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癌症干细胞：HCC 领域的潜在突破 - ...
与正常组织中的干细胞一样，癌症干细胞 (CSC) 是肿瘤组织中具有“类干细胞”特征的小细胞群。CSC 具有自我更新和分化为异质性肿瘤细胞的能力，这些肿瘤细胞负责肿瘤的维持和增殖（Batlle and Clevers，2017）。CD34 + /CD138 − 细胞能够在急性髓系白血病中引发肿瘤是 CSC 的第一个确凿证据（Bonnet and Dick，1997）。基于这一突破，随后在多种造血系统癌症和实体瘤中发现了 CSC。肝细胞癌占原发性肝癌发病率的大多数，并且已经通过在 HCC 中鉴定出几种表面标志物证明了 CSC 的存在（Machida，2017）。大量研究表明CSC为HCC提供了增殖、侵袭和复发优势。即便如此，CSC在HCC中的存在仍然存在争议，这在CSC起源理论中尤其明显（见图1）。一些研究表明CSC来源于肝祖细胞（LPC），巨噬细胞分泌的TNF-α在炎症诱导下将LPC转变为CSC为该理论提供了有力证据（LiXF等，2017）。其他研究表明CSC来源于成熟细胞和胆管细胞在遗传和/或表观遗传变化的影响下去分化（Nio等，2017）。更有趣的是，通过多能性诱导物（如 Nanog、Oct4、Yamanaka 因子和 Sox2）重编程产生 CSC 的说法也被广泛接受（ Yamashita and Wang，2013 ），也有研究声称 CSC 来源于骨髓干细胞（ Kim et al.，2010 ）。面对 CSC 来源的争议，研究者尝试利用体外培养和免疫缺陷肿瘤模型探索 CSC 的来源，例如来源于体外培养的球形细胞和来源于癌细胞与干细胞的融合细胞均被认为是 CSC（ Wang R. et al.，2016 ）。但体外诱导的 CSC 是否与体内肿瘤中的 CSC 一致仍存在疑问（ Magee et al.，2012 ）。一方面，
根据 7 年前获得的神经解剖学测量结果识别个体
在之前的研究中，我们小组表明，可以根据从常规结构磁共振成像 (MRI) 扫描中获得的神经解剖特征以及随后使用流行的 FreeSurfer 工具进行的分析来识别个体受试者 (Valizadeh 等人，2018)。即使仅使用少数神经解剖特征（包括总脑容量、小脑灰质和白质、基底神经节体积和脑干体积在内的 11 个脑部测量值），识别率也非常好。当使用大量大脑区域时，受试者识别率几乎完美。使用易于获得的神经解剖学测量值的受试者识别精度与其他人使用更复杂的神经解剖学测量值报告的识别结果相似 (Wachinger 等人，2015 年、2017 年)。这些结果被视为人类大脑在很大程度上具有高度个体化的证据。近年来，基于神经科学方法和数据寻找个体标记变得非常流行。该领域的最新研究表明，可以根据来自结构 MRI（Wachinger et al., 2015 , 2017 ; Valizadeh et al., 2018）、功能 MRI（Miranda-Dominguez et al., 2014 ; Finn et al., 2015 ; Amico & Goñi, 2018 ; Bari et al., 2019）、脑电图 (EEG)（La Rocca et al., 2014 ; Fraschini et al., 2015 ; Kong et al., 2019 ; Valizadeh et al., 2019）或功能性近红外光谱 (fNIRS)（de Souza Rodrigues et al., 2019）的神经指纹来区分和识别个体。目前，也有人提出，这种神经指纹可能与个体智力和流体认知能力的差异有关，例如工作记忆和注意力（Greene 等人，2018 年；Rosenberg 等人，2020 年；Yamashita 等人，2018 年；Yoo 等人，2018 年）。个体指纹也有可能积累起来形成区分临床人群的群体指纹。这种脑指纹研究与大量公开的数据集同时出现。然而，大数据神经科学方法往往忽视了人类的个性、奇点和变异性。因此，要了解这种个体变异，有必要描述人类大脑的个体特征。在我们之前的研究中，我们使用了 193 名老年人的数据集，这些老年人在 3 年内每年都会获得 MRI 数据（Valizadeh 等人，2018 年）。每位受试者获得的三次扫描中，有两次是随机的
使用人工智能（AI）编程的医疗设备
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摘要 - 聚合酶 - 酸性 - （PA） - 蛋白质 - 氨基 -
* PA中的其他氨基酸取代，在参考文献1（Omoto S等，2018）和＃2（Hashimoto T等，2020年）中研究了Baloxavir易感性没有变化的其他氨基酸取代。通过基于细胞培养的测定法评估（焦点，斑块或屈服分析，高含量成像中和（提示）和ViroDot分析）。EC 50倍变化。b细胞，细胞培养；临床试验；小鼠，鼠标模型； RG，反向遗传学； SUR，监视研究； BXA，在Baloxavir压力下选出的取代；不，Baloxavir不使用。c e23g（T0831）。通过表型测定测试了带有E23G的RG病毒。d对应于A36V A型A型PA中的A36V。 E对应于A型A型PA中的E119D。参考文献1。Omoto S，Speranzini V，Hashimoto T，Noshi T，Yamaguchi H，Kawai M，Kawaguchi K，Uehara T，Shishido T，Naito A，Naito A，Cusack S.2018。通过核酸内切酶抑制剂Baloxavir maroxil诱导的流感病毒变体的表征。SCI REP 8：9633。2。Hashimoto T，Baba K，Inoue K，Okane M，Hata S，Shishido T，Naito A，Wildum S，Omoto S.2020。在Baloxavir Marboxil的临床试验中检测到的流感病毒的三聚体RNA聚合酶复合物中氨基酸取代的全面评估。流感其他呼吸病毒DOI：10.1111/irv.12821。3。ince WL，Smith FB，O'Rear JJ，Thomson M.2020。J Infect DIS 222：957-961。 4。 2018。J Infect DIS 222：957-961。4。2018。治疗 - 伴随流感病毒聚合酶酸性取代率与Balosavir Maroxavir Marboxil试验中的i38中的i38中的酸性取代相关。Noshi T, Kitano M, Taniguchi K, Yamamoto A, Omoto S, Baba K, Hashimoto T, Ishida K, Kushima Y, Hattori K, Kawai M, Yoshida R, Kobayashi M, Yoshinaga T, Sato A, 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