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Amycretin：一种用于治疗超重和肥胖的首创新型双重GLP-1和胰淀素受体激动剂
Amycretin是一种新型的双重GLP-1和胰淀素受体激动剂，在超重或肥胖成年人中表现出良好的安全性、耐受性和剂量比例药代动力学，支持进一步试验其减重效果。
解锁精准营养：MIND饮食试验对认知健康的遗传见解
本文探讨了MIND试验中的遗传数据资源，强调其在定制饮食干预以减轻认知衰退和推进阿尔茨海默病风险人群的精准营养方面的潜力。
十二指肠内钙对肥胖症中L-色氨酸诱导的肠道激素分泌和食欲抑制的剂量依赖性增强
十二指肠内钙在高达1000毫克的剂量下通过增强肠道激素CCK、GLP-1和PYY来放大L-色氨酸的厌食效应，减少肥胖男性的能量摄入，突出了一种新的辅助方法用于肥胖管理中的食欲调节。
调节自闭症谱系障碍中的免疫失调：抗炎饮食与益生菌补充剂的比较效果
一项针对自闭症谱系障碍（ASD）儿童的12周试验表明，结构化的抗炎饮食方案（NeuroGutPlus）比多菌株益生菌具有更广泛的免疫调节作用，突显了饮食作为调节ASD中免疫失调的有希望的非药物干预手段。
个性化抗炎饮食通过调节肠道微生物组和代谢组缓解骨关节炎疼痛
为期4周的抗炎饮食干预在膝骨关节炎患者中导致了与显著疼痛减轻相关的特定肠道微生物群和代谢物谱的变化，突显了基于微生物组的营养策略在骨关节炎管理中的潜力。
多因素饮食对2型糖尿病患者ApoC-III、异位脂肪和β细胞功能的影响：MEDEA研究的见解
MEDEA随机试验表明，与富含单不饱和脂肪酸（MUFA）的饮食相比，多因素饮食可降低血浆ApoC-III水平，减少肝脏和胰腺中的异位脂肪，并改善2型糖尿病患者的β细胞功能。
橄榄油的阴暗面：高脂肪饮食促进三阴性乳腺癌肺转移
最近的研究表明，富含橄榄油的高脂肪饮食虽然不会损害免疫功能，但通过涉及FABP5和ALDH途径的新机制显著促进三阴性乳腺癌的肺转移。
高蛋白饮食与力量训练对老年人氧化应激标志物的影响：无不良影响
一项为期17周的随机对照试验表明，高蛋白饮食结合力量训练不会对老年人的氧化应激标志物产生负面影响，支持其用于对抗肌肉减少症的安全性。
2型糖尿病炎症和血糖控制：高强度运动在早晨还是下午更好？
下午高强度间歇运动比早晨运动更能有效改善运动后血糖并减少炎症，这突显了昼夜节律对运动代谢的影响以及餐时的重要性。
短期膳食能量负荷对粪便血清素、肠道微生物色氨酸酶和能量吸收的动态影响
短期膳食能量摄入的变化显著影响粪便血清素水平、肠道微生物色氨酸酶活性和能量吸收，突显了可能影响代谢健康的复杂相互作用。
评估二甲双胍联合紫杉醇/卡铂治疗晚期和复发性子宫内膜癌：来自NRG肿瘤学/GOG II/III期试验的见解
这项II/III期研究评估了在标准紫杉醇和卡铂化疗方案中加入二甲双胍是否能改善晚期和复发性子宫内膜癌患者的预后。由于缺乏生存获益且存在潜在风险，该试验提前终止，强调了探索替代治疗策略的必要性。
维生素D3作为多囊卵巢综合征的潜在治疗药物：前瞻性双盲随机试验的见解
最近的一项双盲随机对照试验表明，每周补充维生素D3显著改善了多囊卵巢综合征（PCOS）女性的卵巢形态、月经规律性和排卵率，提示其可能作为单一或辅助疗法。
超重/肥胖多囊卵巢综合征女性联合使用二甲双胍和司美格鲁肽改善治疗效果
与单独使用二甲双胍相比，联合使用二甲双胍和司美格鲁肽可显著改善超重/肥胖多囊卵巢综合征女性的体重减轻、代谢参数、月经功能和自然妊娠率。
二甲双胍联合纳武利尤单抗治疗难治性实体瘤的Ib期试验：安全性、剂量和初步疗效
一项Ib期研究评估了二甲双胍与纳武利尤单抗在难治性实体瘤中的安全性、最佳剂量、药代动力学和初步疗效，结果显示良好的耐受性和部分患者的有希望的反应。
高强度间歇训练与机器人辅助步态疗法的结合增强慢性卒中患者的步态康复
一项随机对照试验表明，将高强度间歇训练与机器人辅助步态疗法相结合，显著改善了慢性卒中患者的步态速度、平衡和下肢功能，优于单独使用跑步机疗法。
AI智能体在临床实践中的价值评估
本综述评估了基于大型语言模型的医疗保健AI代理系统，表明其在临床任务准确性方面优于基础模型，特别是在复杂场景中。多代理架构显示出前景，但需要进一步的实际验证。
评估Diagnocat AI：在CBCT扫描中检测磨牙根尖透射影的准确性
一项评估基于AI的平台Diagnocat的研究显示，该平台在检测非根管治疗磨牙的根尖透射影方面具有高敏感性但中等特异性。根管治疗后的准确性降低，强调了临床医生监督的重要性。
在外科教育中利用人工智能：基于深度语言学习模型的模拟提升本科生病史采集技能
一项随机对照试验表明，将基于深度语言学习模型（DLM）的模拟整合到外科培训中，显著提高了高年级医学生的病史采集技能和沟通信心。
利用人工智能驱动的模拟患者提高医学生外科病史采集技能：一项随机对照试验
这项随机试验表明，使用深度语言学习模型作为模拟患者可以显著提高高年级医学生在临床轮转期间的外科病史采集技能和自信心。
利用机器学习预测高危冠状动脉疾病：来自SCOT-HEART试验的见解
基于临床数据训练的机器学习模型在CT扫描中预测冠状动脉疾病的准确性优于传统风险评分，可能指导心血管护理中的资源更有效利用。
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