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胶质母细胞瘤的全身和局部免疫抑制及其预后意义
肿瘤治疗（尤其是免疫治疗和溶瘤病毒治疗）的有效性主要取决于宿主免疫细胞的活性。然而，癌症患者体内存在各种局部和全身免疫抑制机制。肿瘤相关免疫抑制涉及许多免疫成分的失调，包括 T 淋巴细胞数量减少（淋巴细胞减少症）、循环和肿瘤滤过性免疫抑制亚群水平或比率增加 [例如巨噬细胞、小胶质细胞、髓系抑制细胞 (MDSC) 和调节性 T 细胞 (Treg)]，以及由于各种可溶性和膜蛋白（受体、共刺激分子和细胞因子）表达改变导致抗原呈递、辅助和效应免疫细胞亚群功能缺陷。在这篇综述中，我们特别关注标准放化疗前胶质母细胞瘤/神经胶质瘤患者的数据。我们讨论了基线时的胶质母细胞瘤相关的免疫抑制以及循环和肿瘤滤过免疫细胞（淋巴细胞、CD4+ 和 CD8+ T 细胞、Treg、自然杀伤 (NK) 细胞、中性粒细胞、巨噬细胞、MDSC 和树突状细胞）不同亚群的预后意义，包括中性粒细胞与淋巴细胞比率 (NLR)，重点关注异柠檬酸脱氢酶 (IDH) 突变型胶质瘤、原神经、经典和间充质分子亚型的免疫概况和预后意义，并强调了大脑免疫监视的特点。所有试图在胶质母细胞瘤组织中确定可靠的预后免疫标志物的尝试都得到了相互矛盾的结果，这可以解释为，除其他外，免疫滤液前所未有的空间异质性水平以及免疫亚群的显著表型多样性和（功能障碍）功能状态。高 NLR 是胶质母细胞瘤和癌症患者总生存期较短的最反复证实的独立预后因素之一，其与其他免疫反应或全身炎症标志物相结合可显著提高预测的准确性；然而，需要更多的前瞻性研究来证实 NLR 的预后/预测能力。我们呼吁
人工智能和机器学习在癌症预测、诊断和预后中的作用
癌症是最具有破坏性、致命性、危险性和不可预测性的疾病之一。为了降低这种疾病的致死风险，我们需要一些方法来预测疾病，更快更准确地诊断疾病，并准确预测预后。人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法融入医疗保健系统已被证明对患者有奇效。人工智能是一种智能模拟，它使用其中编程的数据、规则和信息进行预测。机器学习 (ML) 科学使用数据来提高各种活动和任务的性能。深度学习 (DL) 是基于人工神经网络和表征学习构建的更大的机器学习技术家族。需要澄清的是，我们需要 AI、ML 和 DL 来预测癌症风险、生存机会、癌症复发、癌症诊断和癌症预后。所有这些都是为了改善患者的生活质量、提高他们的生存率、在一定程度上减少焦虑和恐惧，并为受苦的患者制定适当的个性化治疗计划。可以预测弥漫性大 B 细胞淋巴瘤 (DLBCL) 患者的生存率。借助 AI 和 ML 算法，可以准确诊断实体和非实体肿瘤。还可以使用 AI 及其深度学习等方法预测疾病的预后。癌症治疗的这种改善是先进医疗保健的一个转折点，并将对患者的生活产生深远影响。
基于人工智能的癌症患者数据分析和预后工具：Clarify 研究结果
1西班牙马德里28222 PUERTA-HIERRO-MAJADAHONDA医院医学肿瘤学系228223 NOVA科学与技术学院，新科学学院，莱斯邦，2825-149 lisbon，Portgbon，Portugbon，Portugbon，Nova School of Nova School of Nova学院-149葡萄牙里斯本5年级生物学实验室，生物学系，Mare Nostrum校园，穆尔西亚大学，30100，西班牙6号，穆尔西亚生物医学研究所（IMIB）-Arrcia -arrcia -30120 Murcia，Murcia，30120 Murcia，Spain 7 Accentuure Labs，d02 p820 DACACICTIND，IREND GLALIND GLALIND GLAN，IREND GLALCINT，IREND80。是一个提示，政治大学是马德里大学，西班牙马德里市28223 10 Tib Leibniz-科学技术信息中心，德国汉诺威30167 *通讯.org;电话：+34-91-1917279 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
机器学习与回归脑损伤的预后：队列差异主导
2.2。模型规范预测的结果是6个月的死亡率和不利的结果（格拉斯哥成果量表<3或格拉斯哥成果量表 - 扩展<5）。模型中包含的预测因子是影响实验室模型的11个预测因子[25]。连续变量作为连续变量包括在模型中（无分类）。所包含变量及其规格的概述如表1所示。基线GCS得分定义为急诊室的最后一个GC（“稳定后”）。如果缺少此分数，则使用较早时刻的最接近的GC。总共包括11个预测因子，代表19个参数（或自由度[DF]）。在死亡率的情况下，我们的数据库中平均存在3491个事件（或每个参数的184个事件）。变量被标准化或单热编码，因为这是使用梯度下降优化的训练算法的标准实践。
DNA 损伤反应相关蛋白具有预后作用...
摘要：恶性白血病细胞的存活依赖于 DNA 损伤修复 (DDR) 信号传导。使用来自 810 名成人和 500 名儿童急性髓性白血病 (AML) 患者的诊断样本组装了反相蛋白阵列 (RPPA) 数据集，并分别用 412 种和 296 种经过严格验证的抗体进行探测，其中包括检测直接参与 DDR 的蛋白质表达的抗体。无偏层次聚类确定了成人和儿童 AML 中强烈的复发性 DDR 蛋白表达模式。从整体上看，DDR 表达与基因突变状态相关，并且可预测包括总生存期 (OS)、复发率和缓解持续时间 (RD) 在内的结果。在成人患者中，七种 DDR 蛋白可单独预测 RD 或 OS。当将 DDR 蛋白与在不同细胞信号通路中运作的 DDR 相关蛋白一起分析时，这些扩展的分组也对 OS 具有高度的预后性。对接受常规化疗或维奈克拉联合低甲基化剂治疗的患者进行分析后发现，蛋白质簇对每个治疗组中的有利和不利预后存在差异预测。总之，这项研究深入了解了 AML 中不同的 DDR 通路激活情况，并可能有助于指导未来针对 AML 患者的个性化 DDR 靶向疗法。
2023年关税变化对有或没有太阳能家庭的预后的影响
电子邮件：lauren.ashby@unsw.edu.au简介电力价格上涨和气候危机促使澳大利亚人寻求负担得起的可再生能源选择。太阳能光伏（PV）和电池能量存储（BES）技术的成本降低，再加上政府的激励措施，鼓励更多地采用住宅太阳能系统（清洁能源委员会，2023年）。要将这一趋势延续到未来，PV解决方案需要与不可再生能源相比提供显着的成本优势。有强有力的证据表明，消费者是通过潜在的经济影响（Alipour等，2022）采用或放弃太阳能安装的，而经济激励措施是最重要的说服力（Fauzi等，2023）。在此分析中，研究了从2022年到2023年的住宅关税的变化，以如何影响普通家庭的能源账单以及PV/BES Systems的投资回收期变化。这旨在为太阳能设施的财务影响提供明确的证据，以及对未来电力账单的潜在变化的见解。动机这种分析旨在了解家庭对家庭的财务价值和BES系统的财务价值，以及最近的关税变化如何影响。它通过纳入最新的关税信息并提出对电费的最新影响，建立在既定的研究机构上。通过对PV系统的当前经济影响进行清晰，可量化的评估，该分析旨在激发更多的人来考虑和投资PV安装，以节省长期成本。方法本研究是通过智能网格智能城市（SGSC）客户试验的住宅负载数据完成的，该数据进行了半小时的测量，从新南威尔士州（新南威尔士州）房屋（特别是1/7/2012-30/6/6/2013）进行了一年的负载测量。235个房屋用于此分析中，每个房屋全年都有一组半小时的数据。在图1中，您可以在这些负载轮廓中看到平均一天。这项研究受到限制，因为自2012年以来的能源使用将发生变化，这是由设备效率和电气提高的驱动。
特刊``机器学习和基于深度学习的机器故障诊断和预后的进步''
故障诊断和故障预后旨在减少系统的停机时间，并通过用预测性或有条件的预防和纠正性维护策略来优化其性能。对诊断算法提供的系统的当前健康状况的了解以及预后算法提供的时间演变对于建立预测性和有条件维护是必要的，因此科学界对监测算法的开发越来越多。在文献中，有四个主要的方法来进行故障诊断和失败预后：基于物理模型，数据驱动方法，专家方法和混合方法的方法。数据采集和存储工具的快速开发，处理算法与仪器和过程自动化技术的演变相关联，从而促进了数据驱动方法的开发。本书中提出的论文介绍了故障诊断和失败预后的新方法，这些方法为科学问题提供了解决方案，例如结构化和非结构化的不确定性，存在多个故障，缺乏有关使用条件，特征提取和选择，选择和选择，模型优化和在线实施的先验知识。本书中给出的各种应用程序支持，从微电子设备到大型系统，突出显示了针对每个应用程序每个领域的实现约束，并提供了合适的解决方案。这种方法在制冷剂生产过程中已成功验证。在[1]中，在不同频率和尺度下进行特征提取的深度学习方法，以及用于特征选择和故障分类的卷积神经网络（CNN）。两个过滤阶段的关联（小波变换和卷积功能）允许处理过程的非线性机理以及变量之间的高度相关性。小波变换也用于[2]作为第一个数据处理步骤，与改善的粒子群优化（PSO）和后背传播（BP）神经网络相关，并线性增加了惯性重量。这个想法是将PBNN与改进的PSO算法相结合以进行参数优化，从而可以更好地分类。此方法用于由AC电源驱动的三相松鼠笼电动机的故障诊断。所考虑的故障是轴承损坏，定子绕组，转弯间短路和折叠杆折。Induction motor is also considered in [ 3 ] which focus their study on the impact of the use of attribute selection methods such as ReliefF, correlation-based feature selection (CFS), and correlation and fitness value-based feature selection (CFFS), on the performance of neural classifiers such as probabilistic neural network (PNN), radial basis function neural network (RBNN), and back propagation neural network （bpnn）。这项研究分析了用于故障诊断的感应电动机的当前信号。研究结果表明，与未使用的特征选择方法相比，Relieff，CFS和CFF具有更好的效率。在[4]中处理了可变操作条件下的故障诊断问题，其中数据处理是通过统计工具的组合完成的（经验模式分解 -
根据投资需求预后对经济的创新发展进行建模
摘要。创新活动的有效性在很大程度上取决于相关的基础设施，这是发达经济的基本组成部分。揭示了创新经济发展与投资活动的强化之间的相关性。根据对投资活动发展趋势和模式的回顾性分析，对塔塔斯坦共和国投资过程的资源支持进行了评估。是合理的，基于当地原材料基础的发展，该地区投资和建筑综合体的生产潜力以及材料和技术基础的需求是合理的。提出了一种决定该地区创新发展水平的投资回收相互作用的经济和数学模型。根据因素模型理论，研究对投资发展影响最大的因素之间的定量关系。是：总区域产品，固定资产的投资，合同工作的数量，住房建设的投资量，总区域产品的研发成本，工业投资中创新成本的份额。关键字：创新潜力，创新投资，投资流程的资源提供，投资需求。
E3 泛素连接酶 Cbl-b 预测乳腺癌的良好预后
结果：在 54.1% (158/292) 的乳腺癌组织样本中检测到 Cbl-b 表达。Cbl-b 表达与 DFS 相关（p = 0.033），但与本研究中已知的临床病理因素无显著相关性。对数秩分析表明，Cbl-b 表达与更好的 OS（p = 0.013）和 DFS（p = 0.016）相关。多变量分析表明，Cbl-b 表达是乳腺癌的独立预后因素。我们构建的用于预测 OS 的列线图结合了 Cbl-b 表达、年龄、肿瘤大小、淋巴结转移和组织学分级。除肿瘤大小外，所有上述因素和诊断日期都用于构建 DFS 列线图。列线图的 C 指数分别为 0.735 和 0.678。我们的新临床模型在预测 OS 方面优于 TNM 分期。
使用数据分析转化医疗保健：患者预后的预测模型
医疗组织越来越多地利用数据分析来改善患者的结果并提高医疗保健提供的效率。尤其是预测性建模已成为基于各种数据源（例如电子健康记录，可穿戴设备和遗传信息）预测患者结果的强大工具。本文概述了数据分析在医疗保健中的变革性作用，特别关注患者预后的预测模型。引言讨论了数据分析在医疗保健中的重要性，并概述了本文的目的。它突出了医疗保健，医疗保健数据类型以及数据收集和管理挑战的数据分析的演变。然后探索预测建模在医疗保健中的作用，强调其在改善患者结果和预测建模中使用的常见技术方面的意义。本文讨论了用于预测建模的各种数据源，包括电子健康记录，可穿戴设备，遗传和基因组数据以及健康的社会决定因素。它还涵盖了开发预测模型的过程，包括数据预处理，模型选择和验证技术以及道德考虑。此外，本文探讨了预测模型在医疗保健中的应用，例如早期疾病检测，个性化治疗计划，医院资源优化和患者参与。案例研究和示例说明了医疗组织中预测分析的现实实施。最后，本文解决了医疗保健数据分析的挑战和未来方向，包括数据隐私和安全问题，预测模型的解释性，集成到临床工作流程中以及新兴趋势。总体而言，本文强调了数据分析（尤其是预测性建模）在革新医疗保健提供和改善患者预后方面的变革潜力。