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慢性阻塞性肺疾病的发病机制及靶向药物
摘要：慢性阻塞性肺疾病（COPD）包括慢性支气管炎、肺气肿、小气道阻塞等，不完全可逆性的气流受限、炎症、过多的黏液分泌及支气管黏膜上皮病变是该病的主要病理基础。COPD在世界范围内的患病率日益上升，给个人和社会造成了沉重的负担。本文对COPD的发病机制进行综述，阐明最新靶向药物对COPD的作用及机制，重点研究NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3炎症小体（NLRP3炎症小体）。NLRP3可促进白细胞介素-1β（IL-1β）和白细胞介素-18（IL-18）的产生，NLRP3是巨噬细胞和中性粒细胞迁移聚集及氧化应激产生的重要因素。抑制NLRP3炎症小体可间接阻断IL-1β和IL-18的炎症作用，有望成为COPD治疗的理想靶点。关键词：慢性阻塞性肺疾病，发病机制，靶向药物，NLRP3
通过Mavlink协议确保GCS与无人机之间的安全通信
摘要人类呼吸的分析是一个非常活跃的研究领域，这是由在护理点上快速，容易且无创的工具进行医学诊断的愿景的驱动。毫米波频谱（MMWGS）是一种适合此应用的新型技术，因为它具有高灵敏度，特异性和选择性。最重要的是，它提供了适用于医生办公室或医院的紧凑型低成本系统的视角。在这项工作中，我们证明了使用MMWGS在医疗环境中获得的呼吸样品分析，并评估该方法的有效性，可靠性以及局限性和观点。为此，我们研究了来自慢性阻塞性肺病患者的28个重复样品，并将结果与气相色谱 - 质谱法（GC-MS）进行了比较。使用无校准拟合模型进行了数据的量化，该模型精确地描述了数据并提供了绝对数量。对于乙醇，丙酮和乙腈，结果与GC-MS测量非常吻合，并且与GC-MS一样可靠。重复样本偏离平均值仅6％至18％。MMWG的检测极限在很大程度上取决于分子物种。 例如，通过MMWGS系统可以将乙腈追溯到1.8×10 - 12 mol，这与GC-MS系统相当。 我们观察到甲醛和乙醛之间以及乙腈和乙醛之间的丰富性相关性，这证明了MMWGS在呼吸研究中的潜力。MMWG的检测极限在很大程度上取决于分子物种。例如，通过MMWGS系统可以将乙腈追溯到1.8×10 - 12 mol，这与GC-MS系统相当。我们观察到甲醛和乙醛之间以及乙腈和乙醛之间的丰富性相关性，这证明了MMWGS在呼吸研究中的潜力。
我的 COPD 行动计划
• 比平时呼吸困难 继续每日服药 • 我的日常活动精力不足 每小时使用一次快速缓解吸入器 • 痰/粘液增多或变稠 开始使用口服皮质类固醇（说明名称、剂量和持续时间） • 更频繁地使用快速缓解吸入器/雾化器 • 脚踝肿胀加剧 开始使用抗生素（说明名称、剂量和持续时间） • 比平时咳嗽更多 • 我觉得自己像得了“感冒” 按规定使用氧气 • 睡眠不好，我的症状让我醒来 多休息 • 我的食欲不好 撅嘴呼吸 • 我的药物没有帮助 避免二手烟、电子香烟气雾剂和其他吸入刺激物 如果症状没有改善，请立即致电提供者
OPDIVO（nivolumab）注射剂标签 - accessdata.fda.gov
• 在含铂化疗期间或之后病情进展 • 在含铂化疗的新辅助或辅助治疗后 12 个月内病情进展。（1.9） 结直肠癌 • 患有微卫星不稳定性高 (MSI-H) 或错配修复缺陷 (dMMR) 转移性结直肠癌的成人和儿童（12 岁及以上）患者，在单独使用氟嘧啶、奥沙利铂和伊立替康治疗或与伊匹单抗联合治疗后病情进展。a（1.10） 肝细胞癌 (HCC) • 曾接受过索拉非尼联合伊匹单抗治疗的肝细胞癌患者。a（1.11） 食管癌 • 食管或胃食管连接处完全切除的患者
已发布版本的引用 (APA)：Kaplan, A., Cao, H., FitzGerald, J. M., Iannotti, N., Yang, E., Kocks, J. W. H., Kostikas, K., Price, D., Reddel, H. K., Tsiligianni, I., Vogelmeier, C. F., Pfister, P., & Mastoridis, P. (2021). 呼吸医学中的人工智能/机器学习及其在哮喘和 COPD 诊断中的潜在作用。《过敏与临床免疫学杂志：实践》，9(6)，2255-2261。 https://doi.org/10.1016/j.jaip.2021.02.014
a 加拿大多伦多大学家庭医生航空集团，加拿大多伦多 b 诺华制药公司，新泽西州东汉诺威 c 加拿大不列颠哥伦比亚大学医学系呼吸医学分部，不列颠哥伦比亚省温哥华 d 马萨诸塞州剑桥诺华生物医学研究所 e 荷兰格罗宁根全科医师研究所 f 格罗宁根大学，格罗宁根大学医学中心，GRIAC 研究所，荷兰格罗宁根 g 新加坡观察与实用研究所，新加坡 h 约阿尼纳大学医学院呼吸医学系，希腊约阿尼纳 i 新加坡观察与实用研究所，新加坡 j 阿伯丁大学应用健康科学部学术初级保健中心，英国阿伯丁 k 悉尼大学伍尔科克医学研究所，澳大利亚新南威尔士州悉尼 l 克里特岛大学医学院社会医学系，希腊伊拉克利翁 m 医学系，肺部和重症监护医学，吉森和马尔堡大学医学中心，菲利普斯马尔堡大学，德国肺研究中心 (DZL) 成员，德国马尔堡，诺华制药公司，瑞士巴塞尔 本研究的医学写作由诺华制药公司资助。利益冲突：A. Kaplan 是阿斯利康、贝林、勃林格殷格翰、Covis、Griffols、葛兰素史克 (GSK)、默克 Frosst、辉瑞、诺华、NovoNordisk、Teva 和 Trudel 的医学顾问或发言人。H. Cao 是新泽西州东汉诺威诺华制药公司的员工。J. M. FitzGerald 因参加诺华公司的顾问委员会和演讲局活动而获得个人费用，不列颠哥伦比亚大学也从诺华公司获得了研究资金。N. Iannotti 和 E. Yang 是马萨诸塞州剑桥市诺华生物医学研究所的员工。J. W. H. Kocks 自述获得阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi Pharmaceuticals、葛兰素史克、诺华、Mundipharma 和 Teva 的资助、个人费用和非财务支持，并持有全科医生研究所 72.5% 的股份。K. Kostikas 曾获得阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、ELPEN、GSK、美纳里尼、诺华、NuvoAir 和 Sano 的资助、个人费用和非财务支持，并且曾是诺华制药公司的员工和股东（截至 2018 年 10 月 31 日）。D. Price 是安进、阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、Circassia、Mylan、Mundipharma、诺华、再生元制药、Sano Genzyme、Teva Pharmaceuticals 和 Thermo Fisher 的董事会成员，并与安进、阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、葛兰素史克、Mylan、Mundipharma、诺华、辉瑞、Teva 签订了咨询协议
呼吸医学中的人工智能/机器学习以及在哮喘和 COPD 诊断中的潜在作用
a 加拿大多伦多大学家庭医生航空集团，加拿大多伦多 b 诺华制药公司，新泽西州东汉诺威 c 加拿大不列颠哥伦比亚大学医学系呼吸医学分部，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 d 诺华生物医学研究所，马萨诸塞州剑桥 e 荷兰格罗宁根全科医师研究所 f 格罗宁根大学，格罗宁根大学医学中心，GRIAC 研究所，荷兰格罗宁根 g 新加坡观察与实用研究所，新加坡 h 约阿尼纳大学医学院呼吸医学系，希腊约阿尼纳 i 新加坡观察与实用研究所，新加坡 j 阿伯丁大学应用健康科学部学术初级保健中心，英国阿伯丁 k 悉尼大学伍尔科克医学研究所，澳大利亚新南威尔士州悉尼 l 克里特岛大学医学院社会医学系，希腊伊拉克利翁 m肺部和重症监护医学，吉森和马尔堡大学医学中心，马尔堡菲利普斯大学，德国肺脏研究中心 (DZL) 成员，德国马尔堡 n 诺华制药公司，瑞士巴塞尔 本研究的医学写作由诺华制药公司资助。利益冲突：A. Kaplan 是阿斯利康、贝林、勃林格殷格翰、Covis、Griffols、葛兰素史克 (GSK)、默克、辉瑞、诺华、NovoNordisk、Teva 和 Trudel 的医学顾问或演讲者。H. Cao 是诺华制药公司的员工，该公司位于新泽西州东汉诺威。JM FitzGerald 因参加顾问委员会和演讲者职务而从诺华公司获得个人报酬，不列颠哥伦比亚大学从诺华公司获得研究资助。 N. Iannotti 和 E. Yang 是位于马萨诸塞州剑桥的诺华生物医学研究所的员工。JWH Kocks 自述获得阿斯利康、勃林格殷格翰、凯西制药、葛兰素史克、诺华、萌蒂制药和 Teva 的资助、个人费用和非财务支持，并持有全科医师研究所 72.5% 的股份。 K. Kostikas 曾获得阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、ELPEN、葛兰素史克、美纳里尼、诺华、NuvoAir 和赛诺菲的资助、个人费用和非财务支持，并且曾是诺华制药公司的员工和股东，直至 2018 年 10 月 31 日。D. Price 是安进、阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、Circassia、迈兰、萌迪制药、诺华、再生元制药、赛诺菲、健赞、梯瓦制药和赛默飞世尔的董事会成员，并与安进、阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、葛兰素史克、迈兰、萌迪制药、诺华、辉瑞、梯瓦签订了咨询协议
使用机器学习工具的COPD患者唾液样本和健康对照组的体外分类 用于可见和红外光电检测的石墨烯 - 锡烯设备 纳米级 基于脉冲拉伸逆变器链的粒子检测器 带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术 使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格 朝向连贯的O波段数据中心互连 超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
抽象的慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种威胁生命的肺部疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因。尽管尚未找到治疗疗法，但对反映疾病进展的生物标志物的永久监测对于有效管理COPD起着关键作用。对唾液等呼吸道流体的准确检查是一种有前途的疾病方法，可以预测其即将到来的疾病（POC）环境中的加剧。但是，对患者人口统计和医疗参数的同时考虑对于实现准确的结果是必要的。因此，机器学习（ML）工具可以在分析患者数据并为识别POC环境中识别COPD的全面结果中发挥重要作用。因此，这项研究工作的目的是实施ML工具，从表征COPD患者和健康对照的唾液样本及其人口统计信息中获取的数据以及POC识别该疾病的人口信息。为此，使用了介电常数生物传感器来表征唾液样品的介电特性，随后将ML工具应用于获得的数据进行分类。XGBoost梯度增强算法的高分类准确性和敏感性分别为91.25％和100％，使其成为COPD评估的有前途的模型。将来将该模型整合到神经形态芯片上，将来可以在POC中对COPD进行实时评估，低成本，低能消耗和高患者隐私。此外，在接近患者设置中对COPD的持续监测将使疾病加剧更好地治疗。
吸入器选择哮喘和COPD的碳足迹影响
介绍直到1990年代初，含有氯氟化合物（CFC）作为推进剂的计量剂量吸入器（MDI）是管理哮喘和慢性阻塞性肺部疾病（COPD）的最常见方法。在1987年，蒙特利尔耗尽臭氧层的物质方案包括逐步淘汰CFC，其中1个需要开发新方法来提供哮喘和COPD吸入疗法。这包括干加油吸入剂（DPI），CFC-免费MDI，使用Hydrofluorocarbons（HFC）作为推进剂和水性/软雾吸入器。欧洲处方模式的研究发现，选择吸入装置的国家之间存在很大差异。2011年发表的一项研究得出的结论是，瑞典使用的吸入皮质类固醇（ICS）设备中约有90％是DPI，而在英国，大约80％的是MDI。2
我的慢性阻塞性肺病行动计划
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