临床验证无细胞DNA碎片分析方法在提升肺癌早期检测中的应用研究 研究背景 肺癌是全球范围内对男性和女性健康威胁最大的癌症类型之一。美国每年超过12.5万人因肺癌去世，全球范围内则接近180万人。已有研究指出，低剂量计算机断层扫描（LDCT）能显著降低肺癌死亡率，但现实中LDCT的应用非常有限。因此，开发新的、更易为民众所接受的肺癌早期检测方法就显得尤为重要。针对这一需求，研究团队开展了本研究，旨在验证一个基于无细胞DNA（cfDNA）碎片分析的肺癌早期检测方法。 研究来源 该研究由Peter J. Mazzone等人联合多家研究机构完成，研究成果发表在《Cancer Discovery》期刊上。研究团队成员来自美国多个知名医疗和研究机构，如克利夫兰诊所、约翰霍普金斯大学医学院、纽约大学朗格尼...

哮喘预测通过关联图增强分类器：基于常规血液生物标志物的机器学习方法 背景介绍 哮喘是一种影响全球约2.35亿人的慢性呼吸系统疾病。据世界卫生组织（World Health Organization, WHO）统计，哮喘病的主要特点是气道炎症，导致哮喘患者出现喘息、呼吸急促和胸闷等症状。为了有效管理和治疗哮喘，及时准确的诊断至关重要。然而，传统的哮喘诊断方法往往结合病史、体格检查和肺功能测试，不仅昂贵，还由于某些患者的非典型症状，使得诊断时间延长或误诊。此外，儿童哮喘的诊断尤为困难，传统方法的耗时特性可能会加重这一问题。 随着机器学习（Machine Learning, ML）的发展，在分析医疗数据、识别模式和生成预测方面展现了巨大潜力。本研究旨在利用关联图增强分类器（Affinity Gra...

背景介绍 抑郁症，尤其是主要抑郁障碍（Major Depressive Disorder，简称MDD），是一种广泛而致残的心理疾病，常被形容为“心理感冒”。许多患有MDD的人会经历持续的悲伤、无望感、认知障碍和对日常活动的失去动机等症状，严重影响个人和社会生活。在全球范围内，抑郁症的影响极其严重，超过3.4亿人受到不同程度的抑郁症的困扰。此外，新冠疫情及其防控措施，如社交隔离和悲伤情绪等，更是加剧了抑郁症的普遍性。据预测，到2030年，抑郁症将成为导致残疾的首要原因，超过心血管疾病，而每年由抑郁症导致的死亡人数预计将达到一百万。鉴于其高患病率、高致残率、高死亡率和高复发率，及时发现和干预抑郁症尤为重要。 传统上，抑郁严重程度的评估依赖于临床评估和面试，如Beck抑郁量表（BDI-II）和汉密...

帕金森病（Parkinson’s disease, PD）是一种常见的神经退行性疾病，其主要症状包括静止性震颤、运动迟缓和肌强直。深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）已被广泛用于治疗帕金森病的运动症状（Krauss et al., 2021）。然而，DBS治疗也存在显著的副作用，其中大部分是由刺激扩展到DBS目标结构周围的区域导致的（Koeglsperger et al., 2019）。为减少这种副作用，研究人员提出了一种适应性深部脑刺激（adaptive DBS, aDBS）方案，通过实时监控病人的当前运动状态来调整DBS的强度和时机（Little et al., 2016; Piña-Fuentes et al., 2017; Tinkhauser et ...

研究背景及研究目的 癫痫是一种自发性且严重的神经系统疾病，表现为反复发作，全球有大约5000万人受其影响[1]。尽管近年来抗癫痫药物（ASM）的发展有所进步，药物难治性癫痫（Drug-Resistant Epilepsy，DRE）仍影响着20%到30%的癫痫患者[1-3]。DRE患者不仅面临巨大的经济、社会和心理负担，但需长时间的药物试验才能确诊。早期识别高风险患者，可以为施行如癫痫手术、神经调控或生酮饮食等治疗方式提供更早的干预。 以往的研究已指出DRE的风险因素包括：早期发病、高频率发作、脑电图（EEG）异常、神经缺陷、认知障碍、创伤史和颅内结构病变等[5-9]。然而，对于新诊断的癫痫患者，这些因素的重要性尚不明确，因此需要综合工具来早期识别高风险患者。 脑电图在癫痫领域扮演着不可或缺的...