• 停流光散射技术揭示钙诱导Sorcin聚集的可逆动力学机制及其在多重耐药与神经退行性疾病中的意义

  在癌症治疗领域，多重耐药性（MDR）一直是困扰临床疗效的重大挑战。近年来，科学家发现一种名为Sorcin的可溶性耐药相关钙结合蛋白在多种肿瘤组织中过度表达，与化疗耐药密切相关。同时，在阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者脑组织中，Sorcin的表达水平也显著升高，提示其可能参与神经细胞保护机制。这种蛋白通过其EF-hand结构域感知细胞内钙离子（Ca2+）浓度变化，进而调控钙稳态平衡。然而，关于Sorcin如何精确响应钙信号并发挥其功能的分子机制尚不明确。特别是在缺乏结合伴侣的情况下，钙离子结合诱导的Sorcin构象变化是否会引发自聚集现象，以及这一过程的动力学特征和生理意义，都是亟待解

  来源：Biochemical Journal

  时间：2025-11-03

• 综述：适应性临床试验设计促进快速疫苗研发：发展中国家疫苗生产商的视角

  适应性临床试验设计促进快速疫苗研发：发展中国家疫苗生产商的视角引言传统固定设计的临床试验因其僵化、耗时、成本高且预测价值低，已成为医学产品研发的瓶颈。美国食品药品监督管理局（FDA）早在2004年的白皮书中就指出了这一困境。疫苗研发尤其面临生物制品复杂性、疾病发病机制、作用模式以及保护性相关替代标志物缺乏等多重挑战，这些因素都可能影响临床试验终点的设定。为应对这些挑战，适应性临床试验（Adaptive Clinical Trial, ACT）设计应运而生。它允许根据试验过程中积累的期中数据，对试验方案进行预先计划的修改，从而实现持续学习。在2014年西非埃博拉病毒病疫情和近期的COVID-19

  来源：Vaccine

  时间：2025-11-03

• 疟疾流行区α-半乳糖自然获得性免疫应答特征及R21/Matrix-M佐剂疫苗的临床前功效评估

  在热带地区的公共卫生战场上，疟疾始终是威胁人类健康的重要对手。科学家们一直在探索人体免疫系统对抗这种寄生虫的奥秘，其中，寄生虫表面的特殊糖分子成为了近年来备受关注的研究焦点。一种名为α-半乳糖（α-gal）的糖类分子，由于在人类体内天然缺失，却在疟原虫孢子体表面存在，这种"非己"特性使其成为免疫系统识别的理想靶点。更令人感兴趣的是，早期研究发现，在疟疾流行区，那些能够产生较强抗α-gal抗体反应的人群，似乎对疟疾感染具有更好的抵抗力。这种天然存在的免疫保护现象，为开发新型疟疾疫苗提供了充满希望的思路。然而，关键问题依然悬而未决：这种由α-gal引发的免疫反应到底有多强大？能否通过疫苗策略来增强

  来源：Vaccine

  时间：2025-11-03

• mgrB失活比mcr-1表达在耐多粘菌素肺炎克雷伯菌中赋予更强的致病性和免疫逃逸优势

  HighlightmgrB失活通过Ara4N修饰脂多糖（LPS），比mcr-1介导的pEtN修饰赋予肺炎克雷伯菌更强的多粘菌素耐药性（MIC提升64倍 vs 8倍）和宿主适应优势。细菌菌株和质粒构建碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌（CRKP）Y4及其mgrB缺失株（Y4-ΔmgrB）由张荣博士惠赠。通过将mcr-1或mgrB克隆至pHSG398载体并电转至Y4/Y4-ΔmgrB，构建荧光标记菌株（如RFP/GFP）用于后续宿主互作研究。ΔmgrB和mcr-1均导致多粘菌素耐药及细菌适应性代价KP ΔmgrB和KP mcr-1对多粘菌素的最小抑制浓度（MIC）分别提升64倍和8倍（图1A）。MALDI-

  来源：Microbiological Research

  时间：2025-11-03

• 基于聚己内酯-聚苯胺/氧化石墨烯@柚皮素二氧化硅纳米粒的仿生导电支架增强骨组织再生研究

  Highlight骨组织拥有独特的自我修复机制，能够恢复其原始结构和强度而不会形成成纤维细胞瘢痕（这种瘢痕常见于软组织修复中）（14）。然而，临界尺寸骨缺损（临床定义为长度超过1-2厘米且骨周长损失超过50%的缺损）可能导致骨折不愈合和活动能力下降（42）。此外，当受伤者患有其他疾病如骨质疏松症或2型糖尿病时，愈合过程会进一步受损。因此，开发能够有效促进骨再生的新型生物材料至关重要。结论本研究通过冻干法集成PCL、PEG、PANI、HA和GO@NAR-SiO2 NPs，成功开发了具有骨诱导性、生物相容性和生物活性的3D支架。理化表征表明，添加PANI增强了支架的孔隙率和导电性，而GO进一步改善

  来源：Journal of Drug Delivery Science and Technology

  时间：2025-11-03

• 纳米晶技术提升替米沙坦乳腺癌治疗潜力：制剂优化与体内外评价

  研究亮点纳米晶技术成功克服替米沙坦（TEL）的"砖尘"特性，通过混合技术制备出平均粒径233±4 nm的稳定纳米晶，溶解度提升至44.31±6.1 μg/mL（增强53倍），10分钟内实现完全释放。体外实验显示纳米晶制剂将MCF-7乳腺癌细胞的IC50从纯药的295±23 μg/mL显著降低至32.20±26 μg/mL，并诱导细胞凋亡、坏死及周期阻滞。体内药动学研究表明关键参数提升2.2倍，证实其增强的系统暴露量。结论采用混合技术开发的纳米晶制剂以T-80和卵磷脂为乳化剂，PVPK30为成核抑制剂，显著提升TEL的溶解度和溶出速率。气相色谱分析确认无残留溶剂，体外细胞实验表明纳米晶通过激活C

  来源：Journal of Drug Delivery Science and Technology

  时间：2025-11-03

• 基于乳液纳米纤维支架的表皮生长因子脊髓损伤修复控释系统研究

  Highlight本研究创新性地开发了聚己内酯(PCL)基乳液电纺纳米纤维支架，通过优化Span 80/Poloxamer 407(Plx P407)配方实现表皮生长因子(EGF)的高效包封与持续释放。该支架展现出显著的核心-壳层结构，有效维持EGF生物活性，并将突释率降低至8.6±1.0%，实现长达25天的可控释放（累计释放率达97.4±0.5%）。体外实验证实其优异生物相容性，为脊髓损伤(SCI)的神经再生治疗提供了创新性解决方案。材料聚己内酯(PCL;平均分子量80,000)购自Sigma-Aldrich。重组人表皮生长因子(EGF)由PeproTech提供。异硫氰酸荧光素-葡聚糖(FI

  来源：Journal of Drug Delivery Science and Technology

  时间：2025-11-03

• 孟德尔随机化揭示血糖特征与胸主动脉结构疾病的因果关联及治疗新靶点

  胸主动脉瘤和夹层（TAAD）是一种致命性心血管疾病，其特点是在症状出现前往往难以察觉，超过90%的未治疗患者在发病48小时内死亡。目前唯一有效的治疗方法是手术干预，缺乏药物预防手段，这凸显了临床实践中巨大的未满足需求。传统观点认为TAAD主要与细胞外基质和收缩装置的遗传性疾病有关，同时与男性、年龄、吸烟、高血压和高脂血症等心血管危险因素相关。然而，流行病学研究发现了一个令人困惑的现象：2型糖尿病（T2DM）患者似乎具有较低的TAAD风险，这种"糖尿病悖论"背后的机制一直未能明确。为了深入探究血糖特征与胸主动脉结构和疾病之间的因果关系，由Tselmen Daria、Kruthika Iyer等来

  来源：JACC: Basic to Translational Science

  时间：2025-11-03

• 综述：基于临床适用性能指标的机器学习在腰痛功能性运动评估中的准确性：系统评价

  脑机接口患者教育的新工具：大型语言模型的比较研究摘要人工智能（AI）特别是大型语言模型（LLM）正在重塑医疗健康信息传播的格局。以OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini为代表的LLM，因其能生成流畅、符合语境的文本，在患者教育领域展现出巨大潜力。本研究旨在对这两种主流AI模型在回答脑机接口（BCI）相关常见患者问题时的表现进行多维度、严谨的比较分析。背景脑机接口（BCI）是一种融合了神经科学、生物工程和临床医学的先进技术。它通过在大脑与外部设备之间建立直接通信通路，为因严重神经损伤或退行性疾病（如肌萎缩侧索硬化症和脊髓损伤）而功能丧失的患者提供了康复的希望。BCI系统主要分为

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 基于多模态时空数据的深度学习模型预测住院患者SEIRD状态：一种提升医院感染个体化风险评估的新策略

  在医院这个复杂的生态系统中，一种看不见的威胁正在悄然蔓延——医院感染(HAI)。由于抗菌药物耐药性(AMR)的加剧，医院感染已成为全球公共卫生领域的重大挑战。据世界卫生组织2023年报告，AMR在2019年直接导致全球127万人死亡，并对495万人的死亡有所贡献。其中，艰难梭菌(Clostridioides difficile)是目前引起住院患者感染性腹泻的主要病原体，其在北美和欧洲的感染率持续攀升。传统的流行病学预测模型多聚焦于群体层面，难以提供针对个体患者的精准风险评估。而医院感染预测面临着时空维度的双重挑战：时间上，患者互动和感染风险动态变化；空间上，患者和医护人员的流动构成了复杂的传播

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 英格兰MMR疫苗接种监测的革新：个体水平与汇总数据源的比较与验证

  在英格兰的公共卫生领域，麻疹、腮腺炎和风疹(MMR)疫苗接种监测正面临重要挑战。随着近年来麻疹病例的重新出现，特别是在MMR疫苗接种覆盖率较低的地区，对准确、及时的疫苗接种数据需求变得尤为迫切。英国卫生安全局(UKHSA)目前使用两种传统数据源——疫苗接种快速评估覆盖(COVER)和ImmForm早期儿童基线——来监测MMR疫苗接种情况。然而，这两种基于汇总数据的方法在提供实时、细粒度的社会人口统计学和地理空间信息方面存在局限，而这些信息对于理解疫苗接种不平等的复杂因素和监测干预措施的快速变化至关重要。为应对这一挑战，UKHSA最近在免疫信息系统(IIS)中新增了个人水平的MMR疫苗登记数据。

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 基于机器学习探索巴西婴儿纯母乳喂养影响因素：全国性营养调查分析

  ∗研究亮点∗研究设计与数据来源这项横断面研究采用巴西全国儿童营养调查（ENANI-2019）的二次数据，该调查于2019年2月至2020年3月期间开展，通过分层整群抽样确保覆盖巴西五大行政区域。本研究方案获伦理委员会批准（CAAE: 88863325.0.0000.0243），遵循《赫尔辛基宣言》准则。样本特征与特征筛选1960名6月龄内婴儿的分析样本中，纯母乳喂养（EBF）与非纯母乳喂养婴儿分别为920名（46.9%）和1040名（53.1%）。通过分层划分，1568个样本用于模型训练，392个样本用于独立验证，两组类别分布保持一致。降维方法比较系统比较三种正则化方法的5折交叉验证结果显示：

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 塞拉利昂袋鼠式母亲护理的机器学习预测：特征选择技术与分类算法的比较研究

  在新生儿死亡率居高不下的塞拉利昂，袋鼠式母亲护理（Kangaroo Mother Care, KMC）作为一种经济有效的干预措施，被证实能够降低高达40%的新生儿死亡风险。然而，尽管其临床效益明确，KMC在不同地区和人群中的实施率存在显著差异。传统统计方法虽然能够识别部分影响因素，但难以捕捉多变量间复杂的非线性关系。为此，Augustus Osborne等研究人员在《International Journal of Medical Microbiology》上发表论文，首次将多种机器学习技术应用于塞拉利昂全国性人口健康调查数据，系统比较不同特征选择与分类算法在KMC实践预测中的效能。研究团队采

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 基于机器学习的结直肠腺瘤性息肉内镜下黏膜切除术后短期复发预测模型：开发与验证研究

  HighlightWhat is already known:•结直肠腺瘤是结直肠癌明确的癌前病变，EMR术后复发常见，复发率约为20%。•以往的预测模型主要基于传统统计方法构建，且往往缺乏外部验证或模型可解释性。•机器学习（ML）方法在肿瘤学和内镜研究中已显示出潜力，但很少应用于预测腺瘤的短期复发。What this study added to our knowledge:•本研究开发并验证了首个专门针对EMR术后1年内腺瘤短期复发的ML预测模型。•梯度提升机（GBM）模型在内部和外部验证中均表现出强大且稳健的预测能力。•通过SHAP（SHapley Additive exPlanatio

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 基于机器学习的脓毒性休克早期预测：模型开发、外部验证与SHAP可解释性分析

  在重症监护室（ICU）中，脓毒症（Sepsis）及其更严重的阶段——脓毒性休克（Septic Shock），一直是威胁患者生命的主要杀手。脓毒症是机体对感染反应失调导致的危及生命的器官功能障碍，而脓毒性休克则伴随着严重的循环和代谢异常，死亡率高达30-40%，几乎是单纯脓毒症患者死亡率的两倍。全球每年有近4900万脓毒症病例，导致约110万人死亡，给医疗卫生系统带来沉重负担。尽管医学在不断进步，但脓毒症患者向脓毒性休克发展的早期识别仍然充满挑战。这主要源于患者临床表现的异质性、真实世界ICU数据的不完整性，以及脓毒症动态发展的病理生理过程。传统的评分系统，如快速序贯器官衰竭评估（qSOFA），

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 综述：机器学习在结直肠癌预测和诊断中的模型性能系统评价

  摘要结直肠癌（CRC）是全球重大的健康负担，其早期准确检测策略需求迫切。机器学习（ML）模型在此领域的应用日益增多，但其性能需系统评估以指导临床应用。本综述旨在评估2019年至2024年间发表的ML模型在CRC预测和诊断中的性能，识别最常用模型，确定其性能，并分析不同模型设置对性能的影响。引言癌症是全球主要的健康挑战之一，也是导致死亡的重要原因。2020年，全球有超过2000万新发癌症病例和近1000万死亡病例。结直肠癌（CRC）是其中最常见和最致命的癌症类型之一，当年新增病例约190万，死亡病例达93.5万例。CRC通常从良性息肉发展为侵袭性恶性肿瘤，因此早期发现和及时干预对于改善患者预后至

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 综述：人工智能方法在妊娠期糖尿病预测中的应用：系统性文献回顾

  引言：GDM的挑战与AI的机遇妊娠期糖尿病（GDM）是妊娠期最常见的代谢性疾病，全球发病率约为14%，对母婴健康构成严重威胁。传统诊断通常在孕24-28周进行，错失了早期干预的黄金窗口。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术为利用大规模、多模态数据实现GDM的早期预测带来了新的希望。本系统性综述旨在全面概述用于GDM预测的AI/ML方法，特别关注利用孕前和孕期数据的研究。研究方法：系统性回顾与质量评估本综述严格遵循PRISMA指南，检索了截至2024年5月27日的PubMed、Scopus、IEEE和Web of Science数据库。最终纳入78项符合标准的研究。研究质量采用PROBAST工

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 专家引导式自我改进框架：CriteriaLLM在临床研究人群生成中的创新应用

  亮点专家引导的自我改进：临床研究中研究人群生成的LLM框架引言随着电子健康记录（EHR）的广泛采用，真实世界数据（RWD）快速积累，成为生成真实世界证据（RWE）的重要基础。与随机对照试验（RCT）相比，RWD在资源需求、时间成本和罕见病研究方面具有显著优势。传统RWD研究流程中，研究人群的定义（通过纳入和排除标准）作为连接研究目标与下游分析的关键环节，仍高度依赖临床专家共识，效率低下。尽管大型语言模型（LLM）已应用于生物医学研究的多个阶段，但其在研究人群生成中的可靠性、可解释性及对临床动态变化的适应性仍存挑战。方法本研究提出CriteriaLLM框架，通过以下三阶段实现LLM的自我改进：1

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 综述：数字健康差异：种族多样化群体的障碍与解决方案综述

  数字健康差异的挑战与机遇数字健康应用通过提供便捷的慢性病管理和健康促进工具，正在重塑医疗保健服务模式。然而，种族多样化群体的采纳率显著低于主流人群，这一差异揭示了深层次的健康不平等问题。本文基于对38项研究的系统分析，探讨了影响数字健康应用采纳的关键障碍及有效干预策略。多元障碍交织的现实图景社会经济限制成为最突出的障碍。低收入群体面临智能手机购置、数据套餐费用及高速网络接入的经济压力，这些因素直接限制了数字健康工具的可及性。研究表明，黑人和西班牙裔人群的数字健康工具使用与收入水平呈现更强关联，凸显经济劣势对技术采纳的放大效应。数字素养鸿沟同样不容忽视。尽管智能手机普及率逐年上升，但仅有28%的

  来源：International Journal of Medical Microbiology

  时间：2025-11-03

• 经过Fc工程改造的B7-H3抗体，具有延长的血清半衰期，可增强癌症治疗效果

  单克隆抗体正在彻底改变当前的癌症治疗格局，为患有无法治愈癌症的患者带来了希望。B7-H3（CD276）是一个极具吸引力的治疗靶点，因为它在正常组织中的表达水平很低或不存在，而在多种类型的肿瘤中却高表达，包括前列腺癌、胰腺癌和死亡率极高的食管鳞状细胞癌（ESCC）。近年来，已经开发出多种针对B7-H3的抗体用于癌症治疗，其中一些已经进入临床试验阶段。从这些实践中得到的一个经验是，为了实现有效的抗癌治疗，进一步改进药物的理化性质（尤其是血清半衰期）至关重要。在这个项目中，我们通过小鼠免疫和噬菌体展示筛选技术，结合互补决定区移植方法，开发出一种具有强亲和力（KD = 0.545 nM）的人源化抗B7

  来源：Molecular Pharmaceutics

  时间：2025-11-03

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