所有患者均接受全身麻醉,麻醉药物和方法与心血管麻醉常规相同:静脉诱导:0.1 mg/ kg咪达唑仑、3~5 mcg/kg芬太尼、1~2 mg/kg丙泊酚(至睫毛反射消失)和0.6~0.8 mg/ kg罗库溴铵,气管插管。随后以2%七氟醚+50%氧气和50%干空气混合气进行容量控制维持麻醉,以确保ETCO2为35~40 mm Hg。体外循环开始时,停止吸入麻醉。体外循环期间,每隔30分钟给予0.05 mg/kg咪达唑仑、1 mcg/kg芬太尼和0.2 mg/kg罗库溴铵进行麻醉维持。体外循环结束后,继续以2%七氟醚+50%氧气及50%干燥空气混合气维持,根据血流动力学情况及动脉气体氧合情况进行滴定,确保ETCO2为35~40 mmHg,直至转入ICU。
儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 的预后和治疗反应各异,在无法完全切除的情况下会导致肿瘤进展和不良反应。早期预测治疗反应和免疫疗法适用性有可能改善临床管理和结果。在这里,我们展示了 pLGG 的放射基因组学分析,整合了 MRI 和 RNA 测序数据。我们确定了三个免疫学上不同的簇,其中一个簇的特征是免疫活性增强和预后较差,表明免疫疗法可能有益。我们开发了一种放射组学特征,可以以超过 80% 的准确率预测这些免疫特征。此外,我们的临床放射组学模型可以预测无进展生存期并与治疗反应相关。我们还确定了与进展风险相关的遗传变异和转录组通路,强调了与肿瘤生长和免疫反应之间的联系。这项针对 pLGG 的放射基因组学研究为识别可能受益于靶向治疗的高危患者提供了一个框架。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
主要创新和优点本发明人发现,分析接受治疗(例如脑外科手术)的受试者分离样本中本发明特征基因的表达水平,可构成预测受试者脑转移复发的可靠方法。因此,本发明的特征是预测治疗后(更具体地说是脑外科手术后)脑转移复发的可靠方法和试剂盒的基础。
1计算健康中心,计算生物学研究所,德国慕尼黑,慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所,墨尔本大学,澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者:Reinhard.holl@uni-ulm.de&Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病(T2D)的及时预后(T2D)是至关重要的。AI驱动的大语言模型(LLMS)提供了提取临床见解的潜力,但由于纵向医疗记录的稀疏,高维的性质,面临挑战。这项研究表明,通过使用掩模缺失的数据预处理数据,在预审预告片的LLM中添加嵌入层,并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集(449,185 T2D患者)在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线,分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性,分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测(95%CI:[547.0,561.5]),MSE比基于近距离观察的方法提高了9%。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问,揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构,包括前馈神经网络,总体而言,结果表明,使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性,有助于临床预后和生物标志物发现,最终提高精密医学。引言2型糖尿病(T2D)是一种慢性代谢性疾病,可导致血糖升高1升高,与微血管疾病,包括心血管疾病,神经性病,肾病和视网膜病有关,与微血管疾病,包括心血管疾病和大血管并发症有关,导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预,改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据,包括人口统计学,病史,测试结果,药物和生活方式因素,使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明,此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式,以实现更准确和个性化的预后评估,但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。
摘要 个性化医疗对于急性髓系白血病 (AML) 患者来说是一个挑战。在几项 AML 试验中发现了几种基因突变,这促成了一种个性化预后评分算法的创建,即知识库 (KB)。在本研究中,我们评估了该算法对 167 名真实 AML 患者队列的预后价值。我们将 KB 预测的结果与真实结果进行了比较。对于 60 岁以下的患者,有利和中等 ELN 风险类别的 OS 相似。然而,KB 算法无法预测不利 ELN 风险类别中的年轻患者的 OS 以及有利 ELN 风险类别中 60 岁以上患者的 OS。这些差异可以通过几种新的治疗选择的出现以及异基因干细胞移植 (aHSCT) 结果和支持性护理的改善来解释。个性化医疗是一项重大挑战,预测模型是预测患者结果的有力工具。然而,在 AML 领域增加新的治疗选择需要对这些评分系统进行前瞻性验证,以包括最近的治疗创新。
a IRCCS 基金会 Don Carlo Gnocchi,意大利米兰 b 生物医学和临床科学系“L. Sacco”,米兰大学,意大利米兰 c 美国威斯康星大学麦迪逊分校神经病学系和精神病学系 d 美国纽约州纽约市长老会医院哥伦比亚大学医学中心神经病学系 e 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学临床神经科学系神经影像研究实验室 f 加拿大安大略省伦敦西安大略大学西部跨学科研究大楼 N6A 5B7 大脑与思维研究所和生理学与药理学系 g 美国威斯康星大学麦迪逊分校精神病学系威斯康星睡眠与意识研究所 h 荷兰阿姆斯特丹大学心理学系阿姆斯特丹大脑与认知研究所 i 比利时列日大学和大学医院 GIGA-Consciousness 大脑中心昏迷科学组 j 欧洲精神疾病基金会Ricerca Biomedica Onlus,米兰 20063,意大利 k 神经病学服务,洛桑大学医院和洛桑大学临床神经科学系,瑞士洛桑 l 研究所,Casa Colina 医院和医疗保健中心,波莫纳,加利福尼亚州,美国 m Inserm U 1127,CNRS UMR 7225,Institut du Cerveau et de la Moelle épinière,ICM,巴黎,法国索邦大学、UPMC 巴黎 06 大学、Faculté de Médecine Pitié-Salpêtrière,巴黎,法国 o 菲尔家族脑与心智研究所,威尔康奈尔医学院,1300 York Avenue, New York, NY 10065, USA
Elena Galli、Corentin Bourg、Wojciech Kosmala、Emmanuel Oger、Erwan Donal。使用机器学习聚类分析对射血分数保留的心力衰竭进行表型映射:预后和治疗意义。心力衰竭诊所,2021 年,17 (3),第 499-518 页。�10.1016/j.hfc.2021.02.010�。�hal-03246464�
基于循环肿瘤 DNA (ctDNA) 的分子分析正在通过多基因下一代测序 (NGS) 面板在晚期癌症患者的临床实践中迅速获得关注。然而,临床结果仍然描述不详,需要通过对血浆 ctDNA 中检测到基因组改变的患者进行个性化治疗来进一步验证。在这里,我们描述了通过 ctDNA 液体活检检测 InVisionFirst ® -Lung 在血浆中发现可操作改变的致癌成瘾晚期 NSCLC 患者的结果、3 个月时的疾病控制率 (DCR) 和无进展生存期 (PFS)。对 81 名晚期 NSCLC 患者进行了汇总回顾性分析,这些患者具有预测对目前 FDA 批准药物有反应的所有类型的改变:致敏常见 EGFR 突变(78%,n = 63)和 T790M(73%,46/63)、ALK / ROS1 基因融合(17%,n = 14)和 BRAF V600E 突变(5%,n = 4)。所有患者均通过先前的组织基因组分析确认了液体活检中检测到的可操作驱动改变,并且所有患者都接受了个性化治疗。在接受匹配靶向治疗的 82 名患者中,10% 为一线患者,41% 为二线患者,49% 为二线以上患者。 73% (46/63) 的患者在 TKI 复发时被检测到获得性 T790M,所有潜在患者 (34/46) 均根据 ctDNA 结果开始奥希替尼治疗。81 名可评估患者的 3 个月 DCR 为 86%。中位 PFS 为 14.8 个月 (12.1-22.9 个月)。基线 ctDNA 等位基因驱动基因分数与个性化治疗的反应率无关 (p = 0.29)。ctDNA 分子分析是一种准确可靠的工具,可用于检测晚期 NSCLC 患者中临床相关的分子改变。靶向治疗的临床结果支持将基于扩增子的 NGS ctDNA 分析液体活检用于晚期 NSCLC 患者的一线和复发检测。
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作伙伴期刊,第一个影响因素(如果)在2024年23.8,在微生物学中排名为2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然生物技术,自然方法,自然微生物学,自然食品等。其独特的功能包括视频摘要,双语出版物和社交媒体传播,有超过60万名关注者。它已经发表了220多篇论文,并被引用了5600次以上,并由SCIE / WOS,PubMed,Google Scholar和Scopus索引。“ imetaomics”是2024年发射的“ imeta”的姊妹杂志,其目标是> 10,其范围与自然通信相似,微生物组,ISME J,核酸研究,生物信息信息的简介等。欢迎所有贡献!
