2020-10-29
#肠道菌群##肠道微生物#，可能不知道谁会活到百岁！否则移植百岁老人的年青时肠道菌群，是不是有助于活到百岁？？
南洋理工大学李光前医学院Sven Pettersson教授领导的研究小组将来自老年供体小鼠（24个月大）的肠道微生物移植到了年轻的无菌受体小鼠（六周大）中。八周后，这些小鼠表现出肠道生长和大脑中#海马#神经发生（神经元的产生）。研究表明，神经发生是由于肠道微生物的富集产生了一种特殊的短链脂肪酸，即丁酸盐。丁酸盐是通过肠道下层膳食纤维的微生物发酵而产生的，并刺激称为多效和长寿激素#成纤维细胞生长因子21#（FGF21）的长寿激素的产生，该激素在调节人体的能量和代谢中起重要作用。随着年龄的增长，#丁酸盐#的产量会减少。后续的实验证明，单独给年轻的无菌小鼠使用丁酸盐，具有相同的神经发生作用。
此外，研究小组还探索了从老年小鼠到年轻小鼠肠道微生物的移植对消化系统功能的影响。随着年龄的增长，由于肠粘膜变薄、肠绒毛缩短，小肠细胞的活力降低，这使肠细胞更容易死亡或受到损害，并影响机体对营养的吸收，进而导致器官老化。接受了老年小鼠供体微生物移植的年轻小鼠，其肠绒毛长度和宽度都有所增加。这一发现表明，肠道微生物可以通过积极刺激来补偿和支持老化的身体，这为我们“延缓衰老”指出了一种潜在方法，即通过模拟丁酸盐的富集和活化来解决#衰老#带来的负面影响。
另外，还有一些长寿菌株近年来也有发现。
2021-07-30
2020-11-21
#人工智能资料分享# 穆尔菲尔德眼科医院和伦敦大学学院眼科研究所的研究人员开发了一种#人工智能#(AI)系统，该系统不仅有可能识别威胁视力的眼病，还能预测一般健康状况，包括#心脏病#发作、#卒中#和#帕金森病#。
RETFound是医疗保健领域最早的人工智能基础模型之一，也是眼科领域的第一个人工智能基础模型，它是利用NHS提供的数百万次眼部扫描数据开发的。研究团队正在将该系统开源，这样全球任何机构都可以免费使用，作为全球使用人工智能检测和治疗失明的基石。这项研究发表在《自然》杂志上。
人工智能的进展继续以令人眼花缭乱的速度加速，#chatGPT#等“基础”模型的发展令人兴奋。基础模型描述了一个非常庞大、复杂的人工智能系统，该系统接受了大量未标记数据的训练，可以对其进行微调，以适应各种后续任务。#RETFound#在一系列复杂的临床任务中始终优于现有的最先进的人工智能系统，更重要的是，它通过在不同人群和罕见疾病患者中良好工作，解决了许多当前人工智能系统的一个重大缺陷。
开发人工智能模型的关键挑战之一是需要专家的人类标签，而获取这些标签往往既昂贵又耗时。正如论文中所展示的，RETFound能够匹配其他人工智能系统的性能，同时在其数据集中只使用10%的人类标签。这种标签效率的提高是通过使用一种创新的自我监督方法来实现的，在这种方法中，RETFound**了图像的部分，然后自己学习预测缺失的部分。
RETFound可以帮助提高对一些最使人衰弱的眼病的诊断，包括#糖尿病视网膜病变#和#青光眼#，并预测#帕金森氏症#、中风和#心力衰竭#等系统性疾病。通过眼睛识别一般健康问题是一门新兴科学，被称为“#oculomics#（#视觉组学#）”——这一术语是由该论文的合著者之一阿拉斯泰尔·丹尼斯顿教授在2020年创造的。眼睛是我们整体健康状况的“窗口”，提供了一种非侵入性的神经系统观察。理解眼身关系是解决复杂疾病和与#衰老#相关的整体问题的关键。
RETFound使用来自Moorfields眼科医院的160万张图像的精心设计的数据集进行训练。这项研究使用了由INSIGHT提供的人工智能工具和基础设施，INSIGHT是英国国家医疗服务体系(nhs)领导的、位于穆尔菲尔德(Moorfields)的眼科健康数据研究中心，也是世界上最大的眼科数据生物资源。该中心强大的计算和人工智能能力源自2016年摩尔菲尔德与#Deepmind#的研究合作。
#Github#地址：https://github.com/rmaphoh/RETFound_MAE
2023-10-20发表于上海
2023-02-17发表于上海
2020-10-14
2024-11-14发表于上海
2024-11-09发表于加利福尼亚
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