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World File Search System毒症
在线研究 @ Cardiff - Orca
摘要简介：败血症是一种疾病，由于细菌，病毒和真菌对感染的不良免疫反应而发生，并且是感染导致死亡的主要途径。严重败血症中疾病不良的免疫反应的标志是导致多器官衰竭和死亡的原因，这是由于补体系统对旷日持久的T细胞功能障碍态通过免疫检查点控制策划的持久的T细胞功能障碍。尽管我们对病情的理解取得了重大进展，但仍有确定的测试或有效的治疗干预措施。涵盖的区域：作者考虑使用新生物制剂的组合药物治疗方法，以及用于预测患者反应的数学模型，以靶向脓毒症的先天和适应性免疫介质。 对可能重新使用用于脓毒症治疗的新兴补体和免疫检查点抑制剂进行了特殊考虑。 专家意见：为了克服为驱动败血症的复杂宿主反应寻找新疗法所固有的挑战，有必要摆脱单疗法并促进个性化组合疗法的精确度。 值得注意的是，组合疗法应以独立疾病进展的免疫代谢特征的预测系统模型来指导。涵盖的区域：作者考虑使用新生物制剂的组合药物治疗方法，以及用于预测患者反应的数学模型，以靶向脓毒症的先天和适应性免疫介质。对可能重新使用用于脓毒症治疗的新兴补体和免疫检查点抑制剂进行了特殊考虑。专家意见：为了克服为驱动败血症的复杂宿主反应寻找新疗法所固有的挑战，有必要摆脱单疗法并促进个性化组合疗法的精确度。值得注意的是，组合疗法应以独立疾病进展的免疫代谢特征的预测系统模型来指导。
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是
传感器内人工智能与电子病历融合，实现居家监测
摘要 — 本研究提出了一种人工智能 (AI) 框架，通过融合心电图 (ECG) 和患者电子病历，在发病前四小时进行实时、个性化的脓毒症预测。片上分类器结合了模拟储层计算机和人工神经网络，无需前端数据转换器或特征提取即可进行预测，与标准化功率效率为 528TOPS/W 的数字基线相比，能耗降低了 13 倍，与所有数字化 ECG 样本的射频传输相比，能耗降低了 159 倍。所提出的 AI 框架分别以 89.9% 和 92.9% 的准确率预测埃默里大学医院和 MIMIC-III 的患者数据上的脓毒症发病。所提出的框架是非侵入性的，不需要实验室测试，因此适合在家监测。
帮助社区药剂师管理抗癌药物常见不良反应的信息
中性粒细胞减少症有时可能没有任何症状，但与感染风险增加有关。社区药剂师应怀疑接受癌症治疗且身体不适或发烧的患者患有中性粒细胞减少性脓毒症。中性粒细胞减少症患者可能不会出现典型的感染症状，但病情可能会迅速恶化。许多抗癌疗法会导致骨髓抑制。这种情况最常发生的时间是治疗后 7-14 天，如果每天服用抗癌药物，则可能随时发生。中性粒细胞减少症患者对感染没有正常的免疫反应。因此，重要的是要谨慎对待任何症状，并紧急将其转诊至医院。及时采取行动可降低中性粒细胞减少性脓毒症导致死亡的风险。
纳米技术治疗败血症
与癌症和心血管疾病相比，传染病获得的科学关注和资金较少。此外，跨学科合作传统上并未被积极用于制造体外设备。但是，该领域的重大技术问题可以通过涉及复杂流体动力学、医学、生物学、纳米技术和聚合物科学的跨学科研究来解决。通过合作，研究人员可以通过针对活性白细胞来改变当前的体外治疗方法，这可以提高治疗效果，同时消除患者血液中的致病元素。需要进行更多的基础和临床评估，以充分理解脓毒症进展的潜在机制和影响，而这些机制和影响大多未知。除了降低脓毒症患者死亡率外，还需要考虑其他优势，例如提高治疗后的生活质量。探索体外治疗是否能减轻影响大约一半败血症幸存者的败血症后综合征是值得的。关键词：败血症；纳米技术；治疗效果；死亡率；高分子科学
统计中心（ZeSt）第 14 届青年研究员研讨会
由于需要立即治疗且缺乏特定病原体信息，为脓毒症患者选择正确的抗生素疗法是一项复杂的挑战。这通常需要使用广谱抗生素作为经验疗法，旨在覆盖广泛的潜在病原体。然而，这一程序大大促进了抗生素耐药性的产生和传播，这对社会、卫生政策和经济来说是一个重大问题。我们的项目正在通过确定对新诊断为脓毒症的患者治疗最有效的针对性抗生素来应对这一挑战。我们的考虑基于 2012 年至 2023 年期间入住德国伯特利福音医院 (EvKB，德国) 重症监护病房的脓毒症患者数据。数据包括核心患者信息、实验室结果和微生物学分析，包括现有病原体的耐药性状态。我们工作的一个重要部分是比较应用于我们数据的不同类型的推荐系统。通过使用微生物学数据，我们创建了一个患者-治疗矩阵，其中包含每个患者每种疗法的耐药性信息。该矩阵很稀疏，因为每个患者只接受了有限数量的抗生素。为了填补这些空白，我们应用了协同过滤技术（基于方法和模型）以及包含人口统计过滤的混合方法。此外，我们通过结合基于用户和基于项目的过滤并结合患者和治疗的相似性来扩展混合方法。这些方法使我们能够推荐最有效的治疗方法，并以医学相关性和过敏等停止标准为指导。最终，我们的健康推荐系统旨在支持临床医生选择有效的有针对性的抗生素，从而有助于减少抗生素耐药性，提高患者生存率并增进公共健康。
HMGB1 作为重症 COVID-19 的潜在生物标志物和治疗靶点
COVID-19 因其在世界范围内的迅速传播以及高发病率和相关死亡率而引起了全球关注。严重的 COVID-19 可能并发急性呼吸窘迫综合征、脓毒症和脓毒症性休克，从而导致死亡。这些并发症被认为是由于免疫系统过度激活导致与多器官衰竭相关的细胞因子风暴综合征所致。在这里，我们报告高迁移率族蛋白 1 (HMGB1)，一种典型的损伤相关分子模式 (DAMP) 和致命炎症的中心介质，可能是 COVID-19 创新治疗策略的潜在目标。重症 COVID-19 患者血清 HMGB1 升高 (189.40 140.88 ng/ml)。外源性 HMGB1 以 AGER 依赖的方式诱导肺泡上皮细胞中 SARS-CoV-2 进入受体 ACE2 的表达。重要的是，通过基因（使用 AGER siRNA）或药理（使用甘草酸、氯喹、羟氯喹和 FPS-ZM1）抑制 HMGB1-AGER 通路可阻断 ACE2 表达。因此，HMGB1 抑制剂同样是治疗 COVID-19 患者的有希望的候选药物。
阿片类药物工作组会议
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