脑部PET扫描帮助筛选阿尔茨海默病新药适用患者并监测疗效
脑部PET扫描可帮助筛选适合接受抗淀粉样蛋白药物的阿尔茨海默病患者，并监测治疗反应。淀粉样蛋白PET用于确认病理及评估清除情况；JAMA发表的多奈单抗（donanemab）III期试验中，52%的用药参与者在不足12个月内完成疗程。Tau PET可补充疾病进展、预后及治疗获益预测信息。
#影像/诊断
Medical XpressAI 评分3838 Nature · Medical ResearchAI 评分1313 基于高级扩散 MRI 指标的无监督学习用于偏头痛临床特征刻画
该研究关注基于高级扩散 MRI 指标的无监督学习在偏头痛临床特征刻画中的应用。当前页面正文未能加载，无法核实研究设计、样本量、主要终点及结果，也无法判断其临床应用价值。
Nature · Medical ResearchAI 评分1717 使用消费级无线耳塞对 USH2A 相关视网膜疾病患者进行即时听力筛查：一项前瞻性可行性先导研究
一项前瞻性可行性先导研究探索使用消费级无线耳塞，为 USH2A 相关视网膜疾病患者进行即时听力筛查。正文因网页加载失败而不可用，无法核实样本量、筛查表现及研究结论。
Nature · Medical ResearchAI 评分99 漫反射光谱技术用于结直肠癌手术中肿瘤边界检测的可行性
该研究关注漫反射光谱技术用于结直肠癌手术中肿瘤边界检测的可行性。所提供页面正文未能加载，无法核实研究设计、样本量、检测性能或具体研究结论。
Nature · Medical ResearchAI 评分1515 用于多种文本引导医学图像合成的通用模型
该研究聚焦用于多种文本引导医学图像合成的通用模型。所提供正文仅含网站加载失败提示，未提供研究方法或结果，无法核实模型性能及其临床适用性。
Nature · Medical ResearchAI 评分1616 基于SYBR Green和TaqMan的多重实时PCR检测方法在印度定量检测肠道原虫的分析性能与临床验证
该研究对基于SYBR Green和TaqMan的多重实时PCR方法进行了分析性能与临床验证，用于在印度定量检测肠道原虫。正文未能加载，无法核实样本量、检测性能指标及具体研究结果。
Nature · Medical ResearchAI 评分2020 利用人工智能与数字听诊识别孟加拉国呼吸系统疾病患儿的肺部异常呼吸音
研究聚焦利用人工智能与数字听诊，识别孟加拉国呼吸系统疾病患儿的肺部异常呼吸音。页面正文未能加载，现有信息仅限标题，无法确认研究设计、样本量及识别性能等结果。
Nature · Medical ResearchAI 评分1919 直肠癌离体手术标本的高分辨率扩散MRI揭示治疗后组织成分的微观结构特征
直肠癌离体手术标本的高分辨率扩散MRI揭示了治疗后组织成分的微观结构特征。当前正文因网页加载失败而不可用，无法核实样本量、具体组织特征及定量结果。
MedPage TodayAI 评分3636 灌注不匹配比值可预测中等血管闭塞性卒中患者的随访梗死体积
一项纳入94例孤立性M2段闭塞患者的回顾性观察研究显示，灌注不匹配比值越高，随访梗死体积越小。多变量分析仍显示相关性（beta -0.14，95% CI -0.27 to -0.02，P =0.026）。该指标尚不能用于选择机械取栓患者，其治疗筛选价值仍需前瞻性验证。
MedPage TodayAI 评分4848 阿尔茨海默病药物仑卡奈单抗的ARIA监测：LEADER真实世界研究结果
LEADER真实世界研究显示，仑卡奈单抗（lecanemab）治疗者的淀粉样蛋白相关影像学异常（ARIA）发生率与临床试验基本一致。这项多中心回顾性研究的中期分析纳入432例早期阿尔茨海默病患者，ARIA发生率为12.3%，CLARITY AD为21.3%，差异可能不显著。处方医生与放射科医生协作是MRI安全监测的关键。
MedPage TodayAI 评分3939 新型皮肤成像方法在硬皮病早期临床研究中显示潜力
空间频域成像（SFDI）在硬皮病早期临床研究中显示评估皮肤纤维化的潜力，其参数与改良Rodnan皮肤评分及活检结果相关。最终分析纳入49例患者和25名健康对照，4年内的纵向观察提示其可能追踪患者病情变化。该技术无创、无需放射线，但尚不适合广泛临床应用，仍需更大规模纵向研究验证。
Medical XpressAI 评分4949 新研究：治疗孕期抑郁可能有益于婴儿脑发育
一项纳入234名有抑郁症状孕妇的随机试验提示，孕期接受MOMCare人际心理治疗可能影响婴儿脑发育。研究发表于Nature Communications，干预组婴儿出生后数周内MRI测得的海马体积较对照组小5%。出生时海马体积较小与6个月后较少的负面情绪反应相关，长期影响仍待随访。
Medical XpressAI 评分3535 AI在小规模测试中通过面部和舌部照片识别冠心病
中国研究团队开发的AI系统通过面部和舌部照片识别冠心病，在104人的测试中准确率为98%，识别出全部40名患者，但将两名健康者误判为患病。研究共纳入518人，发表于Scientific Reports；模型尚未在其他医院或场景验证，不能据此确定其一般人群筛查效果。
Medical XpressAI 评分4040 研究发现：人脑上丘可预期即将看到或感受到的刺激
MIT等机构研究发现，人脑上丘在预期视觉或触觉刺激时，呈现与实际感知时相似的分层活动模式。研究纳入80名成人，使用超高场7-Tesla fMRI记录观看图片或拇指受压前后的脑活动。发表于Nature Neuroscience的结果提示，上丘可能参与对即将到来的感觉输入及其类型的预测。
Medical XpressAI 评分4141 域适应AI提升智能手机检测儿童异常肺音的表现
首尔科学技术大学团队开发的域适应深度学习框架，提升了智能手机检测儿童异常肺音的表现。研究纳入611名0–6岁儿童，其中147名提供配对手机录音；在48名儿童的独立外部验证中，模型F1评分为0.744，AUROC为0.862。该框架仍需更大规模、多中心及真实家庭环境验证后才能用于临床。
Medical XpressAI 评分4040 分子影像⁶⁸Ga-HER2 PET/CT有望预测HER2阳性乳腺癌病理完全缓解
一项纳入44例患者的前瞻性研究提示，⁶⁸Ga-HER2 PET/CT可能早期预测HER2阳性乳腺癌新辅助治疗后的病理完全缓解。治疗两个周期后，原发肿瘤示踪剂摄取下降至少61%者的病理完全缓解率为85%，下降不足61%者为38%。该研究为小样本单中心研究，尚未验证依据影像结果调整治疗能否改善结局。
Medical XpressAI 评分6060 20 项研究荟萃分析比较高风险 MASH 影像诊断方法，FAST 排除敏感度最高
一项纳入 20 项研究、9,480 名参与者的诊断准确性荟萃分析显示，FibroScan-天冬氨酸氨基转移酶（FAST）评分排除高风险代谢功能障碍相关脂肪性肝炎（MASH）的敏感度最高，为 0.871，特异度为 0.567。
Nature · Medical ResearchAI 评分1515 利用临床结构 MRI 自动鉴别帕金森综合征：一项多中心研究
一项多中心研究探索利用临床结构 MRI 自动鉴别帕金森综合征。当前页面正文未能加载，无法核实研究样本量、具体方法、鉴别效能及主要结果。
Genome MedicineAI 评分5555 中国128家遗传实验室研究发现，多疾病相关基因的疾病特异性解读是变异分类分歧的重要来源
一项纳入中国128家临床遗传实验室的研究发现，13个胚系变异中仅6个获得总体分类一致，7个存在具有临床意义的跨类别分歧。研究采用涵盖五种临床情境的能力验证数据，发现实验室对APOB、LZTR1、MYH7和EPCAM变异常跨疾病沿用致病性判定，未充分考虑疾病机制、遗传模式或疾病特异性有效性，而两个GJB2变异的分类一致性明显较高。
JAMA · Online FirstAI 评分4242 空腹时长对大多数常规实验室检查影响很小
一项发表于 JAMA Internal Medicine 的研究发现，空腹时长对大多数常规实验室检查的影响很小。原文未提供具体检查项目、样本量或效应量。
Cell Reports MedicineAI 评分4141 利用常规临床活检获取的活肿瘤组织片段预测免疫治疗应答
Braun等利用常规穿刺和钳取活检获得的活肿瘤组织测量体外免疫治疗应答，结果与小规模患者队列的临床结局一致。该队列也包括被现有生物标志物检测错误分类的患者。
预印本 · 单细胞与空间组学AI 评分3939 Alpha Spatial：语言引导的基于组织学图像的单细胞空间基因表达预测
Alpha Spatial通过语言引导，从组织学图像预测细胞级基因表达，表现优于所评估方法。匹配的生物学背景与多组织联合学习改善预测；在乳腺癌中，该框架重现了POSTN相关基质程序及HER2相关分子与空间差异。探索性患者分析显示，CXCL14相关空间状态的丰度与含曲妥珠单抗（trastuzumab）治疗无应答及更大残余浸润性肿瘤相关。
Med (Cell Press)AI 评分4545 复杂神经运动表型患儿基因组测序结果的解读
Friedman等对100个复杂神经运动障碍家庭（108名儿童）开展三联体基因组测序，在53个家庭中发现了导致相应表型的遗传性疾病。除测序结果外，综合利用所有可获得的临床信息，是取得较高诊断率的重要因素。
预印本 · 医学生信与数据分析AI 评分5050 胸片深度学习分类器跨数据集基准评测：源数据校准并非均可迁移
一项回顾性多数据集基准评测显示，胸片深度学习分类器的源数据概率校准并非均可迁移，区分能力改善也不保证概率校准改善。
Genome MedicineAI 评分4343 解码循环游离DNA中耦合的表观遗传与片段组学信号，用于可解释的癌症诊断
研究者开发FAME框架，仅用甲基化测序数据整合循环游离DNA甲基化与片段组学特征，用于癌症检测和组织来源预测。研究纳入2,018份健康对照及七类癌症样本，比较不同测序平台的片段组学信息保留情况，并扩展构建FAME-GW；所给正文未呈现诊断性能结果。
预印本 · 医学生信与数据分析AI 评分4444 深度学习预测胃癌微卫星不稳定性的诊断准确性：系统综述与荟萃分析
一项纳入10项研究的系统综述与荟萃分析显示，深度学习基于H&E染色病理图像预测胃癌微卫星不稳定性具有良好诊断准确性。合并敏感度为0.78（95% CI 0.63–0.88），特异度为0.85（95% CI 0.77–0.90）。临床效用仍需标准化多中心、独立外部验证及前瞻性研究确认。
Med (Cell Press)AI 评分4646 利用红细胞DNA特征早期检测胃癌：多中心验证
Yao等识别出与胃癌相关、可重复的红细胞全基因组DNA特征，并构建可检出早期胃癌的分类器。该方法使用1–2 mL血液，在三个独立医院队列中表现一致，支持进一步开发用于胃癌无创检测的rbcDNA技术。
JAMA · Current Issue精选AI 评分7777 FDA批准2项阿尔茨海默病血液检测，其中1项适用于低至40岁的有认知症状成人
FDA批准2项新的阿尔茨海默病血液检测，用于有认知症状的成年人。其中1项适用于年龄低至40岁的人群。
推荐理由：此次批准面向已有认知症状的成年人，其中一项检测覆盖低至40岁的人群，适用对象并非一般无症状筛查人群。
Nature MethodsAI 评分1414 近红外光致变色微型蛋白实现急性炎症和细胞内抗原的光声分子成像
近红外光致变色微型蛋白可用于急性炎症和细胞内抗原的光声分子成像。当前正文未能加载，仅凭标题无法确认研究设计、实验对象、成像性能或临床适用性。
预印本 · 医学生信与数据分析AI 评分3030 生物医学拉曼光谱中不锈钢与氟化钙载玻片的比较
研究比较不锈钢与氟化钙载玻片，发现前者拉曼光谱信号更强、常规脱蜡后石蜡残留峰更少。研究从36份福尔马林固定石蜡包埋结肠标本采集960条光谱，以嵌套交叉验证分类器区分真性病变与上皮错位。氟化钙经二甲苯浸泡48 h后，分类准确率由0.41–0.57升至0.65–0.69，不锈钢为0.65–0.66。
The Lancet OncologyAI 评分2828 [评论] 人群乳腺癌筛查是否到了告别全视野数字乳腺X线摄影的时候？
全视野数字乳腺X线摄影因临床效率和成本效益，仍是乳腺癌筛查项目采用的金标准方式。WHO欧洲区域53个国家中有51个（96%）设有国家乳腺癌筛查项目，全球这一比例为63%。欧洲多数项目由国家统筹、以人群为基础，重点面向50岁以上女性。
The Lancet Oncology精选AI 评分6262 TOSYMA 随访 24 个月：乳腺断层合成联合合成乳腺摄影筛查的间期癌主要终点未达统计学显著性
TOSYMA-2 提示，与数字乳腺摄影相比，数字乳腺断层合成联合合成二维（s2D）乳腺摄影筛查可能避免约四分之一的 2 年内浸润性间期乳腺癌，但主要终点未达统计学显著性。这是一项多中心、开放标签、随机对照优效性试验的 24 个月随访，结果为该联合技术用于乳腺癌筛查补充了证据。
推荐理由：这项随机试验提示联合筛查可能减少浸润性间期乳腺癌，但主要终点未达统计学显著性，限制了对获益的确定判断。
Cell Reports MedicineAI 评分4343 抗HDGFL2隐匿蛋白抗体可灵敏反映TDP-43病理及临床疾病特征
Citrano、Maheswari Jawahar等开发了针对HDGFL2-CE蛋白的灵敏免疫测定，发现脑组织中该蛋白水平与pTDP-43病理相关。该测定采用第二代多克隆及单克隆抗体；在FTLD-TDP及FTLD-TDP/MND患者中，该蛋白水平还与更早出现症状及更短生存期相关。
Nature CancerAI 评分3030 细胞学人工智能：从特定任务工具迈向通用基础模型 CROWN
研究团队开发了细胞学通用基础模型 CROWN，有望支持跨器官、疾病和临床场景的广泛诊断应用。细胞学用于癌症筛查与诊断，而目前多数人工智能系统仅辅助处理单项任务和特定标本类型。
Nature ProtocolsAI 评分3636 SIMworks：用于质量受控的增强定量结构光照明显微成像的集成软件套件
SIMworks是一套用于质量受控的增强定量结构光照明显微成像（SIM）的集成软件套件，支持落实SIM成像最佳实践。Nature Protocols刊载的内容面向初学者和有经验的用户。
Med (Cell Press)AI 评分4343 基于超声心动图的深度学习慢性肾脏病筛查
Yuan等开发并外部验证了一种深度学习模型，可利用超声心动图检测慢性肾脏病，为更早开展筛查提供潜在途径。慢性肾脏病的漏诊率超过60%，高危人群尚未常规接受筛查，该模型有望帮助弥补诊断缺口。