摘要本评论探讨了从传统的东部饮食,富含植物性食品,全谷物和豆类到西方饮食的转变,这些饮食以加工食品,添加的糖,不健康的脂肪和高盐摄入为主导。它突出了重大的饮食变化,例如糖和盐的消耗量增加和烹饪技术的改变,以及这些转变如何导致代谢综合征的患病率上升。此外,审查研究了这些饮食改性如何影响肠道微生物组,可能会降低其多样性,这对于维持代谢健康至关重要。该研究进一步评估了与这些粮食习惯相关的体育活动变化以及更广泛的公共卫生影响,强调了全面的生活方式转变如何影响东部和西部人口的健康状况。
家庭医生在医疗保健中占据关键地位。他们是最早遇到具有多种心理和神经系统症状的患者之一。初级保健提供者通常负责对情绪和焦虑症,神经退行性疾病以及神经系统疾病的早期发现,诊断和管理以及诸如癫痫,偏头痛和痴呆症早期阶段等神经系统疾病的重要责任。鉴于与诊断和治疗不同失误的诊断和治疗相关的复杂性,家庭医生必须对细节有明显的目光以及根据临床和分子方面观察疾病的知识,通常涉及非常复杂的神经化学平衡,遗传倾向的可能性,以及遗传倾向和后期环境刺激物的可能性。
1医学调查跨学科实验室(LIIM),医学院,UFMG,Belo Horizonte,MG,Brazil; 2巴西米纳斯·格拉斯联邦大学生物科学研究所神经生物学实验室形态学系; 3巴西堡堡联邦大学,凯拉大学联邦大学医学院,医学院,神经药理学实验室,药物研究与发展中心的生理学和药理学系; 4美国德克萨斯州休斯敦的德克萨斯大学健康科学中心麦戈文医学院米切尔阿尔茨海默氏病与相关脑部疾病的神经病学系; 5美国德克萨斯州休斯敦的德克萨斯大学健康科学中心麦戈文医学院神经精神病学计划的精神病学和行为科学系; 6 Faculdade Santa Casa BH,Belo Horizonte,Brasil
背景。研究表明,严重的精神疾病(SMD),例如精神分裂症,重度抑郁症和躁郁症,与大脑活动的常见改变有关,尽管降低了损害水平。但是,研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像(fMRI)任务的使用。为了解决这些问题,通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式,以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析,以识别报告类似神经成像结果的研究组,与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析(激活可能性估计),以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比,包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究(荟萃分析分组; MAG),其特征是SMD的不同异常激活模式:(1)情绪处理; (2)认知处理; (3)电动机过程,(4)奖励处理和(5)视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害,但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害,而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异,尤其是在纹状体,后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征,尽管疾病之间的差异也存在。
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CAMI量表具有2个组成因素,一方面衡量了与偏见和排斥有关的态度,另一方面是对包容性,容忍和另一方面的态度。偏见和排他性因素的项目示例包括:“在居民区降级的心理健康设施降低了社区”,“任何有精神健康问题史的人都应被排除在公职中”,“患有精神疾病的人不应该得到我们的同情心”。对社区护理的容忍和支持的项目包括“精神疾病的人长期以来一直是嘲笑的主题”,“尽可能地,应通过社区设施提供心理健康服务”,“没有人有权将患有精神疾病的人排除在社区之外”。换句话说,整个Cami量表中的某些陈述表达了污名化的态度,而其他人则表达了命运态度,而规模既衡量了排他性态度的态度,又要衡量社区中对社区的护理的多大支持。5
响应环境压力源的神经炎症是许多神经系统和精神疾病的重要途径。对免疫介导的压力的反应会导致表观遗传变化和神经精神疾病的发展。异硫氰酸酯(ITC)在对抗神经系统和器官系统中对抗氧化应激和炎症方面表现出了希望。虽然来自西兰花的硫烷是生物医学应用中最广泛研究的ITC,但在包括Moringa在内的许多十字花科和其他蔬菜中都发现了ITC及其前体葡萄糖醇。在这篇综述中,我们研究了ITC的临床和临床前研究,从2018年从2018年改善神经精神疾病(神经发育,神经退行性疾病和其他),包括目前的临床研究,包括对几项持续临床研究的方案的记录。在此期间,进行了16项临床研究(9项随机对照试验),其中大多数报道了磺胺对自闭症谱系障碍和精神分裂症的影响。我们还回顾了80多项临床前研究,研究了ITC治疗与大脑相关功能障碍和疾病的治疗。迄今为止的证据表明,ITC具有极大的毒性治疗这些疾病的潜力。作者呼吁精心设计的临床试验,以将这些有效的植物化学物质转化为治疗实践。
基于神经影像学的生物标志物已广泛用于治疗各种神经和精神疾病,尽管在个体层面上基于脑图像的准确诊断仍然难以实现(Masdeu,2011;Sui 等人,2020)。近年来,深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著成功,因为它们能够从大量数据中学习复杂的模式(Zhang 等人,2020;Quaak 等人,2021)。将深度学习应用于神经影像辅助诊断虽然前景光明,但也面临着诸如数据标记不足、解释困难、数据异质性和多模态集成等挑战(Yan 等人,2022)。本研究主题重点介绍了使用神经影像学治疗脑部疾病的前沿深度学习研究的开发和应用,标志着为应对这些挑战而做出的集体努力。研究主题包括脑肿瘤(Chen 等人;Zhang 等人)和痴呆(Ma 等人)亚型的鉴别诊断、早期检测(Lang 等人;Huang 等人;Chattopadhyay 等人;Nie 等人;Liu 等人)和神经系统和神经精神疾病的干预(Yu 和 Fang)以及颅内液体分割(Puzio 等人)。采用了各种神经成像模式,包括结构磁共振成像 (MRI)、扩散张量成像 (DTI)、功能磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG) 和计算机断层扫描 (CT)。开发和评估了各种先进的深度神经网络架构,包括卷积和图神经网络 (CNN、GNN)、多模态神经成像特征融合、视觉转换器和复合架构。
电压门控钾通道是导致细胞膜复制中钾外排出的钾通道的广泛分布的亚组,因此有助于作用电位的潜伏和传播。由于它们是突触传播的因果,因此对这些通道的结构的改变会导致各种神经系统和精神病。在大脑中的许多神经元上发现了电压门控钾通道的KV3亚家族,包括抑制性神经元,在这些神经元中有助于快速发射。这些中间神经元的发射能力的变化会导致抑制性和兴奋性神经传递的失衡。迄今为止,我们对兴奋性和抑制投入不平衡的机制几乎没有理解。这种不平衡与神经系统和神经精神疾病的认知缺陷有关,这些缺陷目前难以治疗。在这篇综述中,我们对支持以下假设的证据进行了整理,即电压门控钾通道,特别是KV3亚科是许多神经系统和精神疾病的核心,因此可以被视为有效的药物靶标。此处回顾的研究提供的集体证据表明,KV3通道可能适合调节这些通道活性的新型治疗方法,并有改善的患者预后。
本质:从未来问题的不同角度来看,在科学读者培训中,有意识的是有意识的伦理,道德,政治和科学困境,这是一个重要因素之一。这些问题称为Sociobilimsel(SBK)。科学课程中的SBK之一是可再生能源(YEK)。太阳,风,生物量等。鼓励使用有关能量的Teks的使用,但众所周知,它们具有负面影响。教育中使用的基本材料包括教科书。因此,在科学教科书中处理YEK的方式非常关键。在这个方向上,如何在中学的科学科学教科书中处理整体问题,并从SBK的角度研究了这些问题的状态。在这种情况下,已经进行了一项研究,以便从中学一级的科学教科书中的SBK角度检查MAS。由于研究的结果,科学教科书中通常包括地热能,风能,太阳能,生物质能量和水力发电能源,即使在一本书中仅提及波能量,但即使在科学课程教学计划中,任何书中都没有提及氢能。此外,值得注意的是,为同一收益准备的不同书籍中介绍的信息是显而易见的。建议创建能够评估生态学的内容”,“道德技术”,“科学技术”和“社会经济”在未来科学教科书中的信息。