•Barodiya,V。K.(2022)。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能,包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性:研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上,以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo,X.,Wang,Y。,&Lee,L。(2021)。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架,用于使用精度,回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性:研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能,从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
先天性免疫力(IEI)包括多种异质遗传疾病,其中免疫系统中的缺陷导致对感染和其他并发症的敏感性增加。准确,及时诊断IEI对于治疗计划和预后至关重要。在这项研究中,评估了临床外显子组测序(CE)诊断IEI的临床实用性。对于37例与IEI相关的症状,体征或实验室异常的韩国患者,CES涵盖了4,894个基因,包括与IEI相关的基因。审查了他们的临床诊断,临床特征,感染家族病史和实验室结果以及检测到的变体。使用CES,在37例患者中有15例(40.5%)对IEI进行了遗传诊断。 从IEI相关的基因,BTK,UNC13D,STAT3,IL2RG,IL2RG,IL10RA,NRAS,SH2D1A,GATA2,TET2,TET2,PRF1和UBA1中检测到了17种致病变异,其中四种变体先前是一致的。 其中,从GATA2,TET2和UBA1中鉴定出体细胞病变变体。 此外,我们通过CES偶然诊断出了两名患者,该患者是为了诊断未识别的IEI患者的其他疾病而进行的。 综上所述,这些结果证明了CES诊断为IEI的实用性,这有助于准确的诊断和适当的治疗。使用CES,在37例患者中有15例(40.5%)对IEI进行了遗传诊断。从IEI相关的基因,BTK,UNC13D,STAT3,IL2RG,IL2RG,IL10RA,NRAS,SH2D1A,GATA2,TET2,TET2,PRF1和UBA1中检测到了17种致病变异,其中四种变体先前是一致的。其中,从GATA2,TET2和UBA1中鉴定出体细胞病变变体。此外,我们通过CES偶然诊断出了两名患者,该患者是为了诊断未识别的IEI患者的其他疾病而进行的。综上所述,这些结果证明了CES诊断为IEI的实用性,这有助于准确的诊断和适当的治疗。
方法:招募了总共333例肺结核(训练队列中的233例,在验证队列中为100例)。从MRI图像(CE T1W和T2W)中提取了总共2,824个放射线特征。逻辑回归(LR),幼稚的贝叶斯(NB),支持向量机(SVM),随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBOOST)分类器用于构建预测模型,并在应用最佳预测模型后为每个患者获得了放射线学分数(RAD分数)。临床因素和RAD分数共同基于多元逻辑回归分析构建了一个nom图模型,并使用接收器操作特征曲线(AUC)下的区域评估了五个预测模型的诊断性能。
抗生素耐药性ESKAPE(屎肠球菌、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和肠杆菌属)病原菌是对人类健康的全球威胁。ESKAPE病原菌是院内感染中最常见的机会性致病菌,相当一部分临床分离株对常规抗菌治疗不敏感。因此,能够有效对抗ESKAPE病原菌的创新治疗策略将带来巨大的社会效益和经济效益,并减轻成千上万患者的痛苦。在这些策略中,CRISPR(成簇的规律间隔的短回文重复序列)系统由于其高特异性而受到了格外的关注。遗憾的是,目前还没有基于CRISPR系统的直接抗感染治疗方法。本文就CRISPR-Cas系统在ESKAPE病原体研究中的应用进行综述,旨在为理想的新型药物研究提供方向,为解决后抗生素时代多重耐药菌(MDR)引起的一系列问题提供参考,但多数研究距离临床应用还有一定的距离。
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病(DPN)的概念,临床和治疗方面的当前知识,并提供指导文件,以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素,强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN,并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop,并排除其他详细的神经疗法,以排除AIRIPATH的NEUROP,并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前,DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制(主要用于1型糖尿病)和多因素干预措施(主要针对2型糖尿病)表示,但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸(ALA)似乎是一条重要的第一线发病机理,因为它是一种直接和间接的抗氧化剂,可与直接针对活性氧的策略一起使用,并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力,以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距,需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计,健壮,多中心临床试验,以通过简单有效的算法促进DPN的诊断,并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子,从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法,这可能会为新型治疗的新疗法提供机会,这些疗法在DPN的早期阶段会有效,并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子,从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法,这可能会为新型治疗的新疗法提供机会,这些疗法在DPN的早期阶段会有效,并且可能会改变这种疾病的自然病程。
结果:使用血液作为MNGS测试样品,宿主DNA的比例为99.9%,只有三种细菌,未检测到真菌。在MNG中使用血浆时,宿主DNA的比例约为97%,检测到84个细菌和两种真菌。值得注意的是,分别在43对血液和血浆样品中检测到16S rRNA NGS。血液培养物检测到49种细菌(23个革兰氏阴茎和26克阳性球菌)和4种真菌,其中14种细菌被临床微生物学家视为污染物。对于所有血液培养物,血浆CFDNA MNG检测到78.26%(19/23)革兰氏阴性杆,17%(2/12)革兰氏阳性球菌,没有真菌。与血液培养物相比,血浆CFDNA MNG的敏感性和特异性检测细菌和真菌分别为62.07%和57.14%。
在NICE指南中脱离建议。他们强调说,自《 NICE指南》中有关HFREF的建议以来,引入了新药类别,结合了更广泛的临床实践的变化,内容涉及开处方第一线药理治疗的时机,这意味着这些建议可能会过时。有人强调,与NICE指南相关的治疗算法特别有可能越来越多地过时,因为没有提到最近发布的NICE技术评估指南。尤其是该主题专家强调了ESC在2021年发表的急性和慢性心力衰竭的诊断和治疗指南,这是实践如何改变的一个例子,并强调了有关新药物类别的关键出版物。
宏基因组新一代测序 (mNGS) 是诊断传染病的一种变革性方法,它利用无偏高通量测序直接检测和表征临床样本中的微生物基因组。本综述全面概述了 mNGS 技术的基本原理、测序工作流程和平台。该方法的骨干包括对从不同样本类型中提取的总核酸进行散弹枪测序,能够在不了解传染源的情况下同时检测细菌、病毒、真菌和寄生虫。mNGS 的主要优势包括它能够识别稀有、新型或不可培养的病原体,与传统的基于培养的方法相比,可以更全面地了解微生物群落。尽管有这些优势,但数据分析复杂性、高成本以及需要优化样品制备方案等挑战仍然是重大障碍。mNGS 在各种全身性感染中的应用凸显了其临床实用性。本综述中讨论的案例研究说明了其在诊断呼吸道感染、血流感染、中枢神经系统感染、胃肠道感染等疾病方面的功效。通过快速识别病原体及其基因组特征,mNGS 有助于及时和有针对性的治疗干预,从而改善患者的治疗结果和感染控制措施。展望未来,mNGS 在传染病诊断领域的前景看好。生物信息学工具和测序技术的进步有望简化数据分析、提高灵敏度和特异性并缩短周转时间。与临床决策支持系统的集成有望进一步优化 mNGS 在常规临床实践中的利用。总之,mNGS 代表了传染病诊断领域的范式转变,为微生物多样性和发病机制提供了无与伦比的见解。尽管挑战依然存在,但持续的技术进步具有巨大的潜力,可以巩固 mNGS 作为现代医学武器库中的关键工具的地位,使临床医生能够精确、快速、全面地检测病原体。
方法:对基因表达综合数据库中两种疾病的公开数据进行差异表达分析和加权基因相关网络分析(WGCNA),寻找与两种疾病相关的基因。利用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)、基因本体论和京都基因和基因组百科全书来识别与T2DM相关的MAFLD基因和潜在机制。利用机器学习算法结合12种cytoHubba算法筛选候选生物标志物,构建并评估T2DM相关MAFLD的诊断模型。采用CIBERSORT方法研究MAFLD中的免疫细胞滤过和中心基因的免疫学意义。最后,采集T2DM相关MAFLD患者、MAFLD患者和健康个体的全血,并采用高脂、高糖结合高脂细胞模型来验证中心基因的表达。