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优化高级胆道癌中的患者途径：最近的进步和法国视角
抽象的胆道癌（BTC）是一组异质的肿瘤，在西方国家很少见，预后较差。三个亚组由它们的解剖位置（肝内胆管癌，肝外胆管癌和胆囊癌）定义，并且表现出明显的临床，分子和流行病学特征。大多数患者在晚期疾病阶段被诊断出，并且不符合治愈性切除。除了一线和二线化学疗法（分别为Cisgem和FolFox）外，现在还可以使用生物疗法，以靶向BTC中鉴定的特定基因组改变。迄今为止，靶标包括等酸脱氢酶（IDH）1，成纤维细胞生长因子受体（FGFR）2，V-RAF鼠类肉瘤病毒性癌基因同源物B1（BRAF），人类表皮生长因子2（HER2或ERRB2）和神经蛋白酶（HER2）和神经蛋白酶（HER2）和神经蛋白酶（Kin）（nyrorot to troror tyro）（nyror tyro），不匹配维修缺陷。疗法已显示出对BTC患者的临床益处。尽管有这些治疗性进步，但由于缺乏临床医生的意识，常规基因组测试的局部可用性以及获得健康保险报销的困难，因此在法国并未广泛使用基因组诊断方式。添加了针对免疫检查点编程的细胞死亡配体1的单克隆抗体Durvalumab在高级BTC的一线治疗中的Cisgem中，在Topaz-1试验中显示出了总体生存益处。鉴于与BTC相关的高死亡率以及现在可用的寿命治疗方案，希望此处提供的数据将支持法国BTC临床管理的更新。
连接抑郁症和2型糖尿病结果的机制和途径：范围评论
843;患有T2DM抑郁症状的人CES-D•结果表明自我效能感发挥了关键的中介作用。糖尿病困扰和抑郁症状间接影响了饮食依从性，体育活动水平以及随后通过自我效能感的HBA1C水平。•抑郁症状是糖尿病困扰和身体活动之间的完整调解因子，但不是血糖控制•糖尿病的困扰减少了抑郁症状对饮食的负面影响，但不是身体活动•抑郁症状•抑郁症状仅介导糖尿病对饮食的负面影响•饮食对抑郁症状和自我疾病之间的显着疗法和糖尿病之间的疾病之间的显着疗法，糖尿病和糖尿病之间的疾病之间的疾病症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，糖尿病症状和糖尿病之间的疾病症状症状症状，抑郁症状症状是糖尿病的显着影响。 HBA1C）。这表明级联效应，糖尿病遇险会影响抑郁症状，从而影响自我效能感，最终影响健康行为和血糖控制。
TGF-β信号传导途径在糖尿病的发展中
摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是影响全球人群显着的糖尿病的普遍并发症，长期以来一直被视为一种微血管疾病。然而，新兴的证据表明，应重新定义为一种神经血管疾病，其多面发病机理源于氧化应激和晚期糖基化最终产物。由于其在视网膜血管稳态，内皮细胞屏障功能和周细胞分化，转化的生长因子-β（TGF-β）信号传导家族已成为DR发病机理的主要因素。然而，TGF-β信号在DR中的确切作用尚未完全理解，有关其在疾病不同阶段的影响的报道相互矛盾。此外，TGF-β超家族内的BMP亚家族还引入了进一步的复杂性，BMP均表现出促血管生成和抗血管生成特性。此外，TGF-β信号传导范围超出了血管领域，包括免疫调节，神经元存活和维持。TGF-β与活性氧（ROS），非编码RNA和炎症介质之间的复杂作用与DR的发病机理有关。本评论深入研究了由TGF-β超家族精心策划的信号通路的复杂网络及其参与DR。对这些途径的全面理解可能是开发目标疗法以停止或减轻DR的进展及其毁灭性后果的关键。
土著式能量的途径：
这一事件解决了实施可再生能源项目的双重挑战，并迫切需要支持土著人民领导的倡议，特别关注土著妇女和青年。利用在土著妇女和青年区域会议上开发的宣言和路线图，以进行公正，可持续的能源过渡（曼谷，2024年9月），该会议将探讨未经免费，事先和知情同意的项目的社会环境影响。这些外部驱动的举措通常会导致生计的流离失所和丧失，对土著妇女和青年产生不成比例的影响。与APFSD 2025主题和联合国关于土著人民权利的宣言一致，该事件还展示了针对土著人领导的可再生项目的途径，强调SDG 5（性别平等），SDG 8（良好的工作和经济增长）（良好的工作和经济增长），以及SDG 17（SDG 17（党派）的目标）。通过小组讨论和互动对话，参与者将探索政策建议，社区优先事项以及成功的土著人领导的能源可持续性模型。该方面的活动旨在提升土著妇女和青年的观点，寄养伙伴关系，并为2030年议程提供可行的见解，并支持一个公正的过渡，这使得没有人落后。
线粒体 DNA 突变与 Leigh 综合征和颈动脉粥样硬化之间的关联：一项共同遗传途径的研究
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
心力衰竭射血分数谱中的蛋白质组学途径：一项 EXSCEL 子研究
1 杜克大学医学院心脏病学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 2 杜克临床研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆 3 杜克大学医学院杜克分子生理学研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆 4 杜克大学医学院内分泌、代谢和营养学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 5 邓迪大学人口健康与基因组学系，英国苏格兰邓迪 6 北卡罗来纳大学医学院内分泌学系，美国北卡罗来纳州教堂山 7 奥地利格拉茨医科大学内分泌和糖尿病学系 8 英国格拉斯哥大学心血管和医学科学研究所 9 英国牛津大学拉德克利夫医学系糖尿病试验组
癌症治疗：靶向 DNA 修复途径
细胞基因组不断受到外源性和内源性 DNA 损伤剂的挑战，无法修复这种损伤会导致基因组不稳定性和肿瘤形成 ( Lavin 等人，2005 年；Jackson 和 Bartek，2009 年)。基因组不稳定是癌症的已知特征，随着肿瘤形成的进展，基因优化会导致 DNA 修复途径失调，从而选择出基因组不稳定性和适应性增强的癌细胞。重要的是，这种肿瘤演化通常会导致通过失活替代途径来依赖单一 DNA 修复途径生存，这突显了癌细胞的一个关键分子弱点 ( Jeggo 等人，2016 年)。利用下一代精准/个性化医疗药物，精准靶向癌细胞中剩余或失调的 DNA 修复途径，充分利用这一弱点，提供针对个体特定肿瘤特征的治疗方法（ Aziz 等人，2012 年；Kelley 等人，2014 年；Jekimovs 等人，2014 年；Biau 等人，2019 年；Lavin 和 Yeo，2020 年）。本研究主题探讨了癌症治疗：靶向 DNA 修复途径，包含十篇文章，反映肿瘤使用的 DNA 修复途径的广度和复杂性，并为它们在下一代癌症疗法中的潜在利用提供关键见解。本主题包括对癌症发展或存活至关重要的关键 DNA 修复蛋白和途径的评论和原创研究文章，强调了它们对未来靶向治疗的重要性。本主题重点介绍了重要的评论，以及 Ren 等人的手稿。讨论了染色体凝聚调节器 1 (RCC1) 的结构，该蛋白质参与细胞周期的调节、DNA 损伤和癌症的发展。RCC1 在癌细胞中过表达，并讨论了 RCC1 在纺锤体形成、核膜形成和核运输中的作用。作者强调了 RCC1 在肿瘤发生中的作用，并进一步讨论了其作为肿瘤生物标志物的潜力（Ren 等人）。综述染色体凝聚调节器 2 调节细胞周期进程、肿瘤发生和治疗耐药性，强调了 RCC2 在不同癌症的肿瘤发展中的作用及其在对当前疗法的耐药性中的作用。Guo 等人证明 RCC2 在许多癌症的致癌作用中发挥作用，包括结直肠癌、肺癌、乳腺癌和卵巢癌。作者讨论了 RCC2 在 DNA 修复过程中的新兴作用。作者认为，RCC2 与众多信号通路的相互作用会导致患者产生治疗耐药性和不良癌症预后，凸显了其作为癌症生物标志物和未来治疗靶点的潜力。Sobanski 等人的综述《细胞代谢和 DNA 修复通路：对癌症治疗的影响》重点关注 DNA 修复对细胞代谢的依赖性。作者强调了 DNA 修复和细胞代谢在肿瘤发展和进展中的相互作用，并讨论了下一代潜在新疗法将如何同时针对这两个过程（Sobanski 等人）。Fernandez 等人在其综述《表观遗传学》中全面回顾了目前正在临床试验或 FDA 批准用于癌症治疗临床的表观遗传疗法
心脏纤维化中的信号通路和潜在的治疗策略
心脏纤维化是急性心肌梗塞（MI）和其他其他慢性疾病的共同特征，例如高血压，糖尿病和慢性肾脏疾病[1]。心力衰竭（HF）与高死亡率和生活质量差有关，并对卫生系统造成沉重负担。流行病学研究表明，根据2015年至2018年的数据，约有600万美国成年人患有HF。HF发病率在人口中达到每1000人10。许多研究强调，心脏纤维化的严重程度与心脏不良事件和死亡率相关[2，3]。心脏纤维化被定义为心肌外基质（ECM）蛋白质沉积（主要是胶原I和III）的增加，这会损害心脏功能。两种类型的心脏纤维病变已根据其定位和ECM蛋白质沉积的特征定义[4]。第一个是一个修复过程，也称为替代纤维化，被视为疤痕组织。在这种缺血性疾病中，心肌缺氧导致心肌细胞的坏死和凋亡，导致大量心脏细胞损失，这对于心脏功能至关重要。心肌细胞死亡启动了三联免疫反应，旨在清除细胞碎片并促进损伤的心肌替代以维持心脏功能[5]。第二种粘纤维病变是间质纤维化，其特征是胶原蛋白在内体和外膜中的弥漫性沉积。因此，这种间质纤维化经常有血管性纤维化，特定地被认为是慢性损伤继发的，例如压力超负荷（主动脉瓣狭窄，高血压），心脏炎症（心脏炎症）（心肌炎）和代谢性疾病（OBESITY，OBESITY，糖尿病，糖尿病，糖尿病）以及敏捷。在幸存的梗塞心脏中也经常观察到它在偏远地区发育的心脏。心肌间质纤维化发育改变了心肌结构和生理学，改变了左心室依从性，舒张功能和电连通性，导致芳香族病和不良后果（住院，死亡率）[6-8]。无论背景如何，间质性心脏纤维都与心脏功能障碍相关，并且众所周知，有或没有保留的射血分数有助于HF。
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。