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实验室研究结果支持减少神经炎症可能有助于对抗阿尔茨海默病的观点
“阿尔茨海默病涉及不同机制的复杂相互作用。其中之一就是神经炎症。这就是我们在研究中关注的。具体来说，我们通过药理学方法操纵了一种称为 NLRP3 炎症小体的分子复合物。它存在于小胶质细胞中，小胶质细胞是大脑的免疫细胞，”DZNE 研究小组负责人、英国国立大学先天免疫研究所研究员、波恩大学 ImmunoSensation2 卓越集群成员 Róisín McManus 博士说。
定量的生物年代学通过欧洲晚期阿尔比亚氨及其生物多样性的统一关联
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用机器学习方法检测阿尔茨海默氏病
摘要。随着世界正在经历人口增长，年龄在65岁及以上的老年人的一部分也以更快的速度增长。结果，预计未来几年患有阿尔茨海默氏病的痴呆症将迅速增加。目前，医疗保健系统需要准确检测该疾病以治疗和预防。因此，开发一个早期发现阿尔茨海默氏病以避免并发症的框架至关重要。为此，提出了基于机器学习（ML）和深度学习方法的新型框架，以检测阿尔茨海默氏病。尤其是，已经针对其定义准确性评估了不同的ML和DL算法的性能。实验结果表明，双向长期记忆（BILSTM）的表现优于91.28％的ML方法。此外，与现状的比较表明，我们的框架优于文献中提出的其他方法。
研究人员将一种可预防阿尔茨海默病的基因突变引入人类细胞
理论上，将冰岛突变引入阿尔茨海默病高风险人群的基因组中可以预防或减缓疾病的进展。“不幸的是，我们无法回到过去修复导致神经元死亡的损伤，”研究人员说。“因此，这种治疗方法特别适合受遗传性疾病影响的家庭，这种疾病表现为 35 至 40 岁之间的记忆问题。如果成功，它还可能用于治疗最常见的阿尔茨海默病患者，这种疾病发生在 65 岁以后，是疾病的早期迹象。”
2型糖尿病和阿尔茨海默氏病
摘要：随着人群的衰老，糖尿病和阿尔茨海默氏病的全球流行率令人震惊。许多流行病学数据表明，2型糖尿病与痴呆症风险增加之间存在很强的关联。这些疾病既是退化性的，又是进步性的，并且具有共同的风险因素。淀粉样蛋白级联反应在阿尔茨海默氏病的病理生理学中起关键作用。淀粉样β肽的积累逐渐导致tau蛋白的热磷酸化，然后形成神经纤维缠结，从而导致神经变性和脑萎缩。在阿尔茨海默氏病中，除了这些过程之外，大脑中葡萄糖代谢和胰岛素信号传导的改变似乎会诱导早期神经元丧失和突触可塑性的损害，在疾病的临床表现前几年。阿尔茨海默氏病期间大脑中存在胰岛素抵抗的大量证据已将这种疾病描述为“ 3型糖尿病”。可用的动物模型在理解2型糖尿病与阿尔茨海默氏病之间的关系方面非常有价值，但是迄今为止，机械性联系知之甚少。在这项非详尽的综述中，我们描述了可能将这两种疾病联系起来的主要分子机制，重点是胰岛素受损和IGF-1信号传导。我们还专注于GSK3β和DYRK1A，这是阿尔茨海默氏病的标志物，它们也与胰腺β-细胞功能障碍和2型糖尿病密切相关，因此可能代表两种疾病的常见治疗靶标。
在多种同类中的小血管疾病和阿尔茨海默氏病的血浆和神经影像学：梅萨
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人工智能在阿尔茨海默氏病中的应用
结果：通过研究过程总共获得了2,316篇论文，自2018年以来观察到的出版物显着增加，这表明该领域的显着增长。美国，中国和英国为该研究领域做出了明显的贡献。伦敦大学领导着80个出版物的机构生产力，随后是加利福尼亚大学系统，有74个出版物。关于全部出版物，《阿尔茨海默氏病杂志》是最多产的，而神经图则是被引用最多的杂志。shen dinggang是全部出版物和平均引文的顶级作者。参考和关键词的分析突出了研究热点，包括鉴定AD的各个阶段，早期诊断筛查，风险预测和疾病进展的预测。“任务分析”关键字从2021年到2023年出现为研究前沿。
Brain-on-Cloud 通过 3D 结构磁共振全脑扫描自动诊断阿尔茨海默病
背景和目标：阿尔茨海默病约占痴呆症病例的 70%。从 T1 加权结构磁共振扫描中可以轻松发现阿尔茨海默病引起的皮质和海马萎缩。由于在综合征的初期及时进行治疗干预对患病对象的病情进展和生活质量都有积极影响，因此阿尔茨海默病的诊断至关重要。因此，本研究依赖于开发一个强大而轻量级的 3D 框架 Brain-on-Cloud，该框架致力于通过改进我们最近的基于卷积长短期记忆的框架，并集成一组数据处理技术，以及调整模型超参数并评估其在独立测试数据上的诊断性能，从 3D 结构磁共振全脑扫描中有效学习与阿尔茨海默病相关的特征。方法：为此，在可扩展的 GPU 云服务上进行了四次连续实验。对它们进行比较，并调整最佳实验的超参数，直到达到最佳性能配置。同时，设计了两个分支。在 Brain-on-Cloud 的第一个分支中，在 OASIS-3 上进行训练、验证和测试。在第二个分支中，使用来自 ADNI-2 的未增强数据作为独立测试集，并评估 Brain-on-Cloud 的诊断性能以证明其稳健性和泛化能力。计算每个受试者的预测分数，并根据年龄、性别和简易精神状态检查进行分层。结果：在最佳状态下，Brain-on-Cloud 能够分别在 OASIS-3 和独立 ADNI-2 测试数据上以 92% 和 76% 的准确率、94% 和 82% 的灵敏度以及 96% 和 92% 的曲线下面积辨别阿尔茨海默病。结论：Brain-on-Cloud 是一种可靠、轻量且易于复制的框架，可用于通过 3D 结构磁共振全脑扫描自动诊断阿尔茨海默病，无需将大脑分割成各个部分即可表现出色。在保留大脑解剖结构的情况下，其应用和诊断能力可以扩展到其他认知障碍。由于其云特性、计算轻量和执行速度快，它还可以应用于实时诊断场景，提供及时的临床决策支持。
研究阿尔茨海默氏症类型的轻度认知障碍中的氧化应激 - 脑损伤轴
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