新技术可更准确预测中风风险
中风是中医学对急性脑血管疾病的统称。它是以猝然昏倒，不省人事，伴发口角歪斜、语言不利而出现半身不遂为主要症状的一类脑血液循环障碍性疾病。由于中风发病率高、死亡率高、致残率高、复发率高以及并发症多的特点，所以医学界把它同冠心病、癌症并列为威胁人类健康的三大疾病之一。英国牛津大学日前发布的一项研究显示，一种新开发的磁共振成像扫描技术能更有针对性地检测中风风险，比起现有方法准确性
科学家开发出能准确高效预测个体冠心病风险的新型血液检测技术
2017年9月4日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，来自乌普萨拉大学的研究人员通过对13000多名患者进行研究开发了一种新型工具，这种工具能够帮助推进稳定性冠心病(stable coronary artery disease，SCAD)患者的治疗，相关研究或有望帮助研究人员开发出治疗冠心病的新型疗法。图片来源：Uppsala University研究者Daniel Lindholm博士表示，这
Sci Rep：血液标志物能够准确区分病毒或细菌感染
2017年8月1日 讯 /生物谷BIOON/ --抗生素是能够挽救生命的药物，但过量的使用正在导致世界上最严重的健康危机-抗生素耐药性的出现。来自罗彻斯特大学医学中心的研究者们目前正在研发一种能够帮助医生们准确鉴别需要使用抗生素的患者的方法，希望能够控制抗生素的滥用，并且提高诊断的精确度。研究者们鉴定出了11中血液遗传标志物，能够帮助以生命准确鉴别病毒感染与细菌感染（抗生素能够帮助抵抗细菌感染，但
最常用的袖带血压测定法或许并不准确！
2017年7月27日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项最新研究发现，最常用的测定血压的方法或许是不准确的，这也就意味着，处于严重疾病风险的人们，比如心脏病患者等，通常会错过诊断和潜在挽救生命的治疗。这种所谓的“袖套法”主要包括在上臂带上充气臂带来暂时切断血液供应，随后一旦袖口放松，就开始计算血压了。这项发表在Journal of the American College of Cardio
Lp(a)检测方法标准化帮助准确评估ASCVD残留风险
据2017年6月发布的《中国心血管病报告2016》显示，目前心血管疾病（CVD）死亡占居民疾病死亡构成的40%以上，位居我国城乡居民总死亡原因的首位，且其患病率及死亡率仍处于上升阶段。其中，动脉粥样硬化是CVD的最主要病因，也是全球第一位死因，为我国卫生医疗带来了极大压力。作为导致动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的重要危险因素之一，血脂异常的防治是降低ASCVD风险的关键。2016年中国新版
科学家开发出一种小分子示踪剂能准确找到血栓所在
静脉和动脉血栓可导致心脏病发作，中风和肺栓塞，这是导致死亡的重要原因。在“核医学杂志”（JNM）2017年7月号的专题文章中，德国研究人员显示，靶向GPIIb / IIIa受体（涉及血小板聚集的关键受体）与氟-18（18F）标记的配体是一种诊断成像的有希望的方法。当前的成像方式依赖于结构特征，例如血管流动损伤，并且不涉及关键的分子组分。德国柏林Piramal Imaging有限公司医学
新的检测技术使肺癌得以准确检测
肺癌是最致命的癌症之一。与大多数癌症的生存稳定增加相反，肺癌的进展缓慢。通常，肺癌患者的5年生存率为16％，如果在早期诊断肺癌，则达到52％。然而，如果发生转移，它降低到4％以下。因此，早期检测肺癌至关重要，以延长患者的生命。北航大学提出了一种用于肺癌检测的人工神经网络系统，将于2017年第七期刊登在“科学中国信息科学”上。在临床实践中，计算机断层扫描（CT）可以捕获肺结节
Science：揭示脊髓准确发育的机制
图片来自Anna Kicheva。2017年7月1日/生物谷BIOON/---当胚胎生长和发育时，它们在形成器官时需要正确的细胞类型出现于内部的正确位置。这一点在脊髓形成中是特别重要的，这是因为在脊髓中，不同的神经细胞类型必需准确地定位，这样神经回路能够合适地组装起来，从而控制肌肉运动。但是在此之前，神经细胞在脊髓中组装的机制仍然并未得到很好的理解。在一项新的研究中，来自英国弗朗西斯-克里克研究所
更准确预测肠癌的新工具
“我有多久了，医生？对于许多癌症患者，在诊断的初步震荡之后，想法很快就会转向他们与家人和朋友能留下多少宝贵的时间，或者某些治疗是否可以延长他们的生活。虽然目前估计死亡率的方法可能是粗略的，但是由于诺丁汉大学的学者和医学软件公司ClinRisk Ltd.开发的新的网络计算器“QCancer Colorectal Survival”，肠道癌患者可以更准确地预测其生存机会。可以由
新纳米技术使癌症检测更准确
艾伯塔省科学家开发的一项新诊断方法将允许男性绕过疼痛的活组织检查来检测侵袭性前列腺癌。该测试结合了独特的纳米技术平台，使诊断仅使用一滴血，并且比目前的筛选方法更准确。细胞外小泡指纹预测评分（EV-FPS）测试使用机器学习来组合来自数百万个血液中的癌细胞纳米颗粒的信息，以识别侵略性前列腺癌的独特指纹。由艾伯塔省前列腺癌研究计划（APCaRI）成员开发的诊断是在一组377名阿尔伯坦男性中进行了评估的。