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特刊 - 个性化医学杂志
传染病构成了重大的全球健康挑战，这一新病原体的出现和抗菌素耐药性日益增长的威胁进一步加剧了。这些挑战使有效的预防和治疗策略复杂化。本期特刊提供了对旨在打击这些疾病的创新方法和进步的彻底检查。本期中的文章将涵盖一系列传染病，包括细菌，病毒，真菌和寄生虫感染。关键主题将解决抗菌治疗的最新发展，包括新的药物发现，重新利用现有药物以及探索诸如噬菌体疗法和免疫疗法之类的替代治疗方法。此外，贡献者还将研究纳米技术，基因编辑和个性化医学的整合，以改变传染病的管理。我们还欢迎将来的观点，这些观点的重点是人工智能和大数据分析在预测暴发，识别治疗靶标以及提高临床试验效率方面的作用。
个性化医学杂志
与常规的“一定程度的全能”方法不同，精密药物考虑到了每个人的独特性。然而，关于最有效的方法论方法仍然缺乏共识，以充分利用精确医学的潜力。该问题的一种潜在解决方案是将基于循证医学（EBM）原理纳入精密医学的核心。EBM是一种良好的跨学科方法，使用最佳证据来指导临床和公共卫生决策，并考虑到临床和公共卫生的决策，并考虑到临床专业知识，患者价值观和研究证据。通过确定相关研究，批判性地评估其质量并将证据纳入临床和公共卫生可以改善患者的结果并降低医疗保健费用，从而在精密医学中实施EBM。因此，本期特刊旨在通过介绍有关EBM和Precision Medicine之间交换的最新研究结果和广泛的审查论文来促进Precision医学中EBM的国际理解和发展。
引用：Shaurya Mahajan。等。 “个性化重复的经颅磁刺激（PRTMS®），结合经颅光生物元素
引用：Shaurya Mahajan。等。“与经颅光生物调节（TPBM）相连的个性化重复经颅磁刺激（PRTMS®），用于共发生的创伤性脑损伤（TBI）和创伤后应激障碍（TBI）和创伤后应激障碍（PTSD）”。ACTA科学神经病学8.3（2025）：20-27。
个性化前列腺癌放射疗法中的基因组分类器：基于国际共识的系统评价和未来观点
TAGEDP *辐射肿瘤学系，大学医学中心，弗莱堡大学医学院，德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学； Y德国癌症联盟（DKTK），合作伙伴网站Freiburg，德国弗莱堡； Z Berta-Ottragme，德国弗莱堡大学医学学院，德国； X比利时大学医院辐射肿瘤学系；比利时Ku Leuven肿瘤学系； ║加利福尼亚大学洛杉矶分校的辐射肿瘤学和泌尿外科系； {凯斯西部储备大学UH Seidman癌症中心辐射肿瘤学系； ＃伊利诺伊州芝加哥西北芬伯格医学院泌尿外科系； **德国汉堡汉堡大学医院泌尿外科泌尿外科的马丁尼克前列腺癌中心； ZZ土耳其伊斯坦布尔KOC大学医院泌尿外科系； XX XX辐射肿瘤学系，多伦多大学梅蒂医学院和辐射医学计划，玛格丽特癌症中心公主，大学卫生网络。加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，
个性化的，自我监督的深度学习血糖预测
当前监测糖尿病患者血糖水平的标准是连续的葡萄糖监测（CGM）设备，这些设备昂贵且具有并发症的风险，例如用于将CGM传感器连接到皮肤的粘合剂的过敏反应或皮肤刺激。CGM设备也很明显，因此可以作为糖尿病患者的不适疾病标记。为了减轻这些问题，我们开发并测试了一种新颖的深度学习方法，该方法仅通过使用个性化和自我监视学习，能够使用非侵入性预测变量预测血糖水平，而目标变量的数量很少。每周仅使用两次血糖测量，我们的方法（4925.47葡萄糖特异性MSE）的表现优于传统的深度学习，该深度学习用小时测量（5137.80葡萄糖特异性MSE）。在六个实验中，血糖测量相距超过四个小时，我们的方法在没有例外的情况下优于传统的深度学习。我们的发现表明，自我监督，个性化的深度学习可以为CGM设备提供替代方案的途径，而CGM设备的成本较小，无创，因此更容易访问。
深度学习模型，用于个性化的积极预测...
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）在医院中造成了明显的病态和死亡率。MRSA的快速，准确的风险地层对于优化抗生素治疗至关重要。我们的研究介绍了一个深度学习模型Pytorch_EHR，该模型利用电子健康记录（EHR）时间序列数据，包括广泛的患者特定数据，以预测两周内MRSA的阳性。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。 Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。 外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。 我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。 这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
适用于个性化医学的临床试验的研究设计：范围评论
抽象客观的个性化医学（PM）允许患者根据其个体人口统计学，基因组或生物学特征来剪裁“在正确的时间为合适人士的正确治疗”来治疗。PM临床试验需要健壮的方法，才能正确识别参与者和治疗组。作为开发PM试验设计新建议的第一步，我们旨在介绍该领域使用的研究设计的概述。设计范围评论。我们搜索的方法（2020年4月）PubMed，Embase和Cochrane图书馆，用于所有英语，法语，德语，意大利语和西班牙语的报告，描述了适用于PM的临床试验的研究设计。研究选择和数据提取是通过共识或参与第三名专家审稿人的重复解决分歧进行的。我们提取了有关试验设计特征的信息以及这些方法当前应用的示例。提取的信息用于为PM生成新的试验设计分类。结果我们确定了应用于PM的21种试验设计，10个亚型和30种试验设计变化，我们将其分为四个核心类别（即主协议，随机性，全部，生物标志物策略和富集）。我们使用这些设计发现了131次临床试验，其中绝大多数是主方案（86/131，65.6％）。大多数试验是II期研究（75/131，57.2％）在肿瘤学领域（113/131，86.3％）。结论存在各种试验设计，并应用于PM。我们确定了有关不同方面的34个主要特征（例如，框架，对照组，随机化）。将四个核心类别和34个功能合并为双输入表，以创建针对PM的试验设计的新分类。提出了一种新的试验设计分类，以帮助读者浏览PM临床试验的复杂领域。