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肝性脑病的未来治疗
肝性脑病 (HE) 是一系列神经精神障碍，是慢性肝病的常见且高度致病的并发症。它会显著降低与健康相关的生活质量 1 ，并与总体死亡率增加有关。 2 此外，尽管传统上认为 HE 是可逆的，但新出现的证据表明，即使在纠正急性发作后，HE 仍会对认知和幸福感产生持久影响。HE 的分类和不同表现超出了本综述的范围；然而，应该注意的是，HE 可能由各种疾病引起，包括急性和慢性肝病和门体分流。同样，HE 可能是偶发性的或持续性的，并且可能存在于从细微变化（称为隐性脑病）到昏迷（显性脑病）的一系列严重程度中，根据 West Haven 标准进行分级。 3 HE 最常见于慢性肝病，其中高达 40% 的患者最终会发展为显性疾病，隐性 HE 的患病率超过 50%。4 很大一部分 HE 是由急性不稳定事件引起的，尤其是在肝硬化患者中；这些事件包括感染、出血、
TDP-43蛋白质病：新一波的神经退行性疾病
含有TAR DNA结合蛋白43（TDP-43）的致病沉积物的抽象夹杂物在大脑和脊髓中很明显，这些患者的脊髓和跨神经退行性疾病谱的患者存在。例如，大多数偶发性肌萎缩性侧性硬化症患者（高达97％），额颞Lobar变性（〜45％）的患者很大一部分表现出TDP-43阳性神经元内包含物，这表明该蛋白质在疾病病原体中的作用。此外，TDP-43夹杂物在与多个基因突变有关的家族性ALS表型中很明显，包括TDP-43基因编码（TARDBP）和无关基因（例如，C9orf72）。虽然TDP-43是对RNA相关代谢至关重要的必不可少的RNA/DNA结合蛋白，但确定TDP-43介导神经变性的病理生理机制似乎很复杂，并且揭示了这些分子过程对于有效疗法的发展似乎至关重要。本综述强调了TDP-43蛋白的关键生理功能，同时考虑了与致病性TDP-43沉积相关的神经退行性疾病的扩展，并解剖了TDP-43可以介导神经变性的关键分子途径。
TDP-43蛋白质病：新一波的神经退行性疾病
含有TAR DNA结合蛋白43（TDP-43）的致病沉积物的抽象夹杂物在大脑和脊髓中很明显，这些患者的脊髓和跨神经退行性疾病谱的患者存在。例如，大多数偶发性肌萎缩性侧性硬化症患者（高达97％），额颞Lobar变性（〜45％）的患者很大一部分表现出TDP-43阳性神经元内包含物，这表明该蛋白质在疾病病原体中的作用。此外，TDP-43夹杂物在与多个基因突变有关的家族性ALS表型中很明显，包括TDP-43基因编码（TARDBP）和无关基因（例如，C9orf72）。虽然TDP-43是对RNA相关代谢至关重要的必不可少的RNA/DNA结合蛋白，但确定TDP-43介导神经变性的病理生理机制似乎很复杂，并且揭示了这些分子过程对于有效疗法的发展似乎至关重要。本综述强调了TDP-43蛋白的关键生理功能，同时考虑了与致病性TDP-43沉积相关的神经退行性疾病的扩展，并解剖了TDP-43可以介导神经变性的关键分子途径。
心脏事件监测（仅限北卡罗来纳州）
在下列一种或多种情况下，无创性心脏事件记录是禁忌的，或在至少 2 周的监测后仍得到非诊断性结果： o 在原因不明的中风或其他已记录的系统性血栓栓塞事件的情况下怀疑阵发性心房颤动 o 怀疑或已知的室性心律失常 o 因结构性或浸润性心脏病（如主动脉瓣狭窄、肥厚性心肌病、心脏结节病、先天性心脏病、家族史、扩张性缺血性或非缺血性心肌病）或使用已知会导致恶性心律失常的药物（如延长 QT 间期的药物）而导致心律失常的高风险 o 在调整可能导致晕厥的药物后出现复发性或不明原因的偶发性晕厥，或与自主神经功能障碍有关 o 电生理学研究或倾斜试验等异常测试对于继续满足上述所有初始植入标准且现有设备已超出使用寿命、无法修复或不再运行的个人，记录器被视为医疗必需品。定义植入式循环记录器：用于检测异常心律的设备。它被放置在皮下并持续记录心脏的电活动。记录器可以将数据传输到医生办公室以帮助监测。
散发性和 MEN1 相关 GEP NET 的新治疗方法
胃肠胰神经内分泌肿瘤 (GEP NET) 是一组异质性且多样化的肿瘤，它们源自共同的神经内分泌细胞。这些肿瘤大多数是偶发性的，而约 20% 则表现为遗传综合征。种系 MEN1 突变会导致一种综合征，这种综合征会增加对多灶性原发性 GEP NET 的易感性。此外，体细胞 MEN1 突变也会发生在这些偶发性病变中。MEN1 变异是胰腺神经内分泌肿瘤中最常见的体细胞突变。在这篇综述中，我们探讨了 MEN1 编码蛋白 menin 的缺失作为 GEP NET 亚群中关键致病驱动因素的含义，其下游后果包括致癌受体 c-MET（肝细胞生长因子受体）的上调。此外，本综述将总结与这些肿瘤在散发性和生殖系 MEN1 突变相关情况下的临床表现、治疗标准和结果相关的数据。最后，我们将介绍 GEP NET 中 c-MET 表达的数据、使用 c-MET 抑制剂的临床试验，并概述这些病变中 c-MET 抑制代表潜在精准医疗靶向方法的分子机制。
肠道细菌修复
摘要 在大肠杆菌和 11 种相关肠道细菌中研究了重组 DNA 修复和可诱导诱变 DNA 修复的发生率。发现重组修复是至少 6 种肠道细菌的 DNA 修复库的共同特征。这一结论基于对 (i) 损伤诱导的 RecA 样蛋白合成、(it) 大肠杆菌 recA 序列与某些染色体 DNA 之间的核苷酸杂交以及 (iii) recA 负互补的观察，该质粒显示截短大肠杆菌 recA 基因的 SOS 诱导表达。因此，DNA 损伤诱导基因表达的机制得到充分保留，以允许非大肠杆菌调控元件控制这些克隆的截短大肠杆菌 recA 基因的表达。相比之下，大肠杆菌中利用 umuC+ umuD+ 基因产物的诱变修复过程似乎不那么普遍。在大肠杆菌属之外，几乎没有检测到紫外线诱导的利福平抗性诱变，甚至在大肠杆菌属内，也仅在 6 个物种中的 3 个中检测到诱变。核苷酸杂交表明，在这些不易变异的生物体中没有发现像大肠杆菌 umuCD+ 基因这样的序列。本文讨论了可诱导诱变修复的偶发性引发的进化问题。
健康保险行业的关联策略
虽然人们非常关注医疗保健提供商如何使用可穿戴设备、个性化医疗、云基础设施、远程医疗和虚拟护理等新技术和服务，但健康保险公司在通过互联战略实现更好结果和降低成本方面的作用也值得深入研究。一方面，数字健康初创公司已经建立了具有互联战略的业务，旨在通过在护理过程和提供商之间创造统一的体验，并在更大程度上促进和协调患者与医疗保健提供商之间的关系，成为最终消费者值得信赖的合作伙伴。另一方面，传统健康保险公司主要与作为最终付款人的提供商和企业打交道，他们与最终消费者的互动充其量只是偶发性的。由于医疗支出失控，医疗保健领域正在转向更多基于价值的方法。因此，传统保险公司需要并且已经开始建立更具互联性的战略，并提供与其成员更深层次的潜在需求相关的服务，而不仅仅是执行付款报销。尽管一些传统保险公司（例如 Aetna 和 Cigna）正在朝着这一目标迈进，但传统保险公司面临着组织、文化和决策方面的挑战，而 Oscar Health 等数字化初创公司则不会遇到这些挑战。
生物技术和生物工程 - serval
图1中国仓鼠卵巢基因组中的γ型病毒类内源性逆转录病毒（ERV）DNA序列的系统发育分析。使用邻居加入方法，由序列比对构建了ERV系统发育树，并用Tamura和Nei（1993）的DNA进化模型进行了校正。为每棵树计算了总共10,000个引导程序，这些插图代表了这些分析的共识。（a）ERV系统发育树是基于ERV和偶发性伽马环病毒的POL序列的比对，而Walleye Dermal肉瘤病毒被用作外组。在Cho -K1基因组中鉴定出的ERV序列家族用颜色描绘，并且在系统发育树中只有一个代表。ERV或其他物种中描述的γ型病毒以黑色字母显示。（b）基于ltr -gag -pol -env -ent ltr序列的比对生成了在Cho -K1基因组中检测到的131个完整长度类型序列的系统发育树，并将FELV用作外群。颜色代表不同类型的 - c erv序列组，如面板A中的A。这项研究中所示的ERV用Cho -K1细胞中的转录用大胆字母表示
与穷人和apos
几乎没有站点的基塔夫连锁店有望实现Majorana零模式而没有拓扑保护，但完全非本地，这被称为穷人的主要模式。尽管已经在理论上和实验上都报告了几个签名，但在存在穷人的主要模式下，超导相关性的性质仍然未知。在本文中，我们研究了少数位点的基塔夫链，并证明它们与不同的对称性相关性，完全由基础量子数确定。尤其是，我们发现一个两个站点的基塔链链具有局部（奇数）和非局部（奇数和偶发性）对相关性，这些相关性均由系统参数旋转偏振和高度调节。有趣的是，当非局部P波对电势和电子隧道的频率相同时，奇数对的相关性在零频率上显示出不同的行为，这一效果可以由现场能量控制。由于拓扑超导体中Majorana零模式的固有空间非局部性直接连接到拓扑超导体中的固有空间非局部性，因此，这里的不同奇数配对反映了穷人的主要非局部性非局部性的主要Maporana Majorana模式，但与拓扑没有任何关系。我们的发现可以帮助理解几个位点基塔夫链中的紧急搭配。
使用 AI/ML 进行初级保健的最大挑战：思维方式还是数据集？
全球对初级卫生保健 (PHC) 的愿景是，人们在一生中定期获得优质综合服务。然而，情况并非如此，尤其是在低收入和中等收入国家，许多人只有在紧急需要时才使用正规医疗系统。然而，由于基础设施障碍、医疗服务提供者严重短缺和医疗质量低下，即使是偶发性护理也几乎不可能实现。人工智能和机器学习 (AI/ML) 可以帮助我们彻底改变当前的医疗保健现实，将其转变为持续医疗保健的愿景，促进个人保持持续健康状态。AI/ML 可以为个人提供精准建议，将患者从医疗服务的被动接受者转变为自身护理的积极参与者。通过考虑每个人，AI/ML 还可以确保整个人群的公平覆盖，并在个人健康、基因组数据、公共卫生和环境因素之间进行持续的数据交换。在实现 PHC 愿景的过程中，AI/ML 面临的最大挑战是向全球公民灌输一种责任感，让他们认识到健康数据对全球有益，同时优先保护个人拥有的受保护数据集。只有当个人开始采取集体方式处理健康数据，将思维模式转向预防目标时，AI/ML 在 PHC 中的潜力才会实现。除非我们克服这一挑战，否则全球社会将无法实现摆脱临时、被动的卫生系统文化的范式转变。