Aging microenvironment in osteoarthritis focusing on early-stage alterations and targeted therapies
文章探讨了骨关节炎的衰老微环境，强调了免疫稳态失衡、细胞衰老和干细胞耗竭等关键因素对疾病进展的影响。研究表明，早期干预可以改善临床结果，并提出了多种潜在的治疗策略，包括靶向衰老相关因素的组合疗法。随着全球老龄化加剧，针对骨关节炎的研究和治疗策略显得尤为重要。
The emergency department quality improvement program improves the prognosis of patients with stroke in Taiwan: A nationwide cohort study
台湾的急诊科质量改善计划（EDQIP）在急性缺血性中风患者中显示出显著的临床效果。研究表明，参与EDQIP的患者30天死亡率降低了9%，住院时间缩短，且72小时内重返急诊的比例也减少。这项研究为亚洲医疗系统中的急性中风质量改善提供了重要的数据支持，强调了结构化激励计划在提升医疗质量中的潜力。
Chemically-defined medium formulation and adaptation method for supporting growth of endothelial cells
本研究提出了一种化学定义培养基的适应方法，旨在支持人类脐静脉内皮细胞的生长。通过优化逐步适应策略和细胞外基质涂层，研究减少了细胞压力，支持了细胞的稳健适应。研究结果对药物开发、组织工程和高保真体外疾病建模等领域具有重要意义，符合FDA现代化法案2.0的要求，强调减少动物来源材料的使用。
Morphological characteristics of spiral tibial shaft fractures involving the distal articular surface: a retrospective observational study
本研究系统分析了160例螺旋胫骨干骨折患者的CT成像数据，重点探讨了骨折线对远端关节面的影响。结果显示，73.1%的病例涉及关节面，尤其是后踝和前踝的骨折被低估。研究提出了一个新的分类框架，旨在改善临床诊断和治疗策略，具有重要的临床应用价值。
A high-resolution temporal transcriptomic and imaging dataset of porcine wound healing
该研究提供了高分辨率的猪伤口愈合转录组和成像数据，强调了人工智能在伤口治疗中的应用潜力。通过对伤口愈合过程的深入分析，研究为未来的智能伤口诊断和治疗算法奠定了基础，具有重要的临床和商业价值。
Non-genetic factors determine deep learning identified ECG differences between black and white healthy subjects
该研究利用深度学习模型分析了健康黑人和白人个体的心电图（ECG）差异，发现非遗传因素在种族识别中起重要作用。研究表明，社会经济状态对模型的准确性有显著影响，提示在心血管疾病的诊断和治疗中需考虑种族和社会经济因素。最佳模型的AUC达90.6%，为未来公平医疗提供了重要数据支持。
Association of serum albumin to creatinine ratio with mortality in patients with aortic disease: a cohort study
本研究探讨了血清白蛋白与肌酐比率（sACR）在主动脉疾病患者中的预后价值，发现sACR水平与短期和长期死亡率呈显著负相关。通过分析499名重症监护患者的数据，结果表明，sACR的增加与死亡风险降低存在显著关联，提示其作为预后生物标志物的潜力。该研究为主动脉疾病的风险分层和临床监测提供了新的视角。
Spatial signatures for predicting immunotherapy outcomes using multi-omics in non-small cell lung cancer
本研究采用空间多组学方法，分析234名晚期非小细胞肺癌患者的免疫治疗反应，识别出与治疗结果相关的生物标志物。通过空间蛋白组学和转录组学的结合，揭示了肿瘤免疫微环境的特征，开发了抵抗和反应的细胞类型标志物，并在多个国际队列中进行了验证。这些发现为个性化免疫治疗提供了重要的生物标志物，具有显著的临床应用潜力。
Dynamic nomogram for predicting depression risk in middle-aged and older adults based on CHARLS
本研究开发了一种动态列线图模型，用于预测中老年人群的抑郁风险，基于2013年和2018年CHARLS数据进行构建和验证。模型显示出良好的预测性能，AUC值在训练和验证队列中均超过0.82，具有较高的临床实用性。该模型能够帮助早期筛查和干预高风险个体，减轻抑郁负担，适用于社区健康工作者和初级保健医生。
Synergistic pathways to psychosis: understanding developmental risk and resilience factors
This review examines the interplay between developmental risk factors and resilience in the context of psychosis. It highlights how early life adversities, such as prenatal stress and childhood trauma, can influence neurodevelopment and increase the risk of psychotic disorders. The article emphasizes the need for a resilience-based framework to inform early intervention strategies, aiming to mitigate the impact of these adversities on mental health outcomes.
Identification and validation of cell senescence genes in recurrent spontaneous abortion via multiple bioinformatics algorithms
本研究首次通过整合生物信息学与机器学习策略，探讨细胞衰老在复发性自发流产（RSA）中的潜在机制。研究识别了三种细胞衰老相关基因——TBX2、SRSF3和TNRC6B，作为RSA的新型诊断生物标志物。通过多种算法分析，研究提供了对RSA病理机制的新见解，并为个性化治疗奠定了基础。
EHE cell cultures are a platform for mechanistic and therapeutic investigation
The research introduces a method for generating extended primary cell cultures from epithelioid hemangioendothelioma (EHE) tumors, which recapitulate key features of the disease. These cultures exhibit increased proliferation and anchorage-independent growth, making them suitable for therapeutic testing. The study employs multi-omic approaches, including whole genome sequencing and RNA-Seq, to characterize the cultures, revealing insights into their genomic and transcriptomic profiles. Additionally, the efficacy of TEAD inhibitors in these cultures suggests potential therapeutic avenues for EHE, a rare vascular sarcoma driven by specific gene fusions.
Clinical use of polygenic risk scores: current status, barriers and future directions
文章讨论了多基因风险评分（PRSs）在预测复杂疾病中的临床应用，强调了当前面临的挑战和未来的发展方向。PRSs有助于识别高风险个体，但在精确性和跨多样化人群的可转移性方面仍需改进。文章指出，解决这些问题对于推动个性化预防至关重要。
Towards scalable and cross-lingual specialist language models for oncology
该研究提出了一种专门针对肿瘤学的自然语言处理框架，结合了指令调优、检索增强生成和图形知识集成，以提高临床决策的效率和准确性。通过在瑞士大学医院的测试，展示了该框架在处理复杂临床数据时的有效性，尤其是在命名实体识别和文档分类等任务中。此外，框架的多语言适应性使其能够在资源有限的医疗环境中应用，具有显著的商业潜力和市场价值。
Digital twins for personalized treatment in uro-oncology in the era of artificial intelligence
数字双胞胎，或称数字患者双胞胎，是一种基于多模态健康数据的患者特定模型，正在泌尿肿瘤学中展现出个性化治疗的潜力。通过整合临床、基因组和影像信息，这些模型能够模拟器官行为和疾病进展，并预测治疗反应。尽管面临数据整合、隐私和计算需求等挑战，数字双胞胎的应用有望改善患者分层和治疗规划，推动精准医疗的发展。