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预测前列腺经尿道切除术在不受控制的糖尿病患者中的结果的因素：一项队列研究
对40名男性糖尿病患者的队列研究表现出较低的尿路症状（LUTS），并通过超声诊断为良性前列腺增生（BPH）。这项研究是在2021年5月至2022年11月在开罗大学泌尿外科系之间进行的。在解释研究性质后，从术前术前的所有患者获得了书面知情同意，并随时赋予了从研究中退出的权利。开罗大学医学研究与伦理委员会批准了这项研究。这项工作是根据世界医学协会（Helsinki of Helsinki宣言）的涉及人类研究的伦理守则进行的。
雷莫非尼在转移性结直肠癌治疗中的功效和安全性：回顾性队列研究
卵巢癌（OC）是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤之一，其发病率仅次于宫颈和子宫体内癌（1）。由于缺乏有效的筛查工具，并且早期诊断很困难，因此80％的OC患者在被诊断时已经处于晚期阶段（2,3）。估计有50-70％的OC患者将在治疗2年内复发，而治疗后5年只有30％的生存（1-3）。目前，OC的治疗主要包括手术治疗和基于铂的化学疗法。尽管治疗最近有所改善，但5年的存活率仅略有增加（3）。鉴于现有治疗的局限性，必须确定OC的新治疗靶标，因此迫切需要开发可靠的新预后模型，以使靶向治疗更可行。
对病原体驱动的合奏模型的开发和解释，用于预测胃癌免疫疗法的反应
抽象背景只有一部分患有胃癌的患者从免疫检查点抑制剂（ICIS）中经历了长期益处。当前，ICI功效的精确预测生物标志物缺乏。这项研究的目的是使用H＆E染色的整个幻灯片图像（WSI）开发和验证病原体驱动的集合模型，以预测胃癌ICI的反应。方法回顾性地收集并分析了584例胃癌患者的H＆E染色WSI和临床数据。使用病原体特征开发和验证了一个集成四个分类器的合奏模型：最低绝对收缩和选择操作员，k-nearest邻居，决策树和随机森林。模型性能。此外，Shap（Shapley添加说明）分析还用于解释该模型的预测值作为每个输入特征的归因值的总和。病原体分析被用来解释模型预测的基础分子机制。结果我们的病原体驱动的集合模型有效地分层了训练队列中对ICI的响应（AUC 0.985（95％CI 0.971至0.999）），这在内部验证队列中得到了进一步验证（AUC 0.921（AUC 0.921（95％CI 0.839至0.9999999999999999），以及外部验证CORET cohort in Outsheral Valsice cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort cohort cohort cohort cohort cohort cosemess。至0.990）和外部验证队列2（0.927（95％CI 0.802至0.999））。单变量的COX回归分析表明，病原体驱动的集合模型的预测特征是对胃癌患者进行无进展生存的预后因素，这些因素接受了免疫疗法的胃癌患者的预测因素（P <0.001，HR 0.35，HR 0.35（95％CI 0.24至0.50至0.50至0.50至0.50），并且在多种多样的范围内进行了多变的调节，并且是可行的cox concoia coxArtiver coxARTARTARTARTARTARTARTARTARS，并且是可行的。性别，年龄，癌症抗原，碳水化合物抗原19-9，治疗方法，分化，位置和程序性死亡配体1（PD-L1）在所有患者中的表达（p <0.001，HR 0.34（95％CI 0.24至0.50））病原体分析表明，整体模型是由分子水平的免疫，癌症，代谢相关的途径驱动的，并且相关
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
精神病学：预测可预测性
精神病学是一个新兴领域，旨在为精神卫生保健提供个性化的方法。实现此精度的重要策略是减少对预后和治疗反应的不确定性。多变量分析和机器学习用于基于临床数据，例如人口统计学，评估，遗传信息和大脑成像创建结果预测模型。尽管已经将很多重点放在技术创新上，但心理健康的复杂性和多样性的性质给这些模型的成功实施带来了挑战。从这个角度来看，我回顾了精神病学领域的十个挑战，包括需要对现实世界人群进行研究和现实的临床结果定义，以及考虑与治疗相关的因素（例如安慰剂效应和对处方不遵守）的考虑。公平性的验证是当前正在研究的其他关键问题。从基于线性和静态疾病概念的回顾性研究提出了转变，转移到了前瞻性研究，该研究认为情境因素的重要性以及心理健康的动态和复杂性。
LCASPMDA：一种计算模型，用于预测基于可学习的图形卷积注意网络和自定进度的迭代采样集合
人体包含数万亿个微生物，包括细菌，古细菌，真菌，原生动物和病毒，它们构成人类微生物群，并与人类宿主紧密相互作用（人类微生物组项目联盟，2012; Sommer和Bäckhed，2013年）。这些微生物可以在皮肤，口腔，鼻腔，胃肠道，泌尿生殖道和人体其他部位发现，并在调节人类健康中起重要作用。例如，他们可以调节胃肠道的病理，并协调内部环境的体内平衡，以促进人体的代谢功能（Gill等，2006; Ventura等，2009）。微生物组和宿主粘膜位点以协同的方式相互作用，以防止病原体（Macpherson和Harris，2004）。微生物促进了糖代谢的合成，并促进了T细胞反应所需的维生素的合成（Kau等，2011）。，但微生物也对人体产生不利影响。例如，研究证明，微生物群落的营养不良可以诱导糖尿病（Wen等，2008），炎症性肠病（Durack和Lynch，2019年），甚至癌症（Schwabe和Jobin，2013）。此外，已证明细菌和病毒等病原体能够引起多达27种传染病，例如Covid-19（Xiang等，2020）。此外，近年来，由于药物的滥用和非理性使用，微生物对某些药物产生了抗药性，这给临床医学和药物开发带来了严重的挑战。Concetta等。此外，最近的研究还表明，药物的功效受到微生物代谢的显着影响（McCoubrey等，2022）。当药物在人体中起作用时，微生物在药物吸收和代谢中起着重要作用，从而调节药物疗效和毒性（Zimmermann等，2019）。报道肠道菌群可以与抗癌药物相互作用，从而影响药物的治疗效率和毒性副作用。他们将益生菌，益生元，合成药，生物制剂和抗生素作为微生物群的新兴策略，可以改善治疗结果或确保患者在抗癌治疗期间的生活质量更好（Panebianco等人，2018年）。因此，发现潜在的微生物 - 药水关联是在精密医学领域要解决的关键问题之一，并且需要开发有效的计算模型以发现潜在的微生物 - 药水关联变得越来越紧迫。
用于预测创伤性脑损伤早期出血进展的机器学习模型
本研究探讨了轻度至中度外伤性脑损伤（TBI）患者脑出血（ICH）的进展。它旨在通过初始CT扫描来预测ICH进展的风险，并确定与该进展相关的临床因素。在2010年1月至2021年12月之间，对TBI患者进行了回顾性分析，重点介绍了初步的CT评估和人口统计，合并症和病史数据。ich被分为核内过血（IPH），脊柱出血（pH）和蛛网膜下腔出血（SAH）。在我们的研究队列中，我们确定了650名TBI患者的ICH进展率为22.2％。随机森林算法确定了诸如Petechial出血（pH）和反合型损伤的变量是ICH进展的重要预测指标。XGBoost算法结合了通过Shap值鉴定的密钥变量，表现出强大的性能，达到了0.9的AUC。此外，使用大量的外形值的个人风险评估图在视觉上表示每个变量对ICH进展风险的影响，提供个性化的风险概况。这种方法以0.913的AUC强调，强调了该模型在预测ICH进展方面的精度，这标志着通过早期鉴定ICH进展风险来增强TBI患者管理的重要一步。
使用机器学习预测遗传疾病...
5 Nagendra R 1234 B.E学生，CSE系，M Visvesvaraya爵士，印度班加罗尔VTU的M Visvesvaraya爵士，5 CSE，M VISVARAYA爵士，VTU爵士，VTU，VTU爵士，印度孟加拉罗尔，印度孟加拉罗尔爵士：遗传疾病：遗传性疾病呈现其复杂性的遗传性挑战。该项目旨在使用机器学习来开发一种预测模型，以鉴定基于遗传信息的遗传疾病风险。它从来自已知疾病和健康对照的个体的基因组数据的多样化数据集开始。预处理技术增强了数据集，然后使用SVM，随机森林和神经网络等算法进行培训和评估模型。特征重要性分析标识关键标记。模型通过交叉验证进行微调以符合鲁棒性。这项研究进步了预测医学，为早期疾病鉴定提供了一种工具，可能会彻底改变遗传筛查并改善患者的结果。
跨队列可复制的静息状态功能连接在预测精神分裂症症状和认知方面的作用
Abram, SV, Wisner, KM, Fox, JM, Barch, DM, Wang, L., Csernansky, JG, MacDonald, AW, & Smith, MJ (2017)。额颞叶连接可预测精神分裂症患者的认知共情缺陷和体验性负面症状。人脑映射，38 (3)，1111 – 1124。https://doi.org/10.1002/hbm.23439 Abubacker, NF, Azman, A., Doraisamy, S., Azmi Murad, MA, Elmanna, MEM, & Saravanan, R. (2014)。乳腺医学图像语义注释中关联规则挖掘的基于相关性的特征选择。计算机科学讲义，482 – 493。https://doi.org/10.1007/978-3-319-12844-3_41 Adhikari, BM、Hong, LE、Sampath, H.、Chiappelli, J.、Jahanshad, N.、Thompson, PM、Rowland, LM、Calhoun, VD、Du, X.、Chen, S. 和 Kochunov, P. (2019)。精神分裂症中的功能性网络连接障碍和核心认知缺陷。 Human Brain Mapping，40 (16), 4593 – 4605。https://doi.org/10.1002/hbm.24723 Baker, JT, Holmes, AJ, Masters, GA, Yeo, BTT, Krienen, F., Buckner, RL, & Öngür, DJ (2014)。精神分裂症和精神病性躁郁症患者的皮质关联网络破坏。JAMA Psy-chiatry，71 (2), 109 – 118。https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry。 2013.3469 Beaty, RE, Kenett, YN, Christensen, AP, Rosenberg, MD, Benedek, M., Chen, Q., Fink, A., Qiu, J., Kwapil, TR, Kane, MJ, & Silvia, PJ (2018). 通过大脑功能连接对个人创造力进行稳健预测。美国国家科学院院刊，115 (5), 1087 – 1092。https://doi.org/10.1073/pnas.1713532115 Berman, RA, Gotts, SJ, McAdams, HM, Greenstein, D., Lalonde, F., Clasen, L., Watsky, RE, Shora, L., Ordonez, AE, Raznahan, A., Martin, A., Gogtay, N., & Rapoport, J. (2016). 感觉运动和社会认知网络中断是儿童期发病的精神分裂症症状的基础。 Brain , 139 (1), 276 – 291。https://doi.org/10.1093/brain/ awv306 Binder, JR、Desai, RH、Graves, WW 和 Conant, LL (2009)。语义系统在哪里？对 120 项功能神经影像学研究的评论与荟萃分析。大脑皮层 , 19 (12), 2767 – 2796。https://doi.org/10.1093/cercor/bhp055 Bonnici, HM、Kumaran, D.、Chadwick, MJ、Weiskopf, N.、Hassabis, D. 和 Maguire, EA (2012)。解码内侧颞叶中的场景表征。海马, 22 (5), 1143 – 1153。https://doi. org/10.1002/hipo.20960 Brady, R.、Tandon, N.、Keshavan, M. 和 Ongur, D. (2017)。精神分裂症的阴性症状和额顶叶回路功能障碍。生物精神病学, 81 (10), S111。https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2017. 02.285 Briggs, RG、Chakraborty, AR、Anderson, CD、Abraham, CJ、Palejwala, AH、Conner, AK、Pelargos, PE、O'Donoghue, DL、Glenn, CA 和 Sughrue, ME (2019)。下额回的解剖学和白质连接。临床解剖学，32 (4), 546 – 556。https://doi.org/10.1002/ca.23349 Cai, M., Ji, Y., Zhao, Q., Xue, H., Sun, Z., Wang, H., Zhang, Y., Chen, Y., Zhao, Y., Zhang, Y., Lei, M., Wang, C., Zhuo, C., Liu, N., Liu, H., & Liu, F. (2024)。精神分裂症中的同源功能连接中断及其相关基因表达。神经影像，289，120551。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage。 2024.120551 Chen, J., Müller, VI, Dukart, J., Hoffstaedter, F., Baker, JT, Holmes, AJ, Vatansever, D., Nickl-Jockschat, T., Liu, X., Derntl, B., Kogler, L., Jardri, R., Gruber, O., Aleman, A., Sommer, IE, Eickhoff, SB, & Patil, KR (2021). 任务定义大脑网络的内在连接模式允许个体预测认知症状
主癌调节剂PIN1在癌症的发展和治疗中的作用
T2DM, a widespread chronic metabolic condition, is predominantly identi fi ed by elevated levels of glucose in the blood.This condition stems from a dual complication: the body ' s resistance to insulin and a de fi ciency in insulin production ( 1 ).根据国际糖尿病联合会截至2021年9月的报告，估计2019年糖尿病的全球发病率为9.3％（涉及4.63亿人），预测表明，预测显示到2030年，到2030年，达到10.9亿人口，达到10.9亿人（占2045人）（占2045年）。Notably, approximately 90% of these cases are identi fi ed as T2DM ( 2 ).这种惊人的人物表明对医疗保健基础设施和被诊断为疾病的人的生活产生了重大影响。T2DM患者经常经历DPN，这是一种严重的并发症，其特征是从四肢向内逐渐降低神经功能（3）。在30-50％的T2DM患者中，这种情况普遍存在，导致了显着的后果，例如身体障碍和潜在的严重神经性疼痛（3-5）。除了对生活质量产生负面影响并增加轻伤的可能性，这可能会升级为严重的感染甚至截肢（6），DPN的存在与糖尿病患者中的各种原因，包括心血管问题在内的各种原因，包括心血管疾病的各种原因显着相关（7）。Despite this, awareness of DPN among diabetic individuals remains inadequate.明确而迫切需要使用包容性，易于导航的工具，该工具巩固了T2DM中DPN识别的风险因素，从而促进了每个患者的精确风险评估。拟议图越来越被认为是临床风险评估中的有效工具，因为它们在将各种变量整合到具有凝聚力和视觉上可理解的仪器中的提高效率。我们的假设是，基于列诺图的模型，包括各种临床，人口统计和实验室参数，将发展为一个全面的预测模型，从而有效地估计了DPN风险。这项研究的目的是通过创建和验证T2DM患者的DPN预测的诺明图来弥合显着的研究差距，从而促进对高风险患者的早期鉴定，并为初始临床干预提供可靠的指南。