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World File Search System病中
自身免疫性疾病中的单克隆抗体
单克隆抗体（mAB）彻底改变了自身免疫性疾病的治疗，提供了靶向疗法，可提高功效，同时最大程度地减少不良影响。本文探讨了MAB开发的最新创新，包括人性化技术的进步和生物仿制药的出现，旨在提高可访问性和可负担性。我们讨论了目前在临床用途的关键mAB，例如针对肿瘤坏死因子因子-Alpha（TNF-α）和白介素6（IL-6）的关键mAB，从而突出了它们在类风湿关节炎，狼疮和多发性孢子中的疾病中的作用机理和临床结果。尽管取得了成功，但仍然存在挑战，包括长期疗效，免疫原性以及对个性化治疗方法的需求。此外，我们介绍了新型MAB格式的潜力，例如双特异性抗体和抗体 - 药物结合物，以增强治疗精度。本文旨在全面概述自身免疫性疾病的MAB治疗中最新的疗法，强调需要进行持续的研究以克服现有障碍并优化各种患者人群的治疗策略。
糖尿病中的人工智能诊断
摘要糖尿病是一种以血糖水平升高为特征的慢性代谢疾病，造成了重大的全球健康负担。及时，准确的诊断对于有效管理和预防并发症至关重要。近年来，人工智能（AI）已成为改善糖尿病诊断过程的有前途的工具。本评论文章概述了诊断糖尿病的AI应用程序的当前状态，包括各种方法，例如机器学习，深度学习和预测性建模。我们讨论了各种数据源的利用，包括医学图像，电子健康记录，遗传信息和糖尿病诊断的生活方式因素。此外，我们研究了基于AI的诊断工具在临床实践中的性能，挑战和未来的指示。通过综合现有文献并突出关键的进步，本综述旨在阐明AI在增强糖尿病诊断的准确性和效率方面的作用，最终有助于改善患者的结果和医疗保健。
在糖尿病中补充α-脂酸
用于预防和治疗糖尿病神经病。 他们发现，胰岛素依赖性糖尿病和多神经病患者的亚硝酸盐和硝酸盐的血浆水平比正常病小约2倍。 然而，α-硫酸处理与亚硝酸盐和硝酸盐的血浆水平完全归一化有关。 他们还报告说，大多数胰岛素依赖性糖尿病和多神经病患者的应激蛋白水平也较低（HSP72）。 α-硫酸处理也与应力蛋白（HSP72）水平的标准化有关。 因此，Strokov等人提出，一氧化氮和应激蛋白HSP保护系统的激活有助于α-硫酸在1型糖尿病中与多神经病相关的甲状腺（strokov ia，strokhina eb，manukhina eb，manukhina eb，bakhtina ly，bakhtina ly，malysmyshev iy，zolov iy yy kaikikhan s om am kkkhan gkkhan，s s s ot type a糖尿病）的治疗作用。 2000）。用于预防和治疗糖尿病神经病。他们发现，胰岛素依赖性糖尿病和多神经病患者的亚硝酸盐和硝酸盐的血浆水平比正常病小约2倍。然而，α-硫酸处理与亚硝酸盐和硝酸盐的血浆水平完全归一化有关。他们还报告说，大多数胰岛素依赖性糖尿病和多神经病患者的应激蛋白水平也较低（HSP72）。α-硫酸处理也与应力蛋白（HSP72）水平的标准化有关。因此，Strokov等人提出，一氧化氮和应激蛋白HSP保护系统的激活有助于α-硫酸在1型糖尿病中与多神经病相关的甲状腺（strokov ia，strokhina eb，manukhina eb，manukhina eb，bakhtina ly，bakhtina ly，malysmyshev iy，zolov iy yy kaikikhan s om am kkkhan gkkhan，s s s ot type a糖尿病）的治疗作用。 2000）。
糖尿病肾病中的varoglutamstat
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糖尿病中的胰岛素检测
通过使用频繁或连续的葡萄糖测量值，在糖尿病患者中取得了巨大的糖尿病患者的严重血糖控制。但是，在需要胰岛素的患者中，准确的给药必须考虑多种影响胰岛素敏感性并调节胰岛素推注需求的因素。因此，迫切需要频繁和实时的胰岛素测量值，以在胰岛素治疗过程中密切跟踪胰岛素的动态血液浓度，并引导最佳的胰岛素剂量。然而，传统的集中式胰岛素测试无法提供及时的测量，这对于实现这一目标至关重要。这种观点讨论了将胰岛素分析从传统实验室测定转移到分散（护理和家庭）环境中的频繁且连续测量的进步和挑战。讨论了使用一次性测试条，移动系统和可穿戴实时胰岛素感应设备的胰岛素测试有望实现胰岛素测试有望的技术。我们还考虑了连续胰岛素监测的未来前景以及完全集成的多传感器引导的闭环人工胰腺系统。
糖尿病中的精确药
编辑委员会博士Au Wing-Yan博士，Thomas区永仁医生（血液学和血液学肿瘤学）Chak Wai-Kwong博士（儿科）Chan Hau-ngai博士，金斯利（Kingsley），金斯利（Kingsley and）（皮肤病学和静脉疾病学），Chan，Chan博士，诺曼（Norman），诺曼（Norman CHEUNG Man-yung, Bernard 張文勇教授 (Clinical Pharmacology) Dr CHIANG Chung-seung 蔣忠想醫生 (Cardiology) Prof CHIM Chor-sang, James 詹楚生教授 (Haematology and Haematological Oncology) Dr CHONG Lai-yin 莊禮賢醫生 (Dermatology & Venereology) Dr CHUNG Chi-chiu, Cliff 鍾志超醫生 (General Surgery) Dr FONG To-sang, Dawson 方道生醫生 (Neurosurgery) Dr HSUE Chan-Chee，Victor徐成之医生（临床肿瘤学）Kwok Po-Yin博士，塞缪尔（Gensuel）（常规手术）Lam Siu-keung博士（妇产科和妇科）Lam Hiu-yin博士，Sonia sonia sonia sonia林晓燕医生（放射学）Lee Kin-Man博士（Lee Kin-Man） Fuk-him，Dominic李福谦医生（妇产科）李·卡瓦（Li Ka-wah）教授，迈克尔（Michael），BBS李家骅医生（一般手术）Lo Chor Man卢础文医生（急诊医学）Lo Kwok-Wing博士，Patrick卢国荣医生（糖尿病，内分泌学和代谢和代谢） Medicine) Dr PANG Chi-wang, Peter 彭志宏醫生 (Plastic Surgery) Dr TSANG Kin-lun 曾建倫醫生 (Neurology) Dr TSANG Wai-kay 曾偉基醫生 (Nephrology) Dr YAU Tsz-kok 游子覺醫生 (Clinical Oncology) Prof YU Chun-ho, Simon 余俊豪教授 (Radiology) Dr YUEN Shi-yin, Nancy 袁淑賢醫生 (Ophthalmology)
健康与疾病中的能量代谢
能量代谢对于维持生物体的生理功能是必不可少的，并且在生理和病理条件下扮演着关键的作用。本综述提供了能源代谢研究进步的广泛概述，阐明了诸如糖酵解，氧化磷酸化，脂肪酸代谢和氨基酸代谢等关键途径以及复杂的调节机制。这些过程的体内平衡至关重要；然而，在病理状态（例如神经退行性疾病，自身免疫性疾病和癌症）中，发生了广泛的代谢重编程，导致葡萄糖代谢和线粒体功能障碍受损，这加速了疾病进展。最近对关键调节途径的研究，包括雷帕霉素，sirtuins和腺苷单磷酸激活的蛋白激酶的机理靶标，已经大大加深了我们对代谢失调的理解，并为治疗创新开辟了新的途径。新兴技术，例如荧光探针，纳米生物材料和代谢组学分析，有望在诊断精度方面进行实质性改进。这篇评论批判性地研究了代谢研究的最新进展和持续的挑战，强调了其精确诊断和个性化治疗干预措施的潜力。未来的研究应优先考虑能量代谢的调节机制和细胞间能量相互作用的动力学。个性化的代谢分析对于制定量身定制的治疗方案是必不可少的，最终为患者提供了更准确的医疗解决方案。整合尖端的基因编辑技术和多词方法，与现有疗法（如免疫疗法和饮食干预措施）协同作用的多目标药物的开发可以增强治疗性效率。本综述旨在加深理解并改善能源代谢以推动创新诊断和治疗策略的应用。
健康和疾病中的virobiom
Bhagchandani，T.，Nikita，Verma，A。等。探索人类病毒素：组成，动力学以及对健康和疾病的影响。Curr Microbiol 81，16（2024）。https://doi.org/10.1007/s00284-
镰状细胞病中的人工智能
人工智能 (AI) 正在迅速成为众多医学领域医学科学和临床实践中一个成熟的分支。其影响力日益扩大，并被广泛应用于许多疾病的研究、诊断和治疗方案，包括镰状细胞病 (SCD)。AI 已开始以新的方式改善风险分层和早期诊断 SCD 并发症，从而可以快速干预并向高危患者重新分配资源。我们回顾了已建立和新兴的 AI 应用的文献，这些应用可能通过改进 SCD 及其并发症的诊断、风险分层以及 AI 在建立个性化 SCD 患者管理方法方面的作用来增强 SCD 的管理。目的：回顾在临床实践中利用 AI 资源改善 SCD 病例管理的利弊。
人工智能在 Graves 病中的应用
目的：研究人工智能（AI）心电图（ECG）在 Graves 病（GD）患者中识别心房颤动（AF）和射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）高风险患者的效用，并研究 AI-ECG 是否可以反映 GD 中的激素变化和由此导致的月经变化。患者和方法：纳入 2009 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日期间诊断患有 GD 的患者。我们考虑在 GD 前 30 天或更短时间或之后任何时间诊断出的 AF，以及在 GD 诊断时/之后无法用缺血、瓣膜疾病或其他心肌病解释的新生 HFrEF。排除指数条件下/之后的心电图。子集分析包括年龄小于 45 岁的女性，以研究 ECG 得出的女性概率与月经变化（周期变短、变轻或新近不规律）之间的关联。结果：在 430 名患者中（平均年龄 50 至 17 岁；337 名（78.4%）为女性），AF 的独立危险因素包括心电图显示 AF 的概率（风险比 [HR]，1.5；95% CI，每 10% 1.2 至 1.6；P < .001）、高龄（HR，1.05；95% CI，每年 1.03 至 1.07；P < .001）和明显的甲状腺功能亢进症（HR，3.9；95% CI，1.2 至 12.7；P = .03）。组合模型的 C 统计量为 0.85。在 495 名患者（平均年龄 52.17 岁；374 名（75.6%）为女性）中，HFrEF 的独立危险因素是心电图显示射血分数低的概率（HR，1.4；95% CI，每 10% 1.1 至 1.6；P = 0.001）和存在 AF（HR，8.3；95% CI，2.2 至 30.9；P = 0.002），组合模型的 C 统计量为 0.89。最后，在 72 名年龄小于 45 岁的女性中，有 30 名在妊娠期间出现月经变化，且 AI ECG 得出的女性概率明显较低[中位数 77.3；（IQR 57.9 至 94.4）% vs. 中位数 97.7（IQR 92.4 至 99.5）%，P < 0.001]。结论：人工智能心电图可以识别患有 GD 相关 AF 和 HFrEF 风险的患者，并且与 GD 女性的月经变化有关。