XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdiag
CRISPR-Cas系统在ESKAPE感染诊断和治疗中的应用
抗生素耐药性ESKAPE（屎肠球菌、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和肠杆菌属）病原菌是对人类健康的全球威胁。ESKAPE病原菌是院内感染中最常见的机会性致病菌，相当一部分临床分离株对常规抗菌治疗不敏感。因此，能够有效对抗ESKAPE病原菌的创新治疗策略将带来巨大的社会效益和经济效益，并减轻成千上万患者的痛苦。在这些策略中，CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）系统由于其高特异性而受到了格外的关注。遗憾的是，目前还没有基于CRISPR系统的直接抗感染治疗方法。本文就CRISPR-Cas系统在ESKAPE病原体研究中的应用进行综述，旨在为理想的新型药物研究提供方向，为解决后抗生素时代多重耐药菌（MDR）引起的一系列问题提供参考，但多数研究距离临床应用还有一定的距离。
在撒哈拉以南非洲的艾滋病毒相关脑膜炎的定量PCR分析的开发和验证：一项诊断准确性研究
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系，Gaborone，Botswana（T Mbangiwa PhD，K Lechiile MSC，T Leeme MBBS，N Youssouf PhD，D S Lawrence MBCHB，M Mosepele，M Mosepele，M Mosepele MD，J n jarvis MRCP PhD）;巴黎大学的巴斯德研究所，帕里斯特大学，转化真菌学小组，国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques，法国巴黎真菌学系（T Mbangiwa，Sturny-LeclèreMSC，T Boyer-Chammard Md，boyer-Chammard Md，ofoer-chammard Md，of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd，prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所（T Mbangiwa，J C Hoving Phd，H Mwandumba博士）；马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划，卡缪祖健康科学大学，马拉维布兰蒂尔（C Kajanga MSC，M Moyo MBBS）；法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系（T Boyer-Chammard）；南非传染病与分子医学研究所（IDM）的非洲CMM医学真菌学研究部门，南非开普敦（J C Hoving）；英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系，英国伦敦（N Youssouf，D S Lawrence，J N Jarvis教授）；利物浦热带医学学校，英国利物浦（H Mwandumba）；
AI在乳腺癌诊断中将假阳性降低37.3％
多项研究表明，AI正在显着提高诊断准确性。在自然传播中发表的一项研究表明，放射科医生级的AI系统可帮助放射科医生在乳房超声诊断中降低其假阳性率37.3％。同样，由NHS测试的AI工具分析了10,000多种乳房X线照片，识别了所有乳腺癌病例，包括人类医生错过的11例。
重新利用的肌萎缩性侧向硬化药物成为成像探针，以帮助诊断神经变性
正电子发射断层扫描（PET）是一种用于诊断癌症等疾病的核成像技术。来自圣裘德儿童研究医院科学家的创新进步正在增强该技术检查神经疾病迹象的能力。研究人员将药物Edaravone的重新定位为一种用于治疗肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的抗氧化剂，作为与中枢神经系统宠物成像一起使用的探针。
新型生物标志物可能会改善胆囊癌的诊断
研究人员分析了Karolinska大学医院的82例患者的血液样本，患有胆囊癌。他们使用了机器学习和蛋白质组学 - 蛋白质结构和功能的最大尺度分析，以识别潜在的生物标志物。通过检查7,500种不同的蛋白质，研究人员能够鉴定651种蛋白质，这些蛋白质取决于患者是否患有癌症或炎症。，八种蛋白质表现出特别高的诊断准确性。，八种蛋白质表现出特别高的诊断准确性。
基于CRISPR的测试提供真菌肺炎的更快，更准确的诊断
该工具在Tulane开发的工具与大学卫生网络/多伦多大学，肺炎儿童健康研究（PERCH）研究的样品进行了测试，以及国际Mycose预防，研究，研究，实施，网络和培训（Imprint）联盟（Impint）。
研究人员培训AI，以96.57 ...
这项研究由孟加拉国联合国际大学的研究人员与CDU研究人员Asif Karim博士，Sami Azam博士，Sami Azam博士，Kheng Cher Yeo博士，Friso de Boer教授和副教授Niusha Shafiabady，他也是ACU的研究人员。
AI可以指导获取诊断质量肺超声图像
Cristiana Baloescu，M.D.，M.P.H.，来自康涅狄格州纽黑文的耶鲁大学医学院，同事们研究了AI在多中心诊断研究中通过THCPS指导THCP的诊断质量LUS图像的能力。年龄在21岁或以上的参与者从四个临床站点招募了两次超声检查：一名使用肺指导AI的THCP操作员和一个没有AI的训练有素的LUS专家。参与之前，THCP进行了标准化的AI培训以获取LUS。
患病率和与糖尿病前和未诊断糖尿病有关的因素
此预印本版本的版权持有人于2025年3月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.09.25322832 doi：medrxiv preprint