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。
1型糖尿病(T1D)是一种复杂的代谢自身免疫性疾病,会影响全球数百万个个体,并且通常会导致显着的合并症。然而,自身免疫和疾病发作的精确触发因素仍未完全阐明。本综合观点文章综合了基因环境相互作用在T1D病理生理学中的累积作用。遗传学在T1D易感性中起着显着的作用,特别是在主要的组织相容性复合物(MHC)基因座和组织蛋白酶H(CTSH)基因座。除了遗传学外,环境因素(例如病毒感染,农药暴露和肠道微生物组的变化)与T1D的发展有关。肠道微生物组的改变会影响粘膜完整性和免疫耐受性,从而通过分子模仿和调节肠道免疫系统来增加肠道渗透性,从而通过自身免疫性诱导增加T1D的风险。HLA II类单倍型对T1D发病率有已知作用可能与肠道微生物组的变化直接相关,但恰恰是肠道微生物组的影响如何变化,以及这些变化如何引起T1D需要进一步研究。假设这些基因环境相互作用通过表观遗传学变化(例如DNA甲基化和组蛋白修饰)提高对T1D的敏感性,从而依次改变了基因表达。有必要确定针对这些表观遗传修饰的新干预措施的有效性,例如“ Epidrugs”,这将为T1D有效管理提供新的途径,从而改善受影响的个体的生活质量及其家人及其家人/护理人员。
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。
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。
心脏重塑是一个两相过程,在临床上表现为人类心脏大小,形状,结构和功能的变化。其主要原因出生而导致心脏超负荷和心脏损伤。心脏重塑在心力衰竭的发展中起着至关重要的作用,尤其是在发生氧化应激和炎症等因素时。关于心脏重塑的发现中已经揭示了几种调查技术。这些技术,心脏磁共振技术和正电子发射断层扫描(PET)方法已证明是有帮助的。许多药理学策略开始通过反向心脏重塑来展示心力衰竭进展的有希望的解决方案。最近发现的事实是,拉米普利通过调节心脏衰竭大鼠模型中激活素A-粉刺素的表达来减弱左心室重塑。
全球病理市场的调查为2012年的1.91亿美元,并准备在2017年创建12%的复合年增长率,达到3.366亿美元。这份报告显示了2013年至2018年的病理图。该业务部件的调查为每2013年的2.502亿美元,到2018年达到4.37亿美元,从2013年到2018年的复合年增长率为11.8%。本报告涵盖了有关事物和应用的机械病理学展示的描述和量表。各自的事物,病理学展示包含扫描仪,检查,累积和对应关系。业务部门分为人类和动物病理学。人类的病理学分为药物和生物学协会,专家和参考实验室的办公室,计划和准备中心,而动物病理学则分为药物和生物技术协会,研究的隶属关系,以及有见地的和政府的企业。
1型糖尿病(T1D)是一种自身免疫性疾病,其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖,因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出,T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统,再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法,例如闭环胰岛素泵,干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法(DMTS),为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前,尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关,包括较低的HBA1C和降低低血糖,神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α(TNF-A)抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中,通过测量C肽来保存B细胞功能,证明了效率。然而,在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现,突破T1D召集了一个主要意见领导者(KOLS)的小组。研讨会
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗策略,并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型,以预测基于计算机断层扫描(CT)成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应(PCR),并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月,总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院,Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术,然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集(n = 104)和6:4比率的验证集(n = 69),而宁波·霍马伊医院(Ningbo Hwamei Hospital)和祖尼医科大学(Zunyi)医科大学的其他参与者则是外部队列(n = 75)。在整个人群中,在29.4%(n = 73)的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域(AUC)为0.775(95%的置信间隔[CI]:0.649-0.901)和0.743(95%CI:0.618-0.869)的验证集和外部队列中的0.5%(95%)(95%)(95%)(95%)(95%)。临床模型的0.689)和0.569(95%CI:0.454-0.683)。此外,较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
a 瑞士苏黎世大学心理学系可塑性研究方法 b 瑞士苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院苏黎世神经科学中心 (ZNZ) c 瑞士苏黎世大学大学研究优先计划“健康老龄化动力学” d 法国帕莱索巴黎萨克雷大学、Inria、CEA e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所神经病学系 f 加拿大魁北克省蒙特利尔蒙特利尔大学老年医学研究所功能神经影像科 g 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学戴尔医学院计算神经影像实验室 h 美国密歇根州底特律韦恩州立大学老年学研究所和心理学系 i 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学心理学系 j 大脑与运动研究所认知神经解剖学实验室épinière,法国巴黎 k 德克萨斯大学心理学系,美国德克萨斯州奥斯汀
