摘要研究ND:YAG(1064 nm)光生物调节对脂肪组织衍生的干细胞(ADSC)在体外和体内的多节分分化和免疫调节电位的影响。对于体外实验,将细胞分为对照组(非辐照对照ADSC)和光生物调节组。0.5 j/cm 2,1 j/cm 2,2 j/cm 2和4 j/cm 2用于增殖测定;对于ADSC掺杂分化测定,应用了0.5 j/cm 2,1 j/cm 2; 1 J/cm 2用于迁移和免疫调节测定法。通过QPCR,油红O染色和艾丽莎白红染色评估分化能力。通过qPCR和人类细胞因子阵列评估免疫调节电位。DSS诱导的结肠炎模型。 用于测试光生物调节对体内ADSC免疫调节电位的影响。 nd:基于yag的光生物调节剂量依赖性地促进了ADSC的增殖和迁移; 1 J/cm 2对增殖表现出最佳的促进作用。 此外,nd:yag光生物调节促进了ADSC的成骨分化和棕色脂肪脂肪成生化分化。 潜在的免疫调节测定法显示了ND:YAG光生物调节改善了ADSC的抗炎能力和光生物调节受照射的ADSC有效地减轻了DSS诱导的结肠炎在体内的严重程度。 我们的研究表明:YAG光生物调节可能会增强ADSC的多节分分化和免疫调节电位。 这些结果可能有助于增强ADSC的临床应用治疗作用。DSS诱导的结肠炎模型。用于测试光生物调节对体内ADSC免疫调节电位的影响。nd:基于yag的光生物调节剂量依赖性地促进了ADSC的增殖和迁移; 1 J/cm 2对增殖表现出最佳的促进作用。此外,nd:yag光生物调节促进了ADSC的成骨分化和棕色脂肪脂肪成生化分化。潜在的免疫调节测定法显示了ND:YAG光生物调节改善了ADSC的抗炎能力和光生物调节受照射的ADSC有效地减轻了DSS诱导的结肠炎在体内的严重程度。我们的研究表明:YAG光生物调节可能会增强ADSC的多节分分化和免疫调节电位。这些结果可能有助于增强ADSC的临床应用治疗作用。然而,需要进一步的研究来探索ND:YAG光生物调节的机制,从而促进了ADSC的多素分化和免疫调节电位。
摘要:免疫检查点抑制剂(ICI),包括抗胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4(CTLA-4)和抗编程死亡-1(PD-1)抗体,在恶性疾病瘤治疗中启动了一个新时代。ICI可用于各种环境,包括第一线,辅助和新辅助治疗。在这篇综述的范围内,我们检查了在治疗口腔粘膜黑色素瘤的背景下利用ICI的临床研究,尽管预后的预后非常不佳,但它特别着重于揭开复杂的抗药性机制。缺乏针对口腔粘膜黑色素瘤ICI的全面审查是值得注意的。因此,本综述旨在通过对当前状态,潜在的抵抗机制以及未来将ICIS特定应用于口服恶性黑色素瘤的新颖分析,潜在的抵抗机制以及未来的前景来解决这一缺陷。澄清并彻底了解这些机制将有助于进步有效的治疗方法,并增强患有口腔粘膜黑色素瘤患者的前景。
胃肠道:喉咙痛;口腔粘膜的损伤和溃疡具有食道钻孔的可能性(取决于配方中的摄入量和表面活性剂的摄入量和表面活性剂);粘膜红斑,吞咽困难,表腹性恶心,呕吐,腹泻和腹痛,可能进化为脱水,消化性出血和麻痹性回肠12,17-26;
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的,其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中,五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019(Covid-19)在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而,生物体复制和病毒通过粘膜组织传播,不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略,以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜,这是病毒传播的关键部位,也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外,我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景,以最终控制传播。
手术去除受影响,埋葬或未撞击的牙齿/根或牙齿的手术;颞下颌关节(TMJ)的疾病的治疗;正畸治疗开始于16岁以下;牙科植入物;阿胃切除术;假牙(旧/修理);黄金,汞合金,复合材料或瓷冠和桥梁;口腔粘膜疾病及直接相关的实验室检查或病理服务的牙医治疗;疼痛管理的抗生素或药物需要购买处方,并由牙医开处方;牙周,深层预防或根策划。
lichen planus(LP)是一种特发性病因的特发性皮肤疾病,可能涉及皮肤,粘膜(尤其是口腔粘膜),头皮,纤维,纤维,脚趾和外生殖器。中,口腔粘膜疾病是最常见的,可能会溃疡性口腔粘膜和严重病例会导致其更容易受到致癌的影响,尤其是在长期的溃疡部位。LP被认为是世界卫生组织(WHO)(1),1%-2%的病例恶性转化为口服鳞状细胞癌,而此过程的详细机制仍然晦涩难懂(2)。涉及皮肤时,通常发生在四肢的内侧或整个身体。典型的皮肤病变以具有清晰边界和慢性病程的多边形或圆形的紫红色或圆形的紫红色表现(1)。尽管LP的病因学和发病机理尚未完全阐明,但许多科学家认为LP主要与免疫系统的失调有关(1),它是T细胞调节的慢性炎症性自身免疫性疾病,全球发生率为0.5%-2.2%(2),大多数在中等女性中,大多数是中等女性。肠道微生物群是人体中最大的微生物群落。肠道微生物群在维持宿主中免疫和神经系统的平衡方面发挥了重要作用,例如病原体的清除,免疫系统的发展以及中枢神经系统的调节(3,4)。然而,肠道菌群的营养不良也可能在LP的发生中起作用(7)。肠道微生物群与宿主的免疫有很密切的联系,宿主的激活状态和遗传易感性可以通过特定的微生物触发或动机(3)。宿主和微生物群之间的平衡破坏会导致自身免疫性疾病,例如Sjogren综合征(4),全身性红斑狼疮(5)和类风湿关节炎(6),通过不同的机制。微生物先前被认为是致病性微生物,通常被认为在LP的启动和进展过程中为微生物提供定殖条件,但不会导致LP的启动和进展。传统的观察研究很容易受到反向因果关系的影响,以产生偏见,无法澄清其因果关系。Mendelian随机化(MR)广泛用于遗传流行病学领域的病因论点(8),这可以克服因混淆和逆向因果问题而产生的偏见。本文两样本MR中的暴露文件和结果文件来自2个不同的同类群体(9)。在这项研究中,我们旨在揭示肠道菌群在遗传水平上与LP通过两样本MR方法开始的相关性,该方法基于全基因组的肠道微生物群和LP的研究数据,以奠定基础,以制定原始早期LP临床预防策略的基础。
要在Laboklin执行您的基因测试,并通过邮政或通过当地的兽医向我们发送样本,以及完成的遗传提交表格(请在http://www.labogen.com上在线获取)。我们建议让您的兽医收集样品,因为它们也可以确认您的动物的身份。通常,1 mL EDTA血液是最合适的样品材料。另外,口腔粘膜中的干拭子(无运输培养基)可用于猫和狗,所谓的颊拭子。我们很乐意免费向您发送此类干拭子。请注意,大约5%的颊拭子没有结果(取决于测试)。您将通过电子邮件或传真或邮政要求收到结果。您的发票也将通过发布或电子邮件发送给您。
抽象的简介和目标。口服尼古丁袋(ONPS)是无烟草和不耐燃料的产品,它们是袋状的,并且在牙槽过程和上唇之间贴合。通过使用,尼古丁通过口腔粘膜吸收到体内。它们的有害性明显少于传统香烟,因为它们不需要燃烧。审查方法。使用PubMed数据库从2010 - 2023年开始对文献进行了审查。研究表明,与SNUS和香烟相比,ONP具有较低的细胞毒性,一些研究表明与伤害相关的生物标志物降低。但是,它们仍然构成健康风险。尼古丁小袋(尤其是对年轻人)的不受管制的状态和可及性强调了人们对潜在危险的认识。重要的是要强调它们对口腔粘膜和牙周以及身体的潜在负面影响,这是由于它们的尼古丁和其他潜在危险物质的含量。ONP被怀疑会导致粘膜病变,牙龈衰退,肺泡骨质流失以及牙周炎介质增加(如MMP-1,MMP-3和IL-1)。将ONP应用于人牙龈上皮细胞(HGEPP)导致乳酸脱氢酶(LDH),ROS和炎性细胞因子(TNF-α,IL-6和IL-8)的水平升高。 ONP含有低水平的烟草衍生的致癌物,可能包括由IARC分类为潜在致癌的物质。 摘要。将ONP应用于人牙龈上皮细胞(HGEPP)导致乳酸脱氢酶(LDH),ROS和炎性细胞因子(TNF-α,IL-6和IL-8)的水平升高。ONP含有低水平的烟草衍生的致癌物,可能包括由IARC分类为潜在致癌的物质。摘要。由于产品进入市场和广泛使用的狭窄时期,因此无法确定ONP对人类健康的影响。在几个领域进行有关ONP的健康影响以及将来可能发生的潜在后果的进一步研究非常重要。
在印度,口腔癌 (OC) 是最常见的恶性肿瘤,占所有癌症相关死亡人数的 50-70%,在亚洲国家发病率最高。尽管许多人不知道,但口腔癌是全球第六大致命恶性肿瘤。本文中的恶性肿瘤会影响口腔,特别是口腔粘膜 1 。在谈论与口腔癌相关的问题时,通常会引用“头颈癌”的研究,因为这种疾病与上消化道其他部位发生的鳞状细胞癌有许多相似之处,并且具有相似的危险因素。事实上,1973 年至 1987 年间,美国公共卫生服务登记处国家癌症研究所的 SEER(监测、流行病学和最终结果)项目报告的所有口咽恶性肿瘤中,95% 以上都是鳞状细胞癌,唾液腺、牙龈、鼻咽、鼻腔和鼻窦病变除外 2 。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要:人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域,与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新,牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式,并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域,以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词:人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介