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特刊 - 新兴的传染病...
新兴的传染病是根据最近出现在人群中还是其发病率或地理范围正在迅速增加或威胁要在不久的将来增加的感染疾病定义为感染。它们可能是由多种病原体引起的，现有的例子包括SARS病毒，SARS-COV-2，MERS病毒，丝状病毒，出血热病毒，登革热病毒，Chikungunya病毒，西尼罗河病毒，Zika Virus，Zika Virus，Monkeypox病毒，Monkeypox病毒，Borrelia Burgdorferi和Candida a Aruris和Candida auris。新兴的传染病在局部和可管理的情况下未检测到和控制，可能会对公共卫生产生严重的影响，就像Covid-19-19的大流行一样。我们很高兴邀请您提交与新兴和重新出现传染病的流行病学，诊断，治疗和控制有关的文章，尤其是对上述领域的最新进展。欢迎原始研究文章和评论。我们期待收到您的贡献。
使用高阶的简单复杂传染
摘要 - 神经退行性疾病的特征是复杂的蛋白质错误折叠的大脑内传播。例如，当前的发现突出了2种特定错误折叠蛋白在阿尔茨海默氏症中的作用，这些蛋白质被认为使用脑纤维作为高速公路传播。先前的研究通过模拟模型或基于机器学习的预测变量调查了这种扩散，这些预测因素采用大脑连接组作为基础扩散网络。但是，构造的结构连接组仅描述图中节点之间的成对连接。高阶相互作用复杂网络比正常图提供了显着的优势，因为它们可以捕获超出简单的成对关系船的交互。蛋白质错误折叠和聚集通常涉及正常图的合作行为或群体动力学，其专注于单个边缘，无法充分代表。蛋白质错误折叠的非线性和多尺度可能更适合更丰富的高阶模型。在这项研究中，我们研究了高阶网络在这种情况下是否可以提供改进的拟合和解释能力。更具体地说，我们采用淀粉样蛋白β的简单复杂传染模型来预测蛋白质错误折叠的扩散。Simplicial Cronagion复合物在2年的地平线和其他结果中，阿尔茨海默氏症患者在所有大脑区域的预测蛋白质沉积中产生了0.030的平均重建误差，胜过先前的研究，尤其是对于错误折叠的蛋白质的病例稳定增长。尽管时间范围有限，但这项研究突出了结合先进网络分析以捕获跨神经网络蛋白质聚集的复杂动力学的潜力。临床相关性 - 这项研究突出了高阶网络在阿尔茨海默氏症中提高错误折叠蛋白传播的预测的潜力，从而更好地洞悉了蛋白质聚集动力学。
慢病毒载体作为传染病疫苗平台
摘要：慢病毒载体是疫苗接种最有效的病毒载体之一。与参考腺病毒载体形成鲜明对比的是，慢病毒载体在体内转导树突状细胞方面具有很高的潜力。在这些细胞中，慢病毒载体最能有效地激活幼稚 T 细胞，它们诱导转基因抗原的内源性表达，这些抗原可直接进入抗原呈递途径，而无需外部抗原捕获或交叉呈递。慢病毒载体可诱导强大、强劲和持久的体液、CD8 + T 细胞免疫力，并有效预防多种传染病。人类群体对慢病毒载体没有预先存在的免疫力，这些载体的促炎特性非常低，为它们在粘膜疫苗接种中的应用铺平了道路。在这篇综述中，我们主要总结了慢病毒载体的免疫学方面、它们最近诱导 CD4 + T 细胞的优化，以及我们最近在临床前模型中使用慢病毒载体进行疫苗接种的数据，包括预防黄病毒、SARS-CoV-2 和结核分枝杆菌。
生物多样性数据支持有关人类传染病的研究：全球趋势，挑战和机遇
大量生物多样性数据的前所未有的生成始终促进广泛的学科，包括疾病生态学。新兴的传染病通常是由多宿主病原体引起的人畜共患病。因此，他们的理解可能需要访问与生态学有关的生物多样性数据和所涉及物种的发生。尽管如此，尽管有多项数据模拟计划，但生物多样性数据用于研究疾病动态的研究尚未完全利用。为了探索当前的贡献，趋势和确定局限性，我们表征了与人类健康有关的科学出版物中的生物多样性数据使用，并以全球生物多样性信息设施（GBIF）与从其他来源获取数据的研究相比对比。我们发现，研究主要从科学文献和其他没有汇总或Stan的来源获得数据。大多数研究探索了病原体，尤其是具有GBIF介导的数据的病原体物种，倾向于探索和重用多种物种的数据（> 2）。数据源根据所涉及物种的分类单元和流行病学作用而变化。生物多样性数据存储库主要用于与宿主，水库和矢量有关的物种，几乎不用用作病原体数据的来源，这通常是从与人类和动物健康相关的机构中获得的。虽然GBIF和不是GBIF介导的数据研究都探讨了相似的疾病和主题，但它们却呈现出纪律偏见和不同的分析方法。对新兴传染病的研究可能需要访问多种物种的地理和生态数据。一个健康挑战需要跨学科的合作和数据共享，这是由汇总的存储库和平台促进的。应承认，加强和促进生物多样性数据对了解无效疾病动态的贡献。
劳伦特·雷尼亚（Laurent Renia）教授传染病教授...
Prof Laurent RENIA Professor of Infectious Diseases Director of the Respiratory and Infectious Diseases Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University Senior Fellow and Principal Investigator, A*STAR Infectious Diseases Labs – AID Labs Laurent Renia is currently a professor of infectious diseases and the director of the respiratory and Infectious Diseases Program at the Lee Kong Chian School of Medicine, and in the南南技术大学生物科学学院。他还是A*Star ID实验室的高级研究员和首席调查员。他已经获得了我的博士学位。 1991年，来自法国巴黎的Pierre et Marie Curie（现为Sorbonne University）的大学，在Victor Nussenzweig的领导下在纽约大学（1991-1992）做了我的博士后。他于1993年返回巴黎，在法国国家卫生研究院（INSERM）担任研究科学家的永久职位。在2001年至2006年之间，他成为Inserm，联合导演Inserm的研究主任，并成为Cochin研究所免疫学系主任。他在2007年首次加入了一名*明星，担任新加坡免疫学网络（标志）的高级首席研究员。他于2013年从2020年成为执行董事。在2020年，他成立了A*Star ID Labs（A*Star）作为执行董事。他担任法国国家卫生研究院（Inserm）的兼职职位。他的科学利益涵盖了传染病的免疫学，重点是蚊子和人畜共患病，以及新出现的病毒，例如SARS-COV-2。他发表了400多篇文章和书籍章节。他的研究重点是基于对分子和细胞机制免疫的理解，通过开发动物模型以及新测定和方法来塑造新概念。
人工智能在打击传染病暴发中的作用和局限性
人工智能（AI）已成为大流行病管理的一种变革性工具，可显着增强疾病预测，诊断，药物发现和疫苗开发。本手稿探索了在传染病暴发期间AI的多方面应用，从预测建模和爆发预测到疫苗发育的加速和抗菌素耐药性检测。AI驱动的技术，包括深度学习和强化学习，在提高诊断准确性，简化药物发现过程以及为医疗保健提供者提供实时决策支持方面表现出了显着的有效性。尽管有实质性的贡献，但大流行管理中的AI部署仍面临关键局限性，包括对数据隐私，模型透明度的担忧以及需要不断更新以适应新兴病原体的需求。AI与人类专业知识的整合对于优化全球健康成果并应对这些挑战至关重要。本评论重点介绍了完全利用AI的大流行反应的潜力和障碍，提出了克服当前局限性的途径，并最大程度地提高了AI对未来爆发的影响。
促进肾脏健康和加强肾脏病防控，减轻非传染性疾病负担
(PP3) 重申我们共同承诺，将非传染性疾病导致的过早死亡率减少三分之一，实现世卫组织在预防和控制非传染性疾病问题三次大会高级别会议政治宣言（A/RES/66/2；A/RES/68/300；A/RES/73/2）中承诺的《2013-2030 年预防和控制非传染性疾病全球行动计划》（WHA66.10（2013 年）和 WHA72(11)（2019 年））中设定的目标，包括到 2025 年实现的预防和控制非传染性疾病的九项自愿全球目标，通过有效的健康促进和疾病预防、有韧性的卫生系统、充足、训练有素、尽职尽责的卫生队伍、全民健康覆盖和以人为本的卫生服务，以及在紧急情况和人道主义情况下促进获得和维持基本非传染性疾病服务的必要性（A/RES/78/4）；
2025 年 2 月 3 日尊敬的参议员，传染病......
美国传染病学会 (IDSA) 非常感谢您认真考虑被提名领导美国卫生与公众服务部及其机构的个人。为了帮助您考虑提名人，以及国会合作和监督卫生政策，我们写信分享一些有关传染病 (ID) 的额外背景和信息，这些背景和信息与罗伯特·F·肯尼迪 (Robert F. Kennedy Jr.) 确认听证会期间出现的一些问题有关。IDSA 代表 13,000 多名医生、科学家和其他医疗保健和公共卫生专业人员，他们专门从事传染病的预防、检测和治疗，包括与癌症治疗、器官移植、起搏器和人工关节相关的感染；疫情准备和应对；以及下文所述的严重医疗状况。
