利用颅内EEG-fMRI映射间歇性放电来预测癫痫手术效果 背景与目的 癫痫是一种常见的神经系统疾病，许多患者对药物治疗无效，因此外科手术成为其主要治疗手段之一。然而，如何准确定位癫痫发作生成区域（seizure onset zone, SOZ），以最大限度提高手术效果，始终是临床面临的重大挑战。间发性癫痫样放电（interictal epileptiform discharges, IED）的相关脑血氧水平依赖反应（blood oxygen level-dependent, BOLD）可能对于界定癫痫发作区具有关键意义。尽管这些技术自20世纪90年代以来在研究中有所应用，但在临床实践中仍被低估。为此，William Wilson等人开展了一项研究，旨在评估各种主观和客观方法定位临床相关区域的...
研究背景 本研究的核心关注点是灰质萎缩在神经炎症疾病中的表现。灰质萎缩通常出现在多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）、抗水通道蛋白-4抗体阳性（Aquaporin-4 antibody-positive, AQP4+）和阴性（AQP4-）的视神经营养障碍光谱疾病（Neuromyelitis Optica Spectrum Disorders, NMOSD）以及髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病（Myelin Oligodendrocyte Glycoprotein Antibody-Associated Disease, MOGAD）四类神经炎症性脱髓鞘病变中。理解这些疾病中灰质萎缩的病理生物学基础有助于其区别诊断并指导治疗策略。然而，目前仍缺乏对灰质萎缩机制的系统研...
近年来，阿尔茨海默病（AD）已成为影响全球老年人群的重要健康问题，其相关的神经病理改变可以在临床症状出现几十年前就开始发生。为了更全面地探讨AD风险与脑结构形态之间的关系，研究团队开展了一项双向性两样本孟德尔随机化（二游Sample Mendelian Randomisation, MR）研究，旨在探究遗传易感性是否通过影响脑结构而增加AD的风险。 研究背景 AD的病理变化通常首先出现在内侧颞叶，而后扩散到额叶、顶叶和颞叶新皮质以及皮层下区域。在疾病临床诊断前的20年，脑内β淀粉样蛋白的积累可能已经显现。因此，整合疾病临床症状出现前的生物学数据对于理解AD的病因、时序及进程，并开发早期检测和筛查策略至关重要。 研究目的 本研究旨在评估遗传易感性对全脑和局部脑皮质厚度、估计的总颅内体积、皮层下...
GLP-1-Directed NMDA受体拮抗治疗肥胖 近几十年来，肥胖已成为全球性健康问题，严重影响了数百万人的生活质量和健康状况。肥胖症不仅与糖尿病、高血压、心血管疾病等多种健康问题有关，还严重影响心理健康。因此，寻找有效的肥胖症治疗方法显得尤为重要。 在这一背景下，Jonas Petersen等科学家团队开展了一项创新研究，探讨了结合GLP-1（胰高血糖素样肽-1）受体激动剂和NMDA（N-甲基-D-天冬氨酸）受体拮抗剂的双模分子（GLP-1–MK-801）在肥胖治疗中的潜力。本文将在《Nature》期刊发表。 研究背景与目的 NMDA受体是一种由谷氨酸激活的阳离子通道，在大脑的许多过程中起着关键作用。基因组广泛关联研究（GWAS）表明，谷氨酸能神经传递和NMDA受体介导的突触可塑性在...
Dimond: 通过深度学习优化扩散模型的研究 学术背景 在脑科学和临床应用中，扩散磁共振成像（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）是一种用于非侵入性绘制脑组织微观结构和神经联通性的重要工具。然而，准确估算扩散信号模型参数的计算成本较高，同时易受到图像噪声的影响。现有的多种基于深度学习的有监督估算方法展示了其在提高效率和性能上的潜力，但这些方法通常需要额外的训练数据，并存在泛化性不足的问题。 论文来源 此研究由Zihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Ying、Susie Y. Huang、Hongen Liao和Qiyuan Tian（通讯作者）合作完成，论文发表在《Advanced S...
整合分子和空间分析揭示原位和侵袭性肢端黑色素瘤的进化动力学及肿瘤-免疫相互作用 论文的学术背景 黑色素瘤是皮肤癌的一种，而肢端黑色素瘤（Acral Melanoma, AM）是一种在手掌、足底以及指甲下发生的非暴露部位黑色素瘤，尤为常见于亚洲人群。然而，这类黑色素瘤常常在晚期才被诊断，这使得其预后极差。尽早发现和预防AM可以显著提高患者的预后。尽管近年来对于晚期侵袭性肢端黑色素瘤（Invasive Acral Melanoma, IAM）的基因组特征进行了大量研究，但对于早期原位肢端黑色素瘤（Acral Melanoma In Situ, AMIS）的了解仍然非常有限。因此，探讨AM从原位阶段到侵袭性阶段的进化动力学，以及其与肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME...
报告：早期阿尔茨海默病中通过Fixel-based分析揭示与Tau相关的白质变化 研究背景 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）通常被认为主要影响灰质（Grey Matter, GM），但越来越多的证据表明白质（White Matter, WM）也会出现异常。目前的研究主要依赖扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）来非侵入性地调查AD中的白质完整性。然而，DTI在描述白质变化时存在方法上的局限性，导致研究结果不一致。例如，一些研究显示DTI揭示的白质变化与β淀粉样蛋白（Amyloid-beta, Aβ）病理相关，而其他研究则显示相反的结果，或者未发现关联。 研究来源 本文由Khazar Ahmadi等学者撰写，分别来自Lund大学...
背景介绍 骨髓增生异常综合征（Myelodysplastic Syndromes，简称MDS）是一组起源于骨髓造血干细胞的异质性疾病，特征是血细胞产生减少。虽然近年来在治疗方面取得了一定进展，但全相合异基因造血干细胞移植（Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation, HSCT）仍是唯一能潜在治愈MDS的方法。然而，由于移植操作本身常伴随非可忽视的发病率和死亡率，针对病人的准确选择显得至关重要。传统上，临床上基于修订版国际预后评分系统（Revised International Prognostic Scoring System, IPSS-R）来做决策，该系统包含临床特征和细胞遗传异常。高风险患者通常建议立即进行HSCT，而对于低风险...
背景介绍 弥散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging，DTI）是一种广泛应用于体内脑组织微结构和白质束成像的神经影像技术。然而，弥散加权图像（Diffusion-Weighted Images, DWI）中的噪声会降低DTI数据所派生出的微结构参数的精度，同时也导致需要更长的采集时间来提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。尽管基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的深度学习方法在图像去噪方面表现突出，但通常需要额外的高信噪比数据来监督CNN的训练，这限制了监督学习方法在去噪中的实际应用。 论文来源 本文标题为“SDnDTI: Self-Superv...
DeepDTI：使用深度学习实现高保真六方向扩散张量成像 研究背景及研究动机 扩散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）在活体人脑组织微结构和结构连接性映射方面具有无可比拟的优势。然而，传统的DTI技术因为角度采样的要求导致扫描时间过长，制约了其在常规临床实践和大规模研究中的应用。为了克服这一瓶颈，研究者们开发了一种新的DTI处理框架，称为DeepDTI，通过数据驱动的监督深度学习最小化DTI的数据需求。本文的目的在于展示如何使用DeepDTI显著减少DTI的采样数据量，从而实现更快的扫描速度，同时保持高质量的成像结果。 论文来源 这篇论文的主要作者包括Qiyuan Tian, Berkin Bilgic, Qiuyun Fan, Congyu Liao...