近年研究表明，某些藥物能改變基因調控網絡（GRNs）中的調控反應參數，促使細胞從病變狀態轉移到正常狀態。在此基礎上，有學者構建了基于吸引子和分岔理論的狀態調控框架。現有的控制策略中，控制信號規律都是自行擬定的，并且所使用的參數擾動法僅能求出單控制變量情況下狀態轉移所需的時間。因此，針對以非線性常微分方程組（ODEs）形式描述的復雜生物網絡，本文提出了一種基于動態優化算法改變網絡狀態的最優調控方法，在掌握生物網絡基本特性的基礎上建立了動態優化問題，并以簡單低維的三節點 GRN 和復雜高維的癌癥 GRN 為例，利用 MATLAB 計算得到單控制變量及多控制變量條件下的最優控制策略。本文所提方法旨在實現精確且快速的狀態調控，為試驗研究和實際治療提供參考依據。
目的 評價高胰島素-正常血糖水平控制策略在重癥患者中應用的可行性。方法 將 2020 年 1 月－2021 年 10 月廊坊市第四人民醫院急診重癥監護室發生應激性高血糖的重癥患者隨機分為試驗組和對照組，試驗組采用高胰島素-正常血糖水平控制策略，對照組采用傳統血糖控制策略，比較兩組治療過程中平均血糖水平、血糖變異性（用血糖標準差反映）、血糖達標率、嚴重低血糖發生率、異常高血糖發生率等指標，從安全性和有效性 2 個方面評價高胰島素-正常血糖水平控制策略在重癥患者中應用的可行性。非正態分布的計量資料以中位數（下四分位數，上四分位數）表示。結果 共納入 80 例患者，每組 40 例。與對照組相比，試驗組平均血糖水平［6.00（5.74，6.70） vs. 9.51（8.74，10.01）mmol/L，P<0.001］、血糖標準差［1.58（1.11，2.15） vs. 2.20（1.21，2.76）mmol/L，P=0.028］和血糖不穩定指數［175.52（100.51，346.69） vs. 408.51（205.56，651.91）mmol2/（L2·h·d），P<0.001］均更低。試驗組血糖達標率為 77.34%，而對照組僅為 5.33%，差異有統計學意義（P<0.001）。兩組均未發生嚴重低血糖，試驗組異常高血糖發生率低于對照組（5.08% vs. 36.16%，P<0.001）。結論 高胰島素-正常血糖水平控制策略可以穩定血糖水平，降低血糖波動，實現良好的血糖控制，在重癥患者中應用安全有效，可能成為重癥患者血糖管理的新模式。
腦機接口是指不依賴于外周神經和肌肉，在人腦與外部設備之間建立起一條直接的信息交流通路。相較于侵入式腦機接口，非侵入式腦機接口具有低成本、低風險、易操作等優勢。近年來，利用非侵入式腦機接口技術對外設進行控制逐漸成為一種新型人機交互方式，而腦機接口控制策略是該方式的重要組成部分。本文首先介紹了腦控策略的分類和發展，其次詳細描述了直接和共享兩種控制策略的基本特點，再次對比分析這兩種腦控策略的優缺點，最后對非侵入式腦控策略發展方向和應用前景進行了分析與展望。