Результаты поиска

Костный мозг человека может предложить IL-15-Dependent " Ниче выживает " для ЭОМЕС+ Tr1-Like Клетки.

Поддержание памяти Т-клеток в костном мозге и системно зависит от гомеостатических цитокен IL-7 и IL-15. Иммунологическая память может также существовать для регуляторных Т-клеток. НОМЕРЫ+type-1 Регулирующие (Tr1) клетки, похожие на клетки, имеют быстрый оборот виво, однако вопрос о том, являются ли они ячейками с кратковременным эффектом или поддерживаются в течение длительного периода времени, не рассматривался. НОМЕРЫ+Tr1-like клетки, выражающие GzmK, были обогащены CD69+Ki67-T-cells в костном мозге здоровых доноров, предполагающих, что они стали тщеславными и костным мозгом. С другой сторо

Пример MobileNetV2-Based Искусственный интеллект для быстрого и точного диагностирования множественных склерозов

Множественный склероз (MS) — хроническое аутоиммунное заболевание центральной нервной системы, которое сильно влияет на молодых людей из-за его изнурительной природы. Патогенез болезни сосредоточен на воспалении и процессах нейродегенерации. Воспаление ассоциируется с рецидивами, в то время как нейродегенерация возникает на прогрессивных стадиях болезни. Для диагностики MS обычно используется магнитно-резонансная съемка (MRI), и имеются такие руководящие принципы, как критерии McDonald. МРТ является важным инструментом для демонстрации пространственного распределения и изменений во времени в э

Совпадение в полном тексте источника
… To decide which classifier to use in the study, the features extracted from Axial images were classified using K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), Naive Bayes, and Decision Tree classifiers (see Figure 5 ). …

Углубленный анализ безопасности клеточной терапии CAR-T для твердых опухолей.

В последние годы стремительный прогресс в онкологии, иммунологии и молекулярной биологии привел к резкому усовершенствованию иммунотерапии рака, особенно клеточной терапии CAR-T. Этот новаторский подход включает в себя проектирование Т клеток пациента, чтобы выразить рецепторы, которые специально нацелены на антигены опухоли, расширяя их способность выявлять и устранять раковые клетки. Однако эффективность терапии CAR-T для твердых опухолей зачастую затрудняется из-за сложной микроопухолей (TME). Комплекс TME включает плотную строму, препятствующую инфильтрации Т клеток, аномальные структуры к

Genetic and Mechanistic Insights Inform Amyotrophic Lateral Sclerosis Treatment and Symptomatic Management: Current and Emerging Therapeutics and Clinical Trial Design Considerations.

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a progressive neurodegenerative disorder affecting both upper and lower motor neurons. ALS is classically characterized by painless progressive weakness, causing impaired function of limbs, speech, swallowing, and respiratory function. The disease is fatal within 2-4 years, often the result of respiratory failure. The pathologic hallmark for a majority of ALS cases is aberrant cytoplasmic accumulations of the nuclear protein TAR-DNA binding protein (TDP-43). A total of 10-15% of ALS can be attributed to a single gene mutation, known as genetic or "familia

Revolutionising health care: Exploring the latest advances in medical sciences.

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

The Current Landscape of Secondary Malignancies after CAR T-Cell Therapies: How Could Malignancies Be Prevented?

Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapies have revolutionised the field of haematological malignancies by achieving impressive remission rates in patients with highly refractory haematological malignancies, improving overall survival. To date, six commercial anti-CD19 and anti-BCMA CAR T-cell products have been approved by the Food and Drug Administration (FDA) for the treatment of relapsed/refractory B-cell haematological malignancies and multiple myeloma. The indications for CAR T-cell therapies are gradually expanding, with these therapies being investigated in a variety of diseases,

Diagnosis and treatment of type 1 diabetes at the dawn of the personalized medicine era.

Type 1 diabetes affects millions of people globally and requires careful management to avoid serious long-term complications, including heart and kidney disease, stroke, and loss of sight. The type 1 diabetes patient cohort is highly heterogeneous, with individuals presenting with disease at different stages and severities, arising from distinct etiologies, and overlaying varied genetic backgrounds. At present, the "one-size-fits-all" treatment for type 1 diabetes is exogenic insulin substitution therapy, but this approach fails to achieve optimal blood glucose control in many individuals. Wit

Биомаркеры мультимодального МРТ и машинное обучение по расстройству спектра нейромиелита: обзор.

Нейромиелитное расстройство спектра (NMOSD) — воспроизводящееся воспалительное демиелионирующее заболевание центральной нервной системы, которое может привести к значительной кумулятивной неврологической неполноценности. Магнитный резонансный снимок (MRI) играет центральную роль в обнаружении повреждений, дифференциальной диагностике и продольной оценке. Однако обычные МРТ могут не в полной мере улавливать утончённые повреждения тканей и в клинически двусмысленных случаях могут иметь место значительные переплетения со связанными с ними подстрекательскими демиелионирующими расстройствами. Надеж

Adding recombinant AAVs to the cancer therapeutics mix.

Gene therapy is a powerful biological tool that is reshaping therapeutic landscapes for several diseases. Researchers are using both non-viral and viral-based gene therapy methods with success in the lab and the clinic. In the cancer biology field, gene therapies are expanding treatment options and the possibility of favorable outcomes for patients. While cellular immunotherapies and oncolytic virotherapies have paved the way in cancer treatments based on genetic engineering, recombinant adeno-associated virus (rAAV), a viral-based module, is also emerging as a potential cancer therapeutic thr

Constructing the cure: engineering the next wave of antibody and cellular immune therapies.

Immuno-oncology has revolutionized cancer treatment by mobilizing the immune system to eliminate tumors. Although immune checkpoint inhibitors and T cell therapies have mediated durable responses in hematologic malignancies and select solid tumors, most patients still relapse or fail to respond. To overcome these limitations, novel, next-generation immune constructs, including bispecific-cell therapy combinations, armored cells, tethered cytokines, immune-stimulatory antibody conjugates, and in vivo gene editing, are being developed to enhance specificity, persistence, and immune activation. T

Alu-dependent RNA editing of GLI1 promotes malignant regeneration in multiple myeloma.

Despite novel therapies, relapse of multiple myeloma (MM) is virtually inevitable. Amplification of chromosome 1q, which harbors the inflammation-responsive RNA editase adenosine deaminase acting on RNA (ADAR)1 gene, occurs in 30-50% of MM patients and portends a poor prognosis. Since adenosine-to-inosine RNA editing has recently emerged as a driver of cancer progression, genomic amplification combined with inflammatory cytokine activation of ADAR1 could stimulate MM progression and therapeutic resistance. Here, we report that high ADAR1 RNA expression correlates with reduced patient survival

Машинное обучение - Deriveed Immune Gene Signing Previsions Прогнозы прогноза и терапическая вульгарность в Множестве миеломы.

Иммунная микроокружающая среда вносит существенный вклад в биологическую и клиническую неоднородность множественной миэломы (ММ), однако молекулярные биомаркеры, связанные с иммунной деятельностью, с воспроизводимым прогнозируемым значением по-прежнему ограничены. Здесь мы разработали 12-генную генную сигнатуру, связанную с иммунным иммунитетом (ИРГС), используя интеграционную систему машинного обучения, и оценили ее прогнозируемую эффективность в различных группах MM. ИРГС последовательно стратифицировала общее выживание и оставалась независимой с точки зрения результатов после корректировки

A machine-learning-derived online prediction model based on inflammatory and nutritional composite indicators for acute kidney injury in sepsis patients with multiple myeloma.

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) frequently complicates sepsis in patients with multiple myeloma (MM), yet no validated predictive tool integrates the inflammatory and nutritional disturbances specific to this dual-disease population. We aimed to develop and externally validate an interpretable machine learning (ML) model-based on composite inflammatory-nutritional indices-to predict in-hospital AKI in septic patients with MM, and to deploy it as a web-based point-of-care tool. METHODS: In this retrospective cohort study, 362 septic MM patients (development cohort: 253 training, 109 inter

Совпадение в полном тексте источника
… Development and validation of machine learning models Six supervised machine learning algorithms were developed to predict in-hospital AKI: Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost …

Discovering KYNU as a feature gene in hidradenitis suppurativa.

BackgroundHidradenitis suppurativa (HS) is a chronic auto-inflammatory skin condition characterized by nodules, abscesses, and fistulae in skin folds. The underlying pathogenesis of HS remains unclear, and effective therapeutic drugs are limited.MethodsWe acquired mRNA expression profiles from the Gene Expression Omnibus (GEO) database and conducted differential expression analysis between control and HS samples using R software. Four machine learning algorithms (SVM, RF, ANN, and lasso) and WCGNA were utilized to identify feature genes. GO, KEGG, Metascape, and GSVA were utilized for the enri

Совпадение в полном тексте источника
… Identification of hub genes based on machine learning methods To screen the hub genes, four machine learning algorithms were utilized: the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and random forest (RF). …

The obesity paradox in critically ill patients: a causal learning approach to a casual finding.

BackgroundWhile obesity confers an increased risk of death in the general population, numerous studies have reported an association between obesity and improved survival among critically ill patients. This contrary finding has been referred to as the obesity paradox. In this retrospective study, two causal inference approaches were used to address whether the survival of non-obese critically ill patients would have been improved if they had been obese.MethodsThe study cohort comprised 6557 adult critically ill patients hospitalized at the Intensive Care Unit of the Ghent University Hospital be

Стабильность и адаптируемость урожайности зерновых в генотипах квиноа four где находится Иран.

Генотип х взаимодействие с окружающей средой one - эффективные факторы выявления и внедрения сортовых культур со стабильной урожайностью зерна в различных средах. Существует множество статистических методов оценки взаимодействия генотипа х в окружающей среде, среди которых анализы AMMI и ГПЭ-билот дают лучшие и более интерпретируемые результаты. Цель этого исследования заключалась в оценке взаимодействия генотипа х с окружающей средой, а также адаптируемости и стабильности окружающей среды. 40 Генотипы квиноа. Эксперимент проводился в произвольно выбранной полной конструкции блока с three тира

Predicting which patients with cancer will see a psychiatrist or counsellor from their initial oncology consultation document using natural language processing.

BackgroundPatients with cancer often have unmet psychosocial needs. Early detection of who requires referral to a counsellor or psychiatrist may improve their care. This work used natural language processing to predict which patients will see a counsellor or psychiatrist from a patient's initial oncology consultation document. We believe this is the first use of artificial intelligence to predict psychiatric outcomes from non-psychiatric medical documents.MethodsThis retrospective prognostic study used data from 47,625 patients at BC Cancer. We analyzed initial oncology consultation documents

Искусственный интеллект, видоизменяющий парадигму гематологического диагноза и лечения злокачественных заболеваний: от статической оценки до динамического управления точностью.

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще изучается в качестве инструмента содействия более точному и динамичному управлению диагностикой и лечением гематологов. В отличие от предыдущих обзоров, в которых основное внимание уделялось отдельным типам заболеваний или изолированным технологическим путям, в настоящем документе содержится всеобъемлющий обзор текущих прикладных программ АИШ и последних достижений в области диагностики, классификации, оценки прогнозов и принятия решений по лечению лейкемии, лимфомы, множественной миэломы и миэлодиспластических синдромов. Она охватывает ключевые технически

Совпадение в полном тексте источника
… This figure was created with Adobe Illustrator Traditional machine learning and early omics phase (1999–2014) This phase primarily utilizes high-throughput yet single-modal early omics data, such as gene expression chips, with traditional machine learning (ML) algorithms like support vector machines …

Innovative Approaches in Bone Tissue Engineering: Strategies for Cancer Treatment and Recovery.

Cancer has rapidly emerged as a leading global cause of premature mortality, with significant economic implications projected to reach USD 25.2 trillion from 2020 to 2050. Among the various types of cancer, primary bone cancers, though uncommon, are projected to see nearly 4000 new cases diagnosed in the United States in 2024. The complexity of treating bone cancer arises from its rarity, diversity, and the challenges associated with surgical interventions, metastatic spread, and post-operative complications. Advancements in bone tissue engineering (BTE) have introduced innovative therapeutic

Novel Insights in Venous Thromboembolism Risk Assessment Methods in Ambulatory Cancer Patients: From the Guidelines to Clinical Practice.

Many cancer patients will experience venous thromboembolism (VTE) at some stage, with the highest rate in the initial period following diagnosis. Novel cancer therapies may further enhance the risk. VTE in a cancer setting is associated with poor prognostic, a decreased quality of life, and high healthcare costs. If thromboprophylaxis in hospitalized cancer patients and perioperative settings is widely accepted in clinical practice and supported by the guidelines, it is not the same situation in ambulatory cancer patient settings. The guidelines do not recommend primary thromboprophylaxis, exc

Совпадение в полном тексте источника
… Xu et al. (2023) developed and validated a new clinical prediction model for VTE in gastric cancer patients based on support vector machine (SVM), one of the ML algorithms [ 97 ]. The model’s AUC, sensitivity, and specificity were 0.825, 0.710, and 0.802, respectively [ 97 ]. …