近年来非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要,但是该任务在病理图像分析中带来了挑战,特别是与小规模的数据集有关。最近,从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而,基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的,该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中,我们提出了基于定量属性的提示(QAP),这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性,即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性,旨在对组织状态进行标准评估。此外,condi-
深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像(WSI)中预测患者的生存期带来了可能性。然而,大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块,这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上,肿瘤在异质性肿瘤微环境(TME)中得到支持和培育,详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中,我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分(即淋巴细胞和基质纤维化)之间的空间相互作用,并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习(TMEGL)算法。具体来说,我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后,提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后,应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL,实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型,而且对生存预测具有良好的可解释能力。
多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。
全球病理市场的调查为2012年的1.91亿美元,并准备在2017年创建12%的复合年增长率,达到3.366亿美元。这份报告显示了2013年至2018年的病理图。该业务部件的调查为每2013年的2.502亿美元,到2018年达到4.37亿美元,从2013年到2018年的复合年增长率为11.8%。本报告涵盖了有关事物和应用的机械病理学展示的描述和量表。各自的事物,病理学展示包含扫描仪,检查,累积和对应关系。业务部门分为人类和动物病理学。人类的病理学分为药物和生物学协会,专家和参考实验室的办公室,计划和准备中心,而动物病理学则分为药物和生物技术协会,研究的隶属关系,以及有见地的和政府的企业。
尽管使用了药理疗法,但心脏病的发病率和死亡率仍然很高。本文旨在审查多种有希望的疗法,并强调干细胞可以发挥的创新作用。干细胞已被确定为心脏病理中当前主要医学和手术干预措施的潜在治疗替代方法,因为这些细胞具有多能功能,可以帮助心脏再生和重塑而不会损害疤痕组织。许多研究探讨了干细胞治疗心脏病中的初步安全性和功效,特别是缺血性心脏病(IHD),先天性心脏病(CHD)和扩张的心肌病(DCM)。IHD研究利用了各种干细胞类型的冠状动脉内和心脏内递送,并发现了心膜内递送自体性间充质干细胞注射到梗塞心脏组织中的功效。同样,CHD研究利用了心圈衍生细胞的冠状化递送以及良好的诺伍德程序,发现心脏功能和体细胞生长的益处。DCM在鼠模型中的研究以及随后的临床试验表明,通过肌肉卫星细胞标记的细胞类型,用肌肉功能改善的细胞类型移植,通过肾上部或跨心脏心脏心脏移植方法传递时的运动能力。虽然这些累积结果显示出希望,但需要更长的随访和较大的样本量来验证这种治疗方法在长期内对心脏疾病的疗效。干细胞与现有疗法结合使用,有可能减轻与心脏病理相关的严重发病率和死亡率。
方法这项研究得到了卫生科学大学伦理委员会的批准(批准号:2021.11.251,日期:2021年12月20日)。从所有临时患者中获得书面知情同意。由皮肤科部门组成,并在2020年6月至2021年8月之间由皮肤科部门进行了总共254例患者及其皮肤活检。从医院记录和病理报告中明显地收集了临床和病理数据。从医院记录中获得了患者信息,包括年龄,性别,活检位置和前临床诊断。Preliminary clinical diagnoses were grouped as follows: group 1 (erythematous scaly patch, papule and plaque, tumor, erythro- derma), group 2 (petechiae, purpura), group 3 (pigmentation dis- order), group 4 (follicular involvement), and group 5 (other, such as alopecia, atrophy/poikiloderma, nonspecified病变)。在患者表现出多种临床模式的情况下,他们被视为“单个”或“多个”临床表现。由于某些患者有多次临床表现,因此1例患者可能会超过1组。在初步临床诊断中诊断为MF的患者根据诊断顺序分为组:“第一”,“第二”,“第三”或“第四及以上”。
文章标题:综述:真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑:植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者:Chiti Agarwal[1] 所属机构:华盛顿州立大学 [1] Orcid ids:0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件:chiti.agarwal@gmail.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI:10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间:2023 年 6 月 8 日 关键词:CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
文章标题:评论:真菌细胞中的CRISPR/CAS12介导的基因组编辑:植物 - 真菌病理学中的进步,机制和未来方向作者:Chiti Agarwal [1],Vishnutej Ellur [1]附属机构[1]附属机构:华盛顿州立大学[1] ORCID IDS:0000-000-000-0003-41125-25-25-8880 [1] chiti.agarwal@gmail.com许可证信息:这项工作已在Creative Commons Attribution许可证下发布开放访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,只要适当引用任何原始工作,该工作就允许在任何媒介中进行无限制的使用,分发,分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件,使用条款和发布政策。预印度语句:本文是预印本,未经同行评审,正在考虑,并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi:10.14293/pr2199.000129.v1预印本在线发布:2023年5月14日关键字:CRISPR,CRISPR/CAS12,真菌病原体,植物病原体
该受试者是一名79岁的男性,被发现六年前的宫颈淋巴结肿大。进一步检查后,怀疑PTC的宫颈淋巴结转移。五年前,患者接受了甲状腺全切除术和左宫颈淋巴结清扫术。两年前,在肺的右上叶中观察到一个结节,但通过观察进行了管理。胸部计算机断层扫描显示出一个不规则的结节,在右上叶的S1段中测量15×14 mm。在怀疑原发性肺癌的情况下,决定进行术中快速诊断,如果恶性肿瘤,将进行右上叶切除术,并进行纵隔淋巴结清扫术。术中快速诊断证实了恶性肿瘤,并进行了右上叶切除术和纵隔淋巴结清除术。组织病理学检查揭示了乳头状腺癌的发现,导致诊断为继发性肺癌(PT1CN0CM0,PSTAGE IA3)。此外,还观察到了提示PTC多种转移酶的发现。同样,没有针对PTC肺转移酶进行辅助治疗,并且采用了仔细观察的政策。
人工智能(AI)正在迅速转化医疗保健,疾病诊断的基石病理学也不例外。本评论探讨了AI驱动病理的新兴领域,强调了其彻底改变诊断准确性,效率和个性化医学的潜力。我们检查了AI在分析组织病理学图像中的关键应用,包括对癌细胞的自动检测和分类,鉴定微妙的疾病模式以及对生物标志物的定量评估。此外,我们讨论了AI与其他OMICS数据(例如基因组学和蛋白质组学)的整合,以对疾病和指导治疗决策产生全面的理解。还解决了在病理学中实施AI解决方案的挑战和机会,包括数据标准化,算法验证和道德考虑。最终,病理学中的人工智能代表了医疗保健领域的新领域,有望用强大的病理学家使用强大的工具来改善患者的结果并迎来精确诊断的时代。