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幼年特发性关节炎的研究进展与进展
摘要 幼年特发性关节炎 (JIA) 是一种慢性临床疾病，以 16 岁以下儿童的关节炎特征为特征，活动性症状至少持续 6 周。JIA 的病因尚不清楚，与受环境和遗传因素影响的长期滑膜炎症和结构性关节损伤有关。本综述旨在通过全面分析相关文献来加深对 JIA 的了解。重点在于当前的诊断和治疗方法以及使用多种研究模式对病理病因的研究，包括体内动物模型和大规模全基因组研究。我们旨在阐明 JIA 的多因素性质，重点关注遗传倾向，同时根据最近的进展提出改善治疗结果和加强诊断风险分层的潜在策略。本综述强调，由于 JIA 的特发性、其异质性表型以及与生物标志物和诊断标准相关的挑战，需要进一步研究。最终，此贡献旨在提高对 JIA 的认识并推广有效的管理策略。
5。关节/ dy。秘书秘书，非惯性和可再生能源
上级助理Shri Pratul Chandra Majumder的服务，在上层助理的秘书处普通干部，目前在家庭和山丘事务部中如此发布，在此处以非惯性和可再生能源部门的处置为由，并在公共服务方面进行了公共服务，并具有直接的效力，直到及时效果，直到）。
类风湿关节炎增加了心力衰竭的风险
2泌尿外科系，新疆医科大学，乌鲁姆奇，中国乌鲁姆奇，3个生殖医学中心，重庆妇女和儿童健康中心，妇女和儿童，妇女和儿童医院，重庆医学院，重庆，中国，重生遗传学研究所，中国，钟古工程，5 chongqing grodoductive neventriced，chongqing grodoductive Wuhan Wuchang医院（Wuchang Hospital（Wuchang Hospital at Affifit of Wuhan科学技术大学），中国Wuhan，中国武汉，7名研究生院，中学，Nanning，Nanning，8号，诊断超声诊断，诊断超声诊所，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院。中国乌鲁姆奇，中国苏奎安第一医院10号，中国，中国，心脏病学部11，温州医科大学的第三次Affin fir型医院2泌尿外科系，新疆医科大学，乌鲁姆奇，中国乌鲁姆奇，3个生殖医学中心，重庆妇女和儿童健康中心，妇女和儿童，妇女和儿童医院，重庆医学院，重庆，中国，重生遗传学研究所，中国，钟古工程，5 chongqing grodoductive neventriced，chongqing grodoductive Wuhan Wuchang医院（Wuchang Hospital（Wuchang Hospital at Affifit of Wuhan科学技术大学），中国Wuhan，中国武汉，7名研究生院，中学，Nanning，Nanning，8号，诊断超声诊断，诊断超声诊所，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院。中国乌鲁姆奇，中国苏奎安第一医院10号，中国，中国，心脏病学部11，温州医科大学的第三次Affin fir型医院
国际AIDA网络脊柱关节炎注册中的开发和实施
卟啉单胞菌（牙龈疟原虫）是一种革兰氏阴性菌细菌，是牙周炎的主要病因，牙周炎是与牙周疾病发展密切相关的疾病。牙周炎的进展是一种慢性传染病，与炎症性免疫反应无关。炎性细胞因子通过免疫调节作用于牙周组织，从而导致牙周组织破坏。最近的研究已经建立了牙周炎与各种全身性疾病之间的联系，包括心血管疾病，肿瘤和神经退行性疾病。神经退行性疾病是由免疫系统功能障碍引起的神经系统疾病，包括阿尔茨海默氏病和帕金森氏病。神经退行性疾病的主要特征之一是一种受损的炎症反应，它通过小胶质细胞激活介导了神经素的肿瘤。一些研究表明，牙周炎与神经退行性疾病与牙龈疟原虫作为主要罪魁祸首之间存在关联。牙龈牙龈可通过多种途径（包括肠脑轴）穿越血脑屏障（BBB），或介导神经素的炎症和损伤，从而影响神经元的生长和生存，并参与神经退行性疾病的发作和进展。然而，缺乏关于神经退行性疾病的传染性起源的研究的全面和系统摘要。本文回顾并总结了牙龈疟原虫与神经退行性疾病及其可能的调节机制之间的关系。本综述为理解神经退行性疾病发展的理解提供了新的观点，并突出了研究和开发用于治疗神经退行性疾病的量身定制药物的创新方法，尤其是从它们与牙龈疟原虫关联的角度来看。
引用 Zhang Y, Yu H, Fu J, Zhuo R, Xu J, Liu L, Dai M 和 Li Z (2024) 氧化平衡评分与患类风湿性关节炎的可能性：
类风湿关节炎 (RA) 是一种常见的炎症性疾病，主要影响关节。作为一种自身免疫性疾病，它还会导致关节外多个器官系统的损害，包括心血管系统、肝脏、肾脏等 ( 1 , 2 )。目前，全球每 200 个成年人中约有 1 人患有 RA，女性发病率更高。然而，RA 的确切病因仍不明确；遗传和环境因素都可能在该疾病的发展中发挥作用 ( 3 )。先前的一项研究表明，活性氧 (ROS) 水平升高与 RA 密切相关。人体内多种氧化剂和抗氧化剂必然会在 RA 中发挥作用，这为人们预防 RA 以及衡量或改善 RA 患者的生活质量提供了一些思路 ( 4 )。许多研究已经探讨了如何通过养成健康的饮食习惯来有效降低 RA 的可能性。研究结果表明，补充抗氧化剂可能是一种有益的补充方法，可减少类风湿性关节炎患者的氧化应激，而补充锌和硒多年来一直被用于预防类风湿性关节炎缓解 ( 5 )。然而，一些研究表明，摄入某些抗氧化剂似乎并不能改善类风湿性关节炎 ( 6 )。不同的科学家对酒精对类风湿性关节炎的影响有不同的看法 ( 7 , 8 )，但根据现有研究，吸烟、超重和不健康的生活方式对类风湿性关节炎的影响似乎是肯定的 ( 9 )。氧化平衡评分 (OBS) 是为了全面评估人体内氧化和抗氧化状况而开发的。它整合了多种营养饮食和各种生活方式，一般来说，OBS 升高表示促氧化负担降低 ( 10 )。目前，越来越多的流行病学研究正试图发现 OBS 与某些流行疾病之间的相关性。一些研究发现，较高的OBS评分与癌症患病率降低相关（11）。OBS与糖尿病（12）和抑郁症（13）之间也存在类似的负相关关系，并且在女性中这种关系似乎更为明显。根据Wang等人的研究，OBS还可用于测量全因死亡率和心血管疾病死亡率（14）。每个人都有自己的饮食习惯和生活方式，这些因素对RA可能是有益的，也可能是有害的。通过选择来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据，我们利用OBS评分系统对这些因素进行了综合评估。我们旨在首次系统地评估它们对RA的影响及其潜在影响。我们希望这能为未来预防、诊断和治疗RA提供参考。
类风湿关节炎的新治疗策略
类风湿关节炎（RA）是一种慢性炎症性疾病，其特征是远端关节的对称关节炎，导致关节降解和功能障碍。它经常出现关节外表现，涉及多个系统，严重影响了整体身体功能并降低了患者的生活质量（1）。非甾体抗炎药，糖皮质激素和类风湿关节炎药物通常用于治疗RA，以减轻炎症并减轻疼痛。然而，这些药物的使用具有肝，肾脏和胃肠道损害的风险（2）。早期诊断，新型治疗方法和有效的治疗策略的出现引起了广泛关注。目前，RA的病因尚未完全阐明，但是在滑膜和滑动流体中发生的免疫过程，包括滑膜细胞增殖和纤维化，血管膜的形成，软骨和骨侵蚀。天真的CD4+ T细胞可以在抗原呈递细胞刺激下分化为各种细胞类型。这些细胞功能和/或数量的失调可能导致细胞和体液免疫异常（3）。 调节性T细胞（Tregs）在维持免疫耐受性和预防自身免疫性方面起着至关重要的作用（4，5）。 在RA（6-9）中，已经报道了Treg中异常数量和/或功能性降低。 因此，操纵和调节Treg代表了许多此类疾病的有效治疗策略。可能导致细胞和体液免疫异常（3）。调节性T细胞（Tregs）在维持免疫耐受性和预防自身免疫性方面起着至关重要的作用（4，5）。在RA（6-9）中，已经报道了Treg中异常数量和/或功能性降低。 因此，操纵和调节Treg代表了许多此类疾病的有效治疗策略。异常数量和/或功能性降低。因此，操纵和调节Treg代表了许多此类疾病的有效治疗策略。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。