Результаты поиска

Прогнозирование релапирования и индивидуализированная модель лечения-воздействия при повторном склерозе: систематический обзор.

ВВЕДЕНИЕ: Индивидуальное прогнозирование результатов, связанных с рецидивом, может способствовать отбору и мониторингу лечения при повторном склерозе. Однако существующие исследования существенно отличаются друг от друга по клиническим целям, целевым результатам, подходам к моделированию и стратегиям проверки. МЕТОДЫ: Мы провели систематический обзор в соответствии с ПРИСМА 2020. Пубмед, Web of Science, IEEE Xplore и Scopus были найдены записи на английском языке, опубликованные на английском языке. 1 Январь 2010 в адрес 14 Январь 2026. Были включены исследования по разработке или оценке модел

Outcome Prediction of Hematologic Malignancy in Critically Sick People.

People with hematologic malignancies (HM) frequently postulate intensive care unit (ICU) hospitalization due to organ damage caused by the disease process or treatment-related consequences. This study is aimed at looking at mortality and sign factors in adult patients with hematologic malignancy (HM) who have been hospitalized in the ICU. Death was one quality indicator; researchers used a machine learning approach to find determinants of death. As per the study, there have been 206 patients hospitalized in the ICU (mean age: 51.3 ± 13.6 years; 60% male). The average length of stay was three d

Совпадение в полном тексте источника
… Decision trees, Bayesian networks, artificial neural networks, and support vector machines are among the approaches extensively used in cancer charities to construct forecasting designs, resulting in reliable and time-made decisions. …

Новые знания о генетической основе и транскриптомном освещении вирулентности в вариантах Pseudomonas shiringae pv. actinidiae.

Псевдомонас сирингаэ pv. actindiae (Psa) является причинным агентом киви бактериального канцера, но факторы, влияющие на его патогенность в природных условиях, остаются малоизученными. В этом исследовании мы изолировали two Пса, штаммы G126 и G282, из зараженных киви садов в китайской провинции Гуйчжоу. Оба изолируют, отнесенные к категории Psa-biovar 3, были подтверждены через Psa3-specific и филогеномический анализ. Анализы патогенности на киви-фруктовых листьях и ветках «Хонгян» показали значительное сокращение числа некротических пятен и уменьшение размеров повреждений при инфекции G282 по

Prediction of osteoporosis using MRI and CT scans with unimodal and multimodal deep-learning models.

PurposeOsteoporosis is the systematic degeneration of the human skeleton, with consequences ranging from a reduced quality of life to mortality. Therefore, the prediction of osteoporosis reduces risks and supports patients in taking precautions. Deep-learning and specific models achieve highly accurate results using different imaging modalities. The primary purpose of this research was to develop unimodal and multimodal deep-learning-based diagnostic models to predict bone mineral loss of the lumbar vertebrae using magnetic resonance (MR) and computed tomography (CT) imaging.MethodsPatients wh

Совпадение в полном тексте источника
… The classification followed several image pre-processing steps by support vector machine and k-nearest-neighbor algorithms. Lim et al. 8 performed machine-learning analyses using DEXA features and abdominopelvic CT to predict osteoporosis prevalence. …

The landscape and trajectory of global CRISPR therapeutics.

With the first regulatory approval in 2023 of a CRISPR-based therapy for sickle cell disease followed by the recent demonstration of an accelerated, personalized CRISPR treatment for congenital severe carbamoyl-phosphate synthetase 1 deficiency, CRISPR-Cas9 genome editing has progressed from a laboratory technology into a clinical reality in just over a decade. While enthusiasm for deploying CRISPR-Cas9 to treat a range of human genetic diseases continues to grow, broad clinical application remains constrained due to technical, regulatory, manufacturing and economic challenges. Here, scientist

Routine Laboratory-Based Machine Learning for Discriminating Multiple Myeloma from Clinical Mimickers: Development and Internal Validation of a Diagnostic Prediction Model.

Background: Multiple myeloma (MM) diagnosis requires specialised testing that is not universally available, contributing to diagnostic delays. The aim of this study was to develop and internally validate statistical and machine learning (ML) models that discriminate MM from clinically similar conditions using exclusively routine laboratory parameters. Methods: This retrospective diagnostic prediction model study included 422 consecutive patients referred to hematology for suspected MM at a tertiary care center (2017-2025). Fifteen routine demographic and laboratory variables were used to train

miRNAs and lncRNAs as Novel Therapeutic Targets to Improve Cancer Immunotherapy.

Immunotherapy is presently one of the most promising areas of investigation and development for the treatment of cancer. While immune checkpoint-blocking monoclonal antibodies and chimeric antigen receptor (CAR) T-cell-based therapy have recently provided in some cases valuable therapeutic options, the goal of cure has not yet been achieved for most malignancies and more efforts are urgently needed. Noncoding RNAs (ncRNA), including microRNAs (miRNAs) and long noncoding RNAs (lncRNAs), regulate several biological processes via selective targeting of crucial molecular signaling pathways. Recent

Совпадение в полном тексте источника
… Using the data of gastric adenocarcinoma from The Cancer Genome Atlas (TCGA), Chen T. and coauthors developed and validated a lncRNAs model for automatic microsatellite instability (MSI) classification using a machine learning technology: support vector machine (SVM). … A gastric cancer LncRNAs model for MSI and survival prediction based on support vector machine BMC Genom. 2019 20 846 10.1186/s12864-019-6135-x PMC6854775 31722674 44. Liu L. Wang Q. Qiu Z. Kang Y. Liu J. Ning S. Yin Y. Pang D. Xu S. …

The biogenesis and biological function of PIWI-interacting RNA in cancer.

Small non-coding RNAs (ncRNAs) are vital regulators of biological activities, and aberrant levels of small ncRNAs are commonly found in precancerous lesions and cancer. PIWI-interacting RNAs (piRNAs) are a novel type of small ncRNA initially discovered in germ cells that have a specific length (24-31 nucleotides), bind to PIWI proteins, and show 2'-O-methyl modification at the 3'-end. Numerous studies have revealed that piRNAs can play important roles in tumorigenesis via multiple biological regulatory mechanisms, including silencing transcriptional and posttranscriptional gene processes and a

Совпадение в полном тексте источника
… For example, piRPred is a machine learning method that uses support vector machine classifiers and multiple kernels to identify piRNAs based on four unique sequence features of piRNAs [ 131 ]. … Wang K Liang C Liu J Xiao H Huang S Xu J Prediction of piRNAs using transposon interaction and a support vector machine BMC Bioinform 2014 15 419 10.1186/s12859-014-0419-6 PMC4308892 25547961 130. …

Pediatric Drug Development: Reviewing Challenges and Opportunities by Tracking Innovative Therapies.

The paradigm of pediatric drug development has been evolving in a "carrot-and-stick"-based tactic to address population-specific issues. However, the off-label prescription of adult medicines to pediatric patients remains a feature of clinical practice, which may compromise the age-appropriate evaluation of treatments. Therefore, the United States and the European Pediatric Formulation Initiative have recommended applying nanotechnology-based delivery systems to tackle some of these challenges, particularly applying inorganic, polymeric, and lipid-based nanoparticles. Connected with these, adv

Моноклональные антитела: от волшебной пули до точного оружия.

Моноклональные антитела (mAbs) используются для профилактики, обнаружения и лечения широкого спектра неинфекционных и инфекционных заболеваний. За последние несколько лет рынок МП рос экспоненциально, при этом ожидаемый совокупный годовой прирост (CAGR) составил 11.07% от 2024 (В тыс.237.64 млрд. долл. США на конец 2023) к 2033 (В тыс.679.03 млрд. долл. США к концу 2033). С момента появления технологии гибридомы 1975, терапия на базе антител была реализована с использованием муринных антител, которые стали еще более гуманизированными и полностью человеческими антителами, что уменьшило риск имм

PET Molecular Imaging: A Holistic Review of Current Practice and Emerging Perspectives for Diagnosis, Therapeutic Evaluation and Prognosis in Clinical Oncology.

PET/CT molecular imaging has been imposed in clinical oncological practice over the past 20 years, driven by its two well-grounded foundations: quantification and radiolabeled molecular probe vectorization. From basic visual interpretation to more sophisticated full kinetic modeling, PET technology provides a unique opportunity to characterize various biological processes with different levels of analysis. In clinical practice, many efforts have been made during the last two decades to standardize image analyses at the international level, but advanced metrics are still under use in practice.

:: 8th Европейский конгресс фармацевтики: выдержки из выступлений

Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.

Understanding Rare Anemias: Emerging Frontiers for Diagnosis and Treatment.

Background-This review provides a comprehensive overview of rare anemias, emphasizing their hereditary and acquired causes, diagnostic advancements, and evolving treatment strategies. It outlines the significance of rare anemias within public health, historical challenges in recognition and treatment, and the role of European initiatives like ENERCA and EuroBloodNet in advancing care. Content-This document discusses diagnostic technologies like next-generation sequencing and the impact of artificial intelligence, alongside the promising avenues of gene therapy, targeted drug treatments, and st

Medical history predicts phenome-wide disease onset and enables the rapid response to emerging health threats.

The COVID-19 pandemic exposed a global deficiency of systematic, data-driven guidance to identify high-risk individuals. Here, we illustrate the utility of routinely recorded medical history to predict the risk for 1741 diseases across clinical specialties and support the rapid response to emerging health threats such as COVID-19. We developed a neural network to learn from health records of 502,489 UK Biobank participants. Importantly, we observed discriminative improvements over basic demographic predictors for 1546 (88.8%) endpoints. After transferring the unmodified risk models to the All

Автоматическое отслеживание активного движения в многоразовом склерозе с использованием неконтролируемого машинного обучения

Справочная информация: Выявление активных повреждений в магнитно-резонансной съемке (MRI) имеет решающее значение для диагностики и планирования лечения множественных склерозов (MS). Активные повреждения МРТ выявляются после применения противопоказательных агентов на основе гадолиния (ГБЦА). Однако недавние исследования показали, что неоднократное применение ГБЦН приводит к накоплению ГД в тканях. Кроме того, администрация ГБКА увеличивает расходы на медицинское обслуживание. Таким образом, для повышения безопасности пациентов и снижения расходов на медицинское обслуживание важное значение име

Coronary health index based on immunoglobulin light chains to assess coronary heart disease risk with machine learning: a diagnostic trial.

BackgroundRecent studies suggest a connection between immunoglobulin light chains (IgLCs) and coronary heart disease (CHD). However, current diagnostic methods using peripheral blood IgLCs levels or subtype ratios show limited accuracy for CHD, lacking comprehensive assessment and posing challenges in early detection and precise disease severity evaluation. We aim to develop and validate a Coronary Health Index (CHI) incorporating total IgLCs levels and their distribution. Additionally, we aim to evaluate its effectiveness by integrating patient data and using machine learning models through d

Экспериментальное технико-экономическое обоснование исследования виртуальной оценки гейт на основе реальности с орехами у людей с множественным склерозом: исследовательский протокол.

Множественный склероз (МС) часто приводит к значительным нарушениям в походах и мобильности. Несмотря на то, что пешие брекеты обычно предписываются, их эффективность в реальном мире ограничивается недостаточной адаптацией. Традиционные клинические оценки основываются на субъективных масштабах и могут не в полной мере отражать проблемы повседневной жизни. Неизмеримая виртуальная реальность (VR) и износимые сенсоры предлагают перспективные решения для экологического мониторинга, однако их комбинированное использование по-прежнему не является приемлемым для ортопедической поддержки в MS. В рамка

Совпадение в полном тексте источника
… The feasibility of establishing preliminary ML pipelines (e.g., using simpler algorithms like regularized linear models or support vector machines) to explore associations with gait quality and participant well‐being from inertial and physiological data will be evaluated. …

агитационные рамки ИИ, связывающие языковые модели с электронными медицинскими записями, и график биомедицинских знаний для реальных доказательств.

Доступ к крупномасштабным клиническим и биомедицинским базам данных по-прежнему является серьезным препятствием для клинических и научных работников, требующим значительных вычислительных знаний. Агентские системы искусственного интеллекта, в которых крупные языковые модели (МПМ) организуют многоэтапное рассмотрение и выполнение запросов под интерактивным контролем человека, открывают возможности для демократизации доступа к данным и ускорения процесса получения доказательств. MethodsWe применяли Типовой контекстный протокол (МКП) для интеграции в рамках одного агентского рабочего процесса ста

Nm23-H1 inhibits lung cancer bone-specific metastasis by upregulating miR-660-5p targeted SMARCA5.

BackgroundNm23-H1 gene has been found to be an inhibitor of tumor metastasis in lung cancer. MicroRNAs (miRNAs) play key roles in tumor metastasis through multiple signaling pathways. This study explored whether the nm23-H1 gene could inhibit invasion and metastasis of lung cancer cells by regulating miRNA-660-5p targets.MethodsQuantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blots were used to measure the expression of nm23-H1 and miR-660-5p of various human lung cancer cell lines. Cell counting kit-8 (CCK-8), wound-healing and transwell assay were carried out to assess cell proliferation, mi

Integrated Engineering of CAR-T Cells for Solid Tumours.

Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy has achieved durable efficacy in hematologic malignancies but encounters persistent obstacles in solid tumours, including antigen heterogeneity, a suppressive tumour microenvironment (TME), and intrinsic T-cell dysfunction. This review examines the transition from single-axis engineering to an integrated framework that addresses these hurdles in sequence. We delineate how next-generation CAR-T cells are designed for precise spatiotemporal activation through logic-gated and pharmacologically regulatable receptors, while being reinforced by metaboli