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鉴定潜在的治疗靶标，以发展疾病管理中的新治疗策略
通过在1993年发现MicroRNA（miRNA），Victor Ambros1及其来自哈佛大学的群体为实现了研究领域的新里程碑做出了贡献。lin-4，其中包括与秀丽隐杆线虫的LIN-14 mRNA的3'未翻译区域（UTR）中的重复序列基序互补的序列。之后，Lin-4被视为蠕虫遗传学领域的发现。另一方面，直到发现第二个称为let-7的miRNA直到发现miRNA在包括人类在内的所有动物物种中都高度保守。
医疗保健中的生成AI
FDA是实施一种新的稀有疾病创新中心的过程，旨在增强CDER和CBER之间的协调，并有助于加快开发和批准稀有疾病的安全有效药物。为此，FDA将制定一个跨中心战略议程，并通过公众投入来帮助塑造优先事项和计划。根据机构官员的说法，这项新倡议将包括为代理机构罕见疾病活动的全部目标制定目标。 虽然还为时过早，但该倡议有望以战略和协调的方式指导该机构的罕见疾病活动。 根据FDA的说法，新计划将利用每个中心以罕见的疾病为中心的活动，并增强现有的跨中心合作。 在该机构宣布其新倡议之前，这两个中心致力于为各自的罕见疾病活动制定中心特定目标。 FDA官员说，两个中心都计划在定义后，将目标与代理目标保持一致。根据机构官员的说法，这项新倡议将包括为代理机构罕见疾病活动的全部目标制定目标。虽然还为时过早，但该倡议有望以战略和协调的方式指导该机构的罕见疾病活动。根据FDA的说法，新计划将利用每个中心以罕见的疾病为中心的活动，并增强现有的跨中心合作。在该机构宣布其新倡议之前，这两个中心致力于为各自的罕见疾病活动制定中心特定目标。FDA官员说，两个中心都计划在定义后，将目标与代理目标保持一致。
分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
选择了与慢性疾病管理有关的十项读物2025
作者信息：1个肾脏科服务，贝尔维特大学医院，西班牙巴塞罗那医院te llobregat医院。 div>电子地址：albertomvcastelao@gmail.com 2肾脏科服务，西班牙瓦伦西亚大学封闭式临床医院，大学临床医院。 div>电子地址：jlgorriz@gmail.com 3医学和外科科学系，卫生科学学院，红衣主教Herrera-Ceu大学，西班牙瓦伦西亚库伦大学。 div>电子地址：luisgdm@hotmail.com 4肾脏科服务，西班牙瓦伦西亚甘地迪亚·弗朗西斯克·德·博尔贾地区医院。 div>电子地址：GARRIGOS_ENR@ HOTMAIL.com 5 NEPHROLOGY服务，西班牙桑坦德市MarquésDeValdecilla大学医院。 div>电子地址：gemafernandez@ humv.es 6肾脏科服务，西班牙巴塞罗那瓦尔·德·希伯伦大学医院。 div>电子地址：e.espinel@vhebron.net 7 Nephrology Service，Da Costa Burela，Burela，Lugo，西班牙。 div>电子地址：secondino.cigaran.guldris@ gmail.com 8 Nephrogology服务，西班牙Pamplona的Navarra医院综合大楼。 div>电子地址：耶稣。Arteaga.coloma@ navarra.es 9肾脏科服务，Badajoz Infanta Cristina University Hospital，Badajoz，西班牙。 div>ELECTRONIC ADDRESS: nrrobles@ yahoo.es 10 Nephrology Service, Virgen de las Nieves Hospital, Granada, SPAIN 11 Nephrology Service, University Hospital of Ciudad Real, Ciudad Real, Spain 12 Nephrology Service, Jiménez Díaz Foundation, Madrid, Spain 13 Research Unit and Nephrology Service, Our Lady University Hospital of Candelaria, Santa Cruz de Tenerife. div>电子地址：jnavgon@gobiernodecanarias.org
执行大师精益过渡护理针对慢性和稀有疾病
过渡年龄的转化研究：少量药物的实验 - 上午De Luca个性化的治疗计划：用于监视收费的SimArrp数据-G。Annicchiarico，M.P。ferrante在通过罕见疾病从小儿年龄到成人的患者通过治疗和家庭援助的新模型 - M. M. Innovative Gays促进过渡中罕见疾病的药物可及性，以确保经济可持续性-S。Antonacci S. antonacci组织模型用于治疗疗法 - F. colasuonno -f。f.colasuonno
慢性肾脏病
背景：由于各种原因，慢性肾脏疾病的死亡率正在稳步增加。这项研究重点是早期疾病检测。本课程的目的是研究炎症指标在慢性肾脏疾病（CKD）患者中的长期影响。材料和方法：本研究测量了400名被诊断出患有慢性肾脏病的参与者的血浆高灵敏性C反应蛋白（HSCRP），肿瘤坏死因子α（TNFα），白介素6（IL6）的水平。对估计的肾小球过滤率（EGFR），葡萄糖，尿素和肌酐进行了定量，以测量肾功能。结果：炎症标记频率显示出统计学意义的差异（p值<0.05和研究人群之间。CHI方形P-有害习惯和糖尿病和高血压家族史的含量与男性相比，CKD在CKD上与女性静态显着。和尿素，肌酐和EGFR的水平升高与功能炎症的增加有关。HSCRP，TNFα和IL 6的平均p值也与CKD密切相关。结论：由于CRP，TNFα和IL6的异常血浆水平，这项研究提供了肾脏炎症。有害的习惯和糖尿病和高血压家族史也主要与男性的CKD发展有关，而不是女性。此外，我们确定雄性在日常生活中，尤其是女性，压力和高血压与发育CKD有关。类别：生化遗传学，过敏/免疫学关键词：持久的内加病，炎症，C反应蛋白，TNF alpha，inthpha，interleukin 6。 div> div>
制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水
许多医疗状况需要及时治疗，以防止威胁生命的并发症或死亡，从而使急性疾病的早期和准确检测至关重要。传统的诊断方法，例如体格检查，实验室测试和成像程序，已被广泛使用数十年。但是，这些方法可能是耗时的，资源密集的，并且非常依赖医疗保健提供者。在许多情况下，只能在早期或潜在阶段发现疾病，或者完全没有注意到疾病。人工智能（AI）为这些传统方法提供了令人兴奋的替代方法，从而为诊断带来了速度和准确性。AI利用复杂的算法，机器学习和广泛的数据集来分析来自患者记录，图像和遗传数据等各种来源的医疗信息。此功能使医疗保健专业人员能够快速，准确地诊断疾病。AI擅长识别人类医生可能无法观察的模式和相关性，为早期疾病检测和知情决策提供了机会。AI有可能通过以空前的规模处理和解释大型数据集来改变医疗保健，远远超出了传统方法的范围。机器学习模型通过检测微妙的模式，关系和医疗数据趋势来增强AI的诊断准确性。这些模型通过接触新数据，不断地学习和改进，从而确保动态和越来越有效的性能。AI的应用通过提供快速，精确和可扩展的解决方案来解决传统诊断的局限性。例如，基于AI的成像系统可以准确识别X射线，MRI或CT扫描中的异常，即使在最早的阶段也可以诊断疾病。此外，AI可以分析基因组数据以预测患者对疾病的易感性，发现常规方法可能会错过的威胁。通过提供基于证据的决策支持工具，AI减轻了医疗保健专业人员的负担，并增强了他们的决策能力。这些工具提供了复杂数据的见解，加速诊断过程并通过准确和个性化的治疗建议提高护理质量。它使医疗保健系统能够提供更好的患者结果和更有效的服务提供。AI的动态学习能力，结合了其早期检测和个性化护理的潜力，彻底改变了医疗保健专业人员对诊断的方式。这种变革性技术正在重塑