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日本医科大学学报第89卷第5期
参考文献 1 ． Miyawaki S. 日本成人白血病研究组的急性髓系白血病临床研究。Int J Hematol。2012；96（2）：171 ― 7。 2 ． Yanada M、Takami A、Yamasaki S 等。过去二十五年来日本对成人急性髓系白血病患者进行的同种异体造血细胞移植。Ann Hematol。2020；99（6）：1351 ― 60。 3 ． Döhner H、Estey E、Grimwade D 等。成人 AML 的诊断和治疗：2017 年国际专家小组的 ELN 建议。Blood。2017；129（4）：424 ― 47。 4 ． Kurosawa S、Yamaguchi H、Yamaguchi T 等。细胞遗传学中危 AML 缓解后治疗的决策分析：FLT3-ITD、NPM1 和 CEBPA 的影响。Biol Blood Marrow Transplant。2016；22（6）：1125 ― 32。 5 ． Kurosawa S，Yamaguchi H，Yamaguchi T 等。FLT3-ITD、NPM1 和 CEBPa 对中危急性髓系白血病患者首次复发后的预后影响。Int J Hematol。2020 年 8 月；112（2）：200 ― 9。 6 ． Wakita S，Sakaguchi M，Oh I 等。CEBPA bZIP 结构域突变对急性髓系白血病的预后影响。Blood Adv。2022；6（1）：238 ― 47。 7 ． Schlenk RF、Kayser S、Bullinger L 等。同种异体移植对 FLT3-ITD 阳性 AML 等位基因比例和插入部位的不同影响。血液。2014；124（23）：3441 ― 9. 8 ． Linch DC、Hills RK、Burnett AK 等。FLT3（ITD）突变等位基因水平对中危急性髓系白血病复发风险的影响。血液。2014；124（2）：273 ― 6. 9 ． Pratcorona M、Younis J、Moustafa H 等。低等位基因负荷 FLT3-ITD 突变和同时存在的 NPM1 突变的急性髓系白血病患者的良好预后：与缓解后治疗的相关性。血液。 2013;121(14):2734 ― 8. 10 ．坂口 M、山口 H、Najima Y 等。预后
EPIQUE 2021 会议记录 - ARPEGE
Julie Albentosa（陆军生物医学研究所） Françoise Anceaux（LAMIH-SHV，法国高等理工大学） Christian Bastien（ETIC，洛林梅斯大学） Marc-Eric Bobillier-Chaumon（CNAM） Vincent Boccara（巴黎南大学） - Orsay) Nathalie Bonnardel（PsyCle，艾克斯-马赛大学）Jean-Michel Boucheix （勃艮第大学） Léonore Bourgeon（陆军生物医学研究所） Gaëtan Bourmaud（巴黎圣但尼大学） Eric Brangier（SELF/ETIC - 洛林-梅茨大学） Jean-Marie Burkhardt（IFSTTAR LPC） Béatrice Cahour（CNRS i3 Télécom ParisTech） ) Julien Cegarra（JF 商博良大学中心，阿尔比） Christine Chauvin（布列塔尼大学） Sud) Aline Chevalier (图卢兹 Jean-Jaurès 大学) Stéphanie Coeugnet-Chevrier (Vedecom) Françoise Darses (陆军生物医学研究所) Catherine Delgoulet (巴黎笛卡尔大学) Jérôme Dinet (ETIC，洛林大学梅斯分校) Aurélie Dommes (IFSTTAR LEPSIS) ) Justine Forrierre（PSITEC，里尔大学 SHS）Catherine Gabaude (ISFTTAR, LESCOT) Irène Gaillard (CERTOP-图卢兹大学，CNAM) Alain Garrigou (INSERM，波尔多大学) Corinne Grusenmeyer (国家研究与安全研究所，南希) Julien Guibourdenche (ERSYA) Rémy Hubaut (LAMIH-SHV，法兰西高等理工大学 (Hauts de France Polytechnic University) Anne-Claire Macquet（国家体育、专业知识和表演） Jacques Marc（南希国家研究与安全研究所） Romaric Marcilly（INSERM CICIT - 里尔大学） Gaël Morel（实验室-STICC-南布列塔尼大学） Jordan Navarro（EMC-里昂大学 2） Janick Naveteur（LAMIH） -SHV UPHF 和里尔大学）Julien Nelson（LATI，巴黎笛卡尔大学）Anaïs Nouailles Mayeur（法国核安全局 ASN， Montrouge) Sylvia Pelayo（INSERM CICIT - 里尔大学） Liliane Pellegrin（陆军流行病学和公共卫生中心和艾克斯-马赛大学） Janine Rogalski（巴黎第八大学 CHArt） Stephane Safin（巴黎高科电信） Pascal Salembier（特鲁瓦大学） Jeanne Thébault （PSITEC，里尔大学 SHS）Anthony Vacher（研究所武装部队生物医学）Corinne Van de Weerdt（南希国家研究与安全研究所）Moustafa Zouinar (CNAM)
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印度泰米尔纳德邦钦奈地区的本地包装和市售面包的微生物质量分析：（1）印度奥斯曼尼亚大学的Malek Hassanpour，印度奥斯曼尼亚大学。（2）阿德里亚娜·阿帕雷卡（Adriana Aparecida Pinto），巴西玛林大学大学。其他审稿人：（1）尼日利亚尼日利亚存储的产品研究所的Ajisafe Segun Samuel。（2）Collinlaw Ndouyang Joseph，帕拉大学，乍得。（3）罗马尼亚的葡萄栽培和酿酒研究开发站（SCDVV）的Filimon Vasile Razvan。（4）巴西联邦圣卡塔琳娜大学的格里西·贝加莫（Greici Bergamo）。（5）埃及阿恩·沙姆斯大学农业学院的穆罕默德·穆斯塔法·阿卜杜勒·埃尔兹克。（6）Maharishi Markandeshwar的Priya Jaswal被认为是印度大学。（7）巴西帕莱巴联邦大学Solange de Sousa。（8）印度尼西亚Malahayati大学的Tessa Sjahriani。完整的同行评审历史记录：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/94814在拉贾斯坦大学的选定旅馆，印度斋浦尔的选定旅馆中，印度审查员：（1）Pedro Henrique Silva Silva Silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva。（2）巴基斯坦国立科学与技术大学民用与环境工程学院NIDA Maqbool。（3）P。Priyadharsini，Sathyabama科学与技术工厂，印度。其他审稿人：（1）Lamiaa Mahmoud Lotfy，Kafr El-Shiekh大学，埃及。（2）本杰明·博伊（Benjamin Boyi），尼日利亚联邦大学加州大学。arg。）和Longan（Dimocarpus Longan Lour。）评论者：（1）Daniela Stoin，《罗马尼亚国王迈克尔一世》，罗马尼亚。评论者：（1）Daniela Stoin，《罗马尼亚国王迈克尔一世》，罗马尼亚。（3）印度尼西亚印度尼西亚环境科学家协会（IESA），印度尼西亚（4）N。塞缪尔·巴布（N. Samuel Babu） https://www.sdiarticle5.com/review-history/93578不同溶剂的影响及其对提取总酚类含量，总类黄酮含量和抗氧化活性的纯度（caccaurea motleyanamüll。（2）印度尼西亚基因工程研究中心Tri Muji Ermayanti。完整的同行评审历史记录：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/95861 Abeche Conge Reviewers的家庭食品和营养安全：（1）（1）Vimal M. Ramani，印度Kamdhenu University，Kamdhenu University，印度印度Kamdhenu University。（2）印度Sri Venkateswara医学科学研究所A. Padmaja。（3）尼日利亚空军理工学院的Ifeoma Bernadette Ucheh。完整的同行评审历史：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/95746在0-24个月的儿童计划生育与营养不良之间的关系送往自由医院的营养中心与N'Djamena Nodunter of n'djamena（Chad）的营养中心， 尼日利亚。（2）利比亚卡塔尔大学的Elmukhtar M. Habas。（3）印度Bareilly国际大学Rohillakhand医学院和医院Preeti Lata Rai。完整的同行评审历史记录：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/96445
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ReIMAGINE 多模式仓库：使用人工智能......
前列腺癌是全球男性中最常见的癌症，也是全球男性死亡的第二大原因，仅次于肺癌（Bray 等人，2018 年；Sung 等人，2021 年）。八分之一的男性在其一生中会被诊断出患有前列腺癌。尽管发病率很高，但前列腺癌的 5 年生存率超过 90%，因为大多数诊断出的癌症都局限于前列腺内（局部或区域性），只有约 7% 的男性在诊断时会患有更晚期的前列腺癌（Rawla，2019 年）。尽管如此，我们识别那些癌症会缩短其寿命和/或生活质量的男性的能力仍然很差（Bangma 等人，2007 年）。目前，前列腺癌的既定诊断途径包括 PSA 筛查和诊断性活检，其过度诊断率（1.7 – 67%）、过度治疗、漏诊和风险分层不佳（Loeb 等人，2014 年）。这些错误导致应用的治疗方法几乎没有或根本没有好处，降低了患者的生活质量，并导致宝贵的医疗资源使用效率低下（Klotz，2013 年）。前列腺癌风险评估工具可以在诊断时区分出罹患侵袭性疾病风险最低的男性和风险最高的男性，这对于改善患者的治疗效果和生活质量是必不可少的。ReIMAGINE 联盟 (ReIMAGINE Consortium, 2021) 由三个学术合作伙伴（伦敦大学学院 (UCL)、伦敦国王学院 (KCL) 和伦敦帝国理工学院）、多个商业合作伙伴以及一个患者和公众参与 (PPI) 小组委员会组成，旨在开展发现，以纠正 PCa 诊断途径中持续存在的关键错误（过度诊断、过度治疗、漏诊和风险分层不佳）。我们将首次将癌症的潜在分子变化与深度临床表型分析和最先进的成像相结合。将来，这可能让我们无需进行活检即可预测个人的前列腺癌状况（低风险、中风险或高风险），并预测哪些前列腺癌随着时间的推移更有可能发展，而这在很大程度上是我们无法做到的。因此，男性将接受更少但更好的活检；有效的风险分层策略将导致适当的治疗分配，最终提高护理质量并提高医疗保健系统的成本效益。需要集成大型数据集的项目（例如 ReIMAGINE）需要集成数据仓库。这不仅包括大量患者（“长数据”）的容量，还包括来自不同数据类型的大量数据字段（“宽数据”）的容量（Hulsen 和 Moustafa，2021 年）。数据仓库需要能够将原始数据与可查询的元数据结合存储，以实现队列选择、数据可视化和统计分析等。数据还需要是 FAIR（Wilkinson 等人，2016 年）——可查找、可访问、可互操作和可重用——以符合最新法规。在开源世界中，有多个系统可以充当临床数据的数据仓库。其中之一是 tranSMART，这是一个基于网络的平台，用于整合为转化研究创建的数据（Scheufele 等人，2014 年）。
基于阿尔茨海默病静息态功能磁共振成像的图神经网络脑年龄预测
因此，AD的早期诊断方法至关重要。然而，现有的诊断方法主要依赖于对中晚期患者的心理测试和临床观察，缺乏客观有效的早期诊断方法。因此，开发更准确的识别方法并找到更客观的早期诊断生物标志物至关重要，这将有助于患者尽早接受治疗并提高治愈率（Tahami Monfared等，2022；Warren和Moustafa，2023）。脑年龄估计就是这样一种潜在的生物标志物，它可以帮助检测AD等精神障碍。此外，神经影像学驱动的脑年龄预测将有助于研究AD对大脑结构和功能网络的影响。同时，最近的研究也强调，显著延缓MCI进展为AD将降低AD的患病率和成本（Anderson，2019）。为此，通过脑年龄预测识别脑老化加速的个体对于精确识别和干预AD至关重要。因此，通过准确可靠的大脑年龄预测及早识别有患 AD 风险的个体将为制定有效的预防策略铺平道路 (Villemagne 等人，2013)。随着人工智能和医学成像技术的发展，近年来针对大脑年龄估计的研究有所增加 (Frizzell 等人，2022)。这些研究中大多数使用了结构磁共振成像 (MRI) 数据 (Gaser 等人，2013；Sajedi 和 Pardakhti，2019；Bashyam 等人，2020；Levakov 等人，2020；Lee 等人，2022)。例如，Bashyam 等人使用通过 T1 加权 MRI 获得的二维图像训练了 DeepBrainNet，这些图像以最少的预处理步骤从 11,729 名健康对照 (HC) 受试者中获得。他们实现了准确的年龄预测，并表明适度拟合的大脑衰老模型更适合区分 AD 和 HC。该方法通过简单的预处理步骤确保了模型在临床环境中的广泛适用性。然而，一个显着的局限性是它不能识别影响模型性能的解剖区域。Lee 等人（2022 年）认为遮挡敏感性分析增强了模型的可解释性。他们进一步发现，脑沟和白质与大脑年龄差距呈正相关。相反，脑回和脑室周围区域与大脑年龄差距呈负相关。通过这些分析，作者阐明了 AD 对大脑结构的影响。然而，必须注意的是，海马萎缩的结构变化发生在脑内积累 β-淀粉样蛋白 (A β ) 病理多年之后 ( McKhann 等人，2011 年；Villemagne 等人，2013 年)，并且AD中功能连接的受损几乎可以与使用正电子发射断层扫描（PET）测量的A β和tau同步检测到。因此，与大脑结构变化相比，通过静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）检测大脑功能变化可能是一种对有AD风险的个体更敏感、更早的方法（Gonneaud等人，2021年）。先前的研究也证明了rs-fMRI数据在预测大脑年龄方面的效用，并提出AD会导致加速衰老。其中一项研究采用了高斯过程回归（GPR），在测试集中获得了8.195的平均绝对误差（MAE）和10.31的均方根误差（RMSE）（Millar等人，2022年）。然而，大多数现有的