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CRISPR 技术——临床牙科的新视野
成簇的规则间隔回文重复序列被称为 CRISPR。它是一种可以编程来改变、消除或激活基因组的蛋白质。这项尖端技术提供了广泛的实施可能性，并将在未来几年彻底改变口腔保健。最广泛使用的基因组编辑技术包括归巢内切酶、转录激活因子样效应核酸酶、锌指核酸酶和 CRISPR-CRISPR 相关蛋白 9 (Cas9)。这些适应性强的基因组编辑工具可以以序列特异性的方式改变基因组。由于其高效和准确，基因组编辑方法 CRISPR-Cas9 已引起人们的关注，成为抗击癌症的有力武器。本综述介绍了这种方法及其用途，特别是在牙科领域的用途。
乳腺癌播散性肿瘤细胞和休眠的临床和生物学方面
检测和治疗方面的进步大大提高了早期乳腺癌患者的生存率。然而，远处复发会导致高死亡率，通常被认为是无法治愈的。癌症通过循环肿瘤细胞 (CTC) 传播，多达 75% 的乳腺癌患者在诊断时可能存在微转移，而转移性复发通常发生在治疗后数年到数十年。在临床潜伏期，播散性肿瘤细胞 (DTC) 可以在远处进入细胞周期停滞或休眠状态，很可能无法被免疫检测和治疗。虽然这是一个挑战，但它也可以看作是一个绝佳的机会，可以在休眠 DTC 转化为致命的大转移病变之前及时将其靶向。在这里，我们回顾并讨论了我们在乳腺癌 DTC 和休眠生物学方面的进展。我们对这些特征的机制洞察取得了长足进步，从而确定了可能的靶向策略，但将它们整合到临床试验设计中仍不确定。结合微创液体活检和合理设计的辅助疗法，针对增殖和休眠肿瘤细胞，可能有助于应对当前的挑战并提高精准癌症治疗。
人工智能带来的医学变化以及临床工程师应如何应对
[摘要]AI技术正在快速应用于医疗领域，带来医疗保健的重大变革。本文以IBM Watson、手术机器人、使用LLM的自动医疗文档创建系统等为例，探讨AI在医疗领域的应用，并探讨AI将给诊断、内科、外科治疗等医疗带来的潜在变化。同时，还探讨了临床工程师在AI时代应如何在各种工作中应对不断变化的环境。
人工智能技术的护理研究与临床应用
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临床医生资源 - 益生菌与抗生素一起使用
虽然许多研究都证明了益生菌与抗生素联合使用具有临床益处，但研究其对微生物群影响的研究却少之又少。综合起来，比较益生菌治疗组和对照组的研究表明，益生菌对抗生素引起的微生物群多样性变化没有整体影响 4，各组之间的微生物组组成或功能也发生了一些有限的变化。虽然一些研究将这些变化解释为保护性变化，但将微生物群恢复的差异归类为“有益”或“有害”可能过于简单化了复杂的情况。该领域既缺乏对健康微生物群组成的明确定义，也缺乏对其如何适应变化的理解。此外，现有证据并未完全解决个体间微生物组显著差异的影响，也未提供对治疗后结果的长期随访。1
OLAP方案 covid-19疫苗临床常见问题解答 olaparib.pdf CRBPGEMC方案 针对小细胞肺癌的全身治疗：ASCO- ... 安全处理有害药物 regorafenib tems方案 vismodegib avelumab
方案摘要是疗程专着的缩写版本，仅包含有关用法，剂量，时间表，周期长度和特殊说明的顶级信息（如果有的话）。它旨在用于医疗保健提供者，仅用于信息目的。它不是构成或代替医疗建议的，并且该方案摘要的所有用途均经过临床判断。以“按原样”为基础提供此类信息，而无需任何表示，或暗示的，无论是明示的还是暗示的，法定的或其他方面的，也没有信息的质量，准确性，货币，完整性或可靠性，以及癌症护理Ontario不承担此信息的使用以及任何要求的索赔，动作，需求，需求或使用此类信息的全部责任。
高危抗体数量增加的副肿瘤神经系统综合征患者的临床特征和免疫治疗反应
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人工智能用于临床预测
背景：临床预测是现代医疗保健不可或缺的一部分，它利用当前和历史医疗数据来预测健康结果。人工智能（AI）在该领域的整合显着提高了诊断准确性、治疗计划、疾病预防和个性化护理，从而改善了患者治疗效果和医疗效率。方法：本系统评价实施了一种结构化的四步方法，包括在学术数据库（PubMed、Embase、Google Scholar）中进行广泛的文献检索、应用特定的纳入和排除标准、提取数据以重点关注 AI 技术及其在临床预测中的应用，以及对收集到的信息进行彻底分析以了解 AI 在增强临床预测方面的作用。结果：通过对 74 项实验研究的分析，确定了 AI 显着增强临床预测的八个关键领域：（1）疾病的诊断和早期发现；（2）疾病过程和结果的预测；（3）未来疾病的风险评估；（4）个性化医疗的治疗反应；（5）疾病进展；（6）再入院风险；（7）并发症风险；（8）死亡率预测。肿瘤学和放射学是从 AI 临床预测中受益最多的专业。讨论：该综述强调了 AI 在各个临床预测领域的变革性影响，包括其在革命性诊断、提高预后准确性、辅助个性化医疗和增强患者安全方面的作用。AI 驱动的工具对医疗保健服务的效率和有效性做出了重大贡献。结论和建议：AI 在临床预测中的整合标志着医疗保健领域的重大进步。建议包括提高数据质量和可访问性、促进跨学科合作、注重道德的 AI 实践、投资 AI 教育、扩大临床试验、制定监管监督、让患者参与 AI 整合过程以及持续监测和改进 AI 系统。
人工智能对临床放射学实践的影响
放射学实践高度依赖于技术，因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段，再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践，特别是引入了横断面成像模式，如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用，以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中，有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
低级别浆液性卵巢癌和腹膜癌的临床特征和分子方面：一项多中心、观察性、回顾性分析
背景：低级别浆液性卵巢和腹膜癌 (LGSC) 是一种罕见疾病，关于其临床和基因组学状况的数据很少。方法：对 1996 年至 2019 年期间在 MITO 中心确诊为 LGSC 的患者进行了回顾性分析。评估了治疗后的客观缓解率 (ORR)、无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS)。此外，使用下一代测序 (NGS) FoundationOne CDX (Foundation Medicine®) 评估了 56 例患者的肿瘤分子谱。结果：共确定 128 名具有完整临床资料且病理确诊为 LGSC 的患者。首次和后续治疗的 ORR 分别为 23.7% 和 33.7%。 PFS 为 43.9 个月（95% CI：32.4 – 53.1），OS 为 105.4 个月（95% CI：82.7 – 未达到）。最常见的基因变异是：KRAS（n = 12，21%）、CDKN2A/B（n = 11，20%）、NRAS（n = 8，14%）、FANCA（n = 8，14%）、NF1（n = 7，13%）和 BRAF（n = 6，11%）。意外的是，发现了致病性 BRCA1（n = 2，4%）、BRCA2（n = 1，2%）和 PALB2（n = 1，2%）突变。结论：MITO 22 表明 LGSC 是一种异质性疾病，其临床行为对标准疗法有反应，其分子改变也不同。未来的前瞻性研究应根据肿瘤的生物学和分子特征测试治疗方法。临床试验注册：本研究在 ClinicalTrials.gov 上注册号为 NCT02408536。