血液测试可在首次症状出现前 25 年内预测女性是否患有痴呆症
Un simple análisis de sangre, de los que se realizan de forma rutinaria en la práctica clínica, podría ayudar a identificar qué mujeres tienen más riesgo de desarrollar demencia décadas antes de que aparezcan los primeros problemas de memoria y hasta dar pistas claves sobre qué pacientes se beneficiarían de tratamientos preventivos. Según anuncia un […]
鉴定驱动眼表鳞状肿瘤进展的失调基因簇和途径
Mittal, R.、Rath, S. 和 Vemuganti, GK 眼表面鳞状肿瘤 – 病因发病机制回顾和临床病理诊断更新。沙特 J.眼科。 27、177-186。 （2013）。 谷歌学术 桑托尼，A.等人。结膜侵袭性鳞状细胞癌的治疗。是。 J.眼科。 200, 1–9 （2019）。 谷歌学术 Mantelli, F.、Mauris, J. 和 Argüeso, P. 眼表上皮屏障和其他粘膜保护机制：从过敏到传染病。电流。意见。过敏诊所。免疫学。 13、563-568。 （2013）。 谷歌学术 Tiwari, A.、Swamynathan, S.、Jhanji, V. 和 Swamynathan, SK KLF4 协调角膜上皮顶端-基底极性和细胞分裂平面，并在眼表面鳞状肿瘤中下调。投资。眼药水。维斯。科学。 61 （2020）。 Chikama，T.等人。角膜上皮中过量的 FGF-7 会导致幼鼠角膜上皮内瘤变和成年小鼠上皮增生。是。 J.帕索尔. 172、638–649。 （2008）。 谷歌学术 窦，L.等人。人PP5基因在小鼠体内的过度表达会诱导角膜增生并导致眼表鳞状细胞瘤。生物化学。生物物理学。资源。交流。 529、487–493。 （2020）。 谷歌学术 Gichuhi, S.、Sagoo, MS、Weiss, HA […]
统一脑电图成像方法提高了癫痫发生区识别的准确性
卡内基梅隆大学研究人员的一项新进展可能会重塑临床医生识别导致耐药性癫痫的大脑区域的方式。对于全世界数百万癫痫患者来说，手术可能是一种改变生活的选择，但前提是医生能够准确定位癫痫发作区域（癫痫发作的区域）。 生物医学工程教授 Bin He 和他的团队开发了一种基于机器学习的统一方法，称为时空光谱成像 (STSI) 来提供帮助。它是第一种能够在单一计算框架内分析每种主要类型的癫痫脑信号的技术。他们的作品发表于 美国国家科学院院刊为无创术前规划提供了技术突破和有前景的新方向。 如今，大多数癫痫中心依靠侵入性颅内脑电图 (EEG) 记录来确定癫痫发作。可能会对患者进行数天或数周的监测，直到癫痫发作自然发生。尽管该方法准确，但耗时、成本高且体力消耗大。无创头皮脑电图作为一种更安全的替代方案具有巨大的潜力，但临床医生尚不清楚哪种生物标志物（例如尖峰、高频振荡（HFO）或癫痫发作）对于查明癫痫发作组织最可靠。传统上，每个生物标志物都需要自己的分析流程，这使得该领域没有统一的方法来比较它们。 他的 STSI 框架改变了这一点。通过共同分析大脑活动发生的地点、时间和频率，它可以对尖峰等瞬态事件和癫痫发作和 HFO 等振荡事件进行成像。 这是第一次，一种算法可以处理所有癫痫生物标志物。这种统一的计算方法以前从未被采用过。” 何斌，卡内基梅隆大学生物医学工程教授 使用 STSI，该团队对 42 名耐药性癫痫患者的 2,081 个个体脑电图事件进行了多年研究。这是首次对所有主要癫痫生物标志物进行源定位的严格定量比较，并且是与梅奥诊所临床医生长期合作的产物，梅奥诊所收集了所有患者数据。 He 的研究小组发现，仅当 HFO 与尖峰重叠时才会出现病理性 HFO，它是识别致癫痫脑区域的最准确的发作间期生物标志物。这些病理性 HFO 将致癫痫区域定位在侵入性癫痫发作绘图的约 9 毫米范围内，接近使用实际癫痫发作实现的 7 毫米精度。 他解释说：“您可以在一小时内记录病理性 HFO，而不必等待数天才能看到癫痫发作。准确度仅相差两到三毫米。”相比之下，一度被认为是有前途的生物标志物的普通 HFO 表现不佳。这一发现有助于澄清多年来临床研究中不一致的结果。 这项工作还代表了电生理源成像概念的重大转变。它提供了一种无创且更快的方法来支持术前计划。它的影响超出了癫痫范围，因为 STSI 可以分析任何脑电图或脑磁图 (MEG) 信号，无论是瞬态信号还是振荡信号。这种能力为研究记忆、注意力、疼痛、精神疾病和正常大脑功能打开了大门。 展望未来，他希望获得新的资金来在更大的患者群体中验证该技术，并为临床采用做好准备。 “重点是帮助别人，”他说。 “如果我们能够提供一种无创、精确的替代方案，使患者免于数天的侵入性监测，那将产生重大影响。我们致力于通过我们的专业知识改善患者体验。” 来源： 卡内基梅隆大学工程学院 期刊参考： 蒋X., 等人。 （2025）。使用统一的时空光谱源成像框架绘制致癫痫脑图。 美国国家科学院院刊。 DOI：10.1073/pnas.2510015122。 […]
深度学习人工智能模型识别出首个慢性压力生物标志物
根据下周在北美放射学会 (RSNA) 年会上发表的研究成果，研究人员使用深度学习人工智能模型，确定了首个可通过常规成像检测到的慢性应激生物标志物。 据美国心理学会称，慢性压力会影响身体和心理健康，导致各种问题，包括焦虑、失眠、肌肉疼痛、高血压和免疫系统减弱。研究表明，慢性压力会导致心脏病、抑郁症和肥胖等重大疾病的发生。 该研究的主要作者、马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学医学院的博士后研究员 Elena Ghotbi 医学博士开发并训练了一个深度学习模型，用于测量现有 CT 扫描中的肾上腺体积。 每年仅在美国就会进行数千万次胸部 CT 扫描。 我们的方法利用广泛可用的成像数据，并为使用现有的胸部 CT 扫描对一系列条件下的慢性压力的生物影响进行大规模评估打开了大门。这种人工智能驱动的生物标志物有可能增强心血管风险分层并指导预防性护理，而无需额外的测试或辐射。” Elena Ghotbi，医学博士，约翰霍普金斯大学医学院博士后研究员 资深作者、约翰·霍普金斯大学放射学教授 Shadpour Demehri 医学博士表示，慢性压力是许多成年人每天都要面对的一种普遍病症或抱怨。 “这是我们第一次能够‘看到’体内的长期压力负担，使用全国各地医院的患者每天都会进行的扫描。到目前为止，除了问卷、慢性炎症等替代血清标志物和皮质醇测量之外，我们还没有一种方法来测量和量化慢性压力的累积影响，而皮质醇测量的获取非常麻烦。”德梅赫里博士说道。 与提供压力水平瞬时快照的单一皮质醇测量不同，肾上腺体积就像慢性压力的生物晴雨表。 在这项研究中，研究人员从动脉粥样硬化多种族研究中获得了 2,842 名参与者（平均年龄 69.3 岁；51% 为女性）的数据，这是一项综合性研究，结合了胸部 CT 扫描、经过验证的压力问卷、皮质醇测量和非稳态负荷标记（慢性压力对身体的累积生理和心理影响）。这种成像、生化和心理社会数据的罕见整合使其成为开发慢性压力成像生物标志物的最佳且可能是唯一的队列。 研究人员回顾性地将他们的深度学习模型应用于 CT 扫描，以分割和计算肾上腺的体积。肾上腺体积指数 (AVI) 定义为体积 (cm3) 除以高度 (m2)。两天内每天收集八次唾液皮质醇。稳态负荷基于体重指数、肌酐、血红蛋白、白蛋白、葡萄糖、白细胞计数、心率和血压。 较高的 AVI 与较高的皮质醇、峰值皮质醇和稳态负荷相关。与低压力的参与者相比，高感知压力的参与者的 AVI 更高。 AVI 还与较高的左心室质量指数相关。 AVI 每增加 1 立方厘米/平方米，心力衰竭和死亡风险就会增加。 该研究的合著者、加州大学洛杉矶分校流行病学教授、压力与健康领域的先驱研究员 Teresa E. Seeman […]
中度至重度 COVID-19 中新诊断糖尿病的预测诊断模型：TyG 指数、BMI 和炎症标志物的作用 | BMC 内分泌失调
Conte C、Cipponeri E、Roden M。糖尿病、能量代谢和 COVID-19。内分泌修订版 2024 年；45：281–308。 https://doi.org/10.1210/endrev/bnad032。 文章 中科院 考研 谷歌学术 Narita R，Abe S，Kihara Y，Akiyama T，Tabaru A，Otsuki M。慢性丙型肝炎病毒感染中的胰岛素抵抗和胰岛素分泌。 J肝醇。 2004；41(1)：132–8。 https://doi.org/10.1016/j.jhep.2004.03.020。 文章 中科院 考研 谷歌学术 Lontchi-Yimagou E、Feutseu C、Kenmoe S、Djomkam Zune AL、Kinyuy Ekali SF、Nguewa JL 等。非自身免疫性糖尿病和病毒感染的风险：病例对照和队列研究的系统回顾和荟萃分析。科学报告。2021；11：8968。 https://doi.org/10.1038/s41598-021-88598-6。 文章 中科院 考研 考研中心 谷歌学术 Khunti K、Del Prato S、Mathieu C、Kahn SE、Gabbay RA、Buse JB。 COVID-19、高血糖和新发糖尿病。糖尿病护理。 2021；44：2645–55。 https://doi.org/10.2337/dc21-1318。 文章 中科院 […]
BCG 的免疫检查点附加组件：没有灌篮高手
在标准卡介苗 (BCG) 疗法中添加免疫检查点抑制剂，用于非肌肉侵入性治疗 膀胱癌 根据 2025 年欧洲肿瘤内科学会 (ESMO) 年会上公布的研究结果，NMIBC 可能会减少一小部分患者的复发，但更多患者可能会产生严重的副作用。 在两项 3 期试验中，研究人员测试了在高危 NMIBC 患者的标准护理中添加免疫检查点抑制剂的方法。只有一项试验发现复发率略有减少，而两项试验均显示毒性显着增加。 波士顿达纳法伯癌症研究所的泌尿生殖肿瘤医学专家布拉德利·麦格雷戈医学博士表示，目前还没有可靠的方法来确定哪些患者将从中受益。 麦格雷戈是这两项试验的讨论者： 波托马克，将 BCG 与 杜瓦鲁单抗 （伊姆芬齐），以及 阿尔班，其中添加了 阿替利珠单抗 （Tecentriq）。他还强调了最近发表的第三项试验的结果， 波峰，将 BCG 与研究中的 PD-1 阻断剂 sasanlimab 配对。 麦格雷戈说，三项试验的综合结论是“在卡介苗中添加免疫检查点封锁并不是一劳永逸的。” 功效与毒性 所有三项试验均纳入了未接受过 BCG 治疗的高危 NMIBC 患者，这些患者接受了经尿道膀胱肿瘤切除术 (TURBT) 标准治疗，随后进行了 BCG 诱导和维持治疗。每项试验的主要终点是无病生存或无事件生存。 治疗组包括 POTOMAC 和 CREST 中长达约 2 年的 BCG 诱导和维持，以及 ALBAN 中的 1 […]
研究人员开发了一种新方法来监测 CD8⁺ T 细胞随时间的活动
免疫细胞（尤其是 CD8+ T 细胞）在肿瘤内快速增殖的能力是现代癌症免疫疗法成功的关键。然而，推动这种增殖爆发的因素和机制仍然知之甚少，因此很难预测哪些患者将从治疗中受益。对这种 T 细胞爆发的更深入了解还可以指导开发增强 T 细胞增殖和改善治疗结果的新疗法。 为了应对这一挑战，由日本东京理科大学 (TUS) 生物医学科学研究所 Satoshi Ueha 副教授和 Kouji Matsushima 教授领导的国际研究团队开发了一种新方法来监测 CD8⁺ T 细胞随时间的活动。他们的研究结果最近发表在杂志上 自然通讯 2025 年 10 月 20 日，为 T 细胞如何在肿瘤中扩增以及如何预测它们的扩增并最终通过治疗重新激活提供了新的线索。 这些发现将扩展特征定位为强大的泛免疫治疗生物标志物，用于跟踪、预测和潜在重振抗肿瘤 T 细胞反应。 “我们的工作为动态了解免疫疗法如何实时成功或失败打开了大门，” 上哈博士说。 “我们希望扩展特征不仅可以作为治疗反应的预测因子，还可以作为设计新疗法的指南，这些疗法可以在免疫系统开始衰退时重新唤醒免疫系统。最终，这可以使我们更接近真正的个性化免疫疗法。” 研究人员希望扩展特征最终将为开发调节免疫细胞动力学的新疗法铺平道路。调节 T 细胞增殖可以对免疫反应进行精细控制，从而最大限度地提高治疗效果并最大限度地减少不良事件的影响。 总之，这项研究捕捉到了对于癌症免疫疗法成功至关重要的 T 细胞扩增动态。通过揭示预测甚至帮助重振 T 细胞增殖的基因特征，研究人员为治疗监测提供了强大的泛免疫治疗生物标志物，为开发下一代免疫动力学疗法打开了大门。 来源： 东京理科大学 期刊参考： 高桥，M.， 等人。 （2025）。预测瘤内 CD8+ T 细胞扩增的泛免疫治疗特征。 自然通讯。 doi.org/10.1038/s41467-025-64107-5 1761071166 […]
探索丙酸代谢相关的基因，以预测卵巢癌的预后和免疫疗法反应|卵巢研究杂志
Filho AM，Laversanne M，Ferlay J，Colombet M，PiñerosM，Znaor A等。 Globocan 2022癌症估计：数据源，方法和全球癌症负担的快照。 Int J癌。 2025; 156（7）：1336–46。 文章 PubMed Google Scholar Torre LA，Trabert B，Desantis CE，Miller KD，Samimi G，Runowicz CD等。卵巢癌统计，2018年。CACancer J Clin。 2018; 68（4）：284–96。 PubMed PubMed Central Google Scholar Clamp AR，James EC，McNeish IA，Dean A，Kim JW，O’Donnell DM等。一线上皮卵巢，输卵管或原发性腹膜癌治疗（ICON8）的每周剂量密集化疗（ICON8）：主要进展的自由生存分析来自GCIG 3期随机对照试验。柳叶刀。 2019; 394（10214）：2084–95。 文章 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar RižnerTL，Thalhammer T，Özvegy-LaczkaC。类固醇摄取和内部分离作用在子宫内膜和卵巢癌中的重要性。前药房。 2017; 8：346。 文章 PubMed […]
研究确定了MASLD的关键分子和临床生物标志物
背景和目标 代谢功能障碍相关的脂肪分裂肝病（MASLD）及其临床价值的因果生物标志物尚不清楚。在这项研究中，我们旨在确定生物标志物来用于MASLD，并评估其诊断和预后意义。 方法 我们进行了孟德尔随机分析，以评估2,925个分子生物标志物（来自蛋白质组学数据）和35个MASLD上的临床生物标志物的因果关系。进行了调解分析以确定临床生物标志物是否介导了分子生物标志物的作用。主要的临床生物标志物与MASLD之间的关联在医院的队列中得到了外部验证（n = 415）。使用已鉴定的分子生物标志物开发并验证了基于机器学习的诊断模型。评估了分子和临床生物标志物的预后意义。 结果 结论 这项研究确定了MASLD的六个因果分子生物标志物（例如CNPY4，ENTPD6，HLA-A）和八个临床生物标志物。值得注意的是，STP介导HLA-A对MASLD的影响，并与全因死亡率有关。 来源： 期刊参考： 冯，G。等。 （2025）。使用孟德尔随机化，机器学习和外部验证的代谢功能障碍相关的脂肪性肝病的生物标志物发现。 临床和翻译肝病学杂志。 doi.org/10.14218/jcth.2025.00270 2025-09-26 03:22:00 1758859134 #研究确定了MASLD的关键分子和临床生物标志物
血液测试使您可以预见阿尔茨海默氏症的发展
他 巴塞罗那贝尔维特大学医院 他在第一次血液检查的临床验证中发挥了关键作用，能够预期轻度认知障碍向阿尔茨海默氏症的痴呆症的发展，这标志着这种神经退行性疾病的早期诊断是一个里程碑。 该测试称为map-ad®，由 接纳治疗学一个衍生 Bellvitge生物医学研究所 （idibell）。与仅证实存在脑病理学的其他生物标志物不同，MAP-AD®提供了预后价值，从而可以预测每个患者的临床演变。 该研究结果已发表在《科学杂志》中”Iscience”，该测试已经具有CE-IVDR标记，该标记允许其在欧盟中进行临床应用。 MAP-AD®是一种血液分析，可评估线粒体生物标志物结合线粒体DNA的甲基化，并将它们与临床数据结合在一起。 多年来，贝尔维特医院记忆部门和研究协调员的记忆部门负责人乔迪·加斯科（JordiGascón）说：“我们已经能够识别基础病理学， 但是很难预测临床进化。拥有一个可靠的工具可以预期进步的点是一个转折点：它使我们能够与家人保持更明智的对话，并在预防性，临床试验或新的新兴疗法中进行更好的指导干预措施»。 多中心观察研究包括 轻度认知障碍的患者和没有影响的志愿者的样本来自加泰罗尼亚医院和国际生物舞。 Marta Barrachina，首席执行官兼联合创始人 接纳治疗学强调«科学验证和欧洲认证加强了MAP-AD®的强度，这不仅证实了该疾病的演变。这是迈向更个性化和预防医学的决定性一步。 症状之前 这不是检测阿尔茨海默氏症的第一个测试。几个国际团队已经开发了和验证的创新测试，这些测试不仅允许疾病的存在，而且还可以预见其临床进展，甚至在症状很明显之前。 这些进步之一是在 华盛顿大学圣路易斯 （美国）和 隆德大学 （瑞典）基于MTBR-TAU243蛋白设计了一项测试，其血液水平非常精确地反映了Tau在大脑中的积累和阿尔茨海默氏症的严重程度。结果发表在杂志上’自然医学‘。 该生物标志物不仅可以诊断出该疾病，而且可以表明一个人的症状是否是由于阿尔茨海默氏症的另一个原因，这意味着一种巨大的临床实用性工具可以区分痴呆症类型。 咨询阿尔茨海默氏症的单位 另一方面，来自 巴塞罗那βeta脑研究中心 （BBRC） – Centro由Pasqual Maragall基金会与Mar研究所一起推广，并与瑞典和意大利的大学和医院合作，验证了Biomarker Bhospho-Tau217（P-TAU217）的使用，以可靠的工具作为可靠的工具来检测Alzheimers的可靠工具。 这项研究也发表在自然医学”，表明该测试可以以非不创的方式诊断该疾病，这代表了相对于先前的方法（例如腰椎（脑脊液）或脑神经影像学）的范式转移。 巴塞罗那Sant Pau医院的研究人员的另一项研究，并发表在该杂志上’JAMA神经病学‘证实了该血液生物标志物的预后价值。 此外，匹兹堡大学的另一项研究也发表在 自然医学已经开发了一项测试，该测试甚至在脑扫描仪中可见之前，可以检测到脑脊液中tau蛋白的早期病理形式。这一进展表明，它可能很快也可以进行血液检查，这将进一步促进预期的诊断。 报告错误 1758401935 #血液测试使您可以预见阿尔茨海默氏症的发展 2025-09-19 04:00:00