Dietary fiber modulates gut microbiota and lipid metabolism ameliorating Alzheimer’s pathology in 5xFAD mice
本研究探讨了膳食纤维如何通过调节肠道微生物群和脂质代谢，改善阿尔茨海默病小鼠的病理特征和认知功能。实验结果显示，膳食纤维显著降低了小鼠大脑中的Aβ沉积，改善了微胶质细胞的活化状态，并促进了海马区的神经发生。这些发现表明，膳食纤维可能作为一种有效的干预策略，具有潜在的临床应用价值。
6-Gingerol enhances the anti-tumor activity of temozolomide by inhibiting EGR1/GDF15 signaling in glioblastoma
研究表明，6-姜酚通过抑制EGR1/GDF15信号通路，增强了TMZ对胶质母细胞瘤的抗肿瘤活性。GDF15被确认是提高TMZ敏感性的潜在靶点，且6-姜酚的联合使用在小鼠模型中显示出显著的抗肿瘤效果，具有重要的临床应用潜力。
Pharmacologic inhibition of PCBP2 biomolecular condensates relieves Alzheimer’s disease
研究发现，PCBP2凝聚体在阿尔茨海默病的发病机制中发挥重要作用，通过影响线粒体功能和BACE1 mRNA的稳定性，促进病理进展。小分子CN-0928能够有效降低PCBP2水平，从而减轻阿尔茨海默病的病理和认知衰退。这一发现为阿尔茨海默病的治疗提供了新的药物干预策略，具有重要的临床和商业价值。
Distinct brain alterations and neurodegenerative processes in cognitive impairment associated with post-acute sequelae of COVID-19
本研究揭示了与COVID-19后认知障碍相关的独特神经退行性变化，强调了潜在生物标志物的早期检测和干预的重要性。Cog-PASC组显示出明显的星形胶质细胞损伤标志物和皮层变薄，且在独立验证队列中得到了重复验证。这些发现为理解长期COVID的病理机制提供了新的视角，并可能为未来的治疗策略奠定基础。
Methylene blue reduces postoperative delirium in mice through neuroinflammation suppression and blood-brain barrier repair
本研究表明，亚甲蓝（MB）能够减轻小鼠的术后谵妄样行为，主要通过抑制神经炎症和修复血脑屏障。MB的抗炎和神经保护作用为其作为术后谵妄的潜在治疗提供了新见解。研究结果显示，MB在术后6小时内显著改善了小鼠的行为表现，并通过调节紧密连接蛋白的表达来恢复血脑屏障的完整性。
Grey matter volume reduction and its association with brain-enriched blood biomarkers in out-of-hospital cardiac arrest survivors
本研究探讨了心脏骤停后患者的灰质体积减少与血液生物标志物（NfL和t-tau）之间的关系。结果显示，NfL和t-tau水平在心脏骤停后的早期阶段与灰质体积减少显著相关，尤其是在丘脑和扣带皮层等特定脑区。这一发现为心脏骤停患者的早期神经损伤评估提供了新的生物标志物，可能有助于改善临床预后。
Gestational hypothyroxinemia causes an inflammatory environment at maternal-fetal tissues and fetal brain with impaired hippocampal dendritic spine maturation in the offspring
Gestational hypothyroxinemia (HTX) is linked to cognitive impairments and autism traits in offspring. This study demonstrates that HTX induces a pro-inflammatory environment characterized by elevated IL-6 and IL-17 A levels, leading to impaired fetal brain development. The findings suggest that maintaining adequate maternal thyroid hormone levels is crucial for preventing neurodevelopmental disorders in offspring. Restoring T4 levels during HTX induction mitigated these adverse effects, highlighting the importance of thyroid hormones in prenatal health.
Transcranial static magnetic field stimulation of the primary motor cortex in essential tremor: a randomized pilot study
本研究探讨了经颅静态磁场刺激（tSMS）对特发性震颤患者的影响，结果显示tSMS能够有效减少患者的姿势和静止震颤，且安全性良好。该技术为特发性震颤患者提供了一种非侵入性的治疗选择，具有良好的市场潜力。研究结果支持tSMS作为未来治疗特发性震颤的可行方案，值得进一步的随机对照试验验证。
Detection of brain network abnormalities by graph invariants in Alzheimer’s disease using MRI images
本研究提出了一种创新的基于图的框架，利用MRI图像分析阿尔茨海默病患者的脑网络异常。通过计算六种距离基础的拓扑指数，研究展示了其在疾病分期中的有效性，分类准确率达到89.45%。该方法强调了图论在神经科学中的应用潜力，提供了一种可解释的生物标志物，支持早期诊断和干预。研究还探讨了小世界网络模型在脑图构建中的应用，为未来的多中心合作研究提供了隐私保护的解决方案。
Spatiotemporal dynamics of RERE in schizophrenia pathogenesis: insights from multi-omics and single-cell sequencing
本研究通过整合来自欧洲和东亚人群的GWAS数据，结合多组学和单细胞测序分析，系统性地揭示了RERE在精神分裂症发病机制中的作用。研究识别了七个核心基因，特别是RERE，其在精神分裂症风险中的调控作用显著。结果表明，RERE可能通过调节突触基因影响精神分裂症的发病风险，提出GABA能神经元作为潜在治疗靶点。
In utero precision medicine for severe, early-onset neurogenetic disease: scientific, clinical and ethical considerations
研究探讨了针对严重早发神经遗传疾病的精准医疗，强调早期基因检测的重要性及其在临床干预中的应用。随着基因组数据的进步，精准医疗的潜力不断扩大，尤其是在优化治疗方案和提高诊断能力方面。同时，研究也关注了相关的伦理问题，尤其是在进行早期干预时可能面临的挑战。
UGP2 is a potential target for breast cancer, based on bioinformatics analysis and in vitro experiments
本研究探讨了UDP-葡萄糖焦磷酸化酶2（UGP2）在乳腺癌中的潜在作用，发现其在三阴性乳腺癌中表达显著升高，并与不良预后相关。通过多组学分析和体外实验，揭示UGP2在肿瘤细胞增殖和基质重塑中的功能，表明其作为预后生物标志物和治疗靶点的潜力。
Iron homeostasis and cell clonality drive cancer-associated intestinal DNA methylation drift in aging
研究揭示了与年龄相关的DNA甲基化漂移在结肠癌中的作用，强调了铁稳态和细胞克隆性的重要性。通过分析人类和小鼠样本，研究表明，DNA甲基化漂移可能是癌症发生的早期标志，具有潜在的临床应用价值。该研究为理解衰老过程中的表观遗传变化提供了新的视角，并可能为未来的癌症治疗策略提供基础。
The Rac1-USP11 feedback amplification loop: a radiation-activated engine driving radioresistance in hepatocellular carcinoma
本研究揭示了Rac1-USP11反馈回路在肝细胞癌放疗抵抗中的关键作用。研究发现，Rac1-GTP的激活与放疗反应不良相关，而USP11通过去泛素化作用稳定Rac1-GTP，形成自我增强的反馈机制。该机制为肝细胞癌的治疗提供了新的靶点，尤其是在放疗抵抗的背景下，具有重要的临床应用潜力。
Research progress in computer-aided diagnosis systems for lung cancer
The article reviews the progress in computer-aided diagnosis (CAD) systems for lung cancer, emphasizing the integration of AI technologies such as deep learning and multi-modal data fusion. It highlights significant improvements in diagnostic accuracy, with systems achieving an AUC of ≥ 0.95 and reducing false positives. The CAD systems enhance early detection rates and streamline clinical workflows, demonstrating their potential to transform lung cancer management. The review also discusses challenges such as data quality and regulatory hurdles, while proposing future directions for CAD systems in precision medicine.