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两种预测肺腺癌预后的表型
肺癌患者的预后是由癌症阶段的组合定义的，该癌症定义了癌症的位置和扩散。患者的表现状况，是对耐受治疗能力的间接度量；最后，更具固有的肿瘤相关特性，例如局部免疫情节和肿瘤遗传构成。后两个决定免疫疗法和靶向药物是否是治疗选择。测量预后对患者和临床医生都很重要。为了使患者计划未来，并让临床医生预测临床轨迹可能会发生什么，从而及时地参与了相关的医疗保健专业人员。了解肿瘤的分子景观可以为两种治疗策略提供信息，并预测可能的肿瘤抗性途径（1）。当前有助于预测预后的工具是不精确的，尤其是对于肺腺癌，许多患者的病理学，基因突变和疾病阶段相似，但经历了大量多样的结果。腺癌是全球肺癌最常见的亚型（2）。诊断需要证据表明腺体分化，粘蛋白产生或肺细胞标志物表达（3）。肿瘤腺形成的形态和程度可以预测患者的结果（4-6）。cribiform，固体和微毛细血管生长模式具有不良的预后意义（4，7）。局部淋巴血管，顶胸膜和胸壁入侵类似地影响生存率（7）。早期肺腺癌治愈后的生存也有所不同（8）。肿瘤细胞的转移潜力很复杂，而不仅仅是肿瘤大小增加的功能。潜在的转录组/蛋白质组与肿瘤微环境一起控制了肿瘤过渡到迁移，因此转移性表型的能力（9）。作为一个社区，我们需要更好地预测肿瘤的未来行为，以指导治疗决策和预后。为例，使用另一个器官，可以用于雌激素阳性的HER2阴性乳腺癌。该测定法量化了乳腺癌复发的风险，并用于为化学疗法治疗决定提供信息（10）。重要的是，它能够预测那些在手术后将从辅助化疗中受益的患者，因为只有15％的雌激素阳性，HER2阴性乳腺癌患者在缺乏辅助化疗的情况下在5年时经历了复发（11）。超过一半的腺癌病例是由可靶向的癌基（12，13）驱动的，但正如已经突出的那样，即使在具有相同驾驶员癌的患者中，例如EGFR突变肿瘤，分子和临床异质性存在（14-16）。 尽管共享相同的癌基因，但可以通过包括基因内突变的位置的许多因素来解释多样化的患者结局。突变发生在肿瘤进化过程中的时机；肿瘤中存在多个驱动器突变；以及肿瘤的局部免疫环境（17）。 需要生物标志物来更好地预测治疗反应和预后。EGFR突变肿瘤，分子和临床异质性存在（14-16）。尽管共享相同的癌基因，但可以通过包括基因内突变的位置的许多因素来解释多样化的患者结局。突变发生在肿瘤进化过程中的时机；肿瘤中存在多个驱动器突变；以及肿瘤的局部免疫环境（17）。需要生物标志物来更好地预测治疗反应和预后。作为一个社区，我们必须挑战肺腺癌中的单一癌基因范式，该范式鼓励我们以相同的癌基因突变，以统一的方式治疗和关注患者。该区域很可能在临床上影响在“治愈”切除案例中协助辅助治疗决策；鉴于生存率的变化，真正的未满足需求（8）。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
日本 - US通过执行
目标：更好地了解美国和日本儿科装置开发的障碍，以使“适当的时间适合正确的患者设备”“ 2016年推出，儿童成员的HBD通过升级审查系统成功地协调了新的儿科设备，并利用RWD和PMA进行了精炼。我们将取得进一步的进步！！” - 日本儿科心脏病学和心脏外科学会（JSPCCS）儿童委员会HBD•标准化肺动脉狭窄的定义和终点，用于肺动脉狭窄和机械循环系统支持•出版：日本与美国之间的伙伴关系，用于早期开发儿童的儿童医疗设备 - HBD儿童。doi：10.1253/cicj.cj-19-1092。•完成的POC：Medtronic Harmony经导管肺瓣
改善3D印刷纳米软人造心脏和心脏瓣的疲劳寿命
摘要：在当前的工作中，设计，制造和测试了使用纳米复合材料和合成材料的新人造人类软心和人造心脏瓣膜的开发模型。检查了制造的机械人造心脏瓣膜，以确定每种类型的最佳使用寿命。通过在每个产生的值上使用瞬态重复并连续施加血压来模拟每个脉冲周期中自然心脏中发生的舒张期和收缩压，从而实现了疲劳寿命。获得的结果表明，实施了新一代软性人造心脏的3D打印作为永久替代品的替代品，以替代高成本可用的临时植入物机械心脏，该植入物可能会超过价格和数十万美元的价格，其工作寿命不超过五年。随着阀门运动部位运动的复杂性，使用不同材料和设计的生产人造阀获得的疲劳安全系数降低。在使用单向式扁平，简单运动的阀（如单叶型阀门）时，获得了最高速率，其中所有使用的材料都适合于生产此类阀门。达到了最高的安全系数（15）。使用高度柔韧性和强大的PSN4纳米复合材料来制造二尖瓣三叶叶阀（厚。= 1.0 mm）时，记录了最低速率。使用相同的类型和阀门时，此值降至0.99，但厚度等于0.5 mm。可以在这里注意到，唯一适合于这种人造阀类型的制造的是纳米复合材料聚醚酰亚胺/硅胶橡胶带有纳米二氧化硅（PSN4），而其他使用的材料失败了，因为疲劳因子值小于1。 div>。 div>。 div>。该材料的使用寿命约为9200 x 106周期，相当于大约290年，其次是SIBSTAR 103，默认年龄为209.6 x 106周期或9年。
脂肪衍生的间充质干细胞对大鼠腹肌腹肌肌皮瓣的生存能力的影响
简介：腹肌腹肌肌皮（TRAM）皮瓣用于乳房重建，但涉及坏死的风险。脂肪组织衍生的间充质干细胞（ADSC）可用于刺激新血管形成并降低TRAM瓣坏死的风险。AIM：确定ADSC对大鼠的TRAM瓣生存力的影响。方法：将二十四个Wistar-Epm大鼠分布成三组（n = 8）。在所有动物中均进行右尾部的小束瓣，并且是小组电车进行的唯一手术。分别在α -MEM和α -MEM -SC组中分别进行了皮内注射α -MEM培养基和含有荧光标记的ADSC的α -MEM的α -MEM的其他程序。确定了皮瓣坏死的百分比，并分别使用免疫组织化学分析和荧光显微镜评估了TRAM皮瓣中干细胞中干细胞的分布水平。结果：在α -MEM -SC组中观察到的坏死百分比低于在组和α -MEM中观察到的，分别为23.36％和50.42％和53.57％（p <0.05）。在皮瓣的IV区中，α -MEM -SC组中血管数量的数量大于其他组（p <0.05）。多个干细胞。在组TRAM或α -MEM中观察到没有干细胞。结论：ADSC提高了TRAM襟翼生存力和大鼠皮瓣IV区的血管数量。
严重主动脉狭窄中的定量液体超负荷会优化心脏损伤，并结局较差
在主动脉狭窄（AS）中，主动脉瓣姿势的逐渐变窄会增加左心室的后负荷。需要左心室（LV）适应以维持心脏输出。如果刺激刺激持续存在，LV补偿机制耗尽，导致向后失败，损害影响左心房，肺脉管系统以及最终的右心室。1这种心脏不足的过程伴随着肺部和全身交通拥堵。2–4，由于物理符号评估流体超载（FO）是不可靠的，因此有5个更敏感和特定的措施。生物阻抗光谱（BIS）允许对FO进行准确且可再现的定量。该方法的临床应用最初涉及透析的患者以进行干重目标，6，但最近也证明它在风险分层心脏患者中被证明是有价值的。2,3,7
研究文章在2D和3D肺衍生的基质中的肺特异性微血管细胞的生长和器官分支
组织特异性的内皮细胞在具有恒定的互惠串扰与驻留细胞的天然组织中具有至关重要的作用。三维（3D）生理模拟在体外模型中融合了肺特异性微脉管系统，以模拟与肺部相关的疾病，涉及调节内皮细胞行为（如癌症）。在这项研究中，我们研究了二维（2D）和肺基质衍生的3D水凝胶的生长动力学，形态变化和对肺微脉管生物线索的反应。HUVEC和HULEC-5A细胞在2D上进行培养，并比较其生长，形态和对不同生长培养基制剂的反应。Brightfield和免疫荧光成像进行评估形态的差异。对于3D培养物，天然牛肺被脱细胞，冻干，溶解并重构为水凝胶形式，其中内皮细胞被嵌入。细胞生长和器官分支。HUVEC和HULEC-5A细胞在2D上表现出可比的生长和形态。然而，在3D肺衍生的ECM水凝胶中，组织特异性的HULEC-5A细胞表现出更好的适应其微环境，其特征是增强的器官型分支和更长的分支。HULEC-5A的生长在2D和3D条件下对肺癌细胞调节培养基的反应性。在3D中，ECM配体的浓度显着影响了分子拥挤具有抑制作用的长期培养的细胞生长。我们的数据表明，HULEC-5A细胞为经常追求具有可比生长和形态的HUVEC提供了可靠的替代方法。由于其与驻留细胞的细胞串扰固有程序，组织特异性内皮的使用构成了建模生理和病理过程的重要方面。此外，我们的研究是3D体外模型中肺特异性微脉管系统与肺特异性ECM之间的协同作用的首次证明。
肺免疫细胞的纵向表观遗传重塑......
背景 COVID-19 后症状 (PCC) 影响全球数百万人，表现为持续的多系统症状。尽管有各种假设，但 PCC 背后的生物学机制仍不清楚。先前的研究将 PCC 与血液免疫细胞 DNA 甲基化组的改变联系起来，但其对肺细胞的随时间影响仍然未知。方法 2020-2021 年 COVID-19 后出现持续症状的患者 (n=13) 在入院时和一年后捐献了血液和痰液样本。同时收集症状和生理测试数据。纵向分析 DNA 甲基化 (DNAm) 谱并与健康对照者的大流行前 DNAm 数据进行比较。结果虽然外周血单核细胞 (PBMC) 没有显着变化，但在中性粒细胞和巨噬细胞富集级分中观察到纵向 DNAm 变化。这些变化与症状和生理指标显着相关。通路分析显示与心脏功能有关的细胞过程富集。结论我们确定了与心脏功能相关通路相关的肺免疫细胞纵向 DNAm 变化。这些变化与症状负担和心肺指标相关。结果提示了潜在的疾病机制并有助于诊断工具的开发。
ats 肺血管早期职业研究员奖...
• 参与监督获得必要研究所需足够资金的方式。 • 确保申请人有足够的时间完成研究和探索职业发展。 • 在项目中仅扮演顾问角色，帮助申请人从其所在机构获得坚定承诺。 • 确保项目顺利完成。 • 导师信中必须提到以上几点（请参阅下文的附加信息）。 9. 申请人每个资助周期只能提交一份肺血管疾病早期职业研究员奖提案。 项目标准 1. 地点：美国或加拿大的大学或研究机构 2. 期限和预算：项目必须能够在一年的资助期限和 100,000 美元的预算分配内完成。其他资金来源也可以接受，并且必须在提案中明确说明。 3. 重点：更好地了解/应对肺血管生物学疾病。过渡资金、治疗药物试验或注册试验将不会获得资助。