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专家访谈
找到约304条结果 (用时0.1656秒)
【JAMA子刊】印第安纳大学新研究：ctDNA与CTC联合可更精确预测乳腺癌的复发
根据一项新的研究，一种测量循环肿瘤DNA（cfDNA）和循环肿瘤细胞（CTC）的联合方法可以检测三阴性乳腺癌（TNBC）患者在新辅助化疗后残留的疾病，并预测乳腺癌的复发。 印第安纳大学（Indiana University）领导的研究小组在7月9日在《美国医学会肿瘤学》（JAMA Oncology）杂志上的一篇报告中写道，由于这种分...
【Cell子刊】德国前瞻性研究发现，肠道微生物的运动可预测2型糖尿病的风险
德国慕尼黑技术大学的科学家，研究了2型糖尿病与肠道微生物组运动的相关性。该研究涉及4000多人，这是该领域第一个基于大量前瞻性人类队列的研究。研究小组已经确定了一天内肠道微生物的振荡，这种振荡似乎在患有2型糖尿病（T2D）和其他代谢疾病的个体中被破坏。研究结果突出了需要考虑肠道微生物组的昼夜变化，以进行诊断和预后研究。该研究发表在《细胞宿主与微生物》杂志上。 ...
【Nature子刊】寿命可预测？犹他大学首例研究：基因突变能够预测寿命和生育能力
根据最近犹他大学健康科学家们的研究，健康年轻人基因突变累积率的差异有助于预测男性和女性的剩余寿命，以及女性的剩余生育年限。他们的研究被认为是此类研究的首例，他们发现随着时间的推移获得较少突变的年轻人比那些获得突变更快的年轻人多活5年左右。 研究人员表示，这一发现最终可能会导致开发减缓衰老过程的干预措施。 &e...
CTM期刊 |建立并外源性佐证针对T1-2期结直肠癌淋巴结转移患者的预测评
在过去的三十年间，结直肠癌（CRC）的发病率在世界范围内持续增加，在所有恶性肿瘤引起的死亡中占第三位，这对于人类健康来说是一个极其严重的问题。淋巴结转移（LNM）的状态可以为CRC患者治疗方案的选择提供有意义的信息，进而对CRC患者的预后产生十分重要的影响。根据肿瘤第七版TNM分期系统，I期CRC患者分为T1和T2两种，LNM发生率在8.4%至23.5%之间。T1-2...
【新发现】准确预测糖尿病的发作时间有方法了？血液检测？
科学家发现血液中的代谢物能够准确预测女性在怀孕期间经历短暂的疾病后是否会患上2型糖尿病（T2D）。这一发现可能会导致一项测试，该测试能够帮助医生识别风险最大的患者，并通过饮食和锻炼等干预措施帮助她们潜在地避免疾病。 这项研究由美国大学医学院的生理学教授迈克尔·惠勒（Michael Wheeler）领导，与唐纳利细胞与生物分子研究...
CTM期刊 |预测结直肠癌患者特定位点远处转移和总体生存的列线图：大规模人群研究
在美国仅2019年就有148000名新结直肠癌（CRC)患者，其中每天有146名患者死亡，占所有恶性肿瘤死亡率的第三位。在过去的30年间，CRC在全世界范围内的发病率和总体生存率（OS）一直在升高。5年CRC的OS大约是65.2%。影响CRC生存率的主要原因是远处转移，包括肝，肺，脑和骨转移。 2020年4月29日，Clinical...
CTM期刊 |肝细胞癌合并胆管细胞癌患者免疫细胞的分布可以预测临床预后
在所有癌症相关的死亡中肝癌占第四位。每年全世界有85000多个肝癌的新确诊病例。肝细胞癌合并胆管细胞癌（cHCC-ICC)是一种少见的原发性肝癌，占所有肝原发恶性肿瘤的1-14.2%。cHCC-ICC的预后比肝细胞癌（HCC）的预后要差很多，与肝内胆管细胞癌（ICC）的预后类似。由于cHCC-ICC的发病率较低，因此该疾病分子水平的发病机制和肿瘤的临床表现至今还不十分...
【Nature子刊】数学模型可预测前列腺癌适应性治疗结果
近日，墨菲特癌症中心的研究团队在《自然通讯》杂志上发表了一篇研究。他们仔细研究了一个模型和数据，该模型和数据表明患者在治疗早期对前列腺特异性抗原（PSA）生物标志物的改变可以预测适应治疗的后续治疗周期的结果。这些模型最终可用于根据不断变化的肿瘤生长和生物标志物模式设计针对患者的治疗方法。 通常情况下，前列腺癌患者会接受...
【研究】利用对外源性RNA的转录反应预测RNA病毒的广谱抗病毒药
所有RNA病毒都通过与正常运输细胞RNA转录本不同的过程将其基因组传递到目标宿主细胞中。来自正常的细胞RNA转录的运输。病毒RNA的传递最多。进入大多数细胞的病毒DNA的运输因此触发了先天的抗病毒防御机制，将病毒RNA识别为异物。反过来，病毒已经进化出了破坏这些防御的机制，让它们在其中茁壮成长。此外，药物激活防御能够作为广谱抗病毒药物对外源性RNA来说，研究人员证实了与细胞...
3月27日16点直播 | NGS肿瘤新生抗原预测及功能分析
新生抗原是肿瘤细胞中的非同义突变经过转录翻译及加工得到的多肽。由于正常细胞中不会表达肿瘤新抗原，新抗原特异性免疫反应不会经历中枢耐受机制和外周耐受机制，所以理论上新抗原是具有广泛的治疗前景和临床应用价值的免疫治疗靶点。 随着高通量测序技术的发展，全基因组和外显子测序技术可以帮助研究者获取基因组上的突变信息(包括点突变，插入缺失等)，如何从这些数据中快速准确的鉴定候选新抗原并筛选...
新冠肺炎最终走向大预测：是全球大流行还是取得大胜利？
导语：近期，新冠肺炎疫情确诊病例增速连日下降，疫情发展呈现平缓甚至偏可控趋势，但仍有多个国家报道了无出国史的新冠肺炎确诊病例，至21日为止，日本累计确诊725例，治愈1例，死亡3例，是中国地区外的第二大疫情国，钻石公主号也成了诸多人关注的焦点，全国乃至世界的人们都在关心疫情的“拐点”究竟何时到来，疫情发展最终将会走向何种结局？ 近日，中山大学...
耶鲁大学公共卫生专家预测：疫情高峰拐点2月21日左右出现
以中国武汉为源头暴发的新型冠状病毒感染肺炎疫情受到全球关注，也成为各国流行病学、病毒学、公共卫生学等不同领域学者研究的课题。作为与中国联系最紧密的美国高校之一，耶鲁大学已经召集校内学者对发生在中国的疫情进行探讨与研究，并试图从多个学科提出建议。 这一研讨的参与者、耶鲁大学全球健康政策与经济学助理教授、美国中国卫生政策与管...
【聚焦】新量表定义精细认知障碍，非侵入性预测阿尔茨海默病！
阿尔兹海默病（AD）是一种起病隐匿的进行性神经退行性疾病，表现为记忆力减退和认知功能障碍。AD的发病机制尚不清楚，但在显著的症状出现之前，患者大脑中就产生了β-淀粉样蛋白斑块的沉积等病理学变化。这种病理标志物的检测往往涉及侵入性损伤和昂贵的试剂；用影像学检测到异常蛋白沉积时已经太迟，此时大脑的结构和功能已经发生了不可逆的损伤。因此寻找非侵入性的AD预测手段迫在...
Science子刊：肝脏芯片可准确预测多物种药物毒性，加速药物筛选！
药物毒理学实验是确保药物安全性的关键，然而，目前标准临床前模型无法准确预测药物性肝损伤。为了更加快速有效的进行药物的筛选，研究人员开发了一种新型多物种肝脏芯片，该芯片由大鼠、犬或人的肝细胞、内皮细胞、枯否细胞和星形细胞组成，能够识别物种间药物代谢和毒性的差异，快速有效的进行药物肝毒性筛选，从而显著降低新药问世的时间和成本。 新药研发临床试验前，需要对药...
北大肿瘤医院《Nature》子刊发文：ctDNA可预测胃癌治疗效果
导 读：胃癌具有高度的瘤内异质性，因此想要通过解剖学、分子生物学或者细胞培养等方法准确地评估胃癌患者的化疗效果，准确性都有待提高。 近日，北京大学肿瘤医院的研究人员采集和分析了晚期胃癌患者在接受药物治疗期间，个体内ctDNA(循环肿瘤DNA)的基因组变化指标，以探究ctDNA的基因组不稳定水平变化能否用于监测晚期胃癌的药物治疗进展。 染...
通过机器学习预测癌症抗原能否引起免疫反应——新算法助力个性化癌症疫苗研究
近日，北卡罗莱纳大学的研究人员设计并验证了一个新的机器学习算法模型，该模型可以预测特定肿瘤特异性抗原产生免疫反应的能力，有助于克服研制个性化癌症疫苗的重大障碍。 抗原是免疫系统区分正常细胞和癌细胞的标志，而肿瘤新生抗原(Neoantigen)的发现对癌症的诊断、过继性免疫治疗、肿瘤疫苗、个性化治疗起着极其重要的作用。随着高通量测序技术的发展以及国际大型肿瘤基因组...
AI大放异彩:提前10年预测心血管疾病风险！
导 读:近几年，“人工智能”在医疗圈掀起了一阵浪潮，从识别罕见的遗传病，到预测糖尿病患者的早期并发症，再到转移性乳腺癌的诊断，AI表现得皆可圈可点。现在，AI再次发力，进军心血管领域，可提前10年预测心血管疾病尤其是冠状动脉粥样硬化性疾病风险。相关文章同步发表在《European Heart Journal》上。 ...
基于DNA甲基化的生物年龄是乳腺癌风险的重要预测因子！
作者：Paris 导 读 近日，来自美国国家卫生研究院的科学家在线发表了一篇文章指出:基于DNA甲基化的生物年龄测量可能是乳腺癌风险重要的预测因子。该研究以“Methylation-based biological age and breast cancer risk. ”为题发表在《J...
一滴血就能预测PD-1/PD-L1免疫治疗效果，是真的吗？
风头正盛的PD-1抗体因其对多种肿瘤有效果，并且在使用PD-L1抗体的案例中能找到肿瘤完全消失的案例，在医疗届可以说是“家喻户晓”。它打破肿瘤届的多个不可能，成为了研究领域以及临床应用的热门疗法。 目前PD-1抗体已获批的适应症包括：恶性黑色素瘤、非小细胞肺癌、肾细胞癌、霍奇金淋巴瘤、头颈癌、膀胱癌、MSI-H/dMMR的实体瘤、皮肤癌、宫颈癌、胃癌和...
点内科技联合华东医院及上海交大在 Cancer Research 发表论文： 3D深度学习在CT影像预测早期肿瘤浸润方面超过影像专家
CT影像预测早期肿瘤病理浸润，人工智能VS放射专家 点内科技、复旦大学附属华东医院“张国桢肺微小结节诊治中心”和上海交通大学“SJTU-UCLA 机器感知与推理联合研究中心”组成的联合研究团队共同合作的科研成果“3D Deep Learning from CT Scans Predicts Tumor Invasiveness of Subce...