XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System疾病诊断
适体：有希望的疾病诊断和治疗工具
摘要：适体是短的，单链的DNA或RNA（ssDNA或SSRNA）生物分子，可以选择性地与特定受体相连，包括蛋白质，肽，碳水化合物，小分子，危险化学物质和活细胞。在过去的十年中，适体开始从基本研究转向各种工业应用。诊断的创建比临床应用的开发更为普遍，因为改善适体的体内稳定性和药代动力学进行诊断测试不需要重大修改。基于越来越多的注意力，由于体外选择技术的进步，通过指数富集（SELEX）的系统进化，生成适体的助学剂的功效已改善。许多疾病，包括分枝杆菌结核病，treponema pallidum，新颖的冠状病毒，艾滋病毒，粘液等，对人们的福祉揭示了很大的威胁，并在社会上赋予了重要的社会经济能力。因此，对病原体的初始和精确诊断对于及时和成功的治疗至关重要。由于缺乏可靠的探针来识别感染的生物学标志物，在分子和纳米级处检测到人类感染性疾病一直非常困惑。通过指数富集对配体的选择性生长，一组具有高特异性和敏感性称为适体的塑性寡核苷酸，在体外测试（SELEX）。越来越多的药物适体目前是临床前研究或临床试验的主题。随着基于SELEX的Aptamer筛选技术的持续发展，适体应用程序的范围已大大扩展。本文回顾了生物医学中核酸适体的演变，特别强调了它们如何用于诊断传染病。本文讨论了用于治疗包括冠状病毒在内的各种疾病的治疗适体的创建和评估。但是，适体技术的重大状态受到了几种技术限制，这些技术限制阻碍了创新的适体通过诊所的通行，并使适体业务变得更加困难。本综述主要集中在克服障碍的方法上，阻碍了适体在诊断和治疗方面的广泛部署，以及可能会大大扩展适体使用范围并为几位研究人员提供未来方向的策略。
心血管疾病诊断和治疗方面的进展......
不可改变的风险因素包括年龄、性别和家族史。随着年龄的增长，心血管疾病的风险会增加。男性的心血管疾病风险高于女性，尤其是在绝经前。家族有心血管疾病史，例如父母或兄弟姐妹有心脏病或中风病史，也会增加患上这种疾病的风险。心血管疾病的可改变风险因素包括高血压、糖尿病、高胆固醇、吸烟和肥胖。高血压会给心脏和血管带来额外的压力，随着时间的推移造成损害。糖尿病，特别是 2 型糖尿病，与胰岛素抵抗和高血糖水平有关，这会损害血管并增加患心脏病的风险。高胆固醇水平，特别是高水平的 LDL 或“坏”胆固醇，会导致动脉中斑块堆积，从而减少血流量并增加心脏病发作和中风的风险。吸烟是心血管疾病的主要风险因素，因为它会损害血管并导致斑块堆积。肥胖，尤其是腹部肥胖，也会增加心血管疾病的风险，因为它会导致胰岛素抵抗、高血压和高胆固醇水平 [2]。
人工智能在上消化道疾病诊断中的应用
摘要：人工智能 (AI) 具有支持临床常规工作流程的巨大潜力，因此在医疗专业人士中越来越受欢迎。在胃肠病学领域，对人工智能和计算机辅助诊断 (CAD) 系统的研究主要集中在下消化道 (GI)。然而，许多 CAD 工具也在上消化道疾病中进行了测试，并显示出令人鼓舞的结果。人工智能在上消化道的主要应用是内窥镜检查；然而，需要在短时间内分析越来越多的数值和分类数据，这促使研究人员研究人工智能系统在其他上消化道环境中的应用，包括胃食管反流病、嗜酸性食管炎和运动障碍。未来几年，AI 和 CAD 系统将越来越多地融入日常临床实践中，因此医生很快将需要至少具备基本概念。对于非专业人士来说，AI 的工作原理和潜力可能既令人着迷又晦涩难懂。因此，我们回顾了有关 AI 在恶性和良性食管和胃病诊断中表现的系统评价、荟萃分析、随机对照试验和原创研究文章，并讨论了 AI 的基本特征。
用于脑疾病诊断和治疗的核酸药物载体
核酸药物具有靶点选择丰富、设计简单、疗效良好且持久等优点，在脑疾病治疗中被证实具有不可替代的优越性，而载体是治疗效果的决定性因素，循环中降解清除、血脑屏障、细胞摄取、内体/溶酶体屏障、释放等严格的生理屏障阻碍核酸药物通过载体送达脑部，针对单一靶点的核酸药物对治疗机制复杂的脑疾病效果不佳，患者个体差异导致核酸药物治疗脑疾病存在很大的不确定性。本综述首先简要总结了核酸药物的分类，然后讨论了药物输送过程中的生理屏障和普适性的应对策略，并介绍了这些普适性的应对策略在核酸药物载体上的应用方法，随后探讨了以核酸药物为基础的脑疾病联合治疗的多药方案及相应载体的构建。接下来，我们将讨论通过医学影像诊断信息对患者进行分层和个性化治疗的可行性以及将造影剂引入载体的方式。最后，我们将展望基于载体的脑疾病综合诊断和基因治疗的未来可行性和剩余挑战。
机器学习在神经退行性疾病诊断和治疗中的应用
人工智能 (AI) 于 1955 年首次被约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 描述为“制造智能机器的科学与工程” 1 ，它是计算机科学研究的一个领域，致力于设计能够以与人类智能相似的复杂程度执行计算的软件。人工智能涵盖了广泛的计算系统和工具，它们模仿人类大脑每天执行的操作：解决问题、推理、发现模式和获取知识 2 。机器学习和自然语言处理是医疗保健领域最常用的人工智能形式，因为它们能够对数据集进行稳健的查询，以识别数据中不同特征之间以前未被发现的模式和关系 3 。这两种形式的人工智能截然不同，但具有共同的特征，因为自然语言处理主要使用机器学习从语言中获取含义。机器学习的功能可以帮助诊断、开发新疗法，并有助于提高我们对疾病过程的理解。近年来，机器学习算法在医学和科学研究中的应用得到了广泛的讨论 4 – 9 。在过去十年中，新技术使得快速积累患者数据成为可能，例如超声检查和 MRI 读数；生物样本的组学资料；电子捕获的临床、行为和活动数据；以及社交媒体获取的信息 10 – 13 。这些大型健康数据集是高维的，这意味着特征的数量
机器人和人工智能及其对心血管疾病诊断和治疗的影响
机器人技术和人工智能 (AI) 取得的重大进展直接开启了心血管疾病治疗的新时代。本摘要探讨了人工智能算法和机器人系统在心血管疾病诊断和治疗中可能具有的潜力和影响。机器人辅助手术彻底改变了心血管治疗领域，使微创手术成为可能，提高了患者的安全性并缩短了恢复时间。将人工智能算法纳入心血管护理，使早期异常识别、风险分类和量身定制的治疗计划变得容易得多。然而，需要解决包括患者安全、数据隐私和与现有医疗保健系统的顺利整合在内的问题。本摘要强调了合作和负责任实施的必要性，以充分利用机器人技术和人工智能在心血管护理中的前景，最终将改善患者的治疗效果并提高生活质量。
线粒体转移是一种新型的疾病诊断治疗方法
线粒体是细胞内的细胞器，在能量生产和代谢中起着至关重要的作用。线粒体功能障碍与多种疾病有关，包括神经退行性疾病，代谢综合征和心血管疾病[1]。近年来，人们对开发新型治疗方法的兴趣越来越多，以靶向线粒体功能障碍并预防或治疗这些疾病。线粒体功能障碍是许多疾病的常见特征，包括神经脱发性疾病，代谢性疾病和癌症。这种功能障碍会导致能量代谢受损，氧化应激增加并改变钙稳态，最终导致疾病发病机理[2-4]。线粒体靶向疗法已成为通过恢复线粒体功能并减少氧化应激来治疗这些疾病的有前途策略[5]。然而，药物输送和特异性的局限性阻碍了这些疗法的成功[6]。因此，需要有效靶向线粒体功能障碍的新型治疗方法的急需。生物学和医学研究人员最近在线粒体转移现象中表现出极大的兴趣和关注。使用不同的机制，例如间隙连接通道（GJC），细胞外囊泡（EV）和隧穿纳米管（TNT），用于细胞间线粒体转运。在2004年，第一次Rustom等。在培养的大鼠嗜铬细胞瘤PC12细胞，人类胚胎肾（HEK）细胞和正常大鼠肾细胞中观察到TNT [7]。此外，Koyanagi等人后来发现了TNT。能够在新生大鼠心肌细胞和内皮祖细胞之间转移线粒体[8]。这些结构已在神经，肌肉和癌细胞以及免疫细胞中看到[9]。这两项调查可以被认为是该领域的开创性。作为治疗，第一个线粒体转移实验是在2006年进行的，表明来自骨髓基质细胞（BMSC）的线粒体可以转移到线粒体中，有效的A549肺癌细胞并恢复了有氧运动，但不能释放线粒体或mitochondna或mtdna。在这项研究中，作者研究
定量脑电图在神经精神疾病诊断中的作用
摘要 定量脑电图 (QEEG) 是一种现代脑电图 (EEG) 分析方法，涉及记录数字 EEG 信号，然后使用复杂的数学算法对其进行处理、转换和分析。QEEG 带来了 EEG 信号特征提取的新技术：特定频带和信号复杂性分析、连接性分析和网络分析。QEEG 的临床应用非常广泛，包括神经精神疾病、癫痫、中风、痴呆、创伤性脑损伤、精神健康障碍等。在这篇综述中，我们讨论了这种临床工具的实际应用的现有证据。我们得出的结论是，到目前为止，QEEG 的作用不一定是立即确定诊断，而是结合其他诊断评估提供额外的见解，以便获得准确诊断、正确疾病严重程度评估和特定治疗反应评估所需的客观信息。
评论：心血管疾病诊断和预测的机器学习和数据挖掘方法
简介：心血管疾病（CVD）是全球死亡的最常见原因，其患病率在低资源环境中以及收入较低的人中正在上升。目标：机器学习（ML）算法正在迅速发展并在CVD诊断和治疗决策的医疗程序中实施。每天，医疗保健业务都会创建大量数据。但是，大多数使用不足。从这些数据集中提取知识或其他用途的有效技术很少。方法：ML正在全世界的医疗保健行业应用。在健康数据集中，ML方法可用于预防运动障碍和心脏病。结果：此类重要信息的启示使研究人员可以对如何使用适当的治疗和诊断来获得特定患者的重大见解。研究人员使用各种ML方法研究了大量复杂的医疗保健数据，从而改善了疾病预测中的医疗保健专业人员。结论：这项研究的目的是总结使用机器学习和数据挖掘技术预测心脏病的一些当前研究，分析所采用的各种采矿算法组合，并确定哪些技术是有用且有效的。还考虑了预测系统中未来的方向。
评论文章人工智能在患者各种疾病诊断和治疗中的作用
人工智能 (AI) 被定义为机器模仿人类智能行为的能力。随着计算机能力的大幅提升，人工智能通过使用各种算法帮助医疗专家进行更好的诊断和治疗。人类的大脑首先规划一个目标，然后需要人工智能通过监督和无监督学习来实现这一目标。人工智能中使用的各种算法包括人工神经网络、k-最近邻、支持向量机、决策树、回归分析分类器、贝叶斯网络、随机森林、判别分析。人工智能具有多种优势，例如在全幻灯片图像中对乳腺癌进行诊断和分期、对肺腺癌和鳞状细胞癌患者的组织病理学研究、在医学领域中对心血管疾病、精神疾病、胃肠病学、外科、眼科等进行快速诊断和治疗的更快解释和诊断。更有用的是解释和规划癌症诊断和治疗方案。然而，人工智能缺乏整体管理方法，因此永远无法取代人道治疗，但人工智能可以成为医生规划治疗方案的有用补充。关键词：算法、人工智能、机器智能、治疗学。AMEI 的诊断与治疗最新趋势 (2021)：10.5005/jp-journals-10055-0131