环球医讯

美国国家质量保证委员会(NCQA)推出AI学习协作项目，旨在推动医疗保健领域负责任的人工智能应用。该项目聚焦于预先授权等高质量特定用例，通过同行学习、领先实践指导和成果导向的实施手册，帮助医疗组织评估AI实施效果，加强治理框架，减少操作风险，并提高公众信任。该协作项目针对不同AI成熟度的组织，提供结构化学习、结果评估和持续改进机制，解决医疗AI实施中的碎片化问题，确保技术应用不仅提升效率，更能切实改善医疗质量、患者体验和决策透明度，满足CMS-0057等监管要求，促进行业在快速发展的AI技术中保持负责任的创新步伐。

本文介绍了机器学习如何帮助填补妊娠期药物安全数据空白，指出过去十年中仅4%的临床试验纳入孕妇作为参与者，这一现象源于1977年美国食品药品监督管理局建议不在1、2期临床试验中纳入孕妇或可能怀孕女性，导致妊娠期用药安全证据严重缺失；文章重点介绍了两项创新研究：采用基于树的数据挖掘方法的BOOST-HP项目和结合因果推断与机器学习的BIONIC研究，强调透明度的重要性，指出研究团队使用可追踪决策路径的AI模型避免"黑箱"模型可能导致的关键流行病学错误风险，进一步完善机器学习模型设计并获取更大更全面的数据集有望有效填补这一长期存在的药物安全证据空白，为孕妇用药安全提供更可靠的科学依据。

本研究提出了一种基于共形预测的计算药物重定位框架，通过在Open Targets知识图谱上应用边缘分裂和莫迪安共形预测方法，为药物-疾病适应症预测提供统计保证的不确定性量化。研究构建了640万个药物-疾病对并设计了30个特征，使用XGBoost分类器在严格时序验证下达到0.906 AUROC，并实现了91.1%的经验覆盖率，同时91%的预测集为决定性单例。该框架可有效识别二甲双胍治疗结核病等潜在药物重定位机会，为药物研发决策提供可靠的不确定性评估，具有重要的转化应用价值。

梅奥诊所医生利用"生物医学数据翻译器"这一人工智能工具成功救治了一名患超罕见疾病的新生儿乔里·克劳斯。通过基因组测序和AI分析，医生从庞大药物数据库中快速识别出克洛纳宾作为有效治疗方案，使原本面临生命危险、无法正常发育的婴儿迅速恢复活动能力。这一突破性案例不仅展示了AI在罕见病诊疗中的关键作用，还催生了"乔里效应"组织推广该治疗方法，目前已帮助其他类似病情的儿童从无法说话到能够表达完整句子，为全球罕见病患者带来了新希望，彰显了人工智能与精准医学结合的巨大潜力。

本文详细介绍了人工智能如何加速神经系统疾病的治疗方法研发，特别是通过药物再利用策略。英国爱丁堡的痴呆症研究所科学家利用AI分析患者语音录音、虹膜扫描和实验室培养的脑细胞，快速筛选已获批药物对肌萎缩侧索硬化症、帕金森病和痴呆症的潜在疗效。文章阐述了AI工作流程的五个阶段：数据收集、细胞创建、药物筛选、AI预测和临床试验，并介绍了MND-SMART试验等创新方法。同时提到了MIT和哈佛等机构的相关研究，以及该领域面临的挑战和希望，为读者提供了AI在神经医学领域应用的全面视角。

东芬兰大学最新研究发现，更小的纳米塑料颗粒对大脑神经元的影响更为显著。研究表明，尽管这些变化相对细微，但随着纳米颗粒尺寸的减小，其对神经元形态和基因表达的影响会更加明显，这凸显了研究低剂量暴露和小尺寸颗粒潜在健康风险的重要性，尤其在塑料污染日益严重的背景下，这一发现对理解塑料如何影响人类大脑健康具有重要意义。

一项由西奈山Fuster心脏医院和西班牙国家心血管研究中心主导的国际大型临床研究REBOOT试验挑战了心肌梗死治疗的传统做法，该研究对8505名来自西班牙和意大利医院的心脏病患者进行了近四年跟踪，发现对于心脏功能正常且病情不复杂的患者，使用β受体阻滞剂与不使用相比，在死亡率、再次心脏病发作或心力衰竭住院率方面无显著差异，这一发现可能促使医疗指南更新，减少不必要的药物使用，同时强调现代医学正朝着个性化治疗方向发展，尽管β受体阻滞剂对心脏功能受损等特定患者群体仍具有重要价值。

英国雷丁大学最新研究发现，口腔内衬中的干细胞释放的外泌体和蛋白质混合物能够有效对抗最具侵袭性的脑癌——胶质母细胞瘤。这些口腔干细胞分泌物能减缓癌细胞生长、抑制其迁移能力，并减少肿瘤形成。当与标准化疗联合使用时，它们能更有效地缩小肿瘤而不损伤健康脑组织，通过阻断癌细胞的保护信号并激活对抗癌症的信号通路，为治疗这一五年生存率仅5%的致命疾病提供了新希望。该研究发表在《干细胞评论与报告》期刊上，表明这些干细胞蛋白质通过针对癌症防御机制的关键弱点发挥作用，未来有望大规模生产用于临床治疗。

新加坡南洋理工大学研究人员开发了一种优化的细胞外囊泡分离方法，通过将尺寸排阻色谱法(SEC)与密度梯度超速离心法(DGUC)按特定顺序组合，成功提高了从小体积血浆中回收小细胞外囊泡的效率和纯度。该方法仅需500微升血浆即可获得高产量的囊泡蛋白质和RNA，解决了血浆中蛋白质和脂蛋白污染问题，为临床样本有限情况下的疾病诊断和生物标志物发现提供了可靠技术支持，有望扩展外泌体在医疗健康领域的应用前景。

佛罗里达州卫生部向Kirk Erickson博士提供35万美元资助用于开展GAIN研究，该研究将探索GLP-1受体激动剂替泽帕肽与有氧运动相结合对降低阿尔茨海默病风险的效果。作为神经保护GLP-1与活动干预研究项目，GAIN将检验这种联合干预方式是否比单独运动更能有效改善认知功能和大脑健康。研究将招募参与者进行为期六个月的项目，评估认知表现、大脑结构和功能以及阿尔茨海默病相关生物标志物，旨在开发实用的预防策略，帮助人们在衰老过程中保持大脑健康和生活质量。