帕金森病(PD)中已出现了多种神经影像学生物标记物。然而，特异性的生物标记物更适合于评估帕金森病进展的不同阶段的神经退行性过程。本综述的目的是阐明基于磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)/单光子发射计算机断层扫描(SPECT)神经成像生物标志物的时间相关性。
一、重要性 对神经疾病亚型进行鉴别可以提高临床和研究的精确性。现已有研究关注临床症状亚组，但仍需考虑更广泛的临床谱系、理清疾病轨迹并且调查基因相关性。
越来越多的研究表明传统的精神疾病诊断体系有很大的局限性。被临床医生诊断为同一种疾病的群体，可能有很大的不一致性。同时被诊断为几种疾病的人，可能表现出同样的临床症状、拥有同样的脑影像异常等。对于同一种的疾病的异质性，以往的研究都没有考虑病人和正常人的差异，只是简单的将病人进行聚类，比如以前我们解读过Nature Medicine的那篇文章《Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression》 。这篇文章最大的创新性有两个：一个是对揭示了精分的2个神经解剖亚型，另一个就是方法的创新，即用一种全新的半监督的聚类方法，来寻找精分的亚型。 那么这是一个什么方法呢？简单点来讲，如下图所示：
哈喽，大家好！本期将给大家介绍在筛查试验的统计分析过程中可能会遇到的三种类型偏差：领先时间偏差（Lead-time bias） 、病程长短偏差（Length-time bias）、检查悖论（Length-biased sampling）
精神分裂症的神经生物学异质性了解甚少，并混淆了当前的分析。我们在一个多机构多种族队列中研究了神经解剖亚型，使用新的半监督机器学习方法，旨在发现与疾病相关的模式，而不是正常的解剖变异。研究人员对307名确诊精神分裂症患者和364名健康对照者进行了结构MRI和临床测量分析。灰质、白质和脑脊液局部体积测量被用来识别独特的和可重复的精神分裂症神经解剖亚型。两种不同的神经解剖亚型被发现。亚型1表现出广泛更低的灰质体积，主要分布于下丘脑、伏隔核、内侧颞叶、内侧前额叶/额叶和岛叶皮质。亚型2显示基底神经节和内囊体积增加，其他脑体积正常。在亚型1中灰质体积与病程呈负相关(r = -0.201, P = 0.016)，而在亚型2中则不相关(r = -0.045, P = 0.652)，这可能暗示了不同的潜在神经病理过程。子类型没有年龄(t = -1.603, df = 305, P = 0.109),性别(df =1χ2 = 0.013,P = 0.910),疾病持续时间(t = -0.167, df = 277, P =0.868),抗精神病剂(t = -0.439, df = 210, P = 0.521),发病年龄(t = -1.355, df = 277, P = 0.177),阳性症状(t =0.249, df = 289, P = 0.803),阴性症状(t = 0.151, df = 289, P= 0.879)或抗精神病类型(卡方= 6.670,df =3, P = 0.083)差异。亚型 1的受教育程度低于亚型2(卡方= 6.389,df = 2, P = 0.041)。总之，我们发现了两种截然不同且高度可再生的神经解剖亚型。亚型1显示与病程相关的广泛体积减少，以及更差的发病前功能。亚型2除基底神经节和内囊较大外，解剖结构稳定正常，不能用抗精神病药剂量解释。这些亚型挑战了脑容量损失是精神分裂症的一个普遍特征的概念，并暗示了不同的病因。它们可以为丰富和分层临床试验和精确诊断提供策略。
虽然在当前，人们对精神分裂症的神经机制有了一定的了解，但是对其神经生物学的异质性仍旧了解甚少，这严重影响了当前对精神分类症神经生物学的不同表征的分析研究。
重度抑郁障碍（MDD）是一种流行的慢性精神障碍，终生反复发作。研究表明，与首次抑郁症（FED）相比，复发性抑郁症（RD）具有更严重性、高复发性和显著功能障碍，证实抑郁症的进行性本质。然而，关于脑功能连接组的研究很少。本文采集了95名未进行药物治疗的MDD患者（35名FED患者和60名RD患者）和111名健康对照组（HCs）的静息态功能磁共振（fMRI）数据。进行六个月的paroxetine药物治疗，56名患者病情缓解并完成第二次数据采集。使用基于脑网络的统计分析来探究功能连接的变化。结果表明，与HCs相比，FED患者的躯体运动、默认模式和背侧注意网络表现出低连接性，而RD患者的躯体运动、突显、执行控制、默认模式和背侧注意网络，以及突显网络和执行控制网络内和之间都表现出高连接性。此外，当患者病情缓解时，MDD患者的受损成分没有显著变化，并且RD患者仍存在高连接子集和低连接子集。且FED患者表现出的低连接性和RD患者的高连接性与发作次数和总病程时间相关。本文研究证实了抑郁症的固有功能连接受损是进行性的。
随着中国保险科技的高速发展，保险行业仍面临相当的挑战，主要表现在数据收集、整合方面。
在试运营过程中，“睿知”的医生推荐准确率高达96%以上。 昨天，腾讯推出了首款医疗AI引擎“睿知”。在应用过程中，睿知能像医生那样询问患者的病情，并基于交互信息帮助患者精准找到最合适的医生。 据了解，“睿知”是腾讯医疗大数据实验室的研发成果，基于大数据打造的知识图谱，再结合AI算法模型，其能够实现对疾病和病程的预判。 其中，在知识图谱的构造上，其数据来源主要有两个，其一是权威的医学知识，包括医学教科书籍、论文及科普文章，以及各种症状体征、检验检查指标、用药治疗的疾病知识库等；其二则是实时更新的数据，包括患者
目前，很多疾病没有现成标志物或者现有的的标志物（如血液，尿液里头游离蛋白）诊断精度低。同时，细胞外囊泡携带母细胞分子标记物指纹为标志物开发提供了宝库, 在癌症，神经退行性疾病，心血管等疾病的早期诊断，病程追踪，治疗效果评估等方面已经展现出巨大潜力。
神经影像研究认为PD（帕金森症）是一种网络失连接综合征，并可通过网络神经科学方法进行研究。网络神经科学将大脑从结构与功能上看作大尺度神经网络。该方法假设脑区之间的解剖连接与功能交互的异常，会引起网络功能的障碍。近期基于图论的研究发现，早期PD的功能连接组受到模块化破坏，虽然白质连接发生微小改变，但结构组织仍旧相对保留。因此，重要的是我们需要了解众所周知的解剖网络的固有变异性是否构成了早期PD中未检测到的结构异常的基础。此外，PD的病理和症状异质性可能影响发现一致的疾病相关结构变化的能力，尤其是在PD疾病的早期阶段。
诺如病毒最初是1968年，在美国俄亥俄州诺沃克市的一所学校爆发的胃肠炎疫情中被发现的。被命名“诺沃克病毒”后改为“诺如病毒”。研究表明，这次疫情的源头是污染了饮用水的污水处理系统，这导致了病毒在学校中的传播。从那以后，诺如病毒在全球范围内广泛传播。
网络分析工具越来越多地应用于静息代谢活动(PET)或血氧依赖信号(功能MRI)的脑成像，以表征导致脑部疾病的异常神经环路。这种方法对神经退行性疾病的研究特别有价值，因为神经退行性疾病的特征是病理沿着离散的神经通路扩散。疾病特异性脑网络的识别和验证有助于定量评估通路随时间和治疗过程中的变化。网络异常通常可以在症状出现之前识别出来，甚至可以在临床前期用于跟踪疾病进展。同样，治疗可调节网络活动，因此可能在临床试验中作为疗效的标志物。最后，通过同时测量个体患者扫描图像中多个疾病网络的活动水平，可以实现早期鉴别诊断。虽然这些技术最初是为PET开发的，但在过去几年中，类似的方法也被引入了功能MRI，这是一种更容易获得的非侵入性成像模式。这一进展预计将扩大网络工具在大规模和多样化患者人群中的应用。
每年数百万人会患上老年痴呆症。根据数据报导，它是美国第六大死亡原因，而且医疗和护理费用也相当昂贵。
通过构建统计学模型、数学模型，或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势，利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测，比如说，逻辑斯蒂生长曲线拟合数据，预测未来几天可能的发展趋势；或者利用时间序列模型构建预测模型；也可用LSTM构建预测模型，一种特殊的RNN网络。以上方法，除生长曲线外，其他模型，需要大量数据做训练，就目前情况看，数据量并不大，即使构建出模型，参考价值并不大，并没有与业务做融合，只是以数据理解数据。
X连锁肌张力障碍-帕金森综合症（X-linked dystonia-parkinsonism，XDP）是一种神经退行性运动障碍疾病，XDP以成人肌张力障碍合并帕金森病为特征。过往影像学和病理学研究表明，XDP的肌张力障碍期的病理特征表现为纹状体中的纹状小体萎缩。纹状小体占整个纹状体体积的10 - 15%，从嘴侧到尾侧由多到少呈梯度分布，即靠近嘴侧到纹状体纹状小体比较丰富。近期定量MRI研究提示，白质和苍白球可能也与XDP的肌张力障碍有关。但仍旧对纹状体不同解剖位置的具体萎缩情况缺乏细致的认识。本研究发表在BRAIN杂志。
---- 近日，腾讯云签约深圳市海普洛斯医疗系统科技有限公司，提供一站式 DevOps 研发管理工具平台，帮助推动海普洛斯肿瘤诊治的精准化和规范化前行，保障更多患者权益。 海普洛斯是肿瘤液体活检和基因大数据国家高新技术企业，在基因测序、液体活检、生命信息和大数据等领域具有核心技术优势，以科技创新造福人类，致力于成为全球领先的生命科技公司。海普洛斯业务覆盖肿瘤全病程管理、遗传性疾病筛查、重大感染性疾病（含新冠核酸）等领域， 已为全国 500 多家三甲医院、数百家科研院所、体检机构、保险公司、互联网平台以及
阿尔兹海默症（AD）是最常见的中枢神经系统退行性疾病，全球AD患者人数超5000万，是亟待解决的社会问题和医学难题。然而，AD临床治疗却面临巨大瓶颈，现有药物主要包括多奈哌齐、加兰他敏、美金刚、卡巴拉汀等，仅能在一定程度上缓解症状，无法延缓甚至逆转病程。新药研发面临近100%的超高失败率，其主要原因在于复杂的病变机制和血脑屏障（BBB）限制药物入脑。β淀粉样蛋白（Aβ）沉积和Tau蛋白过度磷酸化是AD病变的两大主要诱因，其通过相互促进加速AD病程；近年来针对Aβ或Tau的单靶点新药研发接连折戟。因此，Aβ清除和Tau磷酸化抑制的协同治疗策略可能是战胜AD的有效方法。
人工智能技术的迅速升温，为各行各业带来了突破性的变革。但由于医疗行业的低容错率和重要性，医疗业与人工智能的结合会显得更加谨慎。 事实上也的确如此，多个试点的测试，长期的内测，腾讯睿知的智能导诊系统上线是经过了大量的等待与实践的。 腾讯睿知的智能导诊系统是利用大数据与人工智能解决资源错配问题的系统 。其通过智能的人机对话，可以帮助患者精准获得最合适的医生，医生也可以筛选与其专业方向匹配的患者，从源头上让医疗服务更精准高效。 协助患者，精准配医 医疗资源错配是一个大问题。身边有不少人表示，就算是小感冒也想要挂专
今天为大家介绍的是2020年6月谢菲尔德大学Laura Ferraiuolo教授课题组和BenevolentAI公司合作发表在Nature Reviews Neurology上的一篇有关神经退行性疾病诊断和治疗中的机器学习应用的综述。在这篇综述中，作者重点介绍了机器学习如何帮助人们早期诊断疾病、解释医学图像以及发现和开发新的疗法，有助于增进科学家们对疾病进程的了解。
代谢组学是直接研究生物体受基因和蛋白调控的所有代谢物的变化规律和功能的科学，是探究生物现象结果的科学，代谢组学 研究一方面可以发掘一些新的分子标志物，另一方面通过与蛋白质组学、基因组学数据的联动分析，可以从原因和结果两方面分 析生物体的内在变化，将系统生物学的研究推向更高水平。LC-MS非靶向代谢组技术通过LC-MS平台对限定条件下的特定生物 样品中所有代谢组分进行定性和定量。
（VRPinea4月15日讯）在全球新冠疫情确诊人数超过200万人的现在，越来越多的科技公司推出了相关社会责任的举措。其中，不少VR/AR企业出钱出力，从之前中国大陆的疫情来看，企业更多的是参与到公共事务之中，包括捐助远程医疗协助设备、提供非接触式AR测温设备等。如今，大陆疫情已逐渐接近尾声，海外疫情却开始大规模爆发，此时海外的一些XR厂商，则走了另外一个路径，更多的去关注弱势群体和普通用户。
失语症的特征是部分或全部丧失口头或书面沟通的能力。失语症患者可能在说话、阅读、写作、识别物体名称或理解他人所说的内容方面存在困难。常见的失语症是由脑损伤引起的，如在创伤事故或中风时的大脑缺氧。它也可能是由脑瘤、阿尔茨海默病或脑炎等感染引起的。失语症可能是暂时的，也可能是永久性的。失语症不包括因失去肌肉控制而造成的语言障碍。失语症可以根据其临床表现或者受损部位进行分类，其中，原发性进行性失语症（PPA）被定义为病人进行性、有限度的语言障碍，病程迁延多年，无占位病变、梗死或其他脑部病变可解释其临床表现，语言障碍为病程中唯一或突出的神经系统异常。
这是《创新药物研发经纬》一书的前言部分提到的一款理想新药应具备的条件列表，其实这个列表还可以更长。虽然当我们谈起创新药物时多是指创新化学药物，但是目前生物药的比重也在不断提升。在谈我们熟悉的单细胞流程之前，让我们先来看看新药研发的成熟管线，然后就着这个管线来看看单细胞能做什么。
早期帕金森病(PD)的诊断仍然是临床上的一大挑战。以往的研究仅用黑质(SN)中的铁、神经肽(NM)或黑体-1(N1)征本身并不能为这些方法的临床应用提供足够高的诊断性能。本研究的目的是利用单个三维磁化传递对比(MTC)梯度回波序列提取代表整个SN的NM复合体体积、铁含量和体积，以及N1征作为潜在的互补成像生物标志物，并评估它们在早期PD中的诊断性能和临床相关性。对40例早期特发性帕金森病患者和40例年龄、性别匹配的健康对照(HCS)进行3T扫描。使用动态编程(DP)边界检测算法半自动地确定NM边界(代表SN部致密区(SNPC)和脑桥臂旁色素神经核)和铁边界(代表总SN(SNPC和SN网状部))。受试者操作特性分析用于评估这些成像生物标志物在早期帕金森病诊断中的作用。应用相关分析研究这些影像指标与临床评分的关系。我们还引入了NM和总铁重叠体积的概念，以证明NM相对于含铁SN的损失。此外，所有80例患者均独立评估N1征象。PD组SN中NM和SN体积低于HCS组，而SN中铁含量高于HCS组。有趣的是，双侧N1信号缺失的帕金森病患者的铁含量最高。单项测量的两个半球的平均值的曲线下面积(AUC)值为：NM复合体体积为0.960；SN总体积为0.788；SN铁含量为0.740；N1标志为0.891。通过二元Logistic回归将NM复合体体积与以下测量中的每一项相结合，得到了右侧和左侧的平均0AUC值：总铁含量为0.976；总SN体积为0.969，重叠体积为0.965，N1符号为0.983。我们发现SN体积与UPDRS-III呈负相关(R2=0.22，p=0.002)。虽然N1标志表现良好，但它不包含任何有关铁含量或NM数量的信息，因此，将该标志与NM和RON测量结合起来，可以更好地解释当N1标志在PD受试者中消失时发生的情况。总之，从单个MTC序列得出的NM复合体体积、SN体积、铁含量和N1征的组合为理解和诊断早期PD提供了补充信息。
今天给大家带来的是2020年3月发表在Biomed Research International（IF=2.276）杂志上的文章“Investigation of Potential Genetic Biomarkers and Molecular Mechanism of Ulcerative Colitis Utilizing Bioinformatics Analysis”。这篇文章通过DEGs筛选、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、GO分析、KEGG分析，鉴定hub基因并进行数据验证以确保可靠性，揭示溃疡性结肠炎的分子机制，为溃疡性结肠炎基因治疗提供潜在的生物标志物。
四种典型脑电微状态中的微状态C和D的动态特性被认为是精神分裂症的一种潜在的内表型。对于内表型，未受影响的患者亲属也必定会表现出异常。本研究检测了精神分裂症患者未受影响的同胞、精神分裂症患者、健康对照和首发精神病(FEP)患者的静息状态记录中的微状态动态特性。精神分裂症患者及其同胞与对照组相比，微状态C的出现增多，微状态D的出现减少。FEP与慢性患者之间无明显差异。本研究结果表明，微状态C和D的动态特性是精神分裂症的一种候选内表型。
本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能并构建了医生服务指标评价体系。疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文本的疾病初诊，这个功能帮助患者初步了解自身的疾病情况并为下一步与医生的交流提供支持。第二个功能是医生推荐，本平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来进行推荐， 匹配患者的咨询文本和医生的历史问诊信息，从而为患者推荐最适合的医生，最后我们使用Django框架进行项目发布。
今天为大家介绍的是来自Zilong Wu , Daniel W. Armstrong, Herman Wolosker & Yuebing Zheng团队的一篇论文。小型代谢分子的手性在控制生理过程和指示人类健康状况方面非常重要。在多种疾病中，包括癌症、肾脏和脑部疾病，生物体液和组织中手性分子的对映异构体比例会发生异常。因此，手性小分子是疾病诊断、预后、不良药物反应监测、药效学研究和个性化医疗的有前景的生物标志物。然而，由于这些小型手性分子种类繁多、浓度低，要在临床程序中实现成本效益高且可靠的分析仍然困难。
重度抑郁症(MDD)是一种最常见的心理健康疾病，它与脑萎缩和死亡率的关系已被深入研究。最近的研究表明，预测年龄和实际年龄之间的偏差可能是大脑衰老加速表征MDD的标志。然而，目前的结论通常是基于从白人参与者收集的结构MRI信息得出的。这一生物标志物的普遍性需要通过不同民族/种族背景的受试者和不同类型的数据进一步验证。在这里，我们使用REST-meta-MDD，一个从中国多个队列参与者收集的大规模静息状态fMRI数据集。我们开发了一个基于1101个健康对照的堆叠机器学习模型，该模型通过功能磁共振成像(fMRI)估计受试者的实际年龄，具有很好的准确性。训练后的模型应用于来自24个地点的1276名重度抑郁症患者。我们观察到MDD患者表现为a+4.43年,高于对照组的脑预测年龄差异(brain-PAD)。在MDD亚组中，抗抑郁药物使用者的脑PAD与非药物使用者的比较,我们观察到有统计学意义的+2.09年。观察到的统计关系进一步通过三种不同的机器学习算法进行检验。在中国参与者中观察到的脑内PAD阳性证实了重度抑郁症患者大脑加速老化的存在。利用脑功能连通性进行年龄估计从一个新的维度验证了现有的发现。
本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能并构建了医生服务指标评价体系。疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱，
近日，伦敦帝国理工学院和墨尔本大学的研究人员开发了一套人工智能系统Texlab，该系统能够对卵巢癌进行预后（预测疾病可能病程和结局），预测卵巢癌患者的存活率，并给出对患者最有效的治疗建议。
“我周围的每样东西看起来都很恐怖，周围的人们看起来不再正常，而是一个个带有黑色轮廓和发亮的眼睛的恶魔。我无法十分专注地和你交流，因为似乎所有其他即使我不想感兴趣的事情也会吸引我的注意力，当我们交谈时，我会不由自主地被隔壁房间和走廊里的声音所吸引，我控制不住我的注意力，这使得我无法注意我在对你说什么或你对我说了些什么。”一位精神分裂患者的自述。
今天和大家分享的是2020年1月发表在British journal of haematology （IF=5.518）上的一篇文章：“AML through the prism of molecular genetics”，作者描述了基因组学和分子遗传学是如何改变人们对急性髓系白血病（AML）的理解，并介绍了儿童与成人、偶发与遗传性AML的差异，阐明了目前学界对AML在分子遗传学角度的研究进程，对AML未来的研究潜力作出了肯定，认为人们有机会向髓系恶性肿瘤的个性化更进一步。
控制新冠病毒的传播，重要的一点是对单链RNA病毒的新冠病毒进行高深度的全基因组测序，了解其突变与进化规律。2021年2月，深圳华大生命科学研究院和广州医科大学附属第一医院/广州呼吸健康研究院/呼吸疾病国家重点实验室赵金存教授团队联合多家单位在国际期刊Genome Medicine和Frontiers in Medicine上分别发表了题为《新冠病毒在个体内的变异和进化动态分析》（“Intra-host variation and evolutionary dynamics of SARS-CoV-2 populations in COVID-19 patients”）和《新冠病毒在个体间传播的群体瓶颈效应和体内变异》（“Population bottlenecks and intra-host evolution during human-to-human transmission of SARS-CoV-2”）两篇成果论文。
背景与假设：多项研究表明，精神病患者的大脑自发活动，包括总低频振幅(total amplitude of low-frequency fluctuation, IFF)、分数低频振幅(fractional amplitude of low-frequency fluctuation, ReHo)和局部一致性(regional homo, ReHo)均发生改变。然而，神经影像学结果显示出高度异质性。因此，我们收集了关于首发精神病(FEP)患者自发性脑活动的现有文献，而长期治疗和慢性疾病的影响很小。
今天我们来聊一个话题，那就是借助现有的单细胞数据辅助研究我们自有的空间转录组数据，尤其在没有匹配的单细胞数据的情况下。文章在Spatial transcriptomics stratifies psoriatic disease severity by emergent cellular ecosystems，2023.6.2发表于Science Immunology,IF 30.63，样本类型：健康的皮肤和银屑病。其中在研究的过程就是借助了其他人的单细胞数据辅助研究自己的空间转录组数据，思路值得借鉴。
主要表现是，患者通常会出现行动迟缓、肢体抖动僵硬等症状，严重影响日常行动能力及生活质量。
类风湿性关节炎（Rheumatoid arthritis，RA） (RA) 是一种慢性炎症性关节疾病。最新的流行病学调查显示，我国RA发病率约为0.42%，病程15年以上的致残率高达61.3%。抗氧化治疗与化学疗法相结合为 RA 治疗提供了广阔的前景，并且非常需要有效地将药物和抗氧化剂输送到 RA 滑膜关节的能力。目前治疗方法主要是通过注射或口服给药，但这对胃肠道有毒副作用等。但皮肤角质层具有平常屏障作用，严重限制了药物的经皮给药效率。为此，深圳大学董海峰教授团队开发了一种可编程聚合物微针 (MN) 平台（图1），用于透皮递送甲氨蝶呤 (MTX) 和活性氧 (ROS) 清除剂用于 RA 治疗。由聚乙烯吡咯烷酮 (PVP) 制成的可生物降解的 MNs 与聚多巴胺/二氧化锰（称为 PDA@MnO 2）和 MTX 结合。插入皮肤组织后，MNs 降解，从而释放负载的 MTX 和 PDA@MnO 2。PDA@MnO 2可用作 RA 滑膜微环境中的 MRI 造影剂，还作为一种强大的抗氧化剂来去除 ROS减少 RA 炎症，当与 MTX 介导的化疗相结合时，可在鼠模型中获得理想的 RA 治疗结果。这项工作不仅代表了一种有价值的 MN 辅助 RA 治疗剂透皮给药方法，而且为 RA 的化学疗法和抗氧化协同治疗开辟了一条新途径。该研究日前发表于ACS Applied Materials & Interfaces上，硕士生武超雄为该论文第一作者，董海峰教授和杨灵芝老师为通讯作者。
精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中，我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据，以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据，共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁，范围18 ~ 73岁，55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值，7个皮层下体积，侧脑室体积和总颅内体积组成，所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中，脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明，SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。
普通的工具如hanlp，htp，不能识别特定领域的专有名词，所以需要实体识别的算法。下面就以医疗专业为例子来谈一下医疗专业的命名实体识别。
认知和行为共病在儿童和成人癫痫中普遍存在，并对人类和经济造成巨大负担。在过去的一个世纪里，了解这些共病的病因和病程的经典方法是通过癫痫医学分类，包括其病因、病程、特征和综合征。尽管“病变模型”长期以来一直是该领域的组织范式，但对该模型的实质性挑战来自不同方面，包括神经影像学、神经病理学、神经心理学和网络科学。患者分层和表型研究的进展为癫痫的认知和行为共病提供了一种新的分类方法，这反映了其临床表现的异质性，并提出了精准医学的可能性。正如我们在本文中所讨论的，这些进展为发展修订病因学范式提供了信息，该范式包括复杂的神经生物学测量、基因组学、共病、多样性和逆境以及恢复力因素。我们描述了可改变的危险因素，可以指导癫痫的早期识别、治疗，最终预防认知和更广泛的神经行为共病，并提出了指导未来研究的路线图。本文发表Nature reviews Neurology杂志。
文章标题：《Single-Cell Profiling of AKI in a Murine Model Reveals Novel Transcriptional Signatures, Profibrotic Phenotype, and Epithelial-to-Stromal Crosstalk》
新冠病毒疫后复工成为当务之急，然而病毒尚未消散，风险权衡面临不确定因素，如果可以准确预测未来的疫情走势，将会为复工计划的制定提供有效辅助。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|Xenia 翻译|Aileen Xenia，校对|李颖 ◆ ◆ ◆ 摘要：科学家们利用了一个强大的工具来更好地了解晚发型阿尔茨海默症的发展过程，并识别其最初的生理迹象。研究人员使用包括磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）在内的多种技术，对处于阿尔茨海默症不同阶段的1171名病人的7700多张脑成像进行了分析。 该研究使用多种成像技术在脑部包括所有灰质在内的78个区域上测量淀粉样蛋白的浓度、葡萄糖代谢、脑血流量、功能活性和脑萎缩。 图片来源：蒙特利尔神经
慢性缺血引起的脑微结构损伤在成人烟雾病(MMD，烟雾病是一种病因不明的、以双侧颈内动脉末端及大脑前动脉、大脑中动脉起始部慢性进行性狭窄或闭塞为特征，并继发颅底异常血管网形成的一种脑血管疾病。由于这种颅底异常血管网在脑血管造影图像上形似“烟雾”，故称为“烟雾病”)的神经认知功能障碍中起关键作用。本文使用神经突起方向离散度与密度成像（NODDI）方法研究了MMD患者大脑微结构的变化及其与神经认知功能障碍的相关性。研究发表在STROKE杂志。
1907 年德国神经病理学家阿尔茨海默 (Alois Alzheimer) 仔细描述了一名具有进行性痴呆表现的 51 岁妇女 (Auguste Deter) 的症状：
上海交通大学、清华大学等联合发布的 DeepDR Plus 仅基于眼底图像，便可预测糖尿病视网膜病变在 5 年内的进展。
感染新冠病毒但从未出现症状的人——所谓的"超级逃避者"——可能在他们的基因库中有一张王牌。加州大学旧金山分校的研究人员主持的一项新研究发现，“超级逃避者”体内携带一种特定的基因突变的可能性是出现症状者的两倍多，这种突变有助于他们消灭病毒。
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