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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。
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）。
使用拉曼光谱法诊断甲状腺肿瘤的临床研究
目的：RS探索了甲状腺肿瘤临床诊断的可行性。方法：收集来自30名良性患者和30名恶性患者的肿瘤标本。对收集的标本进行了RS和组织病理学分析。计算所有标本的拉曼峰强度，并使用判别分析分析数据。结果：（1）女性恶性肿瘤的患病率高达76.7％。恶性甲状腺肿瘤的中央淋巴结转移占病例的33.3％，颈外侧淋巴结转移仅占6.7％。（2）恶性甲状腺肿瘤的光谱强度明显大于1309 cm -1的良性甲状腺肿瘤，这应该是甲状腺癌的特征峰。RS与恶性甲状腺肿瘤区分良性的RS的准确性，敏感性和特异性为95％，83.3％和89.2％。结论：RS对于诊断甲状腺肿瘤是可行的。本研究为RS在甲状腺组织评估中的更广泛应用提供了实验和临床支持。证据级别：： 4级。
全面的分子诊断
虽然单独罕见，但所有线粒体疾病的全球整体发病率每5,000例活生生中约为一个（Plutino等，2018）。由于线粒体疾病的巨大基因型和表型异质性，获得准确及时的诊断通常很具有挑战性，尤其是在分子水平上。这种复杂性的一部分源于正常的线粒体功能是核和线粒体基因组的产物（Abadie，2024； Craven等，2017； Kendall，2012）。此外，尽管有超过一千个核基因与线粒体生物学有关（Pagliarini等，2008），但只有一小部分基因已经建立了疾病的关联（在线Mendelian sentarity in Man Man，Omim®，Omim®，2025; Stenson et al。，2014年）。除了对线粒体基因组进行测序外，诊断实验室通常还提供了用于线粒体疾病的核基因下一代测序（NGS）的靶向面板。单独的线粒体基因组面板也可以在商业上获得（Wong，2013； McCormick等，2013）。在这些面板的设计期间考虑了各种因素，包括已知的临床相关性，疾病患病率和成本。因此，商业双基因组面板通常会因数百个基因而变化，或者覆盖包括基因的覆盖率有所不同。同时分析线粒体基因组和核线粒体基因的优势已被认可了一段时间，但是，这种方法并不总是是护理标准（Abicht等，2018； Bonnen等，2013）。据我们所知，这是双重基因组NGS面板诊断线粒体疾病的临床实用性的最大系统评估。尽管核基因与线粒体基因之间的相互作用对于维持线粒体功能是必要的，但是在这个大规模上，每个基因组对线粒体疾病的病因的实际贡献没有实际评估。在本报告中，我们总结了我们作为临床诊断实验室的经验，该实验室在涉嫌有线粒体疾病的队列上进行线粒体和核NGS测试。对诊断病例结果的初步分析表明，这两个基因组都同样贡献。我们表明，双基因组NGS测试方法为诊断线粒体疾病提供了全面的工具。据我们所知，这是最大的系统分析之一，同时对线粒体和核基因组进行了询问。据我们所知，这是最大的系统分析之一，同时对线粒体和核基因组进行了询问。
量化多反应性免疫球蛋白g可促进自身免疫性肝炎的诊断。恩格尔，b。 Diestelhorst，J。； hupa-breie
Taubert的1.2 |恩格尔·巴斯蒂安1.2 | Dieldelhorst Jana 1.2 | Katharina L. Hupa-Breton 1.2 |帕特里克·贝伦特（Patrick Behrendt）1.2.3.4 | Niklas T.篮子5 | Kurt-WolframSühs6 | Macel K. Janik 2.7 | Zachou Callopy 8.9 |武术sebode 2.10 |克里斯托弗示意图2.10.11 |玛丽亚 - 卡洛特（Maria-Carlot）2.12 | Sarah Habes 13 |英国 - 艾希联盟| Ye H. OO 2：14.15 | Lalanne 16 Lalanne | Simon Pape 2.17 | Schubert Maen 18 |迈克尔·赫斯特18 | StefanDübel18 | Mario Thevis 19 | Danny Jonik 20 | Julia Beimdici 21 | Falk F. R. P. H. Drive 2.17 | Muratour 16 | David H. Adams 2：14.15 |杰西卡·戴森（Jessica K. Dyson）22.23 | Amedee Renand 24 | Isabel Graupara 2.12 | Ansgar W. Lohse 2.10 |乔治·N·送货8.9 | Milkiewicz出生2.7.25 |马丁·斯坦格6 |本杰明1.2 | Witte 5 | Heiner Wedemeyer 1.2 |迈克尔·P·曼斯1.2 | Elmar Jaeckel 1.2.26Taubert的1.2 |恩格尔·巴斯蒂安1.2 | Dieldelhorst Jana 1.2 | Katharina L. Hupa-Breton 1.2 |帕特里克·贝伦特（Patrick Behrendt）1.2.3.4 | Niklas T.篮子5 | Kurt-WolframSühs6 | Macel K. Janik 2.7 | Zachou Callopy 8.9 |武术sebode 2.10 |克里斯托弗示意图2.10.11 |玛丽亚 - 卡洛特（Maria-Carlot）2.12 | Sarah Habes 13 |英国 - 艾希联盟| Ye H. OO 2：14.15 | Lalanne 16 Lalanne | Simon Pape 2.17 | Schubert Maen 18 |迈克尔·赫斯特18 | StefanDübel18 | Mario Thevis 19 | Danny Jonik 20 | Julia Beimdici 21 | Falk F. R. P. H. Drive 2.17 | Muratour 16 | David H. Adams 2：14.15 |杰西卡·戴森（Jessica K. Dyson）22.23 | Amedee Renand 24 | Isabel Graupara 2.12 | Ansgar W. Lohse 2.10 |乔治·N·送货8.9 | Milkiewicz出生2.7.25 |马丁·斯坦格6 |本杰明1.2 | Witte 5 | Heiner Wedemeyer 1.2 |迈克尔·P·曼斯1.2 | Elmar Jaeckel 1.2.26
3D打印的免疫传感器诊断帕金森氏症...
3D打印技术在多个研究应用程序中一直是有用的工具，并且可以与电化学技术相关，可以构建新的传感器和电化学设备，用于传感和生物传感特定靶标[1]。多功能和快速的原型制作，不同形状的可能性以及微型化能力是这种方法的主要优点，该方法是关于电化学和电分析化的[2,3]。这允许制备电极，电细胞，微流体和完整的电化学设备[4-8]。关于添加剂制造，融合沉积建模（FDM）的可访问性和制作广泛材料（例如热塑性聚合物和复合材料）的可能性得到了强调[9,10]。聚乳酸（PLA）是一种可生物降解的材料，它是电化学设备3D打印最常用的聚合物之一，与其他热塑料相比，这可能是由于其易于印刷性，较低的热和环境影响[9,11,12]。
塞特拉林因诊断为自闭症的成年人的焦虑症
普通的英语摘要当前简单的英语摘要：背景和研究的目的是进行研究，因为许多自闭症成年人都会感到焦虑，并且许多人发现很难处理。像舍曲林这样的药物通常在自闭症成年人的焦虑症中被处方，但他们是否起作用，以及它们在自闭症人群中的副作用尚不广为人知。通过参加这项研究，参与者将帮助告知是否应开处方舍曲林的自闭症成年人。这项研究是由经验丰富的研究人员和临床医生在自闭症成年人咨询小组的帮助下设计的。该研究将在英国（以及西澳大利亚大学）招募2年的306名参与者。参与者可以完全远程参与（例如使用电子邮件，电话和视频电话），并通过邮政发送药物，因此参与者可以在英国居住的任何地方参加。
下肢外周动脉疾病患者2型糖尿病管理的挑战和机会：量身定制的诊断和治疗审查。
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
2025; 16（6）：2026-2040。 doi：10.7150/jca.104472研究论文识别轮毂基因的诊断和预后三重阴性乳房C
简介：三阴性乳腺癌（TNBC）的特征是没有雌激素受体（ER），孕酮受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）表达。它具有高度侵入性和侵略性，使其成为预后最差的乳腺癌的亚型。目前，全身化疗是主要的治疗选择，但靶向疗法仍然无法使用。因此，迫切需要确定新型的生物标志物来早期诊断和治疗TNBC。方法：我们对转录组和甲基化数据进行了综合分析，以鉴定甲基化调节的差异表达基因（MDEGS）。基因本体论（GO）分析，基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书，以及蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络分析，以研究HUB基因对TNBC诊断和预后的影响。随后，使用逆转录定量PCR（RT-QPCR）和定量甲基化特异性PCR（QMSP），在TNBC细胞系MDA-MB-231和正常乳腺上皮细胞系MCF-10A中验证了关键基因的表达水平和DNA甲基化模式。结果：通过转录组分析积分分析确定了98个上调和87个下调基因。通过融合甲基化数据，我们进一步鉴定了22种具有高甲基化表达（甲基甲基甲基化）和32个基因，而高甲基化表达较低（高甲基化）。Kaplan-Meier生存分析表明，KIF11，CCNB1和PLK1与TNBC中较高的危险比（HR> 1，p <0.05）相关。低位级主要参与核分裂，细胞器裂变，纺锤体形成，染色体和动孔发育以及蛋白质结合。KEGG途径分析表明，这些基因富含孕酮介导的卵母细胞成熟，细胞周期调节和卵母细胞减数分裂。超高与细胞增殖，激素反应，疼痛，细胞外基质组成以及与硫化合物，肝素和糖胺聚糖的结合有关。PPI网络分析确定了七个中心基因-EXO1，KIF11，FOXM1，CENPF，CCNB1，PLK1和KIF23 - 它们在TNBC组织中都显着过表达并彼此正相关（p <0.05）。接收器的工作特性曲线分析表明，曲线下的面积（AUC）的所有七个基因都超过0.9（p <0.05），表明诊断潜力很强。体外验证实验表明，与MCF-10A细胞相比，MDA-MB-231细胞表现出较高的KIF11，CCNB1和PLK1的mRNA表达水平，而其DNA甲基化水平较低。结论：这项研究确定了七个少量级，包括EXO1，KIF11，FOXM1，CENPF，CCNB1，PLK1和KIF23，它们参与了细胞周期和有丝分裂过程的调节，并且具有TNBC的诊断生物标志物的重要性。值得注意的是，KIF11，CCNB1和PLK1的表达升高与TNBC患者的预后不良有关。这些发现有助于提高对表观遗传学分子机制的理解