Circulating tumor cells as prognostic biomarkers in advanced gastric cancer treated with CDC25B phosphatase inhibitors
研究表明，Menadione作为CDC25B磷酸酶抑制剂，联合XELOX治疗晚期胃癌患者可显著降低循环肿瘤细胞（CTC）计数，且CTC反应与患者的生存期密切相关。这一发现为胃癌的个性化治疗提供了新的生物标志物，具有重要的临床应用潜力。未来的研究将进一步验证CTC在预后监测中的作用。
Normal twin PET: personalized generative modeling for confounder correction and anomaly detection in whole-body PET/CT
本研究提出了一种基于深度学习的个性化正常双胞胎PET图像生成方法，旨在改善全身PET/CT成像中的混杂因素校正和异常检测。通过对2538个伪正常PET/CT研究的训练，该模型在177个测试研究中实现了89.3%的解释方差。研究还展示了如何通过双胞胎校正显著减少SUVmean的方差，为肿瘤检测提供了新的思路。
Visual cortex speckle imaging for shape recognition
本研究提出了一种新颖的激光散斑成像技术，能够非侵入性地监测人类视觉皮层对几何形状的反应。通过深度神经网络分析激光散斑模式，研究显示该技术在识别矩形和三角形等多种形状时表现出高达98%的召回率，展示了其在认知神经科学和临床视觉处理评估中的潜在应用。未来的研究将进一步优化模型架构，探索更复杂的刺激形式。
Neural correlates of consciousness in the sound-induced flash illusion
该研究探讨了声诱发闪光错觉的视觉意识神经相关性，使用事件相关电位（ERP）研究设计，发现即使在幻觉感知下，后脑区域的负电位也会增强，支持视觉意识的神经相关性。研究结果为理解意识的神经机制提供了新的视角，具有较高的科学性和创新性。
Deep neural networks and deep deterministic policy gradient for early ASD diagnosis and personalized intervention in children
本研究提出了一种结合深度神经网络和深度确定性策略梯度的自闭症谱系障碍（ASD）早期诊断与个性化干预系统。该系统通过分析多种数据集，展示了在社交技能、行为问题和情绪稳定性方面的显著改善。研究结果表明，该系统不仅提高了ASD的诊断准确性，还通过个性化的干预策略有效降低了高风险儿童的比例，具有广泛的临床应用潜力。
Designing a neuro-symbolic dual-model architecture for explainable and resilient intrusion detection in IoT networks
该研究提出了一种神经符号AI框架，旨在提升IoT网络的入侵检测能力，结合了深度学习和符号推理，能够实现高达98%的准确率。研究强调了该框架在智能家居和消费电子领域的应用潜力，展示了其在处理复杂网络流量和攻击模式方面的有效性。
Enhanced hybrid deep neural network for EEG-based schizophrenia diagnosis using functional and temporal features
该研究提出了一种创新的混合深度神经网络框架，利用EEG信号进行精神分裂症的高效诊断。通过提取功能和时间特征，研究展示了该方法在准确率上超过99%的优越性，显著提高了精神分裂症的诊断效率。研究强调了联合考虑时间和功能特征的重要性，为未来智能诊断系统的设计奠定了基础。
Semantic-aware reinforcement and ensemble learning for signal management and anomaly detection in IoT systems
该研究提出了一种语义感知的混合框架，结合深度强化学习（DQN）和随机森林（RF）分类用于物联网（IoT）信号管理和异常检测。通过使用比利时安特卫普的真实数据集，框架展示了在动态环境中优化信号质量和检测异常的能力。DQN代理在评估中获得了超过62,000的累计奖励，RF分类器的信号质量预测准确率达到99.98%。该框架的创新性和有效性为未来的IoT系统提供了强有力的支持。
Deep learning-based classification of benign and malignant breast microcalcifications in mammography
本研究评估了深度学习模型在乳腺微钙化分类中的应用，特别是EfficientNet架构的优势。通过对3,674个乳腺X光片的分析，EfficientNet模型在准确性和AUC值上均表现优异，显示出其在早期乳腺癌筛查中的潜力。研究结果强调了深度学习在医疗影像分析中的重要性，可能为临床提供有效的辅助工具。
A multi-dimensional transfer learning framework for studying reward-guided behaviors across species
研究提出了一种多维转移学习框架，利用人工智能技术增强对奖励引导行为的跨物种研究。该框架旨在连接动物模型的行为神经科学与人类功能结果，揭示普遍原则并优化实验范式，具有重要的科学性和创新性。
Of mice, molecules and mental health: establishment of the consortium for preclinical psychiatric research to find solutions to the translational gap
文章探讨了预临床精神病研究联盟的建立，旨在通过整合临床与预临床数据，填补精神健康领域的转化缺口。强调了多学科合作的重要性，并提出了针对精神疾病的创新干预措施，力求改变现有的治疗范式。
Acute and chronic effects of local muscle vibration training inducing illusions on wrist strength and neurophysiological measures
本研究探讨了局部肌肉振动（LMV）训练对腕部力量和神经生理参数的急性与慢性影响。结果显示，急性LMV显著降低了H-reflex，但未观察到慢性适应。参与者在LMV期间普遍体验到运动幻觉，EEG分析显示皮层活动显著增强。该研究为LMV在神经康复中的应用提供了重要的实验数据支持，强调了进一步探索其潜在益处的必要性。
What neuroscience can tell AI about learning in continuously changing environments
该文章探讨了神经科学如何为人工智能在不断变化的环境中学习提供启示，强调了神经科学与AI之间的联系。研究指出，动物在不断变化的环境中适应的能力可以为AI系统的学习提供重要的启示，尤其是在社交物种中，行为政策和奖励结果可能会频繁变化。文章还提出了未来研究的方向，旨在加强神经科学与AI之间的联系。
Stabilization of FASN by USP5-mediated deubiquitination promotes hepatocellular carcinoma progression
研究表明，去泛素化酶USP5在肝细胞癌（HCC）中发挥关键作用，通过稳定脂肪酸合成酶（FASN）促进肿瘤进展。USP5的表达与HCC患者的不良预后显著相关，且其抑制可显著降低肿瘤细胞的增殖和迁移能力。这些发现为HCC的治疗提供了新的靶点，强调了USP5作为潜在治疗靶点的价值。
Lung ultrasound for diagnosing etiology of respiratory illnesses in hospitalized children
本研究表明，肺部超声（LUS）是一种高准确度、无辐射的诊断工具，能够有效识别住院儿童呼吸症状的病因，且在诊断准确性上优于胸部X光。研究结果支持将LUS整合到临床实践中，以改善呼吸疾病的管理。