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

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.

Цель: туберкулез центральной нервной системы (ЦНС) с васкулитом или арахноидитом вызывает значительную заболеваемость и смертность. Целью данного исследования было охарактеризовать клинический спектр и исходы пациентов с диагнозом туберкулезный арахноидит и туберкулезный ассоциированный васкулит ЦНС. Методы: было проведено ретроспективное исследование с октября 2020 года по сентябрь 2023 года для скрининга пациентов, госпитализированных с подозрением на туберкулез ЦНС в третичную больницу. Были отобраны пациенты с диагнозом пролиферативный арахноидит и туберкулезный ассоциированный васкулит ЦНС. Оценивались их клинические данные, записи о follow-up и исходы. Результаты: среди 318 пациентов, госпитализированных с подозрением на туберкулез ЦНС, 87 пациентов имели осложнения, данные наблюдения были доступны для 69 пациентов. Васкулит, спинальный арахноидит (СА) и оптохизматический арахноидит (ОХА) были диагностированы у 66 (76%), 41 (47%) и 26 (30%) пациентов, соответственно. Средняя продолжительность наблюдения составила 490 дней. Средний мRS при выписке составил 4. 18 (69%) пациентов с ОХА и 14 (35%) пациентов с СА получили пульс-терапию метилпреднизолоном. Интратекальный гиалуронидаза был введён 14 пациентам, а талидомид был назначен 9 пациентам. 30 (46%) пациентов с васкулитом были лечены аспирином. 69 пациентов завершили наблюдение, 49% скончались. Среди оставшихся 88.6% имели улучшение при лечении со средним мRS 2 (1-3). Среди пациентов с ОХА 3 (23.1%) продемонстрировали полное улучшение со средней прибавкой в 3 балла по шкале Ликерта. Среди пациентов с СА 19 (55.9%, 34) пациентов были живы на момент наблюдения, со средним мRS 1. Использование аспирина не было связано с улучшением значений мRS или выживаемости у пациентов с васкулитом. Модель пропорциональных хазарей Кокса показала, что возраст на момент диагноза был единственным предиктором смертности (HR 1.04, 95% CI (1.01-1.08), p = 0.012). Выводы: туберкулезный арахноидит и васкулит ЦНС являются серьезными осложнениями туберкулеза ЦНС, и управление ими остается сложной задачей. Плохой терапевтический ответ на интратекальный гиалуронидазу, талидомид и аспирин подчеркивает необходимость дальнейших крупных проспективных исследований и поиска альтернативных препаратов.

Эндоскопическая деторсия является основным методом лечения сигмовидной вирулентности (СВ); однако, деторсия не всегда бывает успешной. Мы оценили клинические результаты после неудачной эндоскопической деторсии и проанализировали рецидивы у пациентов, которые достигли клинического успеха после декомпрессии. Это одноцентровое ретроспективное когортное исследование включало 47 пациентов с первым эпизодом СВ, из которых 43 прошли эндоскопическое лечение. Базовые характеристики и краткосрочные исходы сравнивались между группами успешной и неудачной деторсии. Среди пациентов с клиническим успехом в больничном курсе и 1-летней кумулятивной рецидивности сравнивались группы успешной деторсии и успешной декомпрессии. Кумулятивный рецидив оценивался с использованием метода Каплан-Meier. Успешная деторсия была достигнута у 21 из 43 пациентов (48,8%). Среди 22 пациентов с неудачной деторсией 17 достигли клинического успеха после декомпрессии, в то время как пять имели клиническую неудачу, в том числе четверо, которым была проведена экстренная операция, и один, кто умер на следующий день. Общий уровень клинического успеха составил 88,4% (38/43). Неудачная деторсия была связана с более низким уровнем насыщения кислородом в воздухе и более высокими уровнями лактата. Клинический успех встречался реже в группе неудачной деторсии (77,3% против 100%, p=0,065), а время пребывания в больнице было длиннее (медиана 13 против 7 дней, p=0,071). Среди пациентов с клиническим успехом время до возобновления перорального питания было короче в группе успешной деторсии (медиана 1,5 против 3 дней, p=0,004), в то время как 1-летняя кумулятивная частота рецидивов была численно выше, но статистически незначительна (79,6% против 51,3%, log-rank=0,087). После оценки необходимости экстренной операции, декомпрессия как таковая может не всегда требовать немедленной повторной деторсии у выбранных пациентов, которые клинически улучшаются.

Устойчивость ВИЧ поддерживается за счет стратегий избегания иммунного ответа, которые изменяют реакции иммунной системы хозяина. Поскольку ген кодирует ключевой иммуно-регуляторный цитокин, чья транскрипционная активность регулируется метиляцией CpG в промоторе, мы выдвинули гипотезу, что плазменная РНК ВИЧ будет коррелировать с эпигенетическими изменениями в промоторе, изменяя транскрипцию мРНК IFNG. Метиляция ДНК в промоторе была количественно оценена с помощью бисульфитного секвенирования в ПБМК у людей с ВИЧ (ПСВ), имеющих высокие (n=16; >5000 копий/мкл), средние (n=18; 500 до 4999 копий/мкл) или недетектируемые (n=18; ≤50 копий/мкл) уровни плазменной РНК ВИЧ. Соответствующая мРНК IFNG была количественно оценена с помощью RT-qPCR с учетом анализа чувствительности с корректировкой на количество Т-клеток. Высокий уровень плазменной РНК ВИЧ был ассоциирован с значительным гипометилированием на 4 из 5 сайтов CpG в промоторе по сравнению с участниками со средними уровнями ВИЧ, в то время как у лиц с недетектируемой плазменной РНК не наблюдалось значительных различий после коррекции на длительность инфекции. Соответственно, транскрипция мРНК IFNG была значительно повышена у участников с высоким уровнем плазменной РНК ВИЧ по сравнению со средними (p=0.037), что усиливалось после моделирования экспрессии TCF7 в качестве коварианты для учета различий в количестве Т-клеток (p=0.02). Эти результаты предоставляют первые доказательства, коррелирующие вирусную нагрузку ВИЧ с эпигенетическим транскрипционным контролем в периферической крови.

Диагностика традиционной китайской медицины (ТКМ), особенно через осмотр языка, сталкивается с постоянными проблемами субъективности и воспроизводимости. Применение многомодального искусственного интеллекта для клинических задач ТКМ, таких как дифференциация синдромов и генерация рецептов, значительно затруднено семантическим разрывом между визуальными характеристиками языка и текстовым обоснованием, а также отсутствием масштабных, стандартизированных наборов данных. Для решения этих проблем мы представляем MMIR-TCM, новую структуру, которая эмулирует процесс диагностики экспертов ТКМ, интегрируя многомодальную языковую модель с сегментацией, дополненной памятью и генерацией, основанной на извлечении. Используя архитектуру, состоящую из трех этапов, MMIR-TCM интегрирует модуль Memory-SAM, не требующий обучения, для надежного извлечения языка, уточненную модель Qwen3-VL для генерации структурированной диагностики языка и компонент RAG на основе Qwen3 для генерации обоснованной клинической поддержки принятия решений. Структура была разработана и валидирована с использованием MedTCM, нового крупномасштабного многомодального набора данных, который мы представляем специально для углубленных исследований ТКМ. Для правильной оценки клинической точности нашей структуры, которую существующие метрики не могут отразить, мы также разработали TDEU, доменно-специфическую оценочную метрику, учитывающую семантическое понимание и диагностическую важность. Наши комплексные эксперименты демонстрируют, что MMIR-TCM значительно превосходит ведущие модели.