XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System2022b
活动、安全
软组织肉瘤（STS）是一种发病率低（每 100,000 人中约有 4 人）、异质性高（>70 种亚型）的恶性肿瘤（Yang 等，2019 年；WHO 肿瘤分类，2020 年；Buja 等，2023 年）。此外，大约 50% 的 STS 病例最终会发展至晚期。传统上，晚期 STS 的主要治疗方法是化疗，一线和二线化疗方案包括阿霉素和多西他赛联合吉西他滨（Tian and Yao，2023 年；von Mehren 等，2020 年；George，2019 年）。但该方案的客观缓解率 (ORR) 约为 20%，晚期 STS 患者的中位总生存期约为 12 个月（ Tian and Yao，2023 ）。因此，需要有效的治疗策略。纳米颗粒白蛋白结合紫杉醇 (nab-paclitaxel) 是紫杉烷家族的抗癌药物（ Yared and Tkaczuk，2012 ；Kudlowitz and Muggia，2014 ）。它是一种纳米尺寸的紫杉醇，与两种主要紫杉烷（传统紫杉醇和多西紫杉醇）相比，具有更高的水溶性和生物利用度、更低的毒性和更好的抗肿瘤功效（ Tian and Yao，2022a ；Mercatali et al.，2022 ）。Nab-paclitaxel 已用于治疗多种类型的癌症。此外，最近的报告显示它对治疗 STS 有效（Tian 等，2022a；Tian 和 Yao，2022a）。程序性细胞死亡蛋白 1（PD-1）抑制剂是抗癌治疗中应用最广泛的免疫治疗药物，它们也已被用作 STS 治疗和研究中的新型抗肿瘤疗法（Saerens 等，2021）。尽管最近的证据表明 PD-1 抑制剂单药治疗 STS 疗效较低，但有报道称其在某些组织学亚型的肉瘤中具有良好的疗效（Baldi 等，2022；Kerrison 等，2022）。此外，为了提高 PD-1 抑制剂的疗效，联合化疗已被证明是一种治疗恶性肿瘤（包括 STS）很有前途的方法（Tian 和 Yao，2022b）。 Nab-紫杉醇联合PD-1抑制剂在治疗多种癌症方面取得了有希望的成果（Li等，2021；An等，2023；Sonoda等，2023；Yin等，2023；Zhang等，2023）。然而，评估该组合用于治疗STS的疗效和安全性的临床试验尚未见报道。我们进行了一项单中心、开放标签、单臂II期临床试验，使用nab-紫杉醇联合卡瑞利珠单抗（一种PD-1抑制剂）作为转移性或局部不可切除的STS的二线治疗。我们在此报告该试验的结果，希望为STS患者的治疗和临床研究提供参考。
社论：人工智能应对 STEM 教育挑战
人工智能 (AI) 是一种新兴技术，在 STEM 教育和 STEM 教育研究中得到越来越多的应用（例如，Zhai 等人，2020b；Ouyang 等人，2022；Linn 等人，2023）。人工智能被定义为一种模仿人类认知行为的技术，在解决 STEM 教育中一些最具挑战性的问题方面具有巨大潜力（Neumann 和 Waight，2020；Zhai，2021）。其中一项挑战是支持所有学生实现 21 世纪科学学习愿景，例如在美国。K-12 科学教育框架（国家研究委员会，2012 年）、德国（Kulgemeyer 和 Schecker，2014 年）、芬兰（芬兰国家教育委员会，2016 年）和 PISA 框架（OECD，2017 年）。这些政策文件要求学生提高运用思想的能力，以便学习者能够利用他们的知识解决具有挑战性的问题并理解复杂的现象。例如，该框架要求学生发展将学科核心思想 (DCI) 和跨不同科学学科 (CCC) 的交叉概念的知识与参与主要科学和工程实践 (SEP) 的技能相结合的能力，以解释日常科学现象和解决实际问题。该框架还描述了学生在发展预期能力方面取得进展的途径，称为学习进度。但是，为了最好地支持学生发展这种能力，需要进行评估，使学生能够使用知识解决具有挑战性的问题并理解现象。这些评估需要经过设计和测试，以有效地定位学生的学习进度，从而向学生和教师提供有关他们学习中有意义的下一步的反馈。然而，这样的任务评分很耗时，而且很难为学生提供适当的反馈以将他们的知识发展到下一个水平。人工智能技术，更具体地说是机器学习，已成功证明能够帮助自动评估复杂结构，例如学生的解释（Nehm 等人，2012 年）论证能力（Zhai 等人，2022a），学生在完成类似于教学中使用的复杂任务的任务时产生的绘图模型（Zhai 等人，2022b）（有关概述，请参阅 Zhai 等人，2020a）。基于机器学习的评估实践涵盖了一系列学术著作，旨在利用人工智能技术的潜力在 STEM 教育背景下评估学习，以支持学习者发展预期的能力。
PJM领土中的互连成本分析
在2021年底，PJM有259吉瓦（GW）的发电和存储能力积极寻求网格互连。PJM队列中的容量以太阳能（116 GW）为主导，并且在较小程度上是独立的电池存储（42 GW），太阳能电池混合动力车（32 GW）和Wind（39 GW）。pjm的队列还包含不再寻求互连的项目的数据，包括在使用（79 GW）和已撤回申请的项目（432 GW）（Rand etal。2022）。PJM的队列近年来激增，与2019年年底相比，2021年的活跃队列增加了240％。与互连请求相关的容量几乎是近年来PJM的峰值负载（约155 GW）的两倍，如果建立了大量份额，它可能会对现有发电施加竞争压力。但从历史上看，大多数项目撤回：只有27％的项目要求从2000年到2016年进行互连，从而在2021年期前实现了商业运营。自2012年以来，PJM已实施了许多改革，以减少延迟和项目的取消，包括队列群集扩展（避免队列研究重叠和相关的还算），并为20兆瓦以下的项目（Caspary etal。div>2021）。在2021年，随着互连请求的大幅度增加和多个互连过程研讨会，PJM开始了FERC最近批准的队列改革（FERC 2022）。核心变化的目标是更快，更有效的互连过程，并具有更大的成本确定性。它们包括一种集群，“先准备的，第一服务”方法，基于尺寸的研究存款以及增加的准备存款，这些矿床在研究过程中稍后退出时处于危险之中。为了清除现有的请求积压，PJM将在过渡期间采用“加急流程”，允许在快速轨道上研究其网络升级低于500万美元的项目。展望未来，不促进网络升级需求的项目将能够更快地遵守“加速程序”（PJM 2022B）的最终互连协议。PJM还在2022年推出了一种新的公共工具（队列隔板），以促进在提交互连请求之前对拟议发电的电网影响的评估，但信息仅限于线路加载更改，不包括潜在的升级成本（PJM 2022E）。
生物学入侵，生物多样性和人
地球上的所有物种都是相互关联的。迄今已确定了大约175万种不同的物种。这包括270,000种植物，950,000种昆虫，9,000种鸟类，19,000种鱼类和4,000种哺乳动物。，人们相信，这只是地球上存在的总生物多样性的一小部分。还有数百万个尚未发现的物种。具有丰富生物多样性的生态系统被认为是健康，强大和高度抗性的（Bargali等人，1993; Sharma等。，2005年； Khatri，2023）。但是，当前的世界面临着一系列重要挑战，包括气候变化，生物多样性丧失，环境污染，稀缺性等。随着气候和气候相互交织，由于气候变化而导致空前的速度消失的性质正在消失（Poudel等人。，2019年）。随着目前的气候变化情景，还出现了许多其他威胁，这些威胁威胁着生物多样性并恶化了环境健康（Bargali，1996）。生物学入侵是变化的主要力量之一，影响了地球上生命的许多维度（Pathak等人，2019年； Khatri等，2022a）。入侵当物种从现有人群中切断并通过占领本地动植物居住在新的地理区域时（Khatri等人。，2022b）。有令人信服的证据使入侵物种对全世界的本地生物多样性造成了巨大的伤害（Negi等，2023a）。正在促进生物学入侵（Khatri等，2023b）。人类完全负责入侵物种在全球范围内的迅速传播，因为全球化和洲际运输已极大地改变了入侵动力学（Rai and Singh，2021; Khatri等，2023a）。这些威胁的大小日益增加，因为其他因素也导致了生物多样性损失，包括全球变暖，栖息地丧失，环境污染等。据信，气候变暖会加剧入侵风险，因为据报道，与本地物种相比，侵入性物种的性能更好并适应了温度升高（Khatri等人，2023c）。然而，外来物种的入侵是我们时代最具挑战性的保护谜语。入侵物种有可能在受体区域的新环境条件下快速增殖和扩散。这些物种在爆炸性上扩展和生长，并改变了生态特征，例如火灾状况，营养循环，水文学，能量预算和进化轨迹，使本地生态系统中的轨迹使本地物种的居住地较低。这些物种还可以改变社区的物种组成和结构，打破生态系统平衡，并对保护和经济构成相当大的威胁。生物学入侵是全球总物种灭绝的20％以上的主要原因，被认为是物种灭绝和生物多样性丧失的主要驱动因素。由于这些地区提供的生态系统服务以及它们在保护生物多样性中所扮演的生态系统服务，山上的入侵物种最近尤其引起人们的关注。
多发性硬化症的间充质干细胞衍生的神经祖细胞疗法的演变：从概念到诊所
血管免疫细胞T细胞淋巴瘤（AITL）是一种独特的外周T细胞淋巴瘤（PTCL），预后较差（Swerdlow等，2016）。对于AITL患者，5年的总生存率（OS）率为44％，无进展生存率（PFS）率为32％（Advani等，2021）。基于蒽环类药物的化学疗法方案经常使用，但其有效性受到限制。基于传统治疗的不令人满意的结果，NCCN肿瘤学的临床实践指南建议参与临床试验作为首选管理策略（Horwitz等，2022）。值得注意的是，尽管某些患者的分期分期或预后评分通常用于评估T细胞淋巴瘤，但其临床结局差异很大。预后的差异可能是由于AITL的异质性引起的（Zhang等，2023）。因此，需要更好地分层患者的新型模型。Chidamide是一种亚型选择性组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）抑制剂的苯甲酰胺类型（Gong等，2012）。近年来，奇达胺在PTCL中似乎是一种有前途的治疗方法，尤其是在AITL中。在复发或难治性（R/R）AITL中的Chidamide II期研究中，总反应率（ORR）为50％（Shi等，2015）。在一项多中心II期临床试验中，将奇达胺与未经处理的AITL中的泼尼松，依托泊苷和沙利度胺相结合，ORR为90.2％。2年无进展生存率（PFS）和总生存率（OS）率分别为66.5％和82.2％（Wang等，2022b）。然而，在现实世界分析中，与单独的化学疗法相比，将奇达酰胺与化学疗法相比是否可以改善OS的矛盾结果（Shi等，2017； Liu等，2021； Wang等，2022a）。需要进一步的证据来阐明在现实世界中奇达胺的效率。机器学习（ML）算法是人工智能的关键领域，可以通过利用计算方法来从复杂的数据中学习，以识别预测的可能功能（Haug and Drazen，2023）。与传统的广义线性模型相比，基于高级算法的机器学习在数据分布和完整性方面更容易接受，并且在挖掘数据值方面具有更大的功能（Elemento等，2021）。因此，近年来，机器学习已被广泛用于医疗领域，并已发展成为一种有效的工具，可以在做出临床决策时使用（Radakovich等，2020； Haug and Drazen，2023; Swanson等，2023）。因此，本研究的目的是建立ML模型来预测AITL的预后，并在现实世界中评估Chidamide的好处。
根据背景揭示大脑功能、行为及其相互作用的决定因素
由于生物和遗传决定论的对立文化影响（Comfort，2018；Plomin，2019），以及量化经验引起的大脑变化的方法限制，情境在神经科学和精神病学中的作用直到最近才被人们忽视。然而，在上个世纪中叶，一些关键的实验和观察使其相关性开始显现。Donald Hebb 曾轶事地报告说，接触复杂的环境可以提高解决问题的行为能力（Hebb，1947）。Hubel 和 Wiesel 证明了早期感觉剥夺对视觉皮层解剖学和生理学的巨大影响（Wiesel & Hubel，1963）。 Rosenzweig 及其合作者的出色研究证明了环境作为可测试的科学变量的影响，并表明生活条件的质量在从形态到化学的多个层面上塑造大脑和行为（Rosenzweig，1966 年；van Praag 等人，2000 年）。最近，个人环境在塑造大脑活动方面的关键作用越来越受到重视，表明生活条件对大脑回路产生普遍影响并决定心理健康（Castegnetti 等人，2021 年，#9；Geng 等人，2021 年；Mason 等人，2017 年；Meyer-Lindenberg 和 Tost，2012 年，South 等人，2018 年；Tost 等人，2019 年）。环境的概念进一步演变为更广泛的情境概念，它涉及外部和内部条件（例如环境设置和心态），后者也取决于个人的历史（Benedetti，2008；Branchi，2022b；Di Blasi 等人，2001；Gilbody 等人，2006；Woltmann 等人，2012）。尽管进行了各种有价值的尝试（Zimmermann 等人，2007），但并没有普遍接受的情境操作定义，不同学科之间存在显著差异。在这里，情境被定义为个人对环境的体验。因此，它不仅包含体验的客观特征，还包括个体在接触该体验时的个性和心理状态（Klandermans 等人，2010 年；Wallsten 等人，1999 年）。从这个角度来看，心理学和精神病学通常通过问卷和访谈来评估情境（Danese 和 Widom，2020 年；Fakhoury 等人，2002 年；Kim 等人，2016 年）。大多数描述情境对大脑和行为影响的理论框架都假定情境因素对于在离散功能状态之间转变至关重要，例如从健康状态到病理状态。例如，早年或成年期的创伤或不良经历被解释为全有或无大脑功能的转换（Nutt 和 Malizia，2004 年；
没有随机传递性的成对比较
成对比较数据在统计学和机器学习中受到了广泛关注，并在各个领域有着广泛的应用。这类数据通常来自锦标赛，其中每个成对比较结果都来自两个选手或队伍之间的比赛，或来自众包环境，其中个人负责比较两个项目，例如图像、电影或产品。具体而言，著名的瑟斯顿 (Thurstone, 1927) 和布拉德利-特里 (BT; Bradley and Terry, 1952) 模型为该领域奠定了基石，随后进行了许多扩展，包括 Shah 等人 (2016a) 提出的参数序数模型，拓宽了参数模型的类别。Oliveira 等人 (2018) 放宽了已知链接函数的假设，并提出了允许链接函数属于广泛函数家族的模型。非参数方法也已出现，例如 Shah 和 Wainwright (2018) 中基于 Borda 计数算法介绍的工作，以及 Chatterjee (2015) 和 Chatterjee 和 Mukherjee (2019) 研究的非参数 Bradley-Terry 模型。此外，还开发了用于众包环境的成对比较模型，如 Chen 等人 (2013) 和 Chen 等人 (2016) 等所讨论的。成对比较模型已获得广泛的应用，包括排名聚合（Chen and Suh，2015；Chen 等人，2019；Heckel 等人，2019；Chen 等人，2022b）、预测比赛 / 锦标赛（Cattelan 等人，2013；Tsokos 等人，2019；Macr`ı Demartino 等人，2024）、测试博彩市场的效率（McHale and Morton，2011；Ly´ocsa and V`yrost，2018；Ramirez 等人，2023）以及基于人工评估改进大型语言模型（Christiano 等人，2017；Ouyang 等人，2022；Zhu 等人，2023）。虽然上述模型对该领域做出了重大贡献，但它们依赖于随机传递性的假设，这意味着球员/球队/项目之间存在严格的排名。然而，这种假设可能不切实际，特别是在涉及多种技能或策略的环境中，不传递性自然会出现。尽管它具有实际重要性，但对允许不传递性的模型的研究仍然有限。一些值得注意的例外包括 Chen 和 Joachims (2016) 和 Spearing 等人 (2023) 的工作，他们通过引入额外参数来描述不传递性以及基于 Bradley-Terry 概率指定绝对优势的参数，扩展了 Bradley-Terry 模型。Spearing 等人 (2023) 提出了一种在完整贝叶斯框架下进行参数估计的马尔可夫链蒙特卡罗算法。然而，他们的贝叶斯程序计算量大，对于涉及许多球员或相对较高潜在维度的高维设置不切实际。 Chen 和 Joachims (2016) 将参数视为固定量，并通过优化正则化目标函数来估计它们。然而，它们的目标函数是非凸的，并且它们的模型高度过度
课程Vitae Markus Elmar Diefenbacher大学。
大学，RER.NAT博士。D.O.B. 1978年4月19日，在德国大学教育的卡尔斯鲁厄10. 2023大学。 教授 实验性气质（LMU）和Helmholtz研究小组实验肿瘤学2009 RER博士。 nat。，Kit 1997-2004生物学研究，Karlsruhe大学和Helmholtz Zentrum Karlsruhe/Karlsruhe技术研究所（KIT）科学生涯自2023年以来。 教授 Experimental Pneumology (LMU) and Helmholtz Research Group Experimental Oncology, Munich, Germany Since 2023 Affiliated Editor at Oncogene 2020-2023 Founding member of the Mildred Scheel Junior Research Center Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Biocenter University Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Comprehensive Cancer Center Würzburg 2009年至2015年，英国癌症研究所的博士后研究所和弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），哺乳动物遗传学系，英国伦敦，引文记录总数：2.135; H-Index：21; h-index since 2017: 19 (Google Scholar December 05 th , 2023) Top-10 selected Publications Senior author papers: Hartmann O, Reissland M, Maier CR, Fischer T, Prieto-Garcia C, Baluapuri A, Schwarz J, Schmitz W, Garrido-Rodriguez M, Pahor N, Davies CC, Bassermann F, Orian A, Wolf E, Schulze A，Calzado MA，Rosenfeldt MT，Diefenbacher ME（2021）实施CRISPR/CAS9基因组编辑，以产生描绘人类疾病突变景观的鼠类肺癌模型。 细胞死亡不同29：568-584 Fischer T，Hartmann O，Reissland M，Prieto-Garcia C，Klann K，Klann K，Pahor N，Schulein-Volk C，Baluapuri A，Polat B，Polat B，Polat B，Polat B，Abazari A，Abazari A，Gerhard-Hartmann E，Gerhard-Hartmann E，Kopp HG，Essmann F，Essmann F，ccc ccc ccc ccc ccc ccc ccc ccccccccedD.O.B.1978年4月19日，在德国大学教育的卡尔斯鲁厄10.2023大学。教授实验性气质（LMU）和Helmholtz研究小组实验肿瘤学2009 RER博士。nat。，Kit 1997-2004生物学研究，Karlsruhe大学和Helmholtz Zentrum Karlsruhe/Karlsruhe技术研究所（KIT）科学生涯自2023年以来。教授Experimental Pneumology (LMU) and Helmholtz Research Group Experimental Oncology, Munich, Germany Since 2023 Affiliated Editor at Oncogene 2020-2023 Founding member of the Mildred Scheel Junior Research Center Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Biocenter University Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Comprehensive Cancer Center Würzburg 2009年至2015年，英国癌症研究所的博士后研究所和弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），哺乳动物遗传学系，英国伦敦，引文记录总数：2.135; H-Index：21; h-index since 2017: 19 (Google Scholar December 05 th , 2023) Top-10 selected Publications Senior author papers: Hartmann O, Reissland M, Maier CR, Fischer T, Prieto-Garcia C, Baluapuri A, Schwarz J, Schmitz W, Garrido-Rodriguez M, Pahor N, Davies CC, Bassermann F, Orian A, Wolf E, Schulze A，Calzado MA，Rosenfeldt MT，Diefenbacher ME（2021）实施CRISPR/CAS9基因组编辑，以产生描绘人类疾病突变景观的鼠类肺癌模型。细胞死亡不同29：568-584 Fischer T，Hartmann O，Reissland M，Prieto-Garcia C，Klann K，Klann K，Pahor N，Schulein-Volk C，Baluapuri A，Polat B，Polat B，Polat B，Polat B，Abazari A，Abazari A，Gerhard-Hartmann E，Gerhard-Hartmann E，Kopp HG，Essmann F，Essmann F，ccc ccc ccc ccc ccc ccc ccc cccccccced前牢房Dev Biol 9：641618 Prieto-Garcia C，Hartmann O，Reissland M，Braun F，Bozkurt S，Pahor N，Pahor N，Fuss C，Schirbel A，Schulein-volk C，Buchberger A，Buchberger A，Calzado Canale Canale Ma，Rosenfeldt Ma，Rosenfeldt M，Rosenfeldt M，Dief2222222222222222222启用呼吸细胞的致癌转化，其抑制作用增强了靶向突变体EGFR，BRAF和PI3K的分子疗法。Mol Oncol 16: 3082-3106 Prieto-Garcia C, Hartmann O, Reissland M, Braun F, Fischer T, Walz S, Schulein-Volk C, Eilers U, Ade CP, Calzado MA, Orian A, Maric HM, Munch C, Rosenfeldt M, Eilers M, Diefenbacher ME (2020) Maintaining protein stability鳞状癌细胞需要通过USP28的∆NP63。Embo Mol Med 12：E11101 Prieto-Garcia C，Hartmann O，Reissland M，Fischer T，Maier CR，Rosenfeldt M，Schulein-Volk C，Klann K，Klann K，Kalb R，Dikic I，Dikic I，Munch C，Munch C，Munch C，Diefenbacher Me（Diefenbacher Me（Diefenbacher Me）（2022b）by tumors of tumors by tumors squist of tamers squasus of tumors squasus of tumors squasous squasous squist抑制Fanconi贫血途径。
Herbicide Strategy to Reduce Exposure of Federally Listed ...
1. Executive Summary When the Environmental Protection Agency (EPA or Agency) takes an action on a pesticide registration ( e.g., registers a pesticide or reevaluates it in registration review) under the Federal Insecticide, Fungicide, and Rodenticide Act (FIFRA), the Agency is responsible under the Endangered Species Act (ESA) to ensure that the action is not likely to jeopardize the continued existence of federally threatened or endangered (referred to as “listed”) species, or result in the destruction or adverse modification of their designated critical habitats. Chemical stressors, such as pesticides, are one of many factors that can contribute to population declines of listed species. Meeting this ESA responsibility is a formidable task, considering the tens of thousands of pesticide products and registration amendments for which EPA is required to review the potential effects for over 1,700 U.S. listed species. Given these challenges, in April 2022, EPA released a workplan (USEPA, 2022a) and an update to the workplan in November 2022 (USEPA, 2022b) that describe how it plans to meet its ESA obligations as part of pesticide registration processes under FIFRA. The update also describes strategies for identifying early mitigation measures to address potential population-level impacts to listed species across groups of chemicals ( e.g ., herbicides, rodenticides, insecticides) or in certain regions of the U.S. These strategies intend to more efficiently determine whether, how much, and where mitigations may be needed to protect listed species from many uses of conventional pesticides. This final Herbicide Strategy is another key step in meeting this goal. This Herbicide Strategy covers only conventional herbicides - an important, widely used tool for growers to prevent or eliminate weeds that compete with crops for light, moisture, and nutrients. EPA focused the strategy on agricultural uses in the lower 48 states because hundreds of millions of pounds of herbicides (and plant growth regulators) are applied each year (USEPA, 2017), which is substantially more than for non-agricultural uses and for other pesticide classes ( e.g. , insecticides, fungicides). In addition, there are hundreds of species listed by the U.S. Fish & Wildlife Service (FWS) 1 in the contiguous U.S. The mitigations identified in the strategy would address potential impacts to listed plants (terrestrial, wetland, and aquatic), which are the types of species likely to be most impacted by herbicides. By identifying mitigations to protect plants, listed animal species that depend on plants would also be protected. This includes animals that depend on plants for food and shelter (habitat). By identifying and defining mitigations for these listed plant and animal species, EPA will consider and apply this final Herbicide Strategy as appropriate in FIFRA actions, which should result in reductions of population-level impacts to over 900 listed species in the lower 48 states. The Herbicide Strategy is intended to create a consistent, reasonable, transparent, and understandable approach to assess potential impacts and identify mitigations to reduce potential population-level impacts to listed species from the use of agricultural herbicides. The strategy does not include ESA effects determinations, but instead is meant to identify proactive mitigations that can be applied in registration and registration review actions to reduce pesticide impacts to listed species. The strategy is intended to provide similar and consistent mitigations for herbicides with similar characteristics ( e.g. ,
引文 Zhou Z, Lin Y, Liu N, Zhang Y, Li B 和 Wang Y (2025) 内皮细胞衍生的细胞外基质在定向 PCL 上的梯度涂层
心血管疾病（CVD）是世界上最常见的疾病之一，具有高致病性和高死亡率的特点（Vong等，2018；Wang等，2022a；Qian等，2021）。CVD的临床治疗主要包括三种方式：药物治疗，这是最广泛的治疗方式，也是CVD治疗的基础；介入治疗，包括射频消融和心脏起搏治疗；外科治疗，包括搭桥治疗和心血管移植（Abdelsayed等，2022；Lunyera等，2023；Krahn等，2018）。血管移植主要用于恢复或建立新的血流通路，以维持或改善组织或器官某个区域的血液循环，例如因创伤或切除导致血管段缺损，或动脉栓塞或淋巴阻塞而需要“搭桥”形成循环系统的情况（Xing et al.，2021；Zhao et al.，2023）。血管移植要求供应血管具有与受体血管相同的外径和足够的长度。移植物也面临供区血液循环受损（缺血或淤滞）等问题。因此，迫切需要高性能的人工血管移植来替代自体血管进行血流重建。目前小口径人工血管（<6 mm）主要用于冠状动脉搭桥术、外周血管搭桥术、血管创伤（缺损≥2 cm）、血液透析的组织血管通路、器官功能恢复等（Asakura等，2019；Wang等，2021；Wu等，2018），但人工血管移植可导致吻合口血栓形成、内皮增生等严重并发症，影响管腔通畅性（Oliveira等，2020；Teebken和Haverich，2002；Zhuang等，2020）。此外，目前的人工血管支架虽然具备一定的力学性能和生物相容性或能提供血管再生所需的生化信号，但在模拟天然血管的结构和功能方面还存在明显的不足，现有的支架往往不能充分模拟天然血管网络的拓扑结构，并会诱导细胞爬行，从而影响血管支架在临床应用中的效果（Liang等，2016；Cheng等，2022）。因此，为提高小口径人工血管的通畅性，通过材料选择、表面改性等提高生物相容性/内皮化/力学性能成为重点研究方向。静电纺丝技术可以制备具有高比表面积和孔隙率的微/纳米纤维，可以模拟细胞外基质，促进细胞黏附、增殖和分化，为细胞提供良好的生长环境。该接收装置的设计可以制备不同直径的管状结构，是制备小直径人工血管支架的理想方法（姚等，2022；郭等，2023；宋等，2023；王等，2022b）。特别是利用该技术制备的血管支架可以负载生物因子，提高血管支架的生物相容性，促进血管快速内皮化。虽然目前的人工血管支架已经具备一定的力学性能、生物相容性或能提供血管再生所需的生化信号，但如何结合现有支架的优势，将生物因子负载于血管内，实现血管再生，是当前血管支架研究的热点。