915 Artikel in diesem Thema
Ein Multi-Omics-Subspace-Merging-Algorithmus identifiziert biologisch distinkte AD-Subtypen und weist auf personalisierte Behandlungsstrategien hin.
Ein neu identifizierter GABAerger Pathway in Mäusen ermöglicht es dem Gehirn, zwischen aktualisierten und früheren Erinnerungen zu wechseln – eine wichtige Erkenntnis für Gedächtnisstörungen.
Ein molekularer Atlas des olfaktorischen Systems der Maus zeigt, wie soziale Geruchssignale räumlich organisiert sind – von der Nase bis zum Gehirn.
MITs selbstorganisierender Laser erzeugt ultraklare Gehirnbilder 25-mal schneller und ermöglicht die Echtzeit-Verfolgung von Medikamenten, die die Blut-Hirn-Schranke überwinden.
Eine neue Übersichtsarbeit zeigt, wie α-Synuclein-Assays Parkinson möglicherweise bereits vor dem Auftreten von Symptomen erkennen können – und was zwischen Labor und Klinik noch im Weg steht.
Eine neue Studie in Cell Metabolism zeigt, wie oxidativer Stress Astrozyten dazu veranlasst, Kollagen zu produzieren und Barrieren zu bilden, die nach einem Schlaganfall Neuronen abtöten.
Eine wegweisende Übersichtsarbeit argumentiert, dass Neurodegeneration durch interagierende fehlgefaltete Proteine verursacht wird – nicht durch einzelne Auslöser – und verändert damit Diagnostik und Therapie grundlegend.
Eine neue Übersichtsarbeit zeigt, dass gestörte mito-nukleäre Signalübertragung der Amyloid- und Tau-Pathologie vorausgehen könnte – und eröffnet damit neue therapeutische Angriffspunkte bei Alzheimer.
Das KI-Framework Reti-Pioneer erkennt sieben systemische Erkrankungen anhand eines Netzhautfotos und übertrifft dabei Standard-Labortests in Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Wie Sie Ihre 24 Stunden verbringen – ob schlafend, sitzend oder in Bewegung – bestimmt Ihre grundlegende Gehirnfunktion und Ihre Reaktionsfähigkeit auf körperliche Aktivität.
Eine Framingham-Studie mit 2.844 Erwachsenen zeigt einen Zusammenhang zwischen eingeschränkter Endothelfunktion und einem erhöhten Alzheimer-Risiko, Gehirnschwund und Schäden an der weißen Substanz.
Ein neuer KI-Klassifikator, der lediglich 15 Proteine nutzt, erreicht eine AUC-Genauigkeit von 95,5 % bei der Unterscheidung von Alzheimer, Parkinson, frontotemporaler Demenz und Lewy-Körper-Demenz.
