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临床队列综述Nature medicine

On-premise medical AI agents for reliable clinical decision-making.

2 次引用趋势数据不足

研究开发并评估了一种完全本地部署的临床人工智能代理,将本地运行控制与多视角可靠性框架结合,以支持选择性自主决策。该代理在两项基于MIMIC-IV的基准测试中,分别于七疾病任务和四疾病任务上达到90.04%和83.8%的准确率,主要基准接近云端基线。为评估决策时可靠性,研究量化了诊断与推理的内部似然、语言及行为稳定性指标。诊断行为一致性对正确性的判别力最强(AUC=0.860),在压力测试下仍具信息性(AUC=0.875)。当一致性阈值为0.90时,49.4%的病例被保留,诊断准确率达98.9%。结论表明,决策时可靠性信号可识别低风险子集供自主处理,其余转交人工审核,为机构治理下的临床代理提供了实用框架。

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Li Zhang、Georg Wölflein、Dyke Ferber、Junhao Liang、Zunamys I Carrero、Xuewei Wu、Julien Vibert、Jan Clusmann、Lino Möhrmann、Elena E Möhrmann、Catharina Wichmann、Fabian Wolf、Tim Lenz、Jakob Nikolas Kather

作者机构

  • Else Kroener Fresenius Center for Digital Health, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany.
  • Medical Oncology, National Center for Tumor Diseases (NCT), University Hospital Heidelberg, Heidelberg, Germany.
  • Department of Radiology, The First Affiliated Hospital of Jinan University, Guangzhou, China.
  • Drug Development Department, Gustave Roussy, Villejuif, France.
  • Université Paris-Saclay, Gustave Roussy, INSERM U981, IHU PRISM, Villejuif, France.
  • Department of Medicine I, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany.
  • Department of Gynecology and Obstetrics, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany.
  • Else Kroener Fresenius Center for Digital Health, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany. kather.jn@tu-dresden.de.
  • Medical Oncology, National Center for Tumor Diseases (NCT), University Hospital Heidelberg, Heidelberg, Germany. kather.jn@tu-dresden.de.
  • Department of Medicine I, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany. kather.jn@tu-dresden.de.
  • Pathology & Data Analytics, Leeds Institute of Medical Research at St. James's, University of Leeds, Leeds, UK. kather.jn@tu-dresden.de.

技术路线

数据/样本:两个基于MIMIC-IV的基准(七疾病任务和四疾病任务) → 分析:开发并评估一个完全本地部署的临床智能体,耦合本地操作控制与多视角可靠性框架;量化诊断和推理的内部似然、语言和行为稳定性指标;评估诊断正确性的判别能力(AUC)及压力测试下的信息性;设定一致性阈值评估保留病例比例及诊断准确率

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:04
公共数据库方法学Nature methods

SPLENDID incorporates continuous genetic ancestry in biobank-scale data to improve polygenic risk prediction across diverse populations.

2 次引用趋势数据不足

多基因风险评分广泛用于疾病风险分层,但其准确性在不同血统间存在差异。现有方法多依赖多血统数据提升代表性不足人群的预测精度,但需要对个体进行血统标注,这在临床实践中面临挑战。为此,研究者提出SPLENDID——一种针对大规模个体水平数据的惩罚回归框架,将遗传血统建模为连续变量,无需任何血统标签即可生成单一预测模型。在All of Us研究计划(n=224,364)和英国生物银行(n=340,140)的广泛模拟与分析中,SPLENDID较现有方法显著提高了预测准确性,尤其对非欧洲血统和混合血统人群。SPLENDID可作为跨多样人群稳健风险预测的工具,有助于减少遗传研究中的健康差异并促进更公平的临床实施。

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编辑短评

多基因风险评分的准确性受到不同血统间差异的影响,SPLENDID——这里开发了一种针对大规模个体水平数据的惩罚回归框架,可作为跨血统人群稳健风险预测的工具。

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完整作者

Tony Chen、Haoyu Zhang、Rahul Mazumder、Xihong Lin

作者机构

  • Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA.
  • Analytic and Translational Genetics Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Division of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer Institute, Bethesda, MD, USA. haoyu.zhang2@nih.gov.
  • Operations Research and Statistics Group, Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA. rahulmaz@mit.edu.
  • Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA. xihong_lin@harvard.edu.
  • Department of Statistics, Harvard University, Cambridge, MA, USA. xihong_lin@harvard.edu.

技术路线

数据/样本:All of Us研究项目(n=224,364)与UK Biobank(n=340,140)个体级数据,无祖先标签;分析:提出SPLENDID惩罚回归框架,将遗传祖先建模为连续变量,构建单一预测模型;验证:通过广泛模拟及两个生物样本库数据的分析,与现有方法比较预测准确性。

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:04
公共数据库方法学Nature genetics

All of Us diversity and scale yield context-dependent improvements in polygenic prediction.

2 次引用趋势数据不足

利用“All of Us”研究计划245,388例全基因组序列及英国生物银行数据,针对32项性状和疾病构建多祖先多基因风险评分,并在“All of Us”多祖先参与者中评估祖先背景、方法和遗传结构对评分性能的影响。结果显示,增加“All of Us”多样性可提高若干性状的评分准确性,尤其在代表性不足人群中;但将“All of Us”与英国生物银行荟萃分析以最大化样本量并非普遍最优,对多基因性较低的性状,仅用“All of Us”训练在非洲祖先参与者中表现最佳,提示祖先富集效应。个体评分准确性随与发现全基因组关联研究祖先分歧增加而线性下降,多祖先训练数据可减弱该衰减。结论强调,更具代表性的生物样本库有助于实现公平的多基因风险评分性能。

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Kristin Tsuo、Zhuozheng Shi、Tian Ge、Ravi Mandla、Kangcheng Hou、Yi Ding、Bogdan Pasaniuc、Ying Wang、Alicia R Martin

作者机构

  • Analytic and Translational Genetics Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA. ktsuo@broadinstitute.org.
  • Stanley Center for Psychiatric Research, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. ktsuo@broadinstitute.org.
  • Program in Medical and Population Genetics, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. ktsuo@broadinstitute.org.
  • Graduate Program in Genomics and Computational Biology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Department of Genetics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Stanley Center for Psychiatric Research, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA.
  • Department of Psychiatry, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Psychiatric and Neurodevelopmental Genetics Unit, Center for Genomic Medicine, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Center for Precision Psychiatry, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Program in Medical and Population Genetics, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA.
  • Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA.
  • Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Division of Population Sciences, Dana-Farber Cancer Institute and Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Analytic and Translational Genetics Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA. yiwang@broadinstitute.org.
  • Stanley Center for Psychiatric Research, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. yiwang@broadinstitute.org.
  • Program in Medical and Population Genetics, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. yiwang@broadinstitute.org.
  • Analytic and Translational Genetics Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA. armartin@broadinstitute.org.
  • Stanley Center for Psychiatric Research, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. armartin@broadinstitute.org.
  • Program in Medical and Population Genetics, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. armartin@broadinstitute.org.

技术路线

数据/样本:All of Us研究项目245,388例全基因组序列与UK Biobank数据;分析:开发32个性状/疾病的多祖先多基因风险评分(PRS),评估祖先背景、方法学和遗传结构对AoU参与者PRS性能的影响。

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:04
公共数据库临床研究Nature medicine

Phenomic profiles and disease patterns of 1.9 million participants from Our Future Health.

1 次引用趋势数据不足

“我们的未来健康”是一项旨在招募500万英国成年居民的前瞻性研究,以推动疾病预防、检测和治疗方法的发现与转化。目前已入组超过250万人,逾190万参与者具备基线表型数据。研究评估了自报健康相关行为、地理位置、诊断与用药、门急诊就诊、癌症登记及死因等表型,并将疾病模式与国家估计值及英国生物样本库队列进行比较。社会人口学、生活方式和健康相关特征总体反映英国人群模式,但除一个少数族裔群体外,其他少数族裔及社会经济最 deprived 群体代表性不足。多种主要自报疾病患病率高于国家估计值,其中心理健康问题(如抑郁和焦虑)尤为突出,且与英国生物样本库方向一致(r=0.78);与已知临床相关因素的关联在两个队列中均得到重复(r=0.80)。用药模式和癌症患病率呈现预期年龄梯度,肺癌率低于国家数据。随着招募推进,电子健康记录有助于明确疾病模式并系统评估偏倚。

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完整作者

Vincent J Straub、Stefania Benonisdottir、Giovanni Scotti Bentivoglio、Neil Wary、Robert Campbell、Augustine Kong、Melinda C Mills

作者机构

  • Leverhulme Centre for Demographic Science, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford and Nuffield College, Oxford, UK. vincent.straub@ndph.ox.ac.uk.
  • Leverhulme Centre for Demographic Science, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford and Nuffield College, Oxford, UK.
  • Institute of Physical Sciences, University of Iceland, Reykjavík, Iceland.
  • Department of Economics, Econometrics and Finance, University of Groningen, Groningen, the Netherlands.
  • Leverhulme Centre for Demographic Science, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford and Nuffield College, Oxford, UK. melinda.mills@demography.ox.ac.uk.
  • Department of Economics, Econometrics and Finance, University of Groningen, Groningen, the Netherlands. melinda.mills@demography.ox.ac.uk.
  • Department of Genetics, University Medical Centre Groningen, Groningen, the Netherlands. melinda.mills@demography.ox.ac.uk.

技术路线

数据/样本:Our Future Health前瞻性研究中>190万参与者的基线表型数据(自报健康行为、地理位置、诊断与用药、住院/门诊记录、癌症登记及死因) → 分析:描述性统计并与英国国家估计及UK Biobank队列比较疾病模式、计算相关性

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:05
公共数据库临床研究Science translational medicine

Machine learning-driven spleen imaging and genomics uncover a splenic connection to coronary artery disease.

0 次引用趋势数据不足

利用深度学习从英国生物银行42059名及Mass General Brigham生物银行2745名参与者的腹部MRI中提取107个脾脏影像组学特征,其中10个特征与冠状动脉疾病相关。对这些特征的基因组关联分析识别出219个位点,包括9p21;该位点变异与脾脏连续纹理区域异质性等特征相关。研究MRI结果内部一致,但外部临床验证因成像方案差异和患者临床异质性面临转化挑战。研究结合深度学习与基因组学,揭示脾脏可能参与冠状动脉疾病,并强调研究与临床影像组学间的转化差距。

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该研究整合腹部MRI深度学习影像组学与基因组学,在大型队列中提取脾脏特征并关联CAD,进而识别219个基因座(含9p21),为脾脏参与CAD提供探索性框架。但关联分析不能确立因果,影像组学特征生物学可解释性有限,外部临床验证暴露协议与人群异质性导致的转化缺口,结论宜定位为假说生成。

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完整作者

Meghana Kamineni、Vineet Raghu、Zhanqing Hua、Haodong Tian、Buu Truong、Ahmed Alaa、Art Schuermans、Sam Friedman、Christopher Reeder、Romit Bhattacharya、Peter Libby、Patrick T Ellinor、Mahnaz Maddah、Anthony Philippakis、Whitney Hornsby、Zhi Yu、Pradeep Natarajan

作者机构

  • Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA.
  • Cardiovascular Imaging Research Center, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA 02114, USA.
  • Artificial Intelligence in Medicine Program, Mass General Brigham, Boston, MA 02114, USA.
  • Harvard T. H. Chan School of Public Health, Boston, MA 02115, USA.
  • Program in Medical and Population Genetics, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA 02142, USA.
  • Center for Genomic Medicine, Massachusetts General Hospital, Boston, MA 02114, USA.
  • Heart and Vascular Institute, Mass General Brigham, Boston, MA 02114, USA.
  • Computational Precision Health Program, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA.
  • Computational Precision Health Program, University of California, San Francisco, San Francisco, CA 94143, USA.
  • Faculty of Medicine, KU Leuven, 3000 Leuven, Belgium.
  • Data Sciences Platform, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA 02142, USA.
  • Layer Health, Boston, MA 02111, USA.
  • Division of Cardiovascular Medicine, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, 77 Avenue Louis Pasteur, Boston, MA 02115, USA.
  • Cardiovascular Disease Initiative, Broad Institute of Harvard and MIT, Cambridge, MA 02142, USA.
  • Google Ventures, Cambridge, MA 02142, USA.
  • Clinical and Translational Epidemiology Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, MA 02114, USA.
  • Personalized Medicine, Mass General Brigham, Boston, MA 02114, USA.
  • Amgen Inc., Thousand Oaks, CA 91320, USA.

技术路线

数据/样本:UK Biobank 42,059例与MGBB 2,745例腹部MRI;分析:深度学习提取107个脾脏影像组学特征→与CAD关联分析→对CAD相关特征行全基因组关联分析;验证:研究MRI内部一致,外部临床验证发现影像协议差异和临床异质性带来转化挑战

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:05
合成生物学基础研究Nucleic acids research

Modular synthetic cross-kingdom promoters enable coordinated expression in Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae.

0 次引用趋势数据不足

合成生物学与代谢工程日益需要在亲缘关系较远的生物间实现可预测、可互操作的基因表达,但启动子结构与转录逻辑的跨界差异限制了通用表达平台的开发。为此,研究设计了一组模块化杂合启动子,将细菌-10/-35基序和Shine-Dalgarno序列与极简酵母TATA盒和Kozak序列整合,以保证转录和翻译兼容性,从而在大肠杆菌和酿酒酵母中实现可调且定量一致的基因表达。该启动子组支持弱、中、强表达,且在不同物种间具有较高相对一致性。将其应用于有价值色素前脱氧紫罗兰素的生物合成途径时,杂合启动子实现了两种宿主中的协调生产。该工作建立了广泛兼容的启动子架构,为跨界、多宿主合成生物学提供了基础工具包。

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完整作者

So-Hee Son、Soo Young Moon、Nan-Yeong An、Ju Young Lee

作者机构

  • Graduate School of Engineering Biology, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon 34141, Republic of Korea.
  • Department of Biological Sciences, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon 34141, Republic of Korea.
  • KI for BioInnovation, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon 34141, Republic of Korea.

技术路线

设计模块化杂合启动子(整合细菌-10/-35基序、Shine-Dalgarno序列与酵母最小TATA盒、Kozak序列) → 在大肠杆菌和酿酒酵母中表征弱、中、强表达及跨物种相对一致性

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:31
公共数据库临床研究Journal of translational medicine

Comparative proteomics of human anterior lens capsules reveals ATP6V1A-associated lysosomal dysregulation in age-related cataract with primary angle-closure glaucoma.

暂无引用数据

本研究比较了单纯年龄相关性白内障(ARC)与合并原发性闭角型青光眼(PACG)患者前囊膜的蛋白质组。采用数据非依赖采集蛋白质组学分析人前囊膜标本,最终纳入13例ARC和10例PACG样本,通过富集分析、网络分析和ROC分析筛选差异蛋白,并在人前囊膜铺片、细胞与动物应激模型、外周血单个核细胞及UK Biobank血浆蛋白质组数据中进一步验证ATP6V1A。结果共鉴定出1262个差异表达蛋白;PACG中表达降低的蛋白富集于蛋白稳态相关伴侣及neddylation网络,并汇聚于溶酶体功能障碍,ATP6V1A及其他V-ATP酶亚基、LAMP2和Rag GTP酶家族成员协同降低;表达升高的蛋白富集于细胞外基质重塑及脂质/聚糖代谢通路。ATP6V1A降低在人前囊膜铺片、压力应激晶状体上皮细胞、视网膜应激模型及PACG患者外周血单个核细胞中得到证实,药理学抑制V-ATP酶可在细胞活力明显丧失前破坏溶酶体稳态。结论认为,PACG相关前囊膜具有蛋白稳态受损及ATP6V1A相关溶酶体失调的分子特征。

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最近 5 个完整年度引用趋势

暂无引用数据

数据来源:暂未标注更新时间:暂无更新时间
临床队列临床研究Journal of veterinary internal medicine

Effects of a gluten-free hydrolyzed diet in dogs with paroxysmal dyskinesia: a prospective cohort study.

暂无引用数据

23只客户饲养的阵发性运动障碍(PD)患犬接受无麸质水解饮食(GFHD)的前瞻性队列研究,于基线、90天和180天评估发作频率、胃肠道症状及血清抗麦胶蛋白肽IgG和抗转谷氨酰胺酶-2 IgA滴度。结果显示,发作中位数从基线6次降至180天时2次(P=0.0003);180天时17/23为应答者(5例优、12例良);胃肠道症状从15/23降至6/23,呕吐和腹泻显著减少(P=0.01)。各时间点发作频率与两种抗体滴度均无显著相关性(P>0.1),抗体结果前后无显著变化。结论认为,GFHD与多数患犬PD发作频率及胃肠道症状显著减少相关,但抗体滴度不能预测饮食反应,作为生物标志物价值有限。

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最近 5 个完整年度引用趋势

暂无引用数据

数据来源:暂未标注更新时间:暂无更新时间
临床队列综述Briefings in bioinformatics

Advances in computational biology approaches for digital modeling of tumor microenvironment.

暂无引用数据

肿瘤微环境(TME)是异质性多尺度系统,仅靠实验难以完整刻画。计算建模可整合细胞、血管、代谢、免疫与力学机制,但方法多样,给模型选择、参数化、验证和临床转化带来困难。本文以问题为导向综述TME建模的计算方法,比较连续、离散及离散-连续混合范式在生物学分辨率、数据需求、可解释性和计算成本上的差异,并将其关联至肿瘤细胞动力学、血管运输、细胞外基质与力学、代谢与缺氧、免疫互作五个机制领域;从参数可识别性、不确定性量化、数值有效性、生物学保真度和临床相关性考察模型可信度,强调按预期用途和验证情境解读性能。文章还分析机器学习在机制-ML整合中的功能,包括代理模型加速前向模拟、反演方法估计潜参数与状态、患者特异性工作流整合多模态临床数据与机制模型,以及物理信息神经网络嵌入控制方程;并讨论纵向个性化、物理感知多尺度整合、临床可部署数字孪生、外部泛化和合成数据到临床迁移,提出从机制假设生成到自适应数字孪生决策支持的转化就绪路径。可信的TME建模应优先采用最小充分模型,明确预期用途,透明呈现不确定性,并使证据与生物学或临床问题相匹配。

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技术路线

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最近 5 个完整年度引用趋势

暂无引用数据

数据来源:暂未标注更新时间:暂无更新时间
合成生物学基础研究Nature genetics

Predictive design of tissue-specific mammalian enhancers that function in the mouse embryo.

1 次引用趋势数据不足

研究以小鼠胚胎为对象,旨在设计组织特异性哺乳动物增强子。方法上,利用精选染色质可及性数据训练紧凑卷积神经网络,并通过迁移学习在已验证的人和小鼠增强子上微调模型。据此设计心脏、肢体和中枢神经系统15个合成增强子,均能在预期靶组织中发挥作用。结果表明,哺乳动物增强子功能可仅由DNA序列可靠推断,借助适度训练集即可预测性从头设计组织特异性合成增强子,为体内哺乳动物基因表达的可编程控制提供通用框架。

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Shenzhi Chen、Vincent Loubiere、Ethan W Hollingsworth、Ken Murakami、Nikolaus Mandlburger、Sandra H Jacinto、Atrin Dizehchi、Jacob Schreiber、Evgeny Z Kvon、Alexander Stark

作者机构

  • Research Institute of Molecular Pathology (IMP), Vienna BioCenter (VBC), Vienna, Austria.
  • Vienna BioCenter PhD Program, Doctoral School of the University of Vienna and Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
  • Department of Developmental and Cell Biology, University of California Irvine, Irvine, CA, USA.
  • Medical Scientist Training Program, University of California Irvine, Irvine, CA, USA.
  • Department of Genomics and Computational Biology, UMass Chan Medical School, Worcester, MA, USA.
  • Department of Systems Biology, University of California Irvine, Irvine, CA, USA.
  • Research Institute of Molecular Pathology (IMP), Vienna BioCenter (VBC), Vienna, Austria. stark@starklab.org.
  • Medical University of Vienna, Vienna BioCenter (VBC), Vienna, Austria. stark@starklab.org.

技术路线

数据/样本:整理染色质可及性数据及已验证的人和小鼠增强子;分析:训练紧凑卷积神经网络,并通过迁移学习微调;设计15个针对小鼠胚胎心脏、肢体和中枢神经系统的合成增强子;验证:在目标组织中检测到所有设计增强子均具有活性。

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:31
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