neurology 篇论文 | Gist.Science

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。

Gist.Science 持续追踪并处理来自 medRxiv 的所有神经学预印本，确保您能第一时间获取未经同行评审但极具价值的前沿成果。我们不仅提供详尽的技术解读，更将晦涩的学术报告转化为通俗易懂的科普摘要，让您轻松把握研究核心。以下为您呈现该领域最新的预印论文列表。

通过在额颞叶痴呆患者中采用新颖的任务和混合模型病灶-症状映射，本研究表明前颞叶作为一个领域通用的语义枢纽，而腹侧前额叶和岛叶区域则专门支持社会概念。

本研究表明，将机器学习分类器应用于英国生物样本库（UK Biobank）中的腕部加速度计数据，能够有效识别出患有快速眼动睡眠行为障碍（RBD）的个体，这类个体患帕金森病风险显著升高且呈剂量依赖性，从而为前驱期风险富集提供了一种可扩展且优于基于问卷调查筛查的替代方案。

本研究表明，一种利用结构性磁共振成像（MRI）半球不对称特征的可解释、L1正则化逻辑回归模型，在检测局灶性皮层发育不良方面能够达到具有统计学意义的准确度，从而为术前癫痫评估提供了一种透明且具有解剖学依据的方案，以替代复杂的深度学习方法。

本文介绍了通过对现有癫痫症框架进行专家引导式扩展，从而开发并验证了一种专门的德拉维特综合征本体，该本体为罕见病研究中的数据协调、知识表示以及人工智能驱动的转化信息学提供了持久的基础设施。

这项全国性研究为罗姆人运动障碍筛查队列建立了基准神经暴露组谱图，揭示了与已融入社会且筛查结果为阴性的受试者相比，边缘化参与者以及运动症状筛查呈阳性的参与者面临着显著更高的环境与社会经济劣势。

本文提出并评估了一种多元混合模型，该模型将 MRI 全脑萎缩与三种临床结局相结合，旨在增强用于进展型多发性硬化症多臂多阶段试验中中期治疗反应评估的韧性与统计效能。

这项在尼日利亚拉各斯开展的社区研究显示，帕金森病的人口标准化患病率为每10万人中193例，且具有显著的男性偏向性以及较高的诊断和治疗缺口，为指导撒哈拉以南非洲地区的卫生系统规划提供了至关重要的当代数据。

这项针对轻度创伤性脑损伤老年人的前瞻性队列研究表明，虽然较年轻且认知功能无障碍的患者通常能获得良好的6个月功能预后，但高龄或伤前存在认知功能障碍的患者面临着显著更高的死亡和慢性残疾风险，这强调了进行年龄分层预后评估以及采用包容性临床试验设计的必要性。

这项针对195例接受rtPA治疗的急性缺血性卒中患者的前瞻性研究表明，血浆内皮微囊泡水平（尤其是在基线水平和治疗后24小时）可作为预测早期和晚期无效再通的重要生物标志物。

本研究表明，溶酶体相关基因（TMEM175、SCARB2 和 CTSB）的遗传变异显著影响帕金森病患者的生物标志物谱，包括认知功能、酶活性和鞘脂水平，从而为未来临床试验中的患者分层和治疗监测提供遗传学和生化框架。