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生物材料和组织工程（E063671）
1零件（生物）聚合物：聚合物在医疗1应用中的高级应用，包括组织工程的支架，细胞1封装的聚合物，热响应材料，制造，生物制作和1个物理特性。2关于生物陶瓷，生物相容性和组织工程的部分：化学，物理1和生物聚合物基材料的机械性能。1生物相容性，与细胞和身体的相互作用。3关于生物特征的一部分：生物特征的化学，物理和机械性能，1个腐蚀和在生物医学领域的应用。基本的生物量表将为1个解释，但是主要重点将放在先进的处理上，包括3d 1打印技术和高级生物识别符，例如Shape-Memory Alloys，Bio-1可吸收金属等。
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
中胚疾病链接和生物标志物
结果：这项研究中发现了几种生物标志物，以增强我们对CTA的理解。此外，我们的发现揭示了CTA和Ecto-secodermal疾病之间的显着关联，这之前尚未进行广泛探讨。值得注意的是，在发育前和发育后阶段都表达了24个双表达基因，这表明在牙齿完整性，修复和稳态中具有调节作用。代谢组学分析显示，与CTA独特相关的28个上调和17个下调的代谢产物。关键的代谢改变涉及核苷酸代谢，嘌呤代谢，氧化应激和WNT信号传导。高性能代谢物（AUC≥0.90），包括PEG N5（0.99），PEG N6（0.98）（0.98）（0.98），PEG-4（0.97），PEG N7（0.96），PEG N8（0.95），0.94（0.94），咖啡因（0.94），咖啡因（0.94），Hydroxycaproic（0.91）和Alpha-Alpha-Apperyl（0.91）和Alphaa-appArty基因（0.91）（0.91）（0.91）（0.91）（0.91）强大的诊断潜力。CTA患者在对照组中显示292例独特的代谢产物与238例，表明代谢途径改变。蛋白质组学分析鉴定出76个上调和33个下调的基因，并具有关键的生物标志物[SERPINA1（0.92），PZP（0.90），FGA（0.91），TLN1（0.94），FGB（0.95）]，显示AUC-ROC≥0.90。pan-omics融合，然后进行弦分析确定了20个与先天性牙齿发育量信号密切相关的中央集线器基因。
新兴的心血管疾病的新生物标志物
在《国际分子科学杂志》（International of Molecular Sciences）期刊中，我们包括有关“新兴的心脏病生物标志物”的洞察评论和研究论文。我们首先想与“生物标志物”的概念分享有关此主题的一些背景。创新和特定的生物标志物可以作为检测心血管疾病的新诊断标记，以指导预后和新兴的治疗剂。生物标志物被定义为“客观测量和评估的特征，作为对治疗干预的正常生物学过程，致病过程或药理反应的指标” [1]。根据定义，生物标志物是生物过程的量化特征，但是要识别生物标志物需要确定其相关性和有效性[2]。与弹性相关的标记在当前正在使用的最有效的生物标志物中很突出。创新的生物标志物已成为能量稳态领域的相关贡献者，并且似乎是各种心血管和代谢性疾病的有效生物标志物。在这些假定的和特定的生物标志物中，TGF-beta超级家庭的几个成员，GDF15，GDF11，新出现的心脏因子，miRNA和MiRNA和标志物通过蛋白质组学与氧化应激有关，都涉及心血管疾病。对其循环水平的评估可能会为疾病进程提供新的见解[3-5]。本期特刊由三篇文章和四个评论组成，这些评论在下面概述。carnosine属于组酰二肽家族。pozo-agundo和合着者[6]在第一次报告中报告了与遗传性出血性teleangiectasia（HHT）相关的血浆外泌体中差异表达的miRNA的特定性质。从细胞释放的外泌体已显示出携带不同的核酸，包括microRNA（miRNA）。miRNA显着调节基因表达的转录后抑制细胞生长和代谢[7，8]。HHT是一种血管发育不全，具有常染色体显性特征，这些特征是通过复发性和自发性鼻子出血（epistaxis），毛皮皮疾病以及动静脉畸形（AVM）的特征，内部器官：肺，肝脏，肝脏和大脑。生物信息学分析指出了HHT中影响的生物学功能。他们中的大多数具有强大的诊断价值，并使我们能够区分HHT1和HHT2。数据表明动静脉畸形的细胞成分决定了这种外泌体miRNA特征。结果表明，这些外泌体miRNA在HHT的病理生理学中的关键功能作用。HHT是一种罕见的疾病，估计患病率约为1/8000。HHT患者在生命的第三或第四个十年左右，直到其脑力结实之前，似乎没有症状。 这种情况通常会导致多年诊断延迟，这促使需要早期分子诊断。 这项研究的结果为分子诊断提供了刺激的可能性，并可能有助于建立特定的生物标志物特征。 这些HHT患者在生命的第三或第四个十年左右，直到其脑力结实之前，似乎没有症状。这种情况通常会导致多年诊断延迟，这促使需要早期分子诊断。这项研究的结果为分子诊断提供了刺激的可能性，并可能有助于建立特定的生物标志物特征。这些o'toole and Interors [9]和Oosterwijk和合着者[10]进行了全面的研究，旨在指定肌肽和钙锁蛋白在心血管疾病（CVD）和代谢疾病患者中的作用。这是一种天然存在的二肽（β-丙氨酸-L-抗肽），在高度代谢组织（例如骨骼肌，心脏和大脑）中发现。
基于图像的髋部断裂风险评估的生物力学观点：进步和挑战
髋部骨折构成了重要的健康挑战，尤其是在老龄化的人群中，导致了大量的发病率和经济负担。大多数髋部骨折是由骨质疏松症和跌倒的组合引起的。准确评估髋部骨折风险对于确定高风险个体和实施有效的预防策略至关重要。当前的临床工具，例如断裂风险评估工具（FRAX），主要依赖于大量人群研究得出的临床风险因素的统计模型。但是，这些工具通常缺乏捕获直接影响骨折易感性的个体生物力学因素。因此，基于图像的生物力学方法主要利用双能X射线吸收仪（DXA）和定量计算机层析成像（QCT），它引起了人们的关注，因为它们的潜力提供了对骨骼强度的更精确评估的潜力，并具有涉及跌倒的影响，从而增强了风险预测的准确性。生物力学方法依赖于两个基本组成部分：评估骨骼强度并预测降落引起的撞击力。在基于图像的有限元（Fe）建模中进行了显着进步，以进行骨骼强度分析和降落诱导的影响力的动态模拟，但仍然存在重大挑战。在这篇综述中，我们研究了这些领域的最新进展，并强调了要提高领域并改善断裂风险预测的主要挑战。
众所周知，公众对硕士学位论文的讨论为“识别恢复性脑的虚拟实施例的EEG生物标志物，以恢复大脑v> Athanasios othanasios vourvopoulos（IST）
众所周知，公众讨论硕士的论文“确定恢复性脑部计算机界面的虚拟体现的脑电图生物标志物”，由许可的Daniela Alexandra Carvalho Esteves提出，将于3月7日下午4点举行。
改善了用3D多孔生物材料疫苗
激活体液免疫并产生中和抗体的新疫苗平台需要对抗新兴的病原体，包括流体病毒。通过填充免疫细胞的抗原sca剂量将浆液泥浆浆中的高表面积造成抗原摄取，作为生物材料降解，以增强体液免疫力。抗原负载的 - 微凝胶引起了稳健的细胞体液免疫反应，CD4 + T卵泡辅助器（TFH）细胞增加，并长时间生发中心（GC）B细胞与常用的辅助辅助辅助，铝氢氧化铝（ALUM）相当。增加聚合物材料的重量分数会导致材料的增加和抗原特异性抗体滴度优于明矾。用被灭活的流体病毒疫苗接种的小鼠，加入了这种更高度交联的配方中，引起了强烈的抗体反应，并提供了防止高剂量病毒攻击的保护。通过调整物理和化学特性，可以增强辅助性，从而导致体液免疫和防止病原体，利用两种不同类型的抗原材料：个体蛋白质抗原和灭活病毒。平台的灵活性可以使新疫苗的设计能够增强先天和适应性的免疫细胞编程，从而产生和调整高能力抗体，这是一种产生长期免疫力的有前途的方法。
异源肺炎症CT模式区分肺炎和免疫检查点抑制剂肺炎，并补充急性髓样白血病中的血液生物标志物：概念证明
结果：栖息地成像通过识别5个不同的子区域，与肺实质，巩固，异源地面玻璃不透明度（GGO）和GGO-巩固过渡相关，揭示了内在的肺炎症模式。因此，我们提出的栖息地模型（准确性为79％，敏感性为48％，特定的88％）的表现优于临床血管模型（准确性68％，敏感性为14％，特异性峰值为85％），用于对肺炎和肺炎进行分类。整合成像和血液的最佳性能（精度为81％，灵敏度为52％，特异性县为90％）。使用这种成像血管复合模型，检测肺炎的测试后概率从23％增加到61％，比临床和血液模型（测试后概率为22％）高显着（P = 1.5 E-9）。