在A/T/N框架中重新发明"N":数字化的案例
Rhoda Au1, Zachary Popp2, Spencer Low2
1Department of Anatomy & Neurobiology, Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, Boston, MA, USA 02118; Boston University Alzheimer's Disease Research Center, Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, Boston, MA, USA 02118; Departments of Neurology, Medicine, and Framingham Heart Study, Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine School of Medicine, Boston, MA, USA 02118; Department of Epidemiology, Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA 02118.
数字测量提供了精确的早期阿尔茨海默病 (AD) 检测,补充了粉样蛋白 (A) 和 (T) 生物标志物. 用数字工具重新评估A/T/N框架对于有效的临床试验和治疗至关重要.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 生物标志物 生物标志物
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 阿尔茨海默病 (AD) 诊断改善了粉样蛋白 (A), (T) 和神经退行 (N) 的生物标志物.
- 阿尔茨海默病理的临床表现并不完全可预测,导致治疗决策的知识差距.
- 目前的评估工具不足以用于早期发现和监测AD.
研究的目的:
- 倡导对阿尔茨海默病现有的A/T/N诊断框架进行重新评估.
- 突出数字措施在补充或取代非特异性神经退行症标志物的潜力.
- 强调研究新型数字评估工具的必要性,以早期发现AD和临床试验的进步.
主要方法:
- 对阿尔茨海默病 (A,T,N) 当前诊断生物标志物的审查.
- 分析证据支持数字措施在早期疾病检测中的有效性.
- 为将数字评估纳入AD诊断提出的概念框架.
主要成果:
- 数字测量表明在阿尔茨海默病的早期阶段具有准确的检测能力.
- 阿尔茨海默病理的存在并不总是与临床症状相关.
- 现有的诊断工具限制了临床前和早期AD的识别和监测.
结论:
- 数字评估工具对于推进阿尔茨海默病的临床试验和治疗决策至关重要.
- 建议修订A/T/N框架,包括数字化措施.
- 进一步的研究和对新型数字评估工具的支持对于阿尔茨海默病的诊断和管理至关重要.
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