1。luxturna [包装插入]。宾夕法尼亚州费城:Spark Therapeutics,Inc。修订了2022年4月。2024年8月22日访问。2。Maclaren RE等。hum gene ther。2024; 35(15-16):564-575。3。yiu G等。mol ther方法clin dev。2020; 16:179-191。4。Campochiaro,PA等。《柳叶刀》,第403卷,第10436页,1563 - 1573年。NAMD:新血管相关的黄斑变性; AAV:腺相关病毒:IRD:遗传性视网膜疾病
摘要 背景/原理 基于人工智能 (AI) 的临床决策支持工具正在医学的多个领域开发,需要评估其对患者治疗和结果以及临床工作流程优化的影响。RAZORBILL 研究将通过使用自动液体和层量化测量来丰富三维 (3D) 视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 扫描,研究先进的 AI 分割算法对新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 患者疾病活动性评估的影响。 方法 RAZORBILL 是一项观察性、多中心、跨国、开放标签研究,包括两个阶段:(a) 临床数据收集(第 I 阶段):选择观察性研究设计作为在现实世界临床环境中收集数据的合适设计,该设计既不强制严格的访问时间表也不强制要求治疗方案,以便在第 II 阶段进行评估;(b) OCT 富集分析(第 II 阶段):将对去识别的 3D OCT 扫描进行疾病活动性评估。在此次评估中,研究人员将审查丰富了分割结果(即突出显示和量化的病理液体量)和原始(即非丰富)状态的扫描。此次审查将采用综合交叉设计,研究人员将作为自己的对照,从而使分析能够考虑到专业知识和个体疾病活动定义的差异。结论为了将新型 AI 工具应用于常规临床护理,需要仔细研究其益处和操作可行性。RAZORBILL 将告知基于 AI 的临床决策支持工具的价值。它将阐明这些工具是否可以用于 nAMD 患者的临床治疗,以及是否允许优化常规临床护理中的个性化治疗。
摘要 简介 新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 管理是导致医院门诊就诊人数最多的单一疾病之一。nAMD 治疗决策的部分自动化可以减少对临床医生时间的需求。成熟的人工智能 (AI) 视网膜成像分析工具可以应用于此用例,但尚未经过验证。也没有对利益相关者对这种 AI 决策工具的看法进行主要的定性调查。这项多方法研究旨在确定 AI 决策工具对于 nAMD 治疗决策的安全性和有效性,并了解它在临床路径中的位置以及哪些因素可能影响其实施。方法与分析将从国家医疗服务体系 (NHS) 教学医院眼科服务的 nAMD 门诊就诊中收集单中心回顾性影像和临床数据,包括在现实世界的顾问主导护理中对 nAMD 疾病稳定性或活动性的判断。数据集大小将通过使用前 127 次随机抽样的合格门诊就诊的功率计算来设置。支持 AI 的视网膜分割工具和基于规则的决策树将独立分析图像数据,以报告每次门诊就诊的 nAMD 稳定性或活动性。外部阅读中心将独立接收临床和图像数据,以生成每次门诊就诊的增强参考标准。然后将测试 AI 支持的疾病活动报告的相对阴性预测值相对于顾问主导的护理判断的非劣效性。同时,将对包括患者在内的关键 nAMD 服务利益相关者进行大约 40 次半结构化访谈。将使用理论框架对记录进行编码,然后进行主题分析。
摘要 简介 新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 管理是导致医院门诊就诊人数最多的单一疾病之一。nAMD 治疗决策的部分自动化可以减少对临床医生时间的需求。成熟的人工智能 (AI) 视网膜成像分析工具可以应用于此用例,但尚未经过验证。也没有对利益相关者对这种 AI 决策工具的看法进行主要的定性调查。这项多方法研究旨在确定 AI 决策工具对于 nAMD 治疗决策的安全性和有效性,并了解它在临床路径中的位置以及哪些因素可能影响其实施。方法与分析将从国家医疗服务体系 (NHS) 教学医院眼科服务的 nAMD 门诊就诊中收集单中心回顾性影像和临床数据,包括在现实世界的顾问主导护理中对 nAMD 疾病稳定性或活动性的判断。数据集大小将通过使用前 127 次随机抽样的合格门诊就诊的功率计算来设置。支持 AI 的视网膜分割工具和基于规则的决策树将独立分析图像数据,以报告每次门诊就诊的 nAMD 稳定性或活动性。外部阅读中心将独立接收临床和图像数据,以生成每次门诊就诊的增强参考标准。然后将测试 AI 支持的疾病活动报告的相对阴性预测值相对于顾问主导的护理判断的非劣效性。同时,将对包括患者在内的关键 nAMD 服务利益相关者进行大约 40 次半结构化访谈。将使用理论框架对记录进行编码,然后进行主题分析。
Chemical Sciences Gromacs, LAMMPS, NAMD Climate & Environment Sciences MOM,Weather Research Forecasting model (WRF), COSMO Computational Fluid Dynamics OpenFoam, Tycho, Gerris flow Solver Computational Physics OOFEM Computational Sciences Gromacs, LAMMPS, NAMD,AMBER (open source) Data analytics RStudio, Apache Spark Geological Sciences Ferret
抽象与年龄相关的黄斑变性(AMD)是发达国家不可逆失明的主要原因之一。抗血管内皮生长因子疗法已改变了新生血管AMD(NAMD)的管理和结果,尽管需要重复进行玻璃体内注射(甚至终生),以及相关的并发症,高药物成本,频繁的临床访问和重复成像以及对医疗系统的巨大负担,并导致了巨大的成像。基因治疗方法在持续递送一系列抗血管生成蛋白方面的应用有望帮助应对这些上述挑战。NAMD基因治疗的许多早期临床试验提供了令人鼓舞的结果,并进行了更多的持续或预期。仍然存在重要的争议领域,包括有关最佳治疗目标,管理途径和潜在安全问题。在这篇评论中,我们旨在提供NAMD基因疗法现状的最新状态,并简要讨论未来的前景。
抽象与年龄相关的黄斑变性(AMD)是发达国家不可逆失明的主要原因之一。抗血管内皮生长因子疗法已改变了新生血管AMD(NAMD)的管理和结果,尽管需要重复进行玻璃体内注射(甚至终生),以及相关的并发症,高药物成本,频繁的临床访问和重复成像以及对医疗系统的巨大负担,并导致了巨大的成像。基因治疗方法在持续递送一系列抗血管生成蛋白方面的应用有望帮助应对这些上述挑战。NAMD基因治疗的许多早期临床试验提供了令人鼓舞的结果,并进行了更多的持续或预期。仍然存在重要的争议领域,包括有关最佳治疗目标,管理途径和潜在安全问题。在这篇评论中,我们旨在提供NAMD基因疗法现状的最新状态,并简要讨论未来的前景。
摘要:人工智能 (AI) 时代彻底改变了我们的日常生活,人工智能已成为一股强大的力量,正在逐步改变医学领域。由于可以轻松获得大量成像模式,眼科处于这一转变的最前沿。人工智能在视网膜疾病领域取得了巨大成就,其中老年性黄斑变性是研究最多的疾病。本系统评价的目的是确定和评估将人工智能应用于光学相干断层扫描 (OCT) 图像的文章的优势和局限性,以预测老年性黄斑变性 (AMD) 在自然史和治疗后在 OCT 形态结构和视觉功能方面的未来发展。在根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南对截至 2022 年 1 月 1 日的七个数据库进行彻底搜索后,确定了 1800 条记录。经过筛选,选择了 48 篇文章进行全文检索,最终纳入 19 篇文章。在这 19 篇文章中,4 篇文章专注于预测新生血管性 AMD (nAMD) 的抗 VEGF 需求,4 篇文章重点预测 nAMD 患者的抗 VEGF 疗效,3 篇文章预测从早期或中期 AMD (iAMD) 到 nAMD 的转变,1 篇文章预测从 iAMD 到地图状萎缩 (GA) 的转变,1 篇文章预测从 iAMD 到 nAMD 和 GA 的转变,3 篇文章预测 GA 的未来增长,3 篇文章预测 nAMD 患者接受抗 VEGF 治疗后视力 (VA) 的未来结果。由于使用 AI 方法预测 AMD 未来的变化仅处于初始阶段,因此系统评价提供了设定该领域先前研究背景的机会,可以为未来的研究提供一个起点。
晚期 AMD 可分为两种亚型:晚期干性 AMD [称为地图样萎缩 (GA)] 和新生血管性(“湿性”)AMD (nAMD)。GA 是由上述机制导致的光感受器和视网膜色素上皮 (RPE) 细胞进行性、不可逆性丧失所致 (11)。湿性 AMD 被认为是由脉络膜中的异常血管生长到正常无血管的视网膜下层和 RPE 下层引起的,这一过程称为脉络膜新生血管 (CNV) (3,5)。CNV 被认为是视网膜黄斑硬化症积聚、RPE 脉络膜血液供应中断以及诱导血管生成信号蛋白表达的缺氧条件等多种因素共同作用的结果 (5)。如果不治疗,nAMD 会导致视网膜渗出、黄斑下出血和视网膜下纤维化,从而严重损害视力。
准备系统:使用gromacs/namd/amber分析轨迹运行MD模拟的蛋白质,配体和溶剂设置轨迹:RMSD,RMSF,氢键和SASA自由能计算(MM-PBSA/MM-GBS)和案例研究