深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像(WSI)中预测患者的生存期带来了可能性。然而,大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块,这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上,肿瘤在异质性肿瘤微环境(TME)中得到支持和培育,详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中,我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分(即淋巴细胞和基质纤维化)之间的空间相互作用,并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习(TMEGL)算法。具体来说,我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后,提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后,应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL,实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型,而且对生存预测具有良好的可解释能力。
摘要 生命科学领域的最新技术进步极大地提高了我们以前所未有的深度在分子水平上解决科学问题的能力。自推出以来,下一代测序 (NGS) 实现了高通量分析,随着时间的推移,变得越来越普及和负担得起,塑造了研究和临床应用的未来。空间分辨转录组学 (SRT),特别是原位测序 (ISS),提供单细胞转录组数据,同时保留周围组织微环境的组织病理学背景。本论文探讨了挂锁探针与原位测序 (ISS) 或下一代测序 (NGS) 结合的应用,以解决与特定疾病相关的问题。在论文 I 中,我们研究了结核分枝杆菌 (Mtb) 与结核病感染小鼠肺中免疫细胞之间的空间相互作用,绘制了细菌簇和单个细菌附近的免疫相关转录本。我们的研究结果表明,在 Mtb 抗性的 C57BL/6 小鼠中,靠近单个细菌的巨噬细胞活化。相比之下,在易感染结核分枝杆菌的 C3HeB/FeJ 小鼠的肺组织中占主导地位的组织化肉芽肿未富集免疫激活转录本。这种方法提供了对结核病免疫反应的见解,并强调了空间分辨转录组学在研究宿主-病原体相互作用方面的能力。在论文 II 中,我们研究了非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的肿瘤微环境,重点研究了 T 细胞克隆性的影响。我们将 TCR 克隆性与基因突变、肿瘤免疫特征和对免疫疗法的反应联系起来。我们的数据显示,高 TCR 克隆性与高肿瘤突变负担、发炎的肿瘤表型以及对检查点抑制剂的反应改善有关,这表明其有可能成为 NSCLC 个性化免疫治疗的生物标志物。在论文 III 中,我们在空间上探索了新辅助治疗期间选定的 NSCLC 组织中的 TCR 模式和免疫细胞分布,这些组织具有匹配的未受影响的淋巴结,以及 HER2+ 乳腺癌病例。我们注意到,与匹配的淋巴结相比,癌症组织中的 TCR 多样性较低。我们的数据进一步揭示了扩增克隆型(主要是 CD8 T 细胞)的区域优势,这些克隆型位于靠近癌症区。总体而言,这些结果证明了 ISS 在提供诊断组织样本中肿瘤免疫微环境中克隆 T 细胞扩增之间相互作用的关键空间细节方面的实用性,特别是在治疗环境中。在论文 IV 中,我们开发了一种基于分子倒置探针 (MIP) 的经济高效的检测血液样本中微生物病原体和抗菌素耐药性标志物的检测方法,即使在资源匮乏的环境中也能提供高特异性和灵敏度。MIP 方法简化了病原体检测,无需进行大量的样品制备或生物信息学分析,使其成为资源匮乏地区监测传染病的便捷工具。总的来说,这项工作展示了挂锁探针和先进技术的应用,以加深我们对疾病的了解并改善诊断和个性化治疗。
青春期构成了生活中的关键时期,其生物学和成熟力对成年后的生理和心理过程的批判性影响。进入成年时,人们会面临重要的个人和社会挑战,例如探索生活方向和成人承诺。经常在这些年龄的情况下观察到规范性调整模式的改变,导致精神病疾病可能在以后的生活中显示出持久的影响。在这方面,超过四分之一的人可能在青少年和年轻时代表现出精神病(1,2)。此外,在年轻人中的精神病状况的发展(无论达到临床意义上如何)可能会增加生命后期另一种状况的风险的12倍(3)。此外,通过自杀行为的发展,精神健康障碍的存在与直接或间接死亡率的风险增加有关。自杀行为和非自杀的自我伤害(NSSH)越来越普遍。最后,近几十年来,年轻人的疾病负担和功能丧失(即丧生的年生命)增加了35%(4)。从终生的角度来看,对青春期和青年的心理健康状况的研究对于理解早期的精神病理学和精神病学表现以及整个生命周期的进一步发作至关重要。Casey等。此外,对周期的保护性和风险预订的识别可能有助于改善诊断工具,并优化治疗方案和随访方案。(5)强调,专注于心理病理发展的关键时期,研究整个生命周期的精神疾病的自然过程,以确定与环境影响不断相互作用的潜在发展级联。在这方面,神经发育过程的过程可能描绘出不同形状,整个生命周期都有明显的峰值。这些峰可能代表敏感时期或受限的开发窗口,
摘要 - 专门的深度学习(DL)加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络(SNN)算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统(IoT)系统和护理点(POC)设备的进步。在本文中,我们提供了一个教程,描述了如何使用各种技术,包括新兴的回忆设备,可编程的门阵列(FPGA)和互补的金属氧化物半导体(CMOS),可用于开发有效的DL加速器,以解决各种诊断诊断,模式识别的诊断,信号过程和信号过程中的各种问题。此外,我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后,我们对领域的分析进行了分析,并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势,缺点,挑战和机遇的观点。
方法这项研究得到了卫生科学大学伦理委员会的批准(批准号:2021.11.251,日期:2021年12月20日)。从所有临时患者中获得书面知情同意。由皮肤科部门组成,并在2020年6月至2021年8月之间由皮肤科部门进行了总共254例患者及其皮肤活检。从医院记录和病理报告中明显地收集了临床和病理数据。从医院记录中获得了患者信息,包括年龄,性别,活检位置和前临床诊断。Preliminary clinical diagnoses were grouped as follows: group 1 (erythematous scaly patch, papule and plaque, tumor, erythro- derma), group 2 (petechiae, purpura), group 3 (pigmentation dis- order), group 4 (follicular involvement), and group 5 (other, such as alopecia, atrophy/poikiloderma, nonspecified病变)。在患者表现出多种临床模式的情况下,他们被视为“单个”或“多个”临床表现。由于某些患者有多次临床表现,因此1例患者可能会超过1组。在初步临床诊断中诊断为MF的患者根据诊断顺序分为组:“第一”,“第二”,“第三”或“第四及以上”。
多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激(DBS)降低了这些病理振荡,并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡,但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理,以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中,β振荡活动的减少逐渐变得更强大,我们观察到了运动性能的提高。最后,即使去除视觉神经反馈后,对深脑活动的内源性控制也是可能的,这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外,我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制,从而为帕金森患者提供治疗益处。
糖尿病是一种以高血糖为特征的碳水化合物代谢异常的疾病。它与胰岛素分泌中的相对或绝对损伤有关,以及对胰岛素作用的不同程度的外围耐药性。糖尿病估计会影响全球5.37亿成年人,在20至79岁的成年人中,全球患病率为10.5%(1)。糖尿病是我们时代最严重,最常见的慢性疾病之一,导致威胁生命的并发症。在这些并发症中,中风是最公认和最常见的。中风是一种疾病,患病率很高,残疾,高死亡率和高复发率。成人男女中风的终生风险约为25%(2)。全球,中风是死亡率的第二大最常见原因,也是第二大最常见的残疾原因(3)。糖尿病会影响33%的缺血性中风患者,其中26%的出血性中风患者(4)。对102项前瞻性研究的新兴风险因素协作荟萃分析,其中850万人的随访表明糖尿病增加了缺血性中风2.27倍(5)。糖尿病不仅会影响中风的发作,而且还与中风结果的预后有关。糖尿病是中风复发的风险加倍,并增加了缺血性中风后死亡或残疾的风险(6)。中风后的糖尿病患者在有利的结果中具有25%的诱因,例如能够在日常生活的活动中独立发挥作用(7)。此外,据报道,糖尿病与2.56倍(8)后,中风后患上认知障碍和痴呆症的风险增加有关。糖尿病本身增加了活性氧的产生,促进了浮游剂过程。这些是加速关节炎和血栓形成风险增加的考虑的机制,最终导致缺血性中风的发作(7,9)。因此,在这个特刊中,“糖尿病在内分泌学领域的病理生理学和缺血性中风预后的作用”,我们专注于病因,病理学,治疗,中风的预后的作用。
近年来非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要,但是该任务在病理图像分析中带来了挑战,特别是与小规模的数据集有关。最近,从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而,基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的,该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中,我们提出了基于定量属性的提示(QAP),这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性,即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性,旨在对组织状态进行标准评估。此外,condi-
结核病(TB)是由于单一传染药引起的主要死亡原因(1)。该疾病是由结核分枝杆菌(MTB)感染引起的,该疾病被认为是通过活性肺结核患者传播的。有趣的是,许多人被感染但没有表现出任何症状。目前,世界卫生组织估计,全球人口中有1/4已暴露于这种病原体(1)。确定MTB感染结果的因素包括与宿主与病原体之间相互作用相关的几个方面(2)。与MTB进行了第一次接触后,对MTB的免疫反应的许多组成部分具有牢固的诱导,包括与先天和适应性免疫反应的激活,这将确定暴露后的临床结果,范围从无症状的MTB消除到临床表现范围的活动性疾病范围。