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Google对健康的影响2025
我们生活在研究的“黄金时代”中，我们见证研究与现实世界影响之间的“魔术周期”如何缩短和扩大范围的范围，以及AI在健康方面的影响如何以加速的速度从理论转变为现实。多年来，我们在Google Research和Google DeepMind的团队一直在解决健康方面的一些最大挑战，从疾病检测到赋予临床医生的能力，以使诊断更加精确和易于访问。自2016年以来，Google Research就在2024年就发表了250篇有关AI健康的AI论文，其中有40多篇论文。Google DeepMind的进步，从Alphafold对蛋白质折叠和生成AI的尖端工作的革命性影响正在加速跨健康和科学的影响力。在一起，这些努力为从预防性健康到罕见疾病治疗的所有事物提供了更有效的解决方案的基础。
在微生物群 - 免疫 - 脑轴和心理健康的背景下，慢性应激反应的危险：叙事评论
超过20％的美国成年人患有精神障碍，其中许多人具有耐药性或继续出现症状。需要其他方法来改善精神保健，包括预防。微生物组的作用已成为精神和身体健康及其相互联系（幸福感）的中心宗旨。在正常条件下，健康的微生物组通过维持肠道和脑屏障完整性来促进宿主体内的体内平衡，从而促进宿主的幸福感。由于微生物组和神经内分泌 - 免疫系统之间的多向串扰，微生物组内的营养不良是免疫介导的系统性和神经炎症的主要驱动力，可以促进疾病进展，并且对疾病的进展且对良好的健康和精神健康有害。在诱发的个体中，免疫失调可以转移到自身免疫性，尤其是在身体或心理触发因素的情况下。慢性应激反应涉及免疫系统，该系统与肠道微生物组密切相关，尤其是在免疫教育过程中。此互连形成微生物群 - 免疫脑轴，并促进心理健康或疾病。在这篇简短的综述中，我们的目的是强调压力，心理健康和肠道微生物组之间的关系，以及营养不良和免疫系统失调的方式可以转移到自身免疫反应以及同时的神经心理学后果，并在微生物群的上下文中伴随着神经心理影响。最后，我们旨在审查基于经验的预防策略和潜在的治疗靶标。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
微生物相互作用对根瘤菌健康的作用
根瘤菌是土壤细菌，可以与豆科植物建立氮固定共生。作为水平传播的共生体，根瘤菌的生命周期包括土壤中的自由生活阶段和植物相关的共生阶段。在整个生命周期中，根瘤菌暴露于与它们相互作用的无数其他微生物中，从而调节其拟合度和共生性能。在这篇综述中，我们描述了根茎与其他微生物之间相互作用的多样性，这些微生物在根际，结节开始和结节中可能发生。这些根瘤菌 - 微生物相互作用中的某些是间接的，并且发生某些微生物的存在以一种以根瘤菌的方式反馈的植物生理学的存在。我们进一步描述了这些相互作用如何对根瘤菌施加显着的选择性压力并修改其进化轨迹。对复杂的生物环境中根茎的生态进化动力学进行更广泛的研究可能会揭示出这种认真的共生相互作用的引人入胜的新方面，并为未来的农艺应用提供了关键的知识。
内分泌破坏化学物质：对人类健康的威胁
有证据表明PFA是EDC。研究表明，某些PFA会破坏雌激素和睾丸激素等激素的产生，运输和破坏，而有些则会损害甲状腺激素功能。啮齿动物的研究表明，与内分泌功能密切相关的繁殖健康效应的破坏，包括一项研究表明PFA可以减少与生产牛奶有关的关键激素的产生和运输。对小鼠的一项研究表明，世代相传的乳房发育影响，女儿和孙女暴露于PFAS暴露的小鼠的小鼠延迟了乳腺发育。两项人类研究发现，PFAS暴露与母乳喂养的持续时间较短有关。
AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
改善妊娠第四期健康的策略
我们社区的健康差距非常普遍。我所拜访过的最危急的病人是生下双胞胎的妈妈。妈妈说她在排出巨大血块后被送往急诊室。她给我看了一张照片，我看到的情况非常严重。在我们拜访期间，妈妈仍在流血，疼痛程度很高。但此时她的疼痛程度应该很小。妈妈说，她被告知血块是“正常脱落”的一部分。当她联系她的医生时，她被反复告知，生下双胞胎后出现这种情况是正常的。她非常不愿意坚持讲述她所经历的症状。我解释说，非裔美国妈妈的死亡率是美国最高的，并解释说，如果她觉得有什么不对劲，那么她必须为自己争取利益，这样她才能陪伴在需要她的孩子身边。我能够向她提供知识和支持，让她在医生面前为自己争取利益，她恢复得很好！
血清硒在代谢健康的肥胖人群中加速了代谢性疾病的发展：回顾性横断面和
背景：肥胖代表了代谢异常发展的重要危险因素。但是，所有肥胖症患者都会发展这些疾病并非不可避免。硒已被证明在维持体内代谢稳态方面发挥了作用，并具有调节与葡萄糖和脂质代谢过程有关的相关信号通路的能力。先前的研究表明，肥胖个体的硒浓度高于一般人群中报道的硒。这些发现的问题是，硒浓度改变是否可能是加速肥胖人群代谢失衡的重要触发因素。这项研究的目的是检查血清硒浓度与肥胖个体中代谢异常的风险之间的潜在相关性。
男性生殖健康的遗传影响......
遗传条件 尽管大约 40% 的男性不育的具体病因尚不清楚，但一项欧洲研究发现，多达 25% 的无精子症和严重少精子症男性患有遗传异常，包括囊性纤维化跨膜传导调节器 (CFTR) 基因突变、Y 染色体微缺失和染色体异常。2,8 已发现大约 1000 个基因可能对精子发生有直接影响，并与泌尿生殖系统出生缺陷和性别分化障碍有关，这些基因可能共同导致以后的生育问题。 9-15 在某些情况下，基因可能会被删除，或者基因的拷贝数可能会增加或减少（由于微重复或微缺失导致的染色体结构异常），从而产生广泛的表型，或者基因可能会发生表观遗传修饰，这可能会改变表达水平而基因本身没有结构上的变化。16