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。
信息仅限于期刊名称和数字,但缺乏有关所包含的文章(例如文章)的信息,该文章发表在给定问题中。因此,当尝试采用大规模的方法和观点时,就不可能完全掌握过去的期刊媒体发表的内容。并不意味着数字化的文本语料库是不合适的或不适合文化研究的。计算语言学和数字工具已根据数字化书籍的文化趋势进行了研究(Michel等人2011; Gulordava和Baroni 2011; Juola 2013)和历史报纸(Lansdall-Welfare等人。2017; Cristianini,Lansdall福利和Dato 2018)。TESE研究,基于将统计方法应用于整个语料库(Tahmasebi et al。2015),定量描述了随着时间的流逝,语言,文化和历史现象的发展。但是,正如Koplenig(2015)所表明的那样,元数据本身是重要的信息来源,需要上下文化和限定结果。te量化的书籍翻译已经是翻译研究中已建立的批准,尽管它忽略了书籍内容,但它最著名的是引起了译本的翻译学,正如Heilbron(1999)所提出的。将大规模的定量分析带入了周期出版物中翻译的研究。特别是在西班牙和拉丁美洲的著作期刊中,已经出版了多少译本,尚无概念,哪些作者的作者已经翻译而来。1数字方法像本文中提出的那样,旨在使我们处于这个位置,不仅要回答这些问题,而且还要深入研究对不同空间和时间的文化期刊的循环和接收的循环和接收。我们认为,这种方法可以有助于提前书本历史,文学史和西班牙裔世界的文学翻译历史。更一般地,对西班牙语现代文学期刊的分析将从二十世纪的前半段分析,将为了解西班牙裔领域的文学现代性提供新的优势点,并将为与书籍翻译进行比较,使我们能够绘制两个平台,或者在这两个平台之间进行文字循环。
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激(DBS)降低了这些病理振荡,并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡,但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理,以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中,β振荡活动的减少逐渐变得更强大,我们观察到了运动性能的提高。最后,即使去除视觉神经反馈后,对深脑活动的内源性控制也是可能的,这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外,我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制,从而为帕金森患者提供治疗益处。
识别与治疗反应和治疗性变化的假定机制相关的个体差异因素可能会改善对强迫症(OCD)的治疗。我们对心理疗法的结构神经影像学标记(即形态计量学,结构连通性)和OCD的药物治疗反应的系统综述26符合条件的出版物(平均研究总计n = 54±41.6 [范围:11-175] [范围:11-175]; OCD组n = 29±19±19±19),以及成人的脑海中,以及成人的脑海中,成人的脑海中,成人的脑海中,适用于Adection n = 29±19)。作为与治疗相关的大脑结构变化。研究结果在整个研究中不一致。前扣带回皮层内(3/5区域,2/8全脑研究)和眶额皮层(5/10区域,2/7全脑研究)中的显着关联是最常见的,但后期性和方向性并不总是一致的。治疗反应的结构性神经影像学标记当前不具有临床实用性。给出越来越多的证据表明,复杂行为与大脑结构之间的关联的特征是小但有意义的效果,可能需要更大的样本。多元方法(例如机器学习)也可以改善神经影像数据的临床预测效用。
摘要 20 世纪中叶,两门新的科学学科强势崛起:分子生物学和信息通信理论。起初,两者的相互影响十分深刻,以至于遗传密码这一术语被普遍接受用来描述 mRNA 三联体(密码子)作为氨基酸的含义。然而,如今,这种协同作用并未充分利用这两门学科的飞速发展,而是带来了更多的挑战而不是答案。这些挑战不仅具有重大的理论意义,而且代表了下一代生物学不可避免的里程碑:从个性化基因治疗和诊断到人工生命,再到生物活性蛋白质的生产。此外,这一问题与理论生物学所需的范式转变密切相关,这种转变早已开创,需要生物学领域以外的学科共同做出贡献。信息作为概念隐喻的使用需要转化为定量和预测模型,这些模型可以通过经验检验并以统一的视角进行整合。要成功完成这些任务,需要采取广泛的多学科方法,包括人工生命研究人员来解决这一问题。
积极的心理健康 (PPWB) 越来越被认为是健康人和心血管疾病 (CVD) 患者心血管健康的关键因素。这篇小型综述综合了目前关于 PPWB 与心血管健康之间关系的知识状态,研究了这两个群体中关于 PPWB 的相关研究。PPWB 的概念化涵盖了享乐和幸福方面,乐观、人生目标和活力等结构起着至关重要的作用。对健康个体的研究表明,PPWB 与改善的心血管健康指标之间存在显著关联,而对心脏病患者的研究则强调了 PPWB 在预测死亡率和再入院等结果方面的重要性。将 PPWB 与心血管健康联系起来的机制途径包括生物过程、健康行为变化和缓解压力的其他心理资源。尽管证据越来越多,但仍有疑问尚未解答,需要进一步研究以了解这些关系并制定有效的干预措施。在促进身体健康的同时促进心理健康可以加强心血管疾病的预防和管理,为改善患者预后和整体健康提供全面的方法。