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未来食物脂质的生物技术
- 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂（SGLT2抑制剂）是抗糖尿病药物的原始发展，其中心血管（CV）结局试验证明了2型2型糖尿病（T2D）患者的CV结果改善。对简历结果试验和后来专用的肾脏结果试验的次要分析始终报道了与肾脏相关的外部改善的，与T2D状态无关，以及一系列肾脏功能和蛋白尿。重要的是，SGLT2抑制剂通常是安全且良好的，进行了临床试验和现实分析，表明急性肾脏损伤的风险降低。SGLT2抑制剂的肾脏保护作用通常遍及该类别的不同成员，可能是基于血液动力学，代谢，抗炎和抗纤维化机制的。在这篇综述中，我们总结了SGLT2抑制剂对不同患者种群肾脏结局的影响。
微生物
摘要：癌症是一种巨大的全球疾病负担。每年，全世界有数千万人被诊断出患有癌症，其中超过一半的人死亡。海洋环境的巨大生物多样性越来越激发了专家的利益，尤其是在药物发现领域。在从海洋海绵中分离出来的一组真菌中，已经选择了海洋真菌曲霉的烟曲霉，因为它表现出明显的抗菌活性，朝向一组致病微生物。通过扩增和分析其18sRRNA基因的遗传鉴定，真菌已被鉴定出来。真菌粗提取物是通过稻米培养基上的真菌培养而获得的。对各种致病微生物的抗菌活性进行了测试。结果表明对铜绿假单胞菌，金黄色葡萄球菌，尼日尔和白色念珠菌具有明显的抗菌作用。此外，我们使用了三种不同的方法：ATBS，DPPH和脂质过氧化测定法测试了曲霉烟草WA7S6粗提取物的抗氧化潜力。结果表明，粗提取物WA7S6的IC50值为21.35 µg/ml。还针对HELA，MCF和WI-38等癌细胞系评估了粗提取物的抗癌潜力。通过GC质量和在血红素加氧酶识别化合物的硅分子对接中鉴定了真菌提取物的化学培养酯和脱氢膜内酯可能与抗氧化剂有关。
脂质纳米颗粒配方服务
MC-3和SM-102 LNP公式用于通过静脉注射0.3mg/kg的静脉注射液（100％N1-甲基-PSEU修饰，Genscript）向BALB-C小鼠提供BALB-C小鼠。通过全身生物发光成像（左图）测量插曲mRNA的表达。在48小时后（最高中间）收集并成像，以评估不同配方，心脏，肝脏，肺，脾脏，肾脏，肾脏和大脑的生物分布。两种配方在注射后3天评估（右上角）评估，导致体重减轻最小。
脂质修改后续职位...
背景心脏康复（CR）在管理脂质的脂质中发挥作用，用于预防心血管疾病，识别血脂异常的患者以及促进对专门脂质诊所的推荐。长期等待时间延迟了治疗，因此引入了脂质多学科团队（MDT）。旨在简化需要专业脂质服务以提高诊所能力的人的患者途径； CR计划中低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）及时的及时性；提高CR临床护士专家的了解（CNS）；鉴定脂蛋白升高（A）（LP（A））的患者，并建议在初级保健中进行家庭筛查。方法建立了一个虚拟的4周MDT会议，由CR CNSS，顾问化学病理学家，FH专业护士和生物化学临床研究员参加。在2021年11月至2023年7月之间参加康复的患者评估了脂质谱，并在MDT上讨论了290例。每月讨论11例患者的平均值（标准偏差3.23）。员工完成了自信心，以在MDT之前和项目结束之前管理脂质。总共审查了290名患者：117名转介给脂质诊所； 173在CR上进行了LP（a）测试和医学优化。降低了6-12个月的脂质诊所的转介降低60％。MDT促进了进入PCSK9I诊所的通道，在8周内进行了治疗开始。此外，对NACR数据的分析表明，在MDT引入的情况下，平均LDL-C水平降低。员工调查强调了MDT出勤与中枢神经系统对脂质管理的信心之间的局势关联。结论脂质MDT实现了其目标并在诊所之外受到影响；轶事证据表明，全科医生更定期寻求指导，以帮助管理LP升高（a）的患者。一项评估LP（a）测试和与高风险亲戚进行的全面审核对于确定脂质MDT对心血管风险管理的更广泛影响至关重要。
脂筏作为治疗靶点
摘要 脂筏通过在细胞表面有序的微区中组织通路成分来调节细胞代谢和信号通路的启动。脂筏调节的细胞反应范围从生理性到病理性，针对“病理性”脂筏的治疗方法的成功取决于治疗剂识别它们并破坏病理性脂筏而不影响正常的脂筏依赖性细胞功能的能力。在本文中，作为脂筏生物学专题综述系列的总结，我们回顾了当前针对病理性脂筏的实验性疗法，包括炎症筏和富含凋亡信号分子的脂筏簇的例子。矫正方法包括使用 HDL 及其类似物、LXR 激动剂、ABCA1 过表达和环糊精调节胆固醇和鞘脂代谢以及膜运输，以及使用 apoA-I 结合蛋白进行更有针对性的干预。其中，我们重点介绍了当受体二聚化发生在病理性脂筏中时，仅以同型或异型二聚体的活化形式靶向炎症受体的拮抗剂的设计。其他疗法旨在促进脂筏依赖性生理功能，例如增强小窝依赖性组织修复。
用于增强全脑分割的曲率引导粗到精框架
摘要。全脑分割是将整个脑体积划分为解剖标记的感兴趣区域 (ROI)，是脑图像分析中的关键步骤。传统方法通常依赖于复杂的管道，这些管道虽然准确，但由于其复杂性而耗时且需要专业知识。或者，端到端深度学习方法提供快速的全脑分割，但通常会由于忽略几何特征而牺牲准确性。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，将以前由复杂的基于表面的管道使用但被基于体积的方法忽略的关键曲率特征集成到深度神经网络中，从而实现高精度和高效率。具体而言，我们首先训练一个粗略的解剖分割模型，重点关注高对比度组织类型，即白质 (WM)、灰质 (GM) 和皮层下区域。接下来，我们使用 WM/GM 接口重建皮质表面，并计算表面上每个顶点的曲率特征。然后将这些曲率特征映射回图像空间，在那里它们与强度特征相结合以训练更精细的皮质分割模型。我们还简化了皮质表面重建和曲率计算的过程，从而提高了框架的整体效率。此外，我们的框架非常灵活，可以将任何神经网络作为其主干。它可以作为即插即用组件来增强任何分割网络的全脑分割结果。在公共 Mindboggle-101 数据集上的实验结果表明，与各种深度学习方法相比，分割性能有所提高，速度相当。
用于对粗发和卷发进行可靠脑电图记录的新型电极
摘要 — EEG 是一种功能强大且价格实惠的大脑传感和成像工具，广泛用于诊断神经系统疾病（例如癫痫）、脑机接口和基础神经科学。不幸的是，大多数 EEG 电极和系统的设计并不适用于非洲裔人群中常见的粗卷发。这可能会导致数据质量较差，在从更广泛的人群中记录数据后，这些数据可能会在科学研究中被丢弃，并且对于临床诊断，会导致不舒服和/或情绪紧张的体验，在最坏的情况下，会导致误诊。在这项工作中，我们设计了一个系统来明确适应粗卷发，并证明随着时间的推移，我们的电极与适当的编织相结合，可实现比最先进系统低得多（约 10 倍）的阻抗。这建立在我们之前的工作的基础上，该工作表明，按照临床标准 10-20 排列的模式编织头发可以改善现有系统的阻抗。
