前沿进展 | 拯救消失的记忆:阿尔兹海默症何时能治愈? | MedChemExpress (MCE)

随着年龄的增长,有些老人会出现健忘和痴呆的症状,是的,阿尔兹海默症。本期小 M  要为大家介绍的话题,要从下面这幅图聊起……




01
画钟测试

 

图1. 引用自:《迷失钟表展》

So, What’s this? 人类幼崽的胡乱涂鸦?熊孩子犯瞌睡时的潦草画作?

No,大 No 特 No,这些更有可能是阿尔兹海默症老人描画的自己脑海中“准确的”时钟。

这些所谓“准确的”时钟,实际上是一种疾病检测手段,即画钟测试。

图 2. 示例时钟绘图[1]

图像的 Shulman 评分范围为 0 到 5,评分越低,表示认知障碍越严重。每个评分中的图像数量显示在评分标签下方。
 
简单来说,就是医生会拿出纸和笔,并下达指令:“来吧,老人家,画一个钟面,先画数字,并且将时间设置在 ××”。

随后医生会根据广为接受的 Shulman 评分标准对其进行研究打分。虽然 CDT 相对容易实施,但评估和解释画钟并不简单,通常需要专业临床知识。

  画钟测试:
  

The clock-drawing test, CDT一种经典的床边测试,用于认知筛查和监测痴呆严重程度。

20 世纪初,神经心理学研究人员开发了时钟绘制测试 (CDT),最初用于评估因头部受伤而患有失用症的士兵。这种情况导致士兵难以正确构图。经过不断演变,发展为认知评估工具进行广泛评估。




那为什么选择时钟图像呢?
因为其复杂性。
是的,画钟表看似是一项简单的任务,但它要求大脑的不同区域协调活动。

被试者在写数字的同时必须考虑到所有数字以及数字与钟表圆圈的关系,同时要保证它们的空间位置正确。要求计划、组织等多种认知过程参与,并执行协调多个步骤。同时,伴随指令下画钟表,这需要视觉-知觉和视觉-运动加工[2]

当然,也有不同难易程度的指令。这些不同的技能部分在大脑不同部位以不同的方式组合,损伤部位不同会导致纸上截然不同的画图。
目前,钟面画测试已成为一种敏感的筛选工具,被广泛用于筛选老年痴呆症以及相关脑损伤病人。
02
机制假说

阿尔茨海默病患者表现出大量淀粉样蛋白-β (Amyloid-β, Aβ) 斑块和神经原纤维缠结 (Neurofibrillary tangles, NFTs) 在其大脑内的积累,并伴有一系列病理过程,如神经炎症、突触功能障碍、线粒体和生物能量紊乱以及血管异常[3]

目前主要存在胆碱能、Aβ 类淀粉样蛋白级联、Tau 蛋白异常磷酸化等三大主流假说。

胆碱能假说

胆碱能假说 (Cholinergic hypothesis)是最早描述 AD 发病机制的假说。它描述了麦纳尔基底核 (Nucleus basalis of meynert, NBM) 胆碱能神经元的严重损伤,导致主要投射区-大脑皮层和海马 (与学习和记忆相关的区域) 的胆碱乙酰转移酶 (ChAT) 活性显著降低 (图 3)

此外,这种神经元损伤伴随着老年斑密度的显著增加。胆碱能假说提示 AD 患者基底前脑胆碱能缺失与认知障碍之间存在密切关系。

图 3. AD 发病机理:“胆碱能假说”示意图[3] 

如图所示:首先,乙酰胆碱 (ACh) 由胆碱和乙酰辅酶 A 在胆碱转移酶 (ChAT) 的作用下合成,然后通过囊泡乙酰胆碱转运体 (VAChT) 转运到突触囊泡中。当神经信号到达时,ACh 被释放,并与突触后膜上的毒蕈碱和烟碱乙酰胆碱受体 (mAChRs 和 nAChRs) 结合,传递神经信号。随后,突触间隙中的 ACh 被乙酰胆碱酯酶 (AChE) 降解为胆碱,并被重新吸收到突触前胆碱能神经元中。由于 ChAT 活性下降,加上 Aβ 对营养失衡、ACh 合成、释放和降解的不利影响,导致 ACh 水平降低。这种下降会损害其在学习、记忆、运动调节和睡眠周期调节中的生理功能。
 

▐ 相关药物/疗法 

乙酰胆碱酯酶抑制剂 (AChEis)减少内源性释放的 ACh 的分解,从而导致突触后 ACh 受体的激活度增加 (图 4)

例如:多奈哌齐(Donepezil)、卡巴拉汀(Rivastigmine) 和加兰他明(Galantamine),在 20 多年前被批准,目前仍然是临床治疗 AD 的主要药物。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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