XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPCA
人工智能平台用于识别复发风险较高的原发性前列腺癌患者 Wei Huang, MD1,2, Parag Jain2, Ramandeep Randhawa2,3, Bijay S Jaiswal2, Samuel Hubbard1, Hirak Basu4, Rajat Roy2 1威斯康星大学麦迪逊分校病理学和实验室医学系, 2加利福尼亚州PathomIQ, Inc, 3南加州大学数据科学和运营系, 4MD 安德森癌症中心 GU 肿瘤学系
目前，尚无批准的原发性前列腺癌 (PCa) 辅助疗法。由于距离复发时间较长，且缺乏预测一线治疗后复发的强有力生物标志物，因此无法在短时间内完成临床试验并获批辅助疗法。人工智能 (AI) 为从 PCa 组织中提取关键形态特征作为人眼无法发现的预后标志物提供了独特的机会 [1-3]。我们构建了一个基于 AI 的平台来分析 PCa 的 H&E 染色组织学图像。我们的平台可以准确检测、分级和量化患者组织图像中的 PCa [4,5]。在这里，我们展示了该平台如何通过无监督提取来识别形态特征，这些特征表明根治性前列腺切除术 (RP) 后 3 年内出现生化复发，准确率为 84%。我们的结果表明，与目前临床使用的任何其他标志物相比，我们的方法更能预测术后疾病复发。
前列腺癌治疗诊断学 - 概述
前列腺癌 (PCa) 是男性最常见的恶性肿瘤。2019 年，大约有 175,000 例新发 PC 病例，超过 30,000 例死亡，造成了巨大的个人、社会和经济成本 (1)。对于许多低风险原发性 PCa 患者，通过连续活检和前列腺特异性抗原 (PSA) 测量来监测惰性疾病的“主动监测”是一种合适的选择。如果需要治疗原发性 PCa，标准治疗方法可能包括手术切除、外照射或质子放射治疗以及近距离放射治疗，这些方法通常可以治愈。对于诊断为原发性 PCa 的患者，5 年生存率超过 90%。然而，对于晚期前列腺癌患者，如果肿瘤细胞存在于前列腺以外的远处部位，生活质量会受到严重影响，5 年生存率较低 (< 30%)。一旦转移到骨骼（前列腺癌最常见的转移部位），5 年生存率将降至可怜的 3-5%，使该疾病基本无法治愈，并成为男性癌症死亡的第二大原因（2-6）。晚期和转移性疾病的常规治疗包括抗激素疗法、化疗、进一步使用放射线以及使用骨靶向药物。一个具有巨大潜力的新兴领域是使用能够以极高的灵敏度检测前列腺癌并精确消融这些部位的治疗诊断剂来对抗这种致命疾病。人们开始意识到，越来越多的核医学方法可以准确表征疾病状态，从而为前列腺癌患者提供个性化的患者管理。放射性核素的生产和可用性、化学合成和临床试验实施方面的进展迅速且持续不断，毫无疑问，在不久的将来会出现新的工具和方法。在本综述中，我们简要介绍了为更好地描绘、监测和治疗前列腺癌而开发的分子成像和治疗诊断工具，重点关注临床实施的放射性核素治疗诊断。治疗方式发生了许多变化
揭示对雄激素受体的最新见解……
前列腺癌 (PCa) 是全球癌症相关死亡的主要原因，近年来发病率不断上升。雄激素受体 (AR) 信号通路在男性发育和维持男性特征方面起着关键作用。PCa 中 AR 信号失调会导致疾病进展和对标准疗法的耐药性。了解 AR 在健康和患病状态下的复杂调节和功能对于制定有效的治疗策略至关重要。本综述通过分析近期文献，全面探讨了雄激素受体在 PCa 易感性、疾病进展和治疗反应中的作用。使用与雄激素受体、前列腺癌、疾病进展和治疗耐药性相关的特定关键词，对主要数据库（包括 PubMed、Scopus 和 Web of Science）中的同行评审出版物进行了广泛搜索。还包括相关的会议摘要和临床试验报告。本综述概述了雄激素受体在 PCa 启动、进展和治疗耐药性中的作用。它还强调了 SPOP 作为与 AR 信号失调相关的新兴生物标志物的作用，以及它们在早期检测和个性化治疗方法中的潜在用途。此外，还讨论了针对 AR 通路的最新进展，以获得改善患者预后和克服晚期 PCa 治疗耐药性的新治疗策略。这些发现有助于全面了解 PCa 中的 AR 信号通路，并深入了解其在疾病发展和治疗反应中的多方面作用。它们可能为基于特定 AR 信号谱的创新治疗干预和精准医疗方法铺平道路，从而增强患者护理并减轻这种致命疾病的负担。关键词：雄激素剥夺疗法、雄激素受体、AR 靶向疗法、疾病进展、前列腺癌、治疗耐药性
https://doi.org/10.59298/rojphm/2024/43712前列腺癌中的精密医学：整合基因组学，AI和大数据用于个性化治疗
摘要前列腺癌（PCA）仍然是全球男性中最普遍的癌症之一，其分子谱和临床过程表现出显着的异质性。传统的治疗方法经常被普遍化，导致结果可变，有时不必要过度治疗。精确医学有望通过利用基因组学，人工智能（AI）和大数据来量身定制每个患者的分子特征来改变PCA管理。本综述研究了基因组学如何增强我们对PCA的理解，确定了影响疾病进展的关键基因突变和分子亚型。此外，AI和机器学习在分析复杂数据集中的应用已证明有助于发现新型生物标志物，优化治疗选择并预测患者的反应。来自多个平台的大数据集成，包括基因组学，成像和电子健康记录（EHRS），对PCA的细微差别提供了前所未有的见解。我们讨论了关键的基因组生物标志物，新兴的基于AI的预测模型以及大数据在推进PCA精确医学中的作用。最后，我们探讨了临床实施的挑战，包括数据隐私，道德问题以及跨学科合作的需求。这篇评论的见解强调了精密医学在增强前列腺癌治疗结果以及进一步研究以克服现有局限性的必要性方面的变革潜力。关键词：前列腺癌，精密医学，基因组学，人工智能，大数据，个性化治疗，生物标志物，分子亚型，机器学习。
亚利桑那州医疗服务不足地区
AzMUA 指定流程首先要确定亚利桑那州合理的服务区域，这些区域要反映人口统计、政治分区和初级保健利用模式。这些区域称为初级保健区域 (PCA)，采用可重复的方法创建，每十年实施一次，以反映最近十年一次的人口普查。此流程最近发生，更新后的 PCA 边界将在完全采用后用于下一份 AzMUA (2026) 报告。PCA 在面积和人口方面都有大小限制，这有利于进行小区域统计分析。初级保健指数用于根据从州和联邦机构收集的指标数据为每个 PCA 分配分数，这些指标包括：人口与初级保健医生的比例；到最近的初级保健医生的旅行距离；贫困；健康保险状况；低出生体重出生率；晚产或无产前护理；婴儿死亡率；以及存在健康差异的人群，例如老年人、青年、残疾人、有色人种社区和讲英语以外语言的人。在初级保健指数中得分排名前 25% 或得分超过 30（满分 65）的 PCA 被指定为 AzMUA。此外，根据亚利桑那州法规，所有联邦指定的初级保健 HPSA 也被视为 AzMUA。AzMUA 称号有效期为两年。
人类研究中定量遗传关联模型中主成分的局限性
摘要 主成分分析 (PCA) 和线性混合效应模型 (LMM) 有时结合使用，是最常见的遗传关联模型。先前的 PCA-LMM 比较给出了混合结果、不明确的指导，并且有几个局限性，包括不改变主成分 (PC) 的数量、模拟简单的种群结构以及对真实数据和功效评估的使用不一致。我们在现实基因型和复杂性状模拟中评估了不同数量的 PC 的 PCA 和 LMM，包括混合家庭、亚种群树和具有模拟性状的真实多民族人类数据集。我们发现没有 PC 的 LMM 通常表现最佳，在家庭模拟和没有环境影响的真实人类数据集和性状中具有最大的效果。人类数据集上 PCA 表现不佳主要是由大量远亲而不是较少数量的近亲造成的。虽然 PCA 已知无法处理家庭数据，但我们报告了家庭相关性在遗传多样化的人类数据集中的强烈影响，而这无法通过修剪近亲来避免。用 LMM（包括这些标签，而不是 PC）可以更好地建模由地理和种族驱动的环境影响。这项工作更好地描述了 PCA 与 LMM 相比在为关联研究建模多种族人类数据的复杂关联结构方面的严重局限性。
Trpm8 在人类和小鼠去势抵抗性前列腺腺癌中的表达为基于 TRPM8 的靶向疗法的临床前开发铺平了道路
摘要：转移性前列腺癌 (mPCa) 是美国和欧洲癌症相关死亡的主要原因之一。雄激素剥夺是 mPCa 的一线疗法；然而，不可避免地会出现对治疗的抵抗，并且疾病会发展到无法治愈的去势抵抗阶段。定义新的靶向疗法对于建立创新且更有效的个性化肿瘤治疗方案是必不可少的。我们使用了 PCa 的基因工程小鼠模型和人类样本来表征 TRPM8 阳离子通道在激素幼稚和去势抵抗性肿瘤中的表达。我们发现 Trpm8 表达标记了惰性 (Pten 缺失) 和侵袭性 (Pten/Trp53 双缺失和 TRAMP) 小鼠前列腺腺癌。重要的是，小鼠和人类去势抵抗性 PCa 都保留了 TRPM8 蛋白表达。最后，我们测试了 TRPM8 激动剂 D-3263 与恩杂鲁胺或多西他赛联合使用对侵袭性小鼠 PCa 细胞系活力的影响。我们的数据表明，D-3263 显著增强了恩杂鲁胺和多西他赛在 TRAMP-C1 和 TRAMP-C2 PCa 细胞系中的促凋亡活性。总之，本研究为临床前体内测试 TRPM8 靶向性提供了基础，这是一种实施晚期 PCa 标准治疗疗效的新策略。
使用多项式混乱扩展和深层生成网络
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现需要面对两个有趣的挑战：准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术（例如主成分分析（PCA））来促进先前分布的定义和采样。此外，基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展（PCE）实现准确的替代模型。wever，具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术，例如深生成模型（DGM）。尽管适用于先前的抽样，但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中，我们提出了一种MCMC策略，该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外，我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解，以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下，我们的方法是例证的，提供了准确的重建和显着的加速速度，尤其是当全相正向模型的计算计算时。
通过脑电图检测微睡眠状态
摘要 微睡眠是指意识短暂丧失，完全停止工作。它们是许多需要持续注意力的交通领域（尤其是驾驶）发生致命事故的原因。使用无线 EEG 电极的微睡眠警告装置可用于将用户从即将发生的微睡眠中唤醒。高维数据集（尤其是在基于 EEG 的分类中）带来了挑战，因为通常存在大量潜在有用的特征来检测感兴趣的现象。因此，在训练分类器之前降低原始数据的维度通常很重要。在本研究中，将线性降维方法——主成分分析 (PCA) 和概率 PCA (PPCA)——与八种非线性降维方法（核 PCA、经典多维缩放、等距映射、最近邻估计、随机邻域嵌入、自动编码器、随机邻近嵌入和拉普拉斯特征图）进行了比较，这些数据来自八名健康、未睡眠不足的志愿者，他们执行了 1 小时的 1D 视觉运动跟踪任务。通过目视检查 3D 散点图上的类别分离、可信度得分以及基于堆叠泛化的线性判别分析 (LDA) 系统上的微睡眠检测性能来评估特征减少算法的有效性，该系统基于减少的特征估计 1 Hz 下的微睡眠/响应状态。在可信度方面，PPCA 优于 PCA，但 PCA 优于所有非线性技术。每种特征减少方法的可信度得分也与微睡眠状态检测性能密切相关，有力地验证了可信度在预测性能方面估计特征减少方法的相对有效性的能力，以及独立于黄金标准的能力。