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Silmitasertib (CX-4945) 是一种临床使用的 CK2 激酶抑制剂，对 GSK3β 和 DYRK1A 激酶具有附加作用：结构视角
摘要：临床酪蛋白激酶 2 抑制剂 CX-4945 (silmitasertib) 对 DYRK1A 和 GSK3 β 激酶表现出显著的亲和力，这几种激酶与唐氏综合症表型、阿尔茨海默病、昼夜节律调节和糖尿病有关。这种脱靶活性为研究 DYRK1A/GSK3 β 激酶系统在疾病生物学中的影响以及可能的谱线延伸提供了机会。受这些激酶的双重抑制的启发，我们解决并分析了 DYRK1A 和 GSK3 β 与 CX-4945 的晶体结构。我们建立了一个基于量子化学的模型来合理化化合物对 CK2 α 、DYRK1A 和 GSK3 β 激酶的亲和力。我们的计算确定了 CK2 α 对 CX-4945 亚纳摩尔亲和力的关键因素。该方法可扩展到其他激酶选择性建模。我们表明，该抑制剂限制了 DYRK1A 和 GSK3 β 介导的细胞周期蛋白 D1 磷酸化，并降低了细胞中激酶介导的 NFAT 信号传导。鉴于 CX-4945 的临床和药理学特性，这种抑制活性使其成为一种有趣的候选药物，具有在其他疾病领域应用的潜力。■ 简介
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。
临床适用微环境分类器作为软组织肉瘤肿瘤缺氧生物标志物的技术开发和验证
背景：软组织肉瘤 (STS) 是罕见的异质性肿瘤，需要生物标志物来指导治疗。我们之前得出了一个预后肿瘤微环境分类器（24 基因缺氧特征）。在这里，我们开发/验证了一种用于临床应用的检测方法。方法：在 28 份前瞻性收集的福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 活检样本中比较了靶向检测 (Taqman 低密度阵列、nanoString) 的技术性能。通过与临床样本中的 HIF- 1 α /CAIX 免疫组织化学 (IHC) 进行比较，对 nanoString 检测进行了生物学验证。曼彻斯特 (n = 165) 和 VORTEX III 期试验 (n = 203) 队列用于临床验证。主要结果是总生存期 (OS)。结果：两种检测均表现出极好的可重复性。 nanoString 检测在体外缺氧条件下检测到 24 个基因特征的上调，而在体内 CAIX 表达高的肿瘤中，16/24 个缺氧基因上调。在曼彻斯特队列（HR 3.05，95% CI 1.54 – 5.19，P = 0.0005）和 VORTEX 队列（HR 2.13，95% CI 1.19 – 3.77，P = 0.009）中，缺氧高肿瘤患者的 OS 较差。在合并队列中，缺氧高肿瘤患者的 OS 独立预后（HR 2.24，95% CI 1.42 – 3.53，P = 0.00096）并与较差的局部无复发生存期相关（HR 2.17，95% CI 1.01 – 4.68，P = 0.04）。结论：本研究全面验证了更适合 FFPE STS 活检的微环境分类。未来用途包括：(1) 选择高风险患者进行围手术期化疗；(2) 生物标志物驱动的缺氧靶向治疗试验。
药物遗传学评论：具有临床可操作治疗关系的具有癌症风险增加的生殖系遗传变异
随着我们对基因组学和基因检测的理解不断加深，医疗决策的个性化也在同步推进。通过精心设计医疗护理以满足个人的特定需求，患者可以获得更好的长期结果、减少毒性并改善医疗体验。基因检测通常用于帮助诊断临床表现，甚至指导监测。通过持续调查，研究已开始根据与基因变异的独特关系来描述进一步的治疗意义。在这篇综述中，我们采取先发制人的方法来了解特定基因变异与可用疗法之间关系的现有证据。这篇综述揭示了一系列不同的关系，从有据可查的临床方法到具有未来应用潜力的调查结果。研究中确定的治疗剂范围从高度特异性的靶向疗法到具有与基因变异相似风险因素的药物。与国家标准化治疗方法相结合，医生在为患者制定个性化治疗计划时适当考虑这些关系至关重要。
使用限制光谱成像检测临床意义前列腺癌的定量测量效用 开发人工智能生成的，可解释的处理1 在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告 心力衰竭患者的院内死亡率的预测 使用分阶段seq技术对循环肿瘤DNA分析进行分析验证，以检测B细胞恶性肿瘤中的残留疾病 抗治疗癌细胞的计算分析 评估血浆P-TAU217用于检测多样化和异质社区同类群体中淀粉样病理学的评估 在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法 使用飞行时间MRI 测量脑血管系统中的动脉曲折。 初始结果
Mariluz Rojo Domingo * 1,2，Christopher C Conlin，PhD * 3，Roshan A Karunamuni，PhD 2，Courtney Ollison，Courtney Ollison，BS 2，Madison t Baxter，MS 2，MS 2，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Phd 2，Deondre d do，do do do，bs 1,2 Shabaik，医学博士5，Michael E Hahn，医学博士，博士3，Paul M Murphy，医学博士，博士3，Rebecca Rakow-Penner，MD，PhD 3，Anders M Dale，Anders M Dale，Phd 3,6,7，Tyler M Seibert，MD，MD，博士学位1,2,3 *这些作者在1,2,3 *
定量MRI生物标志物用于临床上显着前列腺癌的分类：回波时间可重复性的校准
背景：限制频谱成像限制评分（RSIRS）是用于检测临床上显着前列腺癌（CSPCA）的定量生物标志物。但是，RSIR的定量值受到诸如Echo Time（TE）之类的成像参数的影响。目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异，并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法：这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者； 97被诊断为CSPCA（年级≥2）。rsi数据是三次获取的：在最小TE 〜75ms，一次在TE = 90ms（分别为Temin 1，Temin 2和TE90）时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法，估计了RSI信号模型的四个扩散室（C）中的每个扩散室中的每个缩放系数（F）。确定了一个线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围为95 th thth
使用限制光谱成像检测临床意义前列腺癌的定量测量效用 中性粒细胞水平与的定量程度和进展相关 麻疹的回顾性废水跟踪
Mariluz Rojo Domingo，MS * 1,2，Christopher C Conlin，PhD * 3，Roshan A Karunamuni，PhD 2，Courtney Ollison，BS 2，Madison T Baxter，MS 2，MS 2，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Phd 2，Do，deondre d do，deondre d do，bs 1,2 Shabaik，医学博士5，Michael E Hahn，医学博士，博士3，Paul M Murphy，医学博士，博士3，Rebecca Rakow-Penner，MD，PhD 3，Anders M Dale，Anders M Dale，Phd 3,6,7，Tyler M Seibert，MD，MD，博士学位1,2,3 *这些作者在1,2,3 *
开处方长效注射药物的实用指南：临床知情的技术方面和算法方法，以增强临床实践中的理解和实施
临床抗精神病药有效性（CATIE）研究非常有充分的文献记载和支持，即精神分裂症谱系障碍的患者不能充分遵守药物。长效注射（LAI）药物始终被证明可以提高患有这些疾病患者的治疗。但是，导航可用的长效注射和提供者的选择性优先偏好的复杂性导致对这些有利的配方的优势不太优势。在本文中，我们总结了每种可用的药物，代表计算机生成的图形，以帮助了解剂量逻辑，并且易于遵循算法，以期将社区精神病医生和高级非医学精神病医生保健提供者提高LAI处方。
全基因组测序可以从单个子弹力的干血点标本
摘要：干斑（DBS）的收集促进了新生儿筛查，以了解世界各地医疗保健系统中各种罕见但非常严重的条件。可从DBS样品中取出不同大小（1.5–6 mm）的子拳头，以用作一系列生化测定的输入。DNA测序工作流中的进步允许直接从外周血，唾液和DBS等输入中生成全基因组测序（WGS）文库。我们比较了从直接从DBS生成的库获得的WGS指标与从外周血提取的DNA产生的库，这是这种类型的测定的标准输入。我们通过更改打孔号和大小作为测定的输入来探索DBS作为WGS的输入的灵活性。我们表明，WGS库可以从各种DBS输入中成功生成，包括单个3 mm或6 mm的冲孔，在检测基因变异的许多重要性指标中都观察到了同等的数据质量。我们观察到DBS和周围血管提取的DNA的性能在检测可能的病原基因变异的样品中，从患有囊性纤维化或苯基酮尿尿的个体中的样品中没有差异。wgs可以直接从DBS进行，这是快速发现临床相关的，疾病的基因变异的有力方法。
在31,605例房颤治疗的患者中，评估基于生物标志物的ABC-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF BLEEDED评分
1 Uppsala临床研究中心，瑞典乌普萨拉大学，瑞典。2部医学科学，心脏病学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉，瑞典。3美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学杜克临床研究所。 4美国查尔斯顿南卡罗来纳州医科大学。 5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。 6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。3美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学杜克临床研究所。4美国查尔斯顿南卡罗来纳州医科大学。 5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。 6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。4美国查尔斯顿南卡罗来纳州医科大学。5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。 6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。6美国波士顿哈佛医学院。7日本喀纳那川的托卡大学医学院。8部医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。