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个性化医学杂志
与常规的“一定程度的全能”方法不同，精密药物考虑到了每个人的独特性。然而，关于最有效的方法论方法仍然缺乏共识，以充分利用精确医学的潜力。该问题的一种潜在解决方案是将基于循证医学（EBM）原理纳入精密医学的核心。EBM是一种良好的跨学科方法，使用最佳证据来指导临床和公共卫生决策，并考虑到临床和公共卫生的决策，并考虑到临床专业知识，患者价值观和研究证据。通过确定相关研究，批判性地评估其质量并将证据纳入临床和公共卫生可以改善患者的结果并降低医疗保健费用，从而在精密医学中实施EBM。因此，本期特刊旨在通过介绍有关EBM和Precision Medicine之间交换的最新研究结果和广泛的审查论文来促进Precision医学中EBM的国际理解和发展。
引用：Shaurya Mahajan。等。 “个性化重复的经颅磁刺激（PRTMS®），结合经颅光生物元素
引用：Shaurya Mahajan。等。“与经颅光生物调节（TPBM）相连的个性化重复经颅磁刺激（PRTMS®），用于共发生的创伤性脑损伤（TBI）和创伤后应激障碍（TBI）和创伤后应激障碍（PTSD）”。ACTA科学神经病学8.3（2025）：20-27。
个性化前列腺癌放射疗法中的基因组分类器：基于国际共识的系统评价和未来观点
TAGEDP *辐射肿瘤学系，大学医学中心，弗莱堡大学医学院，德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学； Y德国癌症联盟（DKTK），合作伙伴网站Freiburg，德国弗莱堡； Z Berta-Ottragme，德国弗莱堡大学医学学院，德国； X比利时大学医院辐射肿瘤学系；比利时Ku Leuven肿瘤学系； ║加利福尼亚大学洛杉矶分校的辐射肿瘤学和泌尿外科系； {凯斯西部储备大学UH Seidman癌症中心辐射肿瘤学系； ＃伊利诺伊州芝加哥西北芬伯格医学院泌尿外科系； **德国汉堡汉堡大学医院泌尿外科泌尿外科的马丁尼克前列腺癌中心； ZZ土耳其伊斯坦布尔KOC大学医院泌尿外科系； XX XX辐射肿瘤学系，多伦多大学梅蒂医学院和辐射医学计划，玛格丽特癌症中心公主，大学卫生网络。加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，
深度学习模型，用于个性化的积极预测...
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）在医院中造成了明显的病态和死亡率。MRSA的快速，准确的风险地层对于优化抗生素治疗至关重要。我们的研究介绍了一个深度学习模型Pytorch_EHR，该模型利用电子健康记录（EHR）时间序列数据，包括广泛的患者特定数据，以预测两周内MRSA的阳性。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。 Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。 外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。 我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。 这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
增量和个性化的血液透析开始
1肾脏病和透析，勒芒，勒芒，法国医院中心； 2法国勒芒大学的运动，互动和性能实验室（EA 4334）； 3法国圣汉堡大西洋卫生杆Echo协会； 4协会回声，法国乔雷特； 5肾脏和透析单位，临床和实验医学系，A.O.U.G。马蒂诺，意大利墨西拿大学DI Messina大学； 6勒芒医院中心，法国勒芒； 7法国南特斯，肾脏病理研究所，HôtelHôtelHôtelIdiu，Houstel Houstierier Universitaire de Nantes大学； 8 Echo Center，South Health Pole，法国勒芒； 9法国艾格尔斯大学医院中心生物统计学家和方法学系；和10个混合研究单元S 1155，索邦大学，皮埃尔和玛丽·库里·巴黎06号，国家健康与医学研究所，法国巴黎
特刊 - 个性化医学杂志
基于分子谱的癌症检测和分层对于早期检测，选择最佳治疗方案和随访至关重要。随着全球分子分析发展的出现，已经报道了无数个单独的标记。几乎没有努力旨在整合临床参数和多功能数据的协同数据集的结果。此外，正在基于集成的多平台数据集发现新的分子机制。在特刊中，邀请了解决癌症中新型和相关调节机制的综合分子分析结果和/或报告。
临床代谢组学和个性化医学中的核磁共振光谱：当前的挑战和观点
个性化医学可能是现代医学中最有希望的领域。这种方法试图根据个人患者特征来优化疗法和患者护理。它的成功很大程度上取决于疾病的表征及其进化的方式，患者的分类，其随访和治疗方法可以优化。因此，个性化医学必须结合创新的工具来测量，集成和建模数据。朝着这一目标，临床代谢组学似乎非常适合获取相关信息。的确，代谢组学的签名为患者对病理学和/或治疗的反应，提供预后和诊断生物标志物并改善治疗结果而对患者进行分层的关键见解。但是，将代谢组学从实验室研究转换为临床实践仍然是一项挑战。核磁共振光谱（NMR）和质谱法（MS）是测量代谢组的两个关键平台。NMR具有临床代谢组学至关重要的几个优点和特征。的确，NMR光谱本质上非常健壮，可重复，无偏，定量，在结构分子水平上提供信息，几乎不需要样品制备和减少数据处理。nmr也非常适应大型队列，多点线和纵向研究的测量。本综述着重于在临床代谢组学和个性化医学背景下NMR的潜力。从临床水平上基于NMR的代谢组学的当前状态开始，并强调其优势，劣势和挑战，本文还探讨了如何与最初的“反对派”或“竞争”，NMR和MS远距离整合，并且在样本分类和生物标记方面表现出了极大的互补性。最后，观点讨论提供了对当前方法论发展的见解，这些发展可能显着提高NMR，作为用于临床应用和护理点诊断的更加紧密，敏感且易于使用的工具。由于这些进步，NMR具有强大的潜力，可以加入目前在临床环境中使用的其他分析工具。
