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World File Search System代谢障碍
阻塞性睡眠呼吸暂停表型有资格获得药理治疗
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种常见疾病。它的流行率在全球范围内增加，部分是由于肥胖率提高，而OSA对身体健康（心血管疾病和代谢障碍的风险增加）和心理健康以及重大的社会经济影响都有据可查的影响。尽管连续的阳性气道压力治疗（CPAP）仍然是中度至重度OSA的主要治疗干预措施，但其他治疗策略，例如体重减轻，位置治疗，下颌骨进步装置（MAD），手术治疗，上呼吸道的肌功能疗法（UA）肌肉和肌肉肌肉和下腔nerve刺激的使用也增加了。最近，几项试验证明了旨在改善UA肌肉功能障碍，循环增益或过度白天嗜睡的各种药理治疗的临床潜力。与OSA高度异质的临床图相一致，最近已经记录了不同临床表型的近期鉴定。合并症，入射心血管风险和对CPAP的反应可能在表型之间有显着变化。考虑到这一点，这篇综述的目的是总结有关OSA表型的数据，这些数据可能响应药理学方法。
怀孕中缺氧：胎儿发育的影响
怀孕期间的抽象缺氧，其特征是胎儿的氧气供应不足，对胎儿发育和长期健康结果构成了重大风险。关键含义包括宫内生长限制（IUGR），早产和神经发育障碍，所有这些都强调了解决怀孕期间缺氧的重要性。胎儿适应缺氧的机制，包括心血管和代谢调整，对于缓解低氧水平的不良反应至关重要。但是，持续性缺氧可能导致严重的并发症，例如IUGR，这会增加死产和长期健康问题的风险，包括后期生活中的心血管和代谢障碍。这强调了在怀孕期间有效地管理缺氧的早期检测和干预的必要性。减轻与缺氧相关的风险，涉及定期监测，医疗干预，营养支持和生活方式修改的全面方法至关重要。一个多学科护理团队，包括产科医生，营养学家和精神卫生专业人员，可以通过合作管理和教育来增强患者的结果。关键字：缺氧，怀孕，胎儿发育，宫内生长限制（IUGR），前宾夕法尼亚
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引言糖尿病（DM）是一种慢性，进步的代谢障碍，是一个重大的全球公共卫生问题。它的特征是胰岛素分泌和/或胰岛素抵抗受损，导致血糖水平始终如一。1尽管每年造成超过100万人死亡，并且在死亡率方面排名第九，但DM已成为21世纪的主要问题。预测表明，到2030年，全球约有5.78亿人将患有糖尿病，额外的3.98亿人面临着疾病的高风险。2在过去的三十年中，DM的发病率在全球范围三倍，大约四分之三受影响的人居住在低收入和中等收入国家。3型糖尿病（T2DM）是最常见的类型，占所有情况的90％以上。4，它影响了11个成年人中的1个，其中T2DM占所有实例的90％，并且人体要么对胰岛素反应不足，要么无法产生足够的胰岛素，导致高血糖症。长期高血糖会增加心脏病发作，肾衰竭，神经损伤和视网膜病变的风险。在这些并发症中，两种类型的糖尿病患者普遍存在慢性肾脏疾病（CKD），影响了这些病例中约40％。
使用索马鲁肽作为减肥药物的效果
摘要 引言：肥胖是由于机体功能性代谢障碍所导致的一种慢性疾病，其主要后果是继发性心血管疾病，因此成人超重是肥胖的一个危险因素。鉴于此，寻求一种药理学方法来帮助改变饮食习惯和体力活动习惯，以尽量减少疾病发展和复发的机会变得至关重要。目的：评估索马鲁肽作为体重指数高于 25 的成年人减肥辅助治疗的药用潜力。方法：这是一项范围界定审查，于 2022 年 9 月至 10 月进行，通过在 MEDLINE 数据库中进行研究，使用在 PubMed 平台上搜索时使用的网格术语进行。经过审查，我们选出了 20 篇符合资格标准的文章。结果：主要发现证明了该药物对肥胖患者持续减肥、降低心脏代谢风险和改善血糖控制的益处。除了具有利钠和利尿作用外，它还能促进血压下降和改善炎症过程。结论：尽管科学界对使用索马鲁肽可能产生的效果尚无明确共识，但关于
残留胆固醇，评估动脉硬化和心血管风险的宝贵生物标志物：系统评价
动脉硬化受到脂质代谢障碍的影响。广泛的研究始终显示出常规脂质参数，动脉硬化和心血管疾病之间存在相关性。指南强调了靶向低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）对心血管疾病的一级和次要预防的重要性，而LDL-C则剩下的降低了脂质的降低策略。但是，即使LDL-C降低至最佳水平，也存在心血管疾病的残留风险。最近的发现引起了对残余胆固醇（RC）的关注，这是导致这种残留风险的重要因素。RC，动脉硬化和心血管疾病之间的密切关联为生活方式干预和医疗治疗提供了令人兴奋的机会，以控制和降低RC水平，从而为预防和管理相关的心血管疾病提供了新的目标。我们的系统评价阐明了将RC视为评估动脉硬化及其对心血管健康的潜在影响的重要生物标志物的重要性。通过了解残留胆固醇与动脉硬化之间的联系，研究人员和医疗保健专业人员可以开发针对性的干预措施以减轻心血管风险，从而改善公共卫生结果并减轻与心血管疾病相关的经济负担。
甲状腺功能减退症对糖尿病及其并发症的影响：综合综述
糖尿病 (DM) 是世界上最常见的代谢紊乱之一，其特征是血糖水平过高，导致碳水化合物、蛋白质和脂质代谢紊乱。糖尿病的核心是胰岛素代谢障碍，导致大量临床特征。甲状腺是内分泌系统的另一个重要齿轮，它合成的激素在控制身体的新陈代谢方面发挥着重要作用。甲状腺功能减退症是由于各种因素导致甲状腺激素不足的一种状态，其特征是代谢活性减退。与糖尿病有关的胰岛素和甲状腺激素一起参与复杂的舞蹈，并起到调节身体新陈代谢的作用。必须探索这两种常见内分泌紊乱之间的关系，以了解它们的临床关联，并针对同时存在这两种疾病的患者制定特定的治疗方法。研究表明，1 型糖尿病 (T1DM) 和 2 型糖尿病 (T2DM) 都与甲状腺功能减退症存在较高的关联性，尤其是对于具有女性、高脂血症、肥胖和贫血等风险因素的患者。本综述还探讨了糖尿病的大血管和微血管并发症及其与甲状腺功能减退症的关联性。筛查糖尿病患者的甲状腺功能减退症非常有用。针对高风险患者的特定方案，可改善这种高发疾病患者的生活质量。
利用 NAMPT 的其他作用进行癌症治疗
肿瘤细胞对 NAD + 的需求增加。因此，许多癌症表现出对 NAD + 产生途径的依赖性增加。这种依赖性可以通过药物靶向 NAMPT（NAD + 挽救途径中的限速酶）进行治疗。尽管在癌症模型中使用 NAMPT 抑制剂的临床前数据很有希望，但早期的 NAMPT 抑制剂在几项早期临床试验中显示出有限的疗效，因此需要确定药物组合等策略来增强其疗效。虽然 NAMPT 抑制剂对癌细胞能量代谢障碍的影响已有详细描述，但最近的见解发现了许多其他可靶向的细胞过程，这些过程受到 NAMPT 抑制的影响。这些包括 sirtuin 功能、DNA 修复机制、氧化还原稳态、分子信号传导、细胞干性和免疫过程。本综述重点介绍了最近关于 NAMPT 抑制剂对恶性细胞非代谢功能的影响的研究结果，重点介绍了如何在临床上利用这些信息。将 NAMPT 抑制剂与其他针对 NAD + 依赖性过程的疗法相结合，或选择具有特定弱点并可与 NAMPT 抑制剂共同靶向的肿瘤，可能为利用该酶的多种功能获得更大治疗效益提供机会。
sibiricum saponin乳酸菌酸性细菌组合通过调节氨基酸代谢
摘要：一些研究表明，植物提取物和益生菌的组合可能是治疗2型糖尿病（T2DM）的更好方法，而不是单个干预措施。但是，在这方面，相对较少的相关报告仍然相对较少。因此，本研究旨在研究sibiricum saponin（PSS）和乳酸细菌（LAB）组合的治疗是否可以更好地管理T2DM。和组合的抗糖尿病机制是从葡萄糖代谢，微生物组和代谢组的角度研究的。结果表明，PSS+LAB可以更好地提高FBG水平，胰岛素敏感性，脂质代谢障碍和肝功能。蛋白质分析表明，PSS+LAB治疗显着增加了T2DM小鼠肝脏中P-PI3K/PI3K，P-AKT/AKT，GLUT2，IRS2和GSK-3β的表达，同时抑制FOXO1的表达。这种组合对肠道菌群的组成和丰度进行了积极调节。代谢组分析表明，与仅PSS治疗相比，该组合治疗的肠道微生物群代谢产物的变化更多。实验室+PSS对肠道菌群的改变导致丙氨酸，天冬氨酸和葡萄糖代谢途径的显着变化。这项研究可能为植物提取物和益生菌在T2DM的管理中的联合应用提供理论基础。
本文类型（文章 - 全球科学出版
摘要：近年来，高糖和高脂饮食（HSHF）已成为一个主要的全球健康问题，与各种慢性疾病的发作密切相关。益生菌，由于其在调节HSHF饮食引起的代谢障碍中的潜在作用而引起了极大的关注。本文描述了益生菌抵消HSHF饮食及其相关健康益处的负面影响的潜在机制。通过分析最近的研究文献，我们探讨了益生菌在调节肠道屏障功能，减少炎症反应，调节免疫系统并改善脂质代谢中的作用。此外，益生菌的使用与肠道菌群多样性的增加以及在病理条件下炎症标记的减少有关。尽管现有的研究为益生菌的健康益处提供了支持，但是需要进一步的临床试验和深入研究以更好地了解其在临床应用中的特定效果和机制。本文强调了未来研究的必要性，以在特定的健康状况，剂量反应关系以及宿主培养基相互作用的机制下关注益生菌作用的特异性。通过这些研究，我们旨在更深入地了解益生菌在预防和治疗HSHF饮食相关疾病中的潜力，从而为公共卫生提供更有效的策略。
机器学习模型预测胰岛素剂量
1计算机科学与系统工程系，1安得拉大学工程学院妇女工程学院，印度维萨卡帕特南摘要：一种慢性代谢障碍糖尿病梅利图斯，需要仔细管理血糖水平（BGLS），以减轻严重的长期复杂性风险。尽管采取了传统的预防措施，例如维持健康的饮食和定期运动，但许多糖尿病患者仍在努力有效控制其BGL。适当的胰岛素剂量在管理这种情况中起着至关重要的作用。我们的项目旨在利用机器学习技术来帮助糖尿病预测和胰岛素剂量估计。我们利用PIMA糖尿病数据集和UCI胰岛素剂量数据集来培训我们的模型。使用梯度提升分类器用于预测糖尿病的存在，而线性回归算法用于估计诊断为糖尿病患者的胰岛素剂量。培训后，我们将在缺乏类标签的测试数据集上评估模型的性能。梯度提升分类器将识别糖尿病病例，对于被诊断的人，线性回归模型将预测适当的胰岛素剂量。通过整合这些预测模型，我们旨在为改善糖尿病管理策略做出贡献。