Symptom-specific alterations in subregional intrinsic connectivity of anterior cingulate cortex in major depressive disorder
该研究探讨了抑郁症患者前扣带皮层的功能连接变化，采用数据驱动的连接基础分区方法，分析了158名首次发病且未用药的抑郁症患者与152名健康对照者的连接模式。结果显示，前扣带皮层的不同亚区在情绪和认知调节中具有特定的功能连接特征，这些变化与临床症状相关，可能为抑郁症的个性化干预提供新的视角。
Targeting Bcl-xL to eliminate chemotherapy-induced tumor dormancy and prevent breast cancer metastasis
本研究揭示了Bcl-xL在化疗诱导的肿瘤休眠中的关键作用，特别是在三阴性乳腺癌（TNBC）中。通过体外和体内实验，研究表明抑制Bcl-xL可以显著提高化疗的效果，防止肿瘤复发。研究还探讨了Bcl-xL抑制剂A-1331852的应用潜力，强调了其在治疗高风险乳腺癌患者中的重要性。未来的研究应集中于开发靶向Bcl-xL的治疗平台，以实现安全有效的系统治疗。
Development of a replication-defective mpox virus platform for fundamental and therapeutic research
该研究开发了一种复制缺陷的mpox病毒平台，利用CRISPR-Cas9和Lambda Red重组技术，识别了G243-1720作为一种有效的抗痘病毒抑制剂，具有广泛的体内外活性。研究强调了该平台在病毒生物学研究和抗病毒开发中的潜力，满足了全球对抗mpox病毒的迫切需求。
Targeting MMA-induced USP36 methylmalonylation to suppress macrophage polarization and tumor progression in clear-cell renal cell carcinoma
本研究探讨了甲基丙二酸（MMA）在透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中的作用，发现MMA促进巨噬细胞M2极化并推动肿瘤进展。通过代谢组学分析，研究揭示了MMA的升高与肿瘤微环境的改变相关。实验结果表明，低支链氨基酸饮食或去甲基丙二酸酯MC3138治疗能够有效抑制M2极化和肿瘤进展，提示MMA可能成为ccRCC的新治疗靶点。
ASS1 facilitates T-ALL progression via the arginine-mediated mTORC1/c-Myc signaling pathway
研究发现，ASS1在T细胞急性淋巴细胞白血病（T-ALL）中显著上调，并与不良预后相关。抑制ASS1表达可显著抑制T-ALL细胞的生存和进展，机制上通过调控精氨酸水平影响mTORC1/c-Myc信号通路。这一发现为T-ALL的治疗提供了新的潜在靶点，具有重要的临床意义。
Siglec-14-LGALS3BP glycoimmune axis shapes tumor-associated macrophage polarization and confers poor outcome in colorectal cancer
研究揭示了Siglec-14-LGALS3BP糖免疫轴在结直肠癌中的作用，促进肿瘤相关巨噬细胞的极化，导致患者预后不良。通过阻断该相互作用，可能为Siglec-14阳性结直肠癌患者提供新的治疗策略。该研究为开发针对该轴的免疫疗法提供了基础，具有重要的临床应用潜力。
In vitro and in silico analysis of anticancer and antioxidant potential of camphor derivatives
The research investigates the synthesis and biological activity of camphor derivatives, revealing their potential as anticancer agents. Notably, compounds 5 and 9 exhibited significant cytotoxicity against various cancer cell lines while maintaining low toxicity to normal cells. The study emphasizes the importance of structural modifications in enhancing the therapeutic efficacy of camphor derivatives, positioning them as promising candidates for future cancer therapies.
Downregulation of integrin α3 in ADHD mirrored in mutant mouse model by dopamine-dependent hippocampal AMPAR expression
研究发现，缺乏整合素α3的小鼠模型表现出与注意力缺陷多动障碍（ADHD）相似的行为特征，包括运动增加和工作记忆受损。通过药物治疗，ADHD样行为得以改善，表明整合素α3在ADHD的发病机制中可能发挥重要作用。此外，研究还揭示了海马体内AMPAR的调节机制，为ADHD的治疗提供了新的思路。
Ganglioside sialylation modulates tau internalization and pathology spread
本研究揭示了神经元中Neu3和GM1在阿尔茨海默病（AD）中调节tau内化及其病理传播的机制。研究发现，Neu3的过表达能够显著抑制tau聚集，并改善AD小鼠的空间记忆能力。通过调节GD1a和GM1的比率，研究提供了新的治疗策略，可能为AD的干预提供新的方向。这些发现强调了神经元中糖脂在AD病理中的重要性，具有潜在的临床应用价值。
Slc22a17 governs postnatal neurogenesis by maintaining the iron homeostasis in hippocampus
Slc22a17在小鼠海马体内的功能研究表明其在维持铁稳态和促进神经发生中的重要作用。研究发现，Slc22a17的缺失导致神经干细胞的增殖和分化受损，进而引发氧化应激和认知功能障碍。这一发现为神经退行性疾病的治疗提供了新的潜在靶点，强调了铁代谢在神经发育中的关键角色。
Psychological perspectives on robotic assisted pivotal response treatment in autism
本研究探讨了社交机器人Pepper在自闭症儿童的Pivotal Response Treatment (PRT)中的应用，显示出机器人在情绪调节和治疗依从性方面的显著效果。研究结果表明，社交机器人不仅能作为治疗工具，还能促进家庭参与和个性化干预，具有较高的商业潜力和市场价值。
Dynamic kernel generation through hybrid involution and convolution neural networks for leukemia and white blood cell classification
本研究提出了一种混合卷积-反卷积神经网络（HICNN），用于白血病分期和白细胞亚型分类。HICNN在白血病分期数据集上实现了99.5%的准确率，在白细胞亚型分类上达到了98.00%的准确率，展示了其在临床诊断中的潜力。该模型通过结合反卷积层和卷积层，克服了传统方法在细胞形态学特征提取中的局限性，具有较高的可靠性和适应性，适合于医学图像分析。
Associative memory neurons are recruited in PFC-centered circuits to encode schizophrenia-like behavior by dopaminergic receptor-II
本研究揭示了社交压力如何通过多巴胺受体-II的作用影响小鼠的联想记忆神经元，从而导致恐惧记忆和精神分裂症样行为的表现。通过神经追踪和电生理记录，确认了这些神经元的招募及其在精神疾病中的潜在作用，为未来的治疗策略提供了新的视角。
Efficacy and safety of home-based transcranial direct current stimulation (tDCS) on patients with depressive disorders: a systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials
本系统评价和荟萃分析探讨了家庭使用的经颅直流电刺激(tDCS)对抑郁症患者的疗效和安全性。研究纳入了415名患者，结果显示tDCS在改善抑郁和焦虑症状方面具有显著效果，尽管效果大小未达到临床显著性。副作用主要为轻微的皮肤刺激和头痛。尽管tDCS显示出潜力，但由于研究间的异质性和副作用的发生，尚不建议常规使用。未来研究应关注更大样本和长期随访，以进一步验证其临床应用价值。
NeuroFusionNet: a hybrid EEG feature fusion framework for accurate and explainable Alzheimer’s Disease detection
NeuroFusionNet is a novel hybrid framework for the early detection of Alzheimer's Disease using EEG signals. It combines handcrafted features with deep learning techniques, achieving a remarkable accuracy of 94.27% and a macro-F1 score of 0.94. The model demonstrates robustness across various EEG datasets, ensuring its clinical applicability. Furthermore, it incorporates explainability features such as SHAP and Grad-CAM, enhancing interpretability for clinical use. This framework not only addresses the urgent need for early Alzheimer's detection but also supports real-time deployment in clinical settings.