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加拿大医疗的未来——重新构想医疗保健
随着健康和数字素养的提高，我们看到加拿大人越来越渴望访问和管理自己的数据，对他们服务的提供商有了新的期望，生活方式的选择也发生了变化。现在，个人比以往任何时候都更能在传统提供商结构之外获取有关其健康的个性化信息和见解。数字工具的普及激发了患者对自主权的渴望，60% 的加拿大人表示有兴趣访问有助于监测其某些健康方面的网站或应用程序，51% 的人表示有兴趣使用远程监控设备。13
太空医学：远程医疗的终极目标
太空飞行期间，已记录了 17 起非致命但严重的医疗紧急情况。俄罗斯宇航员瓦列里·波利亚科夫在和平号空间站上度过了 438 天。1 一些私人组织已经宣布了开展太空旅游的计划。2 人类参与太空任务对工程系统设计师和医疗专业人员提出了许多挑战，他们需要开发出能够确保机组人员安全和舒适的系统和程序。3 被选中的宇航员通常身体和心理都十分健康。然而，仍可能会发生需要尽早或立即诊断的意外急性或慢性疾病。紧急情况可能包括轻微和重大事故、烧伤、受伤、创伤、心脏病发作、中风、栓塞和感染。
CDC25 磷酸酶在癌症研究和治疗中的潜力：精准医疗的关键
全球癌症负担持续上升，凸显了开发更有效、更精准的靶向疗法的紧迫性。本综述探讨了精准医疗和 CDC25 磷酸酶在癌症研究背景下的影响。精准医疗，也称为定制医疗，旨在通过考虑个体患者的遗传、基因组和表观遗传特征来定制医疗干预措施。识别驱动癌症的特定遗传和分子驱动因素有助于提高诊断准确性和选择治疗方法。精准医疗利用基因组测序和生物信息学等先进技术来阐明癌细胞增殖背后的遗传差异，从而促进定制治疗干预措施的开发。CDC25 磷酸酶在控制细胞周期进展方面发挥着至关重要的作用，作为癌症治疗的潜在靶点，已引起广泛关注。CDC25 失调是各种恶性肿瘤的特征，因此将其归类为原癌基因。这些蛋白质以磷酸酶的形式发挥作用，在激活细胞周期依赖性激酶 (CDK) 中发挥作用，从而促进细胞周期的进展。CDC25 抑制剂通过特异性阻断 CDK 的活性并调节恶性细胞的细胞周期，显示出作为癌症治疗药物的潜力。简而言之，精准医疗为增强癌症研究、诊断和治疗提供了一种可能卓有成效的选择，重点是根据患者的基因和分子特征进行个性化治疗。该综述强调了 CDC25 磷酸酶在癌症进展中的重要性，并将其确定为治疗干预的有希望的候选药物。这句话强调了进行彻底的分子分析以揭示癌细胞复杂分子特征的重要性。
精准医疗的新治疗机会
蛋白质组学是指整合来自同一样本的全面基因组学、转录组学和蛋白质组学测量，目的是充分了解将基因型转化为表型的调控过程，通常重点是深入了解疾病过程。尽管人们早已知道特定的基因突变会驱动多种癌症的发展，但基因突变本身并不总能预测预后或对靶向治疗的反应。蛋白质组学研究的好处是，从蛋白质及其相应途径获得的信息可以深入了解治疗靶点，这些靶点可以通过提供有关肿瘤潜在机制和病理生理学的额外维度来补充基因组信息。这
肺癌类器官：临床前研究和精准医疗的模型
肺癌是全球发病率和死亡率较高的恶性肿瘤，5年生存率仅为10%-20%。不同肺癌患者的临床表现、组织学特征、多组学表现和药物敏感性存在显著的异质性，需要制定个性化的治疗策略。目前以病理和基因组多组学检测为主的肺癌精准医疗无法满足临床难治性肺癌患者的需求。肺癌类器官（LCO）来源于肿瘤组织内的肿瘤细胞，通过三维组织培养生成，能够真实地复现体内肿瘤的特征和异质性。系列LCO生物库的建立为高效筛选和鉴定抗肿瘤药物新靶点提供了良好的平台。此外，LCO 还提供了补充决策因素以增强当前的肺癌精准医疗，从而解决了病理引导方法在治疗难治性肺癌方面的局限性。本文全面回顾了 LCO 的构建方法及其在临床前和临床研究中的潜在应用。它强调了 LCO 在生物标志物探索、耐药性调查、靶标识别、临床精准药物筛选以及基于微流控技术的高通量药物筛选策略中的重要性。此外，它还讨论了该领域目前的局限性和未来前景。
革新医疗保健：机器学习如何改变患者的诊断 - 对AI对医疗的影响的全面审查
机器学习与医疗保健的交汇处引发了患者诊断，个性化疗法和医疗保健的重大转变。本文探讨了创新技术与富有同情心的护理之间的复杂互动，阐明了AI驱动的见解和人类专业知识如何改变医疗保健行业。这次旅行始于医疗保健机器学习背后的基本思想的细分。我们研究机器学习算法如何在复杂的医学数据中找到隐藏的模式，从而可以进行风险分层和早期疾病鉴定。机器学习到医学成像，尤其是放射学的应用是一种关键发展，可以提高诊断精度并加快治疗选择。随着机器学习的应用增长，诊断辅助工具正在成为医疗保健专业人员工具包中越来越重要的一部分。这些工具通过分析患者数据来产生潜在的诊断并提供治疗建议，从而增强了临床决策，从而增加了人类直觉和AI驱动的见解之间的新水平。本文探讨了常规患者诊断的问题，例如人为错误，诊断准确性变异性以及诊断异常疾病的障碍。以机器学习的形式出现答案，该答案具有降低错误，标准化诊断并提高识别罕见疾病的精度的能力。在将机器学习整合到医疗保健中时，道德和法律问题将成为中心阶段。指导适当使用AI驱动见解的关键支柱是患者自主权，数据隐私，算法偏见和可解释性。为了确保患者的信任，数据安全和道德行为，应对这些问题至关重要。本文提供了令人信服的案例研究，以证明机器学习对医疗保健行业的革命性影响。这些案例研究突出了具体的成就，可以改善患者的结果，重新定义诊断准确性并塑造越来越精确且以患者为中心的医疗保健局势。它们的范围从放射学和早期疾病检测到预测传染病暴发和实现个性化治疗。机器学习和医疗保健的结合是数据驱动的创新如何具有在人类同情心上具有牢固基础的部门的能力的一个例子。这项研究强调了机器学习与人类专业知识之间的互惠互利，同时强调了在技术的革命潜力与道德考虑与以患者为中心的治疗之间取得平衡的必要性。医疗保健中机器学习的革命性潜力是对未来的希望，与传统相融合在一起，可以在我们走上道路上融合的艺术和科学。
精准医疗的新时代
哈佛医学院的研究人员和麻省理工学院的研究人员在麻省总医院合作，他们假设他们可以建立一个深度学习模型来评估肺部扫描成像并预测个人风险，而无需额外的人口统计或临床数据。哈佛/麻省理工学院的团队使用三组低剂量计算机断层扫描 (LDCT 扫描) 数据集训练了一个 3D 卷积神经网络架构，一组来自 NLST 参与者的 6,282 次 LDCT，来自麻省总医院的 8,821 次 LDCT，以及来自长庚纪念医院的 12,280 次 LDCT，其中包括具有各种吸烟史的人（包括非吸烟者）。他们的模型名为 Sybil，由几家大型医疗保健公司和投资者资助，事实证明，只需一次低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 扫描即可准确预测吸烟者和非吸烟者未来患肺癌的风险。
数字孪生：个性化医疗的新前沿？
摘要：数字孪生是物理对象或系统的虚拟复制品。这项新技术越来越多地被行业采用，以提高产品和组织的监控和效率。在医疗保健领域，数字人孪生 (DHT) 代表患者的虚拟副本，包括组织、器官和生理过程。它们的应用有可能将患者护理转变为日益个性化的数据驱动医疗。DHT 的使用可以与医疗机构的数字孪生相结合，以改善组织管理流程和资源分配。通过对遗传和环境因素之间复杂的多组学相互作用进行建模，DHT 有助于监测疾病进展并优化治疗计划。通过数字模拟，DHT 模型能够选择最合适的分子疗法和准确的 3D 表示，以进行精确的手术规划，并结合增强现实工具。此外，它们还允许开发量身定制的早期诊断方案和新的靶向药物。此外，数字孪生可以促进医学培训和教育。通过创建虚拟解剖和生理模型，医学生可以练习程序、提高技能并加深对人体的理解。总体而言，数字孪生具有巨大的潜力，可以彻底改变医疗保健，改善患者护理和治疗效果，降低成本，并加强医学研究和教育。然而，在医疗保健领域广泛采用数字孪生之前，必须解决数据安全、数据质量和数据互操作性等挑战。我们旨在就这一热门话题提出叙述性评论，概述数字孪生在改善治疗和诊断方面的潜在应用，以及与其开发和广泛传播相关的挑战。
全国范围内针对所有儿童癌症患者实施精准医疗的诊断结果
Elisabeth Wadensten，医学博士 1,2； Sandra Wessman，医学博士 3.4；弗里达·阿贝尔 (Frida Abel)，博士 5.6； Teresita Diaz De St ˚ ahl，博士 4； Bianca Tesi，博士 7,8,9； Christina Orsmark Pietras，博士 1.2； Linda Arvidsson，博士 1.2； Fulya Taylan，博士 7.8； Susanne Fransson，博士 5.6； Hartmut Vogt 博士，医学博士，哲学博士 10； Anna Poluha，医学博士 11.12； Sailendra Pradhananga，博士 1； Maria Hellberg 医学博士 1 ； Kristina Lagerstedt-Robinson，博士 7.8； Praveen Raj Somarajan，理学硕士 4；索菲·塞缪尔森 (Sophie Samuelsson)，理学硕士 1.2； Sara Orrsjo，医学博士 5.6； Khurram Maqbool，博士 13； Karin Henning，医学博士 14.15；托拜厄斯·斯特里德 (Tobias Strid) 博士 16； Torben Ek 医学博士、哲学博士 17.18； Henrik Fagman 医学博士、哲学博士 19； Thomas Olsson Bontell，医学博士 19.20；汤米·马丁森，博士 5.6； Florian Puls，医学博士，19 岁； Per Kogner 医学博士、哲学博士 14.21； Valtteri Wirta，博士 22,13,23； Cornelis Jan Pronk 医学博士、哲学博士 24； Joakim Wille，医学博士，24 岁； Richard Rosenquist 医学博士、哲学博士 8.22； Monica Nist´er，医学博士，哲学博士 3.4； Fredrik Mertens 医学博士、哲学博士 1.2； Magnus Sabel 医学博士、哲学博士 17.18； Ulrika Nor´en-Nystr¨om，医学博士，25 岁； Pernilla Grillner 医学博士、哲学博士 14； Ann Nordgren 医学博士、哲学博士 5,6,7,8； Gustaf Ljungman 医学博士、哲学博士 26,27； Johanna Sandgren，博士 3.4；以及医学博士、哲学博士 David Gisselsson 1,2；瑞典基因组医学儿童癌症工作组