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离子通道调节肠道免疫 无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活 1型糖尿病儿童糖尿病性酮症酸中毒后的认知功能 通过美国食品和药物管理局美国医学毒理学学院COVID-19毒物药物毒理学项目 数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学 NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应：系统评价和荟萃分析 神经网络预测用体外膜氧合治疗的小儿患者的射线照相脑损伤 针对AML和ALL -Digital Commons@Becker 以CXCR4为目标 tert，CNS恶性肿瘤的启动子
循环肿瘤DNA（CTDNA）敏感性仍然是膀胱癌患者分子残留疾病（MRD）检测的敏感性。为了解决这个问题，我们专注于最靠近该疾病，尿液和分析的尿液肿瘤DNA的生物流体。我们通过深层测序（UCAPP-SEQ）将超低通的整个基因组测序（ULP-WGS）与尿癌个性化的亲填充（ULP-WGS）整合在一起，以实现敏感的MRD检测并预测总体存活。变体等位基因频率，推断的肿瘤突变负担和无尿细胞DNA（CFDNA）的拷贝数衍生肿瘤分数水平的明显预测的病理完全反应状态，远胜于血浆CTDNA的能力。将这些尿液CFDNA衍生的因子具有带有一口输出的交叉验证的随机森林模型，对于预测有关金标准手术病理学的残留疾病的敏感性为87％。Kaplan - Meier分析该模型的患者具有MRD，这是通过COX回归分析证实的。对肌肉侵入性，新辅助化疗和持有验证亚组进行的其他生存分析证实了这些发现。总而言之，我们促进了来自74例局部膀胱癌患者的尿液样本，并使用尿液CFDNA多词敏感地检测MRD并准确预测生存率。
PCGF1基因破坏揭示了表观遗传机制在肠道神经系统中的神经元亚型规范中的主要参与
图2 PCGF1 CKO小鼠表现出生长停滞和较低的肠道运动。（a）PHOX2B CRE / +（1）和（2）PCGF1 FL / FL； 3周龄时的Phox2b Cre / +小鼠（2）。（b）wt（n = 20），phox2b cre / +（n = 29）和pCGF1 fl / fl之间的生存分析； PHOX2B CRE / +小鼠（n = 26）。（c）WT（黑色条，n = 20），phox2b cre / +（白色bar，n = 26）和pCGF1 fl / fl之间的体重比较；在3和8周龄时，PHOX2B CRE / +小鼠（灰色条，n = 13）。（d）在3周龄的PHOX2B CRE / +（n = 8）和PCGF1 FL / FL之间进行总胃肠道转运时间（GITT）分析； phox2b cre / +小鼠（n = 9）。（e）3周龄的PHOX2B CRE / +（n = 8）和PCGF1 fl / fl之间的粪便重量比较； phox2b cre / +小鼠（n = 6）。（f）3周 - 旧的phox2b cre / +（n = 8）和pcGF1 fl / fl之间的粪便水含量； phox2b cre / +（n = 6）。使用对数秩检验进行了生存分析，并由Kaplan - Meier图显示。使用未配对的t检验显示统计分析的结果为平均值±SEM。
AGO2蛋白：miRNA途径中的关键酶是肾上腺皮质癌中的一种新生物标志物
肾上腺皮质癌（ACC）是一种罕见且侵略性的恶性肿瘤，其特征是诊断挑战，高复发率和预后不良。这项研究探讨了miRNA加工基因在ACC中的作用及其作为诊断和预后生物标志物的潜在作用。我们分析了使用癌症基因组图（TCGA）和基因型 - 型 - 型 - 基因组表达（GTEX）项目的mRNA-SEQ数据，分析了miRNA机械组件（Drosha，DGCR8，XPO5，RAN，DICER，DICER，TARBP2和AGO2）的mRNA表达水平。此外，在科林医学研究所的肿瘤库的组织样品中量化了蛋白质水平。我们的结果表明，与正常的肾上腺皮质和良性肾上腺腺瘤相比，AGO2在所有miRNA加工成分中均表现出明显的过表达（P <0.001）。kaplan – Meier生存分析表明，ACC患者的总体生存率明显较差（HR：7.07，p <0.001）。在TCGA的32种癌症类型中，AGO2的预后意义在ACC中最为突出。这项研究是第一个在ACC中报道AGO2作为诊断和预后生物标志物的潜力，强调了其在ACC发病机理和潜在应用中作为无创液体活检生物标志物的重要性。
肾素 - 血管紧张素系统抑制剂降低了经发生经典主动脉瓣植入的严重主动脉狭窄患者的心血管死亡率
目标：动脉高血压与肾素 - 血管紧张素系统的触发有关，导致左心室纤维化和较差的心血管结局。在这项研究中，从效应注册表中选择了经经导管主动脉瓣植入（TAVI）的合并症动脉高血压和严重主动脉狭窄（AS）的患者，以评估角血管紧张素转化酶抑制剂（ACEIS）或血管素II受体的影响。方法：我们招募了327名接受Tavi的患者。使用Kaplan - MEIER事件率和研究层的多变量COX比例危害回归模型，我们根据注册时的ACEI/ARB治疗状态评估了2年的临床结果。结果：在纳入的患者中，基线时有222名（67.9％）在ACEIS/ARB上，而105（32.1％）没有。用ACEIS/ARB的治疗与心血管死亡率降低2年显着相关（HR = 0.44，95％CI：0.23 - 0.81，p = 0.009）。在多变量调整和倾向分数匹配之后，该关联保持稳定。结论：在一群从效应注册中心选择的高血压患者中，基线时的ACEI/ARB治疗与较低的2年心血管死亡率的风险独立相关，这表明该治疗的潜在受益。需要进行更多的试验来验证这一发现并了解该处理的全部好处。
免疫检查点抑制剂引起的肝损伤的危险因素和肝活检的重要性
摘要：免疫检查点抑制剂（ICI）诱导的肝损伤（LI）是常见的不良事件，但是基于肝细胞损伤和胆固醇类型的分类的临床特征尚未得到充分评估。本研究旨在分析与ICI诱导的LI分类有关的危险因素和组织学发现。在2014年9月至2022年3月之间，在1086名ICI治疗中，总共254例ICI诱导的LI患者根据药物诱导的LI（DILI）的诊断标准进行了分类，并评估了其危险因素和结果。kaplan – Meier分析表明，肝内受害型LI患者的总生存率明显比其他患者长大（P <0.05）。关于治疗前因子，ICI诱导的LI患者，尤其是在肝细胞伤害型LI中，淋巴细胞计数明显更高。Gamma谷氨酸转移酶（γGTP）和碱性磷酸酶（ALP）也显着降低。多元分析表明，提取恶性黑色素瘤，高淋巴细胞计数和低ALP水平，作为导致肝细胞伤害型LI的因素。在肝活检中诊断为ICI诱导的37例患者中的组织学发现还表明，在肝细胞内型型LI中，斑点/局灶性坏死显着频繁。建议LI患者的组织学炎症模式与DILI类型密切相关。
聚合物科学的未来 100 年
Abd-El-Aziz、Antonietti、Christopher-Kowollik、Wolfgang H. Binder、Alexander Böker、Syrille Boyer、Michael R. Kakashi Ishizone、David L. Kaplan、Mario Leclerc、Lendlein、Bin Liu、Timothy E. Long、Sabine Ludwigs、Jean-François Lutz、Bernhard Rieger、Thomas P. Russell、Daniel A. Savin、A. The Schubert、Suchert、Severing、Severn、João BP BP Soares、Standing Mara、* Brent S. Sumerlin、Yanming Sun、Ben Zhong Tang、Chuanbing Tang、Patrick Theato、Tyrelli、Ophelia KC、Miriam M. Unterlass、Philipp Vana、Brigate、Sergey、Christoph Weder、Ulrich Wisdom 和 Wai-Yung Wong。
人工智能法案：重新审视人工智能参与者的分类
Rasmus Hauch, Björn Preuss, Colum Donnelly, Nicola Grandis, Marion Carré, Fernando Perez, Jonni Malacarne, Ehrik Aldana, Susannah Shattuck, Evi Fuelle, Bastiaan van de Rakt, Maciej Karpicz, Shemmy Majewski, Negar Vahid, Ryan Donnelly, Kaitlin Goodrich, Stuart Lawrence, Prateek Kapadia, Anargyros Sideris, Benno Staub, Gianluca Maruzzella, Fabrizio Dini, Alexis de Vienne, Thomas Charisis, Christos Theocharatos, Ezequiel Paura, Pierluigi Failla, Claus Lang, Maury Shenk, Florian Neumeier, Simone Gabriellini, Alessandro Nuara, Francesco Trovò, Tommaso Demattè, Davide Fanale, Nicola Caporaso, Elisa Czerski, Ramin Karbalaie, Rui Dias Ferreira, Philip Meier, Alessandro Lazzeri, Federico Cesari、Hakki Ercosman、Sina Youn、Jan-Kees Buenen、Marco Maier、Bart Kappel、Mindaugas Civilka、Jenny Romano、Lorenzo Mora、Pedro Henriques、James Black、Sébastien Bratières、Shawn Curran、Hossein (Kian) Sarpanah、Amir Bozorgzadeh、Victòria Brugada-Ramentol、Bebiana Moura、Gonçalo Consiglieri、Michael Fiorentino、Karel Bourgois、Tomas Krilavičius、Darius Amilevičius、Alexander Wijninga、Sarah Gates、Daniel Quirke、André Azevedo、Fabiana Clemente、Janhvi Pradhan Deshmukh、Philip Dawson
人工智能法案：- 开环
Rasmus Hauch，Bjorn Preuss，Colum Donnelly，Nicola Grandis，MarionCarré，Fernando Perez，Jonni Malacarne，Ehrik Aldana，Susannah Shattuck，Evi Fuelle，Bastiaan van de Rakt，MacIej Karpicz，Maciej Karpicz，Shemmy Majewski，negar donnellrienl negan vahrich vuhrich vuhrich vuahn vuyrich vuyrich vuyrich ryyrich ryyrich Kapadia，Anargyros Sideris，Benno Staub，Gianluca Maruzzella，Fabrizio Dini，Alexis de Vienne，Thomas Charisis，Christos theocharatos，Ezequiel Paura，Pierluigi failla，Claus Lang，Maury Shenk，florian neumeier，sim nuimenin， AsoDeMattè，Davide Fanale，Nicola Caporaso，Elisa Czerski，Ramin Karbalaie，Rui Dias Ferreira，Philip Meier，Alessandro Lazzeri，Federico Cesari，Federico Hakki Ercosman、Sina Youn、Jan-Kees Buenen、Marco Maier、Bart Kappel、Mindaugas Civilka、Jenny Romano、Lorenzo Mora、Pedro Henriques、James Black、Sébastien Bratières、Shawn Curran、Hossein (Kian) Sarpanah、Amir Bozorgzadeh、Victòria Brugada-Ramentol、Bebiana Moura、Gonçalo Consiglieri、Michael Fiorentino、Karel Bourgois、Tomas Krilavičius、Darius Amilevičius、Alexander Wijninga、Sarah Gates、Daniel Quirke、André Azevedo、Fabiana Clemente、Janhvi Pradhan Deshmukh、Philip Dawson
如何合乎道德地使用人工智能进行道德决策
相关价值观、原则及其权重。换句话说，向患者提供解释和证明该决定的理由。为了使人工智能在临床伦理学中的使用具有伦理合理性，它应该提高伦理决策的透明度和准确性，超越医生和伦理委员会目前能够提供的水平。Meier 及其同事 (2022) 提出的人工智能具有提高伦理决策透明度的惊人潜力，至少如果它被用作决策辅助工具而不是决策替代品 (Savulescu & Maslen 2015)。虽然人工智能本身不能参与向患者证明其决策合理性的人类交流过程，但他们描述的人工智能（与“黑箱”人工智能不同）明确说明了涉及哪些价值观和原则以及它们被赋予了多大的权重。相比之下，人类道德直觉背后的道德原则或价值观并不总是有意识地、内省地可及的（Cushman、Young 和 Hauser 2006）。虽然人类有时对与他们的道德判断相关的一些因素有一种模糊的直觉感，但我们往往有强烈的道德直觉，但不确定它们的来源，也不清楚不同因素在产生直觉方面发挥了多大作用。但如果临床医生利用人工智能作为决策辅助工具，这可以帮助他们透明而准确地传达他们决策背后的实际原因。即使人工智能的建议最终被拒绝，情况也是如此。例如，假设人工智能以一定的信心推荐了一个行动方案，并且它在得出这一结论时指定了它为自主性与仁慈赋予的确切价值或权重
互联 - - 含量 - 葡萄糖 - 葡萄糖 - 代谢和...
背景。预测抑郁症的过程对于个性化治疗是必要的。受损的葡萄糖代谢（IGM）是作为有希望的抑郁生物标志物引入的，但未达成共识。这项研究旨在在抑郁诊断时预测IgM，并检查长期预后与预测结果之间的关系。方法。从韩国的四个电子健康记录中提取临床数据。研究人群包括抑郁症患者，结果在1年内为IgM。一个数据库用于使用三种算法来开发模型。使用三个数据库中的最佳算法进行外部验证。计算曲线下的面积（AUC）以确定模型的性能。kaplan - 作为长期预后，Meier和Cox的抑郁症风险的生存分析。在四个数据库中对长期结局进行了元分析。结果。使用3,668人的数据开发了一个预测模型，AUC为0.781，绝对收缩和选择运算符（LASSO）逻辑回归。在外部验证中，AUC为0.643、0.610和0.515。通过预测的结果，进行了生存分析和荟萃分析。预计患有IGM的患者抑郁症的危险比为1.20（95％置信区间[CI] 1.02 - 1.41，P = 0.027），在3年的随访中。结论。我们在一年内开发了IgM发生的预测模型。预测的结果与抑郁症的长期预后有关，这是与抑郁症的预后有关的有希望的IGM生物标志物。