T817MA protects against inflammation and pyroptosis in response to brain ischemia via activating Sirt1 signaling
T817MA是一种新型神经保护剂，通过激活Sirt1信号通路，抑制缺血性脑损伤中的神经炎症和细胞焦亡，显示出良好的治疗潜力。研究结果表明，T817MA能够改善缺血后大鼠的神经功能，减少脑水肿，具有作为缺血性中风治疗药物的前景。
Clinical application of CNV-seq for diagnosing abnormal brain development in children
本研究评估了拷贝数变异测序（CNV-seq）在儿童异常脑发育（ABD）诊断中的应用，分析了130名患者，发现32.3%存在遗传异常。结果表明，CNV-seq在识别与ABD相关的致病拷贝数变异方面具有高效能，特别是在综合征型ABD患者中，检测率显著高于非综合征型患者。研究强调了对非综合征型ABD病例的关注，并建议加强产前诊断和遗传咨询，以改善临床结果。
Brain–cervical lymph node crosstalk contributes to brain injury induced by subarachnoid hemorrhage in mice
研究探讨了下颌淋巴结在蛛网膜下腔出血（SAH）后脑损伤中的作用，发现去除下颌淋巴结可减轻SAH小鼠模型的脑损伤和神经炎症。通过单细胞RNA测序，揭示了淋巴内皮细胞在SAH后对外渗红细胞的吞噬和降解机制，强调了CTSS作为潜在治疗靶点的重要性。研究结果为SAH的治疗提供了新的思路和方向。
Association of diabetic ketoacidosis and retinopathy in patients with type 2 diabetes: a nationwide cohort study
本研究探讨了糖尿病酮症酸中毒(DKA)与2型糖尿病(T2D)患者视网膜病变(DR)之间的关联。结果显示，DKA患者发展DR的风险显著增加，尤其是在DKA发生后24个月内。研究强调了在DKA诊断时进行视网膜评估的重要性，以便及时发现和干预DR，降低视力损失风险。
Investigating visual search mechanisms and enhancing the diagnostic potential of the trail making test using eTMT
本研究探讨了Trail Making Test (TMT)的视觉搜索机制，并开发了其数字化版本eTMT，以增强其诊断潜力。通过两项实验，研究发现视觉搜索的动态和干扰因素显著影响TMT的表现，尤其是在任务切换的情况下。研究提出了新的实验条件，旨在提高TMT的临床应用价值，尤其是在认知评估和治疗规划方面。
A machine learning approach for non-invasive PCOS diagnosis from ultrasound and clinical features
本研究探讨了利用机器学习算法，特别是XGBoost模型，结合临床和超声特征进行多囊卵巢综合症（PCOS）的非侵入性诊断。研究基于来自印度的541名女性的数据，展示了该模型在提高诊断准确性方面的潜力。通过特征选择和超参数优化，最终模型在测试集上实现了高达0.9947的AUC，表明其在临床应用中的有效性和可行性。
Association of fine particulate matter and wet-bulb globe temperature with depression incidence in a community-based longitudinal study
本研究探讨了细颗粒物（PM2.5）和湿球温度（WBGT）对抑郁症发生的影响，结果显示高PM2.5和高WBGT暴露与抑郁症风险显著相关。研究基于台湾的社区队列，强调了环境因素对心理健康的重要性，尤其是在高暴露区域。研究结果为制定环境健康政策提供了重要依据，具有较高的商业投资价值。
An attention-based multi-residual and BiLSTM architecture for early diagnosis of autism spectrum disorder
该研究提出了一种基于注意力机制的多残差和双向长短期记忆网络（BiLSTM）架构，用于自闭症谱系障碍（ASD）的早期诊断。通过分析面部图像，该模型在准确性和分类性能上表现出色，达到87.7%的准确率。研究强调了深度学习在医疗领域的应用，尤其是自闭症的早期检测，具有重要的临床意义和潜在的市场价值。
Integrated multi omics and machine learning reveal mitochondrial immunometabolic networks in sepsis associated encephalopathy
本研究整合多组学数据与机器学习，揭示了脓毒症相关脑病（SAE）中的线粒体免疫代谢网络。通过分析线粒体相关基因的表达差异，识别出三种核心生物标志物（ALDH7A1, HOGA1, AA467197），并探讨了它们在SAE发病机制中的作用。研究结果显示，线粒体DNA在SAE中的释放与炎症反应密切相关，可能为未来的临床干预提供新的靶点。
Exploratory study of non-ordinary states of consciousness during sleep show distinct electrophysiological features from wakefulness and canonical sleep stages
本研究探讨了睡眠中的非普通意识状态（如清醒梦、睡眠瘫痪、出体体验和虚假觉醒）的电生理特征，利用多导睡眠图记录了这些状态与标准睡眠阶段的区别。结果表明，这些状态在电生理特征上与清醒和典型的非清醒梦境显著不同，可能为理解睡眠障碍和意识状态提供新的视角。
STAT+: Lilly’s head scientist discusses its GLP-1 pill, Alzheimer’s strategy, and finding promising ideas and startups
Lilly在美国和中国设立了多个孵化器，以支持生物科技初创企业，提供空间、设备和技术专长。首席科学官Daniel Skovronsky表示，这一举措不仅是为了推动自身药物管线的发展，也是为了促进与初创企业的合作关系，推动未来的商业交易。
Skin-conformal electronics for intelligent gesture recognition
Skin-conformal electronics are transforming human-machine interfaces by enabling intuitive gesture recognition, with potential applications in virtual reality, advanced robotics, and remote healthcare. This technology addresses the limitations of conventional wearables, enhancing reliability and performance through innovative device architectures and integration of sensing elements. The review outlines a roadmap for future developments in this field, emphasizing the importance of adaptive signal processing and intelligent decision-making algorithms.
Morphological and electrophysiological diversity and connectivity of principal neurons in the lateral and basal nuclei of the mouse amygdala
本研究揭示了小鼠杏仁体外侧和基底核主要神经元的形态和电生理特征的多样性及其连接性。通过结合神经解剖、电生理和追踪方法，研究发现不同的主要神经元群体在杏仁体的不同区域具有特定的输入-输出模式，表明DsRed表达定义的区域在杏仁体中形成结构单元，具有独特的信息接收能力。这些发现为理解杏仁体在行为和情感调节中的作用提供了新的视角。
Characterization of the low-density lipoprotein receptors family and identification of vitellogenin receptors in Mugil cephalus
本研究对平头鲻（Mugil cephalus）的低密度脂蛋白受体（LDLR）家族进行了全面的特征描述，特别关注了其维特洛基蛋白受体（VtgRs）的鉴定。这些受体在卵细胞发育和胚胎维持中起着关键作用。研究结果为水产养殖中的繁殖管理和遗传改良提供了重要的生物技术应用基础，具有显著的经济和可持续性潜力。
Development and validation of a prognostic model and risk calculator for the estimation of bipolar-spectrum disorder risk in hospitalised adolescents with non-psychotic/non-bipolar mental disorders
该研究开发并验证了一个风险评估模型和计算器，用于估算住院青少年在非精神病/非双相精神障碍背景下发展双相谱障碍的风险。研究表明，特定的临床特征和亚阈值症状与双相谱障碍的发展风险显著相关，模型的预测能力在临床实践中具有潜在应用价值。