慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种伞术,用于描述慢性和进行性肺部疾病,在肺部流动中引起局限性,这些疾病并非完全可逆。目前,至少有六十万的人从中度到重度COPD中占领,患病率正在增加,因此COPD已成为全球死亡的第三大主要原因(世界卫生组织[世界卫生组织[WHO],2021年)。COPD的主要原因是高收入国家的高收入国家和生物质烟雾和其他燃料的烟草烟雾(Declemer等人,2012年)。恶化,定义为临床表现的突然恶化和肺功能下降,与一个明显较差的生存结果有关(Viniol and Vogelmeier,2018),呼吸道病毒是触发COPD COPD exacerbations的一种(BOUCYECET an。,2020)。然而,急性COPD病毒的急性COPD加剧机制尚未完全阐明(Declamer等人。,2012年; Viniol and Vogelmeier,2018年; Ji等。,2022; Wu等。,2022)。呼吸道病毒与40-64%的急性COPD恶化有关,并且流动性病毒感染导致肺功能参数大幅下降(Smith等人,1980)。季节性流体病毒导致年度流行病,估计有10%的全球人口捕获该疾病,
Comprehensive Assay v3 panel (Thermo Fisher Scientific) 如前所述 ( 4 )。鉴定出 EML4::NTRK3 基因融合(EML4 外显子 2-NTRK3 外显子 14),并通过荧光原位杂交 (FISH) 分析(使用 ZytoLight SPEC NTRK3 双色分离和 ZytoLight SPEC EML4 双色分离)(图 2B、C)和使用 panTRK 抗体 (Roche) 的免疫组织化学染色(图 2D)进行确认。对患者匹配的正常组织进行的相同 OCAv3 NGS 分析未检测到种系改变。基于这些发现,开始使用恩曲替尼。避免全脑放射治疗,因为患者没有神经系统症状,没有脑 MR 水肿的证据,脑病变的数量不支持使用立体定向放射外科治疗,并且文献数据表明恩曲替尼可以穿过血脑屏障。屏障。治疗开始后两个月进行的 PET 扫描(图 3)和脑部 MR 显示部分反应。治疗目前正在进行中。最近进行的脑部 MR 和 PET 扫描记录了完全的放射学消退。图 4 为患者临床病史的摘要。
呼吸短促、咳嗽并伴有白痰 2 天。患者的儿子一直在监测她的氧气状况,结果显示她的血氧饱和度 (SpO2) 从基线的 95% 下降到 88%,这促使他带她去了急诊室。到达时,患者的 SpO2 为 82%,心率为每分钟 101 次。值得注意的是,她没有发热,体温为 36.6 摄氏度。体检时发现患者喘息且呼吸困难。她有 COPD 病史,使用 Symbicort(一种吸入性皮质类固醇)、Spiriva(一种吸入性毒蕈碱拮抗剂)和沙丁胺醇治疗,并且她没有使用任何家庭氧气。她的其他既往病史包括口服直接抗凝剂后阵发性心房颤动、高血压、高脂血症和阻塞性睡眠呼吸暂停。当被问及时,患者否认有任何发烧、发冷、恶心、呕吐、腹泻或喉咙痛。她还否认最近接触或接触过 COVID-19 患者。她说她不吸烟,家里也没有人吸烟,她
ILA。193 名接受 ICI 单药治疗的患者中有 18 名 (9.3%) 出现早发性 ICI-ILD,71 名接受 ICI 和化疗的患者中有 3 名 (4.2%) 出现早发性 ICI-ILD。7 名患者 (2.7%) 在出现早发性 ICI-ILD 之前接受了胸部放射治疗。患有和未患有早发性 ICI-ILD 的患者基线特征之间的差异并不显著。患有和未患有 ILA 的患者中出现早发性 ICI-ILD 的比例之间的差异并不显著 (p = 0.765)。
冠状病毒疾病(Covid-19)造成了前所未有的破坏和全球数百万生命的丧生。传染性和死亡总是对医生和医疗保健支持系统构成挑战。使用逆转录聚合酶链反应和其他方法的临床诊断评估目前正在使用。te胸部X射线(CXR)和CTIMAGE被有效地用于筛选目的,这些目的可以提供有关感染影响的局部区域的相关数据。在这些湍流时期,使用CXR和CTC进行自动筛查和诊断的一步至关重要。te主要目标是探测一种简单的基于阈值的分割方法,以识别CXR图像中可能的感染区域,并研究基于强度的小波变换(基于小波)和基于法律的纹理特征,并具有统计措施。使用随机森林(RF)的进一步选择策略,然后选择用于创建机器学习的特征(ML)代表,并使用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)从病毒性肺炎(VP)中进行不同的covid-19。te结果清楚地表明,基于强度和WT的特征在两种病理中有所不同,这些病理与使用SVM和RF分类器训练的组合特征更好地不同。分类性能度量诸如曲线(AUC)下的面积为0.97,使用RF模型的0.9分类精度为0.9,这清楚地表明,实施的方法可用于表征COVID-19和病毒性肺炎。
摘要 :背景:随机对照(RCT)和回顾性研究的结果扩大了系统性硬化症(SSc)-间质性肺病(ILD)治疗的药物库。这些药物的正确定位尚未明确。目的:对利妥昔单抗(RTX)、托珠单抗(TCZ)、尼达尼布和阿巴西普(ABT)治疗 SSc-ILD 进行系统文献综述(SLR)。SLR 的结果用于创建专门的调查。设计:本研究以系统综述的形式进行。数据来源和方法:使用以下术语进行 SLR:“(系统性硬化症或硬皮病)AND(间质性肺病或肺纤维化或肺纤维化)AND(利妥昔单抗或托珠单抗或阿巴西普或尼达尼布)”。SLR 的结果整合在一项包含 8 个领域的调查中。这些已发送给所有 EUSTAR 成员和 2020 年硬皮病世界大会的参与者。结果:共确定了 41 项研究(34 项关于 RTX、5 项关于 TCZ、2 项关于 ABT 和 1 项关于尼达尼布)。RCT 支持使用 TCZ 和尼达尼布,而回顾性研究支持将 RTX 用于 SSc-ILD。没有获得关于 ABT 的明确数据。调查显示,RTX 是最可用的选择(96%),而引入靶向治疗的最常见原因是使用 csDMARDs 时肺进展(86% RTX、59% TCZ 和 63% 尼达尼布)。联合治疗是尼达尼布(75%)和 RTX(63%)最常提到的治疗方案。医生对所有药物的安全性的看法相似,而 RTX 和尼达尼布的药物疗效相同,其次是 TCZ(4.8 ± 2)。最常提出的担忧涉及疗效、安全性和联合治疗方案。结论:我们的 SLR 支持对 SSc-ILD 患者使用 RTX、TCZ 和尼达尼布,并强调需要更多关于前期联合治疗与单药治疗的数据。它还强调需要根据肺部和肺外表现确定支持药物选择的预测因素。
摘要:慢性阻塞性肺疾病(COPD)包括慢性支气管炎、肺气肿、小气道阻塞等,不完全可逆性的气流受限、炎症、过多的黏液分泌及支气管黏膜上皮病变是该病的主要病理基础。COPD在世界范围内的患病率日益上升,给个人和社会造成了沉重的负担。本文对COPD的发病机制进行综述,阐明最新靶向药物对COPD的作用及机制,重点研究NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3炎症小体(NLRP3炎症小体)。NLRP3可促进白细胞介素-1β(IL-1β)和白细胞介素-18(IL-18)的产生,NLRP3是巨噬细胞和中性粒细胞迁移聚集及氧化应激产生的重要因素。抑制NLRP3炎症小体可间接阻断IL-1β和IL-18的炎症作用,有望成为COPD治疗的理想靶点。关键词:慢性阻塞性肺疾病,发病机制,靶向药物,NLRP3
。CC-BY 4.0 国际许可,根据 (未经同行评审认证)提供,是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者,此版本于 2022 年 6 月 8 日发布。;https://doi.org/10.1101/2021.10.18.464819 doi:bioRxiv 预印本
− 六项研究 2-4、6-8(N=230,262)的证据表明,潜在的间质性肺病 (ILD) 的存在与死亡率的增加有关。有限的证据表明,患有潜在 ILD 的 ICU 入院率 2(N=89,530)和呼吸机 3(N=483)的风险增加,但证据不足以保证对该评估的信心。− 在欧洲进行的两项队列研究 1、3(N=8,256,644)的证据表明,潜在的特发性肺纤维化的存在与死亡率的增加有关。一项研究 1(N=8,256,161)的有限证据表明,患有潜在特发性肺纤维化的 ICU 入院率和住院率增加,但证据不足以保证对该评估的信心。 − 来自欧洲进行的两个队列 1、2(N=8,345,691)的证据表明,潜在结节病的存在与死亡率和 ICU 入院率的增加有关。来自美国和欧洲进行的两项队列研究 1、5(N=8,256,982)的证据表明,因潜在结节病而住院的人数增加。− 来自欧洲进行的一项队列研究 1(N=8,256,161)的有限证据表明,潜在的过敏性肺炎(也称为外源性过敏性肺泡炎)与死亡率和住院率的增加有关,但证据不足以保证对这一评估的信心。− 来自欧洲进行的两个队列 1、3(N=8,256,644)的证据表明,除特发性肺纤维化或结节病之外的潜在间质性肺疾病的存在与死亡率增加有关。一项研究 1 (N=8,256,161) 的有限证据表明,除特发性肺纤维化或结节病外,因潜在间质性肺病住院的人数有所增加,但证据不足以保证对该评估的可信度。− 一项队列研究 3 (N=483) 的有限证据表明,与轻度 ILD 患者相比,中度或重度 ILD 患者的死亡率更高。但证据不足以保证对该评估的可信度。
世界卫生组织国际癌症研究机构(IARC)发布的GLOBOCAN2020癌症报告显示,肺癌已成为男性癌症死亡的首要原因,女性癌症死亡率仅次于乳腺癌(1),可见其对人类健康的严重影响。人工智能的兴起改变了传统的肿瘤诊断、治疗和预后策略。人工智能是利用计算机模拟人的思维和行为的过程。随着机器学习算法、深度学习算法的引入以及大数据的兴起,人工智能在医疗领域发挥着越来越重要的作用。人工智能在医学中的应用,不仅减轻了医生的工作量,使医疗资源的配置更加有效,而且提高了疾病诊断的准确性和患者的预后。本文就人工智能在肺癌中的应用作一综述。