Abstract β‐Nicotinamide mononucleotide (NMN) is a biologically active nucleotide that regulates the physiological metabolism of the body by rapidly increasing nicotinamide adenine dinucleotide (NAD + ). To determine the safety and biological activity of NMN resources, we constructed a recombinant strain of P. pastoris that heterologously expresses nicotinamide‐phosphate ribosyltransferase (NAMPT), and subsequently catalyzed and purified the expressed product to obtain NMN. Consequently, this study established a high‐fat diet (HFD) obese model to investigate the lipid‐lowering activity of NMN. The findings showed that NMN supplementation directly increased the NAD + levels, and reduced HFD‐induced liver injury and lipid deposition. NMN treatment significantly decreased total cholesterol (TC) and triglyceride (TG) in serum and liver, as well as alanine aminotransferase (ALT) and insulin levels in serum ( p < .05 or p < .01). In conclusion, this study combined synthetic biology with nutritional evaluation to confirm that P. pastoris ‐generated NMN modulated lipid metabolism in HFD mice, offering a theoretical framework and evidence for the application of microbially created NMN.

e23516 Background: Intra-abdominal desmoid tumor (IADT) can mimic the recurrence/metastases of gastrointestinal stromal tumors (GISTs). However, it is difficult to radiologically differentiate IADT and recurrence/metastases of GISTs. This study aims to investigate the value of 18 F fibroblast activation protein inhibitor ( [ 18 F]FAPI-42) PET/CT in identifying intra-abdominal desmoid type fibromatosis mimicking recurrence/metastases of GISTs by comparing it to [ 18 F]FDG PET/CT. Methods: This study retrospectively included a total of 24 patients (12 patients with IADT and 12 patients with recurrent/metastatic GISTs). The differences in [ 18 F]FAPI-42 PET/CT parameters (SUV max -FAPI and SUV TLR -FAPI ), [ 18 F]FDG PET/CT parameters (SUV max -FDG and SUV TLR -FDG), SUV fapi /SUV fdg ratio of IADT and GISTs were compared. The difference in PET/CT parameters (SUV max , SUV TLR ) of IADT between FDG PET/CT and FAPI PET/CT were compared. Immunohistochemical verification was performed on IADT lesions of all 12 patients and expression profiles of GEO datasets were analyzed to validate the FAP expression of IADT. Results: Both [ 18 F]FAPI-42 PET/CT parameters, SUV max -FAPI [8.8 (2.0, 16.0) vs 1.9 (1.0, 6.0), P< 0.001]and SUV TLR -FAPI [7.3 (2.0, 15.8) vs 1.7 (0.5, 6.9), P< 0.001], of IADT was significantly higher than that of GISTs, while there was no statistically significant difference in [ 18 F]FDG PET/CT parameters, SUV max -FDG and SUV TLR -FDG, between this two group. The ratio (SUV fapi /SUV fdg ) of IADT was significantly higher than that of GISTs [3.3 (1.5, 8.0) vs 0.5 (0.1, 3.9), P= 0.001]. The SUV max and SUV TLR of FAPI PET/CT of IADT were significantly higher than that of FDG PET/CT [8.8 (2.0, 16.0) vs 2.5 (1.1, 6.2), P< 0.001; 7.3 (2.0, 15.8) vs 0.9 (0.4, 2.7), P< 0.001; respectively]. FAP expression was found to be expressed in all the examined tissues and highly expressed in most of them. GEO database analysis shows that the FAP gene expression in DT is significantly higher than that in GISTs. Conclusions: FAPI PET/CT is a promising method in differentiating IADT from recurrence/metastases of GISTs compared with FDG PET/CT since FAP expression in DT is significantly higher than that in GISTs.

Background Based on real data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS), we explored and evaluated the adverse reactions (ADRs) of sulfasalazine (SSZ) in the first quarter of 2004-2023 to provide a reference basis and early warning for the safe use of SSZ in the clinic.

Abstract Intracranial haemorrhage (ICH) is an urgent and potentially fatal medical condition caused by brain blood vessel rupture, leading to blood accumulation in the brain tissue. Due to the pressure and damage it causes to brain tissue, ICH results in severe neurological impairment or even death. Recently, deep neural networks have been widely applied to enhance the speed and precision of ICH detection yet they are still challenged by small or subtle hemorrhages. The authors introduce DDANet, a novel haematoma segmentation model for brain CT images. Specifically, a dilated convolution pooling block is introduced in the intermediate layers of the encoder to enhance feature extraction capabilities of middle layers. Additionally, the authors incorporate a self‐attention mechanism to capture global semantic information of high‐level features to guide the extraction and processing of low‐level features, thereby enhancing the model's understanding of the overall structure while maintaining details. DDANet also integrates residual networks, channel attention, and spatial attention mechanisms for joint optimisation, effectively mitigating the severe class imbalance problem and aiding the training process. Experiments show that DDANet outperforms current methods, achieving the Dice coefficient, Jaccard index, sensitivity, accuracy, and a specificity of 0.712, 0.601, 0.73, 0.997, and 0.998, respectively. The code is available at https://github.com/hpguo1982/DDANet .