阿片类药物使用障碍(OUD)是一种公共卫生危机,目前因使用率增加和大多数是芬太尼的合成阿片类药物而加剧了。因此,鉴定新的生物标志物和减少有问题的芬太尼使用并复发到芬太尼服用的策略至关重要。近年来,越来越多的工作表明,肠道微生物组可以作为对兴奋剂和阿片类药物的行为和转录反应的有效调节剂。在这里,我们推进了这项工作,以定义微生物组驱动芬太尼摄入量和寻求芬太尼在翻译相关的药物自我管理模型中的操作。雄性大鼠的微生物组的耗竭,具有广谱抗生素会导致药物给药增加,固定比率增加,进行性比率和戒酒后寻求药物。利用这些动物的微生物组含量的16S测序,肠道微生物组的特定细菌群与药物服用水平紧密相关。此外,在微生物组操纵和芬太尼给药后对伏隔核的全球蛋白质组学分析,以定义微生物组状态如何改变该关键边缘子结构中功能性蛋白质组学景观。这些数据表明,改变的微生物组会导致突触蛋白组的明显变化,以响应重复的芬太尼处理。最后,微生物组消耗的行为效应是通过衍生的短链脂肪酸代谢物的辅助可逆的。综上所述,这些发现与肠道和底座基础中的肠道信号传导建立了明显的相关性,以在此空间中进行进一步的翻译工作。
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酒精使用障碍 (AUD) 会导致大脑中复杂的改变,而这些改变目前尚不明确。饮酒模式的异质性和合并症的高发性影响了对 AUD 患者的机制研究。在这里,我们使用雄性马尔齐吉亚撒丁岛嗜酒 (msP) 大鼠(一种成熟的慢性饮酒动物模型)以及纵向静息态 fMRI 和锰增强 MRI 的组合,分别提供大脑连接和活动的客观测量。我们发现 1 个月的慢性饮酒改变了静息态网络之间的相关性。这种变化并不均匀,导致成对相互作用的重组和功能连接平衡的转变。我们确定了两种根本不同的网络重组形式。第一种是功能去分化,其定义为神经元活动和整体相关性的区域性增加,同时特定网络之间的优先连接性降低。通过这种机制,枕叶皮质区域失去了与感觉岛叶皮质、纹状体和感觉运动网络的特定相互作用。第二种是功能性狭窄,其定义为神经元活动增加和特定大脑网络之间的优先连接。功能性狭窄加强了纹状体和前额皮质网络之间的相互作用,涉及前岛叶、扣带回、眶额、前边缘和下边缘皮质。重要的是,这两种类型的改变在戒酒后仍然存在,这表明去分化和功能性狭窄导致持续的网络状态。我们的研究结果支持以下观点:长期饮酒,尽管是中度醉酒水平,也会引起大脑功能连接的稳态变化,并延续到戒酒初期。
摘要 目的 胃癌基因组研究发现了影响 RHO 信号传导的高度复发性基因组改变,尤其是在弥漫性胃癌 (DGC) 组织学亚型中。这些改变包括导致粘附蛋白 CLDN18 与 RHO 调节剂 ARHGAP26 融合的染色体间翻译。这些融合构建体如何影响 RHO 通路的活性,以及它们对胃癌发展的更广泛影响仍不清楚。在此,我们开发了一个模型,让我们能够研究这种融合蛋白在 DGC 发病机制中的作用,并确定具有这些改变的 DGC 肿瘤的潜在治疗靶点。设计 我们建立了一个转基因小鼠模型,将 LSL-CLDN18-ARHGAP26 融合基因改造到 Col1A1 基因座中,在那里它的表达可以被 Cre 重组酶诱导。利用由此模型生成的类器官,我们评估了其致癌活性以及融合蛋白对 RHOA 通路的生化作用及其在 DGC 发病机制中的下游细胞生物学作用。结果我们证明,在胃类器官中诱导 CLDN18- ARHGAP26 表达会诱导印戒细胞的形成(这是 DGC 的特征),并且当与肿瘤抑制基因 Trp53 的缺失结合时能够协同转化胃细胞。CLDN18-ARHGAP26 促进 RHOA 和下游效应信号传导的激活。从分子上讲,融合促进粘着斑激酶 (FAK) 的激活和 YAP 通路的诱导。FAK 和 YAP/TEAD 抑制的组合可以显著阻断肿瘤生长。结论这些结果表明,CLDN18-ARHGAP26 融合是一种获得功能的 DGC 致癌基因,可导致 RHOA 的激活以及 FAK 和 YAP 信号的激活。这些结果主张进一步评估新兴的 FAK 和 YAP-TEAD 抑制剂对这些致命癌症的作用。
心室间隔缺陷(VSD)是先天性心脏病的最常见形式,约占先天性心脏病病例的40%(Penny and Vick,2011年)。VSD导致血液分流,从而导致肺部血管的肺部血液循环体积和病理变化增加,这使得患有VSD的儿童特别容易发生肺部感染。随着疾病的发展,当肺循环压力高于全身循环压力时,血液从右侧到左心室的流动会增加左心室的预紧力,从而很容易导致心力衰竭。年轻婴儿的肺泡发育不是完美的,呼吸系统不成熟,并且肺泡II型上皮细胞的合成功能是有效的,导致肺泡表面活性剂的产生较少,因此呼吸功能不成熟。肺动脉症和感染都可能导致氧动脉部分压力降低,这进一步导致呼吸率变化。感染的发生可能是VSD患者长时间住院的危险因素。延长医院可能会进一步增加医院感染的可能性。肺部感染可能会导致肺间隙水肿,导致肺通风和低氧血症减少,最终导致呼吸迅速。某些情况的感染诊断尚不清楚,因此很难确定住院是否延长。因此,我们将本研究的结果设定为住院时间超过14天。但是,呼吸率(RR)是一个易于监控的指标,其测量精度很高,因此它可能具有住院时间的预测价值。一项研究发现,入院率高的呼吸率与疗养院接纳的患者的院内死亡率的增加有关(Myint等,2011)。我们旨在开发一个列图,以评估小儿VSD患者的住院风险超过14天。我们希望临床医生能够根据戒号模型中风险因素的变化进行及时调整治疗方案,以减少小儿VSD患者住院治疗。
•对活性物质或第6.1节中列出的任何摄取因素过敏•严重的呼吸抑郁症,严重的阻塞性气道疾病或急性哮喘。•不应针对严重肾功能障碍或严重肝损伤的患者进行给药。•应避免急性酒精中毒,ir妄,颅内压升高或具有癫痫持续状态等抽搐状态的患者。•不应将其用于接受单胺氧化酶抑制剂(包括moclobemide和Monoamine B抑制剂塞莱吉林和rasagiline)的患者,也不应在戒断后的两周内给予。•不应给接受利托那韦的患者服用叛变。•在心脏心动过速患者中应避免使用甲虫平。•在磷酸粒细胞瘤患者中使用丙氨酸可能会导致高血压危机。•应避免使用丙氨酸•在存在昏迷危险的糖尿病性酸中毒患者中。•在昏迷的患者中•患有麻痹性Ileus的患者•在头部受伤的患者中。4.4使用pethidine的特殊警告和预防措施是一种受控药物。重复使用可能导致吗啡类型的依赖性。叛变应谨慎使用,包括哮喘在内的急性或慢性气流阻塞的患者。肌无力的患者应谨慎或剂量降低雌性。丙氨酸应谨慎使用休克,甲状腺功能减退症,肾上腺皮质功能不全和抽搐疾病史的患者。丙氨酸应谨慎和减少对新生儿,早产儿,老年人或虚弱的患者或肝功能受损或肾功能受损的患者。肾功能障碍可能导致潜在的有毒代谢产物诺甲烷的积累,尤其是重复给药,所有这些患者组可能会经历该产品的增加或延长作用。虽然痉挛性少于吗啡,但丙氨酸可能会沉淀出Oddi的输尿管或括约肌的痉挛。随后应谨慎使用前列腺肥大和胆道疾病的患者,包括那些继发于胆囊病理学的疼痛的患者。
背景:类黄酮菊花会在大鼠中产生快速和持久的抗焦虑和抗抑郁样作用。然而,尚不清楚低剂量和高剂量的克莱辛是否通过伽马 - 氨基丁酸亚型A(GABA A)受体产生差异性抗吸收性效应。因此,这项工作的目的是比较一项纵向研究中的低剂量和高剂量的克莱辛对抑郁症的影响。此外,将克莱辛与血清素能氟西汀和γ-氨基丁酸(GABA)Ergic Allopregnanolone进行了比较,并且还研究了慢性治疗后与GABA A受体的参与。方法:将雄性Wistar大鼠分配为五组(n = 8):媒介物,1 mg/kg chrysin,5 mg/kg chrysin,1 mg/kg氟西汀和1 mg/kg的杂种。在第一个实验中,每天注射治疗,并在治疗的0、1、14和28天和最终治疗后48小时评估对运动活性和强制游泳测试的影响。在第二个实验中,将类似的组用注射1 mg/kg picrototoxin进行28天治疗,以研究GABA A受体的作用。根据实验设计,将方差(ANOVA)测试的单向分析(ANOVA)用于统计分析,p <0.05设置为显着性的标准。结果:在这两个实验中,治疗都没有改变运动活性。然而,在强制游泳测试中,低剂量的克莱辛,异烷醇酮和氟西汀逐渐产生抗抑郁药样作用,并在治疗后48小时维持这种作用,除了低剂量的Chrysin。picrotoxin阻断了低剂量克莱辛产生的抗抑郁药样作用,但不会影响高剂量的克莱辛,异源性异烷醇或氟西汀产生的抗抑郁药。结论:低剂量和高剂量的克莱辛引起的差异抗抑郁样作用是时间依赖的。低剂量的金沙蛋白会产生快速的抗抑郁样作用,而高剂量的克莱斯蛋白会产生延迟但持续的效果,甚至在戒断后48小时。高剂量克莱辛的作用与Allopregnanolone和Fluoxetine观察到的作用相似。低chrysin的抗抑郁样作用的机制似乎是Gabaergic的,而高剂量的Chrysin的作用可能涉及其他与5-羟色胺能系统有关的神经传递和神经调节系统。
报告#1 人工智能(AI)领域是一门充满活力的学科,具有影响和彻底改变公共卫生的巨大潜力。像聊天 GPT 这样的大型语言模型(LLM)和其他应用的进步需要在公共卫生学科内进行全面和持续的研究和仔细的审议,以评估与其未来实施相关的机遇和风险。因此,至关重要的是优先为公共卫生系统及其组织做好准备,以应对即将到来的数据和系统转型,从而有效利用人工智能在未来应用中的力量。人工智能可以简洁地定义为系统正确解释外部数据、从这些数据中学习以及利用这些学习通过灵活适应实现特定目标和任务的能力 1 。目前使用的两种类型的人工智能包括人工智能(例如智能扬声器)和人工智能(例如聊天 GPT)。通用人工智能(以下简称 AI)的发展及其数据解读能力为公共卫生领域提供了一种强有力的工具,可以(正在)彻底改变疾病监测 2 、健康促进、健康保护、服务提供和决策过程。通过利用先进的算法和数据分析技术(包括社交网络 3 ),AI 有可能提高公共卫生干预的效率、准确性和有效性。近年来,在计算能力、数据可用性和算法创新的推动下,AI 得到了长足的发展。AI 领域涵盖了各种子领域,包括机器学习、深度学习、自然语言处理和机器人技术。这些进步使 AI 系统能够处理和解释复杂数据、从经验中学习并做出决策。一些公共卫生组织正在将 AI 用于公共卫生实践中。例如,芝加哥公共卫生局正在利用 AI 为公共卫生干预措施提供信息,包括应用机器学习预测儿童铅暴露 4 和为基于风险的食品安全检查方法 5 提供信息。此外,世界卫生组织还采用了 Florence 2.0,它提供了有关压力管理、戒烟/戒尼古丁和健康生活的建议。从消费者的角度来看,许多专注于使用人工智能进行健康干预和改善的应用程序都可以提供基于个人的评估和分析,这些评估和分析建立在广泛的健康促进活动的基础上,因为这些应用程序是为用户量身定制的,以达到他们想要的健康结果。专注于人工智能和公共卫生应用的研究 6 正在发展,并为未来的应用提供了考虑,同时概述了使用 LLM 7 的风险和机遇。除非 LLM 能够以限制错误结果和分析的方式处理数据,否则公共卫生应用的潜力就无法实现。这需要一个数据转换“路线图”,从而形成一种公共卫生方法,其中数据是开放的(因此 LLM 可以访问)、准确和公平的。该路线图要求省级公共卫生机构更好地了解各种数据平台的现状,并与研究最佳实践 8 进行比较,以制定 AI 实施战略。这进一步要求访问和
图2。选项开发过程13图3。NPF国家战略成果16图4。戈尔韦都会区边界23图5。戈尔韦通勤集水区24图6。戈尔韦运输策略研究边界28图7。最高行程量(起源和目的地)29图9。现有的戈尔韦城市公交路线(2021年3月)35图10。提议的戈尔韦城市公交路线36图11。在戈尔韦县更宽的巴士服务36图12.本地链接总线路线37图13。铁路路线38图14。每日乘客,戈尔韦县火车站39图15。戈尔韦县战略道路网络40图16。城市地区和道路网络41图17。戈尔韦县碰撞热点(2012-16)42图18.戈尔韦城戒指路44图19.Oranmore站重建的资金阶段45图20。Oranmore站提案46图21。期权开发过程的摘要47图22。旅行走廊51图23。NTA模型扇区地图52图24。模型数据分解过程53图25。选项分组53图26。Galway -Tuam&Ne Galway(N83)走廊58图27。Galway -Tuam&Ne Galway(N83)问题发现59图28。Galway -Tuam&Ne Galway(N83)提议的选项摘要61图29。戈尔韦-Athenry(M6)走廊62图30。Galway -Athenry(M6)问题所确定的62图31。雅典 - Ballinasloe(M6)走廊65图33。Galway -Athenry(M6)提议的选项摘要64图32。雅典-Ballinasloe(M6)问题已确定65图34。雅典 - Ballinasloe(M6)提议的选项摘要67图35。北 - 南(M18)走廊68图36。北 - 南(M18)问题已确定69图37。 北 - 南(M18)提议的选项摘要71图38。 北 - 南(M17 / N17)走廊72图39。< / div> 北 - 南(M17 / N17)问题72图40。< / div> 北 - 南(M17 / N17)提议的选项摘要74图41。< / div> Ballinasloe -Tuam走廊75图42。 Ballinasloe-识别的TUAM问题76图43。 Ballinasloe- TUAM提出的选项摘要77图44。 戈尔韦 - 克利夫登走廊78图45。 戈尔韦 - 确定的克利夫登问题79图46。 戈尔韦 - 克利夫登提出的选项摘要81图47。 戈尔韦-Loughrea -Portumna走廊82图48。 Galway -Loughrea -Portumna问题确定82北 - 南(M18)问题已确定69图37。北 - 南(M18)提议的选项摘要71图38。北 - 南(M17 / N17)走廊72图39。< / div>北 - 南(M17 / N17)问题72图40。< / div> 北 - 南(M17 / N17)提议的选项摘要74图41。< / div> Ballinasloe -Tuam走廊75图42。 Ballinasloe-识别的TUAM问题76图43。 Ballinasloe- TUAM提出的选项摘要77图44。 戈尔韦 - 克利夫登走廊78图45。 戈尔韦 - 确定的克利夫登问题79图46。 戈尔韦 - 克利夫登提出的选项摘要81图47。 戈尔韦-Loughrea -Portumna走廊82图48。 Galway -Loughrea -Portumna问题确定82北 - 南(M17 / N17)问题72图40。< / div>北 - 南(M17 / N17)提议的选项摘要74图41。< / div>Ballinasloe -Tuam走廊75图42。Ballinasloe-识别的TUAM问题76图43。Ballinasloe- TUAM提出的选项摘要77图44。戈尔韦 - 克利夫登走廊78图45。戈尔韦 - 确定的克利夫登问题79图46。戈尔韦 - 克利夫登提出的选项摘要81图47。戈尔韦-Loughrea -Portumna走廊82图48。Galway -Loughrea -Portumna问题确定82