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神经癌学：胰腺疾病的神经系统和疼痛管理
1胰腺单位，CEMAD中心疾病中心，内科和胃肠病学，医学与转化外科系，神圣心脏天主教大学，大学多诊所大学天主教大学“ A. ”gemini” irccs，00168意大利罗马; mattia.patore@guest.policlinicogemelli.it（M.P. ））; marcantonio.negri@policlinicogemelli.it（m.n。）; enricocelestino.nista@policlinicogemelli.it（e.c.n.）2胰腺中心，消化道手术，医学与翻译外科系，圣心天主教大学，大学多诊所基金会“ A.gemelli“ irccs，00168意大利罗马； sergio.alfieri@unicatt.it（s.a。） * corpsondence：alberto.nicoletti@unicatt.it（A.N. >）; antonio.gasbarrini@unicatt.it（A.G.）†这些作者为这项工作做出了贡献。
肠外外神经系统轴对糖尿病神经病的发展
糖尿病是一种慢性代谢疾病，是由于胰岛素的产生和/或作用的降低而引起的，因此高血糖的发展。糖尿病患者，尤其是患有神经病的患者，出现了营养不良，病原细菌的比例增加，产生丁酸酯的细菌降低。由于这种营养不良，糖尿病患者表现出肠道通透性屏障和高细菌产物的弱性，并与高循环水平的促炎性细胞因子（如TNF-α）平行，并同时易流向血液。在这种情况下，我们在这里提出，营养不良诱导的细菌产物的全身水平（如脂多糖（LPS））导致促炎细胞因子（包括TNF-α）的产生，包括Schwann细胞，由Schwann细胞和糖尿病患者的脊髓增加，对神经疗法的发育至关重要。
儿童和成人脑死亡/神经系统死亡标准共识指南
来自马萨诸塞州波士顿大学 Chobanian & Avedisian 医学院和波士顿医学中心神经内科 (DMG, CT)；宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城儿童医院麻醉学和重症监护医学系、神经内科和儿科 (MPK)；纽约市 NYU Langone 医学中心神经内科和神经外科 (AL)；堪萨斯城堪萨斯大学医学中心神经内科 (GSG)；俄亥俄州凯斯西储大学克利夫兰诊所勒纳医学院神经内科 (AR-G.)；加利福尼亚州罗马琳达大学医学院儿科和神经内科 (SA)；北达科他州大福克斯外科附属机构管理组 (MAB)；休斯顿德克萨斯儿童医院贝勒医学院神经外科 (DFB)；费城宾夕法尼亚大学神经内科 (LB)；亚特兰大 VA 医疗中心和乔治亚州埃默里大学放射学和影像科学系 (AC)；加利福尼亚州帕洛阿尔托斯坦福大学神经病学和儿科学系 (SP)；达拉斯德克萨斯大学西南医学中心神经病学系 (MAR)；宾夕法尼亚州匹兹堡大学重症监护医学、神经病学和神经外科 (LS) 系；马萨诸塞州波士顿儿童医院麻醉系 (RCT)；纽约州奥尔巴尼医学院神经病学系 (PNV)；明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所神经病学系 (EW)；明尼苏达州明尼阿波利斯美国神经病学学会 (AB、SRW)；新泽西州萨米特 Overlook 医疗中心神经科学系 (JJH)。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
可分离神经系统支持分层控制结构的学习和迁移
人类可以从先前的经验中汲取洞察力，以快速适应具有共同底层结构的新环境。在这里，我们结合功能成像和计算建模来识别支持发现和转移分层任务结构的神经系统。人类受试者（男性和女性）完成了强化学习任务的多个部分，该任务包含控制刺激 - 反应动作映射的全局分层结构。首先，行为和计算证据表明人类成功地发现并转移了嵌入在任务中的分层规则结构。接下来，对 fMRI BOLD 数据的分析揭示了整个额顶叶网络的活动，该活动与发现这种嵌入结构特别相关。最后，整个扣带回-岛叶网络的活动支持这种发现结构的转移和实施。总之，这些结果揭示了一种分工，其中可分离的神经系统支持抽象控制结构的学习和转移。
转化医学：外周神经系统中的人工智能整合
近年来，人工智能（AI）经历了显着的进步，在许多领域都产生了重大影响。一个特别引起关注并见证了实质性进步的领域是将其整合到神经系统的领域中。本文提供了对周围神经系统中AI的应用的全面检查，特别关注周围神经系统疾病的AI增强诊断，AI驱动的疼痛管理，神经假体的进步以及神经网络模型的发展。通过阐明这些方面，我们揭示了革命性医疗干预和增强人类能力的新兴机会，从而为AI成为神经系统界面不可或缺的未来的未来铺平了道路。
急性后共vid-19-神经精神症状与持续的神经系统损伤无关
感染严重急性呼吸综合征2的患者的比例在感染几个月后经历了一系列神经精神病学SEMMP TOMS，包括认知缺陷，抑郁和焦虑。基于此类症状的机制是难以捉摸的。最近的研究表明，在Covid-19期间可能发生神经系统损伤。COVID-19-19年后的几个月内持续的神经损伤涉及正在进行的神经精神症状尚不清楚。在一项针对严重急性呼吸道综合征冠状病毒2感染的成年幸存者的大量前瞻性队列研究中，我们分析了神经系统损伤和星形胶质细胞激活的血浆标志物，在感染后6个月测量：神经性丝丝光线：胶质纤维化纤维化酸性蛋白质和总tau蛋白。我们评估了这些标志物是否与急性Covid-19疾病的严重程度以及急性神经精神症状有关（如患者健康调查表抑郁症的焦虑症评估，一般焦虑症评估，一般焦虑症评估，对蒙特利特的认知缺陷的认知评估和对患者的认知性问题的认知评估，并在6个月中确定性症状。 新冠肺炎。在神经系统损伤的标志和急性共同199的严重程度之间没有发现牢固的关联（除了入院持续时间和神经丝光之间的小小效应大小与急性后神经精神症状之间的相关性。这些结果表明，持续的神经精神症状并不是由于持续的神经损伤。
小窝神经系统中小窝蛋白的生理和病理作用
小窝蛋白是位于小窝的跨膜蛋白家族，是质膜的小脂质筏的小脂肪。富含小窝蛋白的脂质筏的作用是多种多样的，包括机械保护，脂质稳态，代谢，转运和细胞信号传导。小窝蛋白-1（CAV-1）和其他小窝蛋白。这种小窝蛋白的胰腺存在的存在需要更好地了解它们在每种细胞类型中的功能作用。在这篇综述中，我们描述了正常和病理大脑细胞中Cav-1的各种功能。几个新兴的临床前发现表明，CAV-1可以代表脑疾病中潜在的治疗靶点。
为神经系统残疾儿童推进脑机接口的道德责任
患有严重神经系统残疾但功能完好的儿童往往被困在自己的身体里，被剥夺了基本人权。脑机接口（BCI）是针对患有严重神经系统残疾患者的快速出现的解决方案，但儿童几乎完全被这一进步所忽视。世界卫生组织估计，中度至重度神经系统残疾影响着超过 1 亿儿童。1 四肢瘫痪性脑瘫（CP）是主要的例子，这是一种由于生命早期的脑部疾病导致的身体运动永久性残疾。受影响的儿童通常无法走路、使用双手或说话，甚至无法完成简单的任务。许多儿童具有很强的存在意识，可能智力正常或有天赋。这些孩子实际上被困在自己的身体里，类似于成人中所描述的闭锁综合症。同样重要的是四肢瘫痪和智力障碍的儿童，他们与世界联系的选择往往有限，从而失去了参与生活的机会。总的来说，四肢瘫痪的青少年往往被剥夺了交流、社交、学习、玩耍和表达自己的基本人权。脑机接口是一种潜在的解决方案，它可以非侵入性地检测大脑活动，以解读用户控制设备的意图。2 闭锁综合症患者可能会使用 BCI 来驾驶轮椅、发送短信、玩视频游戏或仅用他们的思想创作歌曲。通过强大的学术联盟，可植入的 BCI 系统已为严重残疾的成年人带来了改变生活的应用。 3 具有巨大容量的无线可植入传感器即将问世。尽管取得了这些进展，但还没有一个孩子被植入 BCI 设备。脑机接口技术发展迅速，但儿科人群却被忽视了。2023 年 2 月的 ApubMedsearch 发现了 9400 多篇关于 BCI 的文章，但只有不到 2% 提到了儿童。ClinicalTrials.gov 上注册的儿科 BCI 试验数量也同样稀少。与此形成鲜明对比的是，联合国《残疾人权利公约》4 和《儿童权利公约》5 特别优先考虑新技术，以改善残疾儿童的生活。照顾严重残疾人的从业者大多不知道 BCI，但却认可其巨大的潜力。6