刺激动作，从而改变自发的神经元信号。根据攻击的覆盖范围（就大脑区域和受影响的神经元数量而言），网络攻击者可能会造成永久性脑损伤，甚至导致患者死亡。在同一方向上，Bernal 等人 (2021) 发现 BCI 的网络安全领域还不够成熟，非复杂的攻击可能会造成重大损害。总之，攻击者可以利用 BCI 漏洞来利用这些有前途的神经刺激技术。以这些研究的发现为动机，本文重点关注针对旨在改变神经元行为的网络攻击的稀缺研究。此外，还需要新的方法来衡量和理解这些攻击的影响。特别是，这些问题具有特殊的意义，因为攻击可能会恶化或重现常见神经退行性疾病的影响（Bernal 等人，2021 年）。为了改进以前的挑战，这项工作的主要贡献是定义和实施一种新的神经元网络攻击，即神经元干扰网络攻击 (JAM)，重点关注神经活动的抑制。本研究旨在探索抑制性神经元网络攻击对大脑的影响。然而，文献中缺乏全面的神经元拓扑结构，因此，我们模拟了小鼠视觉皮层的一部分，放置在大脑的枕叶区域，定义了小鼠试图离开特定迷宫的用例。神经元拓扑是使用经过训练以解决此特定用例的卷积神经网络 (CNN)（Géron，2019）构建的。这项工作的第二个贡献是评估了 JAM 网络攻击对特定场景中的神经元和人工模拟造成的影响。为了进行分析，我们使用了现有指标，但也定义了一组新指标，得出结论：JAM 网络攻击可以改变自发的神经元行为，并迫使小鼠做出不稳定的决定以逃离迷宫。
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
利用树枝状纳米平台通过非侵入性鼻腔给药途径直接进入大脑：开发新型中枢神经系统药物的机会
向大脑给药有多种途径，包括脑实质内注射、脑室内注射和蛛网膜下腔注射。血脑屏障 (BBB) 阻碍了大多数药物渗透和进入中枢神经系统 (CNS)，因此许多神经系统疾病仍未得到充分治疗。在过去的几十年里，为了避免这种影响，已经开发出几种纳米载体来将药物输送到大脑。重要的是，鼻腔内 (IN) 给药可以通过鼻腔和大脑之间的解剖连接直接将药物输送到大脑，而无需穿过 BBB。在这方面，树枝状聚合物可能具有通过 IN 给药将药物输送到大脑的巨大潜力，绕过 BBB 并减少全身暴露和副作用，以治疗中枢神经系统疾病。在这篇原创简明评论中，我们重点介绍了一些关于使用树枝状聚合物通过 IN 直接输送中枢神经系统药物的倡导例子。本综述重点介绍了树枝状聚合物包覆药物（例如小分子化合物：氟哌啶醇和丹皮酚；大分子化合物：葡聚糖、胰岛素和降钙素；以及 siRNA）通过 IN 给药的几个例子。观察到了良好的效率。此外，我们将介绍 PAMAM 树枝状聚合物在 IN 给药后的体内效果，整体上没有表现出一般毒性。
RHOA/RHOB的高表达比与基底样乳腺肿瘤的迁移和侵入性特性有关
基底样乳腺癌是最具侵略性的癌症之一，仍然没有有效的靶向治疗方法。为了鉴定新的治疗靶标，我们在八个乳腺癌细胞系上进行了mRNA-SEQ。在基础样肿瘤中过表达的基因中，我们专注于RhoA和RhoB基因，该基因编码已知在肌动蛋白细胞骨架中起作用的小GTPases，从而允许细胞迁移。QRT-PCR和Western印迹用于表达研究。通过伤口愈合和Boyden Chambers分析分析了迁移和侵入性特性。通过荧光肌动蛋白标记评估应力纤维的形成。Rho siRNA，小型抑制剂Rhosin处理和BRCA1转染以研究RHO和BRCA1蛋白的作用。我们表明，RhoA的强烈表达和RHOB的低表达与乳腺癌的基础样亚型有关。降低RhoA表达可降低基底样细胞系的迁移和侵袭能力，同时降低RHOB表达增加了这些能力。Rhosin是RhoA的抑制剂，也可以减少基底样细胞系的迁移。RHO蛋白参与了应激纤维的形成，这是迁移细胞中发现的肌动蛋白细胞骨架的构象：RhoA表达的抑制降低了这些纤维的形成。这些结果表明，Rho蛋白是基底样和BRCA1突变乳腺癌的潜在治疗靶标，因为迁移和获得间充质特性是这些具有高转移性潜力的肿瘤的关键功能途径。brca1是一种基础样肿瘤中经常失活的基因，似乎在这些肿瘤中RhoA和RhoB的差异表达中起作用，因为在BRCA1突变的基底样细胞系中BRCA1表达的恢复RhoA的表达降低了RhoA的表达和RHOB的表达，并增加了迁移能力的表达。
启用非侵入性筛查的AI范式
每天的执行摘要，国土安全部（DHS）人员在陆基入境港口，海上港口，机场，联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点，需要筛选商用货物，乘用车和违禁品的个人物品，例如麻醉品，武器，威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制，这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱，海港的1200万个集装箱，通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性，这代表每天超过550万张筛选。，对于联邦设施，这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此，即使对于一组最高风险的问题，DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术，例如在多个能量带，计算机断层扫描（CT）运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品，而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天，各种形式的人工智能（AI）通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式，在许多情况下，AI是一种后端设备，可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用，而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容，而是要考虑使用更丰富的基础模型1，并问：“您应该测量什么”。但是，新兴技术的领域，再加上AI的进步，正在创造新的机会，从根本上重新考虑这些方法，在某些方面将它们转向外，并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性，更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据，成像，可视化和表征紧密相关，并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中，根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理，分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上，放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中，以进行人类解释，该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性，即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的，以创建适合人类观看的蒸馏，而不是在其更丰富，更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程，AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程，而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文，我们探讨了AI，基础模型，对抗性AI，数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门，学者和DHS运营组件的讨论，以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室（MIT LL）在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室（MIT LL）进行了更深入的研究。2,3在本报告中，我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础，引入了非侵入性筛选
代谢成像和人工智能可以为非侵入性非整倍性评估提供新的途径吗？一定的临床需求
通过胚胎活检对非整倍性（PGT-A）的植入前基因检测有助于通过评估胚胎倍性来进行胚胎选择。然而，临床实践需要考虑胚胎活检，潜在的镶嵌和不准确的整个胚胎的侵入性。这产生了对不损害胚胎或提高治疗成本的改进诊断实践的重要临床需求。因此，越来越重视开发非侵入性技术以增强胚胎的选择。这些创新包括非侵入性PGT-A，人工智能（AI）算法和非侵入性代谢成像。后者通过代谢辅助因子的自动荧光来测量细胞代谢。值得注意的是，高光谱显微镜和荧光寿命成像显微镜（FLIM）揭示了非整倍性胚胎和人类纤维细胞中独特的代谢活性特征。这些方法表明在区分多倍体和非整倍体胚胎方面已经表现出很高的精度。因此，本综述讨论了与PGT-A相关的临床挑战，并强调了对新颖溶液（例如代谢成像）的需求。此外，它探讨了针对细胞行为和新陈代谢的影响，在这项研究领域中为未来的研究方向提供了观点。