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NG242糖尿病性视网膜病：管理和监测
有人担心HbA1clevels可能会导致糖尿病性视网膜病的进展。特别担心“早期恶化”，视网膜病可能会进展，并且在强化治疗开始后的短期内可能会恶化。本综述的目的是评估该领域的证据，以告知有关使用降低葡萄糖药物时所需的任何监测的建议。与较少的强化处理相比，评估了HBA1CTCORTMENT迅速减少的影响，以确定糖尿病性视网膜病变和其他重要结果（例如视力）的快速减少的影响。这将对这种治疗策略对糖尿病性视网膜病和黄斑水肿的影响有多大的影响。
基于药物再利用的联合治疗在临床前视网膜病变模型中表现出与突变无关的疗效
遗传性视网膜病变是一种毁灭性疾病，在大多数情况下缺乏治疗选择。由于此类疾病中发现的突变种类繁多，因此无论潜在的遗传病变如何，减轻病理生理的疾病修饰疗法都是可取的。我们测试了一种基于系统药理学的策略，该策略通过 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 调节抑制细胞内 cAMP 和 Ca2+ 活性，使用坦索罗辛、美托洛尔和溴隐亭共同给药。该治疗改善了 Pde6 β rd10 和 RhoP23H/WT 视网膜色素变性小鼠的视锥光感受器功能并减缓了退化。在 PDE6A-/- 狗中，经过 7 个月的药物输注后，视锥变性得到适度缓解。该治疗还改善了 Leber 先天性黑蒙 Rpe65-/- 小鼠模型中的视杆通路功能，但不能防止视锥变性。 RNA 测序分析表明，接受药物治疗的 Rpe65-/- 和 rd10 小鼠的代谢功能得到改善。我们的数据表明，通过多种受体作用改变第二信使水平的儿茶酚胺能 GPCR 药物组合可提供一种潜在的改善视网膜变性的疾病疗法。
SGLT2抑制剂的利用与糖尿病性视网膜病之间的相关性；队列研究的系统评价和荟萃分析
1伊朗伊玛目霍森医院科学院科学系，伊朗德黑兰Shahid Beheshti医学院医学院2伊朗5 Shiraz Sina医院，伊朗设拉子医学科学大学医学院，伊朗Shiraz，伊朗6号急诊医学系，Imam Hossein医院，Shahid Beheshti医学院医学院，伊朗医学院，伊朗医学院，伊朗伊朗医学院，伊朗，伊朗医学院，伊朗，医学院，医学院，医学院7级。伊朗德黑兰Shahid Beheshti医学科学大学牙科学校9
可溶性 E-选择素、ICAM-1 和 VCAM-1 是否是 15-34 岁青年人患糖尿病视网膜病变的潜在预测因子？瑞典前瞻性队列研究
本研究的目的是确定在诊断为糖尿病时年龄为 15-34 岁的年轻成人中可能导致糖尿病视网膜病变发展的三种粘附分子的血浆水平；可溶性内皮选择素 (sE-selectin)、可溶性细胞间粘附分子-1 (sICAM-1) 和可溶性血管细胞粘附分子-1 (sVCAM-1)，以寻找视网膜病变发展的潜在预测因素，并评估它们与糖尿病相关自身抗体的关系。从瑞典糖尿病发病率研究的并发症试验中选出患有 1 型 (n = 169) 和 2 型糖尿病 (n = 83) 的参与者，并根据糖尿病诊断后 8-10 年的随访中视网膜照相确定的视网膜病变的存在 (n = 80) 或不存在 (n = 172) 分为两个亚组。血液样本是在 1987-88 年诊断时采集的。通过酶联免疫吸附试验分析了 sE-选择素、sICAM-1 和 sVCAM-1 水平，通过延长双色免疫荧光试验分析了胰岛细胞抗体水平。平均 HbA1c（p < 0.001）和临床特征：平均体重指数（p = 0.019）、收缩压（p = 0.002）、舒张压（p = 0.003）、男性（p = 0.026）和诊断糖尿病时年龄较小（p = 0.015）与 1 型糖尿病患者视网膜病变的发展仍然有关。然而，在多变量分析中，只有 HbA1c 仍然是一个风险因素。与无视网膜病变的 2 型糖尿病组相比，2 型糖尿病和视网膜病变组的 sE-选择素明显较高（p = 0.04）。至于 1 型糖尿病患者的 sE-selectin、sICAM-1 和 sVCAM-1，在有或无视网膜病变的组之间没有观察到差异。这项试验证实了 HbA1c 和临床特征作为 1 型糖尿病视网膜病变发展的预测因子的作用。sE-selectin 是 2 型糖尿病视网膜病变发展的潜在预测因子，而 sICAM-1 和 sVCAM-1 的预测作用无论是对于 1 型还是 2 型糖尿病都无法确定。
与2型糖尿病中的糖尿病性视网膜病和糖尿病性黄斑水肿与钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂和胰高血糖素样肽1受体激动剂：来自全球联邦数据库
摘要目标/假设钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂（SGLT2IS）和胰高血糖素样肽1受体激动剂（GLP1-RA）在糖尿病性视网膜病变和糖尿病性糖尿病的发展中已在最近的一些研究中描述了糖尿病性黄斑疗法的发展。我们旨在回顾SGLT2I和GLP1-RA治疗对2型糖尿病患者糖尿病性视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的风险。方法，这是对大约200万人使用全球联邦健康研究网络（Trinetx，美国剑桥，美国）的97个医疗机构中接受谋杀率的2型糖尿病患者的回顾性队列分析。将两个干预队列（SGLT2I +胰岛素，n = 176,409; GLP1-RA +胰岛素，n = 207,034）与对照组（无SGLT2I/GLP1-RA，n = 1,922,312）进行了比较。Kaplan-临时生存分析，并报告了每个结果的估计HRS。倾向评分与年龄，性别，缺血性心脏病，高血压，微血管并发症，慢性肾脏病，HBA 1C，BMI和使用吡格列酮，脂质修饰剂，抗脂肪剂，抗脂蛋白，抗抑制剂II抑制剂抑制剂和MET-MET-MET-MET-MET-MET-METMUNTINS。还进行了比较两种干预队列的亚分析。Results SGLT2i with insulin was associated with a reduced HR (95% CI) for diabetic macular oedema compared with the control cohort (0.835; 0.780, 0.893), while GLP1-ra with insulin demonstrated a lack of signal with no statistical signifi- cance to the HR (1.013; 0.960, 1.069).sglt2i和胰岛素的 SGLT2I与患糖尿病性视网膜病的风险临床显着增加（1.076; 1.027，1.127），而胰岛素增加的GLP1-RA会增加糖尿病性视网膜病变风险（1.308; 1.261，1.357）。 与胰岛素的SGLT2I相比，胰岛素的GLP1-RA与糖尿病性视网膜病（1.205; 1.153，1.259）和糖尿病黄斑水肿（1.130; 1.056; 1.056，1.208）的较高风险有关。 结论/解释我们的研究表明，SGLT2I和胰岛素的组合与较低的糖尿病黄斑水肿风险有关。 但是，使用GLP1-RA的使用与接受胰岛素的2型糖尿病患者的糖尿病性视网膜病风险增加有关。 比较分析显示，在糖尿病黄斑水肿和糖尿病性视网膜病的发展中，SGLT2I和胰岛素的结果有利。 需要使用专用视网膜成像的 RCT来确定与这些疗法的因果关系。SGLT2I与患糖尿病性视网膜病的风险临床显着增加（1.076; 1.027，1.127），而胰岛素增加的GLP1-RA会增加糖尿病性视网膜病变风险（1.308; 1.261，1.357）。与胰岛素的SGLT2I相比，胰岛素的GLP1-RA与糖尿病性视网膜病（1.205; 1.153，1.259）和糖尿病黄斑水肿（1.130; 1.056; 1.056，1.208）的较高风险有关。结论/解释我们的研究表明，SGLT2I和胰岛素的组合与较低的糖尿病黄斑水肿风险有关。但是，使用GLP1-RA的使用与接受胰岛素的2型糖尿病患者的糖尿病性视网膜病风险增加有关。比较分析显示，在糖尿病黄斑水肿和糖尿病性视网膜病的发展中，SGLT2I和胰岛素的结果有利。RCT来确定与这些疗法的因果关系。
使用异质特征跨注意的神经网络
视网膜血管在检测视网膜疾病（包括高血压性视网膜病）中的生物标志物中起着关键作用。这些视网膜容器的手动识别既是资源密集的又耗时。自动化方法中血管分割的履带直接取决于眼底图像的质量。在亚最佳图像质量的实例中，应用基于深度学习的方法作为精确分割的一种更有效的方法。我们提出了一个异质的神经网络，结合了卷积神经网络和远距离空间特征挖掘变压器网络结构的局部语义信息提取的好处。这种跨注意网络结构增强了该模型在视网膜图像中处理血管结构的能力。在四个公开数据集上进行的实验证明了我们的模型在血管分割方面的出色性能以及高血压视网膜病变量化的巨大潜力。
肠道菌群诱导异常氨基酸及其与糖尿病性视网膜病的相关性
摘要●目的：探索肠道菌群和代谢物与糖尿病性视网膜病（DR）的进展的相关性，并提供了一种新的策略来阐明DR的病理机制。 ●方法：来自32种2型糖尿病患者的粪便样品（PDR），23例，非增生性视网膜病（NPDR），27例无视网膜病变（DM），29个，与性别，年龄和BMI-I-AND和BMI-I-I-GEMI-I-I-GEMI-I-GEMI-I-GENE-affer-mi-i-I-HEALTY对照对照（29 HC”（29 HC）分析了16s cene cene cene cene cene。来自PDR，DM和HC组的60个粪便样品通过未靶向的代谢组学测定。粪便代谢产物。。●结果：发现了2个微生物组和12个代谢产物的簇，并伴有DR的严重程度，并且发现了疾病进展与PDR相关的微生物组和代谢产物的紧密相关性。是特定的，肠道微生物群的结构在四组中有所不同。与DM和HC组相比，PDR和NPDR组的肠道微生物群的多样性和丰富性在PDR和NPDR组中明显低。富含PDR组的微生物组簇，包括假单胞菌，ruminococcaceae-ucg-002，ruminococcaceae-ucg-005，christensenellaceae-r-7，
量子驱动的深度学习可增强糖尿病视网膜病变检测
传统卷积神经网络 (CNN) 已显示出识别糖尿病 (DR) 引起的视网膜病变的潜力。然而，发展量子计算有可能改善特征表示。我们提出了一种混合方法，将经典 CNN 与量子电路相结合，利用经典和量子信息进行 DR 分类。使用 Keras 和 Qiskit 框架，我们的模型将图片特征编码为量子态，从而实现更丰富的表示。通过对一系列视网膜图片的实验，我们的模型表现出了竞争力，在对 DR 严重程度进行分类方面具有出色的可靠性和准确性。这种经典和量子范式的结合为增强 DR 诊断和治疗提供了一种新方法。
摘要糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病（DM）最著名的微血管并发症之一，是一种频繁的副作用
抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病（DM）最著名的微血管并发症之一，是未经治疗的糖尿病的频繁副作用，可导致失明和视觉障碍。进行了这项研究，以评估2型糖尿病患者中糖尿病性视网膜病的患病率和相关因素。从2023年11月至2024年1月，在Ajdabiya糖尿病中心进行了横截面研究。受试者和方法：本研究中包括52例患者（104眼），其禁食血糖和糖基化的血红蛋白水平，测量的脂质谱。大约有61只眼睛（58.7％）患有糖尿病性视网膜病，27只眼睛（26％）有地面DR，6只眼睛（5.8％）患有增强的DR，4眼（3.8％）具有增殖DR，2眼（1.9％）患有晚期糖尿病性眼病，晚期糖尿病眼病，22眼（22％）（21.2％）患有CSME。年龄在36-74岁之间，平均年龄（58.90）年，男性为（26.9％），（73.1％）为女性。DR的发展与DM的持续时间之间存在显着关联（P = 0.003），FBS水平也被确定为DR的重要危险因素（P = 0.031），也是LDL，也是（P = 0.039）的LDL。没有发现其他因素与DR具有显着关联。在这项研究中，超过一半的糖尿病患者患有糖尿病性视网膜病。 引用本文。 bin Hasan H，Gibril A. 利比亚Ajdabiya糖尿病II型患者的糖尿病性视网膜病变和相关危险因素的患病率。 Alq J Med App Sci。在这项研究中，超过一半的糖尿病患者患有糖尿病性视网膜病。引用本文。bin Hasan H，Gibril A.利比亚Ajdabiya糖尿病II型患者的糖尿病性视网膜病变和相关危险因素的患病率。Alq J Med App Sci。DR的发展与DM，FBS，LDL水平的持续时间之间存在显着关联，糖尿病性视网膜病与高血压，HGA1C血清胆固醇或甘油三酸酯水平或先前的白毒手术之间没有显着关系。2024; 7（2）：227-234。 https://doi.org/10.54361/ajmas.2472005简介世界卫生组织将糖尿病定义为具有共享高血糖表型的代谢疾病的集合。（1）该条件被描述为> 2个读数为126 mg/dl或> 200 mg/dl 2小时的后质量葡萄糖水平或（HBA1C）> 6.5％糖基化血红蛋白[1]。糖尿病（DM）分为两类：1型胰岛素依赖性糖尿病（IDDM），占DM出现的10％，而非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM）的2型糖尿病（NIDDM）占病例的90％。
早期检测周围神经病及其与2型糖尿病患者中视网膜病变和HBA1C水平的相关性
背景：筛查无症状糖尿病（DM）患者可能会减少未来并发症。尽管患有糖尿病周围神经病（DPN），但大约50％的2型糖尿病（2型DM）患者无症状。如果早点诊断出糖尿病神经病，则可以减少治疗糖尿病神经病和相关并发症的年成本。研究目标是在早期阶段鉴定周围神经病，并将周围神经病与无症状2型DM患者中的糖尿病性视网膜病变和HBA1C（糖糖性血红蛋白）相关。材料和方法：在2022年7月和2022年8月进行了一项横断面分析研究，对105例在印度印度帕德列奇里（Pondicherry Medical Sciences of Pondicherry Medical Sciences of Pondicherry Medical Sciences and Phc）Kalapet的105例患者（OPD）参加了普通医学研究所（OPD）。患有2型DM的18岁患者，他们对周围神经病无症状，并在过去两个月内检查了HBA1C水平。患者接受了密歇根州神经病筛查仪（MNSI）检查，生物仪和单纤维检查测试，以进行视网膜病变的神经病和眼底检查。结果：研究参与者的平均年龄为54.7±11.4岁，男女比率为6：4。视网膜病在18.1％（95％CI：11.9-26.5）。通过MNSI检查的DPN的患病率为3.8％（95％CI：1.5-9.4），单纤维纤维测试为21.0％（95％CI：14.3-29.7），生物表计为98.1％（95％CI：93.3-99.5）。通过生物仪和HBA1C测量的DPN之间具有统计学上的显着关联（p <0.05）。DR与HBA1C之间以及通过单纤维和HBA1C测量的DPN之间没有显着相关性（P> 0.05）。结论：生物仪测试器的客观评估是在无症状2型DM个体的早期阶段检测周围神经病的最佳工具，而不是单纤维测试。