Операционные характеристики методов анализа для клинических испытаний при вирусных респираторных заболеваниях: протокол симуляционного исследования

Исследование индикаторов бесполезной реканализации имеет большое значение. В данной работе мы исследовали плазменные эндотелиальные микросомы (ЭМ) в качестве биомаркеров для лечения острого ишемического инсульта рекомбинантным тканевым активатором плазминогена (ртПА). В это проспективное исследование было включено 195 пациентов с острым ИИ, которым проводили ртПА, и измеряли уровни плазменных ЭМ с помощью анализа флуоресцентного отслеживания наночастиц на начальном этапе, через 24 часа и на 90-й день. Ранняя бесполезная реканализация оценивалась с помощью трансцеребрального допплера и Национальной шкалой инсульта Национальных институтов здоровья. Были проанализированы кривые ROC и соответствующие площади под кривыми (AUC) для ЭМ. Уровни плазменных ЭМ на начальном этапе и через 24 часа положительно коррелировали как с ранней, так и с поздней бесполезной реканализацией. В обеих группах (поздняя реканализация и бесполезная реканализация) уровни плазменных ЭМ значительно увеличились через 24 часа, но уменьшились на 90-й день. Для ранней бесполезной реканализации AUC для ЭМ на начальном этапе и через 24 часа составили 0,7 и 0,67 соответственно. Для поздней бесполезной реканализации AUC для уровней ЭМ на начальном этапе и через 24 часа составили 0,52 и 0,66 соответственно. В совокупности результаты подразумевают, что уровень плазменных ЭМ может служить заменяющим индикатором бесполезной реканализации (как ранней, так и поздней) после введения ртПА у пациентов с острым ИИ.

Болезнь Альцгеймера (БА) – это расстройство мозга, которое развивается медленно и в основном затрагивает память, мышление, язык и повседневную деятельность. Это одно из самых распространенных причин деменции и создает множество трудностей как для пациентов, так и для их семей. На ранней стадии симптомы часто слабо выражены и могут напоминать нормальное старение. По этой причине многие люди получают диагноз слишком поздно, когда болезнь уже прогрессирует. В настоящее время полного лекарства от БА не существует. Тем не менее, ранняя диагностика может помочь врачам лучше управлять состоянием пациента и предпринять необходимые шаги вовремя. В этом исследовании предлагается модель машинного обучения для определения ранних стадий болезни Альцгеймера на основе клинических данных, результатов нейропсихологических тестов и мер, связанных с нейровизуализацией. Данные, использованные в работе, собраны из Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI). Поскольку в наборе данных есть пропущенные значения, применяется итеративная импутация для их заполнения. Набор данных также имеет несбалансированные классы, что решается с помощью метода Borderline SVM-SMOTE. Затем проводится отбор признаков с использованием оберток и встраиваемых методов, чтобы использовать только важные признаки для обучения. Выбранные признаки делятся на обучающие и тестовые наборы, и применяется масштабирование признаков. Разрабатывается ансамблевая модель стекового обучения с использованием логистической регрессии, Extra Trees, Bagging KNN и LightGBM в качестве базовых классификаторов. Кроме того, также обучается искусственная нейронная сеть на том же наборе данных. Эффективность этих моделей сравнивается по таким метрикам, как точность, полнота, F1-меры и AUC-ROC. Цель этого исследования состоит в том, чтобы найти лучший классификатор и выявить важные биомаркеры, которые могут помочь в ранней диагностике болезни Альцгеймера.

выступает как патобионт, который связывает оральную дисбиозу с системными заболеваниями через коагрегацию, гематогенное распространение и модуляцию иммунного ответа. Этот обзор предоставляет молекулярные сведения о том, как они участвуют в системных заболеваниях, таких как рак толстой кишки, неблагоприятные исходы беременности, сердечно-сосудистые заболевания, нейродегеративные расстройства и диабет mellitus. Ключевыми факторами вирулентности являются адгезины FadA, Fap2 и RadD, липополисахариды и везикулы наружной мембраны, которые способствуют эпителиальной инвазии и проницаемости эндотелия, а также способствуют подавлению иммунного ответа через сигнальные пути TLR4-NF-κB, β-катенин/Wnt и MAPK. Эти взаимодействия приводят к нарушению гомеостаза тканей, поддерживают хроническое воспаление и способствуют онкогенному и метаболическому модифицированию. Системная плейотропия further substantiated by its involvement in chemoresistance, placental dysfunction, vascular inflammation, and neuronal injury, substantiating its systemic pleiotropy. Появляющиеся терапевтические стратегии, такие как блокировка адгезинов, нейтрализация везикул наружной мембраны, манипуляции с микробиомом и использование методов очистки на основе CRISPR, обеспечивают прецизионные методы для смягчения заболеваний. Таким образом, этот обзор идентифицирует как основной микробный медиатор орально-системной патологии и его трансляционное значение в разработке целевых антимикробных и направленных на хозяина терапий.

Фон. Негативные симптомы при расстройствах шизофренического спектра (РШС) остаются недостаточно лечеными и требуют новых терапевтических подходов. Окситоцин может улучшить негативные симптомы, хотя его эффекты, по всей видимости, сильно зависят от контекста в соответствии с гипотезой социальной значимости. Мы провели рандомизированное, тройное слепое, плацебо-контролируемое пилотное исследование, сочетая интраназальный окситоцин с групповой терапией на основе внимательности (ГТВ), предполагая, что положительный социальный контекст ГТВ усилит эффекты, связанные с окситоцином. Методы. 47 участников с РШС (34% женщин) были рандомизированы для получения либо 24 ME окситоцина (ГТВ+ОКТ; n = 26), либо плацебо (ГТВ+ПЛА; n = 21) перед четырьмя сессиями ГТВ. Основным результатом были негативные симптомы, оцененные с помощью подшкалы негативных симптомов Шкалы позитивных и негативных синдромов (PANSS-N) после интервенции и через 4 недели. Вторичными результатами включались Шкала кратких негативных симптомов (BNSS), Шкала самооценки негативных симптомов (SNS) и дополнительные клинические показатели. Линейные смешанные модели оценили эффекты внутри и между группами. Результаты. Общее количество выбытия составило 14,89%, при этом один случай выбытия мог быть связан с лечением. Слепота была успешной. Участники завершили 95,63% сессий. Только группа ГТВ+ОКТ продемонстрировала значительные улучшения в PANSS-N от базового уровня до пост-интервенции (d = -0,74) и на контрольном осмотре (d = -0,77), с небольшим эффектом между группами на контрольном осмотре (d = 0,39). Общая оценка BNSS значительно улучшилась только в группе ГТВ+ОКТ от базового уровня до пост-интервенции (d = -0,88) и на контрольном осмотре (d = -0,91), при этом эффекты между группами были в пользу ГТВ+ОКТ на контрольном осмотре (d = -0,38). Серьезные нежелательные явления не наблюдались. Заключение. Эти данные предполагают, что окситоцин в сочетании с ГТВ может улучшить негативные симптомы при РШС и поддерживают дальнейшие масштабные исследования. Регистрация клинических испытаний: https://clinicaltrials.gov/study/NCT06136390, Регистрационный номер: NCT06136390.

Фон. Медицинским организациям все чаще требуется принимать стратегические решения о системах искусственного интеллекта (ИИ) до полного понимания их клинической ценности, операционных последствий, требований к управлению и влияния на рабочую force. Пилоты клинического ИИ могут уменьшить эту неопределенность только в том случае, если они генерируют управленческие доказательства, имеющие значение, помимо ретроспективной оценки работы моделей, включая доказательства по интеграции рабочих процессов, архитектуре управления, взаимодействию пользователей, ответственностью и непрерывному обучению. Цель. Это исследование направлено на изучение того, как перспективное внедрение системы поддержки принятия клинических решений (CDSS), основанной на ИИ, в отделении интенсивной терапии (ОИТ), выявило организационные и связанные с управлением неопределенности, а также на выработку переносаемого управленческого инструментария для развертывания клинического ИИ на ранней стадии. Методы. Мы провели перспективную однопортальную оценку внедрения CDSS на основе машинного обучения для прогнозирования продолжительности пребывания в ОИТ в хирургическом отделении ОИТ в немецком университете. Исследование включало 267 подряд пребываний в ОИТ и было одобрено Этическим комитетом ЛМУ Мюнхен (Проект № 24-0336) и зарегистрировано в Немецком реестре клинических испытаний (DRKS00037851). Оценка сочетала пять управленческих областей: интеграция рабочих процессов и операционное принятие, архитектура управления и влияние защиты данных, постоянный бенчмаркинг у постели как механизм непрерывного обучения, встроенная этика и дизайн ответственности, а также взаимодействие человека и ИИ с учетом гетерогенности пользователей, оцененной с помощью инструмента Психологической оценки ИИ-систем поддержки принятия решений. Результаты. Внедрение показало, что неопределенность, связанная с ИИ, генерировалась в основном на стыке между CDSS и ее организационной средой. Небольшая нагрузка "глянуть и оценить" рабочий процесс позволила консультантам и врачам-резидентам регулярно использовать систему, с долями использования 72% (191/267) и 61% (162/267) соответственно. Требования к управлению привели к необходимости архитектуры с раздельными данными, с одним обновлением данных в день, что обеспечивало соблюдение норм, но создавало операционные задержки; устаревшие записи в списках случаев возникли в 4 из 148 отмеченных случаев (2.7%). Живой бенчмаркинг функционировал как обратная связь и поддерживал исследовательское уточнение модели, со средней абсолютной ошибкой CDSS, снижающейся с 5.95 до 4.12 дней после первого обновления модели. Встроенная этика информировала о процессе внедрения, рамках ответственности, формулировках интерфейса и дизайне объяснимости. Оценка взаимодействия человека и ИИ предполагала гетерогенные архетипы пользователей с различными потребностями в управлении изменениями. Заключение. Развертывание клинического ИИ следует рассматривать как процесс организационного обучения, а не как чисто техническую реализацию. Соответствующим объектом управления является развернутая социотехническая система, включая рабочий процесс, архитектуру управления, обратные связи, этику и взаимодействие с пользователем. Мы предлагаем инструментарий управления, учитывающий аспекты управления, который поможет администраторам и специалистам в области цифрового здравоохранения различать разрешимую неопределенность проектирования внедрения от истинного отсутствия клинической ценности и поддерживать поэтапные, основанные на доказательствах решения относительно масштабирования, инвестиций и окончательной оценки.

Клинические испытания являются критически важными этапами в процессе разработки лекарств, однако их высокая частота неудач и значительные затраты подчеркивают необходимость надежных предсказательных моделей. В данном исследовании представлен Гетерогенный графовый трансформер с заградками (HGGT), специально разработанный для предсказания успеха клинических испытаний. В отличие от существующих методов, которые обычно моделируют связанные с испытаниями сущности изолированно или с помощью однородных графов, HGGT явно моделирует богатые гетерогенные отношения между испытаниями, заболеваниями, лекарственными препаратами, генами, мишенями, аннотациями и критериями приемлемости с помощью архитектуры графового трансформера с заградками, которая динамически обучает и эффективно взвешивает многотипные реляционные взаимодействия для захвата сложных биологических и клинических зависимостей. Интегрируя гетерогенное графовое представление с контекстным моделированием на основе трансформера, HGGT эффективно учитывает нелинейные, многоуровневые взаимодействия между биомедицинскими сущностями, что приводит к улучшению предсказательной способности для успеха испытаний. Экспериментальные результаты показывают, что модель HGGT демонстрирует высокую эффективность, достигая наивысших значений PR-AUC, F1-оценки и ROC-AUC на трех этапах. Эти результаты подчеркивают потенциал подходов глубокого обучения на основе графов в оптимизации дизайна клинических испытаний и распределении ресурсов, что в конечном итоге способствует ускорению внедрения новых терапий в клиническую практику.