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早期诊断、早期分层、早期干预，实现 IBD 精准医疗
来自 * 英国剑桥大学医院 NHS 信托阿登布鲁克医院胃肠病学部 † 英国伦敦大学学院医学研究委员会临床试验部 ‡ 葡萄牙维塞乌 3504-509 Tondela-Viseu 医院中心维塞乌科胃肠病学部 § 法国圣艾蒂安医学院圣艾蒂安大学医院免疫学部，CIC INSERM 1408 ¶ 法国圣艾蒂安圣艾蒂安大学医院胃肠病学部 ‖ 以上作者贡献相同。联系方式：Nurulamin Noor 博士，英国剑桥大学医院 NHS 信托阿登布鲁克医院胃肠病学部（noorn@doctors.org.uk）。尽管在理解 IBD 的分子基础方面取得了巨大进展，但临床管理仍然依赖于“反复试验”的方法。此外，治疗上限已经出现，即使最有效的干预措施也仅对大约 30% 的患者有益。因此，已经开发了几种工具来帮助分层和指导治疗决策。我们回顾了许多这些精准医疗方法的潜在应用，这些方法现在几乎触手可及。我们强调了早期行动（避免不作为）的重要性，以确保患者获得最佳结果，以及如何将早期行动与精准工具相结合，以确保在正确的时间和地点为每个患有 IBD 的人提供正确的治疗。尽管精准医疗被大肆宣传和投入，但迄今为止它缺乏临床影响，应该认识到临床转化可能需要很长时间，许多有希望的突破可能在不久的将来就可以投入临床实施。我们讨论了一些临床应用尚待克服的挑战和障碍。我们还强调，早期识别、早期诊断、早期分层和早期干预与精准医疗工具密不可分。这些方法的结合为最终实现 IBD 精准医疗的承诺提供了最大的机会。关键词：精准医疗、分层医疗、生物标志物、早期诊断、早期干预
循环肿瘤 DNA 景观和癌症患者获得性靶向治疗耐药性的预后影响：国家精准医学中心 (PRISM) 的一项研究
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
利用精准医疗和纳米颗粒药物输送提供全身免疫刺激
本报告和随附的口头报告包含基于我们管理层的信念和假设以及管理层当前可获得的信息的“前瞻性”陈述。前瞻性陈述包括本报告中除历史事实陈述以外的所有陈述，包括有关我们当前和未来财务业绩、业务计划和目标、当前和未来临床和临床前开发活动、我们正在进行和计划中的临床试验的时间安排和成功情况以及相关数据、我们临床试验和相关数据的公告、更新和结果的时间安排、我们获得和维持监管批准的能力、我们候选产品的潜在治疗益处和经济价值、竞争地位、行业环境和潜在市场机会等词语。“相信”、“可能”、“将”、“估计”、“继续”、“预期”、“打算”、“期望”、“应该”、“可以”、“会”、“预测”、“可能”、“预计”、“潜在”或这些术语的否定形式和类似表达旨在识别前瞻性陈述。此外，任何涉及预期、预测或对未来事件或情况的其他描述的陈述，包括任何基本假设，均为前瞻性陈述。
大规模人群研究中常染色体显性多囊肾病的基因型和表型特征以及对精准医疗干预的启示
引文：Behnam S. Holler Benjamin。（2025 年）。大规模人群研究中常染色体显性多囊肾病的基因型和表型特征以及对精准医学干预的启示。国际肾脏病学杂志 (IJNE)，3(1),1–7。摘要链接：https://iaeme.com/Home/article_id/IJNE_03_01_001 文章链接：https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJNE/VOLUME_3_ISSUE_1/IJNE_03_01_001.pdf
ESMO 精准医学工作组的报告
1 INSERM U981，古斯塔夫·鲁西，维尔瑞夫； 2 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西癌症医学系； 3 慕尼黑综合癌症中心和慕尼黑大学医院第三医学系，慕尼黑； 4 德国海德堡大学医院和个性化医疗中心 (ZPM) 病理学研究所； 5 巴黎萨克雷大学医学院，克里姆林宫比塞特尔； 6 药物开发部（DITEP），Gustave Roussy，维尔瑞夫； 7 Oncostat U1018，法国巴黎萨克雷大学国家健康与医学研究院，标记为抗癌联盟，维尔瑞夫； 8 生物统计学和流行病学系，Gustave Roussy，维尔瑞夫； 9 法国巴黎西岱大学居里研究所遗传学系、INSERM U1016； 10 马德里 10 月 12 日大学医院、10 月 12 日健康研究中心医院肿瘤医学系； 11 巴塞罗那 Vall d'Hebron 肿瘤研究所 (VHIO)，巴塞罗那 Vall d'Hebron 医院校区； 12 西班牙维克大学加泰罗尼亚中央大学； 13 巴西圣保罗肿瘤诊所； 14 德国癌症研究中心 (DKFZ) 海德堡分子血液学/肿瘤学临床合作单位； 15 德国海德堡大学内科第五系，海德堡，德国； 16 华沙玛丽亚居里国家肿瘤研究所软组织/骨肉瘤和黑色素瘤系； 17 波兰华沙波兰科学院莫萨科夫斯基医学研究中心实验药理学系； 18 美国休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心研究癌症治疗学系； 19 伦敦大学学院医学肿瘤学系，伦敦； 20 英国伦敦圣巴塞洛缪医院肿瘤内科； 21 意大利梅尔多拉 IRCCS 罗马涅肿瘤研究所 (IRST)“Dino Amadori”科学理事会； 22 纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心病理学系； 23 美国纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心医学部乳腺医学和临床遗传学服务中心； 24 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西医学生物学和病理学系肿瘤遗传学服务； 25 意大利维罗纳大学医学院诊断与公共卫生系病理学系
“精准医疗：前景与实践”
健康研究部 (DHR) 致力于提升来自医学院的教职员工和学生以及来自全国各地研究机构和大学的中期科学家的技能。目标是使研究人员能够利用现代技术解决与国家相关的健康问题。根据这一举措，国家生殖和儿童健康研究所 (NIRRCH) 正在举办精准医学培训课程，NIRRCH 是一家一流的 ICMR 研究所，在基础、临床、操作和实施研究方面拥有专业知识，并拥有一流的先进设施。
精准医疗：根据个人基因组特征制定治疗方案
6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。7. Fashanu, H.、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2022)。健康促进计划。剑桥开放参与。8. Tzenios, N.、Tazanios, M.、Chahine, M. 和 Jamal, POB (2023)。生酮饮食对肌肉锻炼的积极影响：全面概述。医学学院和其他生命科学专题杂志。，1 (4)。9. Tzenios, N.、Tazanios, M.、Chahine, M. 和 Jamal, POB (2023)。脂肪消耗与情绪改善之间的关系：全面综述。医学学院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。 10. Cuthrell, KM 和 Tzenios, N. (2023)。乳腺癌：最新和深入见解。国际
肝癌类器官的药物蛋白质组学表征及其在精准肿瘤学中的应用
* 通讯作者。gaoqiang@fudan.edu.cn (QG); ydsun@ion.ac.cn (YS); zhouhu@simm.ac.cn (HZ)。† 这些作者对本文的贡献相同。作者贡献：概念化，QG、YS、HZ 和 SJ 方法论，SJ、LF、ZF、GW、DL、YS、ZY、YL、CS、YL、HL、GH 和 JL 形式分析，YS、SJ、LF、ZF、YW、DL、YS、PC、ZY 和 SC 调查，SJ、ZF、GW、DL、YL、CS、GS、YL、YS 和 HL 验证：SJ 和 YL 资源：YL、SZ 和 XZ 可视化，SJ、LF、ZF、YW 和 PC 资金获取：QG、YS、BZ、SJ、YW 和 ZD 项目管理：QG、YS、HZ、SZ、XW、SQ、XZ、GH、JL、JZ 和 XW 监督：QG、YS、HZ、GH、JL 和 JF 撰写 - 原始草稿： SJ、LF、ZF、YW、YS 和 QG。撰写 - 审阅和编辑：QG、YS、HZ、LD、PW、DG、BZ、HR 和 HC
儿科精准肿瘤学在临床实践中的应用：儿童癌症个性化治疗项目“iTHER”
Karin PS Langenberg A， *，Michael T. Meister A，B，1，Jette J. Bakhuizen A，C，1，Judith M. Eijde-Vermeulen Neveld A，Simone Punt A，L，Arjan Boltjes A，Freerk Van Dijk A，Eugene TP Verwiel A，Richard Volckmann F，Jayne Y. Hehir-Kwa A，Lennart A. hov。 A，C，Ronald R. De Krijger A，D，Marc HW Wijnen A，Monique L. Den Boer A，C。MichelZwaan A，Patrick Kemmeren A，G，J Jan FJ Goster，Goster，Goster FJ，Bianca，J. Molenaar A，M J. J. Molenaar A，M M Molenaar A，M M Molenaar A，M，M Molenaar A，M，M
gianthunter：精准检测巨型病毒
结果：在这项研究中，我们介绍了 GiantHunter，这是一种基于强化学习的工具，用于从宏基因组数据中识别 NCLDV。通过采用蒙特卡洛树搜索策略，GiantHunter 动态选择代表性的非 NCLDV 序列作为负训练数据，使模型能够建立稳健的决策边界。对严格设计的实验进行基准测试表明，GiantHunter 在保持竞争灵敏度的同时实现了高精度，与第二佳方法相比，F1 分数提高了 10%，计算成本降低了 90%。为了证明其实际效用，我们将 GiantHunter 应用于从长江沿岸的六个城市收集的 60 个宏基因组数据集，这些城市位于三峡大坝的上游和下游。结果显示，NCLDV 多样性的显著差异与大坝的距离有关，这可能是由于大坝导致的流速降低所致。这些发现凸显了 GiantHunter 有潜力促进我们对 NCLDV 及其在不同环境中的生态作用的理解。