Die genetische Analyse einer Blutprobe könnte sich zu einem Instrument für die Frühdiagnose der Parkinson-Krankheit entwickeln. Dies ist das Ergebnis einer explorativen Studie unter der Leitung von Forschern der Miguel Hernández Universität Elche (UMH). Obwohl die Methode noch nicht für den klinischen Einsatz verfügbar ist, wurde sie bei frisch diagnostizierten Patienten getestet und erwies sich als wirksam . Sie bietet eine nicht-invasive Möglichkeit, den Krankheitsverlauf zu erkennen und zu überwachen, bevor die wichtigsten Symptome auftreten. Die im Fachjournal Neurotherapeutics veröffentlichten Ergebnisse sind das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern des Instituts für Neurowissenschaften (einem gemeinsamen Zentrum von UMH und CSIC), des Instituts für Gesundheit und biomedizinische Forschung Alicante (ISABIAL), des Gesundheitsinstituts Carlos III und des Hospital 12 de Octubre in Madrid.  Weltweit sind etwa 12 Millionen Menschen von Parkinson betroffen. Sie ist die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung und eine der häufigsten Ursachen für neurologische Behinderungen. Eine der… 

A comprehensive global consultation has identified integrated surveillance systems as the top priority for future One Health research, according to a new evidence brief and report from CABI’s One Health Hub. Conducted by Oxford Systematic Reviews (OXSREV) as part of the Juno Evidence Alliance, the One Health Horizon Scanning exercise highlights the need for collaborative systems uniting experts in human, livestock, agricultural, and ecosystem health to enable early detection, community engagement, and rapid response to health threats. The consultation, involving over 400 stakeholders from academia, government, NGOs, and international organizations, pinpointed five key research priorities: integrated surveillance, climate change and emerging diseases, governance mechanisms, antimicrobial resistance (AMR), and socio-environmental drivers of disease. The findings, derived from regional surveys, workshops, and a focus on Africa and Asia, underscore the importance of context-specific research to guide effective One Health strategies, particularly in… 

A pioneering study from the East China University of Science and Technology has unveiled an AI-driven materials-genome approach (MGA) that accelerates the development of high-performance polyimide films, critical for aerospace, flexible electronics, and micro-display technologies. Published on 2 September 2025 in the Chinese Journal of Polymer Science, the research introduces a machine-learning framework that optimizes the mechanical properties of thermosetting polyimides, achieving a breakthrough formulation, PPI-TB, with superior strength, stiffness, and toughness compared to existing benchmarks. Polyimide films are prized for their thermal stability and insulation but face challenges in balancing mechanical properties like modulus, tensile strength, and elongation at break. Traditional synthesis methods, reliant on trial-and-error, are slow and costly, limiting exploration of complex molecular designs. The new AI-assisted approach overcomes these hurdles by integrating computational modeling, experimental data, and machine learning to predict and optimize multiple mechanical properties…