临床医学

基于SDP的临床同质子队列识别算法

子队列识别半定规划近似算法乳腺癌基因组学文章提出了一种基于Goemans-Williamson半定规划舍入的算法，用于从非均质临床数据中识别同质子队列。该算法在理论上实现了0.82的近似比保证，并将其应用于乳腺癌RNA微阵列数据集，成功识别出以转移病例为主的子队列。此外，文章还利用该算法系统性地发现了肿瘤抑制基因甲基化水平与核受体表达变化之间的统计显著关联，为疾病通路发现提供了新思路。

AI驱动的临床试验变革宣言

临床试验数字孪生因果推断人工智能精准医疗文章提出利用因果推断和数字孪生技术革新临床试验的路线图。通过整合人工智能技术，旨在加速药物研发周期、提升试验成功率并增强结果可推广性。数字孪生技术可实现虚拟对照组构建和个性化治疗方案优化，而因果推断方法则聚焦生物标志物发现和异质性治疗效果评估。文章同时建立了包含九大要素的AI验证框架，确保新技术在现有监管体系中的稳健应用。

重度抑郁症的快速缓解与功能连接变化

重度抑郁症神经调控功能磁共振成像文章探讨了斯坦福加速智能神经调控疗法（SAINT）对中重度抑郁症患者功能连接的影响。研究发现，SAINT治疗在1-5天内使90%的患者症状显著缓解，同时伴随多个脑区功能连接的显著降低，特别是默认模式网络与杏仁核、纹状体之间的连接。这些变化为理解抑郁症的神经机制提供了新视角，并为开发快速有效的治疗方法奠定了基础。

大血管闭塞性卒中的延迟血栓切除术

缺血性卒中血栓切除术影像学生物标志物文章探讨了通过影像学生物标志物识别适合延迟血栓切除术的大血管闭塞性卒中患者。研究发现，初始梗死核心体积小于19.9毫升或梗死核心增长率低于4.1毫升/小时的患者，即使在发病后24小时内接受治疗，仍可能获得良好预后。这些发现为扩大血栓切除术的时间窗提供了重要依据，并提出了基于CT灌注或NIHSS评分的替代筛选方法。