编者按：梅斯医学将定期进行汇总，帮助大家概览神经领域最新进展。下面是呈现给大家的最近一期的神经进展。enjoy～

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往期期详见：

梅斯神经病学进展（第003期）

梅斯神经病学进展（第002期）       

梅斯神经病学进展（第001期）

1，Schizophrenia Bulletin：肥胖是首发精神病患者大脑加速衰老的危险因素

肥胖症在精神分裂症中非常普遍，可能通过肥胖症和大脑结构之间的联系对精神疾病的预后产生影响。近日，科学家使用机器学习和结构磁共振成像 (MRI) 来研究精神病和肥胖对疾病发作后不久的大脑衰老/神经进展的影响。

该研究使用机器学习和结构MRI研究疾病发生前后和1-2年后的大脑老化/神经进展。先验假设是FEP的诊断和基线身体质量指数(BMI)都会随着时间的推移而与大脑加速老化相关。此外，还探讨了其他临床、生化变量和药物对大脑年老化率的影响。结果显示，与对照组相比，FEP患者，特别是那些有更多负面症状和功能较低的患者，在他们的第一次发作时就已经表现出了BrainAGE增加。与此同时，那些表现出更严重的临床结果的FEP个体，即阴性和全局性症状率的增加，以及在两次就诊之间功能的恶化，也表现出更快的大脑老化。重要的是，在两组研究中，较高的BMI基线预示着未来1-2年大脑老化加速。

详情参考：Schizophrenia Bulletin：肥胖是首发精神病患者大脑加速衰老的危险因素

2，Brain：这组血浆标志物或许能预测未来脑萎缩和痴呆

为了评估血浆生物标志物是否可以预测非痴呆个体中Aβ负荷、tau积累、脑萎缩和认知的变化，以早期对AD进行预防、诊断及药物开发，来自瑞典卡罗林斯卡学院神经生物学的专家开展了相关的研究。研究人员对来自瑞典biofender-2研究中159名非痴呆个体、123名AD痴呆患者和35名非AD痴呆患者中检测了血浆Aβ42/40、P-tau181、P-tau217和 NfL水平，随后进行PET检查以观察Aβ、Tau的变化。

研究人员发现纵向Aβ-PET的增加是由基线血浆Aβ42/40独立预测的(p = 0.012)，而PET信号的增加、脑萎缩和认知能力减退是由高水平血浆P-tau217独立预测的(p < 0.004)。更让人欣喜的是，这些生物标志物的表现与脑脊液中测量的相应生物标志物相当乃至更好。然而，血浆Aβ42/40和P-tau217并不能预测非AD神经退行性疾病患者的纵向变化。

详情参考：Brain：这组血浆标志物或许能预测未来脑萎缩和痴呆

3，Molecular Psychiatry：长期饮用咖啡，或可改变大脑功能连接！

近日，来自葡萄牙米尼奥大学的研究人员发现，经常喝咖啡对人脑网络会产生影响，且与饮用频率密切相关。这是首次长期饮用咖啡对大脑网络影响的研究，结果发表在Molecular Psychiatry杂志上。

结果显示，在神经影像学评估中，通过独立分量分析显示，习惯性咖啡饮用者 (CD) 组在静息状态下的躯体感觉网络和边缘网络功能的连接显著降低。同时，CD 组还显示出一个网络中的功能连接性降低，该网络包括与基于网络的统计数据评估的躯体感觉、运动和情绪处理相关的皮层下和后脑区域。CD 组显示涉及皮层下区域、视觉网络和小脑的功能网络的寿命更长。重要的是，所有这些差异都取决于摄入咖啡因的频率，并在 NCD 组喝咖啡后重现。这样就意味着，咖啡的摄入量与大脑网络连接模式改变之间可能存在因果关系。

详情参考：Molecular Psychiatry：长期饮用咖啡，或可改变大脑功能连接！

4，Radiology：用放射科医师的思维武装人工智能！人工智能在颅脑MRI上的鉴别诊断 

近日，发表在Radiology杂志的一项研究通过使用一系列AI工具开发了一种对放射科医生进行MRI图像判析的三个连续步骤进行计算建模的AI系统，评估了其在颅脑MRI上对19种常见和罕见疾病的鉴别诊断，为人工智能的又一领域的突破开辟了道路。

本研究构建了一个复合人工智能（AI）系统，该系统可以根据放射科医生对颅脑MRI图像的感知和认知步骤进行计算建模。在具有实际临床意义的19种疾病的多样化集合MR图像中，该系统准确提取了与临床相关的影像学特征，并将这些特征组合到最终诊断中，其诊断水平超过了普通放射线医师和住院医师，并可与学术神经放射学家相媲美。本研究预计，结合数据驱动和知识驱动方法的复合AI系统的总体框架可以应用于放射学的许多领域，并为形成更高效、准确的AI放射学实践基础铺平了道路。

详情参考：Radiology：用放射科医师的思维武装人工智能！人工智能在颅脑MRI上的鉴别诊断 

5，Nature Communications：多巴胺调节工作记忆期间的脑网络动态，且在精神分裂症患者中减弱

最近，在Nature Communications杂志发表的一篇论文发现多巴胺信号在工作记忆过程中指导全脑网络动态，并将这些过程与精神分裂症病理生理学联系起来。

该研究通过结合功能性磁共振成像、药理功能磁共振成像、遗传分析和网络控制理论，证明了工作记忆表现需要在活动状态之间的全脑切换。状态的稳定性与多巴胺D1受体基因的表达有关，状态的转变受D2受体表达和药理调节的影响。精神分裂症患者表现出网络控制属性的改变，包括更多样化的能量景观和工作记忆表征的稳定性下降。该研究证明了网络控制理论在非侵入性研究(改变)大脑状态及其在认知过程中的转换的机制基础上的效用。

详情参考：Nature Communications：多巴胺调节工作记忆期间的脑网络动态，且在精神分裂症患者中减弱

6，Nature子刊重磅研究：告别腰穿！血液检测神经丝光链辅助诊断神经退行性疾病

近日，由伦敦大学国王学院（KCL）与隆德大学（Lund）合作团队的一项针对3000多人的新研究首次表明， NfL水平可以准确地表明有认知问题的人存在潜在的神经变性，如唐氏综合症痴呆症、运动神经元病（ALS）和额颞叶痴呆症。该研究已发表在《自然通讯》上。

该研究显示，与没有认知问题的人相比，所有神经退行性疾病患者血液中的NfL浓度都较高，其中唐氏综合症痴呆、运动神经元病和额颞叶痴呆患者的浓度最高。尽管基于血液的NfL不能区分所有的疾病，但它可以提供对某些疾病中不同群体的洞察力。例如，在帕金森病患者中，高浓度的NfL表示非典型帕金森病症，而在唐氏综合症患者中，NfL水平可区分有无痴呆症。

联合资深作者、隆德大学的Oskar Hansson教授说："血液测试在改善专门的记忆诊所和初级保健中的痴呆症诊断方面有很大潜力。血浆NfL在许多临床情况下都非常有用，可以为医生提供大量信息，正如这项大型研究所显示的那样'。

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7，Radiology：糖尿病多发性神经病变患者的3T MR神经成像

近日，发表在Radiology杂志的一项研究探讨了DPN患者的神经结构、神经病变负荷及空间分布与疼痛的关系，为临床进一步了解DPN的病理生理提供了参考依据。

本项前瞻性研究于2015年6月至2018年3月期间纳入了自愿参加研究的1型或2型糖尿病患者。参与者均接受了坐骨神经的包括T2脂肪抑制序列的3T MR神经成像，并在此之前进行了临床和电生理测试。对于组间比较，根据数据的高斯或非高斯分布进行方差分析或Kruskal-Wallis检验。计算Spearman相关系数进行相关分析。

本研究是第一个表明糖尿病多神经病变(DPN)的神经病变数量和范围在疼痛型和非疼痛型DPN患者之间存在差异的相关研究。本研究结果表明，DPN患者的疼痛不仅仅由外周痛觉感受器的改变和中枢敏感化引起，而且也由周围神经束的广泛损伤引起。

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