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DermEngine 面向未来皮肤病学的 AI 算法
结果，他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是，由于皮肤科医生短缺问题日益严重，北美大多数患者的情况并非如此，平均等待专业医生的时间超过两个月。因此，越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务，以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而，由于皮肤图像分析和分类的复杂性，这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性，因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤，再加上皮肤癌病例的低假阳性率，使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求？利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友，可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性，就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
描述促进皮肤，口服和肠道
在生理出生期间，早期微生物群播种对于内分泌，代谢和免疫系统中新生儿皮肤，口服和肠道微生物组的发育至关重要。微生物组定义了体内存在的真菌，病毒和细菌等微生物，尤其是皮肤，肺，肠，阴道和口腔，并且对于保护短期和长期健康至关重要。1有一些证据表明羊水中也存在微生物群，并且妊娠10至13周，胎儿吞咽反射显而易见，这意味着在出生前的胎儿胃肠道肠道疾病中已经存在保护性肠道肠道微生物。2胎儿还涂在vernix caseosa中，该caseosa保护子宫中的皮肤并含有抗菌酶。新生儿皮肤微生物组最初反映了它主要暴露于出生时的微生物群，无论是来自阴道还是孕妇皮肤。
皮肤微生物组相关衰老的作用
摘要：皮肤的衰老过程很复杂，并且受内部和外部原因的影响。随着皮肤的抗氧化剂系统随着年龄的增长而恶化，众所周知的衰老假说认为氧化损伤会导致细胞衰老或凋亡。人类微生物群的复杂生态系统包括细菌，真菌和病毒等，以及其他微生物。先天和适应性免疫反应都取决于肠道和皮肤微生物群调节免疫系统，管理炎症并预防侵入性感染的能力。一生，人类微生物组可能会改变并受到各种破坏的影响。“微生物营养不良”，肠道微生物群的变化与包括衰老在内的多种疾病的影响有关。对“基因组微生物组杂物体”的创新综合，皮肤相互作用对皮肤健康和衰老有重大影响。为了保护，预防和推迟皮肤老化，同时保持良好的皮肤状况，未来的举措应集中于减少影响皮肤相互作用的因素的负面影响。关键字：皮肤微生物组，衰老，免疫反应。如何引用：Daniwing Putri Sahudi（2025）皮肤微生物组相关衰老的作用：系统评价。国际创新科学与研究技术杂志，第10（2）期，1816- 1820年。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14979482
COVID-19 MRNA疫苗（5年及以上）患者组方向 ehia：在患有镰状细胞疾病的患者中使用的plerixa（... 呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯 诊断成像数据集统计版本 2025/26 NHS付款计划 - 咨询通知 NHS标准合同2024/25-一般条件（完整... 中型安全住院服务（MSU） 专业皮肤科服务规范 NHS标准合同2024/25 国家创新药品基金列表v1.3
nhse和根据本PGD提供服务的人不得更改，修改或添加本文档的临床内容（第4、5和6节）；这种行动将使提供的临床签名无效。此外，授权组织不得改变第3节（员工特征）。第2节只能由授权PGD的人根据《人类药品法规》 2012 1（HMR2012）附表16第2部分第2部分（代表NHSE）修改。第7节可以在提供的指定可编辑字段中进行编辑，但仅出于提供这些部分的目的，即使用PGD的NHS组织的责任和治理安排。第7节不能用于更改，修改或添加到临床内容中。此类行动将使UKHSA临床内容授权无效，该临床内容授权是根据法规提供的。第7节将由提供服务及其授权经理的注册从业人员完成。
γδT细胞直接有选择地对IL-17依赖性真菌控制的皮肤共同酵母菌Malassezia反应
皮肤的稳定微生物定殖取决于宿主免疫系统的严格控制。脂质依赖性的酵母菌通常将皮肤定位为无害的剂量，并且受到宿主17型免疫监视，但这种真菌也与人类和动物的多样化皮肤病理有关。使用Malassezia暴露的鼠模型，我们表明Vγ4 +皮肤γδT细胞迅速扩展，是IL-17A介导真菌控制的主要来源。即使在真菌清除率后，也会在皮肤中持续存在的记忆样的玛拉西氏症响应性Vγ4 + T细胞富含排水淋巴结，并在几周后的真菌重新暴露后被保护。诱导γδT17免疫取决于IL-23和IL-1家族细胞因子信号传导，而TOLL样和C型凝集素受体则是可分配的。此外，暴露于Malassezia的宿主的Vγ4 + T细胞能够直接和选择性地对Malassezia衍生的配体进行反应，而与抗原呈递的宿主细胞无关。被检测到的真菌含量是在Malassezia属的各种物种上共享的，但在其他基本菌或aycomycota中没有使用。这些数据提供了对17型免疫监视的诱导和维护，对皮肤的诱导和维护，对皮肤健康具有重要意义。
新研究揭示了皮肤微生物对污染环境中earth毒性的影响
功能分析表明，关键的表皮微生物（主要是异营养）具有利用金属元素和养分的遗传能力。在与NZVI和TCEP的共污染环境中，某些表皮微生物变得占主导地位，消耗了锌，铜，锰，糖，糖和氨基酸等重要元素。这种消费导致宿主earth的营养缺乏。
皮肤细胞疗法：机制研究
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card9和myd88差异调节鼠皮肤中的Conconsal酵母Malassezia的Th17免疫力
皮肤微生物组的真菌群落由单一属Malassezia主导。除了其在宿主界面的共生生活方式外，这种共同的酵母还与人类和宠物动物的各种炎症性皮肤疾病有关。稳定的定殖通过17型抗真菌型免疫维持。然而，驱动TH17对Malassezia的反应的机制仍不清楚。在这里，我们表明C型凝集素受体Mincle，Dectin-1和Dectin-2识别Malassezia细胞壁中的保守模式，并在体外诱导树突状细胞活化，而在体外，TH17激活只需要Dectin-2，而在体内实验性皮肤化合物期间，TH17激活。相反，在这种情况下，类似Toll样受体识别是多余的。相反，通过MyD88的燃料IL-1家族细胞因子信号传导也与T细胞固有方式有关Th17激活。综上所述，我们表征了有助于保护皮肤最丰富成员的途径。这种知识有助于理解屏障免疫及其对Censals的调节，并且考虑到异常免疫反应与严重的皮肤病理相关。
对皮肤活检的迷你评论：传统和现代技术
由于增加了日晒和晒黑习惯，皮肤癌的发生率继续升高，需要尽早发现和治疗有利的结果。皮肤活检是皮肤病学和病理学中重要的诊断工具，因为它提供了对各种皮肤疾病的宝贵理解。正确处理皮肤活检标本对于确保准确的组织病理学评估至关重要。仍然，光学显微镜和免疫荧光的使用提供了一种评估皮肤活检标本的全面方法，每种样品都提供了独特的信息以帮助准确的诊断和管理。本评论重点介绍了皮肤活检实践的演变，从传统技术到结合人工智能（AI）和卷积神经网络的高级方法。AI技术提高了诊断准确性和效率，有助于对皮肤病变和活检的快速分析。尽管需要广泛注释的数据集和道德考虑之类的挑战，但AI在皮肤病学诊断方面表现出了希望。皮肤活检的未来在于微创技术，液体活检和个性化医学的综合药物基因组学。
人工智能在皮肤病学中的作用
人工智能（AI）正在迅速塑造皮肤病学领域，尤其是在皮肤癌的检测和管理中，包括黑色素瘤，基础细胞癌（BCC）和鳞状细胞癌（SCC）。在全球诊断出超过2至300万例新的皮肤癌病例以上，很重要的是要检测到提高生存率的初始病例，尤其是在黑色素瘤中，在晚期诊断中诊断疾病的诊断大大降低了。传统的临床方法，例如视觉检查和活检，临床变异性和延迟面临挑战，因此很难检测到初始阶段。通过AI等技术，尤其是在使用神经网络（CNN）时，该景观正在通过提高临床准确性和更早的，更可靠的恶性病变鉴定来改变。AI算法在巨型数据集中受过培训，可以分析皮肤镜图像，以检测可以回想起人类医生并提高皮肤癌诊断的敏感性和特异性的微图案。此外，AI经营的移动应用程序正在扩大对皮肤癌的筛查的访问，尤其是在未签名的地区，使患者可以上传图像以进行初步分析和及时的风险评估。超出了诊断，以通过分析AI个体治疗计划中的遗传学，组织病理学和医学数据来预测治疗反应，改善患者的结果，尤其是黑色素瘤。但是，AI在皮肤病学中的整合并非没有挑战。尽管面临这些挑战，AI具有改变皮肤癌的变革能力。数据是多种培训数据集所需的主要问题，以确保许多AI模型（许多AI模型的“ Black-Box”）的“黑箱”性质。doi：https：//doi.org/10.22034/mnba.2024.490534.1104©作者2024。由Birkar发表的引言A RT人工智能（AI）已经变革