تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. التشخيص المبكر

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التشخيص المبكر




  • RNAs دائرية قائمة على الدم للتشخيص المبكر لمرض الزهايمر Blood-based circular RNAs for early diagnosis of Alzheimer’s disease

    2026 | المؤلف: Carlos Cruchaga وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    تعتبر RNAs الدائرية (circRNAs) فئة من RNAs أحادية السلسلة تتميز بحلقة مغلقة تساهم في تعزيز استقرارها مقارنة بـ RNAs الخطية – حيث تظهر circRNAs ضعف نصف عمر نظيراتها الخطية. إن استقرارها، وقدرتها على عبور الحاجز الدموي الدماغي، ومستويات التعبير العالية في الدماغ تجعل circRNAs مرشحين واعدين لمؤشرات حيوية قائمة على الدم. في سياق مرض الزهايمر…


  • الكشف المبكر والمراقبة لمتغير SARS-CoV-2 BA.3.2 — على مستوى العالم، نوفمبر 2024–فبراير 2026

    2026 | المؤلف: Mila Shakya وآخرون | المجلة: MMWR Morbidity and Mortality Weekly Report | المجال: الأمراض المعدية (Infectious Diseases)

    تم تحديد متغير SARS-CoV-2 BA.3.2 لأول مرة في جنوب إفريقيا في 22 نوفمبر 2024، ويتميز بحوالي 70-75 استبدال وحذف في تسلسل جين بروتين السنبلة مقارنةً بمتغير JN.1 وسلالته LP.8.1، والتي هي المستضدات المستخدمة في لقاحات COVID-19 لعام 2025-26. تستخدم مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) استراتيجية مراقبة جينومية متعددة الوسائط لمراقبة ظهور وانتشار BA.3.2،…


  • تحديد العلامات الحيوية في البلازما في تمثيل الدهون للتنبؤ الدقيق بمرض الزهايمر

    2026 | المؤلف: Xiaohui Luo وآخرون | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    تستكشف الدراسة إمكانية استخدام الميتابولوميات لتحديد العلامات البيولوجية غير الغازية للتشخيص المبكر لمرض الزهايمر (AD) وتعزيز فهم آلياته الأساسية. من خلال تحليل ميتابولومات بلازما الدم من مجموعة مكونة من 447 فردًا – تضم 188 مريضًا بالزهايمر، و181 يعانون من ضعف إدراكي خفيف (MCI)، و78 من الضوابط الطبيعية (NC) – أجرت الباحثون تحليلًا تفاضليًا لتحديد المستقلبات…


  • الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتشخيص مرض الزهايمر المبكر باستخدام ميزات علاقات رمادية محسنة وبيانات متعددة الأنماط

    2026 | المؤلف: Wusat Ullah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تتناول ورقة البحث القضية الملحة لمرض الزهايمر، وهو اضطراب تنكسي عصبي يتميز بارتفاع انتشاره والتحديات المرتبطة بالتشخيص المبكر. يقترح المؤلفون بنية تعلم آلي قابلة للتفسير تستفيد من البيانات السريرية والسلوكية متعددة الأنماط، بما في ذلك البيانات الديموغرافية، وعوامل الخطر الوعائية، وخيارات نمط الحياة، والتقييمات المعرفية. لتعزيز الأداء التنبؤي مع الحفاظ على القابلية للتفسير، تستخدم الدراسة…


  • الكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن بناءً على نموذج تعلم آلي معزز بـ SURD

    2026 | المؤلف: Ningning Xue وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول هذه الدراسة التحدي الكبير المتمثل في التنبؤ المبكر بالمخاطر في مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال تقديم إطار تنبؤي جديد يجمع بين التعلم الآلي مع تحليل التفكيك الفريد المتناغم (SURD) من نظرية المعلومات السببية. باستخدام مجموعة بيانات UCI-CKD التي تحتوي على 400 عينة، طور الباحثون عشرة نماذج تصنيف، مع معالجة البيانات المفقودة من خلال…


  • نموذج التعلم الآلي القائم على معايير الدم الروتينية والبيوكيميائية للتشخيص المبكر لمرض الكلى السكري

    2026 | المؤلف: Wei Yong وآخرون | المجلة: Frontiers in Endocrinology | المجال: أمراض الكلى (Nephrology)

    تتناول هذه الدراسة تحدي التشخيص المبكر لمرض الكلى السكري (DKD)، وهو سبب رئيسي لمرض الكلى في مراحله النهائية، من خلال تطوير نماذج تعلم الآلة التي تستخدم معايير الدم والبيانات الكيميائية الروتينية. شملت الأبحاث تحليلًا استعاديًا لـ 3,114 مريضًا مصابًا بالسكري من المستشفى الثاني التابع لكلية ونان الطبية و1,496 مريضًا من NHANES 2005-2018 للتحقق الخارجي. تم…


  • نموذج كشف ذكي قائم على المحولات لتسوس الأسنان المبكر في الأشعة السينية البانورامية

    2026 | المؤلف: L. Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تقدم هذه الدراسة نموذج كشف ذكي يعتمد على المحولات مصمم للتعرف المبكر على تسوس الأسنان في الأشعة السينية البانورامية، مع معالجة التحديات التي تطرحها الميزات الإشعاعية الدقيقة والهياكل التشريحية المعقدة. يتضمن النموذج دمج ميزات متعددة المقاييس، وتحسين الانتباه المدرك مكانيًا، وترميز موضعي ثنائي الأبعاد معزز لالتقاط العلاقات السياقية العالمية بفعالية مع الحفاظ على تمييز الميزات…


  • التعلم الآلي القائم على الشبكات والتكامل متعدد الأوميات للتشخيص المبكر لمرض باركنسون

    2026 | المؤلف: Wei Liu وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تبحث الدراسة في دمج التعلم الآلي مع التحليلات متعددة الأوميات وتحليلات الشبكات لتحسين تشخيص مرض باركنسون (PD)، الذي يتعقد بسبب تعقيداته البيولوجية. كانت الدراسة تهدف إلى تصنيف مرضى PD في مراحل مبكرة والأشخاص الأصحاء (HCs) من خلال تحليل بيانات من 305 مشارك في مجموعة PPMI، باستخدام ميثيل الحمض النووي، وتعبير الجينات، وبيانات البروتينات. تم إجراء…


  • بناء تحالفات للكشف المبكر عن نقص المناعة: من الرعاية الأولية إلى علم الدم

    2026 | المؤلف: Jacques G. Rivière وآخرون | المجلة: Frontiers in Immunology | المجال: علم المناعة (Immunology)

    الأخطاء الوراثية في المناعة (IEI)، أو نقص المناعة الأولي، تمثل مجموعة متنوعة من الاضطرابات النادرة التي تؤدي إلى زيادة القابلية للإصابة بالعدوى، واضطراب المناعة، والأورام. تعقيد العروض السريرية لهذه الحالات، إلى جانب الوعي المحدود بين مقدمي الرعاية الصحية والعمليات التشخيصية المطولة، يشكل تحديات كبيرة للكشف المبكر. تناقش هذه المراجعة استراتيجيات مختلفة تهدف إلى تحسين التعرف…


  • الكشف المبكر عن قضايا الصحة النفسية باستخدام منشورات وسائل التواصل الاجتماعي بناءً على نموذج الانتباه العميق متعدد الأنماط-BiLSTM

    2025 | المؤلف: Qasim Bin Saeed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    في هذه الورقة، يقدم المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم العميق متعدد الأنماط مصمم للكشف المبكر وتصنيف مشاكل الصحة النفسية باستخدام منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. يدمج الإطار بيانات نصية من منصات مثل Reddit وTwitter مع معلومات زمنية من خلال شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM)، ووحدات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، وآلية انتباه عبر…


1 2 3
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.