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在个性化医疗保健中涉及多摩斯集成的挑战和机遇
摘要：多派的领域目睹了前所未有的增长，融合了多个科学学科和技术进步。自2002年第一次提及以来，多摩斯科学出版物在两年内（2022-2023）的多教学科学出版物的增加一倍以上，这一激增证明了这一激增。这个新兴领域已经证明了其对复杂生物系统的全面见解的能力，代表了健康诊断和治疗策略的变革力量。然而，当合并多样化的OMIC数据集和方法论，解释庞大的数据维度，简化纵向采样和分析以及解决管理敏感健康信息的道德含义时，显而易见的挑战是显而易见的。本评论在聚焦关键英里的同时评估了这些挑战：有针对性的采样方法的开发，在制定健康指数中使用人工智能的使用，使用数字孪晶等复杂的N -OF-1统计模型的整合以及增加块链技术以提高数据安全性。为了使多摩尼克真正撤销医疗保健，它需要严格的验证，有形的现实世界应用以及平稳的集成到现有的医疗保健基础设施中。必须解决道德困境，为实现法律知情的个性化医学所指导的未来铺平道路。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。
OMICS方法在重度抑郁症中开放了新的视野：从生物标志物到精确医学
主要的抑郁症（MDD）是一种复发性情绪情绪障碍，代表了全球残疾的第三大主要原因。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。 根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。 传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。 患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。 在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。 尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。 比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。系统生物医学的概念涉及用不同技术生成的巨大数据集的整合和分析，从而创建了“患者纤维纹”，该数据定义了每个患者的基本生物学机制。本综述以精密医学为中心，探讨了多摩尼亚方法作为单个患者级别预测的临床预测工具的整合。它调查了将现有技术用于诊断，分层，预后和治疗响应生物标志物的发现与人工智能的方法如何改善MDD的评估和治疗。
o r i g i n a l r e s a r c h分析多模式MRI图像中定量特征的值，用于构建用于乳房C
目的：分析多模式磁共振成像（MRI）图像中定量特征的诊断值，以构建用于乳腺癌的无线电摩学模型。方法：根据病理学发现，从2020年1月至2021年1月至2021年1月的95例患有乳房相关疾病的患者分为良性组（n = 57）和恶性组（n = 38）。所有病例均根据检查时间随机分为训练组（n = 66）和验证组（n = 29）（n = 29）。通过T1加权成像（T1WI），T2加权成像（T2WI），扩散加权成像（DWI），动态对比度增强（DCE）和明显的扩散系数（ADC）多模型MRI MRI，对所有受试者进行了检查。针对病理发现分析了MRI发现。构建了诊断性乳腺癌放射素学模型。分析了验证组中模型的诊断功效，并通过ROC曲线分析了诊断功效。结果：纤维肾上腺瘤占良性乳房疾病的49.12％，侵入性导管癌占恶性乳腺癌的73.68％。使用四倍方法，使用四倍的表方法，T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE在诊断乳腺癌中的敏感性为61.14％，66.67％，73.30％，78.95％和85.96％。用于诊断乳腺癌的T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE曲线下的面积分别为0.715、0.769、0.785、0.835和0.792。结论：多模式MRI图像中定量特征的构建无线电摩学模型对于乳腺癌的诊断很有价值。普通扫描，扩散，增强，普通扫描 +扩散，普通扫描 +增强，增强 +扩散的AUC和用于诊断乳腺癌的普通扫描 +增强 +弥漫性为0.746、0.798、0.816、0.816、0.839、0.839、0.890、0.890、0.906和0.906和0.92727。在诊断乳腺癌中，诸如普通扫描 +增强 +弥漫性之类的放射摩学模型的价值高于其他模型，并且可以广泛应用于临床实践。关键字：MRI，定量特征，成像组织学，模型，乳腺癌，诊断
数字病理和多摩学的整合
Hassell，L。A.，Absar，S.F.，Chauhan，C.，Dintzis，S.，Farver，C.F.，Fathima，S.，Glassy，E.F.，Goldstein，J.A.，Gullapalli，R.，Ho，J.，Koch，L.K.，Madory，J.E.，Mirza，K.M.，Nguyen，P.N.，Pantanowitz，L.，Parwani，A.病理教育由虚拟和数字化转型提供支持：现在与未来。病理与实验室医学档案，147（4），474–491。https://doi.org/10.5858/arpa.2021-0473-ra
在2024年6月13日实验室在线活动中的多摩斯直播中的演讲者
本杰明·富特温格勒（BenjaminFurtwängler）是哥本哈根大学Porse小组的博士生。该小组是Finsen实验室的一部分，这是基本癌症研究的部门，对理解干细胞及其在造血和白血病中的分化感兴趣。本杰明还受到丹麦技术大学副教授Erwin Schoof的监督。Erwin的小组正在开发基于质谱法的单细胞蛋白质组学方法，并与Porse组一起使用这些方法来进一步了解健康和恶性造血中的干细胞。他从柏林技术大学获得了学士学位和硕士学位，在此期间，他在Rappsilber实验室和Selbach实验室中使用质谱基蛋白质组学方法进行了研究。
EPAM的AWS Healthomics 还原计划
基于EPAM经过验证的开源云管道平台，EPAM Cora使用户能够将AWS Healthomics工作流程和数据存储集成到复杂的计算工作流程中，从而管理为每个步骤提供正确的计算环境类型和大小的工作。EPAM Cora还提供了组织的Amazon Virtual Private Cloud（VPC）内的详细的安全性和访问控件。EPAM Cora 具有针对输入数据，工作流和环境的广泛版本控件，使组织能够随着时间的推移重现计算，这是应对监管和IP挑战的关键要求。具有针对输入数据，工作流和环境的广泛版本控件，使组织能够随着时间的推移重现计算，这是应对监管和IP挑战的关键要求。
研究论文ICOS在NSCLC综合泛滥和多词分析中的表达和预后意义
背景：可诱导的共刺激器（ICO）在调节先天和适应性免疫方面显示出巨大的潜力。但是，先前对ICO的研究通常仅限于一两个级别。方法：使用在线数据库，免疫组织化学和酶联免疫吸附测定的数据，我们研究了ICOS / PD-L1对mRNA，蛋白质和血清水平的NSCLC患者的作用。结果：我们的数据表明，与大多数实体瘤不同，ICOS的mRNA表达在NSCLC中下调。此外，我们的数据还表明，ICO中的mRNA表达水平与较差的临床病理分级负相关，但与更好的预后结局和更高的Treg浸润水平相关。免疫组织化学表明，ICO与T阶段负相关。而PD-L1水平与N级和FOXP3水平呈正相关。血清学生物标志物分析表明，NSCLC患者的SICOS水平较低，术后显着增加了，SICOS和SPD-L1诊断共同提高了疾病诊断的疗效和准确性。结论：我们的发现支持ICO提出较低的病理分期和更好的预后。ICO是NSCLC的潜在诊断和预后生物标志物。
农作物早期疾病检测的下一代方法
1生物医学，神经科学和高级诊断学系（BIND），巴勒莫大学生物化学研究所，意大利90127； giovanni.pratelli@unipa.it（g.p。）; daniela.carlisi@unipa.it（D.C.）2卫生促进，母亲和育儿部，内科医学和医学专业（Promise），巴勒莫大学，意大利90127，意大利巴勒莫90127； bartolo.tamburini@unipa.it 3高级诊断与生物医学研究中央实验室（Cladibior），AOUP PAOLO GIACCONE，意大利90127； giustodavide.badami@unipa.it（g.d.b。）; marianna.lopizzo@unipa.it（M.L.P。）4生物学，化学和药物科学与技术系（Stebicef），意大利巴勒莫大学90127生物化学实验室； anna.deblasio@unipa.it *通信：diana.diliberto@unipa.it;电话。： +30-091-236-90-650†这些作者对这项工作也同样贡献。