Space radiation induces distinct senescent phenotypes: Implications for space travel
研究表明，太空辐射对人类细胞的影响显著，导致成纤维细胞出现独特的衰老表型。这些细胞在转录组上表现出与伽马辐射不同的特征，可能影响宇航员的健康并对地球居民产生潜在威胁。研究结果强调了开发针对太空辐射的治疗策略的重要性，尤其是在衰老细胞的清除和相关疾病的预防方面。
Multi-object sperm detection and tracking based on enhanced YOLOv4 and improved DeepSORT
本研究提出了一种创新的多目标精子检测与跟踪框架，结合了增强YOLOv4和改进DeepSORT，旨在解决传统方法在精子图像分析中的局限性。通过引入图像切片和融合策略，显著提高了小目标的检测准确性。同时，使用ResNet50改进DeepSORT以增强跟踪性能，实验结果显示该方法在多个指标上优于现有技术，具有较高的商业应用潜力。
Multiscale attention generative adversarial networks for lesion synthesis in chest X-ray images
研究提出了一种多尺度注意力生成对抗网络（MSA-GAN），用于合成胸部X光图像中的病变，以解决数据稀缺问题。通过生成合成图像，MSA-GAN显著提高了对尘肺病的分类和分割性能，展示了其在医疗影像分析中的潜力。该方法强调了在数据共享受限的情况下，如何利用生成对抗网络增强训练数据集的有效性。
Micro-ultrasound for prostate cancer
Micro-ultrasound (microUS) technology offers a promising alternative for prostate cancer detection, achieving non-inferior results compared to MRI in biopsy-naive men. With a resolution of 70 microns, microUS enhances imaging capabilities, addressing the rising demand for accessible and cost-effective diagnostic tools. Ongoing clinical trials, such as the OPTIMUM study, aim to further validate its effectiveness and explore AI integration for improved diagnostic accuracy.
Aligning computational pathology with clinical practice for colorectal cancer
该系统性回顾探讨了结直肠癌的计算病理学与临床实践的对接，强调了核心元素在临床管理中的重要性。研究表明，尽管已有多项研究应用深度学习技术，但在核心元素的自动化报告方面仍存在显著空白。文章分析了国际研究动态，指出未来研究应聚焦于未被充分探讨的核心元素，以促进计算病理学在临床中的应用。
An interpretable machine learning approach to prognosis of melioidosis pneumonia via computed tomography quantification and clinical data
本研究开发了一种结合CT影像和临床数据的机器学习模型，用于预测肺炭疽患者的病情进展。通过分析100例患者的数据，研究发现CT病变特征与多脏器功能指标密切相关，能够有效预测患者的预后。模型的AUC值达到0.957，显示出其在临床应用中的潜力，尤其是在高发病率的海南省，具有重要的公共卫生意义。
Effect of PCSK9 inhibitors on the quality of life in patients with acute coronary syndromes — exploratory analysis of the EMSIACS trial
PCSK9 inhibitors, particularly Evolocumab, have been shown to significantly enhance the quality of life in patients with acute coronary syndromes (ACS), as assessed by the PROMIS-10 scale. The study indicates improvements in both physical and mental health dimensions, especially in pain intensity and emotional well-being. Conducted across multiple hospitals in Tianjin, this research highlights the importance of addressing emotional health in cardiovascular treatment, suggesting that the occurrence of major adverse cardiovascular events (MACE) may be linked to emotional issues. Further studies are warranted to explore these relationships and optimize treatment strategies.
Odoribacter splanchnicus rescues aging-related intestinal P-glycoprotein damage via GDP-L-fucose secretion
本研究探讨了Odoribacter splanchnicus在衰老过程中对肠道P-glycoprotein功能的影响，发现其通过分泌GDP-L-fucose来恢复P-glycoprotein的表达。这一发现揭示了微生物群在药物转运中的重要作用，可能为改善老年患者的药物治疗安全性提供新的干预策略，具有显著的生物技术应用潜力。
Inhibiting TRPV4 improves α-synuclein degradation through autophagy-lysosomal pathway in the MPP+-induced cell model of parkinson’s disease
本研究探讨了TRPV4在帕金森病细胞模型中的作用，发现TRPV4抑制剂能够改善自噬-溶酶体途径的功能，从而促进病理性α-突触核蛋白的降解。研究结果表明，TRPV4可能成为帕金森病治疗的新靶点，具有重要的临床和商业潜力。
Pathological findings from surgical specimens and long-term outcome in cerebral amyloid angiopathy patients with intracerebral hemorrhage
本研究分析了63名脑淀粉样血管病（CAA）患者的病理特征及其与长期预后的关系。结果显示，大多数患者具有中度至重度CAA，且CAA的严重程度与术后死亡率和复发性脑出血风险显著相关。研究强调了CAA在脑出血患者中的重要性，为临床管理和未来治疗干预提供了重要依据。
Segmentation-free pretherapeutic assessment of BRAF-status in pediatric low-grade gliomas
该研究提出了一种无分割的机器学习方法，用于评估儿童低级别胶质瘤的BRAF状态，克服了传统手段的局限性。通过分析455名患者的全脑FLAIR MRI数据，研究展示了新模型的有效性，可能为儿童提供更安全的治疗选择，避免不必要的手术。
Mutations in the β-tubulin TUBB impair ciliogenesis and are associated with ciliopathy-like phenotypes
研究表明，β-微管蛋白TUBB的G308S突变影响微管的动态和结构，导致纤毛形成缺陷，可能与神经发育疾病相关。通过小鼠模型和细胞实验，验证了该突变的致病机制，提供了新的治疗靶点。该研究为TUBB相关的神经发育疾病提供了重要的生物学基础，具有潜在的商业投资价值。
Safety evaluation of selective estrogen receptor degraders (SERDs) using real-world evidence from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS)
本研究利用FDA不良事件报告系统（FAERS）评估了两种选择性雌激素受体降解剂（SERDs），elacestrant和fulvestrant的安全性。结果显示，elacestrant与较低的严重不良事件发生率相关，而fulvestrant则与更高的肿瘤转移风险相关。研究强调了在临床实践中针对不同药物特征的监测需求，为个性化治疗提供了重要依据。
Improving diagnostic accuracy in preoperative glioma classification: performance of knowledge-enhanced large language models compared with radiologists
本研究评估了三种大型语言模型在胶质瘤分类中的表现，采用知识增强的提示策略显著提高了诊断一致性和准确性。研究结果显示，这些模型的表现接近资深放射科医生，尤其在支持初级医生的诊断方面具有重要潜力。研究在中国进行，涉及150名患者，结果对国际胶质瘤分类具有重要意义，展示了AI在医疗影像分析中的应用前景。
Understanding the robustness of vision-language models to medical image artefacts
本研究评估了视觉语言模型（VLMs）在医学图像伪影检测中的鲁棒性，构建了一个涵盖多种医学成像模态的评估基准。结果显示，VLMs在处理伪影时的准确性显著下降，尤其是在弱伪影条件下，准确性下降幅度可达38.5%。研究强调了当前模型在实际临床应用中的局限性，并呼吁未来在模型开发中加强对伪影的鲁棒性测试，以提高其在医疗领域的应用潜力。