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Queuine是一种细菌衍生的过度移动核酶，在神经变性的体外模型中显示了保护
摘要摘要用于优化健康衰老和增加健康跨度的发现解决方案是我们社会面临的主要挑战之一。WHO将基于整合的新型医疗保健模型以及对维持最佳功能水平维持的研究和护理的转变被认为是优先事项。为了解决这个问题，缺少一种将纵向和实验人群与对生理功能的创新横向理解混合在一起的整合全球策略。虽然当前的衰老生物学方法主要集中在实质细胞上，但我们建议与年龄相关的功能丧失在很大程度上取决于构成支持不同特定实质的一般基础的三个元素：即基质，免疫系统和代谢。在Inspire项目中实施的这种策略可以强烈帮助找到一个能够通过阈值信号传递和护理依赖性来预测整个生命过程中容量变化的综合生物标志物。
血淀粉样蛋白和Tau生物标志物作为脑脊液谱的预测指标。
摘要简介血液生物标志物是改善阿尔茨海默氏病（AD）的管理，诊断和监测的重大进步。然而，它们与常规的脑脊液（CSF）分析有关淀粉样蛋白肽和tau蛋白的定量分析尚待确定。我们在两个独立的队列中研究了血液生物标志物在检测“非人性化”（a-/t-/n-），淀粉样蛋白（A+）或神经退行性（T+/N+）CSF概况方面的表现。结果等离子体Aβ1-42/Aβ1-40比和磷酸化的tau（p-tau（181））是独立的，并且具有不同CSF谱的互补预测指标，尤其是非人性化（A-/T-/N-）的敏感性和特异性接近85％的敏感性和特异性。这些性能和相应的生物标志物阈值与与AD检测有关的阈值显着不同。结论使用血液生物标志物来识别可能受益于二级CSF测试的患者，这代表了访问记忆诊所的患者临床管理中的一种有吸引力的分层策略。这可以减少对腰椎穿刺的需求，并预示对较大人群的血液测试的使用。
从生物标志物到基因组医学
摘要 糖尿病是一种慢性代谢性疾病，其特征是胰岛素信号传导不足导致的高血糖。目前的管理依靠糖化血红蛋白 (HbA1c) 等生物标志物来指导治疗，但新兴工具提供了通过更个性化的方法改变护理的机会。分子生物标志物，包括微小 RNA、代谢物和蛋白质，可以更好地预测个体的疾病进程和并发症风险。基因组医学利用遗传结构知识来指导基于个体基因组特征的个性化预防和治疗。干细胞研究分化出功能性胰岛素分泌细胞，用于移植到患者体内作为外源性胰岛素的替代品。RNA 干扰等基因沉默技术可以通过抑制失调的基因表达来恢复有缺陷的胰岛素生产和分泌途径。人工智能应用可以自动进行血糖监测、胰岛素输送、并发症诊断筛查和数字健康指导。尽管存在转化障碍，但这些技术对糖尿病管理中的预测性、预防性、精准性和参与性护理模式具有颠覆性潜力。对分子生物标志物、药物基因组学、干细胞疗法、基因编辑和人工智能 (AI) 的持续研究旨在通过针对每个糖尿病患者特定的生物学弱点量身定制的更加个性化的方法来改善患者的治疗效果。关键词：糖尿病；分子生物标志物；基因组医学；制药进展；基因治疗，人工智能
Barrett食管和其他食管疾病的生物标志物测试
摘要是接受算法分析（MAAAS）Tissuecypher Barrett的食管食管论文的Barrett食管分析的人的证据摘要，证据包括四个病例对照研究和一项前瞻性同胞研究。 Hayes完成了一项有关组织透明的食管测定法（Castle Biosciences Inc.）的分子测试评估，报告说，总体证据体的质量非常低，不足以评估该测定法的使用。 有限的证据可能表明，组织肉眼巴雷特的食道测定法可能会发现一些患有高风险进展的患者将是消除治疗的候选者，但证据表明该测试可能无法可靠地识别出低率的患者，而这些患者会候选降低监测的患者。 质疑基于此测定结果的临床决策是否会导致患者受益或伤害。 没有发现该测试是否影响临床结果的研究。 基于当前的证据，由于研究局限性而存在不确定性，这些局限性包括与测试准确性有关的问题以及缺乏直接评估测试临床结果的证据。 需要随机对照试验（RCT）来验证组织透明剂Barrett的食管分析的临床实用性，以改善指导管理中的患者结果。 证据不足以确定该技术会改善净健康结果。 需要 RCT来验证食管弦测试（EST）的临床实用性，用于改善指导管理方面的患者结果。摘要是接受算法分析（MAAAS）Tissuecypher Barrett的食管食管论文的Barrett食管分析的人的证据摘要，证据包括四个病例对照研究和一项前瞻性同胞研究。Hayes完成了一项有关组织透明的食管测定法（Castle Biosciences Inc.）的分子测试评估，报告说，总体证据体的质量非常低，不足以评估该测定法的使用。有限的证据可能表明，组织肉眼巴雷特的食道测定法可能会发现一些患有高风险进展的患者将是消除治疗的候选者，但证据表明该测试可能无法可靠地识别出低率的患者，而这些患者会候选降低监测的患者。质疑基于此测定结果的临床决策是否会导致患者受益或伤害。没有发现该测试是否影响临床结果的研究。基于当前的证据，由于研究局限性而存在不确定性，这些局限性包括与测试准确性有关的问题以及缺乏直接评估测试临床结果的证据。需要随机对照试验（RCT）来验证组织透明剂Barrett的食管分析的临床实用性，以改善指导管理中的患者结果。证据不足以确定该技术会改善净健康结果。RCT来验证食管弦测试（EST）的临床实用性，用于改善指导管理方面的患者结果。对于接受算法分析（MAAAS）食管弦测试（EST）的多肛门分析的嗜酸性食管炎的个体，证据包括两个前瞻性案例研究。尽管这些研究可能是有希望的，但未发现随机对照试验（RCT），尚不清楚该测试是否可以用于指导个别患者的管理。证据不足以确定该技术会改善净健康结果。其他信息不适用。
计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物：系统评价方案
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
大脑结构年龄 - 一种用于多疾病分类的新生物标志物
年龄是描述正常衰老轨迹的预期大脑解剖状态的重要变量。偏离规范性衰老轨迹的偏差可能会提供一些对神经系统疾病的见解。在神经影像学中，预测的脑年龄广泛用于分析不同的疾病。但是，仅使用大脑年龄差距信息（即，年代年龄和估计年龄之间的差异可能对疾病分类问题的信息不足。在本文中，我们建议通过使用结构磁共振成像估算大脑结构年龄来扩展全球大脑年龄的概念。为此，首先使用深度学习模型的合奏来估计3D老化图（即，体素的年龄估计）。然后，使用3D分割掩码来获得最终的大脑结构年龄。此生物标志物可以在几种情况下使用。首先，它可以准确地估计大脑年龄，以便在人群水平上检测异常。在这种情况下，我们的方法的表现优于几种最新方法。第二，可以使用大脑结构年龄来计算与每个大脑结构的正常老化过程的偏差。此功能可用于多疾病分类任务中，以在受试者级别进行准确的分歧诊断。最后，可以看到个体的大脑结构年龄偏差，从而提供了一些有关脑异常的见解，并在实际医学环境下帮助临床医生。
诊断生物标志物动力学：脑源性生物标志物如何在人体内分布，以及这如何影响其诊断意义：以 S100B 为例
摘要 神经系统疾病的血液生物标志物通常用于排除或确认是否存在严重的颅内或脑血管病变，或用于对具有类似表现的疾病（例如出血性中风与栓塞性中风）进行鉴别诊断。由于我们对大脑分子的动力学特性、释放模式和排泄的了解不全面，阻碍了与大脑健康相关的生物标志物的更广泛应用。对于 S100B 尤其如此，S100B 是一种通过血脑屏障 (BBB) 释放的星形胶质细胞衍生蛋白。我们开发了一个开源药代动力学计算机模型，可以研究生物标志物在体内的运动、生物标志物的释放来源及其消除。该模型源自适用于蛋白质生物标志物的通用计算机药物药代动力学模型。我们通过添加真实的血流值、器官的 S100B 水平、淋巴和淋巴循环以及尿液排泄的肾小球滤过来提高模型的预测值。三个关键变量控制血液或唾液中的生物标志物水平：血脑屏障通透性、S100B 分配到外周器官以及星形胶质细胞中的 S100B 细胞水平。还观察到对稳态淋巴引流水平的微小贡献；这种机制也有助于器官吸收循环中的 S100B。这种开源模型还可以模拟其他标志物（如 GFAP 或 NF-L）的动力学行为。我们的结果表明，S100B 在被全身循环中的各个器官吸收后，可以释放回全身体液中，其水平不会显著影响血脑屏障破坏后静脉血或唾液水平的临床意义。关键词：计算机模型、MATLAB、模拟生物学、星形胶质细胞、基于生理的药代动力学模型、淋巴系统、颅外来源、创伤性脑损伤、脑屏障、唾液
识别生物标志物的基因测定：推进精度医学。
Precision Medicine的领域正在通过根据其基因组成，环境和生活方式为个别患者量身定制的治疗方法来彻底改变医疗保健。在这种方法的核心上是生物标志物 - 表明正常或病理过程的生物学分子，或对治疗干预的反应。基因测定在识别这些生物标志物方面起着至关重要的作用，这些生物标志物可用于诊断疾病，预测治疗反应并监测疾病进展。本文探讨了基因测定在生物标志物发现中的重要性及其对推进精度医学的影响[1]。
定量生物标志物允许在多参数MRI
Eric Guedj，FrançoiseLazariel，Silvia Morbelli，Mathieu Ceccadi，Charlotte Hautefort等。放射学的himgy，2021，143（9），pp.110.1016/j.ejrad.2021.109911。
色素位点作为查加斯病媒介 Rhodnius prolixus 基因组编辑的标记
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2020 年 4 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.29.067934 doi：bioRxiv 预印本