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生长抑素类似物在神经内分泌肿瘤中的胃肠道副作用：专注的评论
神经内分泌肿瘤（NETS）是一组差异化的异质性肿瘤，其特征在于缓慢的进展以及独特的临床和生物学行为。在患有净，第一线治疗的患者的医生中，生长抑素类似物（SSA）表示，尽管具有高耐受性（甚至是高剂量）的药物，并且可以为类癌症状控制和抗增殖作用提供一些副作用，但可能会影响某些副作用，对生命和营养状况的潜在影响。最频繁的副作用是由胃肠道事件特别是肠道习惯（腹泻和便秘），腹痛，外分泌胰腺胰腺不足和胆石症所代表的。考虑到网络的相对稀有性，关于不良事件的频率和标准临床管理SSA相关的文献仍然缺乏和异质。本次审查的目的是将胃肠病学家和其他医生对SSA副作用的基本知识进行治疗。通过早期识别和管理这些adverse活动，医疗保健专业人员可以提供最佳护理，避免可预见的合并，并确保患者的最佳成果。没有如此早期的认可，有可能会降低患者的生活质量及其维持治疗能力。
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汀类药物的非目标效应：分子机制，副作用和激酶的新兴作用
图2他汀类药物抑制激酶的作用。抑制膜结合的EGFR，HER2和MET激酶以及辛伐他汀的胞质激酶SRC，通过改变PI3K/AKT，MAPK和JAK/STAT途径来影响细胞的增殖，存活和迁移。抑制SRC还通过阻碍辅酶Q10的负载来减少能量产生。所有这些干扰都会损害肌肉修复，并导致他汀类药物相关的肌病。辛伐他汀还通过通过抑制IKK来阻断NF-κB途径来损害TNF-α诱导的凋亡。描绘了每种激酶的IC 50，以及辛伐他汀在肌肉中可能达到的最大浓度。
使用图的图域中的深度学习分子嵌入来预测药物副作用
摘要：药物副作用 (DSE) 或药物不良反应 (ADR) 构成了重要的健康风险，仅在欧洲，每年就有大约 197,000 人死于 DSE。因此，在药物开发过程中，DSE 检测至关重要，ADR 的发生会阻止许多候选分子进行临床试验。因此，DSE 的早期预测有可能大大减少药物开发时间和成本。在这项工作中，数据以非欧几里得方式表示，形式为图的图域。在这样的领域中，分子结构由分子图表示，每个分子图都成为更高级别图中的节点。在后者中，节点代表药物和基因，弧线代表它们的关系。这种关系性质代表了 DSE 预测任务的一个重要新颖性，并且它直接用于预测。为此，提出了 MolecularGNN 模型。这个新的分类器基于图神经网络，这是一种能够以图形形式处理数据的联结模型。该方法是对之前称为 DruGNN 的方法的改进，因为它还能够从基于图形的分子结构中提取信息，从而生成适合特定任务的基于任务的分子神经指纹 (NF)。该架构已在性能方面与其他 GNN 模型进行了比较，表明所提出的方法非常有前景。
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Covid-19-19疫苗的长期副作用？我们知道的。 - 父母包2021年2月|费城儿童医院
covid-19疫苗即使考虑到了这一历史，也有一些合理地对Covid-19疫苗的疑问，因为它们以前尚未被批准用于人。现在已经服用了数百万剂，我们已经了解了一些罕见但严重的副作用。它们全部发生在疫苗接种后不久：•与血小板减少综合征（TTS）的血栓形成 - TTS是一个人经历血液凝结和低血小板计数（称为血小板减少症）的疾病。这些凝块可能发生在各种器官或腿部的容器中。tts发生在每100万人接受基于腺病毒的Covid-19疫苗的人中，例如J＆J/Janssen疫苗。TTS在接种疫苗后发育长达三周。虽然18至64岁之间的任何人都可以经历这种副作用，但它通常发生在30至49岁之间的女性中。
利用蛋白质靶标信息预测药物副作用频率的双重表示学习
摘要 — 了解药物的意外作用对于评估治疗风险和药物再利用至关重要。尽管现有的大量研究预测了药物副作用的存在，但其中只有四项研究预测了副作用的频率。不幸的是，目前的预测方法 (1) 没有利用药物靶标，(2) 不能很好地预测看不见的药物，(3) 没有使用多种异构药物特征。我们提出了一种基于深度学习的新型药物副作用频率预测模型。我们的模型利用靶蛋白信息以及分子图、指纹和化学相似性等异构特征同时创建药物嵌入。此外，该模型将药物和副作用表示到一个公共向量空间中，分别学习药物和副作用的对偶表示向量。我们还使用 Adaboost 方法扩展了我们模型的预测能力，以补偿没有明确靶蛋白的药物。我们在预测副作用频率方面取得了优于现有方法的最佳性能，尤其是对于看不见的药物。消融研究表明，我们的模型有效地结合并利用了药物的异质性特征。此外，我们观察到，当给出目标信息时，具有明确目标的药物比没有明确目标的药物产生更好的预测。实现可在 https://github.com/eskendrian/sider 上找到。
阿联酋居民接种 COVID-19 疫苗后的疫苗副作用——一项观察性研究
临床试验已证明 COVID-19 疫苗非常安全，然而，在现实环境中比较这些疫苗安全性的证据较少。因此，我们旨在调查所报告的不良反应的性质和严重程度，以及不同疫苗类型的差异。2021 年 3 月至 9 月期间，通过在线调查平台和电话访谈对 1,878 名成年（≥ 18 岁）COVID-19 疫苗接种者进行了调查。根据接种的疫苗类型，分析了年龄、性别、种族、合并症和既往 COVID-19 感染等可能与报告的副作用相关的因素。比较了灭活疫苗和 mRNA 疫苗接种者的不良事件和严重程度的差异。COVID-19 疫苗接种者报告的主要不良反应是注射部位疼痛、疲劳和嗜睡以及头痛，随后出现关节/肌肉疼痛。与接种灭活国药疫苗的人群相比，接种 mRNA 辉瑞-BioNTech 疫苗的人群出现不良反应的几率更高，比值为 1.39（95% CI 1.14–1.68）。接种国药和辉瑞-BioNTech 疫苗的人群报告的不良反应平均数量分别为 1.61 ± 2.08 和 2.20 ± 2.58，差异具有统计学意义（p < 0.001）。接种 COVID-19 疫苗后出现严重不良反应的情况很少见，接种灭活疫苗或 mRNA 疫苗后报告的不良反应中有 95% 是轻微的，不需要治疗或需要在家治疗。研究发现，年龄小于 55 岁、女性、患有一种或多种合并症、接种过 mRNA 辉瑞-BioNTech 疫苗且有 COVID-19 感染史的个体在接种 COVID-19 疫苗后出现不良反应的几率与其他人群相比更高。
COVID-19 疫苗接种的副作用和接种后上班 接种 COVID-19 疫苗后，您可能会出现一些或
您曾与正在接受检测或 COVID-19 检测呈阳性的人密切接触。如果无法按照上述要求上班，请通知您的主管，并留在 Brethren Village 校园外，直到您的医疗保健提供者批准您返回工作岗位并遵守 Brethren Village 的“COVID-19 团队成员缺勤指南”。有关更多信息，请访问：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/faq.html 。https://www.fda.gov/emergency-preparedness-and-response/mcm-legal-regulatory-and-policy-framework/pfizer-biontech-covid-19-vaccine-frequently-asked-questions 您可以在 www.bv.org 上找到“COVID-19 团队成员缺勤指南”。有关您的健康和安全、COVID-19 疫苗或 COVID-19 检测的具体问题，请联系您的医疗保健提供者。