助力阿尔茨海默病筛查——Simoa™平台在神经领域的应用1
Simoa™（Single Molecular Array）技术是基于单分子免疫阵列技术开发的超灵敏蛋白质检测及研究诊断平台，其灵敏度比传统ELISA技术高出1000倍以上。该技术将蛋白质检测技术带入到单分子、数字化的检测时代，成为飞克级超低丰度蛋白质检测领域真正的王者，主要应用于神经性疾病、肿瘤、炎症、传染性疾病和心血管疾病等领域。阿尔茨海默病（Alzheimer disease, AD）是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病，我国现阶段有AD患者约500万，65岁以上老年人群中每5人里就有1人有轻度认知障碍。由于AD的病程是一个不可逆的过程，迄今尚无有效的治疗药物和手段，因此做好尽早筛查和诊断极为重要。在此，小编将为大家介绍Simoa™技术是如何助力阿尔茨海默病的筛查及研究的。题目：Plasma neurofilament light as a potential biomarker of neurodegenera......阅读全文
助力阿尔茨海默病筛查——Simoa™平台在神经领域的应用 1
Simoa™（Single Molecular Array）技术是基于单分子免疫阵列技术开发的超灵敏蛋白质检测及研究诊断平台，其灵敏度比传统ELISA技术高出1000倍以上。该技术将蛋白质检测技术带入到单分子、数字化的检测时代，成为飞克级超低丰度蛋白质检测领域真正的王者，主要应用于神经性疾病、肿瘤、
助力阿尔茨海默病筛查--Simoa™平台在神经领域的应用(一)
Simoa™（Single Molecular Array）技术是基于单分子免疫阵列技术开发的超灵敏蛋白质检测及研究诊断平台，其灵敏度比传统ELISA技术高出1000倍以上。该技术将蛋白质检测技术带入到单分子、数字化的检测时代，成为飞克级超低丰度蛋白质检测领域真正的王者，主要应用于神经性疾病、肿
助力阿尔茨海默病筛查——Simoa™平台在神经领域的应用 2
图2：对照组（绿色）和AD患者（MCI-AD和ADD的组合组，红色）血浆的NfL水平与年龄的关系。黑色虚线为根据Fisher's LDA线性判别对两组进行的最佳分离。② 血浆NFL作为潜在AD生物标志物具有敏感性、特异性和准确性等特征图3：a 未作调整时，对照组与AD的ROC曲线；b 以年龄
助力阿尔茨海默病筛查--Simoa™平台在神经领域的应用(一)
Simoa™（Single Molecular Array）技术是基于单分子免疫阵列技术开发的超灵敏蛋白质检测及研究诊断平台，其灵敏度比传统ELISA技术高出1000倍以上。该技术将蛋白质检测技术带入到单分子、数字化的检测时代，成为飞克级超低丰度蛋白质检测领域真正的王者，主要应用于神经性疾病、肿
阿尔茨海默病有望实现早期无创筛查
北京10月10日电，随着人口老龄化加剧，阿尔茨海默病在世界范围内的发病人数日益增多。流行病学研究显示，阿尔茨海默病中枢听觉加工障碍早在疾病诊断前10余年就已出现，但其损伤的神经机制以及与认知功能障碍的关系一直困扰着学界。国家神经疾病医学中心首都医科大学宣武医院联合北京大学心理与认知科学学院团队共
AI筛查阿尔茨海默病准确率达75%
“通过眼科图像采集和图像的智能化分析，团队开发的基于人工智能的筛查模型，对多个社区人群的阿尔茨海默病筛查准确率达75%。”6日，中科院宁波材料所智能医学影像（iMED）团队赵一天研究员向科技日报记者介绍，通过深入分析和挖掘眼睛结构变化与神经退行性疾病之间的关系，可潜在形成神经退行性疾病的早期检测方案
【阿尔茨海默病】诊断
诊断： 美国国立神经病语言障碍卒中研究所AD及相关疾病协会（NINCDS-ADRDA）规定的诊断标准。可能为AD的诊断标准：A加上一个或多个支持性特征B、C、D或E. 核心诊断标准： A.出现早期和显著的情景记忆障碍，包括以下特征 1.患者或知情者诉有超过6个月的缓慢
利用血液早期筛查阿尔茨海默病的新方法
澳大利亚和日本研究人员日前联合研发出利用血液样本检测阿尔茨海默病（即老年性痴呆）患病风险的方法，即通过测定阿尔茨海默病人血液特有的肽含量，辨别健康人、轻度认知障碍（MCI）患者和阿尔茨海默病患者。该方法可用于早期诊断阿尔茨海默病，操作方便、准确率高，未来有望成为该病筛查和诊断的检查手段。研究成果
阿尔茨海默病的谜团
笔者在上一篇文章阿尔茨海默病的新药研发困局中写过阿尔茨海默病的历史，三种主流的假说，以及主流药物的研发历程。本文将重点介绍最近几年内阿尔茨海默病领域的理论和新药研发进展以及未来的发展方向。哥伦比亚作家马尔克斯在《百年孤独》中写过这样几段话：何塞·阿尔卡蒂奥·布恩迪亚意识到失眠症已经侵入镇子，于是便召
最新研究！AI筛查阿尔茨海默病准确率达75%
“通过眼科图像采集和图像的智能化分析，团队开发的基于人工智能的筛查模型，对多个社区人群的阿尔茨海默病筛查准确率达75%。”6日，中科院宁波材料所智能医学影像（iMED）团队赵一天研究员向科技日报记者介绍，通过深入分析和挖掘眼睛结构变化与神经退行性疾病之间的关系，可潜在形成神经退行性疾病的早期检测方案