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遗传性视网膜疾病的 Prime Editing
遗传性视网膜疾病 (IRD) 是一种慢性遗传性疾病，会导致视网膜逐渐退化。疾病病因源于遗传或新生基因突变，大多数 IRD 是由点突变引起的。鉴于 IRD 数量众多，迄今为止，已在约 280 个基因中发现了导致这些营养不良的突变。然而，目前只有一种 FDA 批准的基因增强疗法 Luxturna (voretigene neparvovec-rzyl) 可用于 RPE65 介导的视网膜色素变性 (RP) 患者。虽然其他基因的临床试验正在进行中，但这些技术通常涉及基因增强而不是基因组手术。虽然基因增强疗法将健康的 DNA 副本传递给视网膜细胞，但基因组手术使用基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的技术来纠正内源性基因组序列中的特定基因突变。一种称为 prime editing (PE) 的新技术应用了基于 CRISPR 的技术，该技术有可能纠正所有 12 种可能的转换和颠换突变以及小插入和缺失。EDIT-101 是一种基于 CRISPR 的疗法，目前正在临床试验中，它使用双链断裂和非同源末端连接来消除 CEP290 基因中的 IVS26 突变。最好是，PE 不会导致双链断裂，也不需要任何供体 DNA 修复模板，这突显了其无与伦比的效率。相反，PE 使用逆转录酶和 Cas9 切口酶来修复基因组中的突变。虽然这项技术仍在发展中，还有几个挑战尚待解决，但它为 IRD 治疗的未来带来了希望。
将视网膜神经节细胞活性从星光到...
视觉始于视网膜，该视网膜检测到环境中的光子，并传达有关大脑视觉场景的这些信号。视网膜神经节细胞中的视神经中继带有称为动作电位或尖峰的电信号到大脑的信息。视力中的一个关键挑战是，大脑必须解码约100万个视网膜神经节细胞的尖峰活动，以预测哪种视觉场景引起了视网膜尖峰。需要准确的解码才能正确地感知其视觉环境并采取适当的响应。在视觉中的另一个挑战是，在云彩的夜晚和阳光明媚的日子之间，环境中的平均光子数量变化了万亿倍。视网膜必须与这种广泛的光强度对抗，以成功地将视觉信息传输到大脑。有趣的是，视网膜神经节细胞峰值中信号和噪声的性质在这一光范围内发生了变化，从而使视觉信息如何由视网膜编码并由大脑读取，这给人带来了丰富的问题。我通过记录对视觉刺激的视网膜响应，从夜间到白天的光强度不等。i用大型多电极阵列进行了这些记录，它们具有500个电极，以同时记录数百个视网膜神经节细胞的尖峰活性。i接下来使用统计建模来描述视网膜反应并解码视觉刺激，询问光线条件中的变化（如夜间到夜间的变化）如何影响解码性能。我的结果阐明了视网膜神经节细胞尖峰的哪些方面对于大脑至关重要，即从星光到阳光读取视觉信息。这项工作也对建造脑机界面（例如假肢视网膜）具有影响，使大脑能够正确解释其从不同光条件上从假肢中获得的信号
寻找视网膜地理萎缩的解决方案
t对于一个人来说很难发现他们患有一种进展疾病，尤其是当它威胁要抢劫他们的独立性时。与年龄相关的黄斑变性（AMD）（老年人视力丧失的主要原因） - 一个人面临逐渐且不可逆转的视力丧失，直到他们甚至无法认识到亲人。AMD影响视网膜的一个小区域（眼睛背面的光感应组织）称为黄斑，这负责我们详细的中央视觉。大约50岁后，蛋白质和脂肪的微小黄色沉积物开始在视网膜中积聚（请参阅“退化岛”）。首先，这些称为drusen的沉积物可能会被注意到。，但大量，它们导致功能失调的细胞的蔓延蔓延，可以
抑制缺氧诱导因子抑制视网膜下纤维化2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年12月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.19.521267 doi：Biorxiv Preprint
年轻的2型糖尿病和视网膜病变
2型糖尿病（T2D）的景观发生了变化，随着40岁以下诊断的人数越来越多。年轻发病的主要关注点是并发症的早期发展，伴随着相关的发病率和过早死亡。鉴于对工人人口的潜在影响以及社会，社会和经济上的影响，重要的是要了解推动这些互补的发病机理的因素，以减轻或防止其发生。很少有研究调查了年轻T2D对微血管疾病（例如视网膜病）的影响。作为40岁以下成年人失明和视力障碍的主要原因之一，1这是糖尿病患者的恐惧并发症，并值得进一步研究。在本期刊中，Tibballs等2报告说，年轻的成人T2D在18至39岁之间被诊断出来，占T2D总人口的10％，具有更高的视网膜病变负担，并且与患有T2D的诊断为Live Live Live Live Live Live Live Live herce compline comperiation compline compline compline complentation。年轻的男性受试者特别容易受到这种并发症的影响。尽管接受了更强化的糖尿病治疗（包括胰岛素），但年轻发作的队列在血糖控制中表现出更快的恶化。与具有T2D的女性相比，诊断时年轻的男性在诊断时具有更高的HBA1C，并且在整个研究观察期间，血糖控制的这种差异持续存在。Tibballs等人的发现证实了年轻发作T2D的不良生物学表型，与老年人组相比，胰腺β细胞失败的速度更快。在糖尿病年龄和β细胞功能下降率之间存在逆关系 -
视网膜疾病无关的突变疗法
基因疗法被证明是治疗或预防眼部疾病的有效方法，以确保具有治疗作用的靶向，稳定和调节的外源遗传物质的引入。视网膜疾病可以大致分为两组，即单基因和复杂（多因素）形式。单基因形式的高遗传异质性代表了对基因特异性治疗策略的应用的显着限制。因此，对视网膜损害的共同途径的突变独立的治疗策略正在作为视网膜疾病的互补/替代方法获得兴趣。本综述将概述与突变无关的策略，这些策略依赖于调节这种关键退化途径的关键基因的调节中的调节。，我们将描述基于基因的方法如何探索神经营养因子，microRNA（miRNA），基因组编辑和光遗传学的使用，以恢复外部和内部视网膜疾病中的视觉功能。我们预测，应用于突变/基因独立方法的基因递送程序的开发可能会为大量患有遗传异质性和复杂视网膜疾病的大量患者的治疗需求提供答案。
非遗传性视网膜疾病的基因治疗
来自加州大学洛杉矶分校，加州大学洛杉矶分校，加州大学洛杉矶分校，加州大学洛杉矶分校，加利福尼亚州加利福尼亚州加州大学洛杉矶分校的一个化学，生物化学和生物化学部门，美国2号霍华德·休斯医学研究所，加州大学洛杉矶分校，加州大学洛杉矶加州大学洛杉矶，加利福尼亚州洛杉矶，加利福尼亚州，美国3分子生物学和生物化学系，加利福尼亚州，加利福尼亚大学，加利福尼亚州，伊尔维尔，伊尔维尼，伊尔维尼，伊尔维尼，4加州大学洛杉矶分校，洛杉矶，加利福尼亚，美国，印第安纳大学医学院5病理学和实验室医学系，印第安纳州印第安纳州，印第安纳州，美国，美国六号神经科学系，梅奥诊所，美国佛罗里达州杰克逊维尔，美国神经病学系7，洛杉矶，洛杉矶医学院，美国神经科学，哥伦比亚省哥伦比亚省杰克·盖芬学院，哥伦比亚省洛杉矶，研究，哥伦比亚革命学院。加利福尼亚州欧文，加利福尼亚州尔湾，以及加利福尼亚大学尔湾分校生理学与生物物理学系9疫苗研究与开发中心，美国加利福尼亚州尔湾
心血管风险预测的视网膜图像分析
抽象的心脏血管疾病（CVD）在全球范围内仍然是死亡的主要原因，强调了迫切需要有效预测风险和及早干预的方法。利用视网膜成像，一种非侵入性且易于使用的技术，显示出评估心血管风险的希望。该项目研究了使用深度学习技术来分析与心血管健康相关的预测生物标志物的视网膜图像。通过采用卷积神经网络（CNN）和其他先进的深度学习模型，我们的研究旨在创建能够检测出微妙的血管变化和与心血管危险因素相关的细微的血管变化和异常。这个提出的框架不仅简化了风险评估，而且还提供了对有助于CVD进展的潜在病理机制的见解。通过严格的验证和绩效评估，我们旨在展示基于深度学习的视网膜图像分析作为心血管风险评估和个性化医疗保健的宝贵工具的潜力。引言心血管疾病（CVD）是全球死亡率的主要原因，需要准确预测和迅速干预以降低相关的发病率和死亡率。最近的进步突出了创新的心血管风险评估方法，尤其是视网膜成像等非侵入性技术。视网膜的微血管改变反映了系统性的血管健康，使视网膜成像成为具有成本效益且易于访问的工具，用于透度筛查和风险分层。深度学习是人工智能（AI）的一个分支，在医疗保健中具有显着高级的图像分析。利用卷积神经网络（CNN），研究人员可以有效地分析视网膜图像，以检测与心血管健康相关的微妙血管异常和预测性生物标志物。该项目着重于开发深度学习模型，以增强心血管风险预测的准确性和效率，旨在揭示视网膜图像中描述的病理过程并获得对心血管疾病（CVD）机制的见解。本文概述了心血管风险预测的视网膜图像分析中的深度学习应用。我们讨论了使用视网膜成像，潜在优势，挑战和最新进步的基本原理。该研究旨在将医疗保健从反应性转变为积极的策略，为患有心血管事件的高风险的人提供个性化干预措施。将基于深度学习的视网膜图像分析整合到临床工作流程中可能会启动一个新的精密医学时代，从而改善了偏爱CVD的个人的结果。
视网膜疾病的基因治疗：从遗传学到治疗
过去十年来，由于美国食品药品监督管理局批准的商业基因疗法 Luxturna 取得了良好的效果，人们开始广泛考虑使用基因疗法治疗视网膜疾病。近年来，新一代测序、视网膜疾病分子发病机制研究以及与临床表型的精确关联等技术进步促进了全球各种疾病的基因疗法的发展，最近在印度也是如此。因此，人们正在进行大量研究，以正确选择载体、转基因工程以及可获得且具有成本效益的大规模载体生产。目前正在进行许多视网膜疾病特异性临床试验，因此有必要整理此类信息，以供科学界和临床界参考。在本文中，我们概述了现有的基因治疗研究，这些研究来自对 PubMed、Google Scholar 和 clinicaltrials.gov 来源的广泛搜索。这有助于更好地了解这项尖端技术的基本方面以及有关当前针对多种不同情况的临床试验的信息。这些信息将对目前使用/研究的视网膜疾病个性化治疗方法提供全面评估。
显示设备：RSD™（视网膜扫描显示器） - Helitavia
本章介绍了视网膜扫描显示器在头盔式飞行员-车辆接口以及面板式 HUD 和 HDD 应用中的性能、安全性和实用性。由于 RSD 组件技术发展如此迅速，因此参考了定量分析和设计方面，以便更完整地描述为直升机开发的第一个高性能 RSD 系统。视觉显示器在封装光线以形成图像的方式上存在显著差异。视网膜扫描显示器（图 6.1 中所示的 RSD）是一种相对较新的光机电设备，最初基于红、绿和蓝衍射极限激光光源。激光束通过视频信息进行强度调制，光学组合成单个全色像素束，然后由由微型振荡镜组成的 ROSE 扫描成光栅图案，就像阴极射线管 (CRT) 的偏转线圈将电子束写入荧光屏一样。 RSD 与 CRT 不同，因为电子到光子的转换发生在光束扫描之前，因此完全消除了荧光屏及其再辐射、光晕、饱和度和其他亮度和对比度限制因素。这意味着 RSD 与其他现有显示技术有着根本的不同，因为 RSD 没有平面发射或反射表面 — ROSE 直接创建光学瞳孔。与 CRT 一样，RSD 可以扫描出斑点