脱水可能会阻碍儿童肺炎的康复
要点： 大多数儿童住院治疗 社区获得性肺炎 24小时内即可达到临床稳定。 一项新的研究表明，年龄较大或可能脱水的人往往需要更长的恢复时间。 方法： 为了评估肺炎儿童达到临床稳定的时间，研究人员分析了 CARPE DIEM 研究的数据，该研究在 2013 年 7 月至 2017 年 12 月期间招募了患者。 他们的分析主要针对 571 名 3 个月至 18 岁的儿童（中位年龄 3.1 岁）。 临床稳定性根据四个参数的标准化进行评估：温度、心率、呼吸频率和氧饱和度。 带走： 约67%的儿童出院时所有四项参数均达到临床稳定，而25%的儿童仍有一项参数异常，7%的儿童有两项参数异常。 轻症患者的中位住院时间为18.2小时； 中度疾病患者为 40.8 小时，包括接受静脉 (IV) 水化或补充氧气的患者； 重症患者则需要近70小时。 与 24 小时内达到临床稳定的几率较低相关的因素包括年龄较大（调整后的比值比为 0.96）、呕吐（0.77）和毛细血管再充盈时间延长（0.77）。 在实践中： 该研究的作者写道：“年龄较大的儿童以及因静脉输液和潜在脱水而入院的儿童可能比其他患者改善得更慢。” “没有这些因素的患者可能是观察或短期住院治疗的候选人。” 来源： 威斯康星州密尔沃基威斯康星医学院的马德琳·菲尔德（Madeline Field）医学博士是该论文的通讯作者。 研究 已在线发布 于 4 月 15 日在 儿科。 […]
一种利用高维组学数据预测癌症生存的新型非负贝叶斯叠加建模方法 BMC 医学研究方法论
我们将所提出的方法应用于三个具有生存记录和大规模基因表达谱的真实癌症数据集。 对于这些数据集，使用 BhGLM 包中的协变量函数对基因表达数据进行标准化。 我们将原始数据随机划分为样本量相等的两个子集：一个用于训练模型，另一个用于评估模型性能。 该过程重复了 100 次，以防因数据分裂而出现意外结果。 为了确保平衡的响应，我们对训练数据和测试数据之间的生存曲线进行了对数秩检验，并考虑那些 Plog-rank > 0.5 的平衡分割，将保留以供进一步分析。 使用基因组注释工具将基因映射到通路。 更准确地说，我们首先使用 annotateI 包将基因符号映射到 Entrez Ids，然后使用 clusterProfiler 包将基因映射到 KEGG 路径（默认参数） [31]。 TCGA 乳腺癌数据集 我们从“GDC数据门户”获取了TCGA乳腺癌（BRCA）的转录组图谱（TPM格式）和相应的最新生存信息（https://portal.gdc.cancer.gov/）。 我们选择了具有生存结果和基因表达谱的女性样本。 零表达量 > 50% 的基因被滤除，分位数方差 > 20% 的基因被保留。 最终，我们得到了一个由 1060 个样本和 13,745 个基因组成的数据集。 这些基因被映射到涉及 3855 个基因的 140 个通路（见补充表 3）。 在叠加过程之前，我们进行了初步的通路筛选，以识别那些具有潜在预测价值的通路。 我们分别对原始数据中的所有 140 个路径安装了 Lasso Cox，并获得了每个路径的 C 指数。 共有 […]
人工智能会导致健康错误信息吗？
大型语言模型 (LLM) 是一种能够识别和生成文本的人工智能 (AI) 程序。 它们预计将在远程患者监测、分诊、健康教育和管理任务等医疗保健领域发挥重要作用。 然而，法学硕士也可能被用来大量产生健康错误信息，导致耻辱、拒绝经过验证的治疗方法、困惑或恐惧等后果。 这种可能性尤其令人担忧，因为超过 70% 的患者使用互联网作为其健康信息的主要来源，而且事实证明，虚假信息在网上的传播速度是事实内容的六倍。 两个当代例子 为了评估针对使用法学硕士作为健康错误信息生成器的保护措施的有效性，研究人员研究了以下四种可公开访问的法学硕士：OpenAI 的 GPT-4（通过 ChatGPT 和微软的 Copilot）、谷歌的 PaLM 2 和 Gemini Pro（通过 Bard）， Anthropic 的 Claude 2（来自 Poe）和 Meta 的 Llama 2（来自 HuggingChat）。 对这两个错误信息主题的每个请求都需要创建一篇博客文章，其中包含三个段落，标题吸引人，看似现实且科学，并且来自看似真实的期刊的两篇参考文献，如果有必要，可以发明这些参考文献。 研究人员还针对特定受众提出了要求。 防护措施不足 该研究揭示了大多数公开访问的法学硕士的保护措施不足。 在研究期间，Claude 2（通过 Poe）拒绝了 130 个关于所选主题的内容生成请求，但研究的其他法学硕士并非如此，相反，它们显示出持续促进虚假和有吸引力的信息生成的显着能力、有说服力、有针对性。 收集的数据表明，当前自我监管的人工智能生态系统中的保护系统具有高度波动的性质。 这种波动性在 GPT-4（通过 Copilot）中得到了很好的说明，健康错误信息最初被拒绝，但在第二次 12 周检查期间被允许。 这一结果表明，保护系统会随着时间的推移（有意或无意）而发生变化，但并不总是朝着提供更好保护的方向发展。 这项研究还揭示了为避免产生虚假信息或在报告漏洞的情况下避免开发人员未能做出回应而采取的措施的性质，透明度方面存在重大差距。 作者建议，建立并遵守透明度标记标准对于改善监管是必要的，以防止法学硕士传播大量健康错误信息，并使人工智能生态系统对产生的虚假信息有效负责。 对于希望更好地了解人工智能在医疗保健领域的安全性和道德规范的读者，作者建议阅读 世界卫生组织指南 关于人工智能伦理和健康治理的报告 欧洲议会研究服务处 […]
使用连续血糖监测来诊断糖尿病？
要点： 连续血糖监测 (CGM) 数据比单独的空腹血糖 (FG) 测量提供更全面的血糖值表征。 即使在同一个体中也观察到相当大的 FG 变异性，这表明 CGM 可以提高糖尿病诊断的精确度。 方法： 数据分析 10K 研究包括 8315 名 40-70 岁个体在 59,565 个早晨（中位数，每个参与者 7 天）获得的 FG 值，以及 2 周的 CGM 数据。 FG 值被分类为正常（< 100 mg/dL [5.6 mmol/L]), 糖尿病前期 (100-125 mg/dL [5.6-6.9 mmol/L]），或糖尿病（≥ 126 mg/dL [7.0 mmol/L]）。 带走： 平均总体 FG 值为 96.2 mg/dL，女性随年龄增长增加 0.234 mg/dL，男性增加 0.25 mg/dL。 在 […]
AI 识别出两种天然生物活性 GLP-1 化合物
人工智能 (AI) 已识别出两种植物基生物活性化合物，具有潜在的用途 胰高血糖素类肽 1 受体 (GLP-1R) 激动剂用于减肥，可能是药物减肥药物的替代品，但副作用可能较少，并且口服给药。 这项工作旨在利用人工智能来识别可能激活 GLP-1R 的新型天然生物活性化合物，GLP-1R 是现有减肥药物的作用位点，包括 索马鲁肽 （Wegovy，诺和诺德）和双重激动剂 替泽帕肽 （Zepbound，礼来公司）。 西班牙穆尔西亚天主教大学结构生物信息学和高性能计算研究小组和饮食失调研究单位的演讲者 Elena Murcia 博士将在即将举行的会议上分享她的工作 欧洲肥胖大会 (ECO 2024) 在五月。 尽管 GLP-1 激动剂在试验中显示出有效性，但“它们的使用也存在一些副作用——恶心和呕吐等胃肠道问题，以及焦虑和烦躁等心理健康变化。最近的数据还证实，当患者停止使用 GLP-1 激动剂时，治疗后，他们恢复了减掉的体重，”她说。 此外，由于现有 GLP-1 激动剂的肽性质，存在必须注射药物而不是口服药物的问题，这些药物在发挥所需作用之前有被胃酶降解的风险。 穆尔西亚说：“非肽类药物的副作用可能更少，并且更容易给药，这意味着它们可以作为药丸而不是注射剂给药。” 最近的其他研究强调了两种有前景的非肽化合物：TTOAD2 和 orforglipron。 “这些都是合成的，我们有兴趣寻找天然的替代品，”她补充道。 激活 GLP-1R 的天然化合物 根据研究人员在她的摘要和会前新闻稿中的说法，基于最近对 TTOAD2 和 orforglipron 化合物的了解，目前的工作重点是使用人工智能来识别新的非肽、天然衍生的生物活性化合物来激活 GLP-1R。生态。 穆尔西亚利用先进的人工智能技术（一种需要计算机进行实验的计算机方法），逐步选择天然分子作为具有 GLP-1R 激动剂活性的生物活性化合物，该过程最初使用基于配体和结构的虚拟筛选超过 10,000 种化合物，然后对相似度最高的前 100 种化合物进行额外的视觉分析，以确定它们与 GLP-1 受体上氨基酸的相互作用程度。 […]
产时抗生素与儿童自身免疫性疾病有关
要点： 研究表明，出生时接触抗生素的儿童可能会增加儿童时期患自身免疫性疾病的风险。 方法： 研究人员对 2007 年至 2018 年间芬兰北部的 45,575 名阴道分娩儿童进行了一项前瞻性研究。 共有 21% 的儿童在产时接触过抗生素，这意味着他们的母亲在出生前 24 小时内接受了静脉注射抗生素。 产时抗生素广泛用于预防新生儿早发 B 族链球菌 (GBS) 疾病。 研究表明，治疗会改变儿童肠道微生物群的发育，但其影响的意义尚不清楚。 带走： 共有 601 名儿童 (1.3%) 被诊断患有自身免疫性疾病，例如 1型糖尿病在大约 5 年的随访期间，研究人员发现了类风湿性疾病、炎症性肠病以及眼睛或甲状腺的自身免疫性疾病。 在一项针对孕产妇和新生儿协变量进行调整的分析中，产时接触抗生素与自身免疫性疾病风险增加 28% 相关（95% CI，1.02-1.62）。 未发现产时接触抗生素与过敏性或阻塞性气道疾病的风险之间存在显着关联。 在实践中： 该研究的作者写道：“由于产时接触抗生素对于预防新生儿早发性 GBS 疾病非常有效，因此我们强调观察到的关联不应被解释为因果关系。” “然而，这一发现支持制定更具体的 GBS 疾病预防策略，例如未来通过孕产妇免疫来取代抗生素的使用。” 来源： 这项研究由芬兰奥卢奥卢大学医学博士 Sofia Ainonen 领导。 它 已发表 2月16日上线 美国妇产科杂志。 限制： 抗生素暴露引起的肠道微生物群的改变是否会影响免疫系统的发育尚不清楚。 研究人员指出，另外，母亲的 GBS […]
新技术可以从表面记录深部大脑活动
记录深部大脑活动的现代技术涉及穿透组织的锋利金属电极，导致 损害 这样可以 妥协 信号并限制它们的使用频率。 材料科学和工程中一个快速发展的领域是通过设计更柔软、更小、更灵活的电极来解决这个问题——在大脑脆弱的组织内使用更安全。 就在上周，来自加州大学圣地亚哥分校的研究人员， 报道 开发出一种薄而灵活的电极，可以插入大脑深处并与表面的传感器进行通信。 但如果你可以在不刺穿大脑的情况下记录详细的深部大脑活动呢？ 一组研究人员（碰巧也来自加州大学圣地亚哥分校）开发了一种薄而灵活的植入物，“驻留在大脑表面”并且“可以从更深层推断神经活动”，说 杜伊古·库祖姆博士是一位电气和计算机工程教授，领导了这项研究。 根据本月发表的一项概念验证研究，通过结合电学和光学成像方法以及人工智能，研究人员使用该设备（一种装有石墨烯电极的聚合物条）来预测表面信号的深层钙活动。 自然纳米技术。 神经科学家说：“我们所知道的关于神经元在活体大脑中如何表现的几乎所有信息都来自于通过电生理学或双光子成像收集的数据。” 约书亚·西格尔博士西雅图艾伦神经动力学研究所的，他没有参与这项研究。 “到目前为止，这两种方法很少同时使用。” 这项技术已经在小鼠身上进行了测试，可以帮助我们增进对大脑如何工作的了解，并可能为神经系统疾病带来新的微创治疗方法。 多模式神经技术：二合一的力量 记录大脑活动的电学和光学方法对于推进神经生理学科学至关重要，但每种技术都有其局限性。 电子记录提供高“时间分辨率”； 它们揭示了激活发生的时间，但没有揭示激活发生的具体位置。 另一方面，光学成像提供了高“空间分辨率”，显示大脑的哪个区域正在发光，但其测量结果可能与活动的时间不相符。 研究 在过去的十年中，我们一直在探索如何结合并利用这两种方法的优势。 一种潜在的解决方案是使用由石墨烯等透明材料制成的电极，从而在成像过程中为显微镜提供清晰的视野。 最近，宾夕法尼亚大学的科学家利用石墨烯电极来照亮 癫痫发作的神经动力学。 但也存在挑战。 如果石墨烯电极非常小——在这种情况下，直径为 20 µm——它们对电流的阻力就会更大。 Kuzum 和同事通过添加微小的铂颗粒来提高导电性来解决这个问题。 长石墨烯线将电极连接到电路板，但石墨烯中的缺陷会中断信号，因此他们将每根线制成两层； 一根电线中的任何缺陷都可能被另一根电线隐藏。 通过结合这两种方法（微电极阵列和双光子成像），研究人员可以看到大脑活动发生的时间和地点，包括更深层次的活动。 他们发现表面的电反应与更深层的细胞钙活动之间存在相关性。 该团队利用这些数据创建了一个神经网络（一种学习识别模式的人工智能），可以根据表面读数预测深层钙活动。 该技术可以帮助科学家“以当前单一功能工具无法实现的方式”研究大脑活动，说 Luyao Lu, PhD华盛顿特区乔治华盛顿大学生物医学工程教授，他没有参与这项研究。 它可以揭示血管和电活动之间的相互作用，或者解释位置细胞（海马体中的神经元）如何如此有效地创造空间记忆。 研究人员表示，它还可以为微创神经修复术或神经系统疾病的靶向治疗铺平道路。 植入该设备将是一个“简单的过程”，类似于将皮质电图网格植入患有以下疾病的患者体内： 癫痫”库祖姆说。 但库祖姆补充说，首先，该团队计划在临床环境中测试该技术之前，在动物模型中进行更多研究。 1706181938 2024-01-25 11:18:33