• PLCG2通过调节VCP来促进小细胞肺癌细胞的存活和线粒体自噬

  ```section> 摘要 通俗语言总结 小细胞肺癌（SCLC）是一种生长迅速的恶性肺癌。PLCG2是一种在细胞内信号转导途径中起关键作用的酶。本研究旨在探讨PLCG2在小细胞肺癌中的作用及其潜在机制。通过逆转录-定量PCR和Western blot技术检测PLCG2的相对表达水平。利用细胞计数试剂盒-8、菌落形成实验和流式细胞术评估细胞活力、增殖和凋亡情况。通过Western blot分析线粒体自噬相关蛋白的水平。RNA免疫沉淀和双荧光素酶报告基因实验用于研究PLCG2与VCP之间的相互作用。建立了异种移植小鼠模型以研究PLCG2在体内的作用。结果表明，PLCG2在小细胞

  来源：Anti-Cancer Drugs

  时间：2025-12-15

• 蒸汽烹饪方法会促进水中的耐药性病原体向空气中的转移

  本研究聚焦于蒸汽烹饪过程中抗生素耐药基因（ARGs）及其宿主细菌的跨介质传输机制，首次揭示了未灭菌饮用水通过水蒸气向室内细颗粒物（PM2.5）迁移的潜在健康风险。通过实验室模拟与真实厨房场景的对比实验，结合宏基因组测序和培养实验，研究团队构建了从饮用水到空气的微生物传递模型，为食品加工环境的安全管理提供了新视角。### 核心发现解析1. **灭菌效率的双面性** 蒸汽烹饪对水和鱼体中的微生物具有显著灭活效果，可去除92%以上的ARGs和细菌总数。但研究意外发现，该过程通过气溶胶化机制使PM2.5中的ARGs浓度增加5-20倍。实验表明，未灭菌的饮用水（而非食材本身）是PM2.5微生物污

  来源：Environment & Health

  时间：2025-12-15

• 用于催化医学的纳米酶的理性设计

  ### 纳米酶理性设计：从机器学习驱动到疾病导向的多维创新#### 一、纳米酶技术发展背景与核心挑战近年来，纳米酶（nanozyme）作为仿生酶替代物的研究取得显著进展。这类人工纳米材料通过模拟过氧化氢酶（CAT）、超氧化物歧化酶（SOD）等天然酶的催化功能，展现出在肿瘤治疗、感染控制、神经退行性疾病干预等领域的重要潜力。然而，其临床转化面临三大关键瓶颈：**催化效率不足**（部分纳米酶活性仅为天然酶的1/10）、**底物选择性有限**（易与非目标分子发生副反应）、**体内稳定性差**（在复杂生物微环境中易失活）。传统研究依赖经验式试错，导致材料发现效率低下，仅占潜在材料空间的0.1%。###

  来源：Accounts of Materials Research

  时间：2025-12-15

• 局部晚期宫颈癌的治疗延误与延长

  本研究针对局部晚期宫颈癌（LACC）患者放射治疗（CRT）的延迟与延长问题展开系统性分析，揭示了当前临床实践中存在的关键瓶颈及改进方向。研究团队通过回顾性队列研究方法，对2013-2024年间92例接受根治性CRT的LACC患者进行多维度追踪，发现治疗全周期中普遍存在流程性延迟，且不同延误环节对临床结局的影响存在显著差异。一、研究背景与核心问题宫颈癌作为全球女性第二大常见恶性肿瘤，其治疗延误问题长期存在。尽管规范化的放化疗方案已建立，但美国疾病控制与预防中心（CDC）数据显示，约40%的LACC患者无法在推荐窗口期（≤56天）完成放射治疗。本研究聚焦两个核心问题：1）从诊断到完成治疗的全程延迟

  来源：Gynecologic Oncology Reports

  时间：2025-12-15

• 急性肾损伤的诊断生物标志物与靶向药物预测：一种计算方法

  摘要 引言：急性肾损伤（AKI）是一种发病迅速、预后较差的临床综合征，现有的诊断方法存在灵敏度低和诊断延迟的问题。为了实现早期识别和精准干预，迫切需要发现新的生物标志物。 方法：从基因表达组数据库（GEO）中获取了AKI相关样本。使用“WGCNA”软件包识别与AKI相关的模块基因，通过“Limma”软件包筛选差异表达基因（DEGs）。通过将关键模块基因与DEGs进行交集运算构建蛋白质相互作用网络，并结合cytoHubba插件中的六种算法（MCC、MNC、Degre

  来源：Endocrine, Metabolic & Immune Disorders - Drug Targets

  时间：2025-12-15

• 利用拉曼光谱技术原位分析药物联合给药后导管线路中出现的沉淀物

  拉曼光谱技术在药物输注系统沉淀物鉴别中的应用研究一、研究背景与临床需求在儿科重症监护病房（PICU）中，多药联合输注已成为临床常规治疗模式。然而，不同药物在输注过程中的化学相容性问题日益凸显，特别是在使用中央静脉导管（CVC）进行多通道给药时。根据文献记载，约30%的药品不良反应与药物配伍禁忌相关，其中静脉给药引发的沉淀反应占比超过15%。这类临床事件不仅会导致治疗中断，还可能引发导管堵塞、微粒栓塞等严重并发症。本研究聚焦于一种新型药物配伍禁忌案例：当将苯二氮䓬类镇静剂（地西泮）、α2受体激动剂（可乐定）和强效阿片类镇痛剂（芬太尼）与特定营养液（Numeta G16E）联合输注时，在导管线路上

  来源：European Journal of Hospital Pharmacy

  时间：2025-12-15

• 综述：关于革新传统中医的叙事性文献综述：探索光谱成像技术的潜力

  光谱成像技术在中医药现代化研究中的应用进展传统中医药作为中华文明的瑰宝，其现代化进程正面临质量控制和成分分析的技术瓶颈。本文系统梳理了荧光、近红外、中红外、拉曼及太赫兹等光谱成像技术在中医药领域的创新应用，揭示了这些技术如何突破传统检测方法的局限，为中药质量控制和活性成分研究提供全新解决方案。一、技术原理与优势特征光谱成像技术通过多光谱通道的协同采集，实现了化学信息与空间分布的同步解析。相较于传统色谱分析（如HPLC、GC）需要破坏样本预处理的特点，该技术展现出三大核心优势：1）非破坏性检测保持样本原始状态；2）高维度数据获取（光谱维度×空间维度）；3）实时动态监测能力。特别是针对中药复方的复

  来源：Current Pharmaceutical Analysis

  时间：2025-12-15

• 关于临床实践指南调整的现有知识：一项范围综述

  近年来，临床实践指南（CPG）的适应性改造成为提升资源利用效率的重要策略。传统的新指南开发需要长达3年，投入大量人力物力，而适应性改造通过复用现有证据，显著缩短周期并降低成本。但这一领域长期存在方法标准化不足、实施效果差异大等问题。2025年最新开展的系统性范围研究，通过整合数据库检索、专家咨询和文献溯源，首次系统梳理了全球49种CPG适应性改造方法及其151个实际应用案例，为行业提供了关键性分析框架。研究团队采用JBI范围审查标准，通过三阶段文献检索构建知识图谱：首先在MEDLINE和EMBASE数据库获取核心方法，再通过文献引用追踪扩展应用案例，最后结合专家网络补充遗漏内容。数据库检索覆盖

  来源：BMJ Evidence-Based Medicine

  时间：2025-12-15

• 综述：全多糖水凝胶的最新进展：合成、性质及生物医学应用

  作者：Chisom Friday | Kevin Edgar所属机构：美国弗吉尼亚理工大学化学系，布莱克斯堡，VA 24061摘要全多糖水凝胶因其良好的生物相容性、多功能性、低毒性、可生物降解性以及在特定情况下的适应性，以及较低的引发强烈免疫反应的倾向而成为有吸引力的生物材料。这类水凝胶还具备其他对生物医学应用有益的特性，如可注射性、自修复能力、可调的机械性能、对刺激的响应性，最重要的是，在降解过程中不会产生有毒副产物。为了实现这些潜力，研究人员通过添加各种官能团对多糖进行了改性，从而能够使用不同的方法制备出交联的全多糖水凝胶。本文综述了全多糖水凝胶的最新进展，包括物理交联和化学交联技术、水凝

  来源：Carbohydrate Polymers

  时间：2025-12-15

• 一种基于新型个人最佳控制二进制粒子群优化（NPbest-BPSO）的肌电图（EMG）信号特征选择与分类方法

  本文针对表面肌电信号（sEMG）特征选择问题提出了一种新型优化算法NPbest-BPSO，并在15名截肢患者数据集上验证了其有效性。研究聚焦于解决肌电信号特征冗余问题，通过结合离散小波变换与改进的粒子群优化算法，实现了高精度分类与显著维度压缩的双重目标。在方法创新方面，研究团队首先采用离散小波变换对原始信号进行多分辨率分解，通过提取各层系数中的关键参数构建特征向量。这一预处理步骤有效解决了传统方法中信号分解层次单一的问题，使特征提取更具层次性和针对性。随后，针对传统粒子群优化算法（BPSO）容易陷入局部最优的缺陷，研究提出动态更新个体最优策略（NPbest机制）。该机制通过周期性调整个体最优值

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 将一种新型深度神经网络应用于超声图像中肝脏脂肪变性和乳腺病变的分类

  本研究针对超声波医学影像分类中的关键挑战，提出了一种名为DivFE（Divergence-based Feature Extractor）的创新深度学习模型。该模型通过优化特征提取机制和分类策略，在多个医学影像数据集上实现了突破性进展，为超声医学影像分析提供了新的解决方案。一、研究背景与挑战医学影像分析领域长期面临数据质量、模型效率和泛化能力三重难题。以乳腺癌和脂肪肝为例，超声波图像存在以下显著问题：1. **噪声干扰严重**：生物组织作为非均匀介质与声波相互作用产生的图像噪声，传统预处理方法需要复杂参数调优且可能破坏原始特征。2. **数据规模限制**：现有医学影像数据集普遍存在样本量不足问

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 经过偏差校正的双重挤压-激励注意力机制增强的UNet网络，用于脑肿瘤分割

  脑肿瘤分割技术的创新探索与临床应用价值分析一、研究背景与临床需求脑肿瘤作为中枢神经系统的主要疾病类型，其准确分割对临床诊疗具有决定性意义。当前传统方法存在明显局限：基于阈值的分割技术难以应对MRI图像中普遍存在的强度不均问题；区域生长算法对初始参数敏感且易产生误分割；主动轮廓模型虽精度较高但计算成本大。尽管深度学习技术展现出巨大潜力，现有模型在处理复杂脑部结构时仍面临两大核心挑战：一是难以有效整合多模态MRI数据中的互补信息，二是无法兼顾局部细节与全局上下文关系。这些技术瓶颈直接影响着肿瘤诊断的准确性和治疗方案的制定效率。二、技术突破与创新点本研究团队提出的BC-TSEA-UNet模型在多个层

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• MT-DFAN：一种用于自然对话中多模态情感识别的多任务动态融合注意力网络

  情绪识别技术在自然对话场景中的研究进展及创新框架探索情绪识别作为人机交互领域的重要研究方向，在智能客服、心理健康监测、教育评估等实际应用场景中具有显著价值。近年来，随着多模态数据采集技术的成熟，研究者开始关注如何有效整合语音、生理信号等不同模态的信息来提升识别精度。然而，在真实自然对话场景中，现有方法仍面临三大核心挑战：首先，多人对话场景中音频与生理信号的时间轴对齐问题难以有效解决；其次，不同模态信息存在表达差异和互补性，传统静态融合方法难以适应动态情感变化；最后，设备故障或用户沉默导致的模态缺失问题严重制约系统可靠性。针对上述问题，研究团队提出基于多任务动态融合注意力机制的情绪识别框架MT-

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 将混合尖峰神经元与Inception模块结合用于运动想象分类

  脑机接口（BCI）作为神经工程领域的重要研究方向，其核心技术在于如何有效解析脑电信号（EEG）中的神经活动模式。近年来，运动想象（MI）解码因其非侵入性和可重复性成为BCI应用的热点领域。然而，传统人工神经网络（ANN）在处理EEG信号时面临两个关键挑战：一是静态特征提取难以捕捉脑电信号的动态时序特性；二是高计算复杂度导致实时应用受限。这一背景下，模仿生物神经机制的计算模型逐渐受到关注，其中突触神经网络（SNN）因其动态时序处理能力和低功耗特性成为研究焦点。研究团队提出的Spike-Inception模型 represent a significant advance in this fiel

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• EFFM：重新思考医学图像分割中的特征融合机制

  医疗图像分割作为医学影像分析的核心环节，其技术突破直接影响着疾病诊断、治疗策略制定及病理研究进展。当前主流方法普遍采用U型网络架构，通过编码器-解码器双向通道实现特征融合。这种架构自U-Net提出以来，经过多代改进已形成UNet++、UNet3+等成熟体系，在保留空间细节的同时提升特征表达能力。但现有方法在特征融合环节仍存在显著局限，主要体现在三个方面：首先，特征增强阶段多采用单向处理，仅在编码器或解码器侧进行特征优化，导致关键信息未被充分挖掘；其次，融合过程缺乏双向交互机制，难以实现深度语义与空间信息的协同；再次，多尺度特征融合存在信息断层，特别是医学影像中器官的形态差异和病变区域的尺度变化

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 基于基础模型和Kolmogorov跨域解耦网络的脊柱疾病分析两阶段框架

  该研究针对脊柱感染性疾病的分类与病灶分割难题，提出了一套融合深度学习与多模态医学影像分析的自动化解决方案。研究团队来自青岛理工大学信息与控制工程学院，在结核性脊柱炎（TS）与化脓性脊柱炎（PS）的鉴别诊断领域取得突破性进展。一、临床背景与研究意义脊柱感染性疾病是发展中国家重要的公共卫生问题，其中TS占比超过50%，而PS多由金黄色葡萄球菌引发。两者在影像学早期表现存在高度相似性（如椎体水肿、附件骨破坏等），但治疗方案存在本质差异（抗结核vs抗感染）。当前主流方法存在两大痛点：1）依赖人工ROI标注，效率低下且易产生偏差；2）传统方法或受限于radiomics的特征提取能力，或需要DCE-MRI

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 使用可解释图神经网络整合文本和医学图像以实现分割

  该研究针对医学图像分割领域的关键挑战，提出了一种基于图神经网络的多模态融合框架。研究团队来自日本立命馆大学信息工程学院，由Shurong Chai博士担任第一作者，联合Rahul Kumar Jain、Shaocong Mo等学者共同完成。研究聚焦于如何有效整合文本与图像信息，在保持计算效率的前提下提升分割精度，为医疗人工智能的实际应用提供了创新解决方案。在传统医学图像分割方法中，基于卷积神经网络（CNN）的U-Net架构及其变体展现了强大的性能，但其计算成本随着网络深度增加呈指数级上升。而基于Transformer的模型虽然能捕捉全局依赖关系，但需要大规模预训练数据和复杂计算资源，这在医疗场

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• LDR-TransUNet：一种基于Transformer的U-Net架构，配备可学习的膨胀率模块，用于内窥镜低光照图像增强

  低光环境下内窥镜图像增强技术突破与临床价值解析摘要部分揭示了该研究在医学影像处理领域的创新突破。论文团队针对内窥镜成像中普遍存在的低光环境问题，提出基于Transformer架构的LDR-TransUNet解决方案。这项技术通过动态调整的LDR模块与多尺度特征融合机制，在保持组织细节完整性的同时显著提升图像对比度。实验验证显示，相较于传统方法，该方案在PSNR、SSIM等客观指标上提升幅度达30%以上，在临床常用质量评估体系（如NIQE）中表现尤为突出。引言部分系统阐述了内窥镜技术发展中的关键瓶颈。研究指出，当前内窥镜系统在以下场景面临显著挑战：1）解剖学结构复杂区域（如十二指肠远端、胃窦后壁

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 基于内容分析的宫颈细胞病理学全切片图像自动化质量评估

  宫颈细胞学数字切片图像质量自动化评估系统的创新与实践背景与问题提出宫颈细胞学液基细胞学检测（ThinPrep TCT）作为全球应用最广泛的宫颈癌筛查手段，其样本质量直接影响诊断准确性。临床数据显示，低质量样本可能导致漏诊率提升40%-60%，而传统人工评估存在三大核心缺陷：首先，病理医师需在显微镜下逐帧观察，平均单例评估耗时超过15分钟，且不同医师评估结果差异可达30%；其次，样本制备环节存在约25%的不可控误差，包括固定液渗透不均导致的细胞结构变形；再次，人工评估存在明显疲劳效应，连续评估3小时后准确率下降约18%。这些缺陷在数字切片（WSI）大规模应用时代尤为突出，据国际病理协会统计，20

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

• 跨域、计算效率高的神经架构搜索（XDV-NAS）：应用于脑肿瘤MRI图像分析和自然场景识别

  近年来，深度神经网络（DNN）在生物医学影像分析和自动驾驶视觉系统等不同领域中的应用呈现显著分化。传统架构搜索（NAS）方法往往局限于单一任务或数据集，需要消耗数万GPU小时的计算资源，且难以实现跨领域知识迁移。这种碎片化设计不仅造成重复性资源浪费，还阻碍了通用视觉模型的开发。针对上述问题，研究者提出XDV-NAS（Cross-Domain Vision NAS），通过创新的三阶段流程实现跨模态神经架构的自动化搜索，在脑肿瘤MRI分类和自然场景识别两个极端领域均取得突破性成果。在数据构建方面，研究团队刻意选择两个差异显著的视觉数据集：1）生物医学领域采用高分辨率（1920×1920像素）的脑肿

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-15

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