药物警戒 与检测、评估、了解和预防不良反应或任何其他与药物相关的问题有关的科学和活动。药物警戒旨在加强患者在使用药物方面的护理和安全性。这一过程应在药物的整个生命周期以及药物在药品市场上销售期间持续进行。
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摘要:脑肿瘤是一个重大的医疗问题,它们的及时检测和治疗对于患者的福祉至关重要。本文使用磁共振成像(MRI)扫描和卷积神经网络(CNN)提出了一种创新的脑肿瘤检测和治疗方法。所提出的系统采用Python进行MRI图像分析和基于CNN的肿瘤分类。一旦确定了肿瘤,基于Arduino的治疗系统将用于管理针对特定肿瘤类别的激光和红外疗法。该集成系统为脑肿瘤诊断和治疗提供了简化有效的解决方案,可能会改善患者的预后。关键字:卷积神经网络(CNN);脑肿瘤; Arduino uno;激光治疗;红外疗法; Python; I.引言脑肿瘤仍然是医学诊断和治疗领域的巨大挑战。及时,准确的检测以及有效的治疗是确保患者最佳结果的关键因素。在这种情况下,诸如磁共振成像(MRI)和人工智能之类的先进技术表现出了巨大的希望。本文介绍了一种创新的系统,该系统利用MRI扫描的力量,卷积神经网络(CNNS)以及基于Arduino的基于Arduino的控制权来应对这一挑战。这项研究的主要目标是开发一个用于脑肿瘤检测和治疗的综合系统。该系统由两个主要组成部分组成:基于MRI的诊断和基于Arduino的治疗。MRI扫描在对脑肿瘤的初始检测和分类中起关键作用。使用Python和CNN算法,我们分析MRI图像以准确地识别并将脑肿瘤分为不同类别。一旦肿瘤分类,系统就会向Arduino微控制器发送序列数据信号,该信号负责启动适当的治疗。治疗方案包括激光和红外疗法,可以针对特定的肿瘤类别量身定制。这种方法提供了一种以患者为中心的脑肿瘤治疗方法,最大程度地减少了不必要的程序和副作用的风险。在该系统中,人工智能,医学成像和基于Arduino的控制的整合代表了脑肿瘤诊断和治疗领域的显着进步。通过自动化决策过程和治疗管理,我们旨在提高医疗保健提供效率并改善患者的结果。这项研究旨在为打击脑肿瘤的持续努力做出贡献,提供有前途的解决方案,将尖端技术和医疗专业知识结合在一起。
免责声明 不能替代专业建议 本报告主要旨在帮助加拿大卫生系统领导者和政策制定者做出明智的决定,从而提高医疗服务的质量。虽然患者和其他人可以使用本报告,但本报告仅供参考和教育之用。本报告不应被用作对特定患者护理的临床判断或任何决策过程中的其他专业判断的替代,也不应被用作专业医疗建议的替代。 责任 pCODR 对所披露的任何信息、药物、疗法、治疗、产品、流程或服务的准确性、完整性或实用性不承担任何法律责任。信息按“原样”提供,建议您在依赖之前自行验证并咨询医学专家。您不应要求 pCODR 对您如何使用本报告中提供的任何信息负责。pCODR 生成的报告由基于制药商、肿瘤组织和其他来源提供的信息的解释、分析和意见组成。pCODR 对此类解释、分析和意见的使用不承担任何责任。根据 pCODR 的基础文件,pCODR 提供的任何调查结果对任何组织(包括资助机构)均不具有约束力。pCODR 特此声明,对于使用 pCODR 生成的任何报告,不承担任何责任(为进一步明确,“使用”包括但不限于资助机构或其他组织决定遵循或忽略 pCODR 报告中提供的任何解释、分析或意见)。资金 加拿大肿瘤药物审查由各省和地区共同资助,魁北克省除外,目前魁北克省不参与 pCODR。
嵌合抗原受体(CAR)-T细胞疗法在血液学恶性肿瘤治疗方面已获得了巨大的效率,并且代表了一种有希望的癌症治疗方案。尽管血液系统恶性肿瘤患者的反应惊人,但大多数用CAR-T细胞治疗的实体瘤患者的反应率较低,并且经历了重大不良反应,这表明需要使用未来CAR-T细胞治疗的生物标志物来预测和改善临床结果。最近,已经建立了肠道微生物群在癌症治疗中的作用,越来越多的证据表明,肠道菌群特征可能会被利用,以个人预测治疗反应或在优化CAR-T细胞疗法中的不良反应。在这篇综述中,我们讨论了对CAR-T细胞疗法和肠道菌群的当前理解,以及肠道菌群与CAR-T细胞疗法之间的相互作用。最重要的是,我们重点介绍了利用肠道菌群作为CAR-T细胞疗法效率的预测因素和修饰的潜在策略和挑战,同时减弱了毒性。
Gasdermin(GSDM)蛋白家族包括GSDMA/B/C/D,GSDME(DFNA5)和DFNB59(PEJVAKIN,PJVK)(1)。这些关键分子在刺穿细胞膜,释放免疫因子和诱导细胞死亡方面起着关键作用(1,2)。GSDM穿孔是由caspase和Granzymes(GZMS)介导的,它通过浮游性信号通路触发,并在针对病原体和癌症的免疫防御中持有关键的显性(2)。除DFNB59外,所有保守的蛋白质都包含N末端打孔域和C末端自抑制域(3)。在正常条件下,这些蛋白质通过域相互作用聚集,抑制GSDM的穿孔功能(3)。通过致病或破坏性信号,caspase或GZMS裂解GSDM激活后,将其分为N末端和C末端段(4)。这些片段然后寡聚,在细胞膜中形成毛孔,从而释放了炎性分子和细胞凋亡(4,5)。凋亡(6,7)。它突然表现出来,与其他程序性细胞死亡机制相比,引起了炎症反应的增强(8)。在2015年,发现了caspase-1将GSDMD分割为N末端和C末端结构域,从而揭示了凋亡过程(9)。GSDMD的自由N末端结构域在细胞膜中形成通道,
近年来,嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞癌症免疫疗法在临床上取得了长足进展。然而,与安全性相关的挑战仍然存在;一个主要问题是当 CAR 触发对健康细胞上存在的抗原的反应(靶向、肿瘤外反应)时。改善这种情况的策略依赖于受体亲和力和信号传导之间的复杂关系,这样人们就可以设计出一种仅由表达高抗原水平的肿瘤细胞激活的 CAR。在这里,我们开发了一个 CAR T 细胞展示平台,该平台具有稳定的基因组表达和基于白细胞介素 2 信号传导的快速功能筛选。从对靶抗原具有高亲和力的 CAR 开始,我们结合 CRISPR-Cas9 基因组编辑和深度突变扫描来生成抗原结合域变体库。该库根据抗原结合或细胞信号传导进行了多轮选择。对所得文库进行深度测序和比较分析,发现特定变体富集和消耗,我们从中挑选出基于抗原表达水平被肿瘤细胞选择性激活的 CAR。我们的平台展示了如何结合基于功能筛选的定向进化和深度测序引导选择来提高 CAR 的选择性和安全性。
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是,由于每个数据集的大小和部分标记的问题,以及对各种肿瘤的有限侵入,因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤,以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义,也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题,我们提出了剪辑驱动的通用模型,该模型结合了从对比的语言图像预训练(剪辑)到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系,使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的,使用总共3,410张CT扫描进行培训,然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能(MSD)公共排行榜上排名第一,并在颅库(BTCV)之外实现最先进的结果。此外,与数据集特异性模型相比,大学模型在计算上更有效(更快6英制),从不同站点进行CT扫描更好,并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
由刺激基因编码的干扰素基因的刺激剂是一种378个氨基酸蛋白,其中包含三个功能结构域,即四个N末端跨膜螺旋,一个中央球状结构域,一个中央球状结构域和C-末端域和一个C-末端域(1,2)。sting,也称为TMEM173,MITA和MPYS,是I型IFN刺激剂,充当内质网适配器蛋白,在先天免疫信号传导中起重要作用(3,4)。先天免疫系统是宿主防御的第一线,可以感知并响应来自外部病原体或内部肿瘤的多种危险信号,从而导致炎症细胞因子的分泌以及近端抗原抗原抗原呈递细胞的成熟和激活(5,6)。环状GMP-AMP合酶(CGAS)是一种直接的细胞质DNA传感器,可以生成第二个信使环鸟嘌呤单磷酸 - 单磷酸盐单磷酸盐(CGAMP)(CGAMP),并招募sting以启动一系列下游反应(7-9)。激活的刺激随后募集并激活储罐结合激酶I(TBK1),然后磷酸化转录因子干扰素调节因子3或核因子kappa b,从而导致其核转移以促进I型IFN基因的转录(9-11)。I型IFN的产生进一步增强了抗肿瘤免疫反应(12)。 刺激对于抗癌免疫至关重要,抗癌免疫涉及免疫细胞(例如树突状细胞,正常千型型(NK)细胞和CD8+T细胞)的激活(13-15)。 此外,肿瘤内刺激激活触发了髓样衍生的抑制细胞(MDSC)和免疫抑制的募集(16)。I型IFN的产生进一步增强了抗肿瘤免疫反应(12)。刺激对于抗癌免疫至关重要,抗癌免疫涉及免疫细胞(例如树突状细胞,正常千型型(NK)细胞和CD8+T细胞)的激活(13-15)。此外,肿瘤内刺激激活触发了髓样衍生的抑制细胞(MDSC)和免疫抑制的募集(16)。癌细胞在肿瘤发育和进展过程中抑制CGA/STING途径,从而导致肿瘤免疫逃避(10)。CGA/STING途径是异质性的,具有肿瘤抑制或促肿瘤的活性,这为抗肿瘤治疗的发展提供了巨大的潜力(17,18)。在T-细胞衍生的肿瘤细胞中发现了与STING相关途径的凋亡功能障碍,而小鼠原发性T细胞白血病对刺痛激动剂的反应过度,这表明刺激者具有强大的治疗潜力(19)。泛癌研究表明,刺激在癌组织中高度表达。此外,刺激表达与某些肿瘤类型的临床结局密切相关,表明该蛋白在肿瘤中起重要作用
NCI NPB Agreements for Pre-fractionated Samples • >680,000 fractions so far produced from NCI crude extracts • Pre-fractionated library of 500,000 natural product samples publicly released • >9,000,000 wells shipped to screening centers so far • Technology transfer of methods and automated systems to groups worldwide • >70 MTAs signed with industry, government, and academic screening centers
