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基于肌肉侵入性膀胱癌的遗传景观的硅药物反应预测中个性化的展示研究
改进且便宜的分子诊断允许从“一种尺寸适合所有疗法”转移到针对单个肿瘤的个性化疗法。然而，基于全面测序的大量潜在目标仍然是一个尚未解决的挑战，可以阻止其在临床实践中的常规使用。因此，我们设计了一个工作流，该工作流选择基于多摩学测序和计算机药物预测的最有希望的治疗靶标。在这项研究中，我们证明了关注膀胱癌（BLCA）的工作流程，迄今为止，尚无可靠的诊断来预测治疗方法的潜在益处。在TCGA-BLCA队列中，我们的工作流程确定了由21个基因和72种药物组成的面板，这些小组建议对95％的患者进行个性化治疗，包括5个尚未报道为BLCA临床测试的预后标记。自动化的预测是通过手动策划的数据补充的，从而可以进行准确的灵敏度或抗药性指导的药物反应预测。我们根据在手动策展期间发现的陷阱讨论了药物相互作用数据库的潜在改进。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
评估重组侵入性，非致病性大肠杆菌作为针对细胞内病原体Brucella
我们的方法利用非病原性大肠杆菌在递送和呈递抗原时模仿细胞内病原体的布鲁氏菌融合体来刺激TH1和CTL反应。大肠杆菌通常是细胞外的，而布鲁氏菌是细胞内细菌。因此，我们启动了大肠杆菌（DH5α），以表达含有耶尔森氏菌的INV基因的质粒，单核细胞增生李斯特氏菌的基因和HLY基因[31]。通过结合αβ1-整合素异二聚体来引入宿主细胞的大肠杆菌侵袭。整合素的聚类后，Inva-sin激活了信号级联。一种信号通路会导致局灶性粘附组分的激活，包括SRC，局灶性粘附激酶和细胞乳蛋白蛋白，导致形成伪足，使细菌吞噬细菌进入宿主细胞。侵入蛋白与β1-整合蛋白的结合是必要的，并且足以诱导细菌的吞噬，即使是非专业的吞噬细胞。第二个途径，包括Rac1，NF-κB的激活和有丝分裂原激活的蛋白激酶，导致促炎细胞因子的产生[32]。互隔化后，将大肠杆菌带入发生细菌裂解的吞噬体/溶酶体。HLY基因产物以及其他细菌蛋白被释放到乳胶囊泡中。硫酸激活的Hly，也称为李斯特氏蛋白酶O（LLO）是一种在低pH值下的结合和孔形吞噬体膜的孔形成细胞溶胶蛋白酶。此批判步骤将抗原从大肠杆菌出口到细胞质细菌的细胞质含量可以通过LLO产生的孔中逃脱到乳腺细胞的胞质区室。
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
血清型特异性肺炎球菌侵入性
血清型特异性肺炎球菌的侵入性：对疾病发病率和载体患病率的配对估计1的全球荟萃分析2 3 Katherine E. Gallagher Phd 1,2*＆Fredrick Odiwour BSC。1* , Christian Bottomley PhD 2 , John Ojal PhD 1 , Aisha 4 Adamu PhD 3 , Esther Muthumbi PhD 1 , Eunice W. Kagucia PhD 1 , Laura L Hammitt MD 4 , Sergio Massora PhD 5 , 5 Betuel Sigaúque 5 , Alberto Chaúque MSc 5 , Leocadia Vilanculos MD 5 , Jennifer R. Verani MD 6，Maria da Gloria 6 Carvalho PhD 6，Anne von Gottberg PhD 7,8，Jackie Kleynhans PhD 7,9，Shabir A. Madhi Phd 10，Courtney P. 7 Olwagen P. 7 Olwagen P. 7 Olwagen Phd 10，Grant Mackenzie Phd 11，Rasheed Salaudeen MSC 11，Ryan Gierke 6，Migako kobay kobay kobay kobay kobians thepe kobay kobay kobians thepe sepn step n Stepse thepie sepn steps n Stepse n Stepn sepn thepie thepe n St. 12，Inci Yildirim PhD 12-16，Stepy Thomas MSPH 17，Amy Tunali MPH 17，Monica Farley MD 17，9 Todd D. Swarthout Phd 18,19，Akuzike Kalizage Kalizang'oma PhD 18,19 Ladhani MRCPCH 21，Elizabeth Miller DSC 2，J。AnthonyG. 11 Scott FRCP 1,2 12 13 1流行病学和人口统计部，Kemri-Wellcome Trust研究计划（KWTRP），基里菲，KILIFI，KILIFI，14肯尼亚15 2伦敦15 2伦敦伦敦卫生与热门医学学院16 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3。英国牛津大学牛津大学医学系。42 43 *这些作者对分析也同样贡献44 45通讯作者：Katherine Gallagher，Kemri Wellcome Trust研究计划，PO Box 46
评估小儿微创食管吻合模型的缝合技能改进：基于模拟器的观察群研究
这项研究旨在通过密集的模拟器训练来评估微创手术（MIS）缝合技能的增强，以将各种实验测量的运动参数与已建立的评分系统进行比较，并确定可能对实现能力至关重要的运动参数。55名儿童内窥镜手术的强化实践过程的参与者被包括在内。训练从每天的单手术结练习开始，在最后一天进行了执行，类似于食管闭锁修复的吻合术。通过成功完成吻合术来衡量训练效果。通过配备专门传感器的模拟器评估了技能，该模拟器将数据转换为一组仪器运动参数。此外，两名研究人员使用录制视频和对技术技能的客观结构化评估（OSAT）问卷进行了评估。每天都会注意到单手术结的显着提高，特别是在指标上：时间，运动经济，平稳性，加速度，仪器活动和整体评分。在自动化和人类评估之间观察到了强相关性。48/55参与者在最后一天尝试吻合，其中70％（34/48）取得了成功（中位数5.1/10，只有16.7％的得分高于7/10）。涵盖的运动经济和仪器距离是吻合成功的最相关的预测指标。密集的模拟培训显着提高了内窥镜缝合技巧。
关键转录因子解锁了干细胞中的新潜力...
作为替代方案，SDMA是蛋白质分解的副产品，已成为肾功能的更可靠的指标。SDMA积聚在血液中，因为它不能被代谢，并且主要由肾脏排泄。测量尿液中的SDMA提供了更准确的肾脏健康指标。与肌酐不同，即使轻度肾脏损伤（25-40％损失），SDMA水平也会增加，并且不会受到肌肉质量的显着影响。
脑对文本解码：通过键入
现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是，这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里，我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生，并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此，我们介绍了Brain2Qwerty，这是一种新的深度学习架构，训练了从电 - （EEG）或磁刻板图（MEG）解码句子，而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG，Brain2Qwerty平均达到32％的字符率（CER），并且基本上超过了EEG（CER：67％）。对于最佳参与者来说，该模型达到了19％的CER，并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程，但对印刷错误的分析表明，它也涉及更高级别的认知因素。总的来说，这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距，因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。
与非侵入性运动皮层刺激在复杂区域疼痛综合征
本研究的目的是使用高频重复的经颅网络网络刺激或经颅的直流电流刺激和经皮脊柱直流电流刺激在复杂的重新疼痛综合征患者中比较运动皮层刺激的镇痛作用。三十三名患有复杂区域疼痛综合征的患者被随机分为三个治疗组之一（重复的经颅磁刺激，n = 11;经颅直流电流刺激，n = 10;经脑脊柱直流电流刺激，n = 12），n = 12），并接受了3周的刺激阶段（诱导阶段）的12个月（诱导阶段）（4个月）（4个月）（4个月）（4个月）（4个月（4个月）（4个月）（4个月（4个月）（4个月）（4个月）（4个月）（主要终点是在治疗前的一个月（基线），5个月的刺激期和治疗后1个月内用视觉数值评估的平均疼痛强度。与经皮的脊柱直流电流刺激组相比，每周的视觉数值量表疼痛评分在所有时间点都显着引起，在重复的经颅磁刺激组的最后两个时间点（5个月的刺激期的结束和1个月后的结束），但在Tran Scranial Direct Direct Direct刺激组中。与重复的经颅磁刺激（P = 0.008）和转颅直流电流刺激相比，使用经皮脊柱直流刺激在感应期结束时观察到明显的疼痛缓解（P = 0.003）。在感应阶段发现了这种功效，此后得到了维持。在这项试验中，与运动皮层刺激技术（重复的经颅磁刺激，经颅直接电流刺激）相比，经皮脊柱直流电流刺激更有效地缓解了复杂区域疼痛综合征患者的疼痛。这项研究需要进一步研究，以确认经皮脊柱直流刺激作为复杂区域疼痛综合征的治疗选择的潜力。
基于电场的给药可改善非侵入性脑刺激
图1。e-field剂量在主题一级优于其他给药策略。（a）选择所有线圈位置以最大化皮质靶刺激。（b）基于电动机阈值（MT）（上排）的剂量在不同的皮质靶区域（柱）施加相同的刺激器强度，从而产生高度可变的皮质刺激强度（以每米的电压为单位； V/m）。“ Stokes”方法（中行）线性地调节了线圈到目标距离的刺激器强度，但仍会导致跨靶标的皮质刺激的次优匹配。e-field的给药（底行）为所有靶标提供相同的皮质刺激强度。颜色：| e |。百分比：MT刺激器强度的百分比。所有电子场均在灰质表面可视化，以示例性主题。（c）刺激器强度（上排）与皮质刺激暴露（底行）之间的关系在皮质靶标之间有很大不同。在皮质靶标上提取刺激暴露，并与MT强度下的M1暴露有关（“ 100％”）。