通过链接无人航行器(UUV和USV),高效获取水下信息,扩大无人航行器在预警监视、水雷对抗等方面的应用范围,实现零伤亡。未来的无人机系统将有助于(最大限度地减少士兵的牺牲)。
房颤(AF)是全球医学实践中最常见的节奏之一[1]。传统,AF可以分为五种模式:首先被诊断出,阵发性,持久,长期持久和永久性AF [2]。AF患者患心力衰竭和中风的风险增加,导致严重的残疾和死亡[3]。糖尿病(DM)是AF的主要危险因素之一[4-6]。亚临床AF发作通常在2型糖尿病(T2DM)患者中频繁出现,并与血栓栓塞风险增加有关[7]。进一步,在使用DM的患者中,对AF的治疗似乎更具挑战性。与普通人群相比,DM的植物的AF消融结果较差,与非DM组相比,DM组的AR-Rhythmia复发率明显更高[8,9]。AF和DM目前都是全球著名的公共卫生问题[10]。但是,尚未完全研究DM中AF的基本机制。
通过正电子发射断层扫描(PET)测量或在脑脊液(CSF)中评估的AD生物标志物的水平,尤其是Aβ42蛋白,Total-TAU(T-TAU)和Phospho-Tau(P-TAU)(P-TAU),与大脑的水平密切相关[7-9]。这种评估增加了早期诊断的可能性[10]。因此,研究表明,无论临床症状或疾病阶段如何,都应使用生物标志物对患者进行分类[11]。此外,近年来对生物标志物的研究揭示了与疾病进展相关的不同生理事件,例如睡眠破坏[10]。在睡眠 - 唤醒周期中,Aβ水平以昼夜节律的方式波动,因此在清醒期间的Aβ浓度增加,在睡眠期间降低[12,13]。此外,动物研究表明,急性睡眠剥夺和注入Orexin后,Aβ水平升高,Orexin是一种改善清醒性的神经递质[14]。在人类中的一些研究证实了这一点[15],而其他研究未能证明相同的结果[16]。尽管如此,在睡眠期间,Aβ清除率明显增加,尤其是在慢波睡眠(SWS)中[17]。最近提出了睡眠和tau蛋白积累之间的类似关系,这是AD的第二个病理标志[18,19]。但是,鉴于上述研究主要在认知正常参与者中进行了上述研究,因此需要对AD患者进行研究。此外,最近出现了各种分子作为潜在的AD生物标志物,但它们与睡眠的关系仍有待完全阐明[20-23]。此外,考虑到睡眠的可修改性质及其对记忆巩固的影响,在疾病早期阶段对睡眠破坏的标记鉴定可能有助于实施基于睡眠的策略,以防止认知下降。
阿尔茨海默氏病是以遗传和环境因素为特征的最常见的神经退行性疾病之一。目前的工作基于与AD早期发作及其诊断意义相关的基因突变。本研究采用了定性研究方法,涉及对现有文献的分析,以确定PSEN1和PSEN2基因的遗传变异并比较当前的诊断选择。四个关键突变 - p。这些是Thr119ile,P.Gly209Ala,P.Gly417Ala和P.His169asn突变,与阿尔茨海默氏病早期发作有关。关于神经影像学和生物标志物的新研究在初始阶段提供了更好的诊断准确性。然后将这些遗传发现与其他环境和生活方式因素进行比较,以便显示两者之间的多方面关系与它们对疾病发展和进展的影响。对特定基因突变的识别可以提高AD病因的知识,并可以在实践中应用先进的诊断方法,这表明在AD治疗中进一步开发了个性化医学。
摘要。背景:有效的paperapeuticsforalzheimer'sdiseareedeed.evey,先前的乳清乳清丝丝方确定了单一治疗方式,例如候选药物或治疗方法,可能与神经变性过程的主要驱动因素无关。因此,增加数据集的规模以包括每个患者认知能力下降的潜在贡献者,并解决识别潜在贡献者的问题可能代表了更有效的策略。目的:确定对阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍的精确医学方法在概念验证试验中是否足够有效,以保证进行更大,随机,控制的临床试验。方法:对二十五名痴呆或轻度认知障碍患者的认知评估(MOCA)得分为19或更高,用于炎症,慢性感染,失稳,失调,胰岛素抵抗,胰岛素抑制作用,血管蛋白糖化,血管性疾病,毒性疾病或毒素性低蛋白质,noctrequal notrequal noctrequal notrequonemone,hermory hyors hycrone,hym ys hyarsy hyarsy hyy hyarsy hyars y hyiar y hyiar y hyiar y hyiar y hosy y hyiar y hyiar im y,营养缺乏症,毒素或毒物暴露以及与认知能力下降有关的其他生化参数。在基线和研究结论时进行了具有体积的脑磁共振成像。患者接受了个性化的精密医学方案治疗9个月,并在T = 0、3、6和9个月进行了认知。结果:所有结果指标均显示出改进:MOCA得分,CNS生命体征神经认知指数和阿尔茨海默氏症的问卷变化评分的统计学显着改善。没有记录严重的不良事件。MRI体积也有所改善。
研究文章|行为/认知认知障碍的网络结构:从主观认知下降到阿尔茨海默氏病https://doi.org/10.1523/jneurosci.1344-23.2023收到:2023年7月17日收到:2023年7月17日修订:2023年10月12日接受:2023年11月12日接受:2023年11月12日Copyright copyright the 2022 copyright the 2024 copyright the 2024 dive 2024
摘要:阿尔茨海默氏病(AD)是一种神经退行性疾病,其特征是认知能力下降和功能障碍。这项研究将常规干预技术与新兴人工智能(AI)方法进行了比较。干预技术是指在特定情况下采取积极变化的特定方法或方法。在AD的背景下,这种技术至关重要,因为它们旨在减缓症状的进展,减轻行为挑战,并支持患者及其看护人管理病情的复杂性。常规干预技术,例如认知刺激和现实取向,在改善认知功能和情感健康方面表现出了好处。常规干预方法被广泛优选,因为它们具有有效性,个性化回应,成本效益和以患者为中心的护理的良好记录。尽管有这些好处,但它们仍受到响应和长期有效性的个人变异性的限制。另一方面,基于AI的方法,例如计算机视觉和深度学习,具有彻底改变阿尔茨海默氏症干预措施的潜力。这些技术提供了早期检测,个性化护理和远程监控功能。他们可以提供量身定制的干预措施,协助决策并增强护理人员的支持。尽管基于AI的干预措施面临着数据隐私和实施复杂性等挑战,但它们改变阿尔茨海默氏症的护理的潜力很大。本研究论文比较了常规和基于AI的方法。它表明,尽管传统技术已经建立良好并已被证明是好处,但基于AI的干预措施为个性化和高级护理提供了新的机会。结合两种方法的优势可能会导致对AD患者进行更全面和有效的干预措施。持续的研究和协作对于利用AI的全部潜力在改善阿尔茨海默氏症的护理和提高受影响个人及其护理人员的生活质量方面至关重要。
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经Peer Review的认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年1月31日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635837 doi:Biorxiv Preprint
阿尔茨海默氏病(AD)是一种神经退行性疾病,影响了全球数百万,并且预计由于人口老龄化而导致患病率激增。脆弱的特征是肌肉功能下降,随着年龄的增长而变得更加普遍,对患者和护理人员施加了巨大的负担。本文旨在全面地回顾有关广告的当前文献,以及脆弱的,包括患病率,筛查,评估和治疗的文献,同时深入研究该领域的挑战和未来的轨迹。Frailty and AD coexist in more than 30% of cases, with hazard ratios above 120% indicating a mutually detrimental association.Various screening tools have emerged for both frailty and AD, including the Fried Frailty Phenotype (FP), FRAIL scale, Edmonton Frailty Scale (EFS), Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Clock Drawing Test (CDT)和认知认知评估(GPCOG)。但是,没有一个人巩固了其作为确定金标准的作用。电子健康记录和大脑老化生物标志物的收敛性预示了广告中的新时代,并进行了脆弱的筛查和评估。In terms of intervention, non-pharmacological strategies spanning nutrition, horticulture, exercise, and social interaction, along with pharmacological approaches involving acetylcholinesterase inhibitors (AChEIs), N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor antagonists, and anti-amyloid beta-protein medications, constituted cornerstones for treating AD coupled with frailty.技术干预措施(例如重复的经颅磁刺激(RTMS))也进入了折叠。值得注意的是,多域非药物干预措施具有增强认知和缓解残疾的巨大潜力。但是,药理干预措施的长期疗效和安全性需要进一步验证。用脆弱的诊断和管理广告提出了一些艰巨的挑战,包括早期共同诊断的低率,有限的临床试验证据以及稀缺的整合,开创性的服务提供模型。这些挑战需要通过强大的研究和务实的实施来增加关注。