HCV 1,物种多样性:生物多样性的浓度,包括地方性物种以及在全球,区域或国家一级意义重大的稀有,威胁或濒危物种。HCV 2,景观水平的生态系统和马赛克:大型景观级生态系统,生态系统马赛克和完整的森林景观(IFL)在全球,区域或国家水平上都很重要,并且在自然模式中含有自然存在的分布和丰富的物种的大量生存。HCV 3,生态系统和栖息地:罕见,威胁或濒危生态系统,栖息地或避难所。HCV 4,生态系统服务:在关键情况下的基本生态系统服务,包括保护水集水区和控制脆弱土壤和斜坡的侵蚀。HCV 5,社区需求:满足当地社区或土著人民的基本必需品的基础(对于生计,健康,营养,水等)。),通过与这些社区或土著人民的互动来确定。hcv 6,文化价值:全球或民族文化,考古或历史意义的遗址,资源,栖息地和景观,以及/或关键的文化,生态,经济或宗教/宗教/神圣的重要性,对当地社区或原住民的传统文化而言,通过与这些地方社区或土著社区的互动来确定。
2019 年的 SARS-CoV-2 大流行。大流行凸显的一个具体问题是需要快速、准确地诊断传染病的方法,不仅是冠状病毒,还有其他主要疾病。因此,快速诊断和现场检测将在促进疾病的早期干预和治疗 [2] 方面发挥关键作用。大规模检测和快速现场诊断决策对于监测疾病爆发和感染传播至关重要。将来,这些数据将有助于快速决策和管理,以帮助防止流行病和大流行性传染病的蔓延。[1,3,4] 在这项工作中,我们使用慢性丙型肝炎病毒 (HCV) 作为模型传染病来展示病毒检测平台传感器。HCV 仍在世界各地流行,是肝硬化和肝细胞癌的主要原因,影响全球约 7100 万人。[5] HCV 死亡人数超过每年因 HIV、疟疾和结核病导致的死亡人数。[6] 因此,世界卫生组织 (WHO) 的目标是到 2030 年消除 HCV,[7,8] 其战略是针对 HCV 的增加
摘要背景和目标。对于意大利来说,消除丙型肝炎病毒 (HCV) 是一个雄心勃勃但可以实现的目标。意大利有政治意愿实现世界卫生组织 (WHO) 的消除目标,同时认识到需要在主要高危人群和一般人群中识别未确诊的个体,但人们对意大利各地区 HCV 治疗的实施情况表示担忧。方法。使用“意大利北极星”模型进行了建模分析,以预测不同 HCV 治疗率对实现意大利 HCV 消除目标的影响。该模型使用意大利每年的 HCV 治疗率评估了两种治疗情景:2018 年情景和 2019 年情景。结果。考虑到 2018 年情景假设的高治疗率,所有 HCV 消除目标都将实现。考虑到 2019 年的情况,即新诊断患者数量减少,因此接受治疗的患者数量也会减少,只有将 HCV 死亡率降低 65% 才是意大利可以实现的目标。其他消除目标可以在 2030 年之后的 7 年内实现。结论。为意大利每个地区设立 DAA 专项基金,通过主动筛查和快速联系护理和治疗的活动,为病例发现提供资源,这些对于确保意大利能够在 2030 年前实现世卫组织的消除目标至关重要。
在COVID-19大流行期间进行HCV测试并治疗无家可归者的干预措施的经验是在Donabedian模型下报告的结果:•结构•过程•过程•输出•成果•成果的重要结构发现是合作伙伴关系的重要性,尤其是在提供HCV测试和治疗HCV测试和治疗无家可归的人的情况下,尤其是在同伴支持者中。从过程的角度来看,提供者发现使用适当的促销材料对于减少污名和鼓励参与至关重要。使用激励措施是相当普遍的,但是在更广泛的证据中,这些好处是不确定的。在研究的干预措施中使用了多种测试方法。有一个普遍的共识,即吸收血液会导致无家可归者群体的参与度较低,而测试速度到治疗至关重要。在产出和结果方面,在32个设置中发现了63.6%的测试率,在该设置中,可估计的无家可归者数量可用。在所有63个设置中,发现接受测试的1,263位无家可归者中,共有224个(17.7%)为HCV抗体(AB)阳性,133(10.5%)为HCV RNA阳性,表明当前感染。在过去或当前注射药物使用者中记录的患病率较高(HCV AB阳性为44.5%,HCV RNA阳性为23.6%)。
研究人员发现,基于RNA-Seq的方法从高病毒载荷(VL)的样品中产生了1%的总HCV序列产率。他们注意到这种方法在公正的虽然是如何代价高昂,对中端VL的样本不敏感。使用其VE-SEQ方法,该组能够生成VLS的线性检测到1000 IU/mL,比常规RNA-Seq低10倍。此外,VE-SEQ(带有XGEN探针)导致HCV总读数增加了224倍,其中包括对低至中端VL的样品的1000倍富集,而高VL样品的HCV序列含量接近100%。使用VE-SEQ,如果样品段的序列及其最接近的匹配探针≥80%相同,则可以实现接近最大的富集。研究人员实施了一种用于优化探针设计的算法,从而创建了一个全面的HCV面板,代表了当前识别的7种HCV基因型中的6种。
引言世界卫生组织(WHO)估计,2019年,全球2.96亿人患有乙型肝炎,有5800万人患有丙型肝炎。此外,有150万人新诊断出患有HBV和HCV感染[1,2]。HBV和HCV是美国和全球慢性病毒肝炎的最常见原因[3]。病毒肝炎是肝脏的炎症,会导致肝脏损伤。有不同类型的肝炎病毒,包括HBV和HCV,它们是具有某些相似性的独立病毒。最近的研究证实了IR与其他肝病之间的密切关系[4-6]。ir和2型糖尿病(T2DM)与与HBV和HCV感染引起的慢性肝炎相似的并发症,例如肝硬化和肝细胞癌(HCC)[7]。
在欧盟 (EU) 和欧洲经济区 (EEA),有效的 HBV 疫苗接种计划和一系列其他预防和控制策略已使 HBV 和 HCV 新传播数量下降,发病率降低。然而,最新估计表明,在欧盟/欧洲经济区,仍有约 360 万人患有慢性 HBV 感染,180 万人患有慢性 HCV 感染 [2, 3]。尽管 HBV 和 HCV 的发病率有所下降,但病毒性肝炎仍然是肝炎相关死亡的主要原因。根据 2015 年的数据,据估计,在欧盟/欧洲经济区和英国,HBV 和 HCV 是所有肝癌死亡病例中约 55% 的病因,每年导致约 64,000 人死亡 [4]。
方法:KDIGO 工作组 (WG) 更新了指南,包括审查和分级发现和总结的新证据。与之前的指南一样,工作组使用 GRADE(建议评估、制定和评估等级)方法来评价证据和评定建议的强度,并根据专家判断制定建议。新证据导致 CKD 患者丙型肝炎病毒 (HCV) 感染的治疗(第 2 章)、肾移植前后 HCV 感染的管理(第 4 章)以及 HCV 感染相关肾脏病的诊断和管理(第 5 章)章节中的建议更新。由于缺乏重要的新证据,CKD 中丙型肝炎的检测和评估(第 1 章)和预防血液透析病房中 HCV 传播(第 3 章)章节中的建议未更新。
乙型肝炎病毒(HCV)感染引起病毒肝炎,导致肝细胞癌。尽管临床使用直接作用抗病毒药(DAAS),但仍有5-10%的病例的治疗失败。因此,针对HCV开发新的抗病毒药至关重要。在这项工作中,我们使用机器学习和定量结构 - 活性关系(QSAR)方法开发了“抗HCV”平台,以预测针对HCV非结构性(NS)蛋白的重新定义药物。,我们从化学验证的小分子中从化学验证数据库中检索了具有生物活性(IC 50 /EC 50)的实验验证的小分子,该分子针对HCV NS3(454),NS3 /4A(495),NS5A(494)和NS5B(494)和NS5B(1671)蛋白质。这些独特的化合物分为训练/测试和独立验证数据集。使用递归特征消除算法选择相关的分子描述符和细纹。不同的机器学习技术,即。支持向量机,k-nearest邻居,人工神经网络和随机森林用于开发预分类模型。,我们使用最佳开发模型在10倍的横截面中实现了Pearson的相关系数从0.80至0.92,并且在独立数据集上的性能相似。也由适用性域,化学多样性和诱饵数据集分析支持了开发的预测模型的鲁棒性和可靠性。使用“抗HCV”预测模型来识别潜在的重新利用药物。代表性候选者通过分子对接进一步验证,该分子对象表现出高结合功能。靶向HCV NS蛋白。因此,这项研究确定了有望重新利用的药物。naf- tifin,丁亚比塔尔(NS3),乙烯苯甲胺,上rip丁(NS3/4A),pipecuronium,trimephaphan(ns5a),olodaterol和vemurafenib(NS5B)等(NS5B)等这些潜在的重新利用药物可能被证明可用于针对HCV的抗病毒药物开发。2022作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放式访问文章。
摘要越来越多的证据表明丙型肝炎病毒 (HCV) 感染可能会影响大脑。大约一半的 HCV 感染患者抱怨有慢性疲劳,无论他们的肝病阶段或病毒复制率如何。即使抗病毒治疗成功,大约三分之一的患者仍会感到疲劳。此外,许多患者报告注意力、集中力和记忆力下降,有些还患有抑郁症。心理测试显示,肝功能正常的 HCV 患者注意力和言语学习能力下降。磁共振波谱研究表明,基底神经节、白质和额叶皮质中的脑胆碱、N-乙酰天冬氨酸和肌酸含量分别发生了变化。最近,观察到病理性脑血清素和多巴胺转运蛋白结合和脑葡萄糖利用的区域性改变,与多巴胺能注意力系统的改变相一致。几项研究在脑样本或脑脊液中检测到了 HCV。有趣的是,脑中的病毒序列通常与肝脏中的不同,但与淋巴组织中的病毒序列密切相关。因此,出现了特洛伊木马假说:HCV 感染的单核血细胞进入大脑,使病毒驻留在大脑内(可能是在小胶质细胞中)并感染脑细胞,尤其是星形胶质细胞。
