图2。算法,用于转诊从呼吸医学转诊为CES和胸痛患者的心脏病学。 考虑到COPD患者比没有COPD的患者更有可能出现不稳定的心绞痛或非ST-ST-ETERVATION AMI。 BNP <100 pg/mL或NT-PROBNP <300 pg/ml的B值排除了HF的诊断,其负预测值大于90%;在需要住院的CE中,CTN的CTN升高。 高值不一定暗示需要急性心肌缺血算法,用于转诊从呼吸医学转诊为CES和胸痛患者的心脏病学。考虑到COPD患者比没有COPD的患者更有可能出现不稳定的心绞痛或非ST-ST-ETERVATION AMI。 BNP <100 pg/mL或NT-PROBNP <300 pg/ml的B值排除了HF的诊断,其负预测值大于90%;在需要住院的CE中,CTN的CTN升高。高值不一定暗示需要急性心肌缺血
目的:败血症引起的肺损伤(SLI)是败血症的严重并发症。全适中,一种新型的炎性程序性细胞死亡形式,尚未在SLI中进行全面研究。我们的研究旨在通过生物信息学和体内实验筛选和验证SLI中全腹病的特征基因。方法:与SLI相关的数据集从NCBI基因表达式综合(GEO)数据库下载。鉴定差异表达的SLI基因(DEG)被鉴定出来,并与设置的全全变基因相交,以获得与全全变(Span_Degs)相关的DEG。然后,基于Span_degs进行了蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)网络和功能富集分析。SVM-REF,LASSO和RandomForest三种算法被合并,以识别签名基因。进行了拨号图和ROC曲线以预测诊断值。免疫浸润分析,相关分析和差异表达分析用于探索特征基因的免疫特性,相关和表达水平。最后,进行了H&E染色和QRT-PCR以在体内实验中进行进一步验证。结果:通过与277个全全变基因相交的675摄氏度来鉴定二十四个Span_degs。通过三种机器学习算法鉴定出四个签名基因(CD14,GSDMD,IL1β和FAS),这些机器学习算法在SLI组中高度表达,并且在诊断模型中具有很高的诊断值。结论:CD14,FAS和IL1β可能是全全变的特征基因,以驱动SLI的进展并参与调节免疫过程。此外,免疫浸润分析表明,SLI组的大多数免疫细胞和免疫相关功能都比对照组中的功能高,并且与签名基因密切相关。最后,已经证实,盲肠结扎和穿刺(CLP)小鼠在肺组织中显示出显着的病理损害,并且CD14,IL1β和FAS的mRNA表达水平显着高于假手术组。关键字:败血症,肺损伤,全全变,机器学习,免疫渗透分析
脂质纳米颗粒 (LNP) 已成为行业中占主导地位的药物输送技术,有望输送 RNA 来上调或下调任何目标蛋白质。LNP 大多通过物理化学靶向技术靶向特定细胞类型或器官,其中 LNP 的脂质组成经过调整以找到具有所需趋向性的混合物。本文研究了肺趋向性 LNP,其器官趋向性源于含有阳离子或可电离脂质,从而赋予正的 zeta 电位。令人惊讶的是,这些 LNP 被发现会诱发大量血栓形成。这种血栓形成出现在肺部和其他器官中,并且研究表明,先前存在的炎症会大大加剧这种血栓形成。这种凝血是由各种含有阳离子脂质的制剂引起的,包括 LNP 和非 LNP 纳米颗粒,甚至是由不具有永久阳离子电荷的肺趋向性可电离脂质引起的。该机制依赖于 LNP 与纤维蛋白原结合并改变其构象,进而激活血小板和凝血酶。基于这些机制,设计了多种解决方案,使带正电荷的 LNP 能够靶向肺部,同时改善血栓形成。这些发现说明了必须尽早研究物理化学靶向方法的风险,并在仔细了解生物机制的情况下重新设计。
1 比利时鲁汶大学医院医学重症监护室;2 比利时鲁汶天主教大学微生物学、免疫学和移植系;3 比利时鲁汶大学医院实验室医学系和国家真菌病参考中心;4 比利时鲁汶天主教大学鲁汶生物统计学和统计生物信息学中心 (L-BioStat);5 比利时鲁汶大学医院重症监护医学系;6 比利时鲁汶天主教大学细胞和分子医学系;7 奥地利格拉茨医科大学内科系 ECMM 卓越中心传染病科;8 奥地利格拉茨 Bio TechMed;9 奥地利格拉茨医科大学转化医学真菌学研究组; 10 比利时鲁汶大学医院血液学系;11 比利时鲁汶大学医院药学系;12 比利时鲁汶天主教大学制药学和药理学系;13 比利时鲁汶大学医院心血管疾病系;14 比利时鲁汶天主教大学心血管科学系;15 比利时鲁汶大学医院普通内科系;16 比利时鲁汶大学医院呼吸疾病系;17 比利时鲁汶天主教大学慢性疾病与代谢系
免责声明:这是被接受的未经编辑手稿的版本。作为作者和研究人员的服务,我们正在提供此版本的接受手稿(AM)。在最终出版记录版本(VOR)之前,将在本手稿上进行复制,排版和评估结果证明。在生产和预生产过程中,可能会发现可能影响内容的错误,以及适用于该期刊的所有法律免责声明也与此版本有关。
主题:肺部康复,心脏康复和强化心脏康复(PR/CR/ICR)的扩大监督从业者I.变化的概述:此变化请求的目的(CR)是要使承包商了解肺康复,心脏康复和强化心脏康复(PR/CR/ICR)的政策更新(PR/CR/ICR)扩大监督从业人员,该监督从业人员因在日历年中指定的变更(CY)2024年生理学收费计划(PFS)(PFS)(88)的最终规则(88)(88)(88) 2023年11月16日。生效日期:2024年1月1日 *,除非另有说明,否则生效日期是服务日期。实施日期:2024年3月12日,仅对手动更改的免责声明:修订日期和传输号仅适用于红色斜体材料。任何其他材料先前已发表,并且保持不变。但是,如果此修订包含内容表,则您将仅收到新的/修订的信息,而不是整个目录。II。 手动指令的更改:(n/a未更新手动)r =修订,n = new,d =已删除 - 每行只有一个。II。手动指令的更改:(n/a未更新手动)r =修订,n = new,d =已删除 - 每行只有一个。
本系统综述通过对 2014 年至 2023 年的文章进行全面分析,探讨了人工智能 (AI) 在管理肺部疾病方面的变革性影响。通过评估 AI 在放射成像、疾病负担预测、检测、诊断和分子机制方面的多方面作用,本综述对精选文章中的关键见解进行了关键综合。研究结果强调了 AI 在提高诊断准确性、解释放射成像、预测疾病负担以及深化对结核病 (TB)、慢性阻塞性肺病 (COPD)、矽肺病、尘肺病和肺纤维化的理解方面取得了重大进展。该综合将 AI 定位为医疗保健系统中的革命性工具,为医疗保健工作者、政策制定者和研究人员理解和利用 AI 在肺部疾病管理中的关键作用提供了重要启示。
背景:小干扰 RNA (siRNA) 在治疗各种肺部疾病方面具有巨大潜力,但缺乏安全有效的肺部 siRNA 递送系统阻碍了其进入临床。促进细胞增殖的表皮生长因子受体 (EGFR) 和在抑制细胞毒性 T 细胞活性中起关键作用的程序性细胞死亡配体 1 (PD-L1) 是治疗非小细胞肺癌 (NSCLC) 的两个重要靶点。在这里,我们探索了合成肽 PEG 12-KL4 将 siRNA 递送到小鼠的各种 NSCLC 细胞和肺组织的潜力。方法:使用 PEG 12-KL4 将针对 EGFR 和 PD-L1 的 siRNA 转染到 NSCLC 细胞中。使用免疫印迹法评估 siRNA 在 HCC827 和 NCI-H1975 NSCLC 细胞中的沉默效果。采用 CD8 + T 细胞介导的 NSCLC 细胞杀伤来证明 PD-L1 siRNA 敲低的功能效果。使用荧光 siRNA 来可视化细胞中的 siRNA 摄取,并在 BALB/c 小鼠中进行生物分布研究。结果:我们的结果表明,PEG 12 -KL4 可有效介导各种 NSCLC 细胞中 EGFR 和 PD-L1 的 siRNA 敲低。重要的是,PEG 12 -KL4 肽比商用 Lipofectamine 2000 试剂能够更好地实现 siRNA 递送。我们假设 PEG 12 -KL4 肽使 siRNA 能够逃脱或绕过内体降解,如共聚焦荧光成像所示。值得注意的是,在 NCI-H1975 细胞中联合敲低 EGFR 和 PD-L1 比单独敲低 PD-L1 产生更好的效应 T 细胞介导的癌细胞杀伤效果。此外,静脉给药后 PEG 12 -KL4/siRNA 复合物的生物分布表明肺部输送不良,荧光 siRNA 积聚在肝脏中。相反,气管内输送 PEG 12 -KL4/siRNA 复合物导致荧光 siRNA 在肺部被检测到,肾脏排泄延迟。结论:总之,我们证明了使用 PEG 12 -KL4 共同输送靶向 EGFR 和 PD-L1 的 siRNA 是可行的,并且代表了治疗 NSCLC 的一种有前途的未来策略,其中肺部 siRNA 输送有利于静脉给药。
认证声明,加州大学洛杉矶分校的David Geffen医学院获得认证委员会的认可,以继续医学教育,以为医师提供继续医学教育。加州大学洛杉矶分校的David Geffen医学院,指定这项现场活动,最多为5.75 AMA PRA类别1学分TM。医师应仅要求其参与活动的程度相称。加利福尼亚州注册护理委员会接受批准的AMA PRA类别1个学分TM的课程,以满足续签许可证的继续教育要求。来自加利福尼亚以外的州的护士应与当地州议会询问特定的继续教育政策。披露声明FDA发表了一份概念文件,将科学和教育计划的商业支持归类为亲动作,除非可以肯定该计划是“真正的独立”,并且没有商业影响。除了独立外,FDA还要求非促进,商业支持的教育是客观,平衡和科学严格的。该政策进一步指出,CME员工和教职员工的所有潜在利益冲突都应完全披露给该计划的参与者。此外,继续进行医学教育政策的认证委员会规定,提供者在计划之前充分管理所有确定的潜在利益冲突。UCLA充分认可这些概念的字母和精神。
APP2 – 氨基肽酶 P2 CTA – 靶向小窝抗体 SPECT-CT – 与单光子发射计算机断层扫描联合配准的计算机断层扫描 %ID/g – 每克组织注射剂量的百分比 EC – 内皮细胞 mAb – 单克隆抗体 rAPP – 重组 APP RES – 网状内皮系统 NP – 纳米粒子 GNP – 金纳米粒子