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人工智能医疗设备的现状和未来
任何仪器、设备、器具、软件、材料或其他物品，无论是单独使用还是组合使用，连同任何附件，包括制造商旨在专门用于诊断和/或治疗目的的软件，以及其正确应用所必需的软件，制造商旨在用于人类的以下目的： — 疾病的诊断、预防、监测、治疗或缓解， — 伤害或残疾的诊断、监测、治疗、缓解或补偿， — 解剖或生理过程的研究、更换或修改， — 受孕的控制，并且其在人体内或人体上的主要预期作用不是通过药理学、免疫学或代谢手段实现，但可以通过此类手段辅助其发挥作用
新闻信雷医疗中心
Pustimbara博士于2019年开始研究5-氨基甲酸（ALA），同时继续在日本进行研究。 ALA是一种天然存在的氨基酸，通常在体内产生，但也可以在补充剂和治疗中外源使用。目前，它通常用于用于医疗目的的癌症的光动力诊断，但ALA具有在其他疾病的药物治疗中的巨大潜力。 Pustimbara博士开始了他的研究，该研究对在干细胞培养物中使用ALA的试验进行了一种称为线粒体脑病，乳酸性酸中毒和中风样发作（称为Melas综合征）的罕见疾病。迄今为止，尚无对疾病产生重大影响的治疗方法，Pustimbara博士发现，使用IPS细胞系并将ALA和SFC一起使用可以改善与线粒体功能相关的蛋白质的表达。此外，我们对脂肪细胞祖细胞的分化过程进行了研究，发现使用ALA和SFC大大减少了在3T3-L1分化过程结束时产生的脂肪细胞量。 Pustimbara博士在他的博士研究中使用了ALA和Hemin在癌细胞中使用的不同组合。 Hemin是一种含有氯的含铁的卟啉，由血液中常见的血红素组形成。使用胃癌细胞的研究表明，ALA和HEMIN可以通过增加细胞内PPIX积累和活性氧的产生来降低癌细胞的存活高达18％（Pustimbara等，2024）。除了第一个发现这一点的研究外，我们发现ALA和HEMIN的结合可能是在癌症疾病中使用光动力疗法的另一种选择。
新闻稿迈向“催化医学”的新时代
Yugo R. Kamimura、Kenzo Yamatsugu、Tomoya Kujirai、Hitoshi Kurumizaka、Atsushi Iwama、Atsushi Kaneda、Shigehiro A. Kawashima *、Motomu Kanai * DOI：10.1038/s41467-025-56204-2 URL：https://doi.org/10.1038/s41467-025-56204-2 注释（禁运信息） 禁止在 1 月 24 日日本时间晚上 7 点（英国时间 24 日上午 10 点）之前出版。 这项研究得到了以下赠款的支持：科学研究的授予（项目编号：23H05466，23H05475），科学研究B（项目编号：21H02074），学术变革性研究A（项目编号：24H02328），学术变革研究b（项目编号：22H050501018），挑战7（PISPICT）， （项目编号：21K19326，22K19553），年轻科学家研究（项目编号：22K15033），研究活动启动支持（项目编号：23K19423），AMED，AMED（项目编号：24AMA121009，21CM0106510H0006），JST-ERATO（JST-ERATO）（JST-ERATO）（JST-ERATO）（JST-ERATO）（JST-ERATO编号：JPMJERST和JPMJESS），和JPMJES119011901190119011901190119019019019019019019019019001900号。 （项目编号：JPMJCR24T3）、IAAR 研究支持计划、朝日硝子基金会研究补助金、武田科学基金会研究补助金以及持田纪念医学和制药科学基金会研究补助金。 术语表（注1） 催化剂：能促进特定化学反应但自身不发生改变的分子。通过反复作用，可以使用少量的催化剂来生产大量所需的产品。 （注2）表观遗传学：通过化学修饰DNA或蛋白质而不改变DNA碱基序列来控制基因表达的机制。遗传信息以基因组的形式表达，而化学修饰的信息则称为表观基因组。 （注3）乙酰化：在蛋白质的赖氨酸残基上的氨基（-NH2）上引入乙酰基（-COCH3）的反应。 （注4）翻译后修饰：蛋白质在细胞中合成后添加的各种化学修饰。它参与调节蛋白质活性、稳定性和定位。
学科代码 LSGI1001 学科名称 地球大数据与...
人工智能和数据分析 (AIDA) 是当今世界的重要工具，彻底改变了商业、公共卫生、环境、科学、技术、社会科学等各个领域的范式。它们提供了有益的方法，可以自动处理大量和各种数据，获取基本信息，并促进生活各个方面的决策。地球大数据，即从太空收集用于地球观测的大数据，为地球和环境科学提供了新的机会，彻底改变了理解地球系统和动态、人与环境相互作用以及自然和人类系统可持续性的方法和技术。地理空间分析使用来自各种技术（卫星图像、GPS、位置传感器、社交媒体、移动设备）的数据来分析和可视化地理参考数据，以了解现象并发现人与地点之间复杂关系中的模式和趋势。地理空间分析在传统类型的数据中添加了位置和时间，这种额外的背景可以更全面地了解现象和事件，更准确地预测模式和趋势，并实现实时可视化。本课程提供有关地球观测和地理空间人工智能 (EO-GeoAI) 各种问题的通识教育。探索从太空获取的图像/数据中识别和评估地球特征的方法。航空照片、地球资源卫星图像、气象卫星图像、激光雷达、无人机图像、社交媒体、移动设备等用于深入了解地球表面重要的物理、经济和文化特征。将进一步介绍遥感、地理空间人工智能和地理空间大数据分析中的机器学习基础知识。
研发学科杂志
简介：高血压危机的特征是血压急性升高。It can arise as a consequence of uncontrolled chronic hypertension or manifest suddenly in previously healthy individuals.目的：探索心血管危险因素对高血压危机（HC）的类型和结果的影响。此外，还要在六个月内研究新的心血管事件的发生，并定义可能影响这一点的风险因素。材料和方法：在六个月（01.07.-31.12.2023）中，在萨拉热窝大学临床中心急诊医学诊所的医院电子病历中的数据回顾性地收集。数据收集包括血压水平，年龄，性别，慢性高血压病史，吸烟状况以及糖尿病和血脂异常的存在作为心血管危险因素。初步入院后的结果（1。出院，2。住院和3个死亡）以及六个月后的随访（1。缺乏再入院，2。再入院和3个死亡）。结果：该研究包括243名患者：66例（27.2％），高血压紧急情况和177例（72.8％），在这些群体之间没有明显的急诊率，涉及慢性高血压的病史，血脂异常，吸烟状态和糖尿病的存在和糖尿病（P> 0.05）。男性在HE中占主导地位，而妇女则在HU组中占主导地位（p <0.05）。患者的舒张压值较高[中位数（IQR）110（20）vs. 100（10）]（p <0.05）。初始治疗后，有98.3％的HU患者出院，住院92.4％，其中3％的患者死亡。进行了6个月的随访后，这两组之间的再入院次数没有显着差异（P> 0.05），但HE的死亡率较高（15.15％vs 6.21％）（p <0.05）。观察到的结果（p> 0.05）之间的危险因素没有显着差异（p <0.05）（p <0.05）。结论：男性性别和更高的DBP已被确定为发展HE的风险因素，需要医院治疗的需求以及院内和六个月的死亡率增加。年龄较大，代表了再入院和死亡率的风险。关键字：高血压危机，风险因素，结果
