XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生活习惯
2024; 15(9): 2627-2645. doi: 10.7150/jca.91131 综述 妇科恶性肿瘤中的葡萄糖代谢重编程
由于肥胖、病毒感染、不良生活习惯以及社会经济压力等因素，妇科肿瘤的发病率和死亡率呈逐年上升趋势，已成为女性健康的重大威胁。大量研究表明，肿瘤细胞在糖酵解中具有显著的代谢活性，并能通过特定机制影响肿瘤的恶性生物学行为。因此，了解糖酵解蛋白、调控分子和信号通路在肿瘤发生、发展和治疗中的作用对患者和妇科医生至关重要。本文旨在综述糖代谢异常与宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌等妇科肿瘤的相关性，为妇科肿瘤的早期筛查、及时诊断和治疗干预提供有价值的科学依据，并有助于预防妇科肿瘤患者的复发。
人工智能监管即将进入生命科学领域：现在需要采取三个步骤
LS 公司还需要不断调整报告，以满足不断发展的 AI 功能和监管要求。他们需要根据设备的风险分类、对其进行的修改数量和类型以及解决方案用于决策的算法的成熟度和可靠性来调整报告的频率和其中的信息类型。例如，如果最初旨在通过跟踪患者的生活习惯来确保患者得到适当治疗的 AI 解决方案发展到也可用于诊断疾病的程度，那么随着潜在故障风险的增加，用于衡量其有效性的 KPI 必须发生变化。在这种情况下，关于设备安全性和有效性的报告可能会每半年或每季度进行一次，而不是每年一次。
CRISPR/Cas9基因编辑技术在心血管疾病中的应用
心血管疾病包括脑血管病（中风）、心力衰竭、高血压性心脏病、风湿性心脏病、外周动脉疾病、心肌病和许多其他心脏问题。3 已经确定了与心血管疾病发展相关的几种风险因素，例如生活习惯和环境因素，但这些因素只能解释一小部分事件。因此，探索潜在的分子机制对于解释与已知的心血管疾病发展风险因素没有明显关系的病例非常重要。4 已经证明，遗传易感性在心血管疾病的发展中起着关键作用。遗传学方法已经成功发现了越来越多心脏疾病的分子基础。5,6 除了已知在心血管系统中起作用的基因外，探索与心脏病相关的新基因
人工智能在高血压实际管理中的未来可能性
摘要 人工智能在临床研究和医疗保健管理等众多预测和分类任务中的应用越来越普遍。本综述介绍了人工智能在血压管理中的现状和未来可能性，即使用个人健康记录和电子病历等大规模数据准确预测和估计血压的可能性。个人血压会因生活习惯和环境而不断变化。本综述重点关注控制血压变化的两个主题：新型血压测量系统和使用人工智能进行血压分析。对于新型血压测量系统，我们将传统的无袖带方法与使用人工智能进行脉搏波分析以估计血压进行了比较。然后，我们描述了使用机器学习和深度学习预测未来的血压值。此外，我们总结了使用“可解释的人工智能”进行因子分析以解决人工智能的黑箱问题。总的来说，我们表明人工智能有利于高血压管理，并可用于为高血压的实际管理建立临床证据。
脱发的代谢综合征和相关合并症
脱发是一种以脱发为特征的常见疾病，对患者有显著的心理影响。该疾病可分为两大类：瘢痕性脱发和非瘢痕性脱发。脱发常与各种并发症有关，尤其是自身免疫性疾病。本综述严格审查了现有文献，以阐明不同类型的脱发与代谢综合征 (MetS) 以及 MetS 相关并发症之间的潜在关系。MetS 是指一组疾病，包括高血压、高血糖、腹部肥胖和血脂异常，这些疾病共同增加了患心血管疾病 (CVD) 和糖尿病的风险。此外，共同的风险因素（包括生活习惯和遗传倾向）表明这些疾病之间可能存在双向关系。这强调了采用综合治疗方法来解决脱发和 MetS 之间复杂相互作用的重要性。该评论强调了进行更全面、更多样化的队列研究的必要性，以增进我们对脱发和代谢综合征之间相互作用的理解。
SARS-CoV-2 Mpro：肽模拟物的潜在靶点......
摘要：2020-2021 年，新型冠状病毒 SARS-CoV-2 引发的 COVID-19 大流行失控蔓延，是历史上最具破坏性的事件之一，对全世界人口的健康、经济体系和生活习惯产生了重大影响。虽然目前一些有效的疫苗已获批准并广泛使用，但由于冠状病毒迅速变异，全球已发现多种 SARS-CoV-2 变种，这种干预措施的长期有效性和安全性一直受到争议。当时，世卫组织关于预防 COVID-19 严重临床并发症的主要建议仍然主要基于保持社交距离和限制人际交往，因此寻找新的靶向药物成为当务之急。已经提出了几种策略来对抗这种病毒感染，包括重新利用已批准用于治疗 HIV、HCV 和 EBOLA 等的 FDA 药物。在评估的化合物中，冠状病毒主要蛋白酶 (M pro ) 的抑制剂正成为越来越有希望的候选药物。M pro 在
调查定制的医疗决策算法...
摘要 - 在处理大规模异构医学数据并实现高度个性化建议时，以传统的医疗决策系统的限制，本文介绍了使用图形神经网络（GNN）的个性化医疗决策算法。这项研究将图形神经网络技术纳入医学和健康领域，旨在通过挖掘患者的临床特征，遗传信息，生活习惯之间的复杂关联来建立患者健康状况的高精度代表模型。在这项研究中，对医学数据进行了预处理以将其转换为图形结构，其中节点代表不同的数据实体（例如患者，疾病，基因等）和边缘代表实体之间的相互作用或关系。该算法的核心是设计一种新型的多尺度融合机制，结合了患者的历史病历，生理指标和遗传特征，以动态调整图形神经网络的注意力分配策略，以实现对单个病例的高度定制分析。在实验部分中，这项研究选择了几个可公开可用的医学数据集进行验证，结果表明，与传统的机器学习方法和单个图形神经网络模型相比，提议的个性化医疗决策算法在疾病预测准确性，治疗效果和患者风险分层方面表现出明显优于的性能。
增加谷物摄入量和减少咖啡摄入量可增加大脑体积：共同的遗传决定因素及其对认知和新陈代谢的影响
目前尚不清楚不同的饮食如何影响人类大脑发育，以及遗传和环境因素是否发挥作用。我们调查了英国生物库 18,879 名健康成年人的饮食效应，发现咖啡和谷物摄入量之间存在反相关的全脑灰质体积 (GMV) 关联模式，这与它们的反相关遗传结构一致。孟德尔随机化方法进一步表明，较高的咖啡摄入量对总 GMV 减少存在因果关系，这可能是通过调节负责大脑突触发育的基因表达来实现的。已确定的遗传因素可能通过谷物/咖啡摄入的介导进一步影响人们的生活习惯和身体/血脂水平，而 CPLX3 基因的全脑表达模式可能是咖啡/谷物摄入量和认知功能之间共享的 GMV 关联模式的基础。CPLX3 是调节皮质发育和可塑性的亚板神经元的专用标记。所有主要发现都已成功复制。因此，我们的研究结果表明，高谷物和低咖啡饮食具有相似的大脑和遗传结构，从而对认知、体重指数 (BMI) 和其他代谢指标具有长期有益的关联。鉴于 BMI 较高的 COVID-19 患者的预后较差，这项研究对公共卫生具有重要意义，尤其是在疫情期间。
胎儿编程和肠道菌群
邮政编码：87050-900电子邮件：audrei.pavanello@docentes.unicesuma.edu.br.br摘要编程窗口是最近几十年创建的一个概念，据描述，由于这一时期，孕妇习惯会影响长期生活的影响，这是由于表现出了很大的胎儿神经元的塑料。几个因素，例如营养不良，肥胖，吸烟，伦理学，体育活动，分娩和母乳喂养具有很大的影响，并且在这个概念中，阐明的是，取决于发生不良习惯的妊娠时期，可能会发生不同的成人生活中不同的后果。提到这一点，我们将微生物群是在编程窗口下具有很大影响的因素。这是有益的微生物的特征，这些微生物居住在人类胃肠道中，并通过针对有害抗原和可能的病理的肠道结构创造了整个保护性屏障。断层微生物群会导致变化的屏障，无法阻止病原体进入人类循环，作为通向新感染的门户。她对胎儿微生物群的产生的影响至关重要，因为它类似于孕产妇生物群体，无论它是否已满，都会影响这种免疫系统。与此相关，可以联系计划生育的重要性，因为通过计划受孕的时刻，可以重塑生活习惯，开始更健康的实践，诱发更好的发展并降低未来疾病的风险
EGFR‑VEGF的双重抑制：一种有效的方法......
摘要：全球范围内，肺癌的发病率和死亡率逐年逐渐上升。吸烟、二手烟暴露、职业暴露、呼吸系统疾病、遗传等不良生活习惯和环境因素与肺癌的发生相关。目前，低剂量螺旋CT常规作为肺癌诊断的首选方法，但病理检查仍是肺癌诊断的金标准。根据癌症的分型和分期，可选择手术、放疗、化疗、靶向治疗、免疫治疗等治疗方案。EGFR通路的激活可促进肿瘤细胞的存活和增殖，而VEGF通路可促进血管的生成，从而促进肿瘤的生长。在EGFR突变的非小细胞肺癌（NSCLC）中，EGFR激活可通过缺氧非依赖的机制促进VEGF上调，从而促进肿瘤的生长，VEGF的上调可使肿瘤细胞对EGFR抑制剂产生耐药性。此外，VEGF信号的表达还受其他因素的影响，因此使用单一的EGFR抑制剂无法完全抑制VEGF信号的表达。为了克服这一问题，VEGF抑制剂与EGFR抑制剂联合用药成为首选方法。双重抑制不仅可以克服肿瘤细胞对EGFR抑制剂的耐药性，还可以显著增加NSCLC患者的无进展生存时间。