环球医讯

本书《构建AI药物发现流程》详细介绍了如何利用机器学习、深度学习和生成式AI技术加速药物研发过程，涵盖从药物筛选、分子数据分析到蛋白质折叠问题解决的全流程。作者Noah Flynn作为亚马逊研究科学家，结合其在雅培和默克的工作经验，通过PyTorch实战案例讲解了AlphaFold等前沿模型的应用，为读者提供了一套完整的AI药物发现工具集，对推动现代医学研究具有重要参考价值。

南卡罗来纳医科大学(Medical University of South Carolina)的一项研究发现，广泛使用的Omega-3补充剂可能对大脑健康产生负面影响，特别是在脑部受伤后的修复过程中。研究显示，Omega-3脂肪酸中的EPA成分会干扰新血管形成，阻碍大脑自我修复，可能导致认知能力下降，这一发现挑战了Omega-3普遍有益健康的传统认知，对数百万依赖此类补充剂的人群具有重要警示意义，同时提醒营养补充策略需根据个体健康状况更加精准化。

一项发表在《美国预防医学杂志》上的研究发现，用"大脑活跃型"久坐行为替代"大脑被动型"久坐行为与显著降低痴呆症风险相关，研究追踪了2万余名35至64岁成年人近20年，强调坐着时如何使用大脑可能比单纯久坐本身对大脑健康的影响更为关键，这一发现有望为公共卫生指南和痴呆症预防策略提供重要参考。

纽约西奈山医学院研究人员发现肠道细菌采用灵活的生存策略来应对抗生素和饮食变化等干扰，这种基于表观遗传状态变化而非基因突变的风险分散策略揭示了微生物组生物学中此前未被察觉的层面，有助于解释为什么益生菌和粪便微生物群移植在不同个体中效果不一，该研究通过先进的DNA测序技术分析了2300多个微生物组样本，确定了控制这一过程的特定基因，为未来开发更有效的基于微生物组的治疗方法提供了新思路，相关成果发表在《细胞宿主与微生物》杂志上。

高威大学、CÚRAM(爱尔兰研究医学设备中心)和比利时鲁汶大学的多学科研究团队成功破解了物理力量如何减缓癌症生长的长期科学谜题。他们开发了AI加速计算模型，证实肿瘤在外部机械压力下，细胞无法通过渗透作用达到分裂所需大小，导致生长停滞。这一发现不仅阐明了肿瘤物理结构作为疾病积极参与者的角色，还可能为"机械疗法"在癌症治疗中开辟新途径，对改善药物反应和设计新型治疗方案具有重大意义，有望重塑癌症治疗方法，为未来癌症治疗提供全新思路。

纽约西奈山伊坎医学院研究人员发现肠道细菌使用"风险分散"策略应对干扰，这种表观遗传机制使微生物能在不同功能状态间切换以适应变化，解释了益生菌和粪便微生物移植效果不一致的原因，为开发更有效的微生物组疗法提供了新思路，研究发表在《Cell Host & Microbe》杂志上，揭示了微生物组恢复力的新机制，该发现可能指导下一代益生菌研发并改善抗生素治疗后的恢复过程。

加州大学圣地亚哥分校的一项新研究揭示了睡眠质量与阿尔茨海默病风险之间的密切联系，特别针对65岁以上女性群体。研究表明，具有较高遗传风险且睡眠质量差的女性在关键脑区显示出更多的tau蛋白积累，同时视觉记忆能力较弱，而这一现象在低遗传风险女性中并不明显。研究强调睡眠质量可能是阿尔茨海默病的重要早期指标，改善睡眠习惯或有助于支持长期大脑健康，而持续的睡眠问题不应简单视为衰老的自然现象，需要引起足够重视并及时采取干预措施。

津巴布韦正面临严重的疟疾疫情，病例和死亡人数急剧上升。美国援助削减和气候变化是双重主因，导致关键疟疾防控项目中断，农村地区医疗系统脆弱不堪，治疗药物和诊断工具严重短缺。2026年1月至4月疟疾病例达65,399例，远超2025年同期的36,000例和2024年的17,000例；死亡人数也从2024年的34例飙升至2026年的174例。专家警告，若资金缺口不紧急填补，津巴布韦将丧失多年在疟疾防控方面取得的进展。气候变化引发的异常降雨为蚊子繁殖创造了理想条件，进一步加剧了疫情在马绍纳兰、马尼卡兰等高发省份的传播。

制药技术是药剂学的重要分支领域，专注于药物和医药产品的技术设计、开发、制造和评估过程。本文系统阐述了该技术在职业应用中的重要性，指出该技能在10种不同职业中有所需求，其中5种职业将其列为必备核心技能（如药品质控专家、药理学家、工业药师等），另外5种职业则将其列为可选技能（如化学生产经理、药学讲师等）。同时详细列举了与制药技术密切相关的12项核心技能，包括药物化学、药理学、毒理学等专业领域，为医药行业从业者提供了清晰的职业发展路径和技能提升方向，对了解制药行业技术要求具有重要参考价值。

全球每年有超过100万人死于耐药性感染，科学家们正面临一场与细菌的永无止境的战争。麻省总医院和哈佛-麻省理工Broad研究所的研究人员利用人工智能技术，从数百万化合物中高效筛选出能有效对抗耐药细菌的新抗生素。通过深度神经网络分析分子化学结构，研究人员发现了名为halicin的新型抗生素，它能杀死多重耐药、广泛耐药和完全耐药的细菌。AI技术有望大幅提高抗生素研发效率，为应对日益严峻的抗生素耐药性危机提供新希望，帮助重新充实已经枯竭的关键药物管线。