在癌症免疫疗法中已经看到了令人印象深刻的进步。尽管乳腺癌(BC)长期以来一直被认为是非免疫原性的,但治疗BC治疗的免疫疗法现在已成为一种新的有希望的治疗方法,具有巨大的潜力。这得到了各种免疫疗法的大量完整和正在进行的临床前和临床研究的支持。然而,临床肿瘤学和基本癌症研究之间的显着差异会损害对癌症免疫学和免疫疗法的理解,从而阻碍了癌症治疗研究和发育。要以最佳的方式利用累积的可用数据,必须整合在卑诗省免疫疗法及其临床陷阱中发挥作用的两种基本机制。然后,临床试验必须经过精心设计,以适当的常规和免疫治疗策略组合。尽管有重大改进的空间,但此更新的评论详细介绍了迄今为止从长凳到床边可用的免疫治疗工具,希望这将导致重新思考和优化卑诗省患者的护理标准。
摘要:基于色氨酸(TRP)的放射性示踪剂具有出色的可能成像的大脑病理学的潜力,因为它们涉及血清素和Kynurenine(Kyn)途径。然而,针对Kynurenine代谢途径特有的放射性示例受到限制。此外,历史上基于TRP的放射性药物与短寿命的同位素碳11合成。正在开发一种新一代的基于TRP的成像剂,它正在开发较长的半寿命和市售的同位素,例如氟-18和碘-124。在临床前研究中,已证明新开发的基于氨基酸的示踪剂具有有利的放射化学和成像特征。但是,Kyn途径特异性放射性示例的临床翻译中仍然存在许多障碍。
引言高血压是心血管疾病的主要危险因素,遵守治疗通常受社会经济地位影响。这项研究评估了奎松市患者之间在经济阶层的患者中遵守高血压药物的依从性。方法采用了一种分析性横截面设计,使用简短的药物问卷1(BMQ-1)(BMQ-1)和基于贫困线的倍数进行了116年年龄18-64岁的高血压菲律宾人。结果发现表明,有50.9%的受访者是依从或可能接受治疗的,而49.1%的受访者表现出低或可能的低依从性。那些较低且可能的低粘附物的人属于“低收入及以下”的可能性高1.399倍。结论遵守受访者的高血压治疗是次优的,尤其是在低收入组中。虽然社会经济地位与依从性之间的关联在统计上并不重要,但这些发现强调了针对财务障碍和改善医疗保健可及性的干预措施的必要性。应对这些挑战可以提高依从水平,并减轻社会经济阶层的高血压和心血管风险的负担。
尼克·布朗(Nick Brown)自1996年以来一直是剑桥Addenbrooke医院的顾问医学微生物学家和剑桥大学的附属讲师。他还是英国卫生安全局(UKHSA)公共卫生微生物科的临床负责人。尼克对使用抗生素和抗生素耐药性具有长期的兴趣。他是2012 - 15年度英国抗菌化疗学会(BSAC)的主席,目前是BSAC公共和专业参与总监。他属于许多民族集团,包括抗菌处方,抵抗和医疗保健相关感染(APRHAI)的卫生咨询部。
慢性伤口代表了一个主要的全球健康问题,造成了惊人的经济和社会负担。追求有效的伤口愈合策略需要一种多学科的方法,并且物质科学和生物工程的进步为开发新型伤口愈合生物材料和技术铺平了道路。在这篇综述中,我们概述了伤口管理的历史和挑战,并强调了伤口愈合生物材料的现行状态,以及有准备改变慢性伤口治疗和监测的新兴技术。此外,我们讨论了与伤口愈合策略相关的临床和商业考虑因素,包括翻译过程中的监管途径和关键步骤。此外,我们重点介绍了现有的翻译差距,并对将创新概念持续为主流临床实践的挑战提供了细微的理解。持续的创新和跨学科的合作将为更好的伤口护理结果铺平道路,并有可能明显改善生活质量,以稳步增长和衰老。
rett综合征(RTT)是一种X连锁的发育性脑膜病,患病率约为10,000名女性[1]。典型的RTT和非典型RTT都属于RTT一词。在大多数患者中发现MECP2突变。非典型RTT包括单基因疾病,例如FOXG1综合,CDKL5缺乏症,MECP2重复综合体和与MECP2相关的严重新生儿性脑病,以及其他与其他发育性疾病有关3]。RTT患者的总死亡率为每年1.2%,其中20-26%是突然的和出乎意料的,并且怀疑多达35%的人是心肺逮捕。心脏呼吸停滞的遗体尚未完全阐明。主要原因包括癫痫发作(即癫痫中突然未诊断的死亡),自主性功能障碍或心律不齐[4]。Multiple cardiac abnormalities have been associated with RTT including subclinical biventricular myocardial dysfunc- tion, reduced heart rate (HR) variability, cardiac arrhythmias, and abnormal cardiac repolarization on electrocardiogram (ECG) (such as prolonged heartrate corrected QT (QTc) inter- val and nonspecific T-wave abnormalities) [5-11]。由于QTC的延长和心脏重极化的异质性增加与危及生命的心室心律不齐的风险增加有关,因此它们可能与RTT猝死有关[12,13]。然而,QTC测量值在RTT中是可变的,而T波异常仅在一个小病例序列的RTT [9,14]中被定性地描述为非特异性。自动鉴定异常心脏复极化的心电图特征对于RTT患者的风险分层和监视可能很重要。我们试图比较T波的定量形态特征,包括扁平度,不对称性和RTT患者之间的缺口和正常对照组。我们还调查了Re-
铽具有四种临床上可用于核医学的放射性核素:铽-149、铽-152、铽-155 和铽-161。它们相同的化学性质使得合成具有相同药代动力学特征的放射性药物成为可能,而它们独特的衰变特性使它们在成像和治疗应用中都很有价值。特别是,铽-152 和铽-155 分别是正电子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 成像的有用候选物;而铽-149 和铽-161 分别用于 α - 和 β - -/俄歇电子疗法。这种独特的特性使铽族成为治疗诊断学“配对”原理的理想选择。本综述讨论了铽基放射性药物的优势和挑战,涵盖了从放射性核素生产到床边给药的整个过程。文中详细阐述了铽的基本特性、四种有趣的放射性核素的生产路线,并概述了可用的双功能螯合剂。最后,我们讨论了临床前和临床研究以及核医学领域这一有希望的发展前景。
方法:患有腺瘤家族史的女性由于治疗异常的子宫出血而接受了子宫切除术。从外周血中分离出的基因组DNA在Illuina NextSeq 550系统上受到WES的影响,并利用扭曲综合外显子套件。生物信息学分析是在Genomize SEQ平台(https://seq.genomize.com)上进行的。候选基因从GWAS(基因组 - 韦德联合研究),NGS(下一代测序)和用于子宫腺癌及其紧密相关的子宫内膜异位症的功能研究都用于编译基因面板。平行滤波,以搜索基因面板中的稀有变体和WES数据中的新型变体。使用该平台的房屋等位基因频率来实现新奇人口的决定,该频率包括来自Turkiye的15,000个外显子组序列,患有不同的疾病。此外,根据疾病发病机理的功能相关性,优先考虑新的基因。使用ACMG(美国医学遗传学)指南以及临床数据库的致病性评分确定了用于疾病相关基因的数据库,而在新型变体评分中,使用了硅预测工具。对于新型候选人,仅致病性,可能的致病性和不确定意义的变体被视为腺瘤的候选变体。
长期储能(LDES)由于其在可再生可再生电力(VRE)驱动的脱碳,低成本和稳定的网格方面的关键作用而引起了兴趣。当前,开发了多种LDES技术,可以提供8小时以上连续排放的电力。但是,长期计划过程中使用的当前容量扩展模型很少将低成本LDE视为候选技术。如果他们这样做,则模型的存储平衡范围(SBH)通常只考虑非连续的1天期间,这些时期不会捕获LDES在多天甚至季节中转移能量的潜力。解决了现有模型中的这些限制,这项工作探讨了最佳储能在增加SBH连续数天数时的变化方式,以及这些变化将如何影响确定储能未来作用的计划者。我们的分析使用Switch,这是一种开源能力扩展模型,在2050年的零碳场景中,整个西方电力协调委员会(WECC)具有高空间分辨率。我们发现,当存储能源和电源过夜成本分别为$ 13 usd/kwh(或更少)和113美元/kW时,SBH连续的SBH数天数都会改变LDES的总选定功率和能源容量。我们还发现,根据SBH的长度,驱动未来VRE驱动的WECC网格的储存能量量从2.5 TWH到16.0 TWH。最佳存储持续时间(能量比)我们在所有情况下获得10小时至620小时的范围。此外,根据存储成本假设,我们在改变SBH长度时会观察到不同的电荷/放电模式。鉴于我们的结果,我们预计随着越来越多的LDE技术成为商业上可用,在高VRE驱动的网格的长期计划过程中,增加SBH的长度以完全捕获LDES资产的好处至关重要。
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用:系统评价方案 Sabreena Moosa,医学博士候选人 [1]*,Robert Dydynsky,医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院,麦克马斯特大学,汉密尔顿,ON L8S 4K1 *通讯作者:sabreena.moosa@medportal.ca 简介:游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题,目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架,用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法:将使用 EMBASE 和 MEDLINE(1974 年至 2021 年 10 月)进行系统回顾,以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性,包括:皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选;将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险,并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论:该协议将提供综述框架,总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述,并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论:由于目前的临床实践是定期的床边监测,整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全,并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域,从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词:人工智能;机器学习;皮瓣手术;结果;并发症;术后;监测;皮瓣成功介绍皮瓣手术
