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2025; 16（7）：2087-2102。 doi：10.7150/jca.104389研究论文胆固醇代谢相关的基因预测胃肠道的免疫浸润和预后
背景：胃癌（GC）是全球最普遍的恶性疾病之一。异常的代谢重编程，尤其是胆固醇代谢，会影响肿瘤的发展和治疗结果。这项研究研究了胆固醇代谢相关基因在胃癌患者中的预测和功能意义。方法：使用来自基因表达综合基因综合（GEO）和癌症基因组图表（TCGA）的数据集分析了胃癌中与胆固醇代谢相关的临床和基因表达数据。使用Lasso，Cox回归和GSE26889队列开发并验证了预测签名，然后使用Kaplan-Meier分析进行评估。通过将签名与临床因素和SSGSEA整合进行免疫分析来构建一个nom图。使用Western印迹，QPCR和细胞测定法研究了NPC2的作用。结果：我们对胃癌中胆固醇代谢相关的50个基因进行了生物信息学分析。使用GEO和TCGA数据集，我们确定了28个基因在胃癌患者中表达差异。随后的Cox Univariate和Lasso回归分析分析了这28摄氏度，将五个基因（APOA1，APOC3，NPC2，CD36和ABCA1）确定为独立的预后风险因素。然后，我们为胆固醇代谢基因构建了一个风险模型，表明与低风险组相比，高危组的生存率较差，并具有更严重的病例分期结果。然后，我们使用相关列图开发了一个模型来说明这些结论。我们对高危和低风险组之间的免疫细胞进行了比较分析，揭示了免疫细胞类型表达的不同变化。我们进一步研究了NPC2的生物学特征。免疫组织化学和QPCR结果表明，NPC2在胃癌组织中表现出明显的蛋白质和mRNA表达。我们使用siRNA技术来抑制NPC2，从而降低了胃癌细胞的生存力，增殖和侵袭能力，这是由CCK-8，菌落形成，伤口愈合和Transwell分析确定的。结论：使用生物信息学构建了一个包括五个胆固醇代谢相关的基因的风险签名，以估计胃癌患者的结局和治疗反应。结果表明NPC2可以作为胃癌患者的新生物标志物。
草地垂直高度异质性预测花朵和蜜蜂的多样性：无人机摄影方法
图1：这项研究的主要期望的图形摘要。基层生态系统（通过UAV pho-to-to-to-to-to to-to grammetric图像评估）具有复杂的垂直结构（从上图中的侧面和下部图中从上方看）和高环境异质性，预计将具有高的花朵多样性和高度的多样性和丰富性和丰富性（左图）。另一方面，HH低的草地地区可能具有较低的花朵多样性，蜜蜂的多样性和丰度（右图）。
AI模型预测青少年精神疾病的风险和潜在原因
使用人工智能，研究人员建立了一个神经网络（一种模仿大脑联系的AI模型），以预测哪些孩子会在一年内从较低的精神病风险过渡到更高的精神病风险。然后使用该模型来评分问卷，该问卷对患者或父母对当前行为，感觉和症状进行排名，以预测升级的可能性。
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
AI模型预测常见心脏病的两年风险可以轻松整合到医疗保健工作流程中
测试在现实世界中的实施和绩效，研究人员报告说，印第安纳波利斯埃斯基纳济卫生系统忙碌的医疗实践中的医生经常使用无人使用的风险预测模型发现易于使用而不是时间消费。最重要的是，参加研究的医生表明，他们认为这有助于改善患者护理。非侵入性，廉价的方法为主动筛查患者提供了一种实际选择，尤其是大量具有AFIB风险较高的个体。
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
使用机器学习的老年人的可视化风险预测系统开发：基于Charls
肌肉减少症已成为老年人的重要健康问题，其特征是肌肉质量降低，肌肉力量降低和逐渐的身体机能下降（1，2）。这种退化性状况严重限制了移动性，增加了跌倒和断裂的风险，并可能导致生活质量下降和死亡率较高（3）。在中国，随着迅速衰老的过程，肌肉减少症的流行率仍然很高，对医疗保健系统和家庭护理承担了重大负担（4）。迅速确定高风险的人并采用科学干预措施，例如增加蛋白质摄入和增强的体育锻炼，可以帮助维持健康的肌肉状况并降低肌肉减少症的风险（5，6）。随着大数据和人工智能的快速发展，基于健康数据的机器学习模型显示出疾病风险评估的巨大潜力（7，8）。
单细胞和大量RNA的综合分析，以预测结直肠癌的预后和治疗反应
结直肠癌（CRC）是一种流行的恶性肿瘤，其特征是全球发病率和死亡率高。此外，必须理解其发育发展的分子机制并确定有效的预后标记。这些努力对于确定潜在的治疗靶标和提高患者存活率至关重要。因此，我们开发了一种新型的预后模型，旨在为临床预后评估和治疗提供新的理论支持。我们从基因表达综合（GEO）和癌症基因组图集（TCGA）数据库中下载了数据。随后，我们进行了单细胞分析，并开发了与结直肠癌相关的预后模型。我们将SCRNA-SEQ数据集（GSE221575）分为19个细胞簇，并使用标记基因将这些簇分为11种不同的细胞类型。使用单变量COX回归和拉索（绝对收缩和选择算子）分析，我们开发了一个由9个基因组成的预后模型。基于我们的9基因模型，我们使用中位风险评分将患者分为高风险和低风险组。高危组表现出与M0巨噬细胞，CD8+ T细胞和M2巨噬细胞的显着正相关。富集分析表明，高风险基团的免疫相关途径的显着富集，包括刺猬_signaling，Wnt信号通路和细胞粘附分子。药物敏感性分析表明，低风险组对5种化学治疗药物敏感，而高风险组仅对1个。此外，我们为临床应用开发了高度可靠的列图。这表明我们的建模分析得出的风险评分对于分层结直肠癌样本非常有效。这项研究全面应用生物信息学方法来构建风险评分模型。该模型显示出良好的预测性能，为结直肠癌患者的个性化治疗提供了潜在的指导。此外，它可以为疾病的发病机理提供有价值的见解，并确定潜在的治疗靶点以进行进一步研究。
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
评估机器学习算法以预测医学专业选择
摘要。公平分配专业的医生是一个重大的公共卫生挑战。以前的研究主要依靠经典的统计模型来估计影响医学生职业选择的因素，但本研究探讨了机器学习技术在研究早期预测决策的使用。我们使用来自瑞士和法国医学院的399名医学院的399名医学生的数据评估了各种监督模型，包括支持向量机，人工神经网络，极端梯度提升（XGBOOST）和CATBOOST。集合方法的表现优于更简单的模型，而Catboost的宏观AUROC为76％。事后解释性方法揭示了影响预测的关键因素，例如成为外科医生的动机和外向性的心理特征。这些发现表明，机器学习可用于预测医疗职业道路并为更好的劳动力计划提供信息。