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胃肠道作为药物的副作用
世界卫生组织（WHO）将不良药物反应（ADR）定义为“对有害和意外的药物的反应，并且以通常用于预防，诊断或治疗疾病的剂量或生理功能的修改时，这种反应是有害和意外的。ADR是当代药物疗法的严重问题。在美国治疗ADR的支出可能最高30。每年10亿美元。影响ADR的开发的因素是：年龄，性别，体重，多药。约有10％的ADR与胃道Tinal Tract（GIT）有关。adr会影响git的每个部分。静脉静脉体是口腔中最常见的ADR。ADR包括灌溉和粘膜炎症。大约三分之一的食管炎症病例是由非甾体类抗炎药（NSAID）施用引起的。参与胃和小肠的溃疡的主要原因是NSAID。药物诱导的腹泻是所有观察到的ADR病例中约7％的最常见的不良反应AC计数。它们可能是由抗生素，镁盐，泻药等触发的。在手上，一些药物可能会引起便秘。这些药物包括阿片类药物，利尿剂，钙通道阻滞剂，胆碱分解剂等。质子泵抑制剂，Met formin，Orlistat和Colesevelam可能导致某些维生素和矿物质的吸收受限。医生对最受欢迎且文献良好的ADR的了解可以提高患者的安全性，并使Pharmaco疗法对他们更舒适。
胃肠道药物输送装置
通过胃肠道 (GI) 输送大分子仍然是一项重大挑战。已经开发和研究了各种使用物理药物输送模式的技术，以克服胃肠道上皮细胞层进行局部和全身输送。这些技术包括直接注射、喷射、超声波和离子电渗疗法，这些技术在很大程度上改编自透皮药物输送。通过内窥镜使用针头直接注射药物已在临床上使用了一个多世纪。喷射是一种无针药物输送方法，其中高速流体药物流渗透到组织中，已在临床前评估了将药物输送到颊粘膜中的效果。在临床前动物模型中，超声波已被证明有利于增强大分子（包括核酸）的输送。通过离子电渗疗法应用电场梯度将药物驱动到组织中，已被证明可以将剧毒化疗药物输送到胃肠道组织中。本文深入概述了胃肠道中这些药物输送的物理模式及其临床和临床前用途。关键词：注射、喷射、微针、离子电渗疗法、超声波、上皮层 1. 简介
针对 BRAF 突变胆道癌
随机 III 期 BIL-CAP 试验的最新有争议的结果支持使用辅助卡培他滨，因为与单独观察相比，实验组的 OS 更长（分别为 53 个月和 36 个月，风险比 [HR] 0.75，95% CI 0.58-0.97；在预设的按方案分析中 P = 0.0028）。14 对于晚期 BTC 患者，继具有里程碑意义的 ABC-02 试验比较顺铂-吉西他滨 (CisGem) 双药与吉西他滨单药治疗后，一线全身化疗代表了目前的标准治疗方法。 15 根据这项针对 410 例 BTC 的 III 期试验结果，CisGem 报告称，与吉西他滨相比，该药物在总体人群以及不同解剖亚组中具有统计学上显著的 OS 优势（11.7 个月 vs. 8.1 个月，HR 0.64，95% CI 0.52-0.80；P < 0.001）。这些结果已得到日本 BT22 试验的证实，参考双药组的中位 OS 为 11.2 个月，而接受吉西他滨单药治疗的患者中位 OS 为 7.7 个月。16
使用 U-Net 自动分割胃肠道
摘要 — 医学图像处理极大地改变了医疗保健的格局，特别是在各种疾病的诊断和治疗方面。胃肠道 (GI) 癌症已成为一个快速增长的问题，估计每年报告的新病例有 500 万例。为了达到这种精度，医疗保健专业人员现在利用尖端的磁共振成像 (MRI) 模式，即 MR-Linacs，它可以提供肿瘤位置的每日视图。然而，这一过程中的一个瓶颈出现在从获得的医学图像中手动分割处于危险中的健康器官（如胃和肠）的过程中。这项由放射科医生执行的任务非常耗时，可能会大大延长治疗时间，从而加剧患者的痛苦。因此，胃肠道分割的自动化可以无缝地帮助肿瘤学家。我们的研究提出了一种自动分割胃肠道的模型。本研究提出了一个 U-Net 模型，可以从 MRI 扫描中分割胃和肠。该数据集来自威斯康星大学麦迪逊分校卡博内癌症中心，包含用于训练注释的 RLE 编码掩码以及 16 位灰度 PNG 图像。每个病例包含多个扫描切片，按时间或整个病例分割。我们的方法使用了 U-Net 上的各种损失函数组合来提高胃肠道自动分割的准确性和效率。与其他损失函数相比，我们的模型使用 Dice+BCE 损失函数实现了较高的准确性。在训练数据集上，采用 Dice+BCE 损失函数的 U-Net 模型获得了最高的骰子分数 0.9082 和 IOU 分数 0.8594。在验证数据集上，该模型的骰子分数为 0.8974，交并比 (IoU) 分数为 0.8181。这项研究有助于解决与手动胃肠道分割相关的挑战，通过使用深度学习技术进行自动分割提供了可行的解决方案。关键词 — 磁共振成像 (MRI)、组合损失函数、U-Net、威斯康星大学麦迪逊分校 Carbone 癌症中心、胃肠道分割
肠道微生物组和胃肠道的疾病
“微生物”将非常小的思想与不断发展的生物体的思想融合在一起，是微生物学学科的统一原理。Our journal recognizes the broadly diverse yet connected nature of microorganisms and provides an advanced publishing forum for original articles from scientists involved in high-quality basic and applied research on any prokaryotic or eukaryotic microorganism, and for research on the ecology, genomics and evolution of microbial communities as well as that exploring cultured microorganisms in the laboratory.
roxithromycin在呼吸道治疗中的作用...
摘要呼吸道感染（RTI）代表着实质性的全球健康负担。抗生素，包括像roxthromycin这样的大环内酯类药物，经常处方以治疗这些感染。roxithromycin通过破坏细菌蛋白合成而表现出抑菌和杀菌特性。它具有比红霉素更好的药代动力学特征，并且表现出令人满意的组织穿透和分布。除了其抗菌作用外，roxithromycin还显示出抗炎特性，调节嗜中性粒细胞作用，减少促炎细胞因子并抑制粘液分泌和合成。这些机制有助于其在治疗RTI频谱中的功效，包括鼻窦炎，咽炎，慢性鼻鼻涕，肺炎和支气管扩张。临床研究一直证明roxthromycin的有效性和耐受性。总体而言，roxithromycin提供了一种多方面的方法来靶向RTI的微生物和炎症成分。因此，本综述旨在概述药代动力学和药效学，以及roxithromycin在治疗RTIS中的疗效和耐受性。关键字：urtis，lrtis，roxithromycin，慢性鼻孔炎，抗生素后效应，抗炎作用
推进胆道恶性治疗
胆道的恶性肿瘤，包括肝内胆管癌，肝外胆管癌和胆囊癌，代表了一群因晚期诊断，有限的治疗选择以及对传统治疗疗法（例如化学疗法和放射治疗）而导致预后不良的侵略性癌症。这些挑战强调了迫切需要创新的治疗方法。近年来，基于细胞的疗法已成为一种有前途的途径，通过免疫调节，基因工程和靶向干预措施在肿瘤微环境中提供潜在的解决方案。本次审查概述了胆道恶性肿瘤的基于细胞的疗法的当前进步，包括基于免疫细胞的策略，例如CAR-T细胞，NK细胞，树突状细胞疫苗以及肿瘤内肿瘤淋巴细胞。我们还研究了克服免疫抑制性肿瘤微环境的策略，并讨论细胞疗法将其整合到多模式治疗方案中。通过综合临床前和临床发现，本评论突出了关键的见解和未来的方向，旨在帮助研究人员和临床医生将这些方法转化为有效的治疗方法。此处讨论的基于细胞的疗法的变革潜力使该综述成为推进胆道恶性研究和临床应用的宝贵资源。
用于声道建模的多模态分割
精确的声道建模对于构建可解释语音处理和语言学的发音表征是必不可少的。然而，声道建模具有挑战性，因为许多内部发音器官被外部运动捕捉技术遮挡。实时磁共振成像 (RT-MRI) 可以测量语音过程中内部发音器官的精确运动，但由于标记方法耗时且计算成本高昂，MRI 的注释数据集大小有限。我们首先使用纯视觉分割方法为 RT-MRI 视频提出一种深度标记策略。然后，我们介绍一种使用音频来改进发声器官分割的多模态算法。我们共同为 MRI 视频分割中的声道建模设定了新的基准，并利用该基准为 75 位说话者的 RT-MRI 数据集发布了标签，将声道的带标签公共 RT-MRI 数据量增加了 9 倍以上。代码和数据集标签可在 rishiraij.github.io/multimodal-mri-avatar/ 找到。索引术语：发音语音、视听感知
雄性菌群和男性不育
摘要：近年来，一些研究分析了男性生殖道菌群的组成及其在不育的变化或与不育相关的不同情况下的组成。本叙事评论的目的是获得对该主题的更多见解；特别是，要描述有关患有不育症，男性感染或HPV感染患者精液菌群变化的实际证据。精液，精液中prevotella spp的增加。与少杂化性植物和与肥胖相关的小养生症相关。假单胞菌的假单胞菌的增加更为常见于嗜酸性植物学和低脂植物。乳酸杆菌属的降低。（即在乳酸乳杆菌中）可能代表低精液质量的标记。然而，乳酸杆菌的增加被认为是精子浓度降低的危险因素。在前列腺炎患者中，乳酸杆菌属的降低。和链球菌属的增加，开辟了有关益生菌治疗在这些患者中的作用的重要观点。最后，fusobacteria spp的增加。。在结论中，我们强调了精液和阴道菌群之间的相互作用，因此进一步的研究应集中于“夫妇生殖器微生物群”。
声带建模的多模式分割
对声带的准确建模对于构建可解释的语音处理和语言学的关节表达是必要的。但是，声带建模是具有挑战性的，因为许多内部铰接器都被外部运动捕获技术遮住了。实时磁共振成像（RT-MRI）允许在语音过程中测量膜枢纽器的精确运动，但是由于耗时和计算昂贵的标记方法，带注释的MRI数据集限制了大小。我们首先使用仅视觉分段的方法为RT-MRI视频提供了深刻的标签策略。然后，我们使用音频引入多模式算法，以改善人声铰接器的分割。一起，我们为MRI视频细分中的声带建模设定了一个新的基准测试，并使用它来发布75个扬声器RT-MRI数据集的标签，从而将人声道标记的公共RT-MRI数据增加到9。代码和数据集标签可以在rishiraij.github.io/ mult-opodal-mri-avatar/。索引术语：发音演讲，视听感知