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World File Search System精神疾病
异硫氰酸盐富含植物和补充剂在神经精神疾病中的作用：评论和更新
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。
神经可塑性在精神疾病病理生理学和治疗中的作用：综合文献综述
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制，神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而，神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关，包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上，重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明，在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法，可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而，仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此，确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的，对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
为严重精神疾病患者和精神卫生门诊医护人员提供的流动疫苗诊所
患有严重精神疾病（包括精神分裂症、躁郁症和持续性抑郁症）的人特别容易感染 COVID-19。即使调整了合并症后，患有精神分裂症谱系障碍的人死于 COVID-19 并发症的风险也最高，仅次于年龄 (1)。肺部感染是严重精神疾病患者死亡的主要原因 (2)，这凸显了通过接种疫苗预防呼吸道感染的重要性。然而，由于疫苗犹豫和获取障碍 (3, 4)，患有严重精神疾病的人不太可能接种疫苗，该人群的流感疫苗接种率低至 25%。此外，在 COVID-19 疫苗推广期间，尽管考虑到患有严重精神疾病的人患 COVID-19 严重后果的风险很高，我们努力优先考虑他们 (5)，但与一般人群相比，严重精神疾病患者的疫苗接种率仍然不足。精神病医生可以作为有针对性的外联工具，因为他们在行为管理技能方面拥有专业知识，并且经常与患有严重精神疾病的患者接触 (4)。此前，我们在波士顿的一家社区心理健康诊所进行了一项试点教育干预，其中包括培训精神病医生，让他们向患有严重精神疾病的患者宣传
总tau和神经丝的结合区分了神经退行性和原发性精神疾病
背景和目的：神经精神症状通常在神经退行性疾病中观察到。目前没有生物标志物可用于诊断精神病。因此，在日常实践中，精神病和神经退行性疾病之间的区别可能具有挑战性。方法：这项回顾性研究包括64名原发性精神病患者（PSY）和162名与各种神经退行性迷失（NDG）相关的患者。在Cere- Brospilinal流体中分析了总TAU（T-TAU），磷酸化的Tau（P-TAU（P-TAU），A B 1-42肽（A B 1-42）和神经纤维纤维链轻链蛋白（NFL）。使用单个和脑脊液流体标记的个人和组合分析来评估PSY和NDG患者之间的歧视。结果：脑脊液T-TAU和NFL表现出最佳的诊断表现：它们能够区分PSY和每个NDG患者的每个亚组。t-tau的敏感性最高（93.8％），但特定较差（67.3％）。的确，一些NDG亚组表现出与PSY患者相当的T-TAU水平较低。连续的组合T-Tau + NFL提高了患者的特征，尤其是在这些特定亚组中，将特殊的五城市提高了89.6％，而不会改变灵敏度。最后，这种标记的组合导致整个患者队列的高分类率为90.7％。结论：顺序组合T-TAU + NFL可以在具有精神病患者的患者中对神经退行性的生物学检测。这种标记物的提及似乎是原发性精神病和神经疾病疾病之间临床实践中差异诊断的有前途的策略，从而改善了患者的医疗护理。
更少的是：在患有严重精神疾病的患者中对抗胆碱能药物进行排名
抗精神病药诱导的锥体外症状（EP）可以作为帕金森氏症特征，akathisia和/或dystonic运动。1-3虽然通常与第一代，高功率，多巴胺-2（D2）受体拮抗剂有关，但EPS也已知一些新的抗精神病药物发生。4 EP被认为是源自D2受体在TAL途径中的拮抗作用，导致抑制性DOPA Minergic和兴奋性胆碱能神经传递的失衡。5抗胆碱能药物（ACM），该抗胰岛素受体（例如苯甲酰氨酸和三乙二苯基）通过恢复这种神经递质失衡而批准了FDA批准用于帕金森氏症和减轻EPS的FDA批准。6 ACM与不良反应的星座相结合，包括口干，便秘，视力模糊，梅里（Mem Ory），尿位率和心动过速。6-9这些系统性不良反应以及ACM对严重精神疾病（SMI）患者的预先征收药物负担（SMI）的贡献，可以显着影响患者的生活质量，导致治疗不遵守治疗，否则可以撤消临床增长。10
肠道微生物群及其信号对健康神经系统和神经精神疾病的多方面机制的重要性
越来越多的证据表明，肠道菌群与健康和疾病中的神经系统之间存在联系。本综述探讨了目前关于肠道菌群、肠道上皮细胞和大脑之间相互作用的观点，并概述了肠道菌群与大脑之间双向相互作用的通讯途径和信号，包括循环、免疫、神经解剖和神经内分泌通路。人类和小鼠健康肠道菌群之间存在相似之处和差异，这与非人类模型系统与患者之间的转化差距相关。在稳态和病理状态下，肠道菌群释放和/或调节的代谢物和神经递质种类不断增加。菌群失调是癌症、心血管疾病和慢性肾病等重大疾病的后果，也是神经系统、精神和疼痛障碍以及缺血性和创伤性脑损伤的后果。肠道菌群变化（菌群失调）以及伴随的介质释放失衡可能是中枢神经系统疾病的病因或后果，并且日益成为脑部疾病中观察到的健康生理功能紊乱、营养摄入改变、低氧环境暴露等因素的关键环节。尽管肠道菌群的重要性已被普遍认可，但大脑和肠道之间的双向沟通途径尚不完全清楚。更详细地阐明这些途径和信号通路，将为理解脑部疾病的病理生理学及其多方面问题提供新的机制视角。
混合机器的心理健康疾病预测
心理健康是一个人的心理健康。在个人的行为，情绪管理或思维过程中临床上有明显的破坏表明精神疾病。记住，精神疾病是需要护理和治疗的医学疾病，而不是弱点或决定的迹象。可以使用许多干预措施，例如医学，心理治疗和其他支持疗法来治疗精神疾病。估计有四分之一的人在一生中遇到某种精神疾病，精神疾病正成为一个日益严重的全球问题。在确定有危险的人可能很困难的同时，早期诊断和对精神疾病的治疗可以显着改善结果。从各种数据源预测精神疾病已经显示出机器学习和其他数据驱动策略的潜力。
利用功能性近红外光谱衍生的生物标志物对神经精神疾病进行四级分类
摘要：大多数神经精神疾病的诊断依赖于主观测量，这使得最终临床决策的可靠性值得怀疑。本研究的目的是提出一种基于机器学习的分类方法，利用功能性近红外光谱 (fNIRS) 衍生的生物标志物对三种神经精神或神经系统疾病进行客观诊断。十三名健康青少年和六十七名临床诊断为偏头痛、强迫症或精神分裂症的患者执行了 Stroop 任务，同时用 fNIRS 监测前额皮质血流动力学。提取血流动力学和认知特征来训练三种监督学习算法（朴素贝叶斯 (NB)、线性判别分析 (LDA) 和支持向量机 (SVM)）。通过十次十倍交叉验证程序运行来测试每种算法在四个类别中正确预测每个参与者的类别的性能。所有算法均实现了四类分类性能，准确率超过 81%，特异性超过 94%。SVM 在准确率（85.1 ± 1.77%）、敏感度（84 ± 1.7%）、特异性（95 ± 0.5%）、精确度（86 ± 1.6%）和 F1 分数（85 ± 1.7%）方面表现最佳。fNIRS 衍生特征用于自动分类时没有主观报告偏差。所提出的方法可能对协助客观诊断与额叶功能障碍相关的神经精神疾病具有巨大潜力。
提高严重精神疾病患者的 COVID-19 疫苗接种率：一项试点干预研究
在 COVID-19 大流行初期，纽约一家大型医疗系统开展了一项回顾性队列研究，结果表明，在调整了糖尿病、慢性阻塞性肺病和心脏病等合并症风险因素后，精神分裂症是 COVID-19 死亡的第二大预测因素，仅次于年龄 (1)。除了单纯诊断为精神分裂症会导致 COVID-19 相关死亡风险较高之外，患有严重精神疾病的人还更有可能合并上述慢性健康疾病，这会增加人们感染严重 COVID-19 和出现更糟糕结果的风险 (2, 3)。接受抗精神病药物氯氮平治疗的患者可能特别脆弱，因为氯氮平与不良代谢和心血管影响密切相关，并可能导致 COVID-19 死亡率上升。疫苗是预防 COVID-19 感染最有效的措施。然而，研究表明，患有严重精神疾病的人的疫苗接种率低于普通人群（4）。一项研究表明，2010-2011年，患有严重精神疾病的患者的流感疫苗接种率仅为25%，低于美国同一流感季节的41%的疫苗接种率（4）。最近，以色列的一项研究发现，
与链球菌感染和肠道菌群组成相关的小儿自身免疫性神经精神疾病：我们知道什么？
免疫系统可以识别并杀死恶性细胞。抗癌免疫机制被实现为多尺度，非线性细胞和分子过程。许多因素决定了免疫系统肿瘤相互作用的结果，包括癌症相关抗原，免疫细胞和宿主生物。在这种复杂性和非线性动力学的背景下，深度数据驱动的理论和数学建模可以提高我们对控制这些过程的机制，定义可靠的生物标志物的理解，并有可能提高免疫和联合疗法的能力。在这里，我们审查并总结了对研究主题的贡献“ Oncoimmunology中的数学建模和计算预测。” Metzcar等人的评论。讨论了一种机械学习方法的概述，该方法将机械数学建模与数据驱动的机器学习结合在一起。作者回顾了这种方法的观点，并讨论了机械学习如何推动数学肿瘤学。提供了四类的机械学习（顺序，平行，外在，内在），其中包括来自肿瘤学研究的示例，例如纵向肿瘤反应预测和事件时间分析。