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通过功能医学逆转慢性疾病
这篇文章基于28个月的数字自动人口研究研究。我的研究方法包括在面对面环境和数字民族志上的传统人种志研究，但我的个人经验也嵌入了工作中。在这篇文章中，您会发现“插曲”，这些插曲可以瞥见我的康复之旅。在本公共志上写作时，我提供了我如何经历疾病和康复的“厚实描述” 1（Geertz 3）。通过包括我自己的故事，我承认观察者和观察者是密不可分的。所有民族志都是关系的。民族志数据是由民族志学家和参与者之间的信任关系产生的。此外，在自发人口志上，研究人员将民族志镜头转向了自己。i扩大了进行民族志的潜在目的，包括个人康复和康复。这些“插曲”证明了功能医学患者的风险；添加（自动）人种学纹理；和序言我关于嵌套生态，社会微生物组，特权以及健康和食品正义的论点。
肌萎缩性侧索硬化症（ALS）疾病小册子
肌萎缩性侧索硬化症也称为ALS或Lou Gehrig氏病是一种致命的神经退行性疾病，其特征是脊髓和大脑中神经细胞的进行性变性。als可以说是影响神经和肌肉功能的疾病最具灾难性的，因为它无法治愈。
心血管疾病治疗的时间表
• Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death in the United States, accounting for 928,741 deaths in 2020.1 • In 2020, the leading cause of deaths attributable to CVD in the United States was coronary heart disease (CHD) at 41.2%, followed by stroke (17.3%), other CVD (16.8%), high blood pressure (12.9%), heart failure （9.2％）和动脉疾病（2.6％）。1•2018年至2019年美国，美国CVD总CVD的直接和间接成本为4073亿美元（直接成本为2514亿美元，生产率损失/死亡率为1559亿美元）。 1•平均而言，在美国，每36秒的CVD死亡。2•全球，CVD是死亡的主要原因，占2019年全球死亡的32％。1•2018年至2019年美国，美国CVD总CVD的直接和间接成本为4073亿美元（直接成本为2514亿美元，生产率损失/死亡率为1559亿美元）。1•平均而言，在美国，每36秒的CVD死亡。2•全球，CVD是死亡的主要原因，占2019年全球死亡的32％。
![疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital](/simg/c/ccf69d2a0fba0df90a0f06b3a4a0ab737f3cd262.webp)
疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital
结果：平均发病年龄为45（SD+12.8）年，中位疾病持续时间为12.4（IQR 7.3至17.5）年。338（94.1％）的总RA患者接受了常规的合成DMARDS [CSDMARD]，同时基于报销类型，202（4.45％）中有9名接受了生物DMARDS [BDMARDS]。最常用的dmard是甲氨蝶呤[MTX]。目前，在359个中，有155名（43.2％）用2个DMARD治疗，而148（41.2％）进行了DMARD单一疗法。患者的疾病活性仅接受Csdmard（s）为低（<3.2），中度（> 3.2至5.1）和高（> 5.1），分别为44.4、45.8和8.2％的比例。接受和收到BDMARD的患者人数很小（21例）。其中，有76.2％的响应者是50％的治疗靶标，而（25％）具有无药物缓解。只有4.5％的长期BDMARD，其中38.1％的疾病活性低[LDA]和61.9％的DAS中等DA。低剂量皮质类固醇[LDC]总体处方为63.5％。在CSDMARDS组中，其使用与较高的DA有关；低，中度和高DA的患者中的52.3、69.7和82.1％。在达到治疗靶标的患者中，有61.8％的缓解率/LDA> 1年。与实现目标相关的因素是缓解，诱导MTX和DMARDS启动后的早期缓解的历史。
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
大脑健康 - 扰动中风，心脏病和痴呆症
没有大脑健康就没有健康，这受到中风，缺血性心脏病和痴呆症的曲线的威胁（三重威胁）。增长最快，最棘手的威胁是痴呆症。专注于发现一种阻止阿尔茨海默氏病的药物已经产生了越来越多的知识，但没有治疗，部分是因为在老年人中，认知障碍是由于多种互动性病变而导致脆弱性加剧的多种互动病理，并且由于衰老的前进背景而受到恢复性的质疑。血管认知障碍（VCI）的概念通过这种复杂性务实地削减。vci是由血管因素引起或相关的任何认知障碍。它跨越了未发现的认知障碍的范围。血管成分代表了痴呆症的唯一主要电流，可治疗的和可预言的贡献者，并有可能在不久的将来延迟，减轻或防止更多痴呆症的可能性。三重威胁条件具有相同的保护性和可治疗的危险因素，可以共同防止。该方法必须全面，确定所有相关的环境，社会经济，医疗保健和个人因素；作为人口和个人之间的风险和保护因素的目标；以及价值的投资，从金钱，货币或时间方面产生值得回报。世界中风组织的宣言呼吁共同预防中风和可能预防的痴呆症，并得到了包括美国神经病学会在内的23个国际，地区和国家大脑和心脏组织的认可。我们需要制定联合预防计划来遏制三重威胁。数百万的大脑取决于它。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
靶向TSHR的一种新型的口服小分子拮抗剂可改善Graves疾病的体内模型Jun Zhang，Kiana Alvarez，Ivan G
在这里，我们描述了一种新型，有效和选择性的口服生物可利用的小分子TSHR拮抗剂的概念证明数据，该分子TSHR拮抗剂直接靶向TSHR功能，可用于治疗坟墓疾病的表现，包括潜在的眼科表现。使用原代小鼠甲状腺细胞确定小分子化合物SP-1351的体外药理作用。表明，TSH和患者衍生的自身抗体对原代胆红素的功能基因表达产生刺激作用。通过长期激活自身抗体的施用，建立了甲状腺功能亢进症的体内鼠模型。该模型的表征表明，与甲状腺功能亢进相关的关键基因被上调，循环T3和T4的水平失调，甲状腺本身的总体大小显着增加，反映了坟墓疾病的影响。用小分子负构构调节剂重复治疗10天，降低了甲状腺的总体大小，并改善了与Graves疾病（如卵泡肥大和卵泡胶体还原）相关的组织学参数。在T4诱导的急性小鼠模型中，口服SP-1351的口服给予治疗后的T4水平迅速减弱。
