Cognitive Disorders Research Trends

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出版者:
作者:Sentowski, H. C. (EDT)
出品人:
页数:260
译者:
出版时间:
价格:1274.00 元
装帧:
isbn号码:9781600215667
丛书系列:
图书标签:
  • 认知障碍
  • 认知功能障碍
  • 神经心理学
  • 神经退行性疾病
  • 阿尔茨海默病
  • 认知评估
  • 认知康复
  • 痴呆
  • 脑科学
  • 精神病学
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具体描述

好的,以下是一份为一本名为《认知障碍研究前沿》的图书撰写的详细简介,该简介旨在展现其内容深度和广度,同时避免提及您指定的原书名及其内容: --- 书籍简介:探索人类思维的边界与未来 《认知障碍研究前沿》 汇集了当前神经科学、心理学、临床医学以及计算模型领域最前沿的探索与突破。本书超越了对单一疾病症状的描述,深入剖析了认知功能失调的复杂机制、诊断技术的革新,以及个性化干预策略的构建。它是一部面向资深研究人员、临床医生和高阶学生的综合性参考巨著,旨在为理解人类心智的脆弱性与适应性提供一个多维度的视角。 第一部分:认知退行性疾病的神经生物学基础 本部分系统梳理了当前对阿尔茨海默病(AD)、帕金森病(PD)及其相关痴呆(DRD)等主要神经退行性疾病的病理生理学理解。 1. 蛋白质稳态失衡与突触可塑性障碍: 深入探讨了淀粉样蛋白-β(Aβ)、Tau 蛋白以及 α-突触核蛋白错误折叠与聚集的分子机制。重点分析了这些病理负荷如何干扰长时程增强(LTP)和长时程抑制(LTD),从而导致信息编码和记忆巩固的失败。我们详细阐述了溶酶体功能障碍、内质网应激以及线粒体代谢异常在疾病进展中的关键作用。 2. 胶质细胞在炎症级联反应中的作用: 本章聚焦于小胶质细胞和星形胶质细胞的表型转换。探讨了在慢性神经炎症状态下,这些免疫细胞如何从稳态的“清道夫”角色转变为驱动神经元损伤的促炎因子。我们引入了基于单细胞测序技术(scRNA-seq)的最新发现,揭示了不同亚群胶质细胞对特定认知域衰退的贡献差异。 3. 遗传易感性与表观遗传调控: 详细分析了全基因组关联研究(GWAS)识别出的新型风险基因位点(如 TREM2、BIN1 等)的功能解析。此外,本部分也涵盖了表观遗传学在疾病发病机制中的新兴观点,包括 DNA 甲基化、组蛋白修饰以及非编码 RNA(如 microRNA 和长链非编码 RNA)对关键神经回路基因表达的调控失衡。 第二部分:从神经影像学到高精度生物标志物 本部分关注的是如何利用先进的技术手段,实现认知障碍的早期、客观和精准诊断。 4. 功能性与结构性神经影像学的最新进展: 详细评述了静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)和任务态功能磁共振成像(task-fMRI)在刻画脑网络拓扑结构变化上的应用。重点探讨了图论分析(Graph Theory)如何量化认知网络效率的降低,以及弥散张量成像(DTI)在揭示白质完整性退化方面的局限与潜力。同时,也讨论了基于 PET 示踪剂(如 Tau PET、Aβ PET)的分子影像学,及其在区分疾病异质性方面的价值。 5. 体液和液体生物标志物的革命: 综述了血浆和脑脊液(CSF)生物标志物的最新进展。特别关注了利用高敏感度技术(如单分子免疫分析 SIMOA)在血液中检测低浓度 Aβ、pTau 217 和神经丝轻链(NfL)的临床转化前景。这部分内容强调了生物标志物在预测 MCI 进展和评估治疗效果中的前瞻性价值。 6. 脑电图(EEG)与事件相关电位(ERP)的深度应用: 探讨了高密度 EEG 结合机器学习技术,如何捕捉到皮层兴奋/抑制平衡的微妙变化,尤其是在轻度认知障碍(MCI)阶段的特征性慢波活动。 第三部分:新兴的干预策略与精准治疗模型 本部分聚焦于超越传统药物治疗的全新干预途径,强调基于个体生物学特征的精准医疗范式。 7. 免疫疗法与靶向清除策略: 全面评估了当前临床试验中的主动和被动免疫疗法(如单克隆抗体)的疗效、安全性及挑战。讨论了如何通过优化抗体设计(如跨血脑屏障能力)来提高治疗效率,并探讨了针对特定 Tau 构象的靶向策略。 8. 神经调控技术的临床转化: 深入分析了经颅磁刺激(TMS)和经颅直流电刺激(tDCS)等非侵入性脑刺激技术(NIBS)的应用。重点阐述了如何根据患者的个体脑网络连接组(Connectome)数据,定制刺激参数和靶点,以期优化认知增强效果。此外,也审视了深度脑刺激(DBS)在运动症状控制和某些认知障碍(如早发性痴呆)中的潜在适应症。 9. 宿主微生物组与肠-脑轴的互作: 这是一个快速发展的领域。本章详细论述了肠道菌群失调如何通过代谢物(如短链脂肪酸)和免疫通路影响中枢神经系统功能。探讨了粪便微生物移植(FMT)在动物模型中改善认知功能的结果,并展望了益生菌和合成生物学方法在调节中枢神经系统环境中的前景。 10. 人工智能在认知模型与药物开发中的整合: 探讨了如何利用深度学习模型来处理海量的多模态临床数据(影像、基因组、临床评分),以期发现新的疾病亚型和更精准的预后预测因子。内容涵盖了利用强化学习来优化临床试验设计,以及利用计算模型模拟突触可塑性变化以筛选潜在的先导化合物。 结语:面向未来的研究范式 本书最后一部分总结了当前研究面临的共同挑战,包括如何跨越基础研究与临床实践之间的“死亡之谷”,如何建立更具代表性的研究队列,以及如何将多组学数据有效地整合到一个统一的认知科学框架中。本书的最终目标是激发跨学科合作,加速从“理解障碍”到“实现有效干预”的进程,为全球日益严峻的认知健康挑战提供切实可行的科学蓝图。 ---

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