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1618 非甾体抗炎药 (NSAID) 在支持治疗中的应用 第 1 页，共 4 页
NSAID 会影响肾功能。如果肾功能突然下降，则称为急性肾损伤 (AKI)。“急性”表示这种情况持续了数小时或数天。“肾损伤”描述的是肾脏受损，通常伴有肾功能变化。癌症患者（包括正在接受抗癌治疗的患者）可能存在发生 AKI 的其他风险因素。
非甾体类抗炎药将上皮细胞敏感到梭状芽胞杆菌毒素介导的线粒体损伤
梭状芽胞杆菌艰难梭菌通过两种有效的外毒素的作用损害了结肠粘膜。塑造艰难梭菌发病机理的因素未完全理解，但可能是由于胃肠道生态系统，粘膜免疫反应和环境因素的生态因素所致。对艰难梭菌感染（CDI）中药物的作用知之甚少，但最近的研究表明，非甾体类抗炎药（NSAIDS）恶化了CDI。这种现象的基础机制尚不清楚。在这里，我们表明，NSAID通过破坏结肠上皮细胞（CEC）并使细胞对艰难梭菌毒素的敏感性加剧CDI - 介导的损伤与抑制环氧酶（COX）酶的规范作用无关。值得注意的是，我们发现NSAID和艰难梭菌毒素靶向CEC的线粒体并增强艰难梭菌毒素 - 介导的损伤。我们的结果表明，NSAID通过与艰难梭菌毒素协同损害宿主细胞线粒体来加剧CDI。一起，这项工作突出了NSAID在结肠中加剧微生物感染中的作用。
急性冠状动脉综合征的机器学习风险预测模型和在行政数据中使用非甾体类抗炎药的死亡
我们的目的是调查机器学习方法对人群水平上关联的行政健康数据的有用性，以预测使用非甾体类抗炎药（NSAID）后老年患者急性冠状动脉综合征的一年风险和死亡。从2003年1月1日至2004年12月31日之间提供NSAID的西澳大利亚心血管群的患者从药品福利计划数据中识别出了NSAID。 链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。 在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。从药品福利计划数据中识别出了NSAID。链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。
Gil Sambrano，Portfolio Development博士副总裁...
提议治疗的价值主张：当前的护理标准取决于严重程度和生活方式的变化，以及使用缓解/抗炎药物和外科手术（包括关节置换）的使用。 拟议的疗法提供了一次性治疗的潜力，可以显着减少炎症过程并促进软骨组织的修复和再生。提议治疗的价值主张：当前的护理标准取决于严重程度和生活方式的变化，以及使用缓解/抗炎药物和外科手术（包括关节置换）的使用。拟议的疗法提供了一次性治疗的潜力，可以显着减少炎症过程并促进软骨组织的修复和再生。
炎症生物标志物靶向癌症治疗的简要回顾
炎症被认为是局部组织对损伤、刺激或肿胀的一般保护性反应。炎症可能是急性的，这是防御反应的一部分；也可能是慢性的，这可能导致包括癌症在内的各种疾病的发展。几种促炎基因在细胞增殖、血管生成、转移和抑制细胞凋亡等各种细胞过程中发挥重要作用。这些促炎基因包括 TNF-α、白细胞介素、趋化因子、MMP、环氧合酶、脂氧合酶、iNOS、Jak/STAT 通路等。所有这些基因主要受转录因子 NF-κB 调控，该因子在许多类型的肿瘤细胞中活跃。因此，开发针对促炎基因或转录因子的分子被认为是开发抗癌药物的良好策略之一。文献资料表明，许多抗炎药物，包括非甾体抗炎药、皮质类固醇、他汀类药物、二甲双胍、恩贝林和一些天然产物，可以通过抑制促炎基因或转录因子并增加细胞凋亡来干扰肿瘤微环境。本综述介绍了炎症与癌症之间的联系、促炎基因和转录因子在肿瘤细胞发展中的作用以及抗炎药物在癌症中的应用。
- 富有的文章：第5页 - 一种以行业为中心的研究生教育方法
随着人工智能和机器学习的兴起，统计学习和患者护理之间的界面越来越明显。在Jedlicka实验室中，我们专注于该界面，因为它与骨髓骨髓浓缩液（BMAC）的临床潜力有关，这是一种自体性生物，抗炎药物和干细胞的丰富能力，在软骨缺陷和变性条件下，以其丰富的生长因子，抗炎药物和干细胞的含量为例。使用微阵列分析和机器学习，我们的目标是通过构建一个蛋白质组学数据库来表征患者衍生的BMAC样本，并与患者人口统计信息一起使用。这项工作可以指导医生导航可用的治疗方案，以优化患者护理。
白色ekka（calotropis gigantea）的炎症活动
非甾体类抗炎药（NSAIDS）是当今世界上最常见的药物治疗炎症状况。另一方面，随着使用时间长时间，NSAID副作用如胃肠道刺激。因此，发现新型的自然疗法和抗炎药物越来越兴趣。因此，目前的研究的主要目的是对植物化学物质进行定量估计和水溶液中抗炎活性的测定。使用白蛋白变性法的白色ekka（钙木吉氏）的叶提取物。结果表明，AQ的总酚含量。与总类黄酮（0.88 GAE，mg/100 mg）相比，发现白色Ekka的叶提取物最高（1.148±0.21 GAE，mg/100 mg）。在标准和水溶液中观察到剂量依赖性抑制（％）。白色ekka的叶提取物。此外，抑制（％）水平。以750 µg/ml的浓度为750 µg/ml的白色Ekka叶提取物与标准药物（即阿司匹林）相当。，以1000 µg/ml抑制（％）水溶液的浓度。白色Ekka的叶提取物比标准药物（即阿司匹林）要好。总而言之，我们的研究结果清楚地表明了AQ。白色Ekka的叶提取物具有抗炎活性。因此，可以建议使用AQ。白色Ekka的叶提取物可以用于管理炎症条件，并可以考虑开发天然抗炎药。
抗炎疗法已经成熟吗？
免疫系统在癌症的发展和治疗中起着至关重要的作用。虽然适应性免疫可以通过免疫监视来预防或抑制癌症，但先天性免疫和炎症通常会促进新生癌症的肿瘤发生和恶性进展。过去十年，抗肿瘤免疫的临床前研究知识已转化为临床有效、获批的癌症免疫疗法。相比之下，针对癌症相关炎症的治疗仍未成功实施。抗炎药物不仅可以预防或延缓癌症的发生，还可以提高传统疗法和下一代免疫疗法的疗效。在此，我们回顾了当前的临床进展和实验结果，这些结果支持抗炎方法在实体恶性肿瘤治疗中的实用性。更好地了解抗炎药物的作用方式并设计更有效的治疗组合将促进这种治疗方法的临床应用。
抗炎疗法已经成熟吗？
免疫系统在癌症的发展和治疗中起着至关重要的作用。虽然适应性免疫可以通过免疫监视来预防或抑制癌症，但先天性免疫和炎症通常会促进新生癌症的肿瘤发生和恶性进展。过去十年，抗肿瘤免疫的临床前研究知识已转化为临床有效、获批的癌症免疫疗法。相比之下，针对癌症相关炎症的治疗仍未成功实施。抗炎药物不仅可以预防或延缓癌症的发生，还可以提高传统疗法和下一代免疫疗法的疗效。在此，我们回顾了当前的临床进展和实验结果，这些结果支持抗炎方法在实体恶性肿瘤治疗中的实用性。更好地了解抗炎药物的作用方式并设计更有效的治疗组合将促进这种治疗方法的临床应用。