195 篇论文
神经科学领域致力于探索大脑如何运作，从记忆的形成为何会消失到情绪如何影响行为，这些研究直接关系到我们每个人的身心健康。在这一板块中，我们聚焦于神经系统疾病的最新发现，旨在让复杂的医学突破变得触手可及，帮助大众理解前沿科学如何改善我们的认知与生活。
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这项名为 LAMONT 的实用性随机对照试验表明，将数字疗法 levidex 作为常规治疗的辅助手段，能显著改善多发性硬化症患者（尤其是生活质量受损者）的疾病特异性生活质量、抑郁症状及社会功能，且安全性良好。
该研究结合尸检数据、PET 成像及动力学模型，证实帕金森病患者残留的纹状体多巴胺能神经末梢存在严重的囊泡储存缺陷，这构成了疾病中多巴胺耗竭的关键机制，并为疾病修饰治疗提供了潜在靶点。
这项研究证实，在日间小睡期间利用时域干涉经颅电刺激（TES-TI）以 10 Hz 的固定差频靶向刺激丘脑，能显著增强睡眠纺锤波活动，而匹配个体峰值频率或无差频刺激则未产生同等效果。
该研究提出并验证了一种结合专家标注与伪标签数据的多中心深度学习框架，通过优化的预处理与注册流程，成功实现了非对比 CT 扫描中脑白质低密度灶的自动分割，为在缺乏 MRI 的临床场景下评估小血管疾病负荷提供了可行方案。
这项针对美国 1998 至 2024 年间 404 名携带致病性 PRNP 变异个体的单中心队列研究表明，结合尸检与公共记录搜索能有效追踪死亡状态，且纵向数据证实了既往基于回顾性研究得出的遗传性朊病毒病外显率分类的准确性，同时提示部分变异（如 E200K）的发病年龄分布可能略晚于既往估计。
该研究通过整合全基因组关联研究与脑转录组数据，利用转录组学指导的药物重定位策略，成功筛选出包括大麻二酚、孕酮和Z-愈创木酚甾酮在内的候选化合物，旨在改善缺血性卒中的长期功能预后。
《睡眠呼吸暂停与记忆（SAM）》研究是一项针对英国记忆诊所患者的前瞻性多中心观察性研究，旨在通过家庭睡眠监测评估睡眠呼吸暂停的患病率及其与认知障碍的关联，从而为未来改善认知障碍患者预后的干预试验提供依据。
该研究通过整合瞬时频率与振幅构建微状态框架，发现阿尔茨海默病患者在静息态脑电中表现出特定的微状态分布异常（如枕叶主导状态减少和额叶主导状态增加），从而证实了这种融合相位与振幅的分析方法能更有效地揭示该疾病相关的神经网络功能障碍。
这项针对帕金森病患者的随机交叉试点试验表明，尽管慢性适应性深部脑刺激（aDBS）与常规深部脑刺激（cDBS）在群体层面的总体疗效相当，但患者的基线特征可能影响特定治疗结果的优势，因此仍需更大规模的试验来识别能从不同刺激模式中获益的特定亚组。
该研究提出并验证了一种可植入癫痫管理设备平台，它通过连接脑电图与大型语言模型，实现与患者的双向实时对话、自动学习优化算法以及个性化共病管理，从而显著提升了癫痫诊疗的自适应性与患者参与度。