环球医讯

伊利诺伊理工学院宣布选举特穆斯公司生成式人工智能副总裁乔纳森·奥泽兰加入董事会，他将为校董会带来人工智能、数字健康及创业领域的专业经验；奥泽兰主导开发了AI医疗助手Tempus One，推动多模态数据平台建设并促成与药企及学术机构的合作，其履历涵盖Yello等科技企业，拥有西北大学计算机信息系统硕士学位，现任该校计算学院顾问委员会成员，其创新实践将助力大学在AI与医疗交叉领域的突破发展。

最新研究揭示带状疱疹疫苗可能具有双重益处，不仅能将痴呆症风险降低高达20%，还对已患病者产生显著治疗效果，在近十年间降低相关死亡风险近30%。这一突破性发现基于对旧疫苗Zostavax的观察性研究，科学家提出两种核心理论：一是疫苗抑制水痘-带状疱疹病毒反复激活引发的脑部炎症，二是疫苗激发免疫系统的广谱保护作用。尽管存在研究局限（如缺乏随机对照试验及新疫苗Shingrix效果未验证），若后续试验确证，这种廉价且广泛可用的干预手段将为全球痴呆症防治带来革命性变革，尤其对老龄化社会具有重大公共卫生价值。

丹麦启动一项耗资1.5亿丹麦克朗的研究计划，旨在探究肠道微生物组与心代谢疾病（如肥胖、2型糖尿病和心血管疾病）之间的潜在因果关系。由诺和诺德基金会资助、丹麦技术大学牵头，联合哥本哈根大学等国际机构开展为期四年的研究，通过验证微生物组在疾病中的作用机制，开发基于微生物组干预的新型预防和治疗策略，若成功将为全球日益增长的心代谢疾病负担提供创新解决方案，有望通过益生菌补充剂或精准饮食指导改善数亿患者健康状况。

本文深入探讨了寒冷天气对运动员训练的双重影响，引用俄勒冈大学人体生理学教授克里斯托弗·明森的专业研究指出，合理利用寒冷环境可增强心血管系统和代谢功能，同时揭示过度保暖而非保暖不足才是冬季运动的主要风险，提供了科学的冬季训练策略，包括适当分层着装原则、避免完全防水外层衣物的重要性以及冷水浸泡恢复的合理时机，帮助运动员将冬季环境转化为体能和心理优势，提升整体训练效果和比赛表现。

欧洲心脏病学会在EACVI 2025年会上公布研究证实，基于人工智能的CT衍生血流储备分数（FFR-CT）工具不仅能诊断稳定型冠状动脉疾病，更能独立于传统风险因素预测患者未来心血管事件风险。该分析涵盖7836名患者中位随访3.1年的数据，发现FFR-CT值越低，心肌梗死风险越高，严重降低组患者心肌梗死风险增加四倍、心血管死亡风险增加三倍，即使临界值患者风险也显著上升。这一突破性发现将推动个性化风险评估体系建立，助力临床医生为高风险患者提供精准强化治疗，同时优化医疗资源配置，标志着人工智能在心血管疾病预后评估领域取得重大进展。

乔治城大学医学中心研究团队在《自然·通讯》发表突破性成果，揭示KCC2蛋白水平变化能重塑大脑奖励关联机制——当该蛋白减少时，多巴胺神经元活动增强，使新习惯（无论良莠）形成速度显著提升；该发现为理解吸烟成瘾等不良行为的神经基础提供关键线索，表明通过调控神经元协调活动或可开发治疗药物滥用及神经精神疾病的新策略，未来有望通过修复异常神经通信改善抑郁症、精神分裂症等脑部疾病的临床干预效果。

加州大学洛杉矶分校研究团队开发出一种创新人工智能工具，通过分析电子健康记录有效识别未被诊断的阿尔茨海默病患者，特别针对非裔美国人、西班牙裔等代表性不足社区中长期存在的漏诊问题。该工具采用半监督正例未标记学习方法，在非西班牙裔白人、非裔美国人、西班牙裔/拉丁裔及东亚人群中的敏感度达77%至81%，显著高于传统模型的39%至53%，并通过遗传数据（如APOE ε4等位基因计数和多基因风险评分）验证了预测准确性。这一突破不仅有助于临床医生及早发现高风险患者并推动早期干预，还能系统性减少医疗健康领域的诊断差异，为阿尔茨海默病防治提供公平且高效的技术支持，具有重大公共卫生价值。

美国皮肤病学会与国家银屑病基金会联合发布的立场声明确认，基于超过十年的临床前研究、临床试验及真实世界数据，使用IL-17或IL-23抑制剂治疗银屑病的患者无需进行常规潜伏性结核感染筛查，因为这些生物制剂不会导致潜伏结核激活为活动性结核病，而此前因肿瘤坏死因子抑制剂的安全隐患而实施的常规检测已无必要；该建议获得国际银屑病理事会87.5%成员支持，旨在减少不必要的医疗成本、监管延误和患者恐惧，加速银屑病治疗进程，但允许在结核病流行地区或同时使用泼尼松等免疫抑制剂等特定情况下例外，体现了真实世界证据对临床实践的优化作用，对全球皮肤病学领域具有重要指导意义。（156字）

最新研究证实人工智能在胰腺癌早期检测领域展现突破性潜力，研究团队构建了包含近400名西方国家患者的高可靠性医学影像数据集，经全球250多个AI模型测试，最优系统癌症识别准确率达92%，较放射科医生平均88%的准确率提升显著，且假阳性率降低38%；该技术虽不能替代医生，但作为辅助工具可帮助放射科医生在高压工作环境下更早发现这一"沉默杀手"，有望提高早期诊断率并改善患者五年生存率，为胰腺癌这一长期缺乏突破性进展的医学难题带来重要希望，目前研究团队正谨慎扩大测试规模以确保临床应用安全。

一项非劣效性、验证性、观察性研究显示，人工智能系统在常规CT扫描中检测胰腺导管腺癌的表现优于放射科医生。在包含1,130名患者的测试队列中，AI系统的AUROC达到0.92，敏感性和特异性分别为85.7%和83.5%。在391名患者的子集中，AI系统的表现统计上优于参与研究的放射科医生，且在相同敏感度水平下，AI系统将假阳性率降低了38%。该研究由荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心的娜塔莉亚·阿尔维斯及其团队进行，并发表在《柳叶刀肿瘤学》上。专家认为这一发现是AI在临床应用领域的重要里程碑，可能帮助更早、更准确地诊断胰腺癌，特别是在早期诊断困难、延误有害且各医院放射学专业知识差异大的情况下，这对改善胰腺癌患者预后具有重大意义。