靶向猴痘病毒 DNA 聚合酶的抗病毒肽相互作用的计算研究：新型抗病毒疗法的潜在突破
为解决猴痘病毒（Mpox）治疗难题，研究人员开展了抗病毒肽与 Mpox DNA 聚合酶（DNA pol）相互作用的研究。经筛选数据库、分子对接、MD 模拟等，确定 DRAVPe01393 和 DRAVPe01399 有潜力，或助力开发抗猴痘创新疗法。
来源：In Silico Pharmacology
时间：2025-03-29
芒果中植物化合物作为 17β- 羟类固醇脱氢酶抑制剂抗前列腺癌的计算研究：探寻新型潜在疗法
前列腺癌（PrCa）严重威胁患者健康，现有治疗存在局限。研究人员借助 Schrodinger 套件开展研究，评估芒果（Mangifera indica）植物化合物提取物对前列腺癌的治疗潜力。结果显示，部分化合物抑制活性强于标准药物多西他赛（docetaxel），有望成为前列腺癌治疗的先导化合物。
来源：In Silico Pharmacology
时间：2025-03-29
利用计算方法揭示杜氏利什曼原虫 3 - 巯基丙酮酸硫转移酶（Ld3-MST）结构奥秘：对药物设计及靶点特异性的重大意义
为探究利什曼原虫（Leishmania）中 3 - 巯基丙酮酸硫转移酶（3-MST）的作用及结构差异，研究人员开展了 Ld<sub>3</sub>-MST 与 Hs<sub>3</sub>-MST 结构对比研究。结果发现 Ld<sub>3</sub>-MST 结构独特，活性位点优势明显。该研究为开发精准的 Ld<sub>3</sub>-MST 抑制剂奠定基础。
来源：In Silico Pharmacology
时间：2025-03-29
胡椒碱：结肠癌潜在 mTOR 抑制剂的分子动力学与实验评估
为探究胡椒碱对在癌症发展中起关键作用的 mTOR 蛋白的影响，研究人员开展了相关研究。通过分子对接、动态模拟、MTT 和划痕实验，发现胡椒碱能与 mTOR 结合，抑制结肠癌细胞活力和迁移，有望用于癌症治疗。
来源：In Silico Pharmacology
时间：2025-03-29
综述：推进海洋无脊椎动物细胞系研究：四个关键知识差距
本文聚焦海洋无脊椎动物细胞培养，指出尽管其潜力巨大，但建立稳定细胞系困难重重。文章探讨了优化培养基、延长细胞干性、利用 “组学”（omics）技术和选择合适细胞类型这四个关键知识差距，为该领域研究提供了重要参考，值得一读。
来源：In Vitro Cellular & Developmental Biology - Animal 1.5
时间：2025-03-29
X连锁低磷血症儿童血压升高与肥胖的关联性研究：一项多中心前瞻性观察研究
编辑推荐：本研究针对X连锁低磷血症(XLH)儿童心血管风险认知不足的问题，通过德国-瑞士多中心前瞻性队列研究(128例患者)，首次证实XLH患儿收缩压(0.75 z-score)和舒张压(0.32 z-score)显著升高，肥胖率(9.8% vs 3%)和高血压患病率(26.2% vs 5%)均高于普通儿童群体，揭示BMI是血压升高的独立相关因素，为XLH患者心血管监测提供循证依据。
来源：Calcified Tissue International 3.3
时间：2025-03-29
多模态模型精准预测 HR+/HER2-早期乳腺癌复发风险，助力个性化治疗
为解决 HR<sup>+</sup>/HER2<sup>-</sup>早期乳腺癌（EBC）患者复发风险预测问题，研究人员开展了整合病理图像和临床病理特征构建多模态复发风险预测模型的研究。结果显示该模型性能良好，能提升预测能力，有助于个性化治疗和改善患者预后。
来源：Breast Cancer Research 6.1
时间：2025-03-29
基于电子病历数据的可解释机器学习模型预测静脉 - 动脉体外膜肺氧合（VA-ECMO）后神经学结局的新突破
为预测静脉 - 动脉体外膜肺氧合（VA-ECMO）后神经学结局，研究人员回顾性分析单中心成年患者数据。构建 XGBoost 模型并评估，结果显示模型预测准确性高。这为 VA-ECMO 患者神经学结局预测提供了有力工具。
来源：Neurocritical Care 3.1
时间：2025-03-29
XGBoost 模型：精准预测韩国女性骨质疏松风险的新利器
为解决传统骨质疏松筛查工具局限性问题，研究人员开展 “开发机器学习（ML）模型预测韩国女性骨质疏松风险” 的研究。结果显示 XGBoost 模型性能最佳，绝经年龄等是关键风险因素。该研究有助于早期筛查和个性化预防骨质疏松。
来源：BMC Women's Health 2.4
时间：2025-03-29
探秘长新冠：精准锁定风险因素，构建高效预测模型
为解决长新冠（LC-19）研究中存在的分类不充分、缺乏性别分类分析等问题，研究人员开展了关于 LC-19 风险因素及预测的研究。他们分析超 67 万患者数据，发现年龄、性别、症状等是风险因素，疫苗有保护作用，还开发了预测模型，有助于防控 LC-19。
来源：Scientific Reports 3.8
时间：2025-03-29
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