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使用Luminex液体悬浮芯片技术
方法：该研究包括737例患者：585例糖尿病（DM）和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配（PSM）确定了78例患者的子集（DM = 39，DKD = 39）。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1（TIMP-1），肿瘤坏死因子受体1（TNFR-1）和肿瘤坏死因子受体-2（TNFR-2）的抑制剂。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。
代谢综合征，糖尿病和胰岛素相关疾病的综合多词研究：机制，生物标志物和治疗靶标
传统的还原主义方法已成功地用于获得有关单基因疾病和疾病的知识。然而，这种策略不足以探测和理解诸如糖尿病，代谢综合征（MS）和胰岛素相关疾病之类的复杂疾病，其中多种基因和系统受到干扰。理解这种复杂的相互关系和串扰需要整体或系统级集成，这可以通过单词/综合多摩学方法来实现。本研究主题探讨了单词和综合多摩s分析如何改变我们对代谢综合征，糖尿病和胰岛素相关疾病的机制，生物标志物和治疗靶标的复杂网络的理解。与还原主义的方法不同，单词/多摩斯技术为复杂疾病提供了整体观点，强调了它们有可能促进个性化医学的潜力，并具有针对性的疗法，并在针对这些疾病的情况下为这些疾病提供了新的希望。
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
鉴定用于诊断 2 型糖尿病的生物标志物......
方法：对基因表达综合数据库中两种疾病的公开数据进行差异表达分析和加权基因相关网络分析（WGCNA），寻找与两种疾病相关的基因。利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、基因本体论和京都基因和基因组百科全书来识别与T2DM相关的MAFLD基因和潜在机制。利用机器学习算法结合12种cytoHubba算法筛选候选生物标志物，构建并评估T2DM相关MAFLD的诊断模型。采用CIBERSORT方法研究MAFLD中的免疫细胞滤过和中心基因的免疫学意义。最后，采集T2DM相关MAFLD患者、MAFLD患者和健康个体的全血，并采用高脂、高糖结合高脂细胞模型来验证中心基因的表达。
父母身份以及大脑和细胞年龄的标记
最近的研究表明，怀孕和父母身份的转变对人类大脑结构特征有显著影响。在这里，我们介绍了一项全面的研究，研究了父母身份和出生/父亲的孩子数量与 36,323 名英国生物库参与者（年龄范围为 44.57 – 82.06 岁；52% 为女性）的大脑和细胞衰老标志之间的关联。为了评估父母身份对大脑的整体影响，我们在 T1 加权磁共振图像上训练了一个 3D 卷积神经网络，并在保留的测试集中估计了大脑年龄。为了研究区域特异性，我们使用 FreeSurfer 提取了皮质和皮质下体积，并运行了层次聚类以根据协方差对区域体积进行分组。来自 DNA 的白细胞端粒长度 (LTL) 被用作细胞衰老的标志。我们采用线性回归模型来评估孩子数量、大脑年龄、区域大脑体积和 LTL 之间的关系，并包括交互项以探究关联中的性别差异。最后，我们将大脑测量值和 LTL 作为二元分类模型中的特征，以确定大脑和细胞老化的标志是否可以预测父母身份。结果显示，无论男女，出生/父亲的孩子数量越多与大脑年龄越小之间存在关联，女性的影响更大。基于体积的分析显示，纹状体和边缘区域存在母体效应，而父亲则没有。我们没有发现孩子数量与 LTL 之间存在关联的证据。父母身份分类显示大脑年龄模型的 ROC 曲线下面积 (AUC) 为 0.57，而使用区域大脑体积和 LTL 作为预测因子的模型显示 AUC 为 0.52。我们的研究结果与之前针对中老年父母的基于人群的研究一致，揭示了父母经验与基于神经影像的大脑健康替代指标之间存在微妙但重要的关联。该研究结果进一步证实了对父母在怀孕和产后进行的纵向队列研究的结果，可能表明父母身份的转变与大脑健康的长期影响有关。
炎症标志物介导心脏代谢综合征患者的重量调整后的腰围与死亡率之间的关联
心脏代谢综合征（CMS）与心血管疾病，2型糖尿病和全因死亡率的风险增加有关。重量调整后的腰围圆形指数（WWI）已成为评估肥胖及其健康影响的新型指标。考虑了炎症标记的介导作用，研究CMS患者的WWI与死亡率之间的关系。该研究分析了2003年至2018年的国家健康和营养检查调查（NHANES）数据，并确定了6506例CMS患者。WWI被计算为腰围（CM）的平方根除以重量（kg）。死亡率数据与国家死亡指数（NDI）相关。针对人口统计学和临床协变量调整的COX回归模型，评估了第一次世界大战对全原因和原因特定死亡率的影响。最后，使用调解分析探索了炎症标记在第一次世界大战与死亡率之间关系中的作用。这项研究观察到CMS患者之间第一次世界大战与全因，心血管和与糖尿病相关的死亡率之间的线性阳性相关性。调整了人口和临床混杂因素后，第一次世界大战仍然是死亡率的重要预测指标。调解分析表明，炎症标记，尤其是中性粒细胞和全身免疫炎症指数（SII），显着介导了第一次世界大战与全因死亡率之间的关系。WWI是CMS患者死亡率的独立预测指标，炎症可能将肥胖与死亡率风险联系起来。这些发现可能会为CMS的临床风险评估和管理策略提供信息。
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。
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素
脑肿瘤和神经退行性疾病都是影响人脑的影响最普遍，毁灭性的疾病之一。尽管在过去十年中研究和临床实践方面取得了重大进展，但两种状况仍然是全球发病率和死亡率的主要因素。对它们的分子病理特征的更深入的了解是必不可少的，这不仅对于揭示这些疾病的潜在机制，而且还可以推进新型诊断生物标志物和治疗策略的发展。在神经肿瘤学领域，2021年世界卫生组织（WHO）的中枢神经系统肿瘤（CNS）分类引入了变革性变化，突出了分子诊断在CNS肿瘤分类中的关键作用。这个更新的框架具有重新确定的诊断标准，扩大了公认的肿瘤实体的范围，并重新确定了预后层次。这些进步使得更准确的诊断和个性化治疗方法，最终改善了患者的结果。同样，尽管神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏病）（AD）和帕金森氏病（PD）的确切病因和发病机理尚不完全了解，但最近的研究阐明了驱动疾病进展的关键分子机制。这些见解不仅提高了我们对病理学神经退行性病理学的理解，而且还揭示了有希望的治疗干预途径。我们试图突出这些动态领域内的开创性发现，新兴趋势，未解决的挑战以及未来的方向。该研究主题旨在介绍神经肿瘤和神经退行性疾病分子病理学的最新进步，目的是为其诊断，预后和治疗提供新的见解。我们的范围包括对各个维度（包括分子，细胞，结构和功能方面）的疾病发病机理的全面探索。我们还将着重于生物标志物的识别和验证以及尖端技术的发展，这些技术有望提高诊断准确性，预后精度和治疗性效率。鉴于多矩技术的不断增长（例如基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和表观基因组学）在分子景观中的表征
GSTM1*0和CYP1A1*2A（rs4646903）变体的流行率：4p Medicine的预测遗传生物标志物的试验研究
CYP1A1同工酶负责将procarcinogen的生物转化，例如苯并（a）pyrene，纳入反应性化合物。同时，GSTM1通过与谷胱甘肽结合来促进这些代谢产物的排毒。CYP1A1*2A遗传变异的存在加强了这些反应性代谢物的产生，而GSTM1基因的缺失（GSTM1*0）损害了它们的排毒。这种酶促失衡会导致DNA加合物的形成，众所周知，这些加合物会为癌症和其他疾病贡献。鉴于在4P药物框架内研究这些基因的重要性（预测性，预防性，个性化和参与性），这项研究的主要目的是研究秘鲁中部沿海人口中GSTM1*0和CYP1A1*2A的普遍存在。该研究包括秘鲁城镇ICA和利马城镇的131个个人居民。结果显示GSTM1*0的频率为0.47，CYP1A1*2A的等位基因频率为0.68。CYP1A1*2A的基因型频率为6％*1A/*1A，53％*1A/*2A和41％*2a/*2a。值得注意的是，CYP1A1的人口样本不在耐寒的韦恩伯格平衡中（χ2= 5.324）。本研究中报道的GSTM1*0和CYP1A1*2A的频率与先前记录的其他拉丁美洲和三角洲人群的频率不同，可能反映了独特的