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多模式AI/ML，用于发现新型生物标志物并使用心血管疾病患者的多词谱
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年8月9日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.07.607041 doi：biorxiv Preprint
新加坡研究人员发现新的念珠菌
可能是全球公共卫生威胁新加坡，2024年8月2日 - 新加坡综合医院（SGH）的研究人员，*明星的新加坡基因组研究所（GIS）和新加坡国立大学（NUS医学）的Yong Loo Lin医学院（NUS医学）发现了新的念珠菌（或类型）的念珠菌（OR类型），为全球群落带来了六个群落的数量，这是一个六个群落的数字。念珠菌（C. auris）或C. auris是一种高度可传播且难以消除的真菌。它主要影响患有严重潜在医疗状况的患者。那些具有侵入性医疗设备（如呼吸或喂养管和导管）的人往往面临更高的风险，即获得C. auris并发展出一系列从表面到更严重的威胁生命的感染。世界卫生组织将C. Auris列为2022年研究和公共卫生行动的关键优先事项。美国疾病控制与预防中心还宣布了这种真菌为“紧急抗菌抗性威胁”，因为它变得越来越难以治疗，进一步强调了了解和减轻这种公共卫生威胁的需求。“这一发现的含义远远超出了实验室现在，我们发现了第六个念珠菌Auris进化枝，需要提高监视能力或开发新方法来增强当前的监视策略，以便医疗机构可以密切关注其出现并遏制一旦发现的差异。”在一名SGH患者对Auris呈阳性的SGH患者测试后，新的进化枝被检测到，这通常与海外旅行有关。她还是Singhealth和Duke-Nus医学院的病理学学术临床计划的微生物学系顾问，SGH和基因组学总监。然而，患者在新加坡保留了两年，这促使进一步调查。A*Star的GIS的科学家开发了一种机器学习技术，以跟踪潜在的新的C. Auris进化枝。然后，他们重建了Auris C. c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c。c. overs of the New枝条的出现，从而对基因组进行了深入的表征。发现患者有c。Auris属于一个与其他五个遗传学不同的进化枝，小组通过医院的档案库看，发现了另外两个患者病例。他们的发现记录在“新加坡第六念珠菌Auris进化枝的检测和表征：一项基因组和表型研究”，该研究于2024年7月发表在同行评审的医学杂志《柳叶刀》中。
利用机器学习发现新型 SOS1 抑制剂
多种人类癌症的发病机制。1值得注意的是，KRAS 是一种常见突变，导致许多癌症病例中该基因的激活，包括 80% 至 90% 的胰腺癌、40% 至 50% 的结直肠癌和 30% 的非小细胞肺癌。1然而，对于携带 KRAS 突变的个体，临床治疗选择受到相当大的限制。目前，FDA 仅批准两种小分子抑制剂 sotorasib 和 adagrasib 用于治疗 KRAS G12C 突变的非小细胞肺癌，这表明 KRAS 靶向治疗的临床需求大大未得到满足。2,3 如图 1 所示，KRAS 的突变与 MAPK 家族中多种下游信号通路的激活有关，特别是 RAF – MEK – ERK 通路，它们对调节细胞存活和增殖至关重要。 1,4 RAS 蛋白起着分子开关的作用，在与鸟苷三磷酸 (GTP) 结合时处于活性开启状态，与与鸟苷二磷酸 (GDP) 结合时处于非活性关闭状态。5 这种开关受鸟苷酸交换因子和 GTPase 活化蛋白的调节，鸟苷酸交换因子促进 GDP 与 GTP 的交换，GTPase 活化蛋白增强 GTP 水解为 GDP。2 作为主要的鸟苷酸交换因子，Son of sevenless 1 (SOS1) 在 RAS 信号通路中起着至关重要的作用，它促进鸟苷酸交换并调节 KRAS 从“GDP 结合关闭状态”切换到“GTP 结合关闭状态”。
第1部分的特殊主题，以实现新时代的弹性和声音数据流社会
在1980年代末和1990年代初，在互联网传播之前，许多人使用了个人计算机连接，其中计算机通过电话线或ISDN连接到电信提供商的计算机来发送和接收信息1。个人通信除了现有的语音信息传播外，还为数据通信铺平了道路，尽管此类数据通信主要是基于文本的服务，例如电子邮件，mes-sage板和聊天，但它们稳步流行。之后，互联网的商业用途也在日本开始，随着1995年Windows 95的发布，互联网向普通家庭的传播迅速发展。在1990年代后期，当互联网开始传播时，主流电信环境是通过电话线拨打连接的，并且存在诸如沟通速度不足，付费付费服务以及无法在连接到互联网时拨打电话的问题。
儿童和青少年创伤性脑损伤 6 个月后出现新型对立违抗性障碍
儿童和青少年的 TBI 是美国的主要公共卫生问题，仅 2014 年，17 岁及以下儿童中就有超过 837,000 例与 TBI 相关的急诊就诊、住院和死亡病例 {1}。新发的受伤后精神障碍，也称为新型精神障碍，很常见，人们已经对其生物心理社会预测因素或相关因素进行了研究 {2-7}。当前的研究以生物心理社会模型为依据 {8}，是第一项前瞻性研究，研究连续招募的 TBI 儿童样本，该研究检查了 DSM-IV- TR {9} 受伤后对立违抗性障碍 (ODD)、品行障碍 (CD) 或未另作规定的破坏性行为障碍 (DBD NOS) 的发病情况，并在受伤后 6 个月进行评估。后一种疾病符合 DSM-5 中“其他特定破坏性、冲动控制和品行障碍”的标准。{10} 我们的方法是将患有任何这些新发疾病的儿童作为一个单独的群体进行研究，“新型 ODD 或 CD 或 DBD NOS”，因为预计发病率较低且现象学相似。然而，正如将要揭示的，在受伤后 6 个月，没有出现新型 CD 或 DBD NOS 病例。因此，为简单起见，我们感兴趣的结果被称为新型 ODD。
发现新型杂环酰胺抑制剂
图1。（a）人类SEH（PDB ID：3ANS）的X射线结构的亚基A，具有非共价外消旋的4-氰基N-（Trans-2-苯基甲基丙烷基）苯甲酰胺抑制剂CPCB。（b）非共价相互作用图（2D）在配体结合袋中显示抑制剂和蛋白质之间的显着接触。以绿色显示了氢键结合的催化三合会（ASP-335，Tyr-383，Tyr-466）。（c）苯甲酰胺抑制剂（青色球和棍子模型）的位置，在人SEH的疏水结合袋中。蛋白质表面从高疏水性（棕色）到极性（蓝色）和钥匙袋残基（标记）以圆柱格式呈现。该图是由3AN的X射线结构坐标创建的[12]。
diaTrend：从高级糖尿病技术中的数据集，以实现新的分析解决方案
客观的数字数据在许多领域都稀缺，以实现可以改变医疗保健标准的研究。虽然来自消费级可穿戴设备和智能手机的数据更容易访问，但对于患有诊断疾病的患者使用的临床级设备的类似数据至关重要。糖尿病域中可穿戴医疗设备的普遍性为该领域及其他地区的独特研究和开发奠定了基础。但是，开源数据集的稀缺性呈现出进步的主要障碍。为了促进有关与糖尿病有关的问题的更广泛的研究，并加速了强大的计算解决方案的开发，我们提供了DIATREND数据集。DIATREND数据集由可穿戴医疗设备的密集纵向数据组成，其中包括54例糖尿病患者的连续葡萄糖监测数据总计27,561天和8,220天的胰岛素泵数据。该数据集可用于开发新的分析解决方案，这些解决方案可以减轻糖尿病患者的疾病负担，并增加门诊环境中慢性病管理的知识。
激光增材制造实现新材料概念
14.1 – 简介 在增材制造工艺中，使用化学或物理过程将液体、粉末、线材或箔片逐层堆积起来，形成部件。直接能量沉积 (DED) 或粉末床熔合 (PBF) 可用作增材制造工艺，其中使用金属粉末或线材在现有部件的基材或自由曲面上打印致密的金属层 [1]。金属粉末（纯元素、元素混合物、母合金）或金属线材高速熔化，并瞬间逐层沉积在相应的金属基材上。在所谓的激光熔覆 [2] 中，该技术通常用于涂覆涂层或工具维修。与减材工艺相比，增材工艺节省时间和资源，因为材料只在需要的地方添加。通常使用成熟的钢、镍基合金或钛合金。但是，也可以通过粉末混合物的原位合金化获得全新的材料，或者通过在堆积过程中改变粉末混合物的成分来创建材料梯度 [3]。高熵合金 (HEA) 代表了未来应用的一个新研究领域。它们由大量元素形成，所有元素都以类似的高浓度存在，例如由锆、铌、铪、钽或钨组成的合金 [4]。形成的合金通常可以是单相或多相混合晶体。HEA 通常可以结合高强度和非常好的延展性。原位合金化为未来生产具有出色高温机械性能的新型金属部件提供了快速材料筛选的独特可能性。长期以来，由于耐火合金的熔点高，其制造仅限于真空电弧重熔。使用基于激光的方法，这些金属被聚焦的激光束局部熔化并沉积在增材制造中。除了材料开发之外，增材制造还为组件设计提供了极大的设计自由度，例如，可用于开发基于仿生原理的负载优化设计 [5]。为了增加增材制造的多功能性，可以使用激光后处理来修改采用该技术生产的零件的表面[6-9]。市面上有不同类型的激光源，这确保了它们适用于广泛的应用，连续波 (cw) 激光器通常用于降低表面粗糙度，而脉冲激光器则用于修改表面功能并提高几何精度。即使有可能取代增材制造工艺链中的某些步骤，当最终制造的组件的局部区域需要特定特性时，采用激光后处理作为附加步骤也被证明是有益的。
发现新型HIT化合物作为潜在的HDAC1抑制剂
组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）作为重要的表观遗传调节酶家族，与癌的发作和进展有关。因此，HDAC抑制已被证明是逆转与癌症相关的异常表观遗传变化的强大策略。然而，大多数发达的HDAC抑制剂（HDACIS）的非选择性概况导致出现各种副作用，从而限制了它们的临床效用。该证据为正在进行的研究旨在识别同工型选择性抑制剂提供了坚实的基础。在同工型中，HDAC1在选择性HDACIS设计的首选目标中尤其引起了人们的关注。因此，在本文中，我们开发了一个可靠的虚拟筛选过程，结合了不同的配体和基于结构的方法，以鉴定具有潜在的HDAC1抑制活性的新型基于苯甲酰胺的类似物。为此，首先根据80％的结构相似性与四个已知的基于苯甲胺基的HDAC1抑制剂，Mocetinostat，Entinostat，Entinostat，Taceadinaline和Chidamide进行了80％的结构相似性。我们包含的内部3D-QSAR模型，源自基于药效团的对准，然后被用作3D Query，以区分具有最高预测的HDAC1抑制活性的命中。所选的命中经过后续的基于结构的方法（诱导拟合对接（IFD），MM-GBSA计算和分子动力学（MD）模拟），以检索具有HDAC1活性位点结合亲和力最高的潜在化合物。总而言之，提出的计算方法可以提供此外，还考虑了选择一组富集的最佳药物样分子的硅网状特性和疼痛过滤。最后，六个排名最高的命中分子，CID_38265326，CID_56064109，CID_8136932，CID_55802151，CID_133901641和CID_18150975均可识别最佳稳定模式和绑定模式。IFD和MD结果合作证实了有希望的选定命中与HDAC1活跃位点中关键残基的相互作用。
轻度创伤性脑损伤后出现新的精神障碍
目的 脑震荡是一种轻度创伤性脑损伤 (mTBI)，最常发生在头部钝性创伤后，可能导致暂时失去意识。这些患者通常由神经重症监护专家、神经病学专家和神经外科医生共同管理，具体取决于疾病的严重程度。本研究的目的包括两个方面：1) 评估患者的人口统计特征如何影响 mTBI 后新型精神疾病 (NPD) 的发展；2) 制定筛查建议以识别患有 NPD 的患者。方法 作者使用了医疗保健成本和利用项目 2010-2019 年国家再入院数据库的数据。确定了 2010 年至 2019 年期间首次入院后一年内因 mTBI 再次入院的患者 (n = 206,070)。使用多元二项回归分析检验患者人口统计特征与 mTBI 后 NPD 出现之间的关联。密度图用于检查 NPD 的诊断模式。结果 所有患者的平均年龄为 50.9 ± 26.2 岁，其中 43.9% 的患者为女性。总体而言，mTBI 后，另有 818 名 (0.40%) 患者报告出现新的自杀意念 (SI)、3866 名 (1.9%) 患者出现新的抑郁、3449 名 (1.7%) 患者出现新的焦虑和 88 名 (0.043%) 患者出现新的杀人意念 (HI)。年龄较小 (OR 0.9775, 95% CI 0.9705–0.9848, p < 0.0001) 和 Charlson 合并症指数 (CCI) 评分降低 (OR 0.9155, 95% CI 0.8539–0.9774, p = 0.010) 可能预测新发 SI，而女性 (OR 0.7464, 95% CI 0.6026–0.9214, p = 0.0069) 可能与 mTBI 后的新发 SI 呈负相关。此外，多变量分析发现，女性（OR 1.1774，95% CI 1.0654–1.3016，p = 0.0014）和医疗保险/医疗补助保险类型（OR 0.9381，95% CI 0.8983–0.9797，p = 0.0039）可能预测 mTBI 后的新型焦虑。同样，年龄较小（OR 0.9956，95% CI 0.9923–0.9989，p = 0.0096）、CCI 评分较高（OR 1.0363，95% CI 1.0099–1.0629，p = 0.0062）和 Medicare/Medicaid 保险类型（OR 0.9386，95% CI 0.8998–0.9789，p = 0.0032）可能预测新发抑郁症。最后，女性（OR 0.3271，95% CI 0.1467–0.6567，p = 0.0031）和中位收入增加（OR 0.8829，95% CI 0.7930–0.9944，p = 0.049）与 mTBI 后新发 HI 成反比。抑郁症、焦虑症、SI 和 HI 的 NPD 诊断中位时间为 69.5 天、66.5 天、70.0 天和 66.5 天。结论 众多患者人口统计学因素是 mTBI 和脑震荡后 NPD 发展的重要预测因素。在 mTBI 后 3 周和 3 个月内筛查 NPD 可以识别出大多数有患上新的脑震荡后精神疾病风险的患者，包括焦虑、抑郁、HI 和 SI。有必要进行进一步研究，以了解患者的人口统计学特征应如何决定 mTBI 和脑震荡后的医疗管理和筛查。