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博士高级课程 - 神经病理学和创新治疗干预措施的进步2-16 DE DE 2024 ECTS：6 FFULISBOA的HYBRID课程
神经药物的重点是鉴定神经系统疾病中的治疗靶标，然后将这些发现转化为药物和治疗发育。神经系统疾病对我们的社会占健康成本的影响至关重要，而在中枢神经系统（CNS）疾病中，药物开发是癌症之后制药业的第二个投资优先事项。因此，神经药物的进步是旨在针对发现，药物设计，医学开发和使用的学生的关键领域。该课程旨在提高博士生在发现潜在的中枢神经系统疾病目标方面的知识，从而导致新的神经活性药物的发展，并在受限的安全性和功效要求下改善将这些药物运送到大脑的方法。
弥合神经病学与精神病学之间的差距
鉴于临床医生和研究人员在处理神经精神疾病方面面临的持续困难，越来越明显的是，有必要超越传统的学科界限。这项研究整合了现有材料，研究了历史变化、神经生物学的基本方面以及神经病学和精神病学之间的共同临床表现。这项研究考察了神经精神病学的历史发展，重点关注早期对精神疾病的理解与后来神经病学和精神病学的划分之间的关系。重点是理解共同神经生物学途径和遗传因素的最新进展，这些进展突出了这些领域的融合。该研究通过分析重叠的认知、情感和行为症状，突出了神经精神疾病临床表现的复杂性。本文批评了传统框架中的诊断问题，强调了区分神经和精神病起源的局限性。这对实现正确的诊断和安排适当的治疗有影响。本文探讨了多学科护理方法的发展，强调了神经病学家和精神科医生之间的成功合作。本研究考察了执行计划的困难以及确定结合不同要素的障碍的过程。它还强调了迫切需要改进教学和学习以实现顺利合作。本文通过研究侧重于共享途径的药物疗法来研究治疗意义。它还讨论了管理同时发生的神经和精神疾病所涉及的困难。该研究还探讨了非药物疗法，如心理治疗和康复方法，作为综合治疗方法的一部分。展望未来，报告确定了研究可以改进的领域，并预测了技术改进对该主题的影响。提出了建议，鼓励进一步探索、合作和独创性，以缩小神经病学和精神病学之间的鸿沟，最终增强我们对神经精神疾病的理解和治疗。这种实时综合增加了正在进行的讨论，提供了与不断变化的当代神经精神病学研究和治疗领域相一致的宝贵见解。
革命性的神经病学：人工智能在推进诊断和治疗中的作用
人工智能 (AI) 已成为神经病学领域的强大工具，对神经系统疾病的诊断和治疗产生了重大影响。最近的技术突破使我们能够获得与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和人工智能有着悠久的合作历史。除了巨大的潜力之外，我们还遇到了与数据质量、道德以及将数据科学应用于医疗保健的固有困难相关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和多变性而带来了错综复杂的挑战。通过自动执行图像解释任务，AI 算法可以准确识别大脑结构并检测异常。这加快了诊断速度并减少了医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于 AI 模拟，它可以模拟不同的场景并预测结果。这些 AI 系统目前可以执行生物系统的许多复杂感知和认知能力，例如物体识别和决策。此外，AI 正在迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它能够彻底改变我们所知的医疗保健，使其成为一个人类和机器人协作为患者提供更好护理的系统。图像分析活动，例如识别特定大脑区域、计算大脑体积随时间的变化以及检测脑部扫描中的异常，都可以由 AI 系统自动执行。这减轻了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断的准确性和效率。现在很明显，尖端人工智能模型与高质量临床数据相结合将带来增强的神经系统疾病预后和诊断模型，从而允许在医疗保健环境中提供专家级临床决策辅助。总之，人工智能与神经病学的结合彻底改变了诊断、治疗和研究。随着人工智能技术的进步，它们有望进一步解开神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。人工智能与神经病学的共生让我们看到了未来，创新和同情心将汇聚在一起，重塑神经医疗保健。本摘要简要概述了人工智能在神经病学中的作用及其变革潜力。
神经病学革命
人工智能 (AI) 已成为神经病学领域的一种强大工具，对神经系统疾病的诊断和治疗产生了重大影响。最近的技术突破使我们能够获得与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和人工智能有着悠久的合作历史。除了巨大的潜力之外，我们还遇到了与数据质量、道德以及将数据科学应用于医疗保健的固有困难相关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和多变性而带来了复杂的挑战。通过自动执行图像解释任务，AI 算法可以准确识别大脑结构并检测异常。这加快了诊断速度并减少了医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于 AI 模拟，它可以模拟不同的场景并预测结果。这些 AI 系统目前可以执行生物系统的许多复杂感知和认知能力，例如物体识别和决策。此外，AI 正在迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它能够彻底改变我们所知的医疗保健，使其成为一个人类和机器人合作为患者提供更好护理的系统。图像分析活动（例如识别特定大脑区域、计算大脑体积随时间的变化以及检测脑部扫描中的异常）可以由人工智能系统自动执行。这减轻了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断的准确性和效率。现在很明显，尖端人工智能模型与高质量临床数据相结合将增强神经系统疾病的预后和诊断模型，从而允许在整个医疗保健环境中提供专家级临床决策辅助。总之，人工智能与神经病学的融合彻底改变了诊断、治疗和研究。随着人工智能技术的进步，它们有望进一步解开神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。人工智能与神经病学的共生让我们看到了创新和同情心融合重塑神经医疗保健的未来。本摘要简要概述了人工智能在神经病学中的作用及其变革潜力。
病理RFC1重复扩张并不有助于炎症性神经病的发展
复制因子C亚基1（RFC1）中AAGGG重复的双重膨胀最近被描述为造成小脑共济失调，周围神经病和前庭症状症状综合征。这种遗传改变还允许多达三分之一患有特发性感觉神经病的病例中的遗传clas化。在这里，我们筛选了炎症性神经病患者的特征良好的同类rfc1重复扩张，以探索RFC1是否增加了背景速率，并且可能参与炎症性神经病的发病机理。使用短距离侧翼PCR和重复提交的PCR筛选了259名炎性神经病和243个健康对照的人。还测试了AAAGG和AAAAG重复单元的主要非致病性扩张，在侧翼PCR和阳性重复PCR上进行的情况。 所有患者均未显示RFC1的双重AAGGG膨胀，其AAGGG的载体频率分别与对照[n = 27（5.2％）和n = 23（4.7％）相当。 p> 0.5]。 数据表明，AAGGG重复的病理扩张并不有助于炎症性神经病的发展，也不会导致误诊病例。 因此，在该患者人群中未指示RFC1重复扩张的常规基因筛查。的情况。所有患者均未显示RFC1的双重AAGGG膨胀，其AAGGG的载体频率分别与对照[n = 27（5.2％）和n = 23（4.7％）相当。 p> 0.5]。数据表明，AAGGG重复的病理扩张并不有助于炎症性神经病的发展，也不会导致误诊病例。因此，在该患者人群中未指示RFC1重复扩张的常规基因筛查。
跨学科胎儿-新生儿神经病学培训可改善整个生命周期的大脑健康
综合胎儿、新生儿和儿科培训构成了一项跨学科的胎儿-新生儿神经病学 (FNN) 计划。动态神经暴露组概念强化了课程内容。学员参加指导委员会的选拔，以便在拟议的两年计划期间获得指导。产前到产后的临床学习强化了影响基因-环境相互作用的早期毒性应激源相互作用。母体-胎盘-胎儿三联症、新生儿或儿童疾病需要在前 1,000 天内做出诊断和治疗决定，此时 80% 的神经连接有助于生命历程表型表达。3 年内的儿科随访会根据早产幸存者的妊娠周龄进行调整。累积的生殖、妊娠、儿科和成人暴露组效应需要教育体验，强调在整个生命周期中采用从原则到实践的大脑资本战略方法。将为全日制学员提供胎儿、新生儿和儿科轮换期间更严格的培训。成人神经病学住院医师、医学生和来自不同学科的实习生将在有限的轮换期间学习重要主题。课程内容将需要使用教育科学标准定期重新评估，以保持能力，同时促进创造性和协作性解决问题。FNN 毕业生持续的终身学习将加强所有利益相关者的共同医疗保健决策。识别适应性或适应不良的神经可塑性机制需要分析技能，以识别与疾病途径相关的表型。发育起源和生命历程概念强调整个发育-衰老过程中的大脑健康，适用于跨学科研究合作。健康的社会决定因素在每次神经系统干预中都认识到多样性、公平性和包容性优先事项，特别是对于那些面临差异挑战的人。诊断和治疗策略必须解决资源挑战，特别是整个全球南方，以有效降低全球神经系统疾病负担。世界卫生组织提出的可持续发展目标为应对持续的全球和地区多重危机提供了普遍适用的指导方针。性别、种族、民族和社会经济平等促进有效的预防、救援和修复性神经保护干预措施。通过在 FNN 培训的学术教学中心内建立领导力，可以加强全球协同努力，以协助每个社区的小型医疗机构的结构和指导，从而改善实践、教育和研究目标。降低死亡率和提高生活质量必须优先考虑母婴健康和福祉，以维持每个生命周期的大脑健康并产生跨代利益。
埃塞俄比亚南部2型糖尿病患者的糖尿病微血管并发症和相关因素持续的角膜神经丧失预测2型糖尿病中糖尿病神经病的发展
结果：总共107名参与者，平均持续时间为13.3±7.3岁，年龄为54.8±8.5岁，进行了基线和随访评估，中位数为4年，范围从1到7年。基线时的DPN患病率为18/107（16.8％），在基线时没有DPN的89名参与者中，有13（14.6％）在随访期间发展了DPN。大约一半的队列具有持续的角膜神经损伤，并且该组的角膜神经度量明显低于没有持续损伤的人（p <0.0001）。持续的角膜神经损伤与DPN的发展（p <0.0001），振动感知的进行性逐渐丧失（P≤0.05），增加疼痛，麻木或两者组合的发生率增加（p = 0.01-0.001），以及与促进的Sudomotor dymotor dysfunction（P = 0.01-0.001）以及A边界相关联（p = 0.007）。持续异常的CNFL有效区分了开发DPN的参与者和没有的参与者（AUC：76.3，95％CI：65.9-86.8％，
UCL女王广场神经病学研究所
QS离子EDI委员会从2021年以前现有的QS Ion Athena Swan委员会演变出来。EDI委员会是一个自我评估团队，仔细审查了平等数据以促进数据驱动的政策变更。它包括来自整个研究所的学术，研究，技术人员和专业服务领域的代表，以及研究生的代表和研究生。
EZH2介导的表观遗传修饰在... 上的作用 对患有1型糖尿病的儿童和青少年的简短接受和承诺疗法 当前3期放射性药物治疗临床试验的概述 了解神经发育障碍 社论：主要免疫缺陷的社区系列... 揭示有益的肠道细菌和健康饮食的作用 微生物群衍生的细胞外囊泡 地理品牌如何提高苹果供应链的效率？ 地区剥夺指数及其对亚利桑那成年人认知和运动功能的影响：一项试点研究 中年大脑健康：了解中间的大脑衰老 - 载脂蛋白E4在帕金森氏病和帕金森氏症中的认知障碍 自身免疫性：新抗原假设 利用快速的定性评估和主题分析方法来识别和共享有希望的案例调查，并与难民，移民和移民社区中的人们在Covid-19期间与人们进行追踪实践 自然资源租金对绿色增长的影响 埃塞俄比亚南部2型糖尿病患者的糖尿病微血管并发症和相关因素 持续的角膜神经丧失预测2型糖尿病中糖尿病神经病的发展
血管平滑肌细胞（VSMC）是心血管疾病（CVD）的病理生理学不可或缺的。Zeste同源物2（EZH2）的增强子是一种组蛋白甲基转移酶，在VSMCS基因表达的表观遗传调节中起着至关重要的作用。新兴研究表明，EZH2在VSMC中具有双重作用，取决于特定CVD的病理背景。这种迷你审查综合了有关CVD背景下EZH2调节VSMC增殖，迁移和生存的机制的当前知识。目标是强调EZH2作为CVD治疗的治疗靶标的潜力。在VSMC中调节EZH2及其相关的表观遗传途径可能会改善血管重塑，这是许多CVD进展的关键因素。尽管有希望的前景，但仍需要进一步研究以阐明EZH2在VSMC中介导的表观遗传机制，这可能为动脉粥样硬化和高血压等疾病的新型表观遗传疗法铺平了道路。
神经病学中普遍病理的第一种基因疗法...
巴黎，法国，2024年6月24日 - 例如427，这是一家生物技术公司，它是基于其独特的非复制性HSV-1矢量平台开发精确的神经病学DNA药物的，今天宣布，它已从美国食品和药物管理（FDA）中获得了研究的研究（EG110A脊髓损伤（SCI）患者的批准过度活动过度（NDO）。第1阶段的研究正在美国2个领先的美国机构中启动。eg110a是一种非复制的HSV-1载体，旨在有选择地使膀胱肌肉过度活动过的关键膀胱感觉神经元的信号保持沉默，同时保留运动神经元并保留正常的膀胱功能。nDO是一种常见的膀胱功能障碍，主要由SCI和其他神经退行性疾病引起，例如多发性硬化症或帕金森氏病。ndO导致不受控制的尿失禁，肾脏损伤的风险以及尿路感染，而不是导致5-10％的SCI人群死亡。NDO影响SCI 1的大多数（70-84％）患者，估计在全球范围内总计300,000-400,000。它对他们的生活质量有重大影响。欧洲泌尿外科联合会最近估计，NDO和其他迹象（例如过度活跃的膀胱）引起的尿失禁代表了欧洲每年不断增长的经济负担超过400亿欧元2。“ NDO是严重的膀胱状况，治疗方案有限，” Cornelia Haag-Molkenteller医学博士，EG 427的首席医疗官。“临床前结果显示了明确的证据表明EG110A可以提供重要的医学