此幻灯片甲板可能包含某些前瞻性信息。此类信息涉及已知和未知的风险,不确定性和其他可能导致实际结果,绩效或成就的因素,与本文所隐含的陈述实质上不同,因此不应将这些陈述读取为保证未来绩效或结果。所有前瞻性陈述均基于Promis Neurosciences Inc.(“公司”)当前的信念,以及当前可用的信息以及其他因素以及其他因素。读者被告知不要对这些前瞻性陈述不依赖,这些陈述仅在此幻灯片甲板之日起说明。由于风险和不确定性,包括公司在其在线公共证券申请中确定的风险和不确定性,在网上可在Sec.gov在线提供,实际事件可能与当前的预期有很大差异。公司违反了更新或修改任何前瞻性陈述的任何意图或义务,无论是由于新信息,未来事件还是其他方式。
b“ 1部门,巴斯克大学(UPV/EHU)计算机科学与人工智能,西班牙圣塞巴斯蒂安2 Donostia International Physics Center(DIPC),圣塞巴斯蒂安,西班牙3 3号Biomedicina de Sevilla研究所(IBIS),ROC \ xc2 \ xc2和部门dev> div> xc2 \ xc4 \ xc4 \ xb1a celular,celelulta,de Biolog \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc4 \ xc4 \ xc4 \ xb1a,塞维利亚大学,西班牙塞维利亚大学,西班牙4个生物医学网络研究中心,神经疾病疾病(Ciberned)(ciberned),spain spintute,spain ridrid。 Gulbenkian de Ci \ XCB \ X86encia, Oeiras, Portugal 6 Biofisika Institute (CSIC-UPV/EHU), Leioa, Spain 7 Laboratoire of Optique et Biosciences, CNRS, Inserm, Ecole Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France 8 MRC Laboratory of Molecular Biology,剑桥,英国9号英国剑桥大学的生理学,发展和神经科学的<美国波士顿学院的计算机科学界11。de biogenieria, universidad carlos III de Madrid, Madrid, Spain 12 Area de Bioingenieria, Instituto de Investigaci \ XC2 \ XB4ON Gregory Mara \ XCB \ XCB \ X9C \ XC2 \ XB4ON, Madrid, Spain 13 Ikerbasque, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain相应的作者“
促进药物创新,特别是在神经退行性疾病领域,并使患者更快地使用它。抓住和调节人工智能的潜力,并具有前所未有的信息和数据。这些是意大利药品机构RobertNisticò与德国联邦药品和医疗设备研究所(BFARM)主席之间会议中心的主题,卡尔·布罗希(Karl Broich)昨天在波恩举行。nisticò在AIFA独立研究办公室的负责人阿曼多·马格雷利(Armando Magrelli)的陪同下,访问了联邦独立药品管理局,AIFA的德国类似物和欧洲最大的神经退行性疾病研究中心的Dzne(德国神经退行性疾病中心),其Italian Pierluigi nicotera是该疾病的最大研究中心。这次访问标志着旨在继续的国际对话的开始。
异常染色体是癌症,阿尔茨海默氏症,帕金森氏症,癫痫和自闭症等遗传疾病的原因。核型分析是诊断遗传疾病的标准程序。识别异常通常是昂贵的,耗时的,在很大程度上依赖专家解释,并且需要相当大的手动效果。e效应是为了自动化核图分析。但是,大型数据集的不可用,尤其是包括染色体异常的样本的数据集提出了一个重要的挑战。自动化模型的开发需要广泛的标记和令人难以置信的异常数据,以准确识别和分析异常,这些异常非常困难地获得了足够的数量。尽管基于深度学习的体系结构在医学图像异常检测中产生了最先进的性能,但由于缺乏异常数据集,它不能很好地概括。这项研究介绍了一种新型的混合方法,该方法结合了无监督和监督的学习技术,以克服有限标记的数据和可伸缩性的挑战。最初对基于自动编码器的系统进行了使用未标记的数据培训,以识别染色体模式。它是在标记的数据上进行的,然后使用卷积神经网络(CNN)进行分类步骤。使用了234,259个染色体图像的独特数据集,包括训练,验证和测试集。在染色体分析的规模中标记出显着的成就。所提出的混合系统准确地检测到单个染色体图像中的结构异常,在对正常和异常染色体分类时达到了99.3%的精度。我们还使用结构相似性指数度量和模板匹配来识别与正常染色体不同的异常染色体的部分。这种自动化模型有可能显着促进与染色体相关疾病的早期检测和诊断,从而影响遗传健康和神经系统行为。
神经退行性疾病,包括阿尔茨海默氏病(AD),帕金森氏病(PD)和亨廷顿氏病(HD),对现代医学的挑战越来越大,早期诊断在有效治疗和管理中起着至关重要的作用。量子点(QD),具有独特光学特性的半导体纳米晶体,由于其高亮度,光稳定性和可调发射光谱而成为成像和生物传感应用中的强大工具。尤其是,基于QD的成像技术通过在疾病进展的早期阶段实现高分辨率的细胞和分子过程来早期检测神经退行性疾病的巨大希望。此外,QD可以用诸如抗体或肽等生物分子进行功能化,以促进与这些疾病相关的生物标志物的特定靶向,从而促进高度敏感和选择性的检测。本综述探讨了基于QD的成像和生物传感策略的进步,以早期检测神经退行性疾病,重点是它们在生物标志物检测中的应用,脑组织的成像以及非侵入性诊断的潜力。还讨论了在神经退行性疾病背景下基于QD的技术的挑战,局限性和未来方向。
数字健康技术(DHTS)可以在日常工作中量化运动,但严重依赖于长时间磨损时间的参与者依从性。在这里,我们在一项纵向研究中分析了329名患有肌萎缩性侧索硬化症(ALS)的人进行的经过规定的练习(PES)的加速度计数据。我们开发了一种自动化和可解释的信号处理方法,以估计PES期间重复的上肢运动计数,持续时间,强度和相似性。上肢挥杆持续时间增加,而运动的强度和相似性随着时间的推移而下降,表明较长但剧烈且一致的上肢运动随着时间而言较少。强度是上肢功能变化的最强大预测指标。结果表明,PE可以有效地量化上肢功能,可与某些自由生活测量值相当,从而在DHT的临床应用中具有更大的灵活性。
基于对可用数据的审查,“健康计划”将同种异体移植(例如,通过椎间盘基质)注射到椎间盘中,以治疗未涵盖的退行性椎间盘疾病,因为它被认为是研究的。*背景/概述退行性椎间盘疾病背痛是成年人的常见状况。大多数背痛的发作都是自限制的,并且会在1个月内解决,但是一小部分会持续并变得慢性。慢性背痛可能是由多种病因引起的,包括肌肉骨骼疼痛,椎骨压缩骨折,脊柱狭窄,椎间盘突出症或其他退化性变化,使神经根部压缩并导致辐射性。椎间盘与年龄相关的变性很常见,包括许多生化和形态学变化;其中最常见的是糖胺聚糖的丧失以及水含量的相关损失。促炎分子增加,而终板钙化会损害营养流。一起,这些导致细胞核中细胞死亡的增加。尽管经常在影像学上观察到对椎间盘的退化性变化,但在没有辐射病的情况下,它们对背痛的贡献尚不确定。脊柱成像,例如磁共振成像,计算机断层扫描或平原射线照相术,表明腰椎椎间盘变性广泛,但对于大多数人而言,腰椎变性并不引起症状。因为在成像上看到的椎间盘的许多退化性变化是无症状的,因此识别背痛的来源是具有挑战性的。也可以开处方。细胞疗法正在治疗腰痛的保守治疗是大多数患者的一线治疗方法。非甾体类抗炎药或其他镇痛药用于缓解症状。杜洛西汀或曲马多建议由美国医师学院使用二线药物治疗。此外,在症状过程中,经常开处方,与某种形式的运动疗法结合进行活动的修饰。对于持续性非肌背痛的患者,指南建议跨学科康复,该康复定义为一种使用身体康复以及心理或心理社会干预的综合方法。尽管经常进行脊柱融合手术,以用于非特异性背痛,但对椎间盘的退化性变化,但尚未证明手术比综合保守治疗更有效。
摘要 —EEG 解码算法的发展面临着数据稀疏性、受试者多变性和精确注释需求等挑战,所有这些对于推进脑机接口和增强疾病诊断都至关重要。为了解决这些问题,我们提出了一种新颖的两阶段方法,称为自监督状态重建-启动黎曼动力学(EEG-ReMinD),该方法减轻了对监督学习的依赖并整合了固有的几何特征。这种方法可以有效地处理 EEG 数据损坏并减少对标签的依赖。EEG-ReMinD 利用自监督和几何学习技术以及注意机制,在黎曼几何框架内分析 EEG 特征的时间动态,称为黎曼动力学。对两种不同神经退行性疾病的完整和损坏数据集的比较分析强调了 EEG-ReMinD 的增强性能。
儿童神经退行性疾病包括多种疾病,这些疾病是由细胞和神经系统连接逐渐受损而引起的,而这些细胞和神经系统连接对于活动、协调、力量、感觉和认知至关重要。神经退行性疾病影响着全世界数百万人。神经系统疾病是涉及大脑、脊髓或神经和肌肉的疾病。患有神经系统疾病的儿童可能患有癫痫、发育迟缓、脑瘫、脑膜炎、遗传/代谢疾病或肌肉或神经疾病(如肌营养不良症或周围神经病变)。这些疾病通常很严重,可能会对受影响的儿童产生长期影响。最常导致心理生理疾病的病理可归纳为三类:协作困难(自闭症谱系障碍、智力障碍、恐惧症);运动功能障碍(脑瘫、癫痫、其他脑部疾病、神经肌肉疾病)和颅面异常(唐氏综合症、其他遗传综合症)。由于临床病史以及缺乏合作,对于具有特殊需要 (SN) 的儿科非合作患者,尽管他们符合适用于无残疾患者的门诊管理标准,但麻醉风险可能难以评估。必须仔细规划患有心理生理障碍以及相关关系和认知问题的儿科患者的围手术期管理,以使整个住院过程尽可能舒适和减少创伤。全身麻醉是具有特殊需要 (SN) 的儿科患者最合适的麻醉类型,尽管这些患者的麻醉并发症更常见,主要是由于合并症、服用药物和解剖学特殊性。一些研究发现多次麻醉暴露与神经发育缺陷之间没有相关性,而另一些研究报告称,即使是一次麻醉也可能增加缺陷的风险。观察到需要全身麻醉的手术会导致发育或行为障碍的风险增加。根据目前的研究,有必要努力限制麻醉时间和麻醉次数以及麻醉剂的剂量。评估必须包括与需要特殊麻醉考虑的情况有关的病史和体格检查。早期诊断和干预对于管理儿科患者的这些神经系统疾病至关重要,可以改善整体生活质量和长期结果。
b“ Quralis正在应用精确医学来推进新型的治疗管道,用于治疗肌萎缩性侧面硬化症ALS,额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。我们的干细胞技术可以测试各种疗法的功效,并为诊所提供过渡桥,从而实现目标验证,发现和分子选择。我们正在推进三个反义和小分子计划,以解决大多数患者的ALS的子形式。与世界一流的思想领导者,药物开发人员和患者倡导者一起,我们的成长团队处于神经退行性研究和开发的领先地位。我们很荣幸能在新英格兰的创业生态系统中赢得了凶猛的15和新英格兰风险投资协会的最佳新兴生命科学公司Nevy奖。我们是神经退行性疾病生物学,干细胞和反义寡核苷酸ASO技术,生物标志物和小分子设计的先驱。我们对我们的患者社区,科学,同事和我们自己诚实和同情,分享了一种共同的热情,以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种背景和价值协作。我们认为,可以通过精确靶向正确的患者,确定正确的疾病机制,并精心开发疾病改良的临床有意义的疗法来改善患者生活,从而实现治疗神经退行性疾病的成功。QULARIS的立场摘要正在寻求一位积极进取的副科学家来领导和管理我们的复合管理系统。该职位将与团队成员紧密合作,以学习到适当的跟踪和组织决策实验中使用的化合物。主要职责”
