预测时钟：机器学习优化妊娠糖尿病胰岛素治疗时间
EMERGE试验的二次分析显示，利用早期血糖数据的随机生存森林模型可以准确预测妊娠糖尿病妇女开始使用胰岛素的时间，为个性化代谢管理和改善母胎结局提供了路线图。
精准免疫治疗在肺炎中的应用：Presepsin指导下的阿那白滞素显著减少器官功能障碍和死亡率
IIa期INSPIRE试验表明，由Presepsin生物标志物指导的早期阿那白滞素给药可将住院肺炎患者的器官功能障碍风险降低30%，并显著提高90天生存率，标志着重症护理领域精准医疗的重大进展。
激活的EGFR L858R变异与综合征性广泛性黑棘皮病及肺部风险相关：一种新的临床实体
本研究确定了激活的EGFR L858R变异是导致综合征性广泛性黑棘皮病和肺结节的遗传基础，强调了EGFR抑制剂在治疗皮肤和系统表现方面的有效性。
精准导线定位：4D表型数字心脏模型如何革新心脏再同步治疗
MAPIT-CRT试验表明，使用4D心脏MRI生成的数字心脏模型指导导线定位，显著提高了心力衰竭患者的心室射血分数（LVEF），相比标准技术提供了安全可行的精准医疗方法。
基于模型的ATG给药成功加速CD34+选择性异基因造血细胞移植中的CD4+重建
一项2期研究显示，基于药代动力学模型的ATG给药显著增强了接受CD34+选择性造血细胞移植患者的CD4+ T细胞重建，70%的参与者达到了主要终点，为更安全、更有效的移植结果提供了路径。
THAG方案作为胰腺癌转化治疗显示高疗效：新II期试验结果
一项II期试验表明，THAG方案（结合免疫疗法、放疗和化疗）显著提高了BRPC和LAPC患者的R0切除率和生存率，得到IL-6和ctDNA生物标志物的支持。
PET/CT 指导下的免疫治疗停药：转移性肺癌精准降阶治疗的新范式
来自 nNGM 的一项里程碑研究表明，PET/CT 指导下对长期肺癌应答者的免疫治疗停药显著改善了生存率，并识别出第二原发癌，挑战了目前无限期治疗的做法。
帕金森病遗传图谱的演变：全球流行率、表型相关性及精准医疗的必要性
本综述综合了近期大规模基因组证据（ROPAD、PD GENEration、MDSGene），概述了帕金森病（PD）的诊断收益、种族差异和基因型-表型相关性，强调了向临床试验分层的普遍基因检测过渡。
COVID-19 相关 ARDS 的炎症亚型表现出高时间稳定性：来自 ICAR 试验的见解
对 ICAR 试验的重新分析显示，ARDS 炎症亚型在 28 天内保持显著稳定。高炎症表型与更高的死亡率和特定生物标志物相关，贝叶斯建模显示亚型之间的转换随时间非常少。
ARDS中的动态表型：AI驱动的洞察揭示皮质类固醇疗效为何依赖于炎症状态
一项开创性的研究利用AI分类器证明，ARDS炎症表型是动态变化的，并决定了皮质类固醇的有效性。虽然高炎症患者从类固醇中获益，但低炎症患者面临更高的死亡率，这需要实时监测表型以优化重症监护干预措施。
精准康复：机器学习揭示为什么‘早期活动’对某些ICU患者有效而对另一些无效
使用机器学习对TEAM试验进行的二次分析表明，机械通气患者的强化早期活动具有高度个体化的效果，从降低34%的死亡率到增加39%的风险不等，具体取决于基线临床特征。
预测阿尔茨海默病进展：Tau-临床不匹配在识别共病和认知韧性中的作用
本研究证明，Tau负担与临床症状之间的不匹配可以识别具有非阿尔茨海默病（AD）共病或认知韧性的个体。这些发现为预测疾病轨迹和监测新兴抗淀粉样蛋白治疗的反应提供了一个精准医疗框架。
绘制神经-免疫分界：独特的脑-血特征区分早期抑郁与精神病
一项大规模多中心研究确定了外周炎症和脑结构的独特多元模式，这些模式可以区分早期抑郁症和精神病，强调了童年创伤和认知表现对这些独特神经生物学特征的影响。
打破数据孤岛：为什么共享临床试验生物样本对癌症护理至关重要
对29项乳腺癌注册试验的批判性回顾揭示了生物标志物研究传播中的显著差距，促使呼吁强制共享数据和生物样本，以加速个性化肿瘤学并尊重患者的贡献。
精准糖尿病学得到验证：SGLT2i和DPP4i选择算法在英国主要种族群体中表现准确
一项回顾性队列研究验证了一种用于选择SGLT2抑制剂和DPP4抑制剂的临床算法，该算法在不同种族背景的英国人群中均表现出准确性，支持了精准医疗的应用，同时强调了为了优化不同人群的表现需要进行轻微校准的必要性。
外周血DNA甲基化特征在克罗恩病中预测维多珠单抗和乌司奴单抗反应的潜力——EPIC-CD研究结果
一项全基因组研究（EPIC-CD）确定了能够预测维多珠单抗和乌司奴单抗反应的外周血DNA甲基化谱型（验证AUC均为0.75），但未能预测阿达利珠单抗的反应。这些模型在生物制剂初治患者中表现最佳，并优于现有的临床决策支持工具。