Conference
Прогнозирование и ранняя диагностика когнитивных расстройств
| Title: | Прогнозирование и ранняя диагностика когнитивных расстройств |
|---|---|
| Authors: | M. P. Kharitonova, M. P., Myakotnykh, V. S., Sidenkova, A. P., Meshchaninov, V. N. |
| Publisher Information: | Издательство Уральского университета, 2022. |
| Publication Year: | 2022 |
| Subject Terms: | ORAL FLUID, MILD COGNITIVE IMPAIRMENT, БУККАЛЬНЫЙ ЭПИТЕЛИЙ, BUCCAL EPITHELIUM, РОТОВАЯ ЖИДКОСТЬ, ПОТЕРЯ ЗУБОВ, TOOTH LOSS, МЯГКОЕ КОГНИТИВНОЕ СНИЖЕНИЕ |
| Description: | Представлен обзор литературы по проблеме использования неинвазивных технологий в ранней диагностике и прогнозировании возраст-ассоциированного когнитивного снижения, связанного в своей основе с болезнью Альцгеймера. Основное внимание уделяется исследованию состояния буккального эпителия и ротовой жидкости как суррогатных моделей дегенеративного поражения церебральных структур, а также определению роли микроорганизмов ротовой полости в формировании и развитии когнитивных нарушений. Приводится оригинальная гипотеза нейродегенеративного поражения церебральных структур, на основе которой предлагается алгоритм исследований состояния полости рта для наиболее раннего выявления и прогноза когнитивного дефицита. A review of the literature on the problem of the use of non-invasive technologies in early diagnosis and prediction of age-associated cognitive decline associated with Alzheimer’s disease is presented. The main attention is paid to the study of the buccal epithelium, oral fluid, as surrogate models of degenerative lesions of cerebral structures, as well as determining the role of oral microorganisms in the formation and development of cognitive disorders. An original hypothesis of neurodegenerative lesions of cerebral structures is presented, on the basis of which an algorithm for studying the state of the oral cavity is proposed in order to detect and predict cognitive deficits as early as possible. |
| Document Type: | Conference object |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | Russian |
| Access URL: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/119634 |
| Accession Number: | edsair.od.......917..e29f2c3318c46d002658ea4c2d3e94c5 |
| Database: | OpenAIRE |
| Description not available. |