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World File Search System成瘾症
针对内源性大麻素系统治疗成瘾症
1784 年，《独立宣言》签署人兼美国第一所医学院的创始人本杰明·拉什医生认为酗酒是一种疾病，但他缺乏研究这一问题的科学资源。直到测量生化反应的仪器发明并将这些知识与复杂的细胞生物化学相结合后，人们才明白生物分子对物质的反应的复杂性。这种仪器直到 20 世纪 70 年代才开发出来，因此社会心理和文化解释占了上风。到 18 世纪后期，无节制饮酒已成为许多美国人面临的重大公共健康问题。拉什发表并经常发表演讲，纠正了有关酒精所谓药用价值的错误观念，准确描述了十多种与酒精有关的健康问题。他的演讲和出版物开启了禁酒运动 [5]。
4 月 18 日 星期四 核心大楼
Kathy Evans 博士，基因组和实验医学中心 博士生数据闪电战主席：Katy Marshall-Phelps 博士，脑科学发现中心 10.15 磷酸二酯酶 7 抑制剂：从临床前到临床开发未来成瘾症药物 Adana Keshishyan，脑科学发现中心 收入和结果：社会经济地位、早产和神经发育 Katie Mckinnon，生殖健康中心 了解 LRRK2 失调对人类干细胞衍生的星形胶质细胞的影响 Áine Heffernan，临床脑科学中心 阿尔茨海默病病理中白质的时间和区域脆弱性 Lucy Ryan，脑科学发现中心 研究自闭症儿童和青少年的睡眠问题及其与精神疾病的联系 R eesha Zahir，临床脑科学中心
年轻人在网络空间的机遇与陷阱
摘要：本文旨在指出虚拟环境为儿童和年轻人带来的机遇和陷阱。我们首先分析一个强调功利主义世界观的技术官僚范式。科技公司不仅寻求改进其产品的设计和人体工程学，还影响其产品以塑造人们的意图和习惯。儿童和年轻人每天都面临着数字化的风险。毫无疑问，技术对年轻人有积极的影响。在本文中，我们列出了积极因素，例如发展技术和创造技能、合作开展项目、全球连通性等。然而，澳大利亚心理学会已提议将问题性互联网使用 (PIU) 视为合法诊断——网络成瘾症。此外，数字世界还存在其他风险，例如网络欺凌、网络熟人、性虐待等等。我们还为父母提供建议，告诉他们如何保护孩子免受虚拟世界的潜在危害。
nationalCouncil-自杀预防资源中心
琳达·罗森伯格拥有 30 多年的心理健康政策和实践经验，专注于行为健康服务的设计、融资和管理。自 2004 年以来，罗森伯格一直担任全国社区行为健康委员会的总裁兼首席执行官，该委员会是一个非营利性的宣传和教育协会，由近 2,000 个组织组成，为 800 万患有精神疾病和成瘾症的成人和儿童提供治疗和支持服务。在罗森伯格的领导下，全国委员会的成员数量增加了一倍多；帮助确保了联邦心理健康和成瘾平价法的通过；扩大了综合行为健康/初级保健服务的融资；在将行为健康纳入联邦医疗改革方面发挥了重要作用；并在美国推出心理健康急救公共教育计划方面发挥了关键作用。
光遗传学和深部脑刺激研究和治疗病理性脑回路瑞士日内瓦 2015 年 5 月 7 日至 9 日
深部脑刺激是一种公认的治疗方法，据信它可以减少病理回路功能，使患有特定神经系统疾病的患者受益。另一方面，光遗传学方法能够对多种脑部疾病的动物模型中的神经回路功能进行有力的研究。OptoDBS 2015 将讨论 DBS 当前疗法的最新进展，并探讨如何更好地了解病理中的神经回路功能障碍，从而激发新的治疗方案。会议将特别强调 DBS 的新适应症，例如强迫症 (OCD)、抑郁症或成瘾症。前沿的光遗传学演示将与顶尖专家的临床研究交替进行。此次会议还将作为日内瓦大学医学院一项倡议的启动仪式，旨在促进 DBS 和光遗传学的研究。我们非常感谢 Assura 集团的 Divesa 基金会、Carigest SA 和日内瓦学术协会的慷慨支持，这让我们能够举办一场邀请杰出演讲嘉宾的会议。本次会议被瑞士州立兽医协会认定为为期一天半的动物实验继续教育。组织者：Pierre Pollak（日内瓦大学 - 日内瓦大学医院）Christian Lüscher（日内瓦大学 - 日内瓦大学医院）
疼痛和成瘾领域的创新现状
本报告是 BIO 于 2018 年发布的关于疼痛和成瘾研发及投资趋势的报告的一部分。2018 年的报告是一系列关于高发慢性病的报告的一部分，这些报告重点关注了资金不足的治疗领域相对于其整体医疗保健系统负担和患病率的情况。报告显示，相对于这些疾病的整体医疗保健系统成本，对疼痛和成瘾药物开发的风险投资较低。1 本报告中的最新数据显示，这种差异在五年后仍然存在，疼痛和成瘾药物开发未能从近年来其他领域的生物技术投资激增中受益。事实上，2021 年美国疼痛和成瘾公司筹集的风险投资 (VC) 金额为 2.28 亿美元，仅占美国治疗性 VC 总资金的 1.3% 同年，肿瘤学公司筹集了 97 亿美元，占美国治疗性 VC 总资金的 38.3% 这是非常令人担忧的，因为最近的估计显示，美国因疼痛和成瘾而造成的社会成本达数万亿美元，目前有超过一亿人患有疼痛或成瘾症（图 1）。
处方阿片类药物的风险管理
• 氢可酮 • 羟可酮 • 羟吗啡酮 • 吗啡 您需要了解的内容 1. 何时开具阿片类药物？ 处方阿片类药物可用于帮助缓解中度至重度疼痛，通常在手术或受伤后或针对某些健康状况开具。这些药物可能是治疗的重要组成部分，但也存在风险。医疗保健提供者和患者应共同努力，以最安全的方案获得最佳效果（减轻疼痛），其中可能包括或不包括阿片类药物 2. 阿片类药物和慢性疼痛 许多患者患有慢性疼痛，这是美国的主要公共卫生问题。患有慢性疼痛的患者应该得到安全有效的疼痛管理计划，该计划包括多种方法，例如循证药物和非药物治疗，如物理疗法。没有足够的证据表明处方阿片类药物能够长期有效控制慢性疼痛，有证据表明其他治疗方法可以有效且危害较小。 3. 使用阿片类药物的风险和副作用是什么？处方阿片类药物具有严重的依赖性、成瘾性和过量服用风险，尤其是长期使用。在初级保健机构中，多达四分之一长期接受处方阿片类药物治疗的人患有成瘾症。阿片类药物过量服用会导致呼吸明显减慢或呼吸抑制，这可能会导致猝死。
使用多种机器学习技术进行基于脑电图的抑郁症检测
摘要：生物医学工程的发展使得通过脑电图 (EEG) 诊断抑郁症成为一个热门话题。该应用面临的两个重大挑战是 EEG 信号的复杂性和非平稳性。此外，个体差异造成的影响可能会妨碍检测系统的推广。鉴于 EEG 信号与特定人口统计数据（例如性别和年龄）之间的关联，以及这些人口统计学特征对抑郁症发病率的影响，最好在 EEG 建模和抑郁症检测过程中纳入人口统计学因素。这项工作的主要目的是开发一种可以通过研究 EEG 数据来识别抑郁症模式的算法。在对此类信号进行多波段分析后，使用机器学习和深度学习技术自动检测抑郁症患者。EEG 信号数据从多模态开放数据集 MODMA 中收集并用于研究精神疾病。EEG 数据集包含来自传统 128 电极弹性帽和尖端可穿戴 3 电极 EEG 收集器的信息，可用于广泛应用。在这个项目中，考虑了 128 个通道的静息 EEG 读数。根据 CNN，25 个 epoch 迭代的训练准确率为 97%。患者的状态必须分为两个基本类别：重度抑郁症 (MDD) 和健康对照。其他 MDD 包括以下六个类别：强迫症、成瘾症、创伤和压力引起的疾病、情绪障碍、精神分裂症和本文讨论的焦虑症是精神疾病的几个例子。根据这项研究，EEG 信号和人口统计数据的自然结合有望诊断抑郁症。