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解决研究中差异的差异，以告知研究为个性化医学的个性化医学
这些建议旨在提供个性化的医学研究利益相关者，包括决策者，研究赞助商，研究机构领导者，研究团队，社区组织，健康数据库组织以及研究参与者，并具有解决个性化医学研究数据差异的策略。这些利益相关者中的每一个都会影响策略，结构和行为的复杂和相互联系的个性化医学研究系统领域。实现这些建议的有意义的实施并促进责任提高个性化医学研究中的包容性，将需要了解这些领域内利益相关者的影响，包括了解每个领域的影响和受其他领域的影响和影响。
为什么个性化手术是髋关节和膝关节置换术的未来：个性化关节置换术协会的声明
关节置换的最终目的是使关节像天然健康关节一样无痛且功能正常；这种状态有时被称为“被遗忘的关节”（2）。尽管在植入物存活率方面取得了显著的成功，但可以说目前的全髋关节和膝关节置换术尚未完全实现这一目标。患者自然希望手术无并发症，术后疼痛最小，恢复迅速。此外，他们希望恢复在关节疾病影响他们的生活方式之前所享受的休闲活动（例如体育运动），并在手术后迅速重返工作岗位。对于从事体力劳动（屋顶、管道、消防、警察等）的患者来说，无法恢复工作可能会迫使他们重新调整职业道路，这可能会带来巨大的社会经济成本。
人工智能走向个性化医疗
在目前的医疗实践中，当患者感觉到症状时，他/她会咨询医生。然后医生以一刀切的方式给药。然而，最近的遗传学研究表明，不同的基因组成会对药物产生不同的影响，因此应该为每个人定制药物。“个性化医疗”的主要思想是在正确的时间和剂量为正确的患者提供正确的干预措施，包括药物。通过这种方法，药物治疗模式将从治疗转变为预防。个性化医疗的兴起之所以成为可能，是因为来自不断增加的生物分子（蛋白质组学、基因组学和其他组学）和健康相关数据的信息被人工智能 (AI) 工具成功“挖掘”。在本文中，我们提出，面向个性化医疗的 AI 系统必须具有可接受的性能，易于临床界解释，并在大量人群中得到验证。我们研究了一些具有里程碑意义的论文，关键词是“个性化医疗应用的 AI”；1）基于图像的自动患者分类，2）基于基因的自动癌症分类，3）保留射血分数患者表型的自动健康记录心力衰竭。所有示例均根据其性能、可解释性和临床有效性进行评估。通过分析，我们得出结论，个性化医疗的 AI 可以从五个因素中受益：（1）国内和国际遗传学和健康数据的标准化和汇集，（2）多模态数据的使用，（3）疾病专家指导 AI 模型的开发，（4）临床界对 AI 发现的调查，以及（5）大型临床试验对 AI 发现的跟进。
神经炎症胆碱能阻断的个性化遗传学
摘要 乙酰胆碱信号传导对于认知功能至关重要，可抑制炎症。为了维持体内平衡，胆碱能信号传导受到蛋白质和非编码微小 RNA（“CholinomiR”）的多层次和双向调节。CholinomiR 通过靶向主要胆碱能转录物（包括乙酰胆碱水解酶乙酰胆碱酯酶 (AChE)）来协调胆碱能信号的认知和炎症方面。值得注意的是，AChE 抑制剂是目前唯一获准治疗阿尔茨海默病患者的药物。由于胆碱能信号传导可抑制阿尔茨海默病固有的神经炎症，因此改变 AChE 特性及其对抑制剂和/或 CholinomiR 调节的敏感性的基因组变化可能会影响炎症小体成分（如 NLRP3）的水平和特性。这就需要基于基因组的医学方法，该方法基于参与胆碱能信号传导的基因中编码和非编码单核苷酸多态性 (SNP) 的基因分型。
特刊 - 个性化医学杂志
个性化医学杂志（JPM; ISSN 2075-4426）是一本国际开放式杂志，旨在将个性化医学的各个方面带到一个平台。JPM发布了与个性化医学相关的尖端，创新的临床前和转化科学研究和技术（例如，精密医学，药物基因组学/蛋白质组学，系统生物学，“ OMICS Association Analysis”）。JPM被Scopus覆盖，科学引文指数扩展（SCIE），PubMed，PMC，Embase和其他数据库。
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。
特刊 - 个性化医学杂志
个性化医学杂志（JPM; ISSN 2075-4426）是一本国际开放式杂志，旨在将个性化医学的各个方面带到一个平台。JPM发布了与个性化医学相关的尖端，创新的临床前和转化科学研究和技术（例如，精密医学，药物基因组学/蛋白质组学，系统生物学，“ OMICS Association Analysis”）。JPM被Scopus覆盖，科学引文指数扩展（SCIE），PubMed，PMC，Embase和其他数据库。
建立个性化癌症免疫疗法的框架
建议引用推荐引用Gubin，Matthew M。； Artyomov，Maxim n。; Mardis，Elaine R。；和Schreiber，Robert D.，“肿瘤新抗原：建立个性化癌症免疫疗法的框架”。临床研究杂志。125,9。3413-3421。（2015）。https://digitalcommons.wustl.edu/open_access_pubs/4270
个性化机器学习 - 基于内存的方法
成对工作：打开一个应用程序（例如，Instagram）或访问网站（例如Seznam.cz），并找到上面已经应用的四个建议方案中的每个示例，或者您认为可以实现它。
个性化癌症护理中的分子诊断
cfDNA，无细胞的DNA； CTC，循环的肿瘤细胞； ctDNA，循环肿瘤DNA；电动汽车，细胞外囊泡； FFPE，福尔马林固定，石蜡包裹； LOD，检测极限； TEP，受肿瘤教育的血小板； TME，肿瘤微环境。图像改编自Alba-Bernal A等人。ebiomedicine。2020; 62：103100。