Archivo de junio, 2019

Jornada Parkinson y Nuevas Tecnologías

El objetivo de esta jornada es poner en común diferentes iniciativas que se están desarrollando en el campo de la salud digital en relación con el seguimiento, monitorización y rehabilitación de los afectados por la enfermedad de Parkinson.

Esta actividad se desarrolla en el marco de la exposición ‘A vivir que son 100 años’ que alberga el Museo de Ciencias de Valladolid hasta el 30 de junio. La exposición ha sido diseñada y promovida por la Fundación General CSIC, dentro de las actuaciones llevadas a cabo en el proyecto  Centro Internacional sobre el Envejecimiento (CENIE), financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) bajo el programa operativo Interreg V-A España y Portugal (POCTEP) para mejorar la calidad de vida de sus habitantes mediante la promoción de la investigación científica y el impulso de la innovación.

Tras una visita guiada a la exposición, D. Carlos Rodríguez de Torre, presidente de la Asociación Parkinson Valladolid, inaugurará las charlas con una ponencia sobre las “Necesidades en la asistencia, seguimiento y rehabilitación de los afectados por Parkinson” en la que mostrará su visión sobre la realidad actual que nos ofrece nuestro sistema sociosanitario y el papel de las asociaciones.

A continuación, Dña. Laura Carrasco, directora de la Asociación Parkinson Madrid, profundizará en las posibilidades que pueden ofrecer las tecnologías digitales en este campo a través de su experiencia en diferentes proyectos de innovación tecnológica en los que han participado.

Finalmente, D. Guillermo de Arcas, director del Laboratorio de Neuroacústica de la Universidad Politécnica de Madrid, presentará como ejemplo un caso concreto, el proyecto Teca-Park (http://www.i2a2.upm.es/tecapark/), uno de los seis proyectos de investigación interdisciplinar financiados por la FGCSIC en el marco de CENIE para buscar soluciones a los retos del envejecimiento.

Se trata de una plataforma que permite llevar la investigación sobre estimulación acústica a cualquier afectado que tenga un teléfono móvil y, además, le brinda la posibilidad de poder realizar una monitorización objetiva sobre sus principales síntomas para evaluar de forma remota su evolución y los efectos de dicha estimulación.

Este taller destacará el alto potencial que ofrecen estas tecnologías como nuevas vías de diagnóstico y/o rehabilitación para personas que, como en la zona transfronteriza entre España y Portugal, tienen un acceso muy limitado a la red de servicios de sanidad públicos debido a las dificultades de acceso a las zonas rurales.

El evento finalizará con una mesa redonda y un coloquio con ponentes y asistentes.


Agenda

18.00h Visita guiada a la exposición ‘A vivir que son 100 años’.

19.00h Necesidades en la asistencia, seguimiento y rehabilitación de los afectados por Parkinson, D. Carlos Rodríguez, presidente de la Asociación Parkinson Valladolid.

19.15h Experiencias en proyectos de innovación tecnológica en la enfermedad de Parkinson. Dña. Laura Carrasco, directora de la Asociación Parkinson Madrid.

19.30h Proyecto Teca-Park: una plataforma digital para llevar servicios de asistencia, seguimiento y rehabilitación a los afectados allí donde estén. D. Guillermo de Arcas, director del Laboratorio de Neuroacústica de la Universidad Politécnica de Madrid.

19.45h. Mesa redonda y coloquio con los asistentes.

Más información: http://www.i2a2.upm.es/tecapark/jornada-parkinson-valladolid/

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Cepillar los dientes – ¿Podría disminuir el riesgo de Alzheimer?

Investigadores de la Universidad de Bergen no solo evitan los caries al mantener una buena higiene bucal, sino que han descubierto una clara conexión entre las enfermedades de las encías y la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores han determinado que la gingivitis podría jugar un papel importante en si una persona desarrolla o no la enfermedad de Alzheimer.  Los investigadores descubrieron pruebas basadas en el ADN de que la bacteria que causa la gingivitis puede pasar de la boca al cerebro y producir una proteína que destruye las células nerviosas en el cerebro, lo que a su vez conduce a la pérdida de la memoria y, en última instancia, al desarrollo del Alzheimer.

Cepille sus dientes para una mejor memoria

Los investigadores señalan que la bacteria por si sola no está causando el Alzheimer, pero la presencia de estas bacterias aumenta el riesgo de desarrollar la enfermedad sustancialmente y también está implicada en una progresión más rápida de la enfermedad. Sin embargo, la buena noticia es que este estudio muestra que la higiene bucal podría disminuir el riesgo de padecer Alzheimer. Por tanto según estas investigaciones si ha padecido gingivitis y tiene casos de enfermedad de Alzheimer en su familia, es recomendable acudir regularmente a su dentista y limpiar sus dientes adecuadamente.

Referencia: Stephen S. Dominy, Casey Lynch, Florian Ermini, Malgorzata Benedyk, Agata Marczyk, Andrei Konradi, Mai Nguyen, Ursula Haditsch, Debasish Raha, Christina Griffin, Leslie J. Holsinger, Shirin Arastu-Kapur, Samer Kaba, Alexander Lee, Mark I. Ryder, Barbara Potempa, Piotr Mydel, Annelie Hellvard, Karina Adamowicz, Hatice Hasturk, Glenn D. Walker, Eric C. Reynolds, Richard L. M. Faull, Maurice A. Curtis, Mike Dragunow, Jan Potempa. Porphyromonas gingivalis in Alzheimer’s disease brains: Evidence for disease causation and treatment with small-molecule inhibitorsScience Advances, 2019; 5 (1): eaau3333 DOI: 10.1126/sciadv.aau3333

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Enfermedades neurodegenerativas identificadas mediante inteligencia artificial (actualización)

Un grupo de investigadores de la Escuela de Medicina de Icahn del Monte Sinaí y publicado en la revista médica Laboratory Investigation han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para detectar una variedad de enfermedades neurodegenerativas en muestras de tejido cerebral humano, incluida la enfermedad de Alzheimer y la encefalopatía traumática crónica. Su descubrimiento ayudará a los científicos a desarrollar biomarcadores y terapias dirigidas, lo que dará como resultado un diagnóstico más preciso de enfermedades cerebrales complejas que mejoren los resultados de los tratamientos a los pacientes diagnosticados.

La acumulación de proteínas tau anormales en el cerebro en las marañas neurofibrilares es una característica de la enfermedad de Alzheimer, pero también se acumula en otras enfermedades neurodegenerativas, como la encefalopatía traumática crónica y otras afecciones relacionadas con la edadEl diagnóstico preciso de las enfermedades neurodegenerativas es todo un reto y requiere un especialista altamente capacitado.

Los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas en Mount Sinai desarrollaron y utilizaron esta plataforma para aplicar enfoques de aprendizaje automático eficaces en portaobjetos microscópicos digitalizados preparados con muestras de tejido de pacientes con un espectro de enfermedades neurodegenerativas. Aplicando el aprendizaje profundo (deep learning), estas imágenes se utilizaron para crear una red neuronal convolucional capaz de identificar enredos neurofibrilares con un alto grado de precisión directamente de las imágenes digitalizadas.

La utilización de la inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar nuestra capacidad de detectar y cuantificar enfermedades neurodegenerativas, lo que representa un gran avance sobre los enfoques existentes que requieren mucha mano de obra y son poco reproducibles. En última instancia, este proyecto tiene el potencial de poder conseguir un diagnóstico más eficiente y preciso de las enfermedades neurodegenerativas.

Este es el primer marco disponible para evaluar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando datos de imágenes a gran escala en neuropatología. La plataforma permite la gestión de datos, la exploración visual, la descripción de objetos, la revisión de múltiples usuarios y la evaluación de los resultados del algoritmo de aprendizaje profundo.

Los investigadores han usado técnicas avanzadas de computación y matemáticas junto con tecnología de microscopio de vanguardia, visión computacional e inteligencia artificial para clasificar con mayor precisión una amplia gama de enfermedades.

El departamento de patología académica del Mount Sinai es de los más grandes de USA y procesa más de 80 millones de pruebas al año, lo que da lugar a una oferta para los investigadores para el acceso a un amplio conjunto de datos que pueden utilizarse para mejorar las pruebas y los diagnósticos.

Actualización (05/06/2019)

Otro grupo de investigadores del Departamento de Patología y Medicina del Laboratorio de la Universidad Davis en California, han diseñado una “red neuronal convolucional” (CNN), un programa de computadora diseñado para reconocer patrones basados en miles de ejemplos etiquetados por humanos. Para ello, el equipo de investigación ha ideado un método para etiquetar rápidamente decenas de miles de imágenes de una colección de medio millón de imágenes de primer plano de tejido de 43 muestras de cerebro sano y enfermo y donde demostraron que su algoritmo podría procesar una diapositiva completa de todo el cerebro con 98.7% de precisión, con una velocidad limitada solo por la cantidad de procesadores de computadora que utilizaron. Estas herramientas de aprendizaje automático no es mejor para identificar las placas que los propios neuropatólogos (que son los encargados de etiquetar los casos para posteriormente entrenar el algoritmo), pero es incansable y escalable. Se podría decir que estas nuevas técnicas son un copiloto, un multiplicador de fuerza que extiende el alcance de lo que podemos lograr y nos permite hacer preguntas que nunca hubiéramos conseguido manualmente. Por ejemplo, podemos buscar placas raras en lugares inesperados que podrían darnos pistas importantes sobre el curso de la enfermedad, etc.

Referencias:

  • Maxim Signaevsky, Marcel Prastawa, Kurt Farrell, Nabil Tabish, Elena Baldwin, Natalia Han, Megan A. Iida, John Koll, Clare Bryce, Dushyant Purohit, Vahram Haroutunian, Ann C. McKee, Thor D. Stein, Charles L. White, Jamie Walker, Timothy E. Richardson, Russell Hanson, Michael J. Donovan, Carlos Cordon-Cardo, Jack Zeineh, Gerardo Fernandez, John F. Crary. Artificial intelligence in neuropathology: deep learning-based assessment of tauopathyLaboratory Investigation, 2019; DOI: 10.1038/s41374-019-0202-4
  • Ziqi Tang, Kangway V. Chuang, Charles DeCarli, Lee-Way Jin, Laurel Beckett, Michael J. Keiser, Brittany N. Dugger. Interpretable classification of Alzheimer’s disease pathologies with a convolutional neural network pipelineNature Communications, 2019; 10 (1) DOI: 10.1038/s41467-019-10212-1
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Una mejor “visión” de la detección temprana del Alzheimer (actualización)

Eye examUno de los grandes desafíos de la medicina es la determinación de biomarcadores y test de detección temprana de las enfermedades. Esto es especialmente importante en el caso de las enfermedades relacionadas con el envejecimiento y especialmente en el caso de las enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer que se inician mucho antes de la aparición de los primeros síntomas. Por eso detectar el inicio de la acumulación de las placas seniles y ovillos neurofibrilares mediante pruebas tempranas sería un gran paso para la lucha contra la enfermedad.

Actualmente la única manera segura de confirmar la enfermedad de Alzheimer es examinar el cerebro de una persona después de que ha muerto para la detección de estas acumulaciones de placas y ovillos. Sin embargo, los investigadores están desarrollando experimentalmente hipótesis que teorizan sobre la estrecha relación del ojo (retina) con el cerebro que permitiría abrir una “ventana” mucho más accesible para la detección y estudio de la progresión de la enfermedad, ya que las placas asociadas con el Alzheimer se producen no sólo en el cerebro sino también en la retina, ya que esta estructura de la parte posterior del ojo comparte muchas de las características del cerebro.

Una investigación publicada recientemente en la revista Investigative Ophthalmology & Visual Science, muestra cómo es la técnica y la capacidad de detección que tiene esta prueba de la retina en ratones. Científicos de la Universidad de Minnesota en cooperación con la compañía de tecnología de imágenes CytoViva, con sede en Alabama, están desarrollando un dispositivo de diagnóstico no invasivo que intenta detectar las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer antes de que aparezcan los primeros síntomas físicos. La prueba trataría obtener imágenes de la retina utilizando lo que se conoce como imágenes hiperespectrales, es decir emitir una luz que brille en los ojos, llegaría a la retina situada en la parte posterior del ojo, y se refleja de nuevo, de tal manera que el dispositivo utilizado es capaz de mostrar imágenes de la retina a lo largo de diferentes longitudes de onda. Sobre la base de estos experimentos desarrollados sobre una población de ratones y muestras de células de retina humana, se pueden obtener patrones de dispersión de la luz formadas por las partículas microscópicas de β-amiloide, a partir del análisis de las imágenes. En esta investigación se probó esta técnica en una población de ratones seleccionados específicamente para desarrollar la enfermedad de Alzheimer y se comparan sus resultados con ratones control. En el análisis de los resultados, observaron a lo largo de las diferentes etapas de la enfermedad, un patrón de dispersión de la luz que se repetía incluso antes de que los síntomas se presentaran.

El grupo de investigación se encuentra ahora reclutando un grupo de voluntarios humanos tanto con la enfermedad como con buen estado de salud, para llevar a cabo un ensayo clínico en fase 1 con esta tecnología. El éxito de estas técnicas de detección temprana, sería un gran paso no sólo para la lucha preventiva de la enfermedad, sino también porque abriría nuevas vías de investigación para desarrollar fármacos de actuación temprana que ahora mismo es difícil probar en humanos que no han sido diagnosticados todavía.

Hay que especificar que los hallazgos de la placa de β-amiloide presente en la retina y la tecnología de imagen óptica comenzaron en el Hospital Cedars-Sinai con estudios en roedores vivos e investigación post-mortem con retinas humanas de personas que habían fallecido con Alzheimer. Los primeros resultados se publicaron ya en 2010. Este estudio de la Universidad de Minnesota es uno de varias investigaciones en curso para determinar si se pueden obtener resultados similares en los seres humanos para la detección temprana de la enfermedad a partir de la retina.

Existen también otras investigaciones en busca de técnicas no invasivas que detecten de forma temprana la enfermedad de Alzheimer, entre ellas se podrían destacar:

  • A través de un simple análisis de saliva podría ayudar a determinar sí se va a desarrollar la enfermedad durante los próximos seis años. En un estudio preliminar presentado en la Conferencia Internacional de la Asociación de Alzheimer (CIAC) en Washington, los investigadores de la Universidad de Alberta, encontraron metabolitos específicos (subproductos moleculares del metabolismo) presentes en la saliva que podrían indicar cambios metabólicos en el cerebro y que podría significar que se está ante las primeras etapas de Alzheimer. Otro estudio del Instituto de investigación Beaumont (Michigan), utiliza biomarcadores metabolómicos fiables basados en H NMR.
  • Una investigación internacional liderada por el Centro de Tecnologías Biomédicas de la Universidad Politécnica de Madrid avanza hacia el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer mediante el estudio de los patrones de actividad cerebral. Se trata de técnicas de neuroimagen, ya que mediante ellas es posible estudiar los cambios que se producen en el cerebro. Una de estas técnicas, la magnetoencefalografía (MEG), es capaz de medir con mucha precisión los campos magnéticos producidos por la actividad neuronal del cerebro. Mediante esta técnica es posible clasificar a los participantes de los grupos internacionales como ancianos sanos o con deterioro cognitivo leve con un 82% de precisión.
  • Pruebas de sensibilidad e identificación del olor para la detección de las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer. Una reducción en la capacidad de identificar olores se ha asociado en varios estudios con la pérdida de función en las neuronas y el avance de la enfermedad, ya que la capacidad del sentido del olfato se asocia con el primero y más corto de los nervios craneales, y con frecuencia es uno de los primeros nervios afectados por el declive cognitivo.

Actualización (07/10/2016)

  • Diagnósticos asistidos por ordenador (DAO) mediante la fusión de imágenes funcionales y estructurales basado en el uso de la técnica de aprendizaje profundo –conocido también como Deep Learning. Esta técnica de la Inteligencia Artificial (IA) tiene como objetivo modelar abstracciones de alto nivel en datos para lograr que las computadoras aprendan a diferenciar el cerebro de una persona sana del de una persona enferma extrayendo automáticamente las regiones de interés que se encuentren afectadas. Esta técnica esta siendo desarrollada por el grupo de trabajo BioSip de la Universidad de Málaga, en colaboración con un grupo de investigadores de la Universidad de Granada, lleva años estudiando este tipo de señales e imágenes biomédicas.
Actualización (24/11/2016)
  • Recientemente se ha analizado un gen que expresa un neurotransmisor podría permitir la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer, mediante un simple análisis de sangre (Universidad de Tel Aviv). El gen, denominado RGS2 (Regulador de la proteína de señalización 2), antes no había sido implicado en la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores informan de que una menor expresión en células de el gen RGS2, aumentaría la sensibilidad a los efectos tóxicos de la acumulación de la β-amiloide en las neuronas. Se ha encontrado acumulación de la  β-amiloide, no solo en cerebros con Alzheimer, sino en cerebros sanos de edades avanzadas, lo que sugiere que es la expresión de dicho gen la que determina la susceptibilidad a esa acumulación de proteína. Los investigadores han encontrado que la expresión reducida del RGS2 ya se puede detectar en las células sanguíneas durante el deterioro cognitivo leve, en la fase más temprana de la enfermedad de Alzheimer. lo que podría determinar un diagnóstico precoz con un simple análisis de sangre.

Actualización (05/04/2017)

  • Investigadores de la Universidad de Valladolid y del Hospital Universitario Río Hortega han comprobado que el análisis de las fluctuaciones espacio-temporales de los electroencefalogramas, una prueba sencilla y aún no incluida en los protocolos de diagnóstico de este tipo de demencia, puede ser útil para entender los mecanismos neuronales implicados en la fase temprana de la enfermedad de Alzhéimer. Diversos estudios sugieren que la actividad neuronal es sensible a cambios cerebrales sutiles provocados por las formas incipientes de esta demencia. Por ello, el análisis de registros neurofisiológicos, como el electroencefalograma (EEG), puede aportar información muy interesante para ayudar a entender estos cambios cerebrales. En comparación con otras técnicas de neuroimagen, como la tomografía por emisión de positrones o la resonancia magnética funcional, el coste del EGG es mucho menor por lo que podría considerarse como un potencial biomarcador de detección temprana.

Actualización (12/06/2017)

  • Investigadores del Boston University Medical Centeren uno de los mayores estudios realizados hasta la fecha para utilizar la metabolómica, el estudio de los compuestos que se crea a través de diversas reacciones químicas en el cuerpo, han sido capaces de identificar nuevos compuestos circulantes en la sangre asociados con el riesgo de desarrollar demencia y la enfermedad de Alzheimer. Los resultados apuntan a nuevas vías biológicas que pueden estar implicados y podrían servir como biomarcadores de riesgo de la enfermedad. Concretamente los investigadores mencionan el alto contenido en ácido antranílico en sangre como posible biomarcador. 

Actualización (20/07/2017)

  • Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis, sugieren que las medidas en sangre de la beta amiloide tienen un gran potencia como biomarcadores tempranos para identificar a las personas con niveles alterados de amiloide en sus cerebros o líquido cefalorraquídeos. Lo ideal sería que una prueba de detección basada en la sangre, identificara a las personas que comenzaron el camino hacia los años de Alzheimer antes de que pudieran ser diagnosticados en base a los síntomas. Si se realiza un análisis en combinación también con la proteína tau, los investigadores creen que se podría tener una idea más exacta de quién presenta mayor riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer.

Actualización (12/07/2018)

  • Un equipo de científicos del Instituto de Neurociencia y Salud Mental de la Universidad de Alberta, han identificado tres biomarcadores para detectar un deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer en muestras de saliva. Lo que supondría una opción muy poco invasiva para el diagnóstico prematuro de la enfermedad o de los deterioros cognitivos. La investigación tiene resultados prometedores para su aplicación en un entorno clínico, aunque necesita más investigaciones con un mayor número de muestras para poder confirmar los resultados.

 

Actualización (05/06/2019)

  • Un equipo de científicos del Centro de Neurología Cognitiva y Enfermedad de Alzheimer de Northwestern Mesulam, han descubierto que la reducción de los capilares sanguíneos en la parte posterior del ojo puede ser una nueva forma no invasiva de diagnosticar el deterioro cognitivo temprano, el precursor de la enfermedad de Alzheimer. Los científicos detectaron estos cambios vasculares en el ojo humano de manera no invasiva, con una cámara de infrarrojos, ya que la parte posterior del ojo es accesible ópticamente a un nuevo tipo de tecnología (angiografía OCT) que puede cuantificar los cambios capilares con gran detalle y con una resolución incomparable, haciendo del ojo un espejo ideal para lo que sucede en el cerebro.
  • Se siguen produciendo más evidencias de que los análisis de sangre pueden detectar el riesgo de Alzheimer. Un nuevo estudio confirma que un simple análisis de sangre puede revelar si se está acelerando el daño de las células nerviosas en el cerebro. Investigadores la Universidad de Lund, analizaron la proteína ligera del neurofilamento (NFL) en muestras de sangre de pacientes con enfermedad de Alzheimer. El estudio sugiere que la concentración de NFL en la sangre puede revelar si se está acelerando el daño de las células nerviosas en el cerebro.  Cuando las células nerviosas en el cerebro se dañan o mueren, la proteína NFL se filtra hacia el líquido cefalorraquídeo y luego hacia la sangre. Anteriormente se sabía que los niveles de NFL son elevados entre las personas con enfermedades neurodegenerativas, pero no se han realizado estudios a largo plazo.

Referencias:

  • Swati S. More, James M. Beach, Robert Vince. Early Detection of Amyloidopathy in Alzheimer’s Mice by Hyperspectral Endoscopy. Investigative Opthalmology & Visual Science, 2016; 57 (7): 3231 DOI: 10.1167/iovs.15-17406
  • Jack Jr. CR, Knopman DS, Mielke MM et al. Predicting the risk of mild cognitive impairment in the Mayo Clinic Study of Aging. Neurology. 2015.
  • Maestú F, Peña J-M, Garcés P, et al. A multicenter study of the early detection of synaptic dysfunction in Mild Cognitive Impairment using Magnetoencephalography-derived functional connectivity. NeuroImage Clin. 2015;9:103-109. doi:10.1016/j.nicl.2015.07.011.
  • Smell Test May Predict Early Stages of Alzheimer’s Disease. Test may offer low-cost alternative to other Alzheimer’s tests. Researchers from Columbia University Medical Center (CUMC)
  • A Hadar, E Milanesi, A Squassina, P Niola, C Chillotti, M Pasmanik-Chor, O Yaron, P Martásek, M Rehavi, D Weissglas-Volkov, N Shomron, I Gozes, D Gurwitz. RGS2 expression predicts amyloid-β sensitivity, MCI and Alzheimer’s disease: genome-wide transcriptomic profiling and bioinformatics data miningTranslational Psychiatry, 2016; 6 (10): e909 DOI: 10.1038/tp.2016.179
  • Vincent Chouraki, Sarah R. Preis, Qiong Yang, Alexa Beiser, Shuo Li, Martin G. Larson, Galit Weinstein, Thomas J. Wang, Robert E. Gerszten, Ramachandran S. Vasan, Sudha Seshadri. Association of amine biomarkers with incident dementia and Alzheimer’s disease in the Framingham StudyAlzheimer’s & Dementia, 2017; DOI: 10.1016/j.jalz.2017.04.009
  • Kirsten E. Bell, Tim Snijders, Michael Zulyniak, Dinesh Kumbhare, Gianni Parise, Adrian Chabowski, Stuart M. Phillips. A whey protein-based multi-ingredient nutritional supplement stimulates gains in lean body mass and strength in healthy older men: A randomized controlled trialPLOSONE, 2017; 12 (7): e0181387 DOI: 10.1371/journal.pone.0181387
  • Shraddha Sapkota, Tao Huan, Tran Tran, Jiamin Zheng, Richard Camicioli, Liang Li, Roger A. Dixon. Alzheimer’s Biomarkers From Multiple Modalities Selectively Discriminate Clinical Status: Relative Importance of Salivary Metabolomics Panels, Genetic, Lifestyle, Cognitive, Functional Health and Demographic Risk MarkersFrontiers in Aging Neuroscience, 2018; 10 DOI: 10.3389/fnagi.2018.00296
  • Yi Stephanie Zhang, Nina Zhou, Brianna Marie Knoll, Sahej Samra, Mallory R. Ward, Sandra Weintraub, Amani A. Fawzi. Parafoveal vessel loss and correlation between peripapillary vessel density and cognitive performance in amnestic mild cognitive impairment and early Alzheimer’s Disease on optical coherence tomography angiographyPLOS ONE, 2019; 14 (4): e0214685 DOI: 10.1371/journal.pone.0214685
  • Niklas Mattsson, Nicholas C. Cullen, Ulf Andreasson, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow. Association Between Longitudinal Plasma Neurofilament Light and Neurodegeneration in Patients With Alzheimer DiseaseJAMA Neurology, 2019; DOI: 10.1001/jamaneurol.2019.0765
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