• 母婴互动期间婴儿的消极情绪与出生后第一个月的新生儿边缘系统 - 前额叶连通性相关

  摘要背景早期照护可能影响新生儿边缘系统电路的组织发育，但以微观分析编码的互动质量是否与新生儿边缘系统—前额叶连通性相关尚不明确。我们检验了母婴互动中婴儿和母亲情感与新生儿边缘系统—前额叶皮层（PFC）连通性之间的关联。方法产后约30天，来自巴西圣保罗健康MiNDS队列的143

  来源：Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging

  时间：2026-10-24

• ZYX药物能够降低上皮性卵巢癌对化疗的耐药性

  摘要上皮性卵巢癌（EOC）的高死亡率在很大程度上可归因于化疗耐药性。本研究确定了ZYX（Zyxin）是这种耐药性的关键驱动因素。在化疗耐药的EOC患者以及相应的内质素紫杉醇（A2780/PTX）和顺铂（A2780/DDP）耐药细胞系中，ZYX的表达水平过高。功能实验表明，敲低ZY

  来源：Biochemical Pharmacology

  时间：2026-10-24

• SKA1在结直肠癌中发挥促肿瘤作用：偶联TAF1依赖性转录与RPL8相互作用

  摘要 结直肠癌（CRC）是全球最常见且致死率最高的恶性肿瘤之一，由复杂的遗传和分子改变驱动。在本研究中，我们旨在鉴定纺锤体和着丝粒相关复合物亚单位1（SKA1）的功能作用，并揭示其促进CRC进展的新机制。生物信息学TCGA分析、配对临床组织检测和免疫组化证实了CRC病变中S

  来源：Molecular and Cellular Biochemistry

  时间：2026-10-24

• 风湿性多肌痛的靶向治疗：从免疫病理生理学到重新定义的治疗范式

  ## 摘要 多发性肌痛风湿（PMR）是50岁以上人群中一种常见的炎症性疾病，通常采用长期糖皮质激素（GC）治疗，尽管该疗法存在相关毒性及频繁复发的风险。在过去十年中，对先天免疫和适应性免疫机制的深入理解取得了重大进展，重新塑造了PMR的概念框架，将其定位在自身免疫-自身免疫

  来源：Drugs

  时间：2026-10-24

• 质子与光子 VMAT 全脑全脊髓照射：实体瘤软脑膜癌病毒性与预后的回顾性比较

  摘要目的全脑全脊髓照射（CSI）用于治疗脑膜癌病（LMC），但质子全脑全脊髓照射（pCSI）与光子体积调制弧疗法全脑全脊髓照射（xCSI）之间的比较数据有限。我们评估了实体瘤脑膜癌病患者接受 pCSI 与 xCSI 后的临床结局及纵向毒性特征。方法我们回顾性识别了 2020

  来源：Journal of Neuro-Oncology

  时间：2026-10-24

• 综述：代谢失调、神经炎症及类淋巴清除缺陷作为阿尔茨海默病的共同驱动因素：一种基于暴露组学的预防概念框架

  # 摘要 阿尔茨海默病（AD）抗淀粉样蛋白治疗方案的反复失败，暴露了线性淀粉样蛋白级联假说的关键局限性，并凸显了需要更广泛的病因学框架。本综述旨在综合整合代谢、炎症以及睡眠/昼夜节律对脑衰老的贡献，从而为散发性AD基于暴露组（exposome）的模型提供机制性证据。流行病学

  来源：Metabolic Brain Disease

  时间：2026-10-24

• 综述：阿尔茨海默病中的肠-脑轴：神经炎症机制与免疫药理学干预

  摘要尽管阿尔茨海默病（AD）在病理学上被定义为淀粉样蛋白-β斑块、慢性神经炎症和神经纤维缠结，但直接针对这些病理过程的药物（Lecanemab和Donanemab）对AD的临床病程影响有限，且已发现显著的安全性问题，因此人们对疾病的上游系统性致病因素产生了新的关注。本综述旨在

  来源：Inflammopharmacology

  时间：2026-10-24

• 人工智能在胃癌治疗全程中的应用：临床证据、多模式整合与实际应用转化

  **摘要** 人工智能（AI）在胃癌护理的各个环节中应用日益广泛，但其临床成熟度在内镜检查、横截面成像、数字病理学、预后建模、治疗选择和手术支持等方面存在显著差异。现有的综述通常仅关注单一技术或总结算法性能，而没有系统地区分技术可行性和转化准备情况。我们对2022年1月至202

  来源：iScience

  时间：2026-10-24

• 深度学习生成模型赋能的PROTACs理性设计：当前进展与未来展望

  摘要 深度生成模型（DGM）代表了蛋白降解靶向嵌合体（PROTAC）发现中的变革性范式，将该领域从经验性的试错和计算机辅助药物设计（CADD）转变为数据驱动、自主候选物生成的新模式。由于三元复合物协同性、连接臂构象柔性与相互冲突的药代动力学特性之间的交织复杂性，PROTAC

  来源：International Journal of Biological Macromolecules

  时间：2026-10-24

• 解析配方复杂性：统计、机器学习与人工智能模型在智能纳米储库（iNDEP）设计中的对比表现

  摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）越来越多地被用于改进药物制剂开发中的预测建模和优化。本研究使用基于PLGA-mPEG的智能纳米储库（iNDEP）实验生成的数据集，对比了传统统计方法与AI/ML模型在预测性能上的差异，该iNDEP是一种用于缓释共递送美金刚盐酸盐（MH）和

  来源：AAPS PharmSciTech

  时间：2026-10-24

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