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机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
用于治疗急性缺血性中风
本指南中的建议代表了尼斯的观点，在仔细考虑可用的证据后到达。在行使判断力时，希望卫生专业人员将此指南充分考虑到患者的个人需求，偏好和价值观。在本指南中应用建议是由卫生专业人员及其患者酌情决定的，并且不超越医疗保健专业人员的责任，以便与患者和/或其护理人员或监护人或监护人协商，以做出适合个人患者情况的决定。
确保人工智能时代的包容性中学教育
4 John Hawksworth、Richard Berriman 和 Saloni Goel，“机器人真的会抢走他们的工作吗？对自动化潜在长期影响的国际分析”，2018 年 2 月。[2019 年 7 月 28 日访问] https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf ，第 43 页。 4 5 财政研究所报告称，到 29 岁时，接受高等教育的男性比拥有 5 个 A*-C GCSE 的男性收入高出 25%。 Chris Belfield、Jack Britton、Franz Buscha、Lorraine Dearden、Matt Dickson、Laura van der Erve、Luke Sibieta、Anna Vignoles、Ian Walker 和 Yu Zhu，《本科学位对早期职业收入的影响》，财政研究所，2018 年 11 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/759278/The_impact_of_undergraduate_degrees_on_early-career_earnings.pdf ，第 15 页。 5 [2019 年 8 月 1 日访问] 6 https://www.suttontrust.com/wp-content/uploads/2019/06/Elitist-Britain-2019.pdf ，第 4 页 7 社会流动委员会报告称，“与工薪阶层出身的人相比，富裕人士最终从事专业工作的可能性高出近 80%”。《2019 年精英英国：英国领导人的教育背景》，萨顿信托基金，2019 年 7 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/798687/SMC_State_of_Nation_2018-19_Summary.pdf ，第 2 页。[2019 年 8 月 8 日访问]
引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
UAMH全球微膜生物多样性中心
描述：加拿大微生物的存储库。培养物收集，保存，分析，真菌生活菌株的识别。由植物标本室干燥的殖民地支持。参考和培训中心鉴定人类和动物病原体和相关分类单元。为涉及真菌的项目提供建议或帮助。
GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与
Stroke后抑郁症状的病变网络映射：来自两个前瞻性缺血性中风队列的证据
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助人，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年1月6日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2024.12.31.24319837 doi：Medrxiv Preprint
用N-PEP-12扩展治疗可以改善急性缺血性中风后的恢复吗？
普通的英语摘要背景和研究的目的是认知障碍是中风患者的普遍发现，无论严重程度如何，对生活质量产生了重要影响。血管认知障碍（VCI）描述了从轻度认知障碍（MCI）到痴呆症的一系列认知障碍，对所有认知领域和行为产生了影响。这是一项研究，旨在研究N-PEP-12治疗对中风后认知障碍患者恢复的影响。n-pep-12是一种营养补充剂，在实验研究中以及早期的临床研究中，在与年龄相关的认知缺陷患者中具有神经保护作用和获得性认知作用。
年龄对急性缺血性中风患者机械血栓切除术和临床结果的影响
背景和目的：机械血栓切除术在80岁或以上的患者中效率较低。我们的目标是更好地了解一般年龄对重新定性率和临床结果的影响。方法：我们对我们的前瞻性数据库进行了回顾性分析，该数据库的急性缺血性中风因大型血管阻塞而导致，他们在2019年至2021年中进行了机械血栓切除术。该队列分为五个年龄段：18 49、50 59、60 69、70 79和80年。我们的主要结局指标是通过MRS评分测量的机械血栓切除术后三个月的临床结果。次要结果是MITCI 2B定义的成功再通行的程序时间和成功率。结果：分析了264名患者的数据。在年龄组之间，程序时间（p = 0.46）或成功再续新化（p = 0.49）的过程时间没有显着差异。在三个月（p <0.0001）时代有显着的关联，MRS得分很大（P <0.0001）：从最年轻的群体到最大的群体，功能独立的几率（MRS 2）降低（80.0％vs. 21.3％）和死亡率（MRS 6）增加（MRS 6）增加（13.3％vs. 57.3％）。年龄的增长与较低的功能独立性率显着相关（OR 0.93； [95％CI 0.90 0.95]），更高的护理依赖性率（OR 1.04； [95％CI 1.01 1.07]）和更高的死亡率（OR 1.06; [95％CI 1.04 1.04 1.09]）。结论：较高的年龄没有显着影响重新加续化时间或再续签率，但与机械血栓切除术后临床结果较差，这与较差的临床结果相关。由Elsevier Inc.出版关键字：急性缺血性中风 - 大血管阻塞 - 机械血栓切除术 - 与年龄相关的结果©2023作者。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）