XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgastrointestinal
胃肠道疾病中的类器官：从实验模型到临床转化
摘要 我们正在进入一个医学时代，从患者那里获取的数据将越来越复杂，以确定正确的诊断、预测结果和指导治疗。我们预测，最有价值的数据将由在时间和空间上都高度动态的系统产生。三维 (3D) 类器官有望成为各种胃肠道 (GI) 疾病的极有价值的系统。在实验室中，类器官已经成为强大的系统，可以模拟分子和细胞过程，以惊人的细节协调自然和病理生理人体组织的形成。临床前研究令人印象深刻地证明，这些培养皿中的器官可以利用患者来源的材料来模拟免疫、肿瘤、代谢或感染性胃肠道疾病。技术突破现在允许研究健康和疾病中的细胞通讯和器官间串扰的分子机制，包括沿肠脑轴或肠肝轴的通讯。尽管在从胃肠道各个部位培养经典 3D 类器官方面取得了相当大的成功，但开发这些系统以最好地帮助患者方面仍然存在一些挑战。器官芯片、工程仿生系统（包括工程类器官）、微制造、生物打印和增强的严谨性和可重复性等新平台将为组织工程以及再生和个性化医疗开辟更好的途径。本综述将重点介绍一些已建立的方法以及胃肠病学领域中类器官的一些令人兴奋的新观点。目前，该领域准备向前发展，并以新型诊断和治疗方法的形式影响许多目前难以治愈的胃肠道疾病。
NSAID，胃肠道毒性和炎症性肠病
重点是IBD患者中这些药物的风险和特定数据，为其在临床实践中的适当使用提供了建议。尽管稀缺证据，但短期使用NSAID似乎是安全的，并且可用的数据表明选择性COX-2抑制剂
不仅仅是一种直觉：胃肠道在女运动员健康中的作用是什么？
摘要与大部分科学一样，女运动员正在研究中，特别是在胃肠道（GI）生理学领域。肠道功能对运动员的重要性至关重要，因为它支持营养的消化和吸收，并在外部环境和循环之间提供障碍。虽然在静置结构和功能方面的性别差异已经很好地表征了静止的特征，但在运动过程中仍然很少研究这一点。GI系统的更广泛影响已经开始实现，现在已被广泛承认在更有系统的身体系统中发挥作用。在当前的评论中，我们讨论了局部问题，包括男性和女性的GI结构，功能和微生物组。我们还讨论了运动员经历的胃肠道相关症状，突出了男性和女性之间发病率的差异，并讨论了促成因素。然后，我们超越肠道，讨论已证明具有性别差异并且受GI系统影响的更广泛的生物学过程。其中一些领域包括免疫功能和疾病，睡眠，激素，骨骼健康和肠道 - 脑 - 轴 - 轴的风险。目前尚不清楚这种影响和关系的大小，但有足够的机械数据可以考虑到胃肠道在整体女运动员健康中可能发挥的更中心作用。
肝素酶在胃肠功能障碍中的作用...
摘要：肝素酶（HPA）是一种β-D葡萄糖醛酸酶，属于内切糖苷酶家族，在炎症、血管生成、肿瘤转移等许多病理生理过程中发挥重要作用。当HPA表达异常高时，硫酸肝素蛋白聚糖侧链发生降解，破坏细胞屏障，导致炎症的发生发展，严重者可发生全身炎症。脓毒症是危重患者死亡的主要原因。脓毒症中，胃肠道是首发和最常受累的靶器官，常导致胃肠道功能障碍。HPA过表达已被证实会加速脓毒症进展和胃肠道功能障碍，因此推测HPA可能发挥重要作用，并可作为脓毒症胃肠道功能障碍的诊断指标。因此HPA抑制剂有望成为治疗脓毒症患者胃肠功能障碍的靶向药物，本文主要探讨HPA在脓毒症胃肠功能障碍中的作用。
胃肠道健康和疾病中的炎性体和共生微生物之间的相互作用
炎性体是一种胞质多蛋白复合物，在炎症和细胞死亡中起着至关重要的作用。炎性体复合物中的传感器蛋白检测到各种微生物和内部刺激，从而导致随后的caspase激活。胱天蛋白酶的激活导致促炎性细胞因子IL-1 B和IL-18或凋亡的成熟。炎性体功能障碍与包括自身免疫性疾病和癌症在内的各种疾病的发病机理有关。看来，肠道菌群和炎性体之间的相互作用在胃肠道中起着至关重要的作用。肠道菌群诱导炎性蛋白的表达和激活，这与肠道中的体内平衡和疾病有关。同样，尽管有争议，但越来越多的证据表明，炎性体激活可以调节肠道微生物群的组成，这反过来又影响了疾病进展。在这篇综述中，我们总结了当前的概念和最新的见解，这些概念和肠道共生微生物联系起来。我们描述了炎症体和共生微生物群之间的相互相互作用与宿主中的生理和病理生理后果有关。
人工智能在胃肠疾病中的应用
在消化科服务中，查阅大量的内镜图像会导致医生过度劳累，间接影响诊断的准确性和决策的效率。为了减轻繁琐的工作负担，实现更全面的任务，临床对人工智能辅助工具的需求正在上升。研究人员已经开发出人工智能方法，可以自动分割内镜图像中感兴趣的病变。这些对于消化道疾病的诊断、治疗和预后具有重要价值。目前，人工智能在消化道疾病中的应用尚处于早期阶段，数据的获取、清洗和标准化是限制人工智能发展的巨大问题。而且，人工智能能否快速应用于消化道疾病，不仅取决于智能系统在临床应用中的表现，还取决于临床医护人员对人工智能的理解和接受程度。
Gefitinib治疗后胃肠道和输尿管溃疡出血：病例报告
一种类型，白细胞计数正常。尿细胞学的结果为恶性细胞阴性。超声图指示的肾结石。随访X光片显示右上叶中质量的大小有相当大的减小。在输尿管镜检查上，发现左上输尿管被肾脏骨盆河口附近的粘膜溃疡包围（图4A），伴有出血，一块0.8厘米的石头位于右肾脏的下尾部。患者通过输尿管镜用Holmium激光碎石疗法治疗，双侧插入输尿管支架。操作无问题进行，并且手术后的恢复很好。对输尿管溃疡的组织病理学检查显示没有肿瘤细胞。术后三周，取消了输尿管支架，但血尿仍然存在。重复的尿液分析表明，红细胞计数超过100/μl。由于多个溃疡的出血，患者的血红蛋白较低，并且值在90至100 g/dL之间波动。凝血功能和血小板在住院期间稳定。该患者没有服用可能同时增强吉非替尼血液浓度或影响血液系统的药物。此外，他没有服用会诱导溃疡的药物，例如非甾体类抗炎药（NSAIDS）或抗血小板药物。结合患者的耐受性和对考虑到吉非替尼的副作用，从患者的病史中缺乏胃肠道（GI）和尿路疾病，相关文献和多学科专业知识，因此得出的结论是，溃疡是由吉非替尼引起的。
引用：Levi R、Carli F、Arévalo AR 等人。基于人工智能的胃肠道出血患者重症监护病房输血预测。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100245。doi:10.1136/bmjhci-2020-100245
摘要 目的 在可能出现血流动力学障碍或可能需要紧急干预的情况下，胃肠道 (GI) 出血通常需要重症监护病房 (ICU)。然而，许多进入 ICU 的患者出血停止，不需要进一步干预，包括输血。本研究提出了一种人工智能 (AI) 解决方案，用于预测入住 ICU 的胃肠道出血患者的再出血。方法 使用两个公开的 ICU 数据库（重症监护医学信息集市 V.1.4 数据库和 eICU 协作研究数据库）训练和测试机器学习算法，使用免于输血作为可能不需要 ICU 级护理的患者的代理。使用现成的数据（包括实验室、人口统计和临床参数）探索了多个初始观察时间范围，总共 20 个协变量。结果最佳模型使用 5 小时的观察期来实现接受者操作曲线下面积 (ROC-AUC) 大于 0.80。该模型在针对两个 ICU 数据库进行测试时表现稳健，所有数据库的 ROC-AUC 都相似。结论人们认识到人工智能对医疗创新的潜在破坏性影响，但在实施和部署之前，应考虑人工智能对医疗应用的风险和当前的局限性。所提出的算法并非旨在取代临床决策，而是为临床决策提供参考。前瞻性临床试验验证作为分类工具是必要的。
人工智能在胃肠内窥镜检查中的作用不断演变
人工智能 (AI) 是不同技术的结合，使机器能够以类似人类的智能水平感知、理解和学习。人工智能技术最终将增强人类的能力，为机器提供真正的自主权，减少错误，提高生产力和效率。人工智能看起来很有前途，这个领域充满了发明和新奇的应用；然而，机器学习的局限性表明谨慎乐观是正确的策略。人工智能也正被纳入医学领域，通过加快流程和实现更高的准确性来改善患者护理，从而实现最佳患者护理。使用深度学习技术的人工智能已被用于识别、区分包括胃肠内窥镜检查在内的多个医学领域的目录图像。胃肠内窥镜检查领域涉及在各种胃肠内窥镜设备系统的帮助下使用图像分析对各种消化系统疾病进行内窥镜诊断和预测。基于人工智能的内窥镜系统可以根据其训练和验证可靠地检测并提供有关胃肠道病理学的关键信息。这些系统可以使胃肠病学实践在未来几年内变得更容易、更快、更可靠，并减少观察者之间的差异。然而，认为这些系统将取代人类决策取代胃肠内窥镜医师的想法在不久的将来似乎并不可信。在这篇评论中，我们讨论了人工智能和相关的各种技术术语、胃肠内窥镜检查中不断发展的作用以及未来的可能性。
PD-L1治疗胃肠道恶性肿瘤
摘要 近几年来，免疫检查点抑制剂前所未有的成果已导致多种癌症临床治疗实践发生范式转变。然而，绝大多数胃肠道癌症患者并未从免疫疗法中获益。迄今为止，微卫星不稳定性高和 DNA 错配修复缺陷是免疫检查点抑制剂疗效的唯一可靠预测生物标志物。不幸的是，这些患者仅占所有胃肠道癌症的 5%–10%。人们已认识到几种对免疫疗法具有先天性和适应性耐药性的机制，这些机制可能至少是导致免疫检查点抑制剂在这一患者群体中失败的部分原因。在这篇综述文章的第一部分，我们概述了免疫检查点抑制剂在胃肠道癌症患者中的主要临床试验以及预测生物标志物的作用。在第二部分中，我们讨论了有关免疫疗法耐药机制的实际知识体系以及目前正在研究的最有希望的方法，以扩大可从免疫检查点抑制剂中受益的胃肠道癌症患者群体。