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进展和障碍：AI如何塑造医学的未来
“ AI可以简化例行任务，最大程度地减少人为错误，并允许医疗专业人员将更多时间用于患者护理。预测分析可以增强资源分配和患者管理，而AI驱动的模型有助于早期疾病检测和个性化治疗。此外，AI驱动的机器人系统可以在微创手术中提高精度，并实现远程手术。展望未来，实时AI辅助康复可以彻底改变患者的康复，从而改善全球范围。”
趋势在2025年塑造医疗保健和生物科学行业
2025年将成为健康，生物科学和生物制药领域的关键年，因为新兴趋势在全球范围内和区域塑造了医疗保健景观。利益相关者正在为通过协作和创新来解决紧迫挑战的协作和创新，为医疗保健生态系统的加速发展做好准备。医疗保健危机强调了对弹性网络基础架构和协作方法的需求，从而增强了创新并改变医疗保健。尽管在亚太地区，有强大的健康和生物科学投资和资金气候存在，但该地区面临着独特的挑战，包括规范和协调政策，未经满足的趋势，不断发展的趋势，确保获得挽救生命的药物，不足的资金，以及实施数字操作的延续，以实施持续数千英里。亚太地区正在努力制定策略，以强大的政策和基础设施升级，将自己定位在医疗生态系统的最前沿。
高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统
一张焦点堆积的宏观照片，该照片具有多个螺旋形波导和其他测试结构的磷化磷化物光子芯片。芯片宽度仅为0.55厘米。由于磷化磷酸盐的高非线性，其高折射率及其可忽略不计的两光子吸收，使用此芯片可实现S，C和L光学通信带的极有效的光学参数扩增和频率转换。
塑造阴道微生物群长期社区动态的因素
阴道菌群对女性健康有影响。然而，持续几个月的高分辨率随访研究显然很少，这是将长期动态和与人口统计和行为协变量的关联询问所必需的。在这里，我们提出了一项高分辨率的纵向队列研究，对125名女性进行了研究，随后持续时间为8.6个月，中位数为11个样本，每个女性收集了11个样本。使用层次的贝叶斯马尔可夫模型，我们表征了阴道微生物群落持续性和过渡的模式，同时估计了16个协变量的影响，并在女性中量化了个体变异性。我们表明，“最佳”（社区状态类型（CST）I，II和V）和“次优”（CST III）社区随着时间的推移比“非最佳”（CST IV）（CST IV）更稳定。此外，我们发现一些协变量（最著名的是饮酒）影响了从一个CST转移到另一个CST的可能性。我们进行了反事实模拟，以确认关键协变量的改变（例如饮酒）可以影响人群中不同的微生物群落的普遍性。最后，我们的分析表明，有一种相对通道的途径导致阴道微生物群落恶化，而恢复途径可以高度个性化。除了在一年多以来对阴道菌群动力学的第一个见解之一提供，我们的研究还展示了分层贝叶斯马尔可夫模型在具有许多协变量的临床队列数据中的新应用。我们的发现为在阴道环境中对微生物动力学的机械理解以及新型预防和治疗策略的发展铺平了道路，以改善阴道健康。
定性而不是定量磷化调节塑造了萌芽酵母中减数分裂I的末端
从有丝分裂中退出是由磷光蛋白质组景观的急剧变化引起的。 依赖细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）活性，主要调节激酶以及诸如发芽酵母中Cdc14之类的诸如Cdc14之类的反破坏性磷酸化酶的激活，从而使有序的底物去磷酸化有序，从而允许进入新的细胞周期进入新的细胞周期和复制许可。 在减数分裂中，必须在没有中间DNA复制的情况下执行两个细胞分裂，这意味着必须将全球磷酸化和去型的替代化适应减数分裂的挑战。 使用萌芽酵母中的全球时间分辨磷酸蛋白质组学方法，我们比较了有丝分裂出口与从减数分裂I到减数分裂II之间的磷蛋白组景观。 我们发现，与有丝分裂的退出不同，在减数分裂I结束时，CDK磷酸基因磷酸化的磷酸化大部分稳定，而大多数与CDK无关的基序是通过去磷酸化来重置的。 然而，在减数分裂的中期，CDK的人工降低导致有序的底物去磷酸化，与有丝分裂相当，表明在减数分裂I的末端磷酸化I的磷酸化I的主要是有定性的，而不是定性下降的。从有丝分裂中退出是由磷光蛋白质组景观的急剧变化引起的。依赖细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）活性，主要调节激酶以及诸如发芽酵母中Cdc14之类的诸如Cdc14之类的反破坏性磷酸化酶的激活，从而使有序的底物去磷酸化有序，从而允许进入新的细胞周期进入新的细胞周期和复制许可。在减数分裂中，必须在没有中间DNA复制的情况下执行两个细胞分裂，这意味着必须将全球磷酸化和去型的替代化适应减数分裂的挑战。使用萌芽酵母中的全球时间分辨磷酸蛋白质组学方法，我们比较了有丝分裂出口与从减数分裂I到减数分裂II之间的磷蛋白组景观。我们发现，与有丝分裂的退出不同，在减数分裂I结束时，CDK磷酸基因磷酸化的磷酸化大部分稳定，而大多数与CDK无关的基序是通过去磷酸化来重置的。然而，在减数分裂的中期，CDK的人工降低导致有序的底物去磷酸化，与有丝分裂相当，表明在减数分裂I的末端磷酸化I的磷酸化I的主要是有定性的，而不是定性下降的。
依赖饮食的宿主代谢产物形成肠道菌群以防止自身免疫性
此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年5月13日。; https：//doi.org/10.1101/2023.11.02.565382 doi：biorxiv Preprint
教练运动员依恋对运动员参与的U形效果：繁荣的中介作用和精神韧性的调节作用
基于资源理论和情感信息理论的保存，本研究探讨了教练运动员依恋对运动员参与，其基本机制以及从“损失获得”双路观点的影响。使用教练运动员的依恋量表，繁荣的量表，运动员参与量表和心理韧性量表，使用便利抽样方法对424名运动员（299名男性，125名女性，平均年龄= 16.14±2.24岁）进行了横断面调查。结果表明，教练运动员的依恋及其细分（回避的依恋和焦虑依恋）对繁荣和运动员的互动产生了U形影响，并具有不对称的U形曲线，其中左路更长，右路的较长。蓬勃发展对运动员的互动产生了重大影响，并在教练运动员依恋与运动员参与之间的U形关系中充当了瞬时调解人。心理韧性显着调节了教练运动员依恋对繁荣和运动员互动的U形效应。调查结果鼓励教练考虑运动员的依恋倾向，并根据运动员的依恋类型调整其沟通策略，以提高运动员的繁荣和参与水平。
使用机器人和AI来改变分配和药物疗法，并塑造日本药学教育的未来
在日本，分发是药剂师的关键责任，并且随着机器人和人工智能（AI）的进步而继续发展。本综述研究了机器人技术和AI的整合到药物实践中，为其有效性提供了支持证据，并探讨了日本药房教育教学的未来指导。在医院和药房中引入了分配机器人，例如自动分配系统和机器人无菌制剂，以提高效率，减少分配错误并优化药物管理（Takase，2022）。AI驱动的系统协助药剂师进行决策和个性化药物治疗，增强药物安全性，预测不良反应并优化个性化的药物治疗（Chow，2023）。尽管最初的实施成本很高，但预计机器人和AI的整合将扩大，尤其是在药物安全监测和AI-AI辅助药物治疗管理等领域。分配在个性化药物治疗中起着至关重要的作用，并且需要技术素养以及临床专业知识。要适应这些进步，需要进行药学教育改革才能纳入AI驱动的决策支持系统，机器人培训和跨学科合作。为未来的药剂师提供这些技能，将确保他们可以有效整合机器人和AI技术，同时保持患者的安全和护理质量。随着药房实践的不断发展，药剂师必须适应技术进步，并与机器人和AI合作以优化药物治疗结果。关键词：药剂师，分配，机器人，人工智能（AI），药学教育
越南如何利用AI重塑医疗保健
公司正在将AI和基因组学结合起来，以推动整个地区更具个性化，高效和可访问的医疗解决方案。一个突出的例子是Gene Solutions，这是一家开创性的基因测试公司，已成为亚洲精密医学领域的领导者。重点关注生殖健康，临床肿瘤学和高级基因组学，Gene Solutions提供了诸如非侵入性产前测试（NIPT），多癌早期检测（MCED）和综合基因组分析（CGP）等服务。公司使用尖端技术，包括循环肿瘤DNA（CTDNA）跟踪，提供个性化的数据驱动护理。经过超过150万次测试，Gene Solutions正在扩大越南，将其总部迁至新加坡，并与东南亚的领先医院团体和癌症研究所建立伙伴关系，包括印度尼西亚，泰国，菲律宾和马来西亚。
人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集
Hope A. Tanis是1：2.3.4，Anna S.E.1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M. Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M. Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M.Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,