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肿瘤突变负担是否可以预测对免疫疗法的反应？
通过检查点阻滞（ICB）进行的癌症免疫疗法对各种癌症类型有效，但其临床用途却被患者反应的较高变异所抑制。几项研究报告说，非同义突变的数量（肿瘤突变负担，TMB）可以预测患者对ICB的反应。这种信念已经普遍存在，并导致了基于TMB水平的免疫疗法患者优先级的FDA批准。TMB可以预测对免疫疗法的反应的观念植根于新抗原理论。它规定癌症特异性突变可以形成免疫系统识别的新抗原。肿瘤的突变越多，触发免疫反应的可能性就越大。在这里，我们重新访问了TMB与响应的关联和新抗原理论的关联的基础数据。首先，我们通过测序和临床数据组装了最大的免疫疗法患者的泛滥症数据集。令人惊讶的是，我们几乎没有证据表明TMB可以预测对ICB的反应。我们证明，与先前报道的相似的关联可以在洗牌数据中观察到，这表明先前的研究缺乏多种假设测试和混淆疾病亚型的校正。第二，我们开发了一个扩展新抗原理论的模型，并且可以与新抗原的免疫原性以及TMB和反应之间缺乏关联一致。我们的分析表明，可用数据不支持TMB在临床实践中的使用，并且可以剥夺患者可能应对的治疗。
联想皮层区域的功能断开连接可以预测BCI培训期间的性能
巴黎，阿拉米斯项目团队，F-75013，法国巴黎，法国B. Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ere, ICM, Inserm U 1127, CNRS UMR 7225, Sorbonne Universit e, Ecole Normale Sup erieure, ENS, Centre MEG-EEG, F-75013, Paris, France e Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院，美国弗莱尔曼大学神经病学系，19104年，美国G物理与天文学系，艺术与科学学院，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，19104年，美国电气和系统工程学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州pr。 19104年，美国I精神病学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，19104年，美国J Santa Fe Institute，NM，NM，87501，美国，
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
开发相互作用的交互式列图，以预测具有性障碍性障碍性ICU患者的短期生存
背景：性障碍性贫血是一种严重的血液学疾病，其标志是全年症和骨髓衰竭。ICU的入院通常反映了需要重症监护的疾病进展或并发症。预测这些患者的短期生存对于个性化治疗和资源优化至关重要。编号图为整合临床参数提供了一种实用的工具，提供了准确的可视化生存预测，以指导ICU中性贫血患者的决策。方法：使用模拟IV数据库，我们确定了被诊断为性贫血的ICU患者。从数千个可用的变量中，我们从五个维度上提取数据：人口统计学，合成指标，实验室事件，合并症和药物使用情况。基于现有的性质贫血研究，进一步完善了400多个变量，并应用了机器学习技术来确定建模的七个最有效的预测指标。使用机器学习方法进行预处理，这些预测因素的可行性通过其他分类和回归模型验证，验证方法是AUROC。此外，使用来自EICU协作研究数据库的数据进行了外部验证，以评估我们的模型的普遍性。使用逻辑回归（LR）构建了互动命名图，以预测患有同性血症患者的7天，14天和28天的死亡率。结果：这项研究中总共包括了1,662名被诊断为性贫血的患者，其中7：3的比例分为训练和测试队列。逻辑回归模型表现出强烈的预测性能，分别为7天，14天和28天死亡率预测的AUC值分别达到0.8227、0.8311和0.8298。使用EICU数据库的外部验证进一步证实了该模型的通用性，AUC值为0.7391、0.7119和0.7093。这些结果突出了该模型在预测性障碍性贫血患者短期生存方面的稳定性和有效性。结论：APS III领导的一组七个预测因子被证明可有效地建模性质贫血患者的短期生存。使用这些预测因素，COX和Logistic回归模型生成了列线图，这些图可以准确预测7天，14天和28天的死亡率。这些工具可以支持临床医生进行个性化的风险评估和决策。
新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病
“孕妇在流感和SARS-COV-2大流行病和埃博拉病毒流行期间经历了高死亡和危重疾病率。”全球努力需要在大流行病开始之前积极认识并减轻这种风险，而不是一旦开始健康危机，而不是作为反应性过程。
随着衰老而增加的血浆dyRK1a可以预防神经退行性疾病
需要更有效地预防阿尔茨海默氏病的早期标记。我们先前表明，与对照组相比，血浆DYRK1A水平降低了血浆DYRK1A的水平。我们在认知健康的老年志愿者的血浆中评估了dyRK1a，患有阿尔茨海默氏病（AD），陶氏病或唐氏综合症（DS）的人以及来自患有DS的个体的淋巴母细胞。dyrk1a水平与无症状的老年人和AD患者的脑淀粉样蛋白β负担成反比。在呼吸病的患者中还检测到低DYRK1A水平。DS患者的DYRK1a水平高于对照，尽管DS和痴呆症患者的水平较低。这些数据表明，血浆DYRK1A水平可用于早期检测AD AD的风险和AD的早期检测。我们假设中年（40 - 50岁）缺乏Dyrk1a的增加可能是在认知能力下降之前的警告，反映了AD的风险增加。
静止状态脑电图脑活动在新生儿可以预测年龄，并且表明神经发育结果
目的：脑电图（EEG）可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异，称为脑年龄差距，可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途，用于估计新生儿的脑年龄间隙，因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法：我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展（BSID）结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后，我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果：在两个测试数据集中，仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟，模型生成准确的年龄预测：平均绝对误差= 1.03周（p值= 0.0001）和0.98周（pValue = 0.0001）。在一个测试数据集中，在9个月的随访BSID结局中，严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异：平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周（p-value = 0.04）。结论：这些发现表明，深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性，并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显：新生儿大脑年龄间隙的幅度，仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算，可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
研究论文多摩学和单细胞分析揭示了基于机器学习的嘧啶代谢相关的签名，以预后
背景：嘧啶代谢是肿瘤代谢重编程的标志，而其对肺腺癌患者（LUAD）患者的预后和治疗意义的重要性仍然不清楚。方法：在这项研究中，使用各种机器学习和深度学习算法的综合框架来开发与嘧啶代谢相关的签名（PMRS）。通过全面的多摩学分析评估了其在基因组稳定性，化学疗法和免疫疗法耐药性方面的功效。也阐明了PMRS亚组之间患者的单细胞景观。随后，在LUAD细胞系中对LYPD3（PMRS模型中最重要的系数因子）的生物学功能进行了实验验证。结果：具有“随机生存森林”算法的PMRS模型表现出最佳性能，并用于进一步分析。它在各种模型评估测定中显示出极好的准确性和稳定性。与PMRS-HIGH亚组相比，PMRS评分较低的患者的生存结果更好，更稳定的基因组特征和对免疫疗法的敏感性更高。单细胞分析表明，随着PMR的增加，上皮细胞逐渐表现出具有增强的嘧啶代谢的恶性表型，而PMRS-HIGH患者表现出肿瘤免疫微环境的抑制状态。进一步的实验表明LYPD3促进了LUAD细胞系中的恶性进展。结论：我们的研究构建了PMRS模型，强调了其在LUAD患者的治疗和预后的潜在价值，并为LUAD患者的个性化精度治疗提供了新的见解。
夜间心率的动态变化可以预测患者使用可穿戴心脏扭曲器 - 清除纤维器的短期心血管事件：来自Wearit-France队列研究
cohort study Rodrigue Garcia 1,2*, Peder Emil Warming 3, Kumar Narayanan 4,11, Pascal Defaye 5, Laurence Guedon-Moreau6, Hugues Blangy7, Olivier Piot 8, Christophe Leclercq 9, and Eloi Marijon 10,11on behalf of the WEARIT-France Investigators 1 Department of Cardiology, University Hospital of Poitiers，86021 Poitiers，法国； 2 Center D'HOUSTIVETINATION CLINGILE CIC1402，CHU POITIERS，86000，POITIERS，法国； 3丹麦Rigshospitalet哥本哈根大学医院心脏病学系； 4印度Telangana 500081海得拉巴医院医院心脏病学系； 5法国Grenoble 38043大学医院Grenoble Alpes心脏病学系； 6法国里尔59000的里尔大学医院的心脏和肺部研究所； 7法国南希大学医院心脏病学系，法国54500； 8法国圣丹尼斯（Saint Denis）93200心脏病学中心心脏病学系； 9法国雷恩35000大学医院心脏病学系； 10欧洲乔治·庞皮杜医院心脏病学系，巴黎Cedex 15，75908，法国； 11巴黎大学，INSERM，PARCC，F-75015法国电子邮件地址：Rodrigue.garcia@chu-poitiers.fr关键字关键字可穿戴心脏逆转不振器•心率•远程监控•远程监控•先发制体行动•预先措施•心力衰竭•心力衰竭。
