摘要:偏头痛是一种令人困扰的神经系统疾病,目前仍缺乏明确且易于获取的诊断生物标志物。此外,偏头痛患者很难找到直接的治疗途径,因此寻找反应预测因子已变得刻不容缓。如今,人工智能 (AI) 已渗透到我们生活的几乎每个方面,医学也不例外。它的应用几乎是无限的,使用机器学习方法的能力让研究人员有机会从大量数据中获得新的见解。在偏头痛方面,人工智能可能发挥根本性作用,以多种方式帮助临床医生和患者。例如,基于人工智能的模型可以提高诊断准确性,尤其是对于非头痛专家,并且可能有助于正确分类不同组的患者。此外,分析脑成像研究的人工智能模型在识别疾病生物标志物方面显示出有希望的结果。关于偏头痛管理,人工智能应用在确定结果测量、最佳治疗选择和治疗反应预测方面显示出价值。在本综述中,作者介绍了人工智能在偏头痛方面的各种最新临床应用。
阿尔茨海默氏病(AD)影响65岁以上的600万人。新的抗淀粉样蛋白单克隆抗体作为对早期阿尔茨海默氏病的治疗的出现,这些免疫治疗药可能会减缓疾病的进展,但也会带来很大的风险。淀粉样蛋白相关的成像异常(ARIA)在给药后在MRI上鉴定出这些新的单克隆抗体可能会导致脑水肿(ARIA-E)和出血(ARIA-H)。虽然大多数咏叹调是无症状的,但有些患者可能会出现头痛,混乱,恶心,头晕,癫痫发作,在极少数情况下死亡。通过分析lecanemab,aducanumab,gantenerumab,Donanemab和Bapineuzumab临床试验;可以识别出开发ARIA的危险因素以减轻某些ARIA风险。开发ARIA-E的危险因素是阳性的Apoε4载体状态和先前的多个脑微视力。ARIA-H的危险因素是年龄,抗血栓形成的使用和先前中风病史。与接受治疗的患者的aducanumab(Aria-e 35%和ARIA-H 19%)相比,分别以较低的12%和17%的速率观察到lecanemab,aria-e和aria-h。ARIA风险因素影响了包容性和排除标准,确定谁可以接受lecanemab。在某些诊所中,几乎有90%的阿尔茨海默氏症患者被排除在接受这些新的抗淀粉样蛋白治疗。本综述旨在讨论ARIA的危险因素,并突出重要领域进行进一步研究。使用食品和药物管理局批准的更多抗淀粉样蛋白单克隆抗体,考虑到患者开发芳香的风险因素对于确定在接受这些新疗法时降低患者的风险很重要。
自1992年发现以来,间皮素(MSLN)已引起了一种兴趣作为治疗靶标。许多特征使其成为此目的的理想之选。首先,它不在任何重要器官的pa-rechyma上表达。第二,它是在预后相对较差且缺乏有效全身选择的许多癌症类型上差异表达的。第三,它在细胞膜上表达,使其可用于大分子靶向疗法。然而,与其他用于治疗益处的药物靶标不同,MSLN的确切功能,为什么在某些癌症中表达出来,并且其生物学作用尚未明确阐明。在这里审查了有关MSLN类型的MSLN细胞功能和表达模式的现有文献,以进一步了解这一有趣的分子。这样做,我们得出的结论是,它在细胞和肿瘤生物学中的功能和作用仍然存在很大的歧义。此外,MSLN的表达及其对预后的关系似乎对肿瘤的类型产生了影响。最后,MSLN充当传达肿瘤侵袭性的统一机制仍然难以捉摸。很明显,在这个领域中尚未发现很多东西,因此可能对治疗其他致命的恶性肿瘤有很大的影响。
汀类药物广泛用于预防心血管疾病事件。心血管疾病和2型糖尿病紧密相关,因为2型糖尿病是心血管疾病的主要危险因素。此外,心血管疾病通常在2型糖尿病的发展之前。这两种疾病具有常见的遗传和环境先例。汀类药物可有效降低心血管疾病事件。但是,它们也具有重要的副作用,包括增加2型糖尿病的风险。第一项研究报告了他汀类药物治疗与2型糖尿病风险的关联是2001年的WOSCOPS试验(苏格兰冠状动脉预防研究)。其他原发性和继发性心血管疾病预防研究以及基于人群的研究确认了原始发现。我们审查的目的是检查和总结这些研究最重要的发现,并描述他汀类药物如何增加2型糖尿病风险的机制。
背景:N-乙酰基转移酶2(NAT2)酶是一种代谢不同化合物的II期药物代谢酶。Nat2中遗传变异会影响酶的活性,并可能导致某些疾病的发展。 目的:本研究旨在研究NAT2变体与约旦患者的II型糖尿病(T2DM)和脂质概况的风险。 方法:我们使用Sanger的方法在45名约旦T2DM患者和50名对照组的样本中使用Sanger的方法对整个蛋白质编码区进行了测序。 此外,我们分析了患者的脂质谱,并检查了与Nat2变体的任何潜在关联。 结果:这项研究表明,在T2DM(44%)中,杂合NAT2*13 C/T基因型比非T2DM受试者(23.5%)更为常见(P = 0.03)。 此外,与非T2DM受试者(11%)相比,T2DM患者的纯合NAT2*13 T/T基因型的频率明显更高(P = 0.03)(26.7%)。 在T2DM患者(11.1%)中仅观察到杂合Nat2*7 g/A基因型,在对照非T2DM组中不存在。 此外,在T2DM患者中,具有纯合NAT2*11 T/T基因型的患者在甘油三酸酯(381.50±9.19 ng/dl)中表现出明显更高的水平,P值为0.01,与具有杂合NAT2*11 C/T(136.23-.23-23-yg 2 ng或wriel of nat2*11 c/t)相比C/C(193.65±109.89 ng/dl)基因型。 结论:这项研究的发现表明,Nat2基因是约旦人中T2DM发展和甘油三酸酯水平变化的潜在生物标志物。遗传变异会影响酶的活性,并可能导致某些疾病的发展。目的:本研究旨在研究NAT2变体与约旦患者的II型糖尿病(T2DM)和脂质概况的风险。方法:我们使用Sanger的方法在45名约旦T2DM患者和50名对照组的样本中使用Sanger的方法对整个蛋白质编码区进行了测序。此外,我们分析了患者的脂质谱,并检查了与Nat2变体的任何潜在关联。结果:这项研究表明,在T2DM(44%)中,杂合NAT2*13 C/T基因型比非T2DM受试者(23.5%)更为常见(P = 0.03)。此外,与非T2DM受试者(11%)相比,T2DM患者的纯合NAT2*13 T/T基因型的频率明显更高(P = 0.03)(26.7%)。在T2DM患者(11.1%)中仅观察到杂合Nat2*7 g/A基因型,在对照非T2DM组中不存在。此外,在T2DM患者中,具有纯合NAT2*11 T/T基因型的患者在甘油三酸酯(381.50±9.19 ng/dl)中表现出明显更高的水平,P值为0.01,与具有杂合NAT2*11 C/T(136.23-.23-23-yg 2 ng或wriel of nat2*11 c/t)相比C/C(193.65±109.89 ng/dl)基因型。结论:这项研究的发现表明,Nat2基因是约旦人中T2DM发展和甘油三酸酯水平变化的潜在生物标志物。T2DM纯合NAT2*12 g/g基因型的患者的甘油三酸酯水平明显高于甘油三酸酯水平(275.67±183.42 ng/dl)比杂合子Nat2*12 a/g(140.02±49.53 ng/dl)和109. 12 a/g(140.02±49.53 ng/dl) ng/dl)。但是,重要的是要注意我们的样本量有限。因此,需要进行较大队列的进一步临床研究以验证这些发现。关键字:II型糖尿病,N-乙酰基转移酶2,Nat2,甘油三酸酯,遗传变异,约旦人口
简单摘要:转移性结直肠癌是一种复杂,普遍且威胁生命的疾病,受到影响其进展,进化和治疗反应的各种因素的影响。肿瘤异质性,源于遗传和非遗传因素,影响肿瘤的发育和治疗效果。可以通过对下一代测序的计算分析来评估此特征,以了解空间肿瘤的演变和多样性。分析循环肿瘤DNA可以通过实时监测肿瘤变化和治疗反应来研究时间异质性。不同的模型解释了这种异质性的起源,强调了复杂的分子途径。本综述研究了这些概念,并着重于克隆进化和肿瘤异质性的临床意义。
研究人群 这项回顾性研究招募了 105 名连续 HCM 患者(82 名男性;平均年龄 64 岁),这些患者均在松下纪念医院接受了包括心音图和体外脉搏记录在内的评估。HCM 的诊断基于常规超声心动图显示左心室 (LV) 舒张末期厚度 ≥ 15 mm,且不存在任何可能导致肥大的心脏或全身疾病,例如严重高血压(定义为血压 ≥ 160/100 mmHg)或主动脉瓣狭窄(定义为主动脉瓣面积 <1.5 cm 2)。排除标准包括有心房颤动、房室传导阻滞、导管消融、永久性机械装置植入或心脏移植病史。年龄和性别匹配的对照对象为 104 名患者(74 名男性;平均年龄 63 岁),他们因各种原因到松下纪念医院心脏内科就诊,后来被诊断患有心脏或非心脏疾病
呼吸机诱导的肺损伤(VILI)会影响ARD的结果,并优化通气策略可改善生存率。数十年的研究已经确定了VILI的各种机制,主要关注高原压力,潮汐体积和驾驶压力的空域力量。实验证据表明,机械通气过程中心肺相互作用不良的作用,这主要是通过调节肺血管动力学来导致Vili Genesis的作用。在被动机械通气下,高肺压力在右心上增加后负荷,而高胸膜压力则减少了RV预紧力。一起,它们可以导致肺血管流和压力的波动。改变的血管流量和压力导致血管剪切和壁张力增加,进而导致直接的微血管损伤,并伴有对水,蛋白质和细胞的渗透性。此外,气道压力突然降低,可能导致肺部突然过度灌注并导致类似的微血管损伤,尤其是当内皮在高阳性验证压力下伸展或启动时。微血管损伤在VILI模型中是普遍的,并且假定在ARDS的诊断中。防止这种微血管损伤可以减少VILI并影响ARDS的结果。因此,开发心血管靶标,以减少肺循环中的宏和微血管应激源,这可能会减少VILI。本文回顾了心肺相互作用在Vili Genesis中的作用。
1 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心成像物理系,美国德克萨斯州休斯顿 77030 2 古拉姆伊沙克汗工程科学与技术研究所 (GIKI) 电气工程学院,巴基斯坦斯瓦比 23460 3 哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院,卡塔尔多哈 4 卡尔加里大学计算机科学系,加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 1N4 5 阿卜杜拉国王科技大学电气与计算机工程系,沙特阿拉伯图瓦尔 23955 6 迈赫兰工程技术大学电子工程系,巴基斯坦贾姆肖罗 76062 7 拉合尔高等大学工程学院,巴基斯坦拉合尔 54000 8 法国国家科学研究院,智能系统与机器人研究所,法国索邦大学 ISIR,法国巴黎 75005 9 机械工程系工程学院,巴尔坦大学,74100 巴尔坦,土耳其 10 纳米技术与综合生物工程中心 (NIBEC),阿尔斯特大学工程学院,BT15 1AP 贝尔法斯特,英国 11 香港理工大学专业进修学院,香港