人工智能与生活质量：现代医学的双核驱动力与内分泌健康新视野

本期《Hormones》聚焦人工智能与内分泌健康前沿：研究者通过AI算法实现肾上腺肿瘤精准分类（Binas et al.），并利用生物信息学挖掘Graves病关键基因通路（Zhuang et al.）。多项研究揭示激素平衡对糖尿病、肥胖、骨骼健康等QoL指标的深层影响，倡导从疾病治疗向健康促进的医学范式转型。

　　

在当代医学快速演进的时代洪流中，人工智能（AI）与生活质量（QoL）已成为重塑医疗范式的两大核心议题。随着慢性疾病负担日益加剧和精准医疗需求攀升，传统诊疗模式面临巨大挑战——如何通过技术创新提升诊疗效率，同时保障患者长期生活品质，成为内分泌学领域亟待突破的瓶颈。《Hormones》本期推出的系列研究，正是从多维度回应这一时代命题的重要探索。

为系统探讨AI与内分泌疾病的交叉应用，研究人员采用了多层次研究策略：首先通过决策支持系统构建肾上腺肿瘤分类模型（Binas et al.），利用机器学习算法处理临床影像与生化数据；同时采用生物信息学方法对Graves病（GD）的基因表达数据集进行通路富集分析（Zhuang et al.）；此外还纳入多项临床研究队列（如NHANES 2005-2018数据库）进行流行病学调查，并运用孟德尔随机化（Mendelian randomization）分析甲状腺功能与肌少症的因果关系。

AI辅助内分泌疾病精准诊疗

Binas团队开发的新型AI决策系统成功实现了肾上腺肿瘤的自动化分类，该系统通过整合临床参数与影像学特征，显著提升了鉴别诊断效率。Zhuang等则通过生物信息学筛选出Graves病的关键枢纽基因（hub genes）和信号通路，为免疫调节治疗提供新靶点。

代谢性疾病与生活质量关联

多项研究证实代谢紊乱对QoL的深远影响：Tian等比较了度拉糖肽（dulaglutide）单用与联合益生菌对2型糖尿病（T2DM）心血管风险因素的差异；Lai等发现糖尿病患者的尿碘浓度与全因死亡率呈J型关联；而Zhang团队首次报道残余胆固醇（remnant cholesterol）长期暴露与慢性肾病（CKD）发病风险正相关。

性激素健康与全身系统调控

性激素研究取得系列突破：Theodorakis系统综述睾酮替代疗法（TRT）对心衰患者的潜在获益；Shen提出肥胖男性睾酮水平降低的"血液稀释假说"；Dong团队揭示瘦素（leptin）通过Akt/Erk/AMPK信号通路影响生精功能的分子机制。

内分泌交叉学科前沿

研究还涉及多个新兴领域：Kanouta综述孕期糖皮质激素暴露对子代表观遗传的影响；Gungor报道了糖皮质激素受体（GR）新致病突变导致的全身性糖皮质激素抵抗；Almalki发现肢端肥大症患者尽管生长激素（GH）水平升高，仍存在椎体骨折风险上升的悖论现象。

本系列研究从技术革新与人文关怀双视角推进了内分泌学发展：AI和生物信息学为疾病分类、基因挖掘提供新工具，而QoL研究则强调激素平衡对整体健康的核心作用。这些发现不仅印证了"预防优于治疗"的希波克拉底理念，更指引未来医学应向主动健康管理转型——通过维持内分泌稳态提升人群韧性（resilience），最终实现从疾病治疗向健康促进的范式变革。