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抽象背景免疫检查点抑制剂(ICI)胃肠道毒性(胃炎,肠炎,结肠炎)是发病率和治疗相关死亡的主要原因。指南一致认为类固醇 - 久违的案例值得英夫利昔单抗,但是,富裕的ICI-rarcrarcrardory ICI胃肠道毒性(IRIGITOX)的最佳治疗尚不清楚。我们进行了国际多中心回顾性案例系列。irigitox被定义为症状分辨率≤Grade1(不良事件的常见术语标准v.5.0)≥2英夫利昔单抗剂量或症状分辨率≤Grade2后2剂量的失败。提取了有关人口统计学,类固醇使用,对治疗的反应和生存结果的数据。毒性在症状发作和英夫利昔单抗衰竭的时间时进行了评分。通过症状分辨率,分辨率和类固醇断奶持续时间评估英夫利昔单抗难治疗法的功效。生存结果。结果确定了78例患者:中位年龄60岁; 56%的男人;多数黑色素瘤(n = 70,90%); 60(77%)单独或单独或与抗编程细胞死亡蛋白1单独或结合结合结肠炎(n = 74,95%),接受了抗胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4。给出了106次三氟昔单抗治疗:31个钙调蛋白抑制剂(CNIS); 27抗代谢物(霉酚酸盐,硫唑嘌呤); 16个非系统性免疫调节剂(例如,美沙嗪或布德索尼); 15 Vedolizumab; 5其他生物制剂(抗Interleukin-12/23,16,Janus激酶抑制剂)和7种介入程序(包括结肠切除术); 5没有接受Infliximab后治疗。在大多数(n = 23/31,74%)接受CNIS治疗的患者中,症状解决方案是实现的;抗代谢物的12/27(44%); 7/16(44%)具有非系统性免疫调节,8/15(53%)的vedolizumab和5/7(71%)带有介入程序。 没有非维伐单抗生物制剂导致毒性解决。 cnis的症状解决(12天)和类固醇断奶(43天)的时间最短;但是,与其他药物相比,与无事件生存期(6.3个月)和总生存期(26.8个月)相关。 相反,Vedolizumab具有症状解决方案是实现的;抗代谢物的12/27(44%); 7/16(44%)具有非系统性免疫调节,8/15(53%)的vedolizumab和5/7(71%)带有介入程序。没有非维伐单抗生物制剂导致毒性解决。cnis的症状解决(12天)和类固醇断奶(43天)的时间最短;但是,与其他药物相比,与无事件生存期(6.3个月)和总生存期(26.8个月)相关。相反,Vedolizumab具有
胃肠道内窥镜产生的抽象客观碳排放已被认为是一个关键问题。范围3排放主要是由购买商品的制造,包装和运输引起的。据我们所知,旨在减少范围3排放的测量功效的前瞻性数据。 设计该研究是在中型学术内窥镜检查单元中进行的。 要求内窥镜消耗品的制造商回答有关制造,起源,包装和运输的问卷。 基于这些数据,尽可能购买替代产品。 此外,还指示工作人员如何避免浪费。 此后,购买的每个项目的碳足迹是从2月至2023年5月(干预期)计算的,并将范围3排放量与上一年同期(控制期)进行了比较。 结果26个40家公司回答了问卷。 322种产品中的229种被归类为不利。 对于47/229项(20.5%)来说,可以切换到替代项目。 1666在干预期间进行内窥镜检查,而对照期间进行了1751次检查(-4.1%)。 使用的仪器数量减少了10.0%(3111 vs 3457)。 使用较少和替代产品的碳排放量减少了11.5%(7.09 vs 8.01吨碳等效= TCO2 E)。 废物的分离导致20.1%的降低(26.55 vs 33.24 TCO2E)。 总共可以将碳排放量减少18.4%。据我们所知,旨在减少范围3排放的测量功效的前瞻性数据。设计该研究是在中型学术内窥镜检查单元中进行的。要求内窥镜消耗品的制造商回答有关制造,起源,包装和运输的问卷。基于这些数据,尽可能购买替代产品。此外,还指示工作人员如何避免浪费。此后,购买的每个项目的碳足迹是从2月至2023年5月(干预期)计算的,并将范围3排放量与上一年同期(控制期)进行了比较。结果26个40家公司回答了问卷。322种产品中的229种被归类为不利。对于47/229项(20.5%)来说,可以切换到替代项目。1666在干预期间进行内窥镜检查,而对照期间进行了1751次检查(-4.1%)。使用的仪器数量减少了10.0%(3111 vs 3457)。使用较少和替代产品的碳排放量减少了11.5%(7.09 vs 8.01吨碳等效= TCO2 E)。废物的分离导致20.1%的降低(26.55 vs 33.24 TCO2E)。总共可以将碳排放量减少18.4%。每个手术的结论使用较少的乐器,回收包装材料并改用替代产品可以减少碳排放,而不会损害内窥镜工作流程。
人类胃肠道(肠道)微生物组在维持宿主健康中起着至关重要的作用,并且越来越被认为是精确医学的重要因素。高通量测序技术已彻底改变了 - 组数据的生成,促进了人类肠道微生物组的表征,并具有出色的分辨率。通过揭示有关功能基因,微生物组成,聚糖和代谢产物的信息,对各种 - 组数据的分析,包括荟萃分析,元基因组学,糖基因组和代谢组学。这种多词方法不仅为肠道微生物组在各种疾病中的作用提供了见解,而且还促进了微生物生物标志物用于诊断,预后和治疗的鉴定。机器学习算法已成为从复杂数据集中提取有意义的见解的强大工具,并且最近通过有效地识别微生物特征,预测疾病状态并确定潜在的治疗靶标,将其应用于宏基因组学数据。尽管有这些快速的进步,但仍然存在一些挑战,例如关键知识差距,算法选择和生物信息学软件参数化。在这个迷你审查中,我们的主要重点是宏基因组学,同时认识到其他 - 词素可以增强我们对生物功能多样性及其与宿主的相互作用的理解。我们旨在探索当前的多词,精密医学和机器学习的交集,以促进我们对肠道微生物组的理解。一种多学科的方法有望在精确医学时代改善患者的结果,因为我们揭示了微生物组与人类健康之间的复杂相互作用。
abtract,应力与胃肠道(GI)疾病之间的关联已经很好地确定,而确切的机制仍然难以捉摸。因此,迫切需要建立小鼠模型来研究约束应力相关的GI泄漏,但是当前模型有其局限性。最近已经开发了一种新的埃文斯蓝色约束小鼠模型,该模型使研究人员能够研究活动物中的约束压力相关的GI泄漏。本评论文章将重点介绍该模型,包括其机制,临床意义以及研究约束压力相关的GI损伤的应用。使用该模型的研究的最新发现也将得到强调,以及它们的诊断和治疗潜力。本文旨在讨论当前的研究,并为进一步研究提供建议,最终提高我们对压力与胃肠道损伤之间的联系并改善患者结果的理解。
帕金森氏病是一种复杂的女性神经神经疾病,会导致压倒性黑核的多巴多神经系统丧失。 div>黑核并不是唯一受该疾病影响的大脑区域,而不是第一个。 div>现代和高级研究表明,这种疾病不仅影响中枢神经系统。 div>实际上,您将在自我激烈的情况下beal我 - alpha,统治者和系统沉积的效果以及在神经系统之外羞辱的系统,这会影响患者生活的质量。 div>在消化系统中,被认为很难吞咽,便秘和小肠中细菌的繁殖,这被患者中的几个常见病例夸大了。 div>除了在案件附近的附近,包括皮脂和粉红色炎症,皮肤癌等。 div>最后,假系统的凹痕(例如触摸和气味的减少)与异常有关。 div>需要额外的高质量研究来开发
微生物组成和多样性的不平衡,有利于致病性微生物,结合失去有益的肠道微生物群的损失是由于年龄,饮食,饮食,抗菌剂给药,其他潜在的疾病>等因素。益生菌因其通过刺激土著肠道菌群,增强宿主对感染的免疫力,帮助消化和执行其他各种其他功能而改善健康的能力而闻名。同时,这些微生物产生的代谢产物称为生物后,其中包括细菌素,乳酸和过氧化氢等化合物,有助于抑制广泛的致病细菌。本评论介绍了在管理和治疗各种人类疾病中使用益生菌的更新,包括在19 Covid-19感染期间或之后可能出现的并发症。
1 伊朗德黑兰沙希德·贝赫什提医科大学胃肠病学和肝病研究所胃肠道疾病基础和分子流行病学研究中心,2 伊朗德黑兰塔比亚特·莫达雷斯大学生物科学学院分子遗传学系,3 伊朗德黑兰沙希德·贝赫什提医科大学胃肠病学和肝病研究所胃肠病学和肝病研究中心,4 意大利卡塞塔坎帕尼亚“路易吉·万维泰利”大学环境、生物和制药科学与技术系 (DiSTABiF),5 意大利那不勒斯国立研究委员会 (CNR) 遗传学和生物物理研究所 (IGB) “阿德里亚诺·布扎蒂-特拉韦尔索”,6 生殖生物医学研究遗传学系伊朗德黑兰 ACECR 鲁瓦扬生殖生物医学研究所中心
甲基化和ncRNA作为表观遗传修饰的两个重要调控因子,其异常表达在肿瘤中已被广泛证实。二者之间复杂的相互作用是胃肠道肿瘤(包括食管癌、胃癌、结直肠癌、肝癌和胰腺癌)恶性表型、预后不良和耐药性形成的关键。因此,本文对胃肠道肿瘤中ncRNA与甲基化修饰的相互关系过程进行了综述,包括甲基化酶调控ncRNA的具体机制、ncRNA调控甲基化修饰的分子机制以及ncRNA与甲基化修饰相互作用与肿瘤临床特征的相关性,并讨论了ncRNA与甲基化修饰在临床诊断和治疗中的潜在价值。
人工智能 (AI) 已显示出作为各种胃肠道疾病预后工具的巨大潜力,包括结直肠癌、食管疾病、炎症性肠病 (IBD)、肝病和胰腺疾病。AI 算法分析患者数据,以提供有关疾病进展、治疗反应和预后的见解。在胃肠病学中,AI 在上消化道内窥镜检查方面表现出色,在检测食管癌和胃癌方面的表现超过了人类。它提供了癌症筛查和自动报告生成等好处。在 IBD 中,AI 可以预测疾病发作、评估治疗反应并为个体患者量身定制治疗方案。对于肝病,AI 可以识别细微的放射学特征、监测纤维化进展并评估治疗反应模式。在胰腺疾病中,AI 模型可以预测结果、优化手术并实现靶向治疗。将 AI 作为预后工具进行整合可带来诸多优势,例如快速处理大量数据、提高诊断准确性以及帮助进行风险分层和治疗计划。挑战包括伦理考量以及需要通过更大规模的研究进行验证。总体而言,人工智能有潜力彻底改变胃肠道疾病的管理,改善患者的治疗效果和生活质量。