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引用Weiner A，Zhang M，Ren S，Tchang B，Gandica R和Murillo J（2023）在青少年中从糖尿病前期到2型糖尿病的发展：A
在美国，在2011年至2014年间，儿童和青少年肥胖症的患病率为17％，其中5.8％的肥胖症极端肥胖（体重指数（BMI）≥年龄和性别的第95％英里的120％至120％，或≥35kg/m 2）（1）（1）。小儿患者的肥胖症与血管和代谢风险增加有关（高血压，冠状动脉疾病，2型糖尿病（T2D）（T2D），血脂异常和肝脂肪变性）（2）。前糖尿病被定义为空腹葡萄糖受损，葡萄糖耐受性受损或在5.7％至6.4％之间升高的糖化血红蛋白（HBA1C），并且最多可在5名青少年中的1名，年龄为12-18岁的青少年（3）中。T2D是由β细胞功能障碍以及外周和肝胰岛素敏感性下降引起的，并且与长期的微血管和大血管并发症有关（4）。在青少年和青少年（今日）研究中的T2D治疗方案中，发现具有T2D的青少年在诊断后不久患有心脏代谢合并症（5）。此外，在诊断为T2D时，β细胞功能和胰岛素分泌显着受损，残留的β细胞功能是最近诊断为T2d的儿科患者中血糖控制的主要预测指标（6，7）。美国儿科患者中T2D的患病率随种族和种族而变化，尽管在美洲原住民中最高（8）。具有糖尿病前期的青少年可能会在重复测试时恢复为正常血糖，这被认为与青春期后胰岛素抵抗的改善有关（9）。在青少年中，糖尿病前期对T2D的进展未得到充分的特征，在公开的研究中报告了广泛的研究：2-24％（10-12）。因此，我们旨在评估糖尿病前期对T2D的现实进展，其中大量具有降级商业索赔数据的青少年。
社论：神经门诊学的进步和观点
胎盘对于维持妊娠和胎儿发育至关重要。它通过控制母体和胎儿循环之间的氧气，营养和废物产物的运输来调节胎儿生长。它也可以用作保护性和选择性的屏障，从而通过对胎儿有害的激素，有毒药物和病原体的通过。最近的研究表明，胎盘在保护和塑造发育中的大脑中的作用更为特殊。胎盘会产生大量的神经活性激素，生长因子和免疫分子，这些激素可以以区域和性别依赖性方式影响大脑发育轨迹。因此，胎盘功能障碍或破坏可能会为长期神经和精神病性病的发育中的大脑编写。越来越多的证据与胎盘生理学和大脑发育联系起来，导致了新的领域创造的“神经门诊学”的出现。当前的研究主题探讨了神经门诊学方面最新研究的不同方面，并为连接胎盘生理学和大脑发育的一系列关联提供了新的见解。早产是指妊娠37周之前的任何活产。过早输送以过早的胎盘损失为特征，使未成熟的脑组织暴露于可能损害其发育的不良条件下，导致损伤，并可能使新生儿对神经发育障碍产生偏爱，包括各种运动，认知，行为，行为和情绪疾病（1）。早产之前的胎盘状况，例如宫内生长限制，感染早产是一个主要的公共卫生问题，影响了全世界尚存的新生儿约10％（2）。最近几十年中，美国的早产率并未大大降低，但是早产儿的存活率有所提高。重达500-1000 g的婴儿中有80％可以生存，但终生残疾的风险显着。尽管近年来，新生儿护理和疗法有了显着改善（3），但早产劳动仍然造成70％的围产期死亡率，占长期神经行为的50％。这些不良后果的相对风险对于那些过早出生的人甚至更高（妊娠28周）（4）。
牙龈卟啉单胞菌引起宿主胰岛素抵抗的研究进展
牙龈卟啉单胞菌（P. gingivalis）是一种革兰氏阴性口腔厌氧菌，在牙周炎的发病过程中起关键作用。P. gingivalis表达多种毒力因子，破坏先天性和适应性免疫，使其在宿主体内存活、繁殖并破坏牙周组织。除了牙周病外，P. gingivalis还与全身性疾病有关，胰岛素抵抗是其中重要的病理基础。P. gingivalis引起全身炎症反应，破坏胰岛素信号通路，诱导胰腺b细胞功能减退和数量减少，导致胰岛素敏感性降低，从而产生胰岛素抵抗（IR）。本文系统综述了P. gingivalis引起胰岛素抵抗的机制研究，讨论了P. gingivalis与基于胰岛素抵抗的全身性疾病的关联，并最终提出了相关的治疗方法。总之，通过系统地综述牙龈卟啉单胞菌通过胰岛素抵抗引起全身性疾病的相关机制，我们希望为未来相关全身性疾病的基础研究和临床干预提供新的见解。
最近来自东京地方法院的裁决：AI不符合发明家的资格
最高法院拒绝于2023年4月24日授予证书。8同样，在英国，英国最高法院于2023年12月20日驳回了史蒂芬·塔勒（Stephen Thaler）博士的上诉。9这些判断认为，基于对专利法的解释，只有自然人应被视为专利申请中的发明者，这与日本目前的法院判决一致。在中国，挑战拒绝Dabus申请的行政诉讼正在北京知识产权法院审理。10然而，《中国国家知识产权》的“专利审查指南”，自2024年1月20日生效，明确指出，发明家必须是自然人，并且不能将AI列为发明家。因此，在专利申请中无法将AI视为发明家的立场已成为全球流行的观点。
发光杂志
Yb 3+ /Er 3+ 共掺杂上转换材料广泛用于发光强度比 (LIR) 测温，其中 Er 3+ 掺杂离子的绿色发光跃迁 ( 2 H 11/2 → 4 I 15/2 和 4 S 3/2 → 4 I 15/2 ) 的相对强度比随温度而变化。在本文中，我们报告了从 2 H 9/2 能级到中间 4 I 13/2 能级的额外跃迁的影响，该跃迁与通常用于 LIR 测温的绿色发光重叠。2 H 9/2 → 4 I 13/2 发射与 4 S 3/2 → 4 I 15/2 发射大量重叠，并且对泵浦功率更敏感。为了获得准确的温度读数，需要仔细选择用于积分 2 H 11/2 → 4 I 15/2 和 4 S 3/2 → 4 I 15/2 发光的波长间隔。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
选择性 NOX4 抑制剂 GLX7013159 可降低血糖浓度和人类 β 细胞
摘要 据报道，抑制 NADPH 氧化酶 4 (NOX4) 可减轻糖尿病引起的 β 细胞功能障碍并提高体外存活率，以及抵消高脂饮食引起的小鼠葡萄糖不耐受。我们研究了选择性 NOX4 抑制剂 GLX7013159 在移植了人类胰岛的无胸腺糖尿病小鼠体内 4 周的抗糖尿病作用。在整个治疗期间，接受 GLX7013159 治疗的小鼠的血糖和水消耗量均降低。此外，GLX7013159 治疗可改善胰岛素和 c 肽水平，提高胰岛素分泌能力，并大大降低胰岛素阳性人类细胞的凋亡率（以胰岛素和裂解的 caspase-3 的共定位来衡量）。我们得出结论，GLX7013159 抑制 NOX4 的抗糖尿病作用在体内长期研究期间也得到观察到，这可能是由于人类 β 细胞存活率和功能的提高。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。