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巴西婴儿死亡率：使用机器的生存分析...
巴西等儿童死亡率的持续性是21世纪的至关重要的健康挑战。卫生政策公式越来越多地使用统计方法，例如生存分析，以识别与死亡率相关的因素。使用2017年Unified Health System（SUS）的290万个观察结果，我们估计一组不同的机器学习模型（生存支持载体机器，随机生存森林和极端梯度增强）来预测哪些婴儿的生命第一年的风险最高。可解释的机器学习形状结构已用于确定影响巴西儿童死亡率的因素。诸如剖宫产和妊娠数周之类的因素会影响非线性死亡率，而变量的平均影响（例如在标准回归模型中发现的）可能会误导。最后，我们认为可解释的自动学习模型可以支持公共政策制定者的健康决策结构的概念，这些结构应对中等收入国家的儿童死亡率的挑战。
人工智能方法预测肝细胞癌总生存期
人工智能是指试图重现人类认知功能（如学习和解决问题）的计算机程序。机器学习最初是作为人工智能的一个分支而开发的，可以定义为创建预测模型和检测行为模式的算法。机器学习方法几乎广泛应用于医学的各个领域，现在也用于解决 HCC 知识空白领域，如致癌作用、筛查、非侵入性诊断、治疗后复发和治疗选择。提高预测 HCC 患者预后和生存的能力是巩固我们的知识和指导病例管理的重要一步。迄今为止，它在 HCC 中的研究相对不足，值得我们关注。
医生治疗医生：治疗和生存中的关系和信息优势
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，从事劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
泛素化级联调节癌症中的综合应激反应和生存
在某些情况下，突变致癌基因的小分子抑制剂的鉴定导致了显著的肿瘤反应。尽管取得了这些成功，但许多癌症并不含有可用药的致癌基因突变，单一药物疗法很少导致肿瘤完全消退。为了系统地鉴定出其表达对于癌细胞系亚群的增殖和/或存活必不可少的基因，我们和其他人开发了基因组规模的方法，在数百种癌细胞系中进行功能丧失[RNA干扰（RNAi）和CRISPR-Cas9]筛选，以鉴定出特定环境下的必需基因（1-7）。这些努力已鉴定出WRN是微卫星不稳定癌症中的合成致死靶点，PRMT5是MTAP缺失肿瘤中的必需基因，以及透明细胞卵巢癌中的选择性EGLN1依赖性（8-12）。这些研究大多侧重于鉴定特定环境下细胞适应性所需的单个基因。然而，其他研究已经利用这些癌细胞系的基因依赖性模式来揭示基因
沉积物中环境DNA的生存：DNA Taphonomy的矿物学控制
从沉积物中提取环境DNA（EDNA）正在提供过去的生态系统和生物多样性的开创性观点。尽管有丰富的信息来源，但仍不清楚哪种沉积物有利于保存以及原因。在这里，我们使用原子力显微镜和分子动力学模拟来探索DNA-矿物质相互作用，以评估矿物学和界面地球化学如何在矿物底物上保护环境DNA中发挥作用。我们证明矿物组成，表面形貌和表面电荷会影响DNA吸附行为以及保存。建模和实验数据表明，如果存在强大的吸附驱动力，则可以通过矿物结合诱导DNA损伤。研究表明，对沉积物的矿物质组成的了解和环境条件对于评估沉积物是否能够存储细胞外DNA以及在多大程度上保留DNA。我们的数据增加了对Edna Taphonomy的理解，并强调了，对于某些矿物系统而言，碎片的DNA可能不代表旧的DNA。
Harcourt港保险公司的生存策略和组织成功
摘要本研究研究了Harcourt港口保险公司的生存策略与组织成功之间的关系。该研究使用了涉及经理和主管的准实验研究设计。使用自我管理的结构化问卷获得了主要数据。该研究的人口为140个目的是在Harcourt港的10家保险公司。使用芋头Yamen公式采用了102个样本量，并使用了简单的随机技术。使用Cronbach alpha系数测试了研究工具的内部可靠性，并且仅考虑α读数为0.70及以上的项目。Spearman的等级相关性用于假设检验。研究结果表明，生存策略与组织成功之间存在积极而重要的关系。该研究建议保险公司应执行指导生存策略的形成，发展，采用和实施的政策。关键字：适应性，客户满意度，增加市场份额，创新性，组织成功，生产力，生存策略。
RAD51 对卵巢癌生存和药物反应的预测价值
摘要背景：卵巢癌极大地危害并恶化了全世界的女性健康状况。预测性生物标志物的细化可以实现患者分层并有助于优化疾病管理。方法：采用生物信息学分析方法分析了卵巢癌中的RAD51表达谱、靶标-疾病关联和RAD51适应度评分。为了进一步确定其作用，进行了基因富集分析并构建了调控网络。进行生存分析和药物敏感性试验以评估RAD51表达对卵巢癌预后的影响。然后在验证队列中通过免疫组织化学方法确认RAD51的预测价值。结果：卵巢癌比正常卵巢表达更多的RAD51。RAD51赋予卵巢癌依赖性并与卵巢癌有关。RAD51与包括卵巢癌在内的各种疾病具有广泛的靶标-疾病关联。与 RAD51 相关和相互作用的基因参与 DNA 损伤修复和药物反应。高 RAD51 表达表明卵巢癌的生存结果不良并且对铂、紫杉烷和 PARP 抑制剂具有耐药性。在验证队列（126 名患者）中，高 RAD51 表达表示铂耐药，铂耐药患者表达更多的 RAD51。高 RAD51 表达的患者 OS 较短（HR = 2.968，P < 0.0001）且 PFS 较差（HR = 2.838，P < 0.0001）。RAD51 表达水平与患者的生存长度呈负相关。结论：卵巢癌有明显的 RAD51 表达，RAD51 赋予卵巢癌依赖性。高 RAD51 表达表示生存率差和药物敏感性降低。RAD51 在卵巢癌中具有预测价值，可以作为预测生物标志物。关键词：药物反应性、卵巢癌、预测因子、RAD51、生存
长期生存结果对转移性黑色素瘤治疗的影响不断演变
摘要 过去十年，黑色素瘤的治疗发生了革命性的变化。免疫肿瘤学 (I-O) 药物和靶向治疗的长期结果为大量患者提供了持久生存的证据。这些结果促使人们考虑如何最好地定义长期益处和治愈方法。现在，肿瘤学家比以往任何时候都更应该意识到这些新药物所展示的长期结果及其与治疗决策的相关性。作为第一个获批使用 I-O 药物的肿瘤类型，黑色素瘤已成为其他疾病的模型。因此，关于黑色素瘤患者长期生存数据的价值和影响的讨论可能在未来与其他肿瘤类型相关。目前的发现表明，根据治疗方法的不同，超过 50% 的黑色素瘤患者可能获得持久的生存益处。最好的生存结果通常出现在具有良好预后因素的患者中，尤其是正常的基线乳酸脱氢酶和/或疾病体积较小。黑色素瘤临床研究的生存曲线显示，3 至 4 年时生存曲线趋于稳定，这表明在 3 年时仍存活的患者（尤其是已停止治疗的患者）可能会经历长期癌症缓解。生活质量和混合治疗模型数据以及无治疗生存等指标有助于确定这种长期生存的价值。在这篇综述中，我们描述了黑色素瘤的当前治疗前景，并讨论了免疫疗法和靶向疗法的长期生存数据，讨论了如何最好地评估长期生存的价值。我们认为，如果一些患者对治疗有反应并且至少 2 年没有接受治疗且疾病没有进展，他们可能被视为功能性治愈。最后，我们认为，尽管过去十年黑色素瘤的治疗取得了重大进展，但仍然需要改善无法长期生存的黑色素瘤患者的预后。
爱沙尼亚转移性肾细胞癌的治疗和生存变化
方法：使用爱沙尼亚健康保险基金的数据库，识别了 2004 年至 2012 年期间在爱沙尼亚开始接受药物治疗的所有 mRCC 患者。肿瘤和治疗数据来自医疗记录。生命状态数据来自爱沙尼亚人口登记处。2008 年之前唯一可用的治疗方法是干扰素 α-2A (INFa2A)，从 2008 年开始添加靶向药物。为了进行生存分析，将患者分为两组：仅 INFa 治疗（第 1 组）和 INFa 后加靶向药物或仅靶向药物治疗（第 2 组）。结果：在 416 名已识别患者中，380 名符合分析条件。最常见的一线治疗是 INFa（55%）、舒尼替尼（32%）和 INFa+贝伐单抗（13%）。28% 的患者接受了二线治疗，15% 的患者接受了三线治疗。所有患者的中位生存期为 13.7 个月 [95% 置信区间 (CI) 11.3 – 16.2]；第 1 组为 7.6 个月（CI 6.4 – 8.6），第 2 组为 19.8 个月（CI 15.6 – 22.9）。在多变量分析中，第 1 组的死亡风险几乎是第 2 组的四倍 [风险比 (HR) 3.88，95% CI 2.64 – 5.72]。
免疫检查点抑制剂相关内分泌病的影响对癌症存活
免疫检查点抑制剂（ICI）通过促进T-淋巴细胞介导的细胞毒性细胞死亡来上调适应性免疫系统。这样做，ICIS以出色的反应率彻底改变了癌症护理，并改善了多种癌症类型的总体生存率（1）。最近，有人提出ICI在更罕见的肿瘤亚型（如phaeochromocytoma and Paraganglioma）中也可能具有潜在的治疗作用（2）。ICI分为三组：细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4），程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）和编程的死亡凸 - 辅助法（PD-L1）抑制剂（1）。ipilimumab是要批准的第一个ICI，并且仍然是常用的CTLA-4抑制剂，靶向CTLA-4在CD4阳性和CD8阳性T淋巴细胞上。迅速进行了抗PD-1疗法，包括Nivolumab和Pembrolizumab，将PD-1靶向CD8阳性T淋巴细胞。更多的新型抗PD-L1疗法，包括atezolizumab，avelumab和durvalumab，直接与肿瘤本身表达的PD-L1结合（3）。虽然ICIS对免疫系统的激活提供了显着的治疗性好处，但这些药物也与免疫相关的不良事件（IRAE）有关，这可能是对预测，诊断和治疗的具有挑战性（3）。iraes通常以含有CTLA-4抑制剂的治疗方案的剂量依赖性出现，但对于用作单一疗法的PD-1和PD-L1抑制剂的PD-1和PD-L1抑制剂的预测较低（4，5）。通常，IRAE通常发生在治疗的第一个月中，但可以在治疗期间和治疗后的任何时间出现（6）。iraes可以发生在任何器官系统中，但在具有广泛环境界面（例如皮肤，肺，肝脏和胃肠道）或自身免疫倾向增加（例如甲状腺和关节）的患者中更频繁地发生。内分泌IRAE是接受ICI治疗的患者中最常见的伊拉斯之一，根据ICI类型的不同（5，7），其发病率为15-40％。最常见的内分泌伊拉斯包括甲状腺功能障碍，原发性肾上腺不足，降低症和免疫介导的糖尿病（5）。与其他伊拉斯一样，在治疗的第一个几个月中，发病更为常见，但也可以在治疗期间和之后的任何时间发生（5）。内分泌iraes由于内分泌病的非特异性表现而经常在一段时间内无法诊断，这些表现可能与癌症相关或与治疗相关的并发症重叠（例如，疲劳，性欲，性欲，抑郁症，抑郁症）（5）（5）。尽管与其他IRAE相比，但经常被认为是温和的，但由于已经报道了紧急情况和死亡，但内分泌伊拉斯可以出现，强调需要迅速识别和治疗（8，9）。