BIOMEDICAL RESEARCH INSIGHTS

洞察前沿,连接科研新知

聚焦合成生物学、AI 靶点发现、临床队列与公共数据库,汇集最新论文摘要与原始出处
每 12 小时采集更新,经人工审核后发布。

前沿研究专业聚合持续更新
PAPER EXPLORER

发现热点论文

每 5 分钟更新缓存
全部共 7 篇
临床队列临床研究Taiwanese journal of obstetrics & gynecology

Metabolic markers for risk stratification of diabetic ketoacidosis and perinatal mortality in pregestational diabetes mellitus.

暂无引用数据

本研究回顾性纳入2000至2022年孕前糖尿病(PDM)单胎妊娠孕妇,分析血糖、糖化血红蛋白(HbA1c)、血脂、动脉血pH、电解质及阴离子间隙等代谢指标,采用ROC曲线和logistic回归评估其预测糖尿病酮症酸中毒(DKA)及围产期死亡的价值。219例孕妇中21例(9.6%)发生DKA,其血糖(395.33 vs. 126.91 mg/dL)、HbA1c(8.45% vs. 6.73%)、LDL较高,HDL较低(均P<0.05)。围产期死亡6例(28.6%),与较低动脉血pH、较低碳酸氢盐、较宽阴离子间隙、较高HbA1c及高钾血症相关。联合代谢指标的ROC曲线下面积分别为0.99(DKA)和0.98(围产期死亡)。HbA1c升高、HDL降低及血糖升高为DKA的独立预测因素,碳酸氢盐降低与围产期死亡风险增加独立相关;碳酸氢盐<6.50 mEq/L与围产期死亡显著相关(P<0.001)。关键代谢指标有助于PDM孕妇DKA及围产期死亡的风险分层。

为什么值得关注

暂未整理

查看扩展信息

完整作者

Yu-Hao Fan、Chie-Pein Chen、Fang-Ju Sun、Yi-Yung Chen、Liang-Kai Wang、Chen-Yu Chen

作者机构

  • Department of Obstetrics and Gynecology, MacKay Memorial Hospital, Taipei, Taiwan.
  • Department of Medical Research, MacKay Memorial Hospital, Taipei, Taiwan.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, MacKay Memorial Hospital, Taipei, Taiwan; Department of Medicine, MacKay Medical University, New Taipei City, Taiwan. Electronic address: f122481@mmh.org.tw.

技术路线

回顾性队列数据(2000-2022年219例单胎PDM孕妇的母体代谢参数与临床结局) → ROC曲线与logistic回归分析代谢标志物对DKA及围产期死亡的预测价值

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Taiwanese journal of obstetrics & gynecology

Frequent blastocyst contractions with area reduction >30% are associated with reduced embryo quality but not IVF outcomes: A retrospective cohort study of fresh and frozen single embryo transfer.

暂无引用数据

目的:分析新鲜单胚胎移植与冻融单胚胎移植周期中,囊胚收缩对胚胎质量及后续体外受精结局的影响。方法:回顾性队列研究纳入2022年2月1日至2024年2月29日期间在某医院接受343次取卵的300例患者,按是否发生囊胚收缩分组,比较囊胚形态学分级、KIDScore及新鲜和冻融单胚胎移植结局,并按收缩次数进行亚组分析。结果:收缩组形态学优质胚胎比例(25.7%比68.9%)、KIDScore≥8比例(14.3%比20.2%)均显著低于非收缩组(P分别<0.001、=0.020);收缩3~4次及≥5次者胚胎质量显著差于1~2次者(P<0.001)。但两组临床妊娠率、持续妊娠率、活产率及流产率均无显著差异。结论:囊胚收缩尤其高频收缩与胚胎质量较差相关,但在严格选择高质量胚胎移植时对IVF结局影响较小,尚需大样本研究验证。

为什么值得关注

暂未整理

查看扩展信息

完整作者

Chia-Chen Lee、Kuan-Sheng Lee、Christine Shan-Chi Chiu、Robert Kuo-Kuang Lee、Ming-Huei Lin

作者机构

  • Division of Reproduction and Infertility, Department of Obstetrics and Gynecology, Mackay Memorial Hospital, Taiwan.
  • Division of Reproduction and Infertility, Department of Obstetrics and Gynecology, Mackay Memorial Hospital, Taiwan. Electronic address: huei97@mmh.org.tw.

技术路线

数据/样本:2022年2月至2024年2月马偕纪念医院300例患者共343次取卵的胚胎,按是否发生囊胚收缩分组,并进一步按收缩频率(1–2次、3–4次、≥5次)亚组分析;分析:比较囊胚形态学分级和KIDScore,并分析新鲜与冻融单胚胎移植后的临床妊娠、持续妊娠、活产和流产结局;验证:原文未报告独立验证队列或验证性实验,仅结论中提出需大样本研究验证。

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
公共数据库综述Biochimie

Roles of one-carbon metabolism, folate and riboflavin in blood pressure: Can a precision nutrition approach reduce the risk of hypertension?

暂无引用数据

英国生物库证据提示叶酸缺乏与高血压相关,约15%妊娠受高血压影响,增加母亲日后卒中及子代长期疾病风险。临床与全基因组关联研究将编码叶酸代谢酶MTHFR的C677T多态性与高血压风险增加相联系。核黄素作为MTHFR辅因子,随机试验显示其干预可降低MTHFR 677TT基因型个体血压,且独立于降压药物。该基因-营养素交互作用对TT基因型高频率人群尤为重要,如危地马拉(达66%)、墨西哥(32-44%)和中国北方(24%)。核黄素缺乏全球普遍,尤其女性,但常被忽视。本综述强调叶酸和核黄素在血压中的作用,以及通过解决核黄素缺乏优化叶酸代谢、以精准营养方法降低高危个体高血压风险的机会。

为什么值得关注

AI 辅助短评,基于标题和摘要整理

本文综述叶酸、核黄素与血压的关联,强调MTHFR C677T基因-营养素交互作用,提出精准营养干预潜力。选题具有公共卫生意义,尤其对TT基因型高频人群。然而,证据主要基于观察性研究和有限随机试验,机制尚未阐明,核黄素干预的长期效果及人群适用性需进一步验证。文章未报告原始数据,结论应谨慎解读。

查看扩展信息

完整作者

Helene McNulty

作者机构

  • Nutrition Innovation Centre for Food and Health, School of Biomedical Sciences, Ulster University, Coleraine, Northern Ireland. Electronic address: h.mcnulty@ulster.ac.uk.

技术路线

['数据/样本:UK Biobank证据、临床研究、全基因组关联研究及随机试验(针对MTHFR C677T多态性、叶酸、核黄素与血压/高血压的关联)', '分析:综述叶酸介导的一碳代谢、叶酸和核黄素在血压调控中的作用,重点探讨MTHFR C677T基因-营养素交互作用及核黄素干预对TT基因型个体血压的影响', '验证:随机试验显示核黄素干预可降低MTHFR 677TT基因型个体的血压,独立于降压药物']

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
AI 靶点发现基础研究Cancers

Machine Learning-Guided Virtual Screening Identifies a Novel MELK-Targeted Antiproliferative Lead Compound with G2/M Arrest Activity in Triple-Negative Breast Cancer and Lung Adenocarcinoma Cells.

0 次引用趋势数据不足

本研究以细胞周期调控丝氨酸/苏氨酸激酶MELK为靶点,构建整合随机森林、梯度提升、XGBoost和LightGBM四种机器学习回归模型,结合分层Glide对接、MM/GBSA重打分、ADMET预测及100 ns分子动力学模拟的计算流程,从约1558万化合物库中筛选出12个候选物。对CPD4、CPD6、CPD10进行抗增殖评价,CPD6活性最强,在MDA-MB-468和H1299细胞中IC50分别为1.44 μM和1.66 μM,略优于同条件下对照药MELK-8a(2.48 μM和2.51 μM)。细胞裂解液热位移实验提供MELK结合证据,分子动力学模拟支持其结合模式,底物磷酸化及MELK过表达回补实验进一步支持MELK依赖性抑制活性。克隆形成、EdU掺入和细胞周期分析显示剂量依赖性抗增殖及G2/M期阻滞,伴CDC25C、CDK1和Cyclin B1下调。CPD6为结构新颖的MELK先导化合物,在TNBC和肺腺癌模型中具低微摩尔抗增殖活性,但尚需激酶组选择性分析。

为什么值得关注

暂未整理

查看扩展信息

完整作者

Wanxin Cao、Bin Jiang、Xiangyin Chi、Wan Li、Hong Yang、Xiaoxue Li、Yuxuan Zhao、Xu Zhang、Rui Meng、Yanyu Cang、Guanhua Du、Jinhua Wang

作者机构

  • Beijing Key Laboratory of Innovative Drug Discovery and Polymorphic Druggability Research for Cerebrovascular Diseases, Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100050, China.
  • School of Clinical Pharmacy, Shenyang Pharmaceutical University, Shenyang 117004, China.
  • School of Pharmacy, Henan University, Kaifeng 475004, China.
  • Modern Research Center for Traditional Chinese Medicine, Shanxi University, Taiyuan 030006, China.

技术路线

暂未整理

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 19:01
临床队列临床研究Nature biotechnology

Decoding systemic vascular health and hypertensive disorders in pregnancy through retinal imaging and Visionary AI.

0 次引用趋势数据不足

妊娠期高血压疾病源于早期胎盘和全身血管功能障碍,现有早孕期筛查不够精准且生物学机制不明确。研究提出可解释平台Visionary AI,将视网膜成像与基于图的血管建模相结合,把视网膜图像转化为微血管结构的拓扑和几何表征,基于血管特征而非通用图像嵌入或临床变量进行风险预测。在1267例妊娠的前瞻性开发队列中,子痫前期预测的曲线下面积为0.91,平均精度为0.81;经稳定性优化的模型无需重新训练即转移至独立外部验证队列,AUC为0.81,AP为0.68,优于临床和深度学习基准。视网膜血管拓扑、几何、网络复杂性和层级组织等重复出现的特征,使母体视网膜可作为全身血管健康的微创生物传感器,Visionary AI为妊娠风险分层提供了具有生物学可解释性的框架。

为什么值得关注

编辑短评

摘要展示了基于视网膜图像和图建模的可解释AI用于妊娠高血压疾病预测。开发队列AUC 0.91,外部验证AUC 0.81且优于临床与深度学习基准,提示一定泛化性。但摘要未报告校准、决策曲线或亚组表现,且外部验证细节有限,临床效用仍需前瞻性影响研究确认。

查看扩展信息

完整作者

Srilaxmi Bearelly、Cassandra Areff、Matthew K Hoffman、Daniel Sunko、Andrew F Laine、Bin Choi、Hanna Rodriguez Coleman、Bianca Cordazzo Vargas、Chloe Y Li、Jennifer J Dawkins、Emily Amir、Sahar Paz、Lisa A Hark、Whitney A Booker、April A Jauhal、Justin S Brandt、Ronald J Wapner、Liat Shenhav

作者机构

  • Department of Ophthalmology, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
  • Institute for Systems Genetics, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA.
  • Division of Obstetrics and Gynecology, ChristianaCare, Newark, DE, USA.
  • Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA.
  • Department of Radiology, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
  • Center for Health Analytics, Data Science Institute, Columbia University, New York, NY, USA.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA.
  • Institute for Systems Genetics, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.
  • Department of Microbiology, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.
  • Department of Computer Science, Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.

技术路线

数据/样本:前瞻性开发队列1,267例妊娠的视网膜图像;分析:将视网膜图像转换为微血管结构的拓扑与几何表示,结合基于图的血管建模进行风险预测;验证:稳定性优化模型未重新训练迁移至独立外部验证队列。

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 06:02
临床队列临床研究European stroke journal

The effect of pregnancy and puerperium on haemorrhage risk in women with cerebral cavernous malformations: a case-crossover study.

0 次引用趋势数据不足

基于42例46岁及以下确诊脑海绵状血管畸形(CCM)女性的前瞻性数据,采用病例交叉设计比较妊娠相关期(妊娠及产后6周)与非妊娠随访期的症状性出血(SH)风险,每名女性自身对照。23名女性在确诊后至少经历1次妊娠,共40次妊娠。妊娠相关期共25.6患者年发生2例SH,年出血率7.8%(95%CI 0.9-28.3);非妊娠期420.7患者年发生42例SH,年出血率10.0%(95%CI 7.2-13.5),两者无统计学差异(P=0.751)。按既往出血史分层,有既往出血者妊娠期10.3患者年无SH发生,非妊娠期12.7患者年发生8例(年率63.0%);无既往出血者妊娠期15.2患者年发生2例(年率13.1%),非妊娠期408.0患者年发生34例(年率8.3%),GEE-Poisson分析无显著差异(IRR 1.64,95%CI 0.44-6.13,P=0.462)。脑干CCM亚组分析亦无显著差异(IRR 2.09,95%CI 0.36-12.14,P=0.411)。结论认为,本队列中妊娠未显著增加CCM女性SH发生率,但妊娠期事件数及随访时间有限,需谨慎解读,咨询应结合病灶部位、出血史、神经状态及治疗史个体化进行。

为什么值得关注

暂未整理

查看扩展信息

完整作者

暂未整理

作者机构

暂未整理

技术路线

暂未整理

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 07:00
临床队列临床研究Nature medicine

Prediction of maternal and infant outcomes from longitudinal electronic health records with a mother-child AI agent.

0 次引用趋势数据不足

研究开发了基于大语言模型的母婴人工智能助手MoChiAgent,其核心预测引擎MoChiFormer利用常规实验室检查等纵向电子健康记录数据,通过重建缺失检验值、减少批次效应和学习健康轨迹表征,预测母婴疾病风险。该引擎基于4,401,599次纵向临床就诊数据开发并内部评估,并在包含263,452次和23,192次就诊的独立母婴队列中外部验证。结果显示,MoChiFormer识别关键妊娠状况的曲线下面积分别为胎盘早剥0.89、胎膜早破0.89、早产0.91。配对母婴数据分析揭示了跨代风险关联,特定聚类母亲所生婴儿的新生儿黄疸风险比为2.81(95%置信区间2.60-3.03),血液系统疾病风险比为2.83(95%置信区间2.62-3.05)。将母亲妊娠期电子健康记录与婴儿记录整合,可改善对染色体异常和呼吸系统疾病等婴儿疾病的预测。研究提示MoChiAgent可提供具有临床相关性和可操作性的决策支持信息,以促进母婴风险分层照护。

为什么值得关注

编辑短评

传统母婴预测模型多母子分离、缺少干预指引;MoChiAgent 依托 MoChiFormer 处理稀疏常规 EHR,联合母子配对数据捕捉跨代风险,同步预测多种不良妊娠与新生儿结局,并自动匹配循证干预方案,支撑全周期一体化母婴风险管理。

查看扩展信息

完整作者

Sian Liu、Wenxin Zheng、Jin Kang、Tianyi Xu、Siming Chen、Gen Li、Junlong Li、Hang Wong、Meihao Wang、Xiaokai Bai、Changxi Hu、Cheng Tang、Shengwei Jin、Zixing Zou、Ieng Chong、Yuxing Lu、Io Nam Wong、Hui Xu、Charlotte L Zhang、Jingman Shi、Erhu Feng、Jinyu Gu、Zhuo Sun、Haibo Chen、Li Yang、Yuan Zhang、Xian Zhu、Huanhuan Huang、Xiuyuan Xu、Xue Li、Zhenhui Zhao、Hongbo Qi、Xinyu Lu、Ngaman Cheng、Sicheng Pan、Ning Sun、Yun Yin、Michelle Williams、Eric Oermann、John E J Rasko、Jin Li、Kai Wang、Kang Zhang、Hao Wu、Yubin Xia、Fanxin Zeng、International Consortium of Digital Twins in Healthcare and Medicine

作者机构

  • Center for Big Data and Intelligent Medicine, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University; Key Laboratory of Digital Health and Intelligent Medicine, Chongqing Municipal Health Commission and Chongqing Translational Medicine Center, Chongqing, China.
  • State Key Lab of Eye Health and Clinical Data Science Institute, Institute for Advanced Study on Eye Health and Diseases, Eye Hospital, Wenzhou Medical University, Wenzhou, China.
  • Department of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.
  • Artificial Intelligence Cross Disciplinary Research Institute and Faculty of Medicine, Macau University of Science and Technology, Macau, China.
  • Department of Radiology, Department of Anesthesia and Critical Care, Key Laboratory of Pediatric Anesthesiology, Ministry of Education, The Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, China.
  • College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China.
  • Guangzhou National Laboratory, Guangzhou, China.
  • Department of Big Data and Biomedical AI, College of Future Technology, Peking University, Beijing, China.
  • College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China.
  • Department of Clinical Research Center, Dazhou Central Hospital and Institute of Basic Medicine and Forensic Medicine, North Sichuan Medical College, Dazhou, China.
  • Department of Obstetrics, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.
  • Baichuan Inc., Beijing, China.
  • Department of Epidemiology and Population Health, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA.
  • Departments of Neurosurgery, Radiology and Data Science, Neuroscience Institute, NYU Langone Medical Center, New York University, New York, NY, USA.
  • Biomedical Pioneering Innovation Center (BIOPIC), School of Life Sciences, Peking University, Beijing, China.
  • College of Life Science, Fudan University, Shanghai, China. li_jin_lifescience@fudan.edu.cn.
  • Artificial Intelligence Cross Disciplinary Research Institute and Faculty of Medicine, Macau University of Science and Technology, Macau, China. kaiwang314@gmail.com.
  • State Key Lab of Eye Health and Clinical Data Science Institute, Institute for Advanced Study on Eye Health and Diseases, Eye Hospital, Wenzhou Medical University, Wenzhou, China. kang.zhang@gmail.com.
  • Artificial Intelligence Cross Disciplinary Research Institute and Faculty of Medicine, Macau University of Science and Technology, Macau, China. kang.zhang@gmail.com.
  • Guangzhou National Laboratory, Guangzhou, China. kang.zhang@gmail.com.
  • Center for Big Data and Intelligent Medicine, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University; Key Laboratory of Digital Health and Intelligent Medicine, Chongqing Municipal Health Commission and Chongqing Translational Medicine Center, Chongqing, China. wuhao@cqmu.edu.cn.
  • Department of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China. xiayubin@sjtu.edu.cn.
  • Department of Clinical Research Center, Dazhou Central Hospital and Institute of Basic Medicine and Forensic Medicine, North Sichuan Medical College, Dazhou, China. zengfx@pku.edu.cn.

技术路线

纵向EHR数据(4,401,599次临床就诊用于开发与内部评估;独立母婴队列263,452与23,192次就诊用于外部验证)→MoChiFormer重建缺失实验室值、减少批次效应并学习EHR表征,支持孕周/胎儿/婴儿年龄估计、健康轨迹建模与当前及未来疾病风险分层→外部独立母婴队列验证预测性能与跨代风险关联

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 12:05