血液生物标志物可以揭示切除肿瘤手术对脑细胞的影响

血液生物标志物可以揭示切除肿瘤手术对脑细胞的影响尽管人类的大脑是一个非凡的器官，但它却非常脆弱，质感上与果冻无异。鉴于大脑的脆弱性，切除脑瘤的手术有时会导致组织的残留损伤，并导致神经系统缺陷的发生。通常情况下，脑组织的损伤是通过术后磁共振成像（MRI）的方式来评估的。虽然在这种情况下，核磁共振成像可以识别大脑中的出血或血流减少或不足的区域（缺血），但它可能无法告诉医生在细胞水平上发生了什么。来自瑞典哥德堡大学的研究人员现在开发了一种血液测试，可以检查生物标志物，这些标志物以核磁共振成像所不能的方式表明损害的存在。该研究的主要作者IsakMichaëlsson说："核磁共振扫描并不能总是提供关于细胞损伤程度的足够详细的信息。从长远来看，新的生物标志物可以弥补这一知识差距，并对脑瘤手术造成的损伤提供更准确和客观的评估。"研究人员关注的是研究神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和其他痴呆症）的研究人员所熟知的生物标志物，以及脑外伤患者。他们测量的标志物是神经丝光（NfL）、胶质纤维酸性蛋白（GFAP）和陶氏蛋白。NfL是神经细胞（轴突）纤维损伤的标志物，已被确定为多发性硬化症的生物标志物。GFAP表明胶质细胞的损伤，即大脑的支持细胞，而tau显示神经细胞（神经元）的损害。修饰过的tau蛋白会聚集在一起形成纠结，这是痴呆症的一个标志。研究人员招募了34名预定进行手术切除胶质瘤的成年患者，胶质瘤是一种恶性肿瘤，起源于胶质细胞，主要发生在大脑中。在手术前一天、手术后立即以及手术后第1、3、5和10天测量NfL、GFAP和tau生物标志物。他们发现，术后第一天所有三种生物标志物的水平都有所增加，NfL继续上升，在第10天达到峰值。第一天GFAP、tau和NFL水平的增加与术后MRI扫描中看到的缺血脑组织的数量之间存在着关联。研究人员发现，术后出现新的神经功能障碍（不是由肿瘤引起的）的患者，其GFAP和NfL水平比没有新障碍的患者高。研究人员说，他们的研究结果表明，使用生物标志物可能是评估脑部手术造成的伤害的一种新方法。而且，他们说，这可能是一种识别需要康复治疗手术后出现的神经系统缺陷的病人的方法。Michaëlsson说："也可以想象，这些标记物的高水平可能是损害的迹象，可能会在稍长的时间内对病人造成大脑疲劳或其他认知问题。如果是这样，这些标记物可以用来在早期阶段识别病人，以便他们得到正确的康复治疗。"该研究发表在《神经外科》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362683.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1362683.htm

深部脑刺激：追踪抑郁症康复的新领域

深部脑刺激：追踪抑郁症康复的新领域两根DBS导线植入扣带下皮层，神经纤维延伸到其他脑区。大脑活动特征或生物标志物可以帮助科学家追踪抑郁症状并优化DBS技术。资料来源：西奈山伊坎医学院KiSeungChoi/Mayberg实验室这项研究发表在《自然》（Nature）杂志上，并得到了美国国立卫生研究院"通过推进创新神经技术进行脑研究计划"（BRAINInitiative）的支持。DBS的临床应用尽管这种方法仍处于实验阶段，但临床研究表明，DBS可以安全有效地用于治疗抗抑郁药物治疗后症状仍无改善的抑郁症病例，这种抑郁症被称为耐药性抑郁症。接受DBS治疗的患者需要接受手术，将一个薄薄的金属电极植入特定的大脑区域，以产生电脉冲来调节大脑活动。人们对DBS究竟如何改善抑郁症患者的症状还不甚了解，这使得研究人员很难客观地跟踪患者对治疗的反应，并根据需要进行调整。这项小型研究招募了10名患有难治性抑郁症的成年人，他们都接受了为期6个月的DBS治疗。每位参与者开始时都接受相同剂量的刺激，然后刺激水平增加一到两次。随后，研究人员使用人工智能（AI）工具分析了收集到的六名患者的大脑数据，并观察到一种常见的大脑活动特征或生物标志物，与患者自我报告的抑郁症状或稳定的康复症状相关。在一名患者身上，研究人员发现了该生物标志物，并通过回顾性分析预测出患者会在临床访谈显示其有复发风险的四周前再次陷入重度抑郁发作。改进DBS治疗"这项研究表明，新技术和数据驱动的方法可以改进重度抑郁症的DBS治疗，而重度抑郁症会使人衰弱，"BRAIN计划主任JohnNgai博士说。"正是BRAINInitiative所促成的这种合作，使有前景的疗法更接近临床应用。在这项研究中，患者接受了针对扣带下皮层（SCC）的DBS治疗，扣带下皮层是一个调节情绪行为的脑区，与悲伤情绪有关。扣带回皮质的DBS是一种新兴疗法，可以长期稳定地缓解抑郁症状。然而，使用DBS治疗抑郁症仍具有挑战性，因为每位患者的稳定康复之路都不尽相同。临床医生还必须依靠患者访谈中的主观自我报告和精神评级量表来跟踪症状，而这些症状会随着时间的推移而波动。这就很难区分正常的情绪变化和需要调整刺激的更严重情况。此外，DBS治疗后症状的变化可能需要数周或数月才能出现，因此很难判断治疗效果如何。"这一生物标志物表明，大脑信号可用于帮助了解患者对DBS治疗的反应，并对治疗做出相应调整，"美国国立卫生研究院国家精神卫生研究所所长、医学博士约书亚-戈登（JoshuaA.Gordon）说。"这些发现标志着将疗法转化为实践的一大进步"。患者的反应和技术的作用研究中的患者对DBS治疗反应良好；6个月后，90%的患者抑郁症状明显改善，70%的患者病情缓解或不再抑郁。如此高的反应率为我们提供了一个难得的机会，让我们可以回顾并研究每位患者的大脑在治疗过程中对刺激的不同反应。亚特兰大佐治亚理工学院朱利安-T-海塔尔讲座教授、电气与计算机工程学博士克里斯托弗-罗泽尔和他的同事们使用了一种名为可解释人工智能的技术来了解大脑活动的这些微妙变化。该算法利用大脑数据区分抑郁状态和稳定恢复状态，并能解释大脑中哪些活动变化是这种转变的主要驱动因素。重要的是，该生物标志物还能区分正常的日常短暂情绪变化和持续恶化的症状。这种算法可以为临床医生提供早期预警信号，表明患者正在向高度抑郁状态发展，需要进行DBS调整和额外的临床护理。进一步的见解和下一步该研究的共同第一作者、纽约市伊坎西奈山纳什家族高级回路治疗中心主任海伦-梅伯格（HelenMayberg）医学博士说："研究中的10位患者中有9位病情有所好转，这为使用新技术跟踪患者的康复轨迹提供了绝佳的机会。"我们的目标是确定一种客观的神经信号，帮助临床医生决定何时或不进行DBS调整。"该研究的共同资深作者罗泽尔博士说："我们的研究表明，通过在同一脑区使用单电极的可扩展程序和知情的临床管理，我们可以让患者的病情好转。这项研究还为我们提供了一个绝佳的科学平台，让我们了解患者之间的差异，而这正是治疗耐药抑郁症等复杂精神疾病的关键所在。"接下来，研究小组分析了从患者手术前采集的核磁共振脑部扫描数据。结果显示，DBS疗法所针对的特定大脑网络存在结构和功能异常。更严重的白质缺陷与更长的恢复时间有关。研究人员还利用人工智能工具分析了从参与者访谈视频中提取的面部表情变化。在临床环境中，患者的面部表情可以反映其抑郁症状的严重程度，精神科医生很可能在常规临床评估中发现这种变化。他们发现个别患者的表情模式与他们从患病到稳定康复的转变相吻合。这可以作为一种额外的工具和新的行为标记来跟踪DBS治疗的恢复情况。要确定视频分析是否能可靠地预测当前和未来的疾病状态，还需要更多的研究。观察到的面部表情变化和解剖学缺陷都与生物标记捕捉到的认知状态相关，这支持将这种生物标记用于管理抑郁症的DBS治疗。研究小组成员包括亚特兰大埃默里大学医学院的Mayberg博士、Rozell博士和PatricioRiva-Posse医学博士，目前正在西奈山医院的第二批患者中证实他们的研究结果。未来的研究将继续探索DBS的抗抑郁作用，使用下一代设备研究情绪瞬间变化的神经基础。据研究小组称，这项研究标志着针对各种精神障碍（包括严重抑郁症、强迫症、创伤后应激障碍、暴食症和药物使用障碍）的早期DBS治疗取得了重大进展。其他DBS研究已经确定了慢性疼痛的大脑生物标志物，但利用大脑数据成功治疗病人的方法仍在开发中。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1387453.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1387453.htm

科学家们发现成人大脑的结构会因抗抑郁治疗而被改变

科学家们发现成人大脑的结构会因抗抑郁治疗而被改变科学家们认为，成年人的大脑结构一般是僵硬的，无法快速变化；现在新的工作表明，这不是真的。德国研究人员表明，抑郁症的住院治疗可以导致大脑连接性的增加，那些对这种治疗反应良好的患者比那些没有反应的患者显示出更大的连通性的增加。首席研究员乔纳森-雷普尔教授在维也纳举行的欧洲神经精神药理学学院大会上介绍了这项工作。PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1331295.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1331295.htm

中国科学家发现重要生物标志物 可早15年预测痴呆发病风险

中国科学家发现重要生物标志物可早15年预测痴呆发病风险中国复旦大学科研团队采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法后，发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物，可实现提前15年预测痴呆发病风险，以显著降低疾病负担。新华社星期五（2月16日）报道，对痴呆的早期识别和干预能显著降低疾病负担。由于传统有创或高成本检查技术均有局限，研究人员希望找到便捷、无创、可靠的生物标志物用于筛查。复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授、程炜研究员团队，联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队，基于大样本队列数据，对5万2645名非痴呆社区人群进行了平均超14年的追踪随访，其中1417位参与者被诊断为新发全因痴呆（ACD）、691名患者被诊断为新发阿尔茨海默病（AD）、285名患者被诊断为新发血管性痴呆（VaD）。通过分析1463种血浆蛋白质数据，团队发现了对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。研究团队指出，经过模型分析和机器学习算法分析，GFAP、NEFL和GDF15这三个血浆蛋白质始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著。对不同血浆蛋白水平与疾病临床进展风险间关联的分析发现，基线GFAP、NEFL或GDF15水平较高的受试者未来患痴呆的风险大大增加。例如，GFAP基线水平较高的人未来患痴呆的几率是GFAP基线水平较低者的2.32倍。据介绍，此项研究可提前15年预测痴呆发病风险且精度突破90%。程炜说：“这表明蛋白质组学在脑疾病早期精准识别和干预中可发挥重要作用，为未来脑疾病研究提供了新思路。”这项科研成果已发表在《自然·衰老》。《自然》主刊评价这项研究“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步。”研究团队透露，下一步将围绕中国痴呆风险人群队列开展数据采集和交叉验证，对相关数据作出矫正，开发出最适合中国人群的痴呆风险预测数据模型。2024年2月16日4:50PM

痴呆发病预测新进展 我国科学家发现重要生物标志物

痴呆发病预测新进展我国科学家发现重要生物标志物近日，复旦大学科研团队采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法，发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物，可实现提前15年预测痴呆发病风险。相关成果发表在《自然·衰老》，《自然》主刊评价这项研究“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步。”对痴呆的早期识别和干预能显著降低疾病负担。由于传统有创或高成本检查技术均有局限，研究人员希望找到便捷、无创、可靠的生物标志物用于筛查。复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队，联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队，基于大样本队列数据，对52645名非痴呆社区人群进行了平均超14年的追踪随访，其中1417位参与者被诊断为新发全因痴呆（ACD）、691名患者被诊断为新发阿尔茨海默病（AD）、285名患者被诊断为新发血管性痴呆（VaD）。通过分析1463种血浆蛋白质数据，团队发现了对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。研究团队表示，经过模型分析和机器学习算法分析，GFAP、NEFL和GDF15这三个血浆蛋白质始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著。对不同血浆蛋白水平与疾病临床进展风险间关联的分析发现，基线GFAP、NEFL或GDF15水平较高的受试者未来患痴呆的风险大大增加。例如，GFAP基线水平较高的人未来患痴呆的几率是GFAP基线水平较低者的2.32倍。据介绍，此项研究可提前15年预测痴呆发病风险且精度突破90%。“这表明蛋白质组学在脑疾病早期精准识别和干预中可发挥重要作用，为未来脑疾病研究提供了新思路。”程炜说。研究团队透露，下一步将围绕我国痴呆风险人群队列开展数据采集和交叉验证，对相关数据作出矫正，开发出最适合我国人群的痴呆风险预测数据模型。标签:#痴呆病#阿尔滋海默频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

研究人员发现血浆生物标志物可用来预测青少年心理健康问题

研究人员发现血浆生物标志物可用来预测青少年心理健康问题在卡蒂亚-卡尼宁（KatjaKanninen）教授研究小组进行的这项研究中，研究人员利用自我报告的优势与困难问卷（SDQ）得分来评估11至16岁参与者的心理健康风险。血样分析表明，58种蛋白质与SDQ得分有显著关联。生物信息学分析用于确定与已确定的候选血浆蛋白生物标志物相关的生物过程和通路。与这些蛋白质相关的主要富集途径包括免疫反应、血液凝固、神经发生和神经元变性。该研究采用了一种新颖的符号回归算法来创建预测模型，以最好地区分SDQ得分低和高的群体。据Kanninen教授介绍，精神障碍的血浆生物标志物研究是一个新兴领域。"血浆蛋白质的变化以前与各种精神疾病有关，如抑郁症、精神分裂症、精神病和躁狂症。"Kanninen教授指出："我们的研究支持了这些早期发现，并进一步揭示了特定血浆蛋白的改变可能预示着青少年精神功能障碍的高风险。"据研究人员称，这项试点研究之后还将对潜在的生物标志物进行更具体的调查，以识别有精神健康问题风险的个体，为青少年精神健康护理的进步开辟一条新的途径。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1375219.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1375219.htm