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Shi-Xin Zhang（张士欣） - refraction-ray
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09：00-09：50 Tadaki（国家传染病研究所）感染性病理学对Covid-19的贡献10:00-10：00-10：50 Yamazaki Akira（大阪大学）（大阪大学）细胞介导的免疫反应对SARS-COV2 11:00-11：00-11：00-11：00-11：50 ARASE NAO（OSAKA NAO）介绍了OSAKA NAO（OSAKA NAO），以下简13：00-13：50 Nishiura Hiroshi（京都大学）Covid -19的传染病流行病学194：00-14：50 Sato Yoshi（Tokyo）新颖的Coronavirus大学的演变15:00-15：00-15:50-15：50
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张-37-1031-1040-2022.pdf
摘要。胰腺导管腺癌 (PDAC) 的恶性程度高，复发率高，有效疗法有限。靶向治疗是多种实体肿瘤的有前途的治疗方法。在胃和胰腺腺癌中发现了一个新的靶点，即 claudin 18 亚型 2 (CLDN18.2)，但仍需要对 CLDN18.2 进行更多的临床评估。几种针对 CLDN18.2 的药物已在临床试验中。因此，本研究旨在通过免疫组织化学探索 CLDN18.2 在 PDAC 中的表达和临床价值。构建了一个由 302 个 PDAC 标本组成的微阵列队列和一个由随机 84 个 PDAC 标本组成的全幻灯片队列。总共有 56.52% (171/302) 的 PDAC 患者对 CLDN18.2 表现出不同的阳性，尤其是在高度分化的 PDAC 中。约 82% (62/75) 的高分化 PDAC 和 62.61% (72/115) 的中分化 PDAC 表达 CLDN18.2，而仅 10.16% (6/59) 的低分化 PDAC 表达 CLDN18.2。此外，CLDN18.2 阳性与多种临床病理特征相关，包括性别 (P=0.001)、吸烟 (P=0.006)、腹痛 (P=0.021)、黄疸 (P=0.010)、病理分化 (P=0.001)、胆总管侵犯 (P=0.010) 和 M 分期 (P=0.003)。CLDN18.2 阳性表达也预示着生存率提高 (P=0.032)，但与无进展生存率无关 (P=0.460)。但CLDN18.2并不是一个独立的预后预测因子。总之，CLDN18.2可能是PDAC的潜在治疗靶点，该研究为CLDN18.2靶向治疗PDAC患者提供了有力的病理学证据。
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口服时，甲硝唑的耐受性良好。最常见的不良反应是指胃肠道，尤其是恶心，有时伴有头痛，厌食症以及偶尔呕吐，腹泻，上腹疼痛或痛苦或痛苦以及腹部痉挛；便秘，味道障碍和口腔粘膜炎也有报道。金属，鲜明，不愉快的味道并不罕见。胰腺炎病后戒断后的胰腺炎病例已被报道。 克罗恩病患者的胃肠道和某些肠外癌的发生率增加。 如果患者接受甲硝唑饮用含酒精的饮料，他们可能会遭受腹部痛，恶心，呕吐，冲洗或头痛。 也已经报道了酒精饮料味道的修改。胰腺炎病后戒断后的胰腺炎病例已被报道。克罗恩病患者的胃肠道和某些肠外癌的发生率增加。 如果患者接受甲硝唑饮用含酒精的饮料，他们可能会遭受腹部痛，恶心，呕吐，冲洗或头痛。 也已经报道了酒精饮料味道的修改。克罗恩病患者的胃肠道和某些肠外癌的发生率增加。如果患者接受甲硝唑饮用含酒精的饮料，他们可能会遭受腹部痛，恶心，呕吐，冲洗或头痛。也已经报道了酒精饮料味道的修改。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
关于人工智能的临床应用
人工智能（AI）是一种具有学习、推理和判断能力，模仿人类智能的计算机程序。人工智能的基础是机器学习，机器学习又可分为监督学习（机器根据正确答案数据进行学习）和非监督学习（机器无需正确答案数据即可学习并分类特征）。监督学习是主要方法。在机器学习中，神经网络是一种模仿人类神经元的人工神经元组合而成的分层系统，当层数变得更深时，就称为深度学习。 ．深度学习的进步极大地提高了人工智能的性能。人工智能正在被应用到各个领域，其中人工智能在临床实践中的应用尝试正在加速。近年来有关人工智能在神经系统疾病治疗中的应用的报道迅速增加。人工智能已经用于神经影像分析，但最近它已应用于自动语音识别 (ASR) 和自然语言处理 (NLP)。利用人工智能通过可穿戴设备和视频进行访谈和神经系统发现的数字化运动分析，现在可以使用人工智能来分析以前难以处理的神经学发现。这是可能的。此外，从血液、脑脊液等生物样本中寻找生化生物标志物的研究也在进行中，利用AI对多组学数据进行分析的研究也备受关注。未来，预计AI的进一步发展将实现更加准确的诊断和预后预测。
药品临床试验申请须知
1. 医疗法.......................................................................................................................... 10