• 定量图像分析揭示达格列净在SDT脂肪大鼠糖尿病肾病模型中对肾小球硬化、足突融合和肾纤维化的益处

  研究人员旨在优化在自发性糖尿病Torii（SDT）脂肪大鼠（一种2型糖尿病模型）中的药物疗效研究，采用肾脏组织学图像分析包括：1）定量肾小球硬化（glomerulosclerosis）和肾小管损伤（tubular impairments）（Nephropath

  来源：European Journal of Pharmaceutical Sciences

  时间：2026-06-18

• 多重对应分析揭示特发性慢性胰腺炎的两种不同表型

  研究人员旨在比较不同病因慢性胰腺炎（Chronic Pancreatitis, CP）患者确诊时的临床特征，采用无监督多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis, MCA）聚类方法定义不同亚组，重点关注特发性亚型的特征。该研

  来源：Diagnostic and Interventional Imaging

  时间：2026-06-18

• 从细胞到生态系统功能：哪些生物层次通过主动生物监测最能反映农药和转化产物的生态毒性？

  水生环境接收了来自农业活动的大量扩散性污染，特别是农药及其转化产物（transformation products, TPs）。在农业集水区，地下排水网络增加了农药和TPs从农业土壤向地表水的迁移。然而，农药和TPs的季节性变化（与人工排水流域的水文功能密切相

  来源：Environmental Chemistry and Ecotoxicology

  时间：2026-06-18

• 人脐带间充质基质细胞来源的经炎症因子预处理的MSCs外泌体通过调节巨噬细胞极化减轻糖尿病小鼠肾损伤

  糖尿病肾病（DN）是糖尿病（DM）的主要并发症，以严重的临床表现、生活质量受损以及进展至终末期肾病（ESRD）的高风险为特征，凸显了对有效治疗干预的迫切需求。间充质基质细胞来源外泌体（MSC-Exo）因其免疫调节特性，已成为减轻DN炎症损伤的有前景候选物，而来

  来源：Clinical Science

  时间：2026-06-18

• 综述：衰老过程中的肌纤维去神经支配

  肌纤维去神经支配是指运动神经元对一个或多个肌纤维的有效神经输入丧失。在衰老过程中，去神经支配日益被认为是导致肌力与功能能力进行性下降的重要因素，但其异质性较高且在人体中难以明确定义。这种模糊性既反映了生物学复杂性，也源于当前的方法学局限。本综述旨在综合目前关于

  来源：Clinical Science

  时间：2026-06-18

• 转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变（ATTR-CA）全组织切片的蛋白质组学分析揭示细胞外基质重塑增强

  心脏转甲状腺素蛋白淀粉样变（ATTR-CA）源于错误折叠的转甲状腺素蛋白（TThyretin, TTR）在心肌沉积，导致进行性心力衰竭。然而，疾病病理学不仅限于被动的淀粉样蛋白沉积，还涉及细胞外基质（ECM）重塑和免疫激活等主动过程。质谱（MS）技术是淀粉样蛋

  来源：Cardiovascular Pathology

  时间：2026-06-18

• 综述：路易体痴呆的纵向生物标志物：系统综述与荟萃分析

  摘要 引言 路易体痴呆（dementia with Lewy bodies，DLB）是第二常见的神经退行性痴呆。该病在临床和生物学上具有异质性，但评估DLB神经病理过程不同方面的纵向生物标志物研究较少。研究人员系统回顾了文献，以识别适合追踪DLB疾病进展的生物

  来源：Clinical Parkinsonism & Related Disorders

  时间：2026-06-18

• Treprostinil降低高血压中的血压和主动脉炎症

  前列环素I2（Prostaglandin I₂，PGI₂）信号具有血管保护作用。此外，PGI₂信号表现出免疫调节特性，主要促进抗炎状态。炎症和免疫活性与高血压的发生发展相关。然而，外源性PGI<

  来源：Clinical Science

  时间：2026-06-18

• 综述：Mark Hallett与功能性神经障碍的复兴

  本文追溯了Mark Hallett（1943–2025）自2003年至其逝世期间对功能性神经障碍（Functional Neurological Disorder, FND）的贡献。Mark将其在运动生理学（motor physiology）、自由意志（fre

  来源：Clinical Parkinsonism & Related Disorders

  时间：2026-06-18

• 综述：AI驱动图像分析在肉瘤诊断中的进展：一项综合性范围综述

  鉴于肉瘤早期罕见表现出明确症状，其检测具有挑战性。此外，对于病理学家而言，从医学图像中准确诊断和分类肉瘤也可能很困难。为了解决这些问题，研究人员使用了多种人工智能（AI）模型从影像数据中预测和分类疾病，包括机器学习（machine learning, ML）、

  来源：Computer Methods and Programs in Biomedicine Update

  时间：2026-06-18

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