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World File Search System病毒传播
根据脑扩散 MRI 估计的朊病毒传播在散发性克雅氏病中具有亚型依赖性
摘要 散发性克雅氏病 (sCJD) 是一种传染性脑蛋白病。目前主要有五种临床病理亚型 (sCJD-MM(V)1、-MM(V)2C、-MV2K、-VV1 和 -VV2)。组织病理学证据表明，朊病毒聚集体和海绵状病变的定位因亚型而异。确定是否存在可检测成像异常的初始部位（震中）以及病变扩散的顺序将有助于疾病的早期诊断、患者分期、管理和临床试验招募。扩散磁共振成像 (MRI) 是检测海绵状变性最常用和最敏感的测试。本研究旨在使用弥散加权图像 (DWI) 在已知最大的经尸检证实的 sCJD 患者横断面数据集中首次在体内识别脑内亚型依赖性震中和病变传播。我们使用基于事件的建模（一种成熟的数据驱动技术）通过横断面 DWI 估计病变传播。1 名不知诊断的神经放射科医生对 594 名经尸检诊断的受试者（448 名 sCJD 患者）的 12 个大脑区域的 DWI 异常进行评分。我们使用基于事件的模型重建了五种纯亚型中病变传播的顺序。151 名患者的随访数据验证了估计的序列。结果表明，病变传播的中心和顺序是亚型特异性的。两种最常见的亚型（-MM1 和 -VV2）显示出相反的 DWI 异常出现顺序：分别从新皮质到皮质下区域，反之亦然。楔前叶也是 -MM2 和 -VV1 中最有可能的中心，尽管与 -MM1 不同，在扣带回和岛叶皮质中也检测到了早期异常信号。-MV2K 中复制了表征 -VV2 的病变传播尾部-喙部序列。这些数据驱动模型结合起来，提供了前所未有的动态洞察，可以洞察病理过程开始和传播时亚型特异性中心，这也可能增强早期诊断并实现 sCJD 的疾病分期。
COVID-19 与人工智能：保护医护人员并遏制病毒传播
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 确诊病例数超过严重急性呼吸道综合征 (SARS)，截至本文发表时，全球确诊病例已超过 73,435 例，死亡人数超过 2,000 人，几乎全部发生在中国。相比之下，2003 年的 SARS 导致 774 人死亡，同样主要发生在中国，中国是两次疫情的中心。COVID-19 和 SARS 都传播到各大洲，感染动物和人类，并使用类似的机制进入和感染细胞。在前线，对 COVID-19 的战术应对与 SARS 类似，但存在一个主要区别：在 SARS 爆发后的 17 年里，出现了一种强大的新工具，可能有助于将这种病毒控制在合理的范围内——即人工智能 (AI)。几乎没有人会否认人工智能正在引起医疗保健领域的范式转变，将人工智能应用于当前的 COVID-19 疫情可能会很有价值，例如，预测下一次疫情的地点。这一应用实际上就是加拿大公司 Blue Dot 尝试做的事情，因此被广泛报道为第一个在 12 月底披露疫情消息的组织。为应对最新疫情，出现了各种其他人工智能应用，包括 BenevolentAI 和伦敦帝国理工学院，它们报告称，一种获批用于治疗类风湿性关节炎的药物巴瑞替尼可能对这种病毒有效，而总部位于香港的 Insilico Medicine 最近宣布，其人工智能算法设计了六种可以阻止病毒复制的新分子。但人工智能在多大程度上真正达到了能够及时、大规模地提供有效见解和解决方案以帮助遏制当前疫情的程度？正如世卫组织传染病部门执行主任所说，
控制病毒传播的车辆清洁技术...
可提供隔离墙，允许进入车辆两侧，当隔离墙设置在交错位置时，可减少过度喷洒。踏面有深槽来收集径流，这样车辆就不会穿过自己的废水和污泥。重固体沉淀在排水沟中，这种设计允许比表面垫更深的集水槽。如果坡道太短，离地间隙低的车辆可能会有问题，但使用木材可以减少台阶并提供更浅的通道。面板相当重，需要大型叉车或其他重型设备来定位。12 x 32 英尺的冲洗架组件重达 10,000 多磅。SDTDC 于 2003 年 10 月在 Grand Prix 消防营测试了该冲洗架系统，结果良好。总务管理局为洗水槽、四块面板、排水沟和坡道签订的合同价格为 13,200 美元。