Alzheimer vorbeugen mit „Brain Drainage“

Alzheimer vorbeugen mit „Brain Drainage“

Leucadia Therapeutics wird ein implantierbares Gerät testen, um den zerebrospinalen „Brain Drain“ der Cribrosa-Platte wiederherzustellen und die Krankheit zu verhindern

Das menschliche Gehirn und der Bereich der Lamina cribrosa sind orange hervorgehoben
Das menschliche Gehirn und der Bereich der Lamina cribrosa sind orange hervorgehoben

„Es ist eine Sache, jemandem zu sagen, dass er innerhalb von fünf oder zehn Jahren an Demenz oder Alzheimer erkranken wird, aber eine ganz andere, ihm eine konkrete Lösung anzubieten.“ Dies sind die rigorosen Worte von Doug Ethell, Gründer und CEO des Unternehmens Leucadia Therapeutics.
In den letzten XNUMX Jahren haben Forscher der Alzheimer-Krankheit herausgefunden, dass die Alzheimer-Krankheit und der kognitive Rückgang mit einer Zunahme von Beta-Amyloid-Plaques im Gehirn verbunden sind, parallel zur Anhäufung von Tau-Protein-Tangles, was zu einer ununterbrochenen Reihe von klinische Studien, von denen viele fehlschlugen.
2014 veröffentlichte der Neurowissenschaftler Doug Ethell eine neue Hypothese zum Auslöser von Alzheimer und verwandten Demenzformen. Doch damit nicht genug: 2015 gründete er das Unternehmen Leucadia Therapeutics, um genau auf Basis seiner Hypothese eine Therapie zu entwickeln.
Seine Forschung hat gezeigt, dass Plaques und Tangles die Auswirkungen einer ernsteren Grunderkrankung sind, die die Bildung dieser pathologischen Merkmale auslöst.

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Die Lamina cribrosa und die Riechkolben in der menschlichen Hirnschale
Die Lamina cribrosa und die Riechkolben in der menschlichen Hirnschale

Am 5. Oktober 2021 berichtete das Team von Dr. Ethell über drei Studien, die seine Hypothese bestätigen. Ein Manuskript mit dem Titel „Impairment of CSF Egress through the Cribriform Plate“, das eine zentrale Rolle in der Ätiologie der Alzheimer-Krankheit spielt, wird von Experten begutachtet und ist auf dem Preprint-Server von „MedRXiv“ verfügbar, der Internetseite, die unveröffentlichte Dokumente verbreitet elektronisches Format zu den Biowissenschaften (es verteilt kostenlos vollständige, aber noch nicht veröffentlichte Manuskripte in den Bereichen Medizin, klinische Forschung und verwandte Gesundheitswissenschaften an den Leser).
Diese Forschung hat Auswirkungen auf die Diagnose, Behandlung und Prävention der Alzheimer-Krankheit und liefert schlüssige Beweise dafür, dass die Alterung der Cribrosa-Platte eine Schlüsselrolle bei der Ätiologie der Krankheit spielt. Diese Ergebnisse öffnen die Tür zu neuen Möglichkeiten zur Vorhersage und Behandlung von Krankheiten Jahre bevor Demenz und Alzheimer-Krankheit irreversibel werden.
In diesem Artikel geht es um ein von Leucadia entwickeltes implantierbares Gerät zur Vorbeugung der von Alois Alzheimer entdeckten Krankheit. Das Gerät soll 2022 in klinische Studien gehen. Da die Lebenserwartung steigt, glaubt Doug Ethell, dass sein Gerät so verbreitet sein wird wie ein Herzschrittmacher.

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Die Lamina cribrosa und die Riechkolben in der menschlichen Hirnschale
Die Lamina cribrosa und die Riechkolben in der menschlichen Hirnschale

Wie das Gehirn durch Verknöcherung der Lamina cribrosa beeinflusst wird

Die Lamina cribrosa ist eine poröse knöcherne Struktur, die sich an der Spitze der Nasenhöhle befindet. Die Platte enthält zwei tiefe Taschen, die Fossae genannt werden, und viele Löcher, die olfaktorischen Foramina genannt werden. Durch diese Löcher verlaufen die Geruchsnerven, die den Geruch übertragen.
Die Lamina cribrosa ist ein Abflussweg, den das Gehirn verwendet, um Abfallstoffe in die Cerebrospinalflüssigkeit (CSF) zu leiten. Das Gehirn produziert jeden Tag etwa einen halben Liter Liquor cerebrospinalis, aber nur etwa ein Zwanzigstel davon fließt durch die Lamina cribrosa ab.
Diese kleine Menge zerebrospinaler Flüssigkeit ist jedoch für die Reinigung von Gehirnregionen verantwortlich, die der Schlüssel zum Erstellen neuer Erinnerungen und zur Orientierung in der Welt sind. Mit zunehmendem Alter verknöchert die Lamina cribrosa und wird weniger porös.
Die kleinen Löcher schließen sich und schränken den Liquorfluss ein. Da immer weniger dieser Flüssigkeit aus dem Gehirn abgeführt wird, sammeln sich Schlacken und Giftstoffe in den obersten Gehirnregionen an, die für das Gedächtnis verantwortlich sind.
Diese Abfallprodukte bilden einen „Slough“ (ein Bereich aus abgestorbenem Gewebe), in dem sich Plaques bilden und Neuronen Verwicklungen bilden, zwei Hauptmerkmale von Alzheimer.
Forschungen von Doug Ethell weisen darauf hin, dass die Krankheit auf eine gestörte Drainage von Liquor cerebrospinalis durch die Lamina cribrosa zurückzuführen ist.

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Das Arethusta-Implantat, das von Leucadia Therapeutics entwickelt wurde, um den „Bran Drain“ zu fördern und die Alzheimer-Krankheit zu verhindern
Das Arethusta-Implantat, das von Leucadia Therapeutics entwickelt wurde, um den „Bran Drain“ zu fördern und die Alzheimer-Krankheit zu verhindern

Cerebrospinal-Flüssigkeitschirurgie, um Alzheimer im Frühstadium anzugreifen

Zerebrospinalflüssigkeit (CSF) entfernt toxische Metaboliten aus den Interzellularräumen im Gehirn, ähnlich wie das Lymphsystem Giftstoffe und andere Verunreinigungen aus dem Rest des Körpers entfernt.
Da die ersten Regionen des Gehirns, die von der Alzheimer-Krankheit betroffen sind, durch die Liquor cerebrospinalis, die durch die Lamina cribrosa abfließt, gereinigt werden, können die Elemente, die diese Struktur beeinflussen, das Demenzrisiko erhöhen.
Alterung und Lebensereignisse, die den Verschluss der Lamina cribrosa beschleunigen und die CSF-vermittelte Clearance aus diesen Gehirnregionen verringern, erhöhen das Alzheimer-Risiko, einschließlich der Bildung von Plaques und Tangles.
Leucadia Therapeutics bereitet sich auf eine klinische Studie im Jahr 2022 vor, bei der ein implantierbares Gerät verwendet wird, um die Liquordrainage durch die Lamina cribrosa wiederherzustellen und Alzheimer vorzubeugen.
Da die Lebenserwartung steigt, glaubt Dr. Ethell, dass sein Gerät so verbreitet sein wird wie ein Herzschrittmacher. Dieser fundierte Ansatz soll frühe leichte kognitive Beeinträchtigungen rückgängig machen und das Auftreten von Alzheimer insgesamt verhindern.
Die patentierte Arethusta-Technologie von Leucadia stellt den CSF-Fluss durch die Lamina cribrosa wieder her und verbessert die Eliminierung toxischer Metaboliten aus frühen Gehirnregionen, die von Alzheimer betroffen sind.

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Das Arethusta-Implantat, das von Leucadia Therapeutics entwickelt wurde, um den „Bran Drain“ zu fördern und die Alzheimer-Krankheit zu verhindern
Das Arethusta-Implantat, das von Leucadia Therapeutics entwickelt wurde, um den „Bran Drain“ zu fördern und die Alzheimer-Krankheit zu verhindern

Der Name Arethusa geht auf eine Wassernymphe aus der griechischen Mythologie zurück, die Artemis rettete, indem sie sie in einen verborgenen unterirdischen Bach verwandelte. Das Gerät von Leucadia wird einen Kanal unter dem Gewebe schaffen, um Flüssigkeit aus dem Gehirn abzuleiten.
Das Arethusta-Gerät wird durch die Nase eingeführt, da sich die Lamina cribrosa oben in der Nasenhöhle befindet. In klinischen Studien an Frettchen blockierten Forscher künstlich den Abfluss durch die Platte.
Diese Blockade führte zu einer kognitiven Beeinträchtigung und Atrophie in denselben Gehirnregionen, in denen Alzheimer zuerst auftritt.
Arethusta wird die durch Zerebrospinalflüssigkeit vermittelte Abfallbeseitigung aus Regionen des Gehirns, in denen Alzheimer „beginnt“, wiederherstellen.
Das Shunt-Management von CSF für Hydrozephalus wird jeden Tag von Neurochirurgen durchgeführt, aber Arethusta entnimmt CSF von einer ganz anderen Stelle für eine viel spezifischere Wirkung.

„CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. KI-Algorithmen, die von Leucadia entwickelt wurden, identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo die Öffnungen auftreten und wie groß sie sind.“

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Die Alzheimer-Perusini-Krankheit, auch als Alzheimer-Krankheit bekannt, ist die häufigste Form der degenerativen Demenz mit fortschreitender Behinderung, die hauptsächlich im präsenilen Alter, d. h. über 65 Jahren, beginnt
Die Alzheimer-Perusini-Krankheit, auch als Alzheimer-Krankheit bekannt, ist die häufigste Form der degenerativen Demenz mit fortschreitender Behinderung, die hauptsächlich im präsenilen Alter, d. h. über 65 Jahren, beginnt

Das „Deep Learning“ untersucht die morphologischen Veränderungen der Siebplatte

Leucadia-Therapeutika hat Algorithmen für künstliche Intelligenz entwickelt, die es Forschern ermöglichen, riesige Datensätze zu analysieren.
Dieser neue Ansatz umfasst hochmodernes Deep Learning, das auf eine fortschrittliche Methode für ultraauflösende Kontrast-Mikro-CT angewendet wird, ein neues Tiermodell und eine große klinische Studie, die darauf ausgelegt ist, hochgradig kuratierte Daten für maschinelles Lernen zu produzieren.
Die Leucadia-Wissenschaftler kombinierten diese Methoden, um Veränderungen in der Morphologie der Lamina cribrosa bei der Alzheimer-Krankheit zu vergleichen.

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Die Forscher bewerteten die Alterung und Kognition der Lamina cribrosa in einer Gruppe von 560 Freiwilligen im Alter von 20 bis 95 Jahren, indem sie die neue kognitive Testplattform von Leucadia und Kegelstrahlscanning der Lamina cribrosa verwendeten
Die Forscher bewerteten die Alterung und Kognition der Lamina cribrosa in einer Gruppe von 560 Freiwilligen im Alter von 20 bis 95 Jahren, indem sie die neue kognitive Testplattform von Leucadia und Kegelstrahlscanning der Lamina cribrosa verwendeten

Der neue Ansatz kombinierte effektiv drei verschiedene Verfahren

1) Hochauflösende Mikro-CT und Deep Learning wurden verwendet, um isolierte Siebbeinproben von postmortalen Probanden zu bewerten, von denen viele eine bestätigte AD-Diagnose hatten.
Diese pathologische Analyse der menschlichen Cribrosa-Platte führte zur Entdeckung einer Wasserscheide, von deren Existenz niemand wusste, und detailliert, wie CSF durch die Cribrosa-Platte abfließt.

2) Die Forscher entwickelten ein neues Frettchenmodell, um die Verhaltens- und pathologischen Auswirkungen des CP-Aperturverschlusses zu testen.
Das Frettchen-Modell verstopfte Siebplatten, was zu Gedächtnisverlust und Atrophie von Bereichen des Gehirns führte, die zuerst von der Alzheimer-Krankheit betroffen waren.

3) Die Forscher bewerteten das Altern und die Kognition der Lamina cribrosa in einer Gruppe von 560 Freiwilligen im Alter von 20 bis 95 Jahren unter Verwendung der neuen kognitiven Testplattform von Leucadia und des Kegelstrahlscannens der Lamina cribrosa.

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CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo Öffnungen auftreten und wie groß sie sind
CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo Öffnungen auftreten und wie groß sie sind

3D-U-Net-Segmentierung von axialen Computertomographie-Scans

Die 3D-U-Net-Segmentierung ist eine auf Faltungsneuronennetzwerken basierende Architektur, die typischerweise zum Klassifizieren von Etiketten verwendet wird. In der medizinischen 3D-Bildgebung kann U-Net jedoch mehr als nur klassifizieren.
Enthält die Lokalisierung, um die Klassenbezeichnung jedes Pixels vorherzusagen, und stellt einen lokalen Bereich um dieses Pixel als Eingabe bereit.
Algorithmen für maschinelles Lernen behandeln Voxel als normalisierte Fließkommaberechnungen, sodass Kombinationen von Voxeln, die Kanten und Grenzen in einem 65.000-Stufen-Grauscan bezeichnen, normalisiert werden können, um Knochenstrukturen in einem Kegelstrahl-CT mit einer geringeren Auflösung vorherzusagen.
Doug Ethell und sein Team verwendeten 3D-UNet, um Modelle mit sehr hochauflösenden Proben aus postmortalen Mikro-CT-Proben zu trainieren.

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CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo Öffnungen auftreten und wie groß sie sind
CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo Öffnungen auftreten und wie groß sie sind

Anschließend verwendete er diese Modelle, um Knochenmuster aus klinischen CT-Scans mit niedriger Dosis und geringerer Auflösung vorherzusagen. Das Bild ist ein 20-Sekunden-Kegelstrahl-CT-Scan-Bild, wobei zu beachten ist, dass Knochendetails schwer zu erkennen sind. Die Informationen sind vorhanden, aber sie sind über Tausende von Graustufen verteilt.
Das rechte Bild zeigt, wie das „trainierte“ KI-Modell den Knochen aus dem linken Scan vorhergesagt hat (Details sollten beachtet werden, einschließlich Öffnungen).
Der CT-Scanner erzeugt 3.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und eine manuelle Segmentierung ist schwierig und zeitaufwändig.
Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo die Öffnungen auftreten und wie groß sie sind.

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CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo Öffnungen auftreten und wie groß sie sind
CT-Scans erzeugen 3.000 bis 65.000 Graustufen, aber das menschliche Auge kann weniger als 20 Schattierungen unterscheiden, und die manuelle Segmentierung großer 3D-Volumen ist schwierig und zeitaufwändig. Von Leucadia entwickelte KI-Algorithmen identifizieren Kanten, Ränder und Löcher, um mithilfe eines Kegelstrahl-CT-Scans mit niedriger Dosis aufzudecken, wo Öffnungen auftreten und wie groß sie sind

Nächste Schritte bei der FDA und eine Kapitalerhöhung der Serie A im Jahr 2022

Diese Arbeit bildet die Grundlage für den Antrag von Leucadia bei der Food and Drug Administration für eine klinische Studie mit Arethusta, die 2022 beginnen soll.
Zu den aktuellen Investoren zählen David Gobel, Jim Mellon, der Methusalah Fund und die Methusalah Foundation. Das Unternehmen plant für 2022 eine Kapitalerhöhung der Serie A zur Finanzierung der klinischen Studie Arethusta.

Quelle: „Beeinträchtigung des CSF-Austritts durch die Cribriforme Platte spielt eine apikale Rolle in der Ätiologie der Alzheimer-Krankheit“

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Die Alzheimer-Perusini-Krankheit, auch als Alzheimer-Krankheit bekannt, ist die häufigste Form der degenerativen Demenz mit fortschreitender Behinderung, die hauptsächlich im präsenilen Alter, d. h. über 65 Jahren, beginnt
Die Alzheimer-Perusini-Krankheit, auch als Alzheimer-Krankheit bekannt, ist die häufigste Form der degenerativen Demenz mit fortschreitender Behinderung, die hauptsächlich im präsenilen Alter, d. h. über 65 Jahren, beginnt