突破性研究揭示了对神经退行性疾病症状的新见解
在最近发表的一项研究中 自然医学研究人员开发了一种通过检查荷兰脑库（NBB）捐赠者的医疗记录摘要来快速收集和整合临床（CD）和神经病理学诊断（ND）数据的方法，以检测疾病轨迹。 学习： 通过自然语言处理识别神经退行性疾病的临床疾病轨迹。 图片来源：Natali _ Mis/Shutterstock.com 背景 神经退行性疾病，如阿尔茨海默病 (AD)、帕金森病 (PD) 和路易体痴呆，由于其广泛的临床症状和复杂的合并症，是一个世界范围的健康问题。 目前的研究很难获得完整的临床数据，这限制了统计设计。 需要使用大型尸检队列的创新数据驱动策略来改善诊断。 脑库提供有关神经退行性疾病的重要信息，但有限的临床数据和二元病例对照设计等缺点阻碍了发展。 关于该研究 在本研究中，研究人员创建了一个计算机管道，将荷兰脑库 (NBB) 捐赠者的医疗记录摘要翻译成临床疾病轨迹，其中包括使用自然语言处理识别的 84 种神经精神症状和体征。 他们扫描了 NBB 捐赠者档案，定义并预测了记录历史中的临床特征，将预测的症状和体征转化为临床疾病轨迹，并将其应用于下游分析。 研究人员开发了一种新颖的跨疾病临床分类系统，包括 90 种与脑部疾病和总体健康相关的神经精神症状和体征。 一名评分员评估了随机选择的 293 名贡献者中的 18,917 个短语，以构建一个数据集，用于完善、验证和测试各种自然语言处理 (NLP) 模型。 研究人员优化了五种模型设计 [support vector machine (SVM), bag of words (BOW), T5, PubMedBERT, and Bio_ClinicalBERT] 并根据微观精度选择最好的一个。 该团队开发了临床疾病轨迹，包括几种神经精神症状和体征、持续时间以及比之前发表的更多的捐赠者。 然后，他们进行了丰富评估，以调查估计的临床特征在每种疾病中是否比预期更普遍。 为了评估这个脑部尸检队列的诊断准确性，研究人员清理了 CD 描述并将其与人类疾病本体论进行匹配，并将生成的临床诊断标签与神经退行性疾病诊断进行了比较。 研究人员将机器学习算法纳入医疗保健实践中，以根据临床疾病轨迹一致地预测神经病理学诊断。 他们包括 […]
研究人员推出了一种对抗神经退行性疾病的开创性方法
由西北大学和威斯康星大学麦迪逊分校领导的研究人员推出了一种开创性的方法，旨在对抗阿尔茨海默病、帕金森病和肌萎缩侧索硬化症（ALS）等神经退行性疾病。 在一项新研究中，研究人员发现了一种增强人体抗氧化反应的新方法，这对于细胞保护细胞免受与许多神经退行性疾病有关的氧化应激至关重要。 该研究今天（2 月 16 日）发表在该杂志上 先进材料。 西北大学温伯格艺术与科学学院 Jacob & Rosaline Cohn 化学教授、国际纳米技术研究所成员 Nathan Gianneschi 与威斯康星大学麦迪逊分校的 Jeffrey A. Johnson 和 Delinda A. Johnson 共同领导了这项工作。药店。 针对神经退行性疾病 阿尔茨海默氏病，其特征是 β-淀粉样斑块和 tau 蛋白缠结的积累； 帕金森病，以其多巴胺能神经元的丧失和路易体的存在而闻名； 肌萎缩侧索硬化症（ALS）涉及运动神经元的退化，它们都有一个共同的线索：氧化应激导致疾病病理。 该研究的重点是破坏 Keap1/Nrf2 蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI)，该相互作用在人体的抗氧化反应中发挥作用。 通过选择性抑制 Nrf2 与 Keap1 的相互作用来防止 Nrf2 降解，该研究有望减轻这些衰弱状况下的细胞损伤。 Jeffrey Johnson 说：“在过去的二十年里，我们将 Nrf2 作为治疗神经退行性疾病的主要靶点，但这种激活该通路的新方法为开发疾病缓解疗法带来了巨大的希望。” 当前疗法的局限性 研究小组着手解决神经退行性疾病治疗中最具挑战性的方面之一：细胞内 PPI 的精确靶向。 传统方法，包括小分子抑制剂和基于肽的疗法，由于缺乏特异性、稳定性和细胞摄取而存在不足。 该研究引入了一种创新的解决方案：类蛋白聚合物（PLP）是通过降冰片烯基肽单体的开环复分解聚合（ROMP）合成的高密度刷状大分子结构。 这些球状蛋白质模拟结构显示出生物活性肽侧链，可以穿透细胞膜，表现出显着的稳定性并抵抗蛋白水解。 这种抑制 […]
新测试可在症状出现前检测出帕金森病
在帕金森病 (PD) 的发展过程中，早在患者出现任何症状之前，大脑就已经发生了导致神经退行性变的变化。 但如果没有能够检测到这些变化的测试，就很难及早干预以更有效地减缓疾病进展。 为了满足这一需求，来自麻省总医院创始成员布莱根妇女医院和哈佛大学维斯生物启发工程研究所的研究人员开发了一种分子检测平台，他们成功地将其应用于患者样本，以检测和量化单个⍺ -突触核蛋白原纤维，⍺-突触核蛋白的致病性聚集体，是 PD 和其他统称为 ⍺-突触核蛋白病的神经退行性疾病的标志。 他们的结果发表在 美国国家科学院院刊。 这项工作是朝着我们的目标迈出的重要一步，我们的目标是开发一种方法来检测和量化帕金森病的关键标志物，以帮助临床医生更早地识别患者，从而更有效地预防帕金森病和相关的神经退行性疾病。 拥有可以量化的生物标志物可以帮助我们识别新的候选药物，并在疾病早期阶段的更有针对性的患者群体中测试它们的效果。” David Walt 博士，布里格姆病理学系通讯作者，维斯研究所核心教员 在世界范围内，超过 1000 万人患有帕金森病，近几十年来，在平均预期寿命也不断延长的社会中，帕金森病的发病率随着年龄的增长而增加。 仅在美国，每年就有近 90,000 人被诊断患有 PD。 迄今为止，医生在诊断帕金森病时必须依靠神经系统检查和患者的病史。 然而，当临床症状出现时，这种疾病已经对大脑造成了不可逆转的损害。 目前，尚无血液或实验室检测可诊断缺乏已知遗传倾向的帕金森病患者，这些患者约占帕金森病患者的 90%。 PD 与多系统萎缩症 (MSA) 和路易体痴呆——这两种疾病具有类似的令人沮丧的结果——属于一组神经系统疾病，其共同特征是 ⍺-突触核蛋白病理性聚集成有毒原纤维。 这些原纤维破坏多种神经功能并最终导致神经元细胞死亡。 患有这些所谓的⍺-突触核蛋白病的患者表现出的神经系统症状强烈重叠，这使得无法区分它们，从而无法让患者开始接受针对每种疾病的当前可用疗法。 重要的是，这些可用的疗法都不能解决疾病的根本原因，它们只能暂时抑制患者的症状。 在该项目中，Walt 的团队与布莱根妇女医院医学博士 Vikram Khurana 的实验室以及布莱根妇女医院物理学家 David Weitz 的实验室合作，该实验室提供了 PD 和 MSA 患者的样本。 Wyss 研究所和哈佛大学 John A. Paulson 工程与应用科学学院 (SEAS) 在研究生 […]