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研究文章一项磷酸二酯酶5抑制剂使用和阿尔茨海默氏病的病例对照研究和男性和女性患者的痴呆症
目前只有六种FDA批准的治疗阿尔茨海默氏病（AD）：Cho-linestrase抑制剂（多酮二酮，甘坦明和利氏菌），一种N-甲基-D-天冬氨酸受体受体拮抗剂（美体）和两种抗氨基氨基抗体（Ad-Anti-Antibamybood抗体）（Ad-d-Appartate）和3个抗氨基抗体（3）。然而，对胆碱酯酶抑制剂和美灵的临床研究充其量仅证明，仅在认知方面只有适度的统计益处，这可能不会转化为日常生活中患者和看护者的有意义的好处[4，5]。此外，这些药物可以具有许多剂量依赖性副作用，从而限制了它们的耐受性[6，7]。抗体疗法已获得FDA的批准，基于有限的数据降低其利益，这已受到广泛的批评[8-13]。lecanemab随机，在临床痴呆评级上的随机，受控的，第三阶段的清晰度AD试验后，FDA得到了全面的批准，该试验的平均益处仅为0.45点，而安慰剂的平均益处是盒子量表，痴呆症的痴呆症比例从0（正常）到18个月（严重的痴呆症），在18个月（严重的痴呆症）中，患有AD的患者的痴呆量。这种益处的大小可能在临床上无法察觉到患者和护理人员[16]。此外，卵巢单抗组的副作用较大，包括与淀粉样蛋白相关的成像异常（ARIA），具有脑微感染或血压质蛋白沉积物（14.0％对7.7％），ARIA，具有大脑水肿或积压的脑含量（12.6％vers 1.7％），并发率为7％，并及时（26％），并及时（26.26.4％）。终止试验代理（6.9％和2.9％）。由于可能的包含偏见，不闪烁和两组之间的可变辍学率，也对清晰度AD试验的内部和外部有效性也受到了质疑[16]。第三种单克隆抗体Donanemab被FDA拒绝了加急批准途径，因为在Eli Lilly的2期临床试验中服用该药物12个月的患者样本量不足[17]。应对这种批评，Eli Lilly最近发表了评估Donanemab的疗效的随机，受控的3期开拓者-Alz 2试验的结果，该试验在76周内CDR-SB量表上的AD进展平均降低了0.67点。这与清晰度AD试验中的LeCanemab相似[18]。在开拓者-Alz 2中证明了类似的副作用与Clarity AD试验中相似。此外，对于许多患者而言，FDA批准的单克隆抗体的年度成本（aducanumab的$ 28,000，李卡纳姆单抗$ 56,000）的费用是高昂的，并且没有人相信Donanemab将会大得多[9，12]。因此，迫切需要迅速开发，测试和批准负担得起的和可容忍的药物来治疗广告，通过预防或减慢疾病进展，可以对患者和看护人表现出有意义的好处。最近，由于已经建立了药物的安全性[19，20]，因此已经推动研究重新利用现有的FDA批准药物来治疗和/或预防AD。磷酸二酯酶抑制剂是一种类型的药物。磷酸二酯酶5抑制剂（PDE5I）西地那非和他达拉非属抑制剂属于一类药物，由于其血管舒张特性，最初是作为降压药和抗高级药物开发的。然而，它们已被FDA批准其他几种迹象：勃起功能障碍（ED），良性前列腺增生（BPH）和肺动脉高压（PHTN）[21]。在二十多年来，鼠模型中PDE5I的临床前功能研究表明，学习和记忆方面有希望的好处。这些研究对PDE5I的班级影响提供了支持，以在健康和患病人群中为男性和女性提供多种认知领域的益处[22-34]。然而，在AD研究中使用的临床前模型的结果与人类临床试验的结果之间的历史不一致，这可能是由于各种模型与人类之间蛋白质亚型的区域分布和大脑中的同工型的差异的结果，突出了
生成的AI增强了参与数字健康的参与
抽象用户通常由于缺乏吸引人，个人相关和支持的系统响应而放弃数字健康计划，因此在实现期望的健康成果方面取得了成功。在响应中，越来越多地探索了AI，作为改善用户互动和参与度的一种手段，最终导致了卓越的健康成果。一个至关重要的问题通常没有解决，应该如何将AI整合到健康促进和疾病预防计划中，以实现持久的行为改变并改善健康结果。我们预计，采用一种预测方法将增强计划的效率，其中AI被用作生成工具，以在个人和小组层面上为未来的健康状态和计划改编提供信息。因此，在本文中，我们利用了定性和定量研究方法，以探索以客户为中心，以客户为中心，微型，包容性健康的观点的AI和用户互动之间的一致性：建立在预测性的，生成的AI上的数字健康框架。我们提出了对不同医疗保健利益相关者之间和联盟的几种影响，并确定了未来研究的显着领域。这项研究旨在为数字健康平台和卫生部门的生成AI在基于用户的互动中的作用提供战略愿景。这项研究的目的是展示与将AI生成工具纳入未来的数字健康和健康促进环境中相关的潜力和期望，并探索这种方法对用户参与和健康成果的影响。1。为了调查这些链接，使用了混合方法：AI在数字健康平台中的影响。关键字：生成的AI，数字健康，预测健康模型，个性化的健康干预措施，AI驱动的参与，行为健康见解，健康成果预测，健康计划优化，数据驱动的健康策略，自适应健康技术。引言随着数字健康在当代医疗保健系统中的重要性，进入障碍，例如缺乏信任和感知的福利，也随着数字健康解决方案的访问和采用而增加了。因此，促进计划或产品参与度的策略已在数字健康领域提高了重要性。本文介绍了生成AI如何通过动态修改内容来帮助个人偏好以进行更个性化的用户旅程来帮助增加参与者的参与度。最终，有助于增加参与度可能有助于数字健康解决方案取得改善的健康状况。与数字健康解决方案的参与是一个持续的挑战，该计划表明，参与度很高，这是行业中的异常值。关键挑战包括第六周的高计划辍学率，用于数字健康行为改变计划，移动健康应用程序的不遵守率以及一般的乐观偏见，从而导致衰老人群中健康生活方式改变的延迟。此外，数字健康计划的参与者明显更高的意图在虚拟环境中参加健康干预的意图，如果他们可以选择搁置90分钟的不间断工作时间，这表明数字健康的趋势如何超出预期使用，这也影响了整体参与。这些因素结合起来，涉及对整体参与的影响，其中79％的参与者和81％的非参与者考虑了可穿戴设备的“浪费金钱”，进一步表明了对技术的低信任，从而带来了健康益处。参与者对技术的看法的这种向上趋势进一步强调了越来越多创新的数字健康解决方案，以持续的计划参与和稳健的健康成果。本文讨论了AI的产物如何用来解决参与者的犹豫和数据利用，并采用旨在增加对数字健康益处的兴趣和看法的解释性干预措施。
crispri：基于结核病药物靶标和微晶纤维素增强药物递送的基于持续治疗功效的识别
ElenaFernándezTorres摘要结核病（TB）仍然是全球重大的健康挑战，由于多药耐药性结核分枝杆菌（MTB）的兴起而加剧。由于抗性机制而导致的现有药物的效率低下需要新颖的药物靶标和优化的药物输送系统。这项研究旨在使用CRISPR干扰（CRISPRI）筛查确定MTB中的必要药物靶标，并评估基于微晶纤维素（MCC）的配方效应以持续药物递送。使用DCAS9介导的转录抑制构建了一个基因组 - 宽CRISPRI文库，并使用qPCR和RNA测序（RNA-Seq）评估了基因敲低效率。使用肉汤稀释测定法和菌落形成单位（CFU）枚举评估了基因抑制对细菌存活和药物敏感性的影响。基于MCC的Isoniazid制剂是使用湿的颗粒方法开发的，并通过扫描电子显微镜（SEM），X射线衍射（XRD）和傅立叶变换红外光谱（FTIR）来表征。使用USP溶解设备II评估了体外药物释放曲线，并进行了统计分析，包括ANOVA和Pearson相关性，以确定重要的趋势。结果表明，高CRISPRI敲低效率与降低的细菌存活率相关（r = -0.78，p <0.0001），表明成功鉴定了基本基因。细菌存活与利福平MIC之间的正相关（r = 0.61）证实，敲低会影响药物敏感性。基于MCC的制剂显示在24小时内持续释放药物，在MCC药物释放和细菌存活之间存在很强的负相关（-0.68），证实了延长的抗菌活性。该研究得出结论，CRISPRI是结核病药物靶标识别的有力工具，而基于MCC的配方为持续药物递送提供了有希望的策略。未来的研究应在体内药代动力学，全基因组测序和先进的药物携带者中整合，以进一步优化结核病治疗策略。关键字：结核病，CRISPR干扰，结核分枝杆菌，基因敲低，细菌存活，微晶纤维素，耐药性，持续药物释放，药物释放，精确药物，精密医学引起的结核病（TB），由Mycobacterium witter（Mimabacterium witter）造成了1.超过100个全球的造成（Mimobacterium witter and Fresprim andim Million Millionb）（Mim Million Millionb），是一个1. Mimb）。每年死亡（Samukawa等，2022）[1]。耐多药（MDR-TB）和广泛的耐药性结核（XDR-TB）的出现增加了对新型治疗策略的迫切需求（Cheung等，2021）[3]。传统的药物发现方法由于细菌代谢，休眠机制和内在耐药性的复杂性而难以确定新的有效靶标（Rock等，2016）[2]。在响应中，CRISPR干扰（CRISPRI）技术已成为鉴定和验证细菌生存，耐药性和代谢脆弱性所需基因基因的革命性工具（Yan等，2022）4 []。CRISPRI利用催化死亡的CAS9（DCAS9）酶选择性地抑制基因表达而无需诱导双链断裂，从而在活细菌细胞中实现了高通量药物靶标筛查（McNeil等人，2021年）[3]。虽然CRISPRI已广泛用于癌症研究和细菌遗传学，但通过鉴定出新的可药物靶标和抗生素协同作用来增强结核病药物发现的潜力仍未得到充分激发（Choudhery等，2024）[5]。除了确定新药靶标外，改善药物输送系统对于增强治疗功效和患者依从性至关重要（Kalita等，2013）[6]。当前的结核病药物治疗方案很长（6-9个月），导致辍学率高，治疗不完全，