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全部共 45 篇
临床队列方法学Nature medicine

Sex-specific biological aging clocks across organs and omics.

0 次引用趋势数据不足

研究基于性別差異構建生物衰老時鐘。研究者開發了涵蓋15個器官系統的38個性別特異性生物衰老時鐘,先證明性別分層訓練對建立性別特異性健康常模參照的重要性,繼而揭示女性與男性時鐘之間的顯著差異。關鍵遺傳參數與孟德爾隨機化結果顯示,器官特異性衰老易感性及其與心代謝、內分泌和精神性狀的關係在男女中配置不同。蛋白質體分析識別出分別追蹤女性與男性生物衰老的器官特異性突觸、免疫、血管和代謝網絡。縱向生存分析中,性別特異性時鐘以性別依賴和器官依賴的方式預測全身系統性疾病和全因死亡率。進一步分析揭示,在臨床前阿茲海默症臨床試驗中,腦衰老時鐘與認知衰退軌跡之間存在性別依賴性關聯。性別分層時鐘以性別適宜的常模參照界定生物年齡,並揭示合併模型可能掩蓋的性別依賴性遺傳、分子和臨床特徵;同時,性別合併和性別交互方法仍有價值,因為人類衰老和疾病在男女之間也存在基本生物學相似性。這些發現揭示衰老、阿茲海默症和全身健康中的性別特異性生物衰老特徵,突顯明確性別分層建模方法的必要性。

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该研究针对现有衰老时钟按性别合并训练、默认性别不变的局限,构建了覆盖15个器官系统的38个性别特异性时钟,揭示男女在遗传、蛋白质组网络及疾病与死亡预测上的分化,并提示合并模型可能掩盖性别依赖信号。其价值在于为性别分层建模提供系统依据。

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完整作者

MULTI Consortium、Zhiyuan Song、Derek Fong、Naowal Azraf Rahman、Michael R Duggan、Qu Tian、Jian Zeng、Xia Zhou、Chunrui Zou、Michael S Rafii、Li Shen、Paul Thompson、Eleanor M Simonsick、Keenan A Walker、Andrew Zalesky、Christos Davatzikos、Paul Aisen、Luigi Ferrucci、Susan M Resnick、Junhao Wen

作者机构

  • Laboratory of AI and Biomedical Science (LABS), Columbia University, New York, NY, USA.
  • Intramural Research Program, National Institute on Aging, National Institutes of Health, Baltimore, MD, USA.
  • Institute for Molecular Bioscience, University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australia.
  • Department of Computer Science, Columbia University, New York, NY, USA.
  • Alzheimer's Therapeutic Research Institute, Keck School of Medicine of the University of Southern California, San Diego, CA, USA.
  • Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Imaging Genetics Center, USC Mark and Mary Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA.
  • Department of Psychiatry, Melbourne Medical School, The University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia.
  • Artificial Intelligence in Biomedical Imaging Laboratory (AIBIL), Center for AI and Data Science for Integrated Diagnostics (AI2D), Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Laboratory of AI and Biomedical Science (LABS), Columbia University, New York, NY, USA. junhao.wen89@gmail.com.
  • Department of Computer Science, Columbia University, New York, NY, USA. junhao.wen89@gmail.com.
  • Department of Radiology, Columbia University, New York, NY, USA. junhao.wen89@gmail.com.
  • Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA. junhao.wen89@gmail.com.
  • New York Genome Center (NYGC), New York, NY, USA. junhao.wen89@gmail.com.

技术路线

多组织/多组学数据 → 按性别分层训练38个生物学衰老时钟(15个器官系统)

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:2026/11/01 03:52
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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完整作者

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。

为什么值得关注

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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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完整作者

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
临床队列临床研究BMJ (Clinical research ed.)

Simultaneous derivation, validation, and comparison of predictor hazard ratios for cardiovascular risk prediction equations in patients with diabetes from high versus non-high income countries: cohort study.

0 次引用趋势数据不足

一项基于人群的队列研究,比较新西兰(高收入国家)与中国(非高收入国家)30~74岁、无心血管疾病(CVD)的糖尿病患者,采用标准化方法分别建立两国5年CVD风险预测方程,并比较预测因子风险比。2004—2018年新西兰47 958名参与者中发生5 622例(11.7%)首次CVD事件;2010—2018年中国46 558名参与者中发生3 650例(7.8%)首次CVD事件。性别特异性方程包含16个预测因子,多数预测因子风险比相近,但年龄风险比差异明显(女性每增加10岁:新西兰1.61,95%CI 1.51~1.71;中国2.51,95%CI 2.32~2.72)。将新西兰方程应用于中国队列,标准重校准未改善校准(期望/观察比:男性0.938,女性0.809);以中国年龄系数替换新西兰年龄系数后校准明显改善(期望/观察比:男性1.027,女性1.025)。结论认为,将高收入国家CVD风险方程应用于非高收入国家糖尿病人群可能引入系统性误差,主要由年龄效应差异驱动;除简单重校准外,应考虑更新关键预测因子系数(尤其年龄),以提高风险分层准确性。

为什么值得关注

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高收入国家开发的糖尿病心血管风险评分直接在其他国家使用时,仅靠简单重校准不够;年龄的风险效应在人群间差异很大,更新年龄这类关键预测因子的 HR,才能显著改善风险标定。

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完整作者

Jingyuan Liang、Yeunhyang Choi、Peng Shen、Susan Wells、Katrina Poppe、Zhangping Fu、Matire Harwood、Xiaofei Liu、Sue Crengle、Ting Wang、Corina Grey、Hongbo Lin、Suneela Mehta、Xun Tang、Rod Jackson、Pei Gao

作者机构

  • Section of Epidemiology and Biostatistics, School of Population Health, Faculty of Medical and Health Sciences, University of Auckland, Auckland, New Zealand.
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University, Beijing, China.
  • Department of Chronic Diseases and Health Promotion, Yinzhou District Centre for Disease Control and Prevention, Ningbo, China.
  • Department of General Practice and Primary Health Care, School of Population Health, Faculty of Medical and Health Sciences, University of Auckland, Auckland, New Zealand.
  • Department of Medicine, School of Medicine, Faculty of Medical and Health Sciences, University of Auckland, Auckland, New Zealand.
  • Ngāi Tahu Māori Health Research Unit, Division of Health Sciences, University of Otago, Dunedin, New Zealand.
  • Key Laboratory of Epidemiology of Major Diseases (Peking University), Ministry of Education, Beijing, China.
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University, Beijing, China peigao@bjmu.edu.cn.
  • Peking University Clinical Research Institute, Peking University, Beijing, China.

技术路线

电子健康记录队列数据(新西兰47,958人、中国46,558人)→按标准化方法分别推导两国性别特异性5年心血管风险预测方程并比较预测因子风险比→将新西兰方程应用于中国队列,评估标准化再校准前后的性能,再更新风险比存在显著差异的预测因子(如年龄系数)并验证校准改善

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:2026/11/01 03:53
临床队列临床研究Nature medicine

A clinically-oriented foundation model for intraoperative pathology.

0 次引用趋势数据不足

研究基于十家医疗中心逾10万张冰冻切片构建了面向临床的术中病理基础模型CRISP,并在近100项回顾性诊断任务、逾1.5万张术中切片上完成系统评估,涵盖良恶性判别、术中关键决策及泛癌检测等。模型在6家机构、14种肿瘤类型和24个解剖部位(含既往未见部位及罕见癌)表现出稳健泛化能力。在逾3000例患者的前瞻性队列中,CRISP在真实条件下保持较高诊断准确性,直接为92.6%病例的手术决策提供依据;人机协作使诊断工作量减少35%,避免105项辅助检查,并将微转移灶检出准确率提升至87.5%。研究提示,CRISP为AI驱动的术中病理提供了面向临床的路径,有望支持手术决策并促进计算方法向临床实践转化。

为什么值得关注

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通用病理基础模型多基于石蜡切片,难以适配冰冻切片伪影与术中场景;CRISP 以大规模冰冻切片预训练,经多中心前瞻性验证,可跨器官、跨肿瘤类型辅助术中病理判读,减轻病理医师负担、提升微转移检出能力,支撑外科实时决策。

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完整作者

Zihan Zhao、Fengtao Zhou、Ronggang Li、Bing Chu、Xinke Zhang、Xueyi Zheng、Ke Zheng、Xiaobo Wen、Jiabo Ma、Yihui Wang、Jiewei Chen、Chengyou Zheng、Jiangyu Zhang、Yongqin Wen、Jiajia Meng、Ziqi Zeng、Xiaoqing Li、Jing Li、Dan Xie、Yaping Ye、Yu Wang、Hao Chen、Muyan Cai

作者机构

  • Department of Pathology, State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Cancer, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China.
  • Department of Gastric Surgery, State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Cancer, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China.
  • Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China.
  • Department of Pathology, Jiangmen Central Hospital, Jiangmen, China.
  • Department of Pathology, Zhongshan People's Hospital, Zhongshan, China.
  • Department of Pathology, Affiliated Cancer Hospital & Institute of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China.
  • Department of Pathology, The Tenth Affiliated Hospital, Southern Medical University, Dongguan People's Hospital, Dongguan, China.
  • Department of Pathology, Huizhou Central People's Hospital, Huizhou, China.
  • Department of Pathology, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China.
  • Zhongshan School of Medicine, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
  • Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China.
  • Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China. jhc@ust.hk.
  • Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China. jhc@ust.hk.
  • Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China. jhc@ust.hk.
  • HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, Futian, Shenzhen, China. jhc@ust.hk.
  • State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China. jhc@ust.hk.
  • SIAT-HKUST Joint Laboratory for Brain Science, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China. jhc@ust.hk.
  • Department of Pathology, State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Cancer, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China. caimy@sysucc.org.cn.

技术路线

数据/样本:来自10个医疗中心的逾10万张冰冻切片构建CRISP基础模型;分析:在近100项回顾性诊断任务、逾1.5万张术中切片上评估,并观察跨6家机构、14种肿瘤类型、24个解剖部位的泛化性;验证:3000余例患者的前瞻性队列验证,评估真实条件下诊断准确性、对手术决策的影响及人机协作效果

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:2026/11/01 03:53
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。

为什么值得关注

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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
AI 靶点发现临床研究Nature genetics

Prediction of human missense variant effects from functional evidence.

3 次引用趋势数据不足

研究旨在解决错义变异效应预测在研究与诊断遗传学中的关键瓶颈。现有预测器多依赖临床结局或群体模式,而非功能影响的直接测量,导致泛化性有限和数据循环性。为此,研究者提出FuncVEP系列变异效应预测器,基于多样化功能数据训练,用于预测错义变异的功能影响。FuncVEP可跨数据集泛化,在广泛基准测试中优于48种现有预测器,功能基准准确率由78.8%提升至84.6%,临床基准由90.1%提升至92.4%。在发现层面,研究在英国生物银行和西奈山百万健康发现计划中识别出210个新基因-表型关联,涉及494个与先天性免疫错误相关的基因;相比最先进预测器,FuncVEP显著提高了发现率。结论认为,FuncVEP为变异解读提供了稳健、可扩展的解决方案,可提升诊断精度并推进基因发现。

为什么值得关注

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针对错义变异预测依赖临床或群体模式导致泛化受限与数据循环的问题,本文构建基于多样功能数据训练的FuncVEP预测器。其在多基准上优于48个现有工具并提升基因-表型关联发现率,为变异解读提供更稳健可扩展的方案。

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完整作者

Barış Kayaalp、Kerem Çil、Clément Conil、Aurélie Cobat、Meltem Ece Kars、Yuval Itan、Jean-Laurent Casanova、Tayfun Özçelik

作者机构

  • Department of Molecular Biology and Genetics, Bilkent University, Ankara, Turkey.
  • Laboratory of Human Genetics of Infectious Diseases, Necker Branch, INSERM U1163, Necker Hospital for Sick Children, Paris, France.
  • Imagine Institute, University of Paris, Paris, France.
  • St Giles Laboratory of Human Genetics of Infectious Diseases, Rockefeller Branch, Rockefeller University, New York, NY, USA.
  • Charles Bronfman Institute of Personalized Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Mindich Child Health and Development Institute, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • The Windreich Department of Artificial Intelligence and Human Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Pediatric Immunology-Hematology Unit, Necker Hospital for Sick Children, Paris, France.
  • HHMI, Rockefeller University, New York, NY, USA.
  • Department of Molecular Biology and Genetics, Bilkent University, Ankara, Turkey. tozcelik@bilkent.edu.tr.

技术路线

功能数据训练集 → FuncVEP模型构建

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:2026/11/01 03:54
公共数据库临床研究Nature

An Icelandic pangenome reference.

0 次引用趋势数据不足

冰岛全基因组参考图谱研究:针对参考偏倚问题,研究人员开发了Emblask(用于泛基因组构建的混合长读长与短读长单倍型解析双组装流程)和Weaver(用于大规模泛基因组比对)两种新方法。利用Emblask对亲子三人数据进行组装,获得698个冰岛单倍型,并将其加入人类泛基因组参考联盟泛基因组,构建了包含5141万个小型变异的冰岛泛基因组参考(HPRC-ICE)。使用Weaver将57630名冰岛人的短读长序列比对至HPRC-ICE,共调用9896万个变异,较线性参考比对增加6.17%。在低可比对区域发现了新变异,包括与早发性帕金森病相关的GBA1致病性单核苷酸多态性(SNP)以及与同型胱氨酸尿症致病相关的CBS错义SNP。通过对429193名英国和爱尔兰参与者进行靶向重比对,在英国生物银行中重复验证了GBA1关联。

为什么值得关注

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线性参考基因组带来的参考偏倚会丢失低可比对区的致病变异;该研究构建冰岛人群特异性泛基因组 HPRC‑ICE,配套 Emblask 和 Weaver 工具,在大样本短读数据中多检出约 6% 变异,成功找回被掩盖的 GBA1 帕金森风险变异,证明人群特异性泛基因组可以提升疾病遗传位点发现能力。

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完整作者

Guillaume Holley、Hannes P Eggertsson、Snaedis Kristmundsdottir、Doruk Beyter、Astros Th Skuladottir、Kristjan H S Moore、Pall I Olason、Arnaldur Gylfason、Olafur T Magnusson、Asmundur Oddsson、Hreinn Stefansson、Agnar Helgason、Gisli Masson、Patrick Sulem、Daniel F Gudbjartsson、Kari Stefansson、Bjarni V Halldorsson

作者机构

  • deCODE genetics/Amgen, Reykjavik, Iceland. gholley@amgen.com.
  • deCODE genetics/Amgen, Reykjavik, Iceland. heggerts@amgen.com.
  • deCODE genetics/Amgen, Reykjavik, Iceland.
  • Faculty of Medicine, School of Health Sciences, University of Iceland, Reykjavik, Iceland.
  • Department of Anthropology, University of Iceland, Reykjavik, Iceland.
  • School of Engineering and Natural Sciences, University of Iceland, Reykjavik, Iceland.
  • School of Technology, Reykjavik University, Reykjavik, Iceland.

技术路线

698个冰岛单倍型(亲代-子代三人组数据) → Emblask短读长读混合单倍型分型组装

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:2026/11/01 03:55
公共数据库临床研究JAMA

Implications of the 2026 Dyslipidemia Guideline for Primary Prevention Statin Therapy.

2 次引用趋势数据不足

2026年美国心脏协会/美国心脏病学会/多学会血脂异常管理指南就动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险评估及他汀一级预防适用人群提出新推荐。本研究旨在评估该指南对他汀一级预防的人群健康影响,采用2017至2023年美国国家健康与营养调查中30至79岁、无已知ASCVD的非妊娠成人全国代表性横断面样本,比较2026年与2018年血脂指南下他汀一级预防资格的变化。加权样本包括4366名参与者,代表1.545亿美国成人。结果显示,依据2026年指南,约8750万(56.6%)成人符合他汀一级预防条件,其中2150万(13.9%)为新符合条件者;70至79岁成人中超过93%、60至69岁中85%符合条件,而30至39岁仅11%。新符合条件人群较既往推荐人群更年轻、风险更低(平均10年ASCVD估计风险3.1% vs 6.1%)。结论认为,2026年血脂指南大幅扩大了美国他汀一级预防推荐人群,且主要为较低风险个体。

为什么值得关注

编辑短评

该研究基于全国代表性NHANES数据,量化2026血脂指南相较2018版对他汀一级预防资格的影响,估算新增约2150万符合资格者,且新增人群更年轻、10年ASCVD风险更低。其价值在于为指南实施的人群健康影响与资源分配提供量化依据。

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完整作者

Timothy S Anderson、Linnea M Wilson、Jeremy B Sussman

作者机构

  • Division of General Internal Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania.
  • Center for Healthcare Evaluation, Research, and Promotion, VA Pittsburgh Healthcare System, Pittsburgh, Pennsylvania.
  • Division of General Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center, Boston, Massachusetts.
  • University of Colorado School of Medicine, Aurora.
  • Division of General Internal Medicine, University of Michigan, Ann Arbor.
  • Center for Clinical Management Research, VA Ann Arbor Healthcare System, Ann Arbor, Michigan.

技术路线

数据/样本:2017-2023年NHANES全国代表性横断面样本,纳入30-79岁无已知ASCVD的非妊娠成人4366名(加权代表1.545亿美国成人);分析:比较2026与2018血脂指南下的他汀一级预防资格变化,按加权比例估算符合资格及新符合资格人群规模,并描述其年龄与10年ASCVD风险特征;验证:原文未报告独立验证。

最近 5 个完整年度引用趋势

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