环球医讯

一项新研究揭示了晚发性痴呆与某些严重感染之间的关联。芬兰赫尔辛基大学的研究人员分析了超过6.5万名65岁以上痴呆症患者的病史，发现膀胱炎和一般细菌感染等住院治疗的感染，在痴呆症确诊前约5至6.5年出现，并使晚发性痴呆的风险增加约19%。尽管该研究为观察性研究，无法证明因果关系，但研究人员认为，严重感染可能加速已存在的潜在认知衰退。专家指出，这一发现为痴呆症风险因素提供了新线索，强调了预防感染可能对延缓痴呆症发作具有潜在作用，但感染并非唯一因素，心血管健康、高血压、糖尿病等仍是更重要的风险基础。

美国疾病控制与预防中心开展的一项研究发现，15周后接种百白破疫苗、极早产出生、轮状病毒疫苗引入初期(2007-2009年)出生以及缺乏健康保险是导致儿童未能启动轮状病毒疫苗接种的四大主要风险因素；研究还揭示在新生儿重症监护室的极早产婴儿中超过50%在15周后才出院，严格的年龄上限和不建议在NICU接种的规定进一步阻碍了疫苗接种，建议重新评估NICU接种指南以提高疫苗覆盖率，保护更多儿童免受轮状病毒感染并减少相关住院和死亡风险。

这项回顾性队列研究探讨了GLP-1受体激动剂在妊娠期使用对孕期体重增长和妊娠高血压疾病的影响，研究显示妊娠早期使用GLP-1药物进行体重管理的女性，其孕期体重增长低于医学研究所推荐水平的可能性显著降低（校正OR 0.29，95% CI 0.12-0.70）；然而，研究也发现妊娠前仅使用GLP-1药物对孕期体重增长没有显著影响，且GLP-1药物使用与妊娠高血压疾病风险无显著关联，但在体重管理组中观察到胎儿死亡风险增加的信号（2.9% vs 0.5%），尽管这一结果未达到统计学显著性，该研究强调了在生殖年龄女性中广泛使用GLP-1药物的情况下，进一步评估其潜在风险和益处以提供循证指导的重要性。

特伦托大学与罗马Bambino Gesù儿童医院合作，利用活检组织成功培育出可模拟儿童脑癌（室管膜瘤和髓母细胞瘤）的3D类器官模型。该模型保留了原始肿瘤的分子特征和细胞异质性，可更真实地测试药物疗效，为儿科神经肿瘤学提供稳健且可扩展的临床前研究平台。研究已发表于《自然·实验手册》。

一项基于全球疾病负担研究的最新评估显示，2023年全球约有25.9万人死于脑膜炎，其中儿童占三分之一，死亡病例多集中在非洲。细菌性脑膜炎虽罕见但更致命，自2000年以来疫苗普及已降低发病率和死亡率，但研究指出当前下降速度仅达世界卫生组织2030年目标所需速度的一半，需要加速免疫、诊断和监测工作。英国近期爆发脑膜炎疫情，已促使超过1万人接种疫苗。

一项涵盖全球数据的大型研究显示，脑膜炎每年导致约25.9万人死亡，其中儿童占三分之一，非洲尤其是“脑膜炎带”地区发病率最高。细菌性脑膜炎虽然较为罕见但致死率更高。尽管疫苗推广取得进展，但当前的死亡率和病例下降速度仅为世卫组织2030年目标所需的一半。低出生体重、早产和空气污染被确认为主要风险因素。研究基于美国健康指标与评估研究所的全球疾病负担数据，并指出许多死亡病例在发展中国家未得到报告，实际数字可能被低估。

瑞典斯德哥尔摩大学等机构研究人员首次成功捕获了人类SMUG1酶的原子级图像，该酶在DNA修复过程中扮演关键角色。这项发表在《自然通讯》上的研究揭示了SMUG1如何识别并移除DNA中的受损碱基，特别是尿嘧啶和化疗药物5-氟尿嘧啶，为理解DNA修复机制提供了前所未有的细节，并可能为开发新型抗癌药物奠定基础。研究还首次获得了DNA结合蛋白的中子和X射线联合结构，展示了瑞典正在建设的欧洲散裂源(ESS)对未来相关研究的重要意义。

剑桥大学研究人员首次成功完成了AI设计疫苗的人体临床试验。该疫苗利用机器学习分析基因序列数据，创造出一种"超级抗原"，能够针对萨贝科病毒家族（包括COVID-19和SARS）提供广泛保护，即使病毒发生变异。这种创新方法突破了传统疫苗保护范围有限的局限，有望摆脱不断追逐病毒变种的循环。初期试验涉及39名健康志愿者，未发现显著副作用，下一步将进行更大规模的II期试验。同时，礼来、阿斯利康和诺华等制药巨头已投入数十亿美元与AI药物发现公司合作，显示这一领域正获得业界高度重视。

剑桥大学研究人员首次在人体临床试验中验证了AI设计的疫苗有效性，该技术利用机器学习分析萨贝科病毒属的基因序列数据，创造出包含该病毒家族共性特征的"超级抗原"，可为包括SARS和新冠在内的冠状病毒提供广谱防护，试验中39名健康志愿者未出现显著副作用，突破了传统疫苗仅针对特定病毒株的局限性，有望终结"不断追赶病毒变异"的循环，为未来应对病毒疫情提供革命性解决方案。

剑桥大学与DIOSynVax合作开发的AI设计通用沙贝科病毒疫苗首次在人体临床试验中取得成功，该疫苗使用AI设计的"超级抗原"，理论上可为包括新冠和SARS在内的沙贝科病毒提供持久保护，且39名健康志愿者参与的试验中未发现明显副作用。研究人员通过机器学习分析基因序列数据，创建了包含整个沙贝科病毒群共同特征的超级抗原，突破了传统疫苗保护范围有限的局限，多家制药巨头已投入数十亿美元布局AI驱动的药物发现领域，这标志着人工智能在医疗健康领域的应用取得重大突破。