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抗原、佐剂和同一部位接种对……的影响
摘要 背景 癌症疫苗的目标是诱导对肿瘤抗原的强烈 T 细胞反应，但癌症疫苗的递送方法、时间表和配方尚未优化。佐剂可增强对疫苗抗原的免疫反应。然而，人们对佐剂加抗原及其递送时间表对疫苗部位微环境 (VSME) 中的免疫环境的影响知之甚少。我们假设抗原加工和呈递可能直接发生在 VSME 中，添加 Toll 样受体 3 (TLR3) 激动剂多聚 ICLC (pICLC) 将增强免疫激活标志物，并且在同一皮肤部位重复接种疫苗会进一步增强免疫特征，而不是在不同皮肤位置接种多种疫苗。方法 使用 RNA 测序，我们评估了接受皮下/皮内肽疫苗接种黑色素瘤的患者的 VSME 活检，使用不完全弗氏佐剂 (IFA) 加或不加 pICLC。使用 R 进行差异基因表达分析和基因集富集分析。错误发现率校正 p 值 <0.05 被认为是显著的。结果我们发现在 IFA 中添加肽抗原可增强抗原呈递途径和 VSME 局部的三级淋巴结构基因特征。与单独使用 IFA + 肽相比，在 IFA + 肽中添加 pICLC 在注射 1 周后诱导了免疫学上有利的 VSME，但对三次注射后的 VSME 影响不大。重复在同一部位注射 IFA + 肽抗原诱导的 VSME 具有比在不同旋转皮肤位置注射诱导的 VSME 更多的树突状细胞活化、Th1 优势和 TLR 衔接蛋白基因表达。结论这些数据表明，疫苗接种部位本身可能是对疫苗免疫至关重要的位置，而不仅仅是引流淋巴结，IFA 诱导有利的 VSME，其中 TLR 激动剂在疫苗接种过程的早期最有益，并且同一部位注射导致持续刺激免疫途径，这可能有利于引发抗原特异性 T 细胞扩增。
合理设计抗原掺入亚单位疫苗生物材料可增强抗原特异性免疫反应
肽亚单位疫苗通过降低脱靶反应风险和提高诱导适应性免疫反应的特异性来提高安全性。然而，大多数可溶性肽的免疫原性通常不足以产生强大而持久的免疫力。已经开发了许多用于肽抗原的生物材料和运载工具，以在保持特异性的同时改善免疫反应。肽纳米簇 (PNC) 是一种亚单位肽疫苗材料，已显示出增加肽抗原免疫原性的潜力。PNC 仅由交联肽抗原组成，并且已由长度小至 8 个氨基酸的几种肽抗原合成。然而，与许多肽疫苗生物材料一样，合成需要在肽中添加残基和/或共价接合抗原表位内的氨基酸以形成稳定的材料。为实现生物材料的结合或形成而进行的抗原修饰的影响很少被研究，因为大多数研究的目标是将可溶性抗原与生物材料形式的抗原进行比较。本研究调查了 PNC 作为平台疫苗生物材料，以评估肽修饰和具有不同交联化学性质的生物材料形成如何影响表位特异性免疫细胞呈递和活化。通过从模型肽表位 SIINFEKL 脱溶合成了几种类型的 PNC，该表位源自免疫原性蛋白卵清蛋白。SIINFEKL 被改变以在每个末端包含额外的残基，这些残基是经过战略性选择的，以便能够将多种结合化学选项掺入 PNC。使用了几种交联方法来控制使用哪些功能组来稳定 PNC，以及交联的可还原性。评估了这些变体在体内免疫后的免疫反应和生物分布。与单独的未修饰可溶性抗原相比，所有修饰抗原制剂在掺入 PNC 时仍会诱导相当的免疫反应。然而，一些交联方法导致所需免疫反应显著增加，而另一些则没有，这表明并非所有 PNC 的处理方式都相同。这些结果有助于指导未来的肽疫苗生物材料设计，包括 PNC 和各种共轭和自组装肽抗原材料，以最大化和调整所需的免疫反应。
免疫疗法如何起作用？
癌症是由于免疫监视和耐受性失效而发生的。随着年龄的增长，细胞基因组的变化程度越来越大，这些基因改变的细胞虽然可以存活，但会被免疫监视杀死，这是一个关键的生物过程。该机制主要涉及 T 细胞对肿瘤相关抗原的识别，T 细胞在抗肿瘤免疫中起着关键作用。该过程的核心是 T 细胞免疫突触的形成，这是一种促进 T 细胞和抗原呈递细胞 (APC) 之间通讯的特殊结构。在识别 APC 上的主要组织相容性复合体 (MHC) 分子呈递的抗原后，T 细胞被激活，导致增殖和分化为 CD8+ 效应细胞，能够靶向和摧毁恶性细胞，并产生终身免疫记忆。 T 细胞免疫突触的特点是信号分子的动态组装，包括 T 细胞受体 (TCR)、共刺激受体（例如 CD28）和各种粘附分子，它们共同增强 T 细胞活化和效应功能，被称为免疫检查点。然而，癌细胞经常利用免疫检查点通路来逃避免疫检测。程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 和细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA-4) 是关键的抑制受体，当它们结合时，会抑制 T 细胞反应并调节自身免疫。PD-1 与其配体 PD-L1 结合后，会抑制 T 细胞活化并促进耗竭表型。同样，CTLA-4 与 CD28 竞争结合 APC 上的 CD80/CD86，导致 T 细胞共刺激减少。癌症通过多种不同的机制逃避免疫监视，包括过度表达 PD-L1。针对 PD-1/PD-L1 和 CTLA-4 的免疫检查点抑制剂通过重振针对肿瘤的 T 细胞反应，彻底改变了癌症治疗。通过阻断这些抑制途径，这些疗法增强了 T 细胞免疫突触的形成和稳定性，从而促进有效的免疫反应并改善各种恶性肿瘤患者的预后。免疫检查点抑制剂治疗的不良反应是由于自身免疫引起的，通常在治疗后数周或数月开始，最初需要使用类固醇进行免疫抑制治疗。在非小细胞肺癌 (NSCLC) 中，PD-1 和 PD-L1 抑制剂的效果大小与 PD-L1 肿瘤比例评分 (TPS：PD-L1 表达量) 成正比。
唑来膦酸与抗 EGFR 抗体西妥昔单抗偶联治疗结直肠癌类器官
摘要 背景 抗体-药物偶联物 (ADC) 是治疗实体瘤和血液系统癌症的重要治疗选择。抗表皮生长因子受体 (EGFR) 抗体西妥昔单抗 (Cet) 用于治疗结直肠癌 (CRC)。通过用氨基双膦酸盐唑来膦酸 (ZA) 引发肿瘤细胞，然后通过丁酸嗜蛋白 (BTN) 家族成员（如 BTN3A1 和 BTN2A1）呈递异戊烯基焦磷酸，可引发抗 CRC V δ 2 细胞溶解性 T 淋巴细胞。阻碍 ZA 靶向 CRC 的一个主要缺点是氨基双膦酸盐的骨向性。方法 将 DNA 的磷酸基团标记到蛋白质的氨基上后，在咪唑存在下将 ZA 的磷酸基团与 Cet 的游离氨基连接起来。通过基质辅助激光解吸电离质谱和电感耦合等离子体质谱分析确认了 Cet-ZA ADC 的生成。在 Geltrex 圆顶盒中用化学定义的无血清培养基获得了 13 个 CRC 类器官。通过流式细胞术、结晶紫和细胞毒性探针测定以及图像分析检测 V δ 2 T 细胞对 CRC 类器官的增殖和细胞溶解活性激活。通过自动免疫染色、全玻片扫描和数字病理成像的计算机化分析进行免疫组织化学和定量 BTN3A1 或 BTN2A1 表达以及 CRC 中肿瘤浸润的 V δ 2 T 细胞数量。结果新型 ADC Cet-ZA 的生成率为 4.3，并显示出与未偶联抗体相似的反应性。更重要的是，患者来源的 CRC 类器官或 CRC 肿瘤细胞悬浮液在用 Cet-ZA 引发时可触发外周血和肿瘤浸润淋巴细胞中 V δ 2 T 细胞的扩增。此外，Cet-ZA 触发 V δ 2 T 细胞介导的 CRC 类器官杀伤。不仅在 CRC 类器官中检测到了 BTN3A1 和 BTN2A1 的表达，而且在 CRC 标本中也检测到了相当数量的肿瘤浸润 V δ 2 T 细胞。结论这些发现证明了 Cet-ZA ADC 可用于特异性靶向 CRC 类器官，并可能提出一种将氨基双膦酸盐递送至 EGFR + 实体瘤的新实验方法。
总统大学健康科学研究所病毒学与免疫学硕士课程大纲
目的和目标：本课程旨在提供关于病毒和免疫系统功能的基本和高级理解，熟悉研究免疫学和血清学事件的各种技术以及病毒的分离和表征，特别强调人类、动物和植物来源的不同病毒介导的病原体。了解免疫系统在体内平衡、防御传染病、自身免疫和耐受性方面的重要性，让学生全面了解免疫学和病毒学的各个方面，并在生物医学研究和学术领域提出更合理、更熟练的方法。课程成果（PO）：PO1：基础知识发展学生应全面了解生物化学、细胞生物学、病毒学、免疫学、微生物学和相关领域的基本概念及其相互关系。PO2：能够批判性地分析复杂的实验和大数据分析使用生物信息学、基因组学、蛋白质组学和统计分析分析和解释来自实验和研究项目的数据。 PO2：研究技术的分析技能发展学生应该能够运用理论知识来发展重组DNA技术、免疫学技术、病毒学技术和其他实验室方法的分析技能。 PO4：有效的沟通和人际交往技能发展批判性地评估科学文献，并通过科学写作、演示和小组讨论（主要用英语）有效地交流研究结果。如果需要，学生应该能够使用他/她觉得舒服的任何其他语言与他人交流。 PO5：研究伦理和生物安全实践的发展展示对生物安全实践和科学研究中的伦理考虑的熟练程度，包括知识产权和生物伦理。 项目具体成果学生全面接触现代生物信息学工具、感染和免疫的流行病学表征将有助于学生在公共卫生和相关领域以及生物医学研究、学术和工业领域从事职业。 PSO1：通过理论和实验室知识了解生物化学和细胞生物学的基本原理及其在生物技术和医学研究中的应用 PSO2：了解病毒结构和病毒复制、病毒基因组、复制策略、病毒传播和持久性机制、病毒发病机制、病毒肿瘤学和抗病毒药物开发。 PSO3：深入了解免疫学的基础和高级主题，包括抗原加工和呈递、免疫调节、宿主免疫反应、免疫记忆和免疫治疗策略。 PSO4：学习和应用生物信息学工具和技术来分析基因组和蛋白质组数据，包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测以及与病毒学和免疫学研究相关的关系。
鼻咽癌研究中心
卓越学科领域计划 – 鼻咽癌研究中心 (AoE/M-06/08) 概要 我们的鼻咽癌研究中心旨在加强香港鼻咽癌和 EBV 专家在基础科学、临床实践和转化研究方面的联系，以提高我们对鼻咽癌患者的基本了解和临床护理。我们为鼻咽癌/EBV 国际研究界建立了重要资源，例如鼻咽癌组织库，其中有来自 5 家医院的标本，以促进基因组/生物标志物研究。我们构建了组织微阵列，这对于研究生物标志物的临床意义很重要。我们建立了 EBV+ 鼻咽癌细胞系和动物模型用于药物测试，以及鼻咽癌细胞系库和永生化正常鼻咽上皮 (NPE) 细胞系供研究界使用。我们的新 EBV+ 鼻咽癌细胞系经过了广泛的表征，是基础功能研究和新型鼻咽癌治疗方法临床前评估的极佳模型。我们还利用它们研究了鼻咽癌肿瘤微环境和临床反应的作用。通过识别驱动发展和转移扩散的关键基因和途径来了解鼻咽癌发展的遗传基础，可以作为诊断或治疗目标的生物标记。我们识别并表征了几种新基因，以确定它们在癌症中的作用。我们研究了决定鼻咽癌遗传易感性的因素，因为有鼻咽癌家族史的人患鼻咽癌的风险更高。我们利用下一代测序 (NGS) 来阐明与鼻咽癌遗传易感性相关的基因。确定的首要候选基因是 MST1R，它与鼻咽癌早期发病有关。我们研究了已知与鼻咽癌风险相关的鼻咽癌 MHC 区域，并确定了与鼻咽癌风险或保护相关的新型非 HLA 基因位点。EBV 引起的宿主免疫失调以及病毒向免疫系统的呈递似乎在遗传易感性中发挥着重要作用。我们对鼻咽癌肿瘤的全球 NGS 方法还确定了鼻咽癌中至关重要的 NFkB 通路基因的遗传变异。香港鼻咽癌多中心病例对照研究采用流行病学方法。研究发现，牛奶消费这一新因素与较低的鼻咽癌风险相关。维生素 D 缺乏与较高的鼻咽癌风险相关。我们对 3 大洲 8 个地区的综合研究表明，咸鱼消费量的下降并不能完全解释鼻咽癌的下降。我们的研究还提供了最有力的观察证据，表明吸烟是鼻咽癌的致病因素。我们正在为中国鼻咽癌 GWAS 联盟做出贡献，该联盟是规模最大、最全面的鼻咽癌研究合作组织。EBV 在鼻咽癌发展中起着重要作用。它有助于使细胞永生化并驱动细胞致癌。EBV 存在于所有中国鼻咽癌肿瘤中。我们使用特异性抑制剂靶向鼻咽癌细胞中的 EBV，以显示其在动物模型中的有效性。我们检查了鼻咽癌中的 EBV 基因组多样性，以确定是否存在鼻咽癌特异性遗传
John Glongstun
1。背包语言模型。在计算语言学协会年会（ACL）年会2023年。接受率：23.5％未偿还纸张奖：39 /3872纸提交。约翰·休伊特（John Hewitt），约翰·加斯敦（John Glongstun），克里斯托弗·D·曼宁（Christopher D. Manning），珀西·梁（Percy Liang）。2。通过生成预训练的旋律转录。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2022中。接受率：43.3％的克里斯·多纳休（Chris Donahue），约翰·加斯敦（John Glongstun），珀西·梁（Percy Liang）。3。扩散lm改善可控文本生成。神经信息处理系统的进步（神经）2022。接受率：25.6％的口头呈递。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。 4。 淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。 神经信息处理系统的进步（神经）2021。 接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。 奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。 5。 通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。 在机器学习国际会议（ICML）2021中。 接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。 6。 使用连续时间梯度更快地学习。 动态与控制学习（L4DC）2021。 7。 8。 9。 10。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。4。淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。神经信息处理系统的进步（神经）2021。接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。5。通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。在机器学习国际会议（ICML）2021中。接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。6。使用连续时间梯度更快地学习。动态与控制学习（L4DC）2021。7。8。9。10。塞缪尔·阿恩斯沃思（Samuel Ainsworth），肯德尔·洛里（Kendall Lowrey），约翰·康斯敦（John Glongstun），扎伊德·哈科伊（Zaid Harchaoui），悉达多·斯里尼瓦萨（Siddhartha Srinivasa）。一种信息瓶颈方法，用于控制理由提取中的简洁性。自然语言处理中的经验方法（EMNLP）2020。接受率：24.5％Bhargavi Paranjape，Mandar Joshi，John Glongstun，Hannaneh Hajishirzi，Luke Zettlemoyer。用深的生成先验的源分离。在国际机器学习会议（ICML）2020中。接受率：21.8％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。卷积作曲家分类。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％苛刻的Verma，John Glongstun。耦合复发模型，用于复音音乐组成。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。11。监督音乐转录的不断增长和数据增强。在国际声学，言语和信号处理（ICASSP）2018中。接受率：49.7％的口头介绍。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。12。用于多个F0估计的频域卷积。Mirex摘要（技术报告）2017。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。13。音乐网：从头开始学习音乐的功能。在2017年国际学习表征会议（ICLR）。接受率：39.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Sham M. Kakade。
在大量的肝移植受者中，验证了增量-SOT -CPE评分，并具有抗碳青霉烯的肠杆菌感染
2。Giannella M，Bartoletti M，Campoli C等。 产生碳青霉酶的肠杆菌科定殖对肝移植后感染风险的影响：一项前瞻性观察群研究。 临床微生物感染。 2019; 25（12）：1525-1531。 3。 Qiao B，Wu J，Wan Q，Zhang S，Ye Q. 因抗多药革兰氏阴性菌血症的腹部固体器官移植受者的死亡率的因素。 BMC感染。 2017; 17（1）：171。 4。 Giannella M，Freire M，Rinaldi M等。 开发了肝移植后耐碳青霉烯的肠杆菌科感染的风险前字典模型：一项跨国公司研究。 临床感染。 2021; 73（4）：E955-E966。 5。 Papadimitriou-Olivgeris M，Bartzavali C，Georgakopoulou A等。 在重症患者中产生碳纤维酶的肺炎Kleblebsiellae肺炎血流感染的重新培训队列中增量CPE评分的外部验证。 临床微生物感染。 2021; 27（6）：915.e1-915.e3。 6。 Machuca I，Gutiérrez-GutiérrezB，Rivera-Espinar F等。 外部验证碳青霉烯氏菌肺炎菌群菌群中的增量CPE死亡率评分：colistin耐药性的预后意义。 int j抗小动物剂。 2019; 54（4）：442-448。 7。 Jorgensen SCJ，Trinh TD，Zasowski EJ等。 感染了。 2020; 9（2）：291-304。 8。 Am J移植。 2020; 20（6）：1629-1641。Giannella M，Bartoletti M，Campoli C等。产生碳青霉酶的肠杆菌科定殖对肝移植后感染风险的影响：一项前瞻性观察群研究。临床微生物感染。2019; 25（12）：1525-1531。 3。 Qiao B，Wu J，Wan Q，Zhang S，Ye Q. 因抗多药革兰氏阴性菌血症的腹部固体器官移植受者的死亡率的因素。 BMC感染。 2017; 17（1）：171。 4。 Giannella M，Freire M，Rinaldi M等。 开发了肝移植后耐碳青霉烯的肠杆菌科感染的风险前字典模型：一项跨国公司研究。 临床感染。 2021; 73（4）：E955-E966。 5。 Papadimitriou-Olivgeris M，Bartzavali C，Georgakopoulou A等。 在重症患者中产生碳纤维酶的肺炎Kleblebsiellae肺炎血流感染的重新培训队列中增量CPE评分的外部验证。 临床微生物感染。 2021; 27（6）：915.e1-915.e3。 6。 Machuca I，Gutiérrez-GutiérrezB，Rivera-Espinar F等。 外部验证碳青霉烯氏菌肺炎菌群菌群中的增量CPE死亡率评分：colistin耐药性的预后意义。 int j抗小动物剂。 2019; 54（4）：442-448。 7。 Jorgensen SCJ，Trinh TD，Zasowski EJ等。 感染了。 2020; 9（2）：291-304。 8。 Am J移植。 2020; 20（6）：1629-1641。2019; 25（12）：1525-1531。3。Qiao B，Wu J，Wan Q，Zhang S，Ye Q.因抗多药革兰氏阴性菌血症的腹部固体器官移植受者的死亡率的因素。BMC感染。 2017; 17（1）：171。 4。 Giannella M，Freire M，Rinaldi M等。 开发了肝移植后耐碳青霉烯的肠杆菌科感染的风险前字典模型：一项跨国公司研究。 临床感染。 2021; 73（4）：E955-E966。 5。 Papadimitriou-Olivgeris M，Bartzavali C，Georgakopoulou A等。 在重症患者中产生碳纤维酶的肺炎Kleblebsiellae肺炎血流感染的重新培训队列中增量CPE评分的外部验证。 临床微生物感染。 2021; 27（6）：915.e1-915.e3。 6。 Machuca I，Gutiérrez-GutiérrezB，Rivera-Espinar F等。 外部验证碳青霉烯氏菌肺炎菌群菌群中的增量CPE死亡率评分：colistin耐药性的预后意义。 int j抗小动物剂。 2019; 54（4）：442-448。 7。 Jorgensen SCJ，Trinh TD，Zasowski EJ等。 感染了。 2020; 9（2）：291-304。 8。 Am J移植。 2020; 20（6）：1629-1641。BMC感染。2017; 17（1）：171。 4。 Giannella M，Freire M，Rinaldi M等。 开发了肝移植后耐碳青霉烯的肠杆菌科感染的风险前字典模型：一项跨国公司研究。 临床感染。 2021; 73（4）：E955-E966。 5。 Papadimitriou-Olivgeris M，Bartzavali C，Georgakopoulou A等。 在重症患者中产生碳纤维酶的肺炎Kleblebsiellae肺炎血流感染的重新培训队列中增量CPE评分的外部验证。 临床微生物感染。 2021; 27（6）：915.e1-915.e3。 6。 Machuca I，Gutiérrez-GutiérrezB，Rivera-Espinar F等。 外部验证碳青霉烯氏菌肺炎菌群菌群中的增量CPE死亡率评分：colistin耐药性的预后意义。 int j抗小动物剂。 2019; 54（4）：442-448。 7。 Jorgensen SCJ，Trinh TD，Zasowski EJ等。 感染了。 2020; 9（2）：291-304。 8。 Am J移植。 2020; 20（6）：1629-1641。2017; 17（1）：171。4。Giannella M，Freire M，Rinaldi M等。 开发了肝移植后耐碳青霉烯的肠杆菌科感染的风险前字典模型：一项跨国公司研究。 临床感染。 2021; 73（4）：E955-E966。 5。 Papadimitriou-Olivgeris M，Bartzavali C，Georgakopoulou A等。 在重症患者中产生碳纤维酶的肺炎Kleblebsiellae肺炎血流感染的重新培训队列中增量CPE评分的外部验证。 临床微生物感染。 2021; 27（6）：915.e1-915.e3。 6。 Machuca I，Gutiérrez-GutiérrezB，Rivera-Espinar F等。 外部验证碳青霉烯氏菌肺炎菌群菌群中的增量CPE死亡率评分：colistin耐药性的预后意义。 int j抗小动物剂。 2019; 54（4）：442-448。 7。 Jorgensen SCJ，Trinh TD，Zasowski EJ等。 感染了。 2020; 9（2）：291-304。 8。 Am J移植。 2020; 20（6）：1629-1641。Giannella M，Freire M，Rinaldi M等。开发了肝移植后耐碳青霉烯的肠杆菌科感染的风险前字典模型：一项跨国公司研究。临床感染。2021; 73（4）：E955-E966。5。Papadimitriou-Olivgeris M，Bartzavali C，Georgakopoulou A等。在重症患者中产生碳纤维酶的肺炎Kleblebsiellae肺炎血流感染的重新培训队列中增量CPE评分的外部验证。临床微生物感染。2021; 27（6）：915.e1-915.e3。6。Machuca I，Gutiérrez-GutiérrezB，Rivera-Espinar F等。外部验证碳青霉烯氏菌肺炎菌群菌群中的增量CPE死亡率评分：colistin耐药性的预后意义。int j抗小动物剂。2019; 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