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欧盟可持续健康饮食的政策行动
欧盟向植物性饮食转型对于应对健康、环境和经济挑战至关重要。当前的消费模式导致大量非传染性疾病、生物多样性丧失和温室气体排放，尤其是畜牧业。然而，欧盟各地的需求方政策干预措施仍未得到充分利用。研究表明，基于信息的工具（如食品标签和教育活动）单独影响有限，但与财政和监管措施相结合时效果显著。食品摆放和份量调整等推动措施在塑造消费者行为方面已证明是成功的。税收和补贴等财政措施可以推动重大变革，但需要精心设计以确保公平和公众支持。监管工具（包括公共采购改革和营销限制）潜力巨大，但仍未得到充分利用。
合成健康大脑图像的生成提示模型。
健康受试者的脑成像数据库规模非常有限，不足以满足基于深度学习的方法固有的学习步骤。获取 MRI 图像需要时间和昂贵的资源，而这些资源不能花在健康的患者身上。因此，模型总是根据呈现各种病理的图像进行训练：胶质母细胞瘤、多发性硬化症病变、阿尔茨海默氏症等。拥有一个能够生成健康患者图像的系统将能够构成学习网络所必需的大量数据，通过向数据中添加特定的时间变化标记来掌握病理学研究，从而创建在医学成像中极为罕见的时间序列。因此，根据文本描述生成医学图像的技术为生成临床质量的图像提供了一种经济高效且非侵入性的替代方法。
在健康婴儿肠道中扩大已知病毒多样性
肠道微生物组是通过婴儿期形成的，并影响免疫系统的成熟，从而在生命后期预防慢性疾病。噬菌体或感染细菌的病毒，通过裂解和裂解性调节细菌生长，后者在婴儿肠道中尤为突出。病毒宏基因组（病毒瘤）很难分析，因为它们涵盖了未知的病毒多样性，缺乏标记基因和标准化的检测方法。在这里，我们系统地解决了来自哥本哈根属于哥本哈根的647名1岁儿童的粪便病毒多样性，该研究是2010年儿童哮喘的前瞻性研究，这是一个未选择的丹麦母子对的丹麦人群。通过组装和策划，我们从248个病毒家族水平进化枝（VFC）中发现了10,000种病毒物种。大多数（232个VFC）以前未知，属于小尾病毒病毒类别。使用来自同一儿童的细菌宏基因组中的簇状常规短滴定重复垫片确定噬菌体的79％的噬菌体。典型的细菌 - 感染的碎屑被未描述的噬菌体家族感染了梭菌和双歧杆菌。噬菌体生活方式在病毒家族水平上保守，有33个有毒和118个温带噬菌体家族。有毒的噬菌体更加丰富，而温带噬菌体则更为普遍和多样化。一起，在这项研究中发现的病毒家庭扩大了现有的噬菌体分类法，并提供了一种帮助未来婴儿肠道病毒蛋白研究的资源。
移动糖尿病干预对提高印度农村地区普通人群糖尿病认知和促进健康生活方式改变的有效性
方法：采用准实验设计，mDiabetes 项目实施了 1 年，覆盖 1,03,538 名农村居民。根据该项目，为期 6 个月，通过语音电话向参与者传播了 56 条糖尿病预防信息（每周两次，使用当地语言）。此外，经过培训的社区卫生工作者还主持了社区健康教育会议，并向社区成员分发了教育传单。问卷调查在三个不同的时间点进行——基线（干预前）、终点（干预后）和随访（终点后 3 个月），以收集人口统计数据、糖尿病相关知识、态度、实践、身体活动和饮食习惯。分析比较了参与所有三项调查的 545 名受试者的数据。
促进健康，公平，弹性和可持续的农业...
因此，大量的经济理论适当地关注这两个亚群。这些模型通常依赖于经常使用的过度简化化，即农业主要生产商和最终食品消费者直接通过市场交易，好像它们之间没有中介。经济学家的经济结构转型模型长期以来一直在很大程度上依赖这一假设（Lewis 1954，Johnston and Mellor 1961，Ranis and Fei 1961）。国家数据收集系统的建立是为了通过家庭和农业调查和人口普查来研究AVC的这两端 - 但很少非常适合捕捉中游中间人的全部人口（Barrett等人2022a）。即使是国际国家账户系统也不认为AVC是经济部门，结果是国民账户无法直接估计AVC中的增值。这需要对投入输出和供应表的创新操纵（Yi等人2021，2024; Schneider等。2024）。
引用：Gao Q, Liang B, Li H, et al. 代谢健康超重/肥胖（无代谢异常和高血糖发生率）在中国
摘要 目的 探讨代谢健康性超重（MHOW）和/或代谢健康性肥胖（MHO）是否会增加中国各年龄段人群的高血糖风险。设计 回顾性队列研究。设置 对DATADRYAD数据库的数据进行二次分析，该数据库包含2010年至2016年中国32个地区和11个城市参与者的健康检查记录。参与者 共入选47 391名代谢健康、均无任何代谢异常的参与者。结果测量 高血糖包括新发糖尿病和空腹血糖受损（IFG）。糖尿病诊断为空腹血糖≥7.0 mmol/L，且有典型临床症状和/或在随访期间自我报告。IFG的空腹血糖水平为5.6至6.9 mmol/L。结果 平均随访3.06年，5274人（11.13%）在144 804人年中出现高血糖症，发病率为36.42/1000人年。调整模型显示，与代谢健康的正常体重组相比，MHOW组（HR=1.23，95% CIs 1.16～1.30）和MHO组（HR=1.49，95% CI 1.33～1.67）发生高血糖症的风险较高。体质指数每增加1个单位，高血糖症风险增加6%（HR=1.06，95% CI 1.04～1.07）。分层分析和交互作用检验显示关联的稳健性，且女性的关联更强（交互作用p值<0.001）。结论 MHOW 和 MHO 表型与该人群的高血糖风险呈正相关，并且在女性中这种关联尤其强。
在60 Hz处闪烁的白光刺激会引起健康受试者的强烈，广泛的神经夹带和同步
神经调节是旨在调节弥漫性神经元活性以实现治疗作用的技术的集合。通过在大脑中应用外部能量（例如电流，磁场，光或超声）来获得调制时，它被称为神经刺激1。非侵入性脑刺激（NIBSS）技术，例如电击疗法（ECT），经颅磁刺激（TMS）和经颅电刺激（TES），对大脑发挥可测量的结构和功能作用。这些影响包括增加神经可塑性2，大脑结构3和连通性4的变化以及脑衍生的神经营养因子（BDNF）水平5的恢复。某些NIBSS溶液是FDA批准的，用于治疗各种脑部疾病，包括抑郁症6和强迫症7（OCD），强调了神经调节的治疗潜力。
新的国家计划旨在培养儿童的健康习惯
从 2025 年起，所有小学一至三年级的儿童都将获得个性化的健康计划，这是一项新战略的一部分，旨在帮助他们选择健康的生活方式，并在长大后避免疾病。虽然新加坡大多数儿童身体健康，但许多儿童已经养成了不良习惯，包括过多的屏幕时间和垃圾食品，以及太少的运动和睡眠，正如大规模研究所证实的那样。这可能会在以后产生可怕的后果。目前，心理健康问题的患病率正在上升，尤其是在年轻人中。因此，卫生、教育和社会及家庭发展部齐心协力，将不良习惯扼杀在萌芽状态。Grow Well SG 于 1 月 21 日启动，旨在在幼儿园、学校、医疗机构和社区的支持下，使家庭能够确保儿童放下移动设备、吃均衡的饭菜、多运动、有充足的睡眠。此外，还将关注家庭内部的关系
2% 利多卡因雾化对健康马呼吸道微生物群没有可检测到的影响
糖皮质激素仍然是治疗马哮喘最常见的药物方法，但可能会产生严重的副作用，包括呼吸道微生物群改变。该研究的目的是评估 2% 利多卡因雾化（一种预计的马哮喘替代治疗方法）对健康马呼吸道微生物群的影响。进行了一项前瞻性、随机、对照、盲法、双向交叉研究，以评估 1 mg/kg 2% 利多卡因（4 天内 7 次治疗）对马呼吸道微生物群的影响，并与对照马（盐水和未治疗）进行比较。在每个样本采集时间点都获得了临床评估和呼吸道样本，包括鼻冲洗液、内窥镜气管抽吸物和支气管肺泡灌洗液。使用 16S 扩增子测序评估呼吸道细菌微生物群的概况，并使用相关样本分析比较临床数据（基于数据正态性）。治疗不会影响临床数据，也不会改变健康马的气管和鼻腔微生物群。然而，时间可以解释样本间 12.6% 的微生物群变化。在鼻腔和气管样本中观察到细菌组成的显著差异，其中放线菌和厚壁菌门的相对丰度最高。尽管尝试了多种 DNA 提取方法和 PCR 方案，并排除 PCR 抑制后，来自支气管肺泡灌洗液的细菌 DNA 并没有通过针对原核核糖体 RNA 基因小亚基核糖体 RNA 基因 V4 可变区的通用引物进行扩增。这一观察结果表明，健康马的支气管肺泡灌洗液的细菌负荷较低。
衰老研究和健康寿命医学中的深度学习和生成人工智能
简介“人工智能”（AI）一词是在1956年的开创性达特茅斯会议上创造的[1]。虽然AI有多种定义，但《 2020年美国国家人工智能法》将其定义为基于机器的系统，对于给定的一组人为定义的目标，可以做出预测，尊重或决定影响真实或虚拟环境[2]。AI包括各种子场，包括机器学习（ML）和DL。图1说明了不同类型的AI及其功能和功能之间的分层关系。ML是指使计算机能够执行任务而无需明确指令的算法和统计模型，依赖于模式和推理[3]。dl是ML的子集，使用具有许多层（因此“深”）的神经网络来分析各种类型的数据[4]。dl于2015 - 2016年首次应用于A. Zhavoronkov的Group [5]，于2015 - 2016年将其发表深度衰老时钟（DAC）。从那时起，DL中的许多技术，例如生成对抗网络（GAN），大语言模型（LLM）和DeNoing扩散