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原创研究美国非转移性前列腺癌的治疗模式和疗效：CancerMPact ® 的结果
目的：我们描述 2018 年美国激素敏感性或去势抵抗性非转移性前列腺癌 (nmPCA) 的护理模式和治疗结果。方法：一项调查 (CancerMPact ®) 招募了全国各地的医生，让他们回答一份关于他们如何治疗 nmPCA 患者的在线问卷。问题涵盖了所有疾病阶段的治疗方面。调查对象包括具有至少 5 年临床实践经验且每月治疗至少 30 名 PCa 患者的委员会认证的泌尿科医生和肿瘤科医生。结果：调查收集了 94 名医生的回复，这些医生平均具有 17.5 年的临床实践经验，2018 年他们每月平均治疗 4415 名 nmPCA 患者。大约 40% 的 I 期患者接受主动监测或观察/不治疗，II、III 和 IV (M0) 期患者的比例分别降至 20%、8% 和 6%。与其他放射治疗方式相比，调强放射治疗更受青睐，使用率根据疾病阶段不同在 60% 至 69% 之间。亮丙瑞林单药治疗或与恩杂鲁胺、阿比特龙或比卡鲁胺联合治疗是第一次或第二次复发的非转移性激素敏感性前列腺癌 (nmHSPC) 患者最常见的全身治疗选择。只有 16.5% 的非转移性去势抵抗性前列腺癌 (nmCRPC) 患者在初始 nmCRPC 治疗后五年内没有复发。结论：虽然前列腺癌治疗建议由于治疗的进步而迅速变化，但我们观察到最新版本与美国医生报告的真实世界数据治疗模式之间存在很大的一致性。关键词：真实世界证据、治疗、医生报告、问卷
酒后驾驶和吸毒后驾驶罪
综合犯罪适用于中高范围 PCA 犯罪，因为有证据表明，大多数涉及非法药物和非法酒精的致命车祸都涉及中高范围 PCA。在新南威尔士州，2015 年至 2019 年期间，发生了 101 起严重伤亡事故，涉及 101 名酒精含量超标且含有规定的非法药物的司机或乘客。这些事故导致 98 人死亡，另有 52 人重伤。85 起（占 84%）涉及酒精含量为中高范围的司机或乘客。除了中高范围的犯罪之外，为了反映屡犯者带来的风险增加，如果记录了先前的酒驾和毒驾犯罪，则适用较低范围的 PCA 综合犯罪。
隆多诺波利斯联邦大学
前列腺癌 (PCa) 是男性中第二常见的癌症类型。已知 BRCA1 和 BRCA2 基因突变与乳腺癌和卵巢癌的进展有关，并且已分析表明其会增加罹患 PCa 的风险。生成有关 BRCA1 和 BRCA 基因表达特征的信息并将其与前列腺癌严重程度标准相关联，对于早期发现这种肿瘤的更具侵袭性的形式非常重要。从 89 名个体中收集了经直肠前列腺活检组织碎片样本。 84 名患者的样本被送去进行分子技术分析，通过聚合酶链式反应 (PCR) 获取 BRCA1 和 BRCA2 转录本表达的相对量。 26 名（30.90%）患者检测出 PCa 呈阳性，且 PSA 水平 > 10 ng/ml（p=0.019）。在 PCa 阳性患者中，BRCA1 和 BRCA2 基因在阴性片段中的中位表达较高，分别为 p=0.002 和 p=0.038。根据 Gleason 分类和 PSA 值，BRCA1 和 BRCA2 基因的表达没有统计学差异。与未患前列腺肿瘤的个体的片段相比，前列腺癌患者的阴性片段中 BRCA1 和 BRCA2 基因的中位表达更高。了解 BRCA1 和 BRCA2 基因的表达、突变与 PCa 发展之间的关系仍然是一项重大挑战。然而，这些基因在癌症患者的阴性片段中表达较多可能推断出它们与恶性表型的发展之间的关系，这可以通过分析大量样本并因此将其与这种疾病的进程联系起来得到证实。
靶向IL-8及其在前列腺癌中的受体
摘要：这篇评论在前列腺癌（PCA）中介绍了白介素8（IL-8）及其受体CXCR1和CXCR2的复杂作用，尤其是在castration-耐候（CRPC）和转移性CRPC（MCRPC）中。这篇综述强调了肿瘤微环境（TME）和燃烧性细胞因子在促进肿瘤进展和对肿瘤细胞靶向剂的反应中的关键作用。IL-8，通过C-X-C趋化因子受体1型（CXCR1）和2型（CXCR2）作用，调节多个信号通路，增强癌细胞的血管生成，增殖和迁移。本综述强调了PCA研究的转变从纯肿瘤细胞到非癌细胞成分，包括血管内皮细胞，细胞外基质，免疫细胞和TME内的动态相互作用。PCA TME的免疫抑制性质显着影响肿瘤的进展和对新兴疗法的抗性。当前的治疗方式，包括雄激素剥夺疗法和化学治疗药，遇到持续的耐药性，并因前列腺癌的“免疫冷质”性质变得复杂，这限制了免疫系统对肿瘤的反应。这些挑战强调了对新方法的关键需求，这些新方法既克服了抗药性，又可以增强TME内的免疫参与。探索了抑制IL-8信号传导的治疗潜力，研究表明，PCA细胞对治疗（包括辐射和雄激素受体抑制剂）的敏感性增强。临床试验，例如ACE试验，证明了将CXCR2抑制剂与现有治疗相结合的功效，提供了重大益处，尤其是对于具有耐药性PCA的患者。本综述还解决了靶向细胞因子和趋化因子的挑战，并指出了TME的复杂性以及治疗靶向中的精度，以避免副作用并优化结果。
航空航天控制 - IEEE 控制系统协会
除了数字电传操纵控制技术降低了商用飞机的运营成本之外，NASA 德莱顿飞行研究中心还启动了推进控制飞机 (PCA) 技术的开发，主要目标是在 20 年内将飞机事故率降低 10 倍。PCA 是一种计算机辅助发动机控制系统，当飞机的正常控制面失效时，它可使飞行员安全着陆。PCA 技术于 1995 年首次在客机上成功演示。尽管该技术已经得到验证，但尚未纳入未来的飞机设计中。DFBW 飞行控制系统的进一步扩展是实现能够补偿飞行过程中飞机损坏和故障的功能，例如自动使用发动机推力和其他航空电子设备来补偿严重故障——液压故障、方向舵故障、副翼故障或发动机故障。这种新一代DFBW飞行控制系统被称为智能飞行控制系统（IFCS）。
大脑年龄预测：使用基于区域和体素的形态学数据
图1基于区域和体素的SVR，RVR和GPR模型的MAE具有或没有PCA的GPR模型，训练集大小与机会水平相比（7.5岁；黑色虚线）。显示了CV（站点1）和独立测试集（站点2; Blue Line）中的训练（红线）和测试集（绿线）中的性能（绿线）。使用Bootstrap分析计算了不同数据集的置信区间（阴影区域）。请注意，自举训练样本被选择为年龄和性别的年龄和性别，大小增加，最少有一个男人和一个女性，最多一个男性，最多有20名男性和20名女性。对于带有PCA的基于体素的模型，无法评估具有<150个受试者的数据集，因为PCA算法比主要组件需要更多的样本。此外，由于有限的时间和计算资源
从患者自控镇痛到人工智能辅助患者自控镇痛：实践与展望
疼痛缓解是术后患者最关心的问题，也是麻醉医生永恒的追求。然而，尽管过去几十年来新型镇痛药和镇痛技术的发展取得了长足进步，但术后疼痛管理仍远不能令人满意。Cochrane 系统评价显示，患者自控镇痛 (PCA) 比传统的“按需”肠外镇痛能取得更好的镇痛效果和更高的患者满意度，这表明镇痛实施方式可能是术后疼痛管理有效性的关键。我科于2018年引入了无线智能镇痛系统（Wi-PCA）系统，该系统具有无线环境下PCA设备的远程监控、智能报警、智能分析评估、关键信息自动记录和保存等功能。实践表明，Wi-PCA系统明显降低了术后中重度疼痛及相关不良反应的发生率，缩短了住院时间，提高了患者对术后镇痛的满意度。但无论是传统还是Wi-PCA，止痛药都是在疼痛发生时才使用，为术后疼痛管理留下了广阔的空间。随着机械和深度学习算法的快速发展，人工智能（AI）正在改变临床决策模式。人工智能辅助 PCA（Ai-PCA）结合最先进的监测传感器、物联网和人工智能算法收集的大数据，可能是术后疼痛管理的一个有希望的未来方向。
miR-455-3p具有前列腺癌外周血中PSA的诊断潜力较高
前列腺癌（PCA）是全球男性尿液系统中常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率逐年增加[1]。更糟糕的是，通常发生骨转移和复发，这使预后较差[2]。PCA的基本诊断包括直肠数字检查检测，血清前列腺植物抗原（PSA）检测，活检分析和组织学分析[3]。但是，很难通过这些方法来验证PCA的进展和非正常增生[4，5]。在细胞性的PSA结果中易受药物，炎症和良性前列腺病变的影响，导致PCA预后缺乏特异性和敏感性[6]。因此，找到新的临床诊断标记至关重要。microRNA（miRNA）是具有高保守性的单链非编码RNA。它们的长度约为18至22个核苷酸[7]。miRNA通过与Messenger RNA（mRNA）的3'未翻译区（UTR）中的序列结合而干扰蛋白质的翻译，从而降低了mRNA的稳定性或抑制跨文本基因的表达[8]。参与各种生理过程，例如细胞增殖和凋亡，在疾病中起着重要的调节作用，并且与各种肿瘤的发生密切相关[9-11]。近年来，循环miRNA作为各种疾病的诊断标记，由于其在监测方面的便利性[12-14]。但是，关于生物标志物的研究仍然不足。研究表明，循环miRNA是PCA诊断的互补候选生物标志物。随着测序技术的发展，生物信息学已被用来探索基因水平上各种疾病的病理机制。基因表达综合（GEO）数据库是一种在线基因芯片数据库的基因表达数据库[15]。基因图和微阵列用于筛选差异表达的miRNA（demirnas）和基因。本研究通过两个GEO数据集的相互作用分析确定了一个共同的目标miR-455-3p。然后分析 miR-455-3p与PCA中的临床特征的相关性，并用临床样品验证。进一步预测了miR-455-3p的下游结合基因。最后，为靶基因构建了蛋白质 - 蛋白相互作用（PPI）网络，并进行了基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书。
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
