Мутационные сигнатуры APOBEC предсказывают пользу от ингибиторов контрольных точек иммунитета у пациентов с метастатическим НМРЛ и низкой мутационной нагрузкой независимо от статуса PD-L1.

Цель данного исследования заключалась в разработке и внешней валидации модели прогнозирования риска острого повреждения почек (ОПП) на 48 часов в реальном времени для критически больных пациентов с использованием модели глубокого обучения двойного канала (DC-AKI). Модель была разработана на основе электронных медицинских записей 28,099 пациентов в медицинском центре Beth Israel Deaconess и внешне валидирована на двух независимых когорт, состоящих из 3,108 пациентов из базы данных eICU и 2,808 пациентов из больницы народного госпиталя провинции Чжэцзян. Тридцать одна изменяющаяся во времени характеристика обновлялась каждые 6 часов. Архитектура модели DC-AKI интегрировала сети BiGRU, свёрточные слои и механизмы внимания для захвата мультишкалярных временных зависимостей. Модель достигла значений площади под кривой операционных характеристик (AUC) 0,720 (95% ДИ, 0,714-0,728) при внутренней валидации и 0,577 (95% ДИ, 0,570-0,583) и 0,798 (95% ДИ, 0,795-0,799) в двух внешних когорт. Анализ интерпретируемости SHAP выявил ключевые клинические предикторы и индивидуальные траектории риска. В заключение, DC-AKI продемонстрировала хорошую предсказательную способность в развивающей когортной популяции и на одном сайте внешней валидации, хотя производительность существенно варьировала в зависимости от учреждений. Необходимо дальнейшая валидация и локальная калибровка для поддержки её клинического применения.

Поэзия конденсирует язык в минимальные формы, вызывая эмоции, визуальные образы и эстетические суждения, однако нейронная основа таких оценок остается плохо изученной. Мы исследовали, как мозг оценивает две структурно сопоставленные, но тематически разные поэтические формы: хайку на тему природы и сенрю на тему эмоций. Участники читали стихи и оценивали их по пяти критериям - эстетическая привлекательность, яркость образов, эмоциональная вовлеченность, оригинальность и креативность - в то время как записывалась ЭЭГ. Используя многоклассовые модели градиентного бустинга с SHapley Additive exPlanations, мы предсказали оценочные рейтинги на основе осцилляторных нейронных характеристик в разных временных окнах и областях скальпа. Модели показали лучшие результаты по сравнению с линейными базовыми моделями и имели ограниченную обобщаемость между темами, указывая на контентно-специфическое нейронное кодирование. Обнаружились различия в процессах обработки: сенрю продемонстрировала более сильные вкладки в бета-диапазон, в то время как хайку задействовало более распределенные многочастотные динамики. Временные профили также различались, при этом хайку показывало устойчивое вовлечение на этапах чтения и размышления, а сенрю демонстрировала более раннюю оценку во время чтения. Предшествующая нейронная активность способствовала предсказанию последующих оценок, что предполагает роль предвосхищающего состояния мозга в эстетической оценке. По всем стихотворениям оценочные измерения сходились на доминирующей общей оси, которая надежно предсказывалась на основе нейронных характеристик. В совокупности эти результаты указывают на то, что эстетическая оценка поэзии отражает взаимодействие между предвосхищающими нейронными состояниями, контентно-специфической осцилляторной динамикой и процессами, специфичными для измерений, организованными вокруг общей оценочной оси. Эта работа устанавливает поэзию как удобную модельную систему для изучения того, как мозг конструирует смысл и ценность из минимального языкового ввода.

Злокачественные опухоли, включая остеосаркому (ОС), являются основными неинфекционными хроническими заболеваниями, обусловленными системным воспалением и окислительным стрессом. Хотя известно, что диетические танины обладают антиоксидантными и противораковыми свойствами, их точные регуляторные механизмы и терапевтические мишени при ОС остаются в значительной степени неизученными. Это исследование интегрировало многоомные наборы данных для систематического изучения потенциала диетических танинов при ОС, используя машинно-обучающий фреймворк, основанный на 10 алгоритмах, для построения риска, связанного с танинами (TRR). Модель TRR продемонстрировала благоприятные прогностические характеристики в ретроспективных когортах, причем у пациентов с высоким TRR наблюдалось худшее выживание, обогащение путями ремоделирования экстрацеллюлярного матрикса и уменьшение инфильтрации CD8T-клеток. Кроме того, инструменты предсказания иммунотерапии предположили более низкую вероятность отклика на блокаду иммунных контрольных точек в группе с высоким TRR. TGFA был выявлен как ключевой ген-центр, способствующий высокому рисковому фенотипу; анализы одноядерной и пространственной транскриптомики показали, что клетки ОС с высоким уровнем TGFA обладают стволовыми характеристиками и усиленной коммуникацией с микросредой. В vitro-тесты подтвердили, что нокаут TGFA подавляет пролиферацию и миграцию клеток ОС, одновременно повышая апоптоз, в то время как переэкспрессия TGFA способствует данным злокачественным действиям. Объединив исследования диетических полифенолов с онкологическим управлением, это исследование определяет иммуноосевую ось, ассоциированную с TGFA, как точную молекулярную дорожную карту для структурной модификации полифенолов и разработки целевых функциональных продуктов на основе танинов для вмешательства в хронические заболевания.

Переломы бедра являются серьезной глобальной проблемой здравоохранения с высокой смертностью и заболеваемостью, особенно среди пожилых людей. Смертность в течение года после операции варьирует от 22% до 36%, при этом многие пациенты никогда не восстанавливают исходный уровень подвижности. Хотя определены несколько предикторов смертности, их относительное значение для риска смертности в единой модели прогнозирования выживания остается неясным. Это исследование использовало машинное обучение для ранжирования ключевых пероперативных предикторов смертности после операции по поводу перелома бедра. Были проанализированы данные более чем 11 000 пациентов из регистра переломов бедра Австралии и Новой Зеландии. Оценивались двадцать демографических, клинических и пероперативных переменных с использованием модели Random Survival Forest (RSF). Эффективность модели была оценена с помощью индекса согласия и оценок Брайера. Важность признаков на основе перестановок определила предикторы в соответствии с их вкладом в прогнозирование риска смертности. В течение периода наблюдения (медиана 630 дней) 31% пациентов скончались. Модель RSF продемонстрировала хорошую эффективность (индекс C на тесте: 0.7305). Четыре наиболее важных предиктора смертности включали степень по классификации Американского общества анестезиологов (ASA) (вес: 0.051), наличие ранее существовавшей деменции (0.036), возраст (0.019) и способность передвигаться до госпитализации (0.016). Другие факторы, такие как мужской пол (0.009) и осталась госпитализация (0.006), имели более слабые связи с предсказанием смертности в этой модели. Машинное обучение идентифицировало степень ASA, деменцию, возраст и подвижность как основные предикторы смертности после операции по поводу перелома бедра. Моделирование RSF продемонстрировало высокую эффективность и лучшую интерпретируемость по сравнению с традиционными методами. Эти результаты поддерживают индивидуализированную стратификацию для информирования пероперативных обсуждений и планирования целей ухода в этой группе с высоким риском.

Трансформеры используют один и тот же поток вычислений для предсказания следующего токена и хранения полезного состояния для будущих предсказаний токенов. Мы формулируем гипотезу о разделении предсказания состояния: разделение этих двух ролей обеспечивает лучшую производительность языкового моделирования. Мы разрабатываем вариант трансформера, который использует два вычислительных потока для разделения этих функций, и проводим эксперименты по предварительному обучению на данных различного масштаба. Наши эксперименты показывают, что разделение предсказания состояния последовательно предлагает лучшую эффективность данных и вычислений, улучшая показатель валидации и превосходя стандартные трансформеры в среднем на 2-3 процентных пункта по downstream задачам. Мы также проводим обширный эмпирический анализ, который исключает потенциальные конфаундеры и демонстрирует принципиальное различие в градиентах, которое влечет наш дизайн.

Лесные характеристики имеют ключевое значение для мониторинга ресурсов на национальном уровне. Метрики воздушного LiDAR являются одними из дополнительных переменных, наиболее сильно коррелирующих с лесными характеристиками, используемыми для оценки в Национальном лесном инвентаре (NFI). Однако создание предсказаний на всей территории остается сложной задачей, когда данные LiDAR собираются в гетерогенных условиях. С расширением национальных программ LiDAR в Европе изменчивость датчиков, параметров полета, сезонов и углов сканирования ограничивает надежность существующих моделей, которые часто откалиброваны для местных условий. Мы представляем FLORA (Регрессия лесного LiDAR на основе октодерева с использованием вспомогательных данных), фреймворк глубокого обучения, который предсказывает шесть лесных показателей: доминирующую высоту, общий объем, объем лиственных древесных пород, объем хвойных древесных пород, базальную площадь и плотность стволов на основе гетерогенных точечных облаков LiDAR. FLORA объединяет основу на основе октодерева с экологическими и спатиально-временными вспомогательными переменными с помощью механизма поздней фузии. Модели обучаются и оцениваются на 32,052 участках Национального лесного инвентаря по материковой Франции с использованием данных из программы LiDAR HD во Франции. Одна модель, обученная как на лиственном, так и на безлистном захвате, превосходит модели, специфичные для сезона, и улучшает надежность по сезонам. Вспомогательные переменные обеспечивают скромные общие приросты, но в большей степени способствуют предсказанию объема по видам. FLORA достигает значения rRMSE около 12,3% (R2 = 0,88) для доминирующей высоты и 39% (R2 = 0,74) для общего объема, предоставляя надежную основу для оценки лесных характеристик в крупных масштабах на основе гетерогенных национальных программ LiDAR.