پیشرفت‌ها و چالش‌ها در مدل‌های مطالعاتی پیش بالینی بیماری‌های مغزی تحلیل برنده عصبی: بیماری‎های آلزایمر و پارکینسون

مقدمه: بیماری‌های تخریب‌کننده عصبی مانند آلزایمر و پارکینسون، از شایع‌ترین اختلالات عصبی در افراد مسن هستند که با از بین رفتن تدریجی نورون‌های مغز مشخص می‌شوند. علیرغم پیشرفت‌های علمی قابل توجه، درمان قطعی برای این بیماری‌ها هنوز یافت نشده است. مدل‌های مطالعاتی پیش‌بالینی نقش حیاتی در درک مکانیسم‌های زیربنایی و توسعه درمان‌های نوین ایفا می‌کنند. این مقاله مروری جامع بر مدل‌های حیوانی، دارویی و ژنتیکی ارائه می‌کند که هر کدام جنبه‌هایی از رفتار، آسیب شناسی و زیست‌شناسی مولکولی مرتبط با این بیماری‌ها را شبیه‌سازی می‌کنند. علاوه بر این، بهره‌گیری از هوش مصنوعی و زبان‌های برنامه‌نویسی در تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد مدل‌های آماری شخصی‌، چشم‌اندازهای جدیدی را برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری و طراحی درمان‌های هدفمند فراهم کرده است. مدل‌های حیوانی تراریخته برای مطالعه اثرات جهش‌های ژنتیکی مورد استفاده قرار می‌گیرند، در‌حالی‌که مدل‌های دارویی از نوروتوکسین‌هایی مانند آمیلوئید بتا و 6-هیدروکسی دوپامین برای بازسازی مسیرهای پاتوفیزیولوژیک استفاده می‌کنند. ترکیب این دو رویکرد همراه با ابزارهای هوش مصنوعی تصویری دقیق‌تر از پیچیدگی‌های بیماری را ارائه می‌دهد. نتیجه‌گیری: برای بدست آوردن درک جامع از این بیماری‌ها، توسعه مدل‌های پیشرفته‌ای که روش‌های بیولوژیکی، دارویی و هوش مصنوعی را ادغام می‌کنند، حیاتی است. این مدل‌ها می‌توانند دقت شبیه‌سازی بیماری را افزایش دهند، مسیرهای درمانی جدید را شناسایی کنند و کیفیت زندگی بیماران را بهبود بخشند. 

advancements and challenges in preclinical study models of neurodegenerative brain diseases: alzheimer's and parkinson's diseases

introduction: neurodegenerative diseases such as alzheimer’s and parkinson’s are among the most common neurological disorders in older adults, characterized by the gradual loss of brain neurons. despite considerable scientific advancements, a definitive cure for these diseases remains elusive. preclinical study models play a vital role in understanding underlying mechanisms and developing novel therapies. this article provides a comprehensive review of animal, pharmaceutical, and genetic models, each simulating different aspects of behavior, pathology, and molecular biology related to these diseases. furthermore, the use of artificial intelligence (ai) and programming languages in data analysis and creating personalized statistical models has opened new avenues for predicting disease progression and designing targeted treatments. transgenic animal models are employed to study the effects of genetic mutations, while pharmaceutical models use neurotoxins such as amyloid-beta and 6-hydroxydopamine to replicate pathophysiological pathways. combining these approaches with ai tools offers a more accurate representation of disease complexities. conclusion: to gain a comprehensive understanding of these diseases, it is crucial to develop advanced models that integrate biological, pharmaceutical, and ai methodologies. these models can enhance the accuracy of disease simulations, identify novel therapeutic pathways, and improve patients’ quality of life.