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临床队列临床研究Nature

Divergent genomic evolution in astrocytomas and oligodendrogliomas.

0 次引用趋势数据不足

一项发表于《自然》的研究利用全基因组和全外显子组测序,对胶质瘤纵向分析联盟收集的183例IDH突变型胶质瘤患者的纵向肿瘤标本进行了分析,多数原发手术样本组织学分级为2级(星形细胞瘤73%,少突胶质细胞瘤93%)。研究验证了肿瘤进展的已知基因组标志物,包括超突变及CDKN2A/B纯合缺失,并发现星形细胞瘤与少突胶质细胞瘤的演化轨迹存在差异:复发性少突胶质细胞瘤新获得PI3K和NOTCH1突变,与肿瘤突变负荷增加相关;复发性星形细胞瘤则获得局灶性癌基因扩增和CDKN2A/B纯合缺失,与染色体失衡增加相关,并伴随染色体碎裂和全基因组加倍等标志。两类肿瘤均出现获得性改变与全基因组变化的趋同及患者预后恶化,提示治疗难治性克隆被选择。替莫唑胺治疗与SBS11和SBS119突变特征相关,放疗相关ID8特征仅在星形细胞瘤中增加。研究表明,两类肿瘤基因组以不同方式适应肿瘤进展和治疗的选择压力。

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该研究基于183例IDH突变胶质瘤纵向标本,通过全基因组/外显子测序揭示星形细胞瘤与少突胶质细胞瘤在进展和治疗压力下的基因组演化差异,并验证已知进展标志物。样本量较大、纵向设计及治疗相关突变特征分析增强了发现的可信度。但摘要未报告具体效应量、统计显著性及独立验证队列,结论的普适性仍需进一步确认。

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Tamrin Chowdhury、C Mircea S Tesileanu、Emre Kocakavuk、Kevin C Johnson、Joo Ho Lee、Zeynep Erson-Omay、Chaewon Heo、Kenneth Aldape、Samirkumar B Amin、Kevin J Anderson、David M Ashley、Floris P Barthel、Jill S Barnholtz-Sloan、Daniel J Brat、Andrew R Brodbelt、Ana Valeria Castro、Elizabeth B Claus、Jennifer M Connelly、Joseph F Costello、Indrani Datta、Carol Elliott、Gaetano Finocchiaro、Pim J French、Hui K Gan、Luciano Garofano、Padmaja L Ghospurkar、Anna Golebiewska、Pranav S Gundla、Beth Hermes、Chibo Hong、Youri Hoogstrate、Craig Horbinski、Jason T Huse、Antonio Iavarone、Cihat Karadag、Mustafa Khasraw、Mathilde C M Kouwenhoven、Peter S LaViolette、Kay Li、Allison Lowman、Katy McCortney、Hyo-Eun Moon、Nader Sanai、MacLean P Nasrallah、H K Ng、D Ryan Ormond、Bethany Kwan、Marta Padovan、Sun Ha Paek、Laila M Poisson、Sushant Puri、Erica Shen、Shwetal Mehta、Andrew E Sloan、Wies R Vallentgoed、Erwin G Van Meir、Rachael Vaubel、Taylor E Wade、Annemiek M E Walenkamp、Colin Watts、Tobias Weiss、Michael Weller、Pieter Wesseling、Kerryn Westcott、Bart A Westerman、Gordon Y Ye、W K Alfred Yung、GLASS Consortium、Frederick S Varn、Roel G W Verhaak

作者机构

  • Department of Neurosurgery, Yale University, New Haven, CT, USA.
  • Department of Hematology and Stem Cell Transplantation, West German Cancer Center (WTZ), National Center for Tumor Diseases (NCT) West, University Hospital Essen, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany.
  • Department of Radiation Oncology, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea.
  • Cancer Research Institute, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea.
  • National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA.
  • The Jackson Laboratory for Genomic Medicine, Farmington, CT, USA.
  • Preston Robert Tisch Brain Tumor Center at Duke University, Durham, NC, USA.
  • Translational Genomics Research Institute, Phoenix, AZ, USA.
  • National Cancer Institute, Bethesda, MD, USA.
  • Department of Pathology, Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA.
  • Walton Centre NHS Foundation Trust, Liverpool, UK.
  • Hermelin Brain Tumor Center, Department of Neurosurgery, Henry Ford Health, Detroit, MI, USA.
  • Department of Biostatistics, Yale School of Public Health, New Haven, CT, USA.
  • Department of Neurosurgery, Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA.
  • Department of Neurology, Medical College of Wisconsin, Milwaukee, WI, USA.
  • Department of Neurosurgery, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA.
  • St Joseph's Hospital and Medical Center, Phoenix, AZ, USA.
  • Department of Neurology, IRCCS Ospedale San Raffaele, Milan, Italy.
  • Department of Neurology, Erasmus University Medical Centre Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands.
  • Cancer Therapies and Biology Laboratory, Olivia Newton-John Cancer Research Institute, Austin Health, Melbourne, Victoria, Australia.
  • Department of Public Health Sciences, Division of Biostatistics and Bioinformatics, Miller School of Medicine, University of Miami, Miami, FL, USA.
  • Sylvester Comprehensive Cancer Center, Miller School of Medicine, University of Miami, Miami, FL, USA.
  • NORLUX Neuro-Oncology Laboratory, Department of Cancer Research, Luxembourg Institute of Health, Luxembourg, Luxembourg.
  • Department of Neurological Surgery, Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA.
  • University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA.
  • Department of Neurological Surgery, Miller School of Medicine, University of Miami, Miami, FL, USA.
  • Department of Neurosurgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA.
  • Department of Neurology, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, The Netherlands.
  • Department of Radiology, Medical College of Wisconsin, Milwaukee, WI, USA.
  • Department of Pathology, Prince of Wales Hospital, Hong Kong, China.
  • Department of Neurosurgery, Cancer Research Institute, Hypoxia/Ischemia Disease Institute, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea.
  • Ivy Brain Tumor Center at the Barrow Neurological Institute, Phoenix, AZ, USA.
  • Glioblastoma Translational Center of Excellence, Abramson Cancer Center, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Department of Neurosurgery, University of Colorado Anschutz School of Medicine, Aurora, CO, USA.
  • Department of Emergency Medicine, University of Colorado Anschutz School of Medicine, Aurora, CO, USA.
  • Advanced Institutes of Convergence Technology, Seoul National University, Suwon-si, Republic of Korea.
  • Oregon Health & Science University, Portland, OR, USA.
  • Neurological Institute, Premier Health and Wright State University School of Medicine, Dayton, OH, USA.
  • University of Alabama at Birmingham (UAB), Birmingham, AL, USA.
  • Division of Anatomic Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.
  • Department of Medical Oncology, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Groningen, The Netherlands.
  • Department of Cancer Genome Sciences, University of Birmingham, Birmingham, UK.
  • Department of Neurology, University Hospital and University of Zurich, Zurich, Switzerland.
  • VUmc, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, The Netherlands.
  • Princess Máxima Center for Pediatric Oncology, Utrecht, The Netherlands.
  • Department of Neurosurgery, VUmc, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, The Netherlands.
  • University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA.
  • Department of Neuro-Oncology, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA.
  • The Jackson Laboratory for Genomic Medicine, Farmington, CT, USA. frederick.varn@jax.org.
  • Department of Genetics and Genome Sciences, University of Connecticut Health Center, Farmington, CT, USA. frederick.varn@jax.org.
  • Institute for Systems Genomics, University of Connecticut, Storrs, CT, USA. frederick.varn@jax.org.
  • Department of Neurosurgery, Yale University, New Haven, CT, USA. roel.verhaak@yale.edu.

技术路线

['数据/样本:183例IDH突变型胶质瘤患者的纵向收集肿瘤标本(来自GLASS联盟)', '分析:全基因组测序和全外显子组测序,表征纵向标本的遗传驱动因素;验证已知进展基因组标志物(超突变、CDKN2A/B纯合缺失),发现区分星形细胞瘤与少突胶质细胞瘤演化轨迹的遗传改变;分析获得性改变、全基因组变化与患者结局的趋同;关联治疗(替莫唑胺、放疗)与突变特征', '验证:验证已知基因组标志物(超突变和CDKN2A/B纯合缺失)']

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:02
临床队列临床研究Nature

Artificial intelligence-enabled clinical phenotyping of human brown fat.

1 次引用趋势数据不足

人工智能赋能的人类棕色脂肪临床表型分析。脂肪组织在全身能量平衡及肥胖及其并发症的发病机制中发挥核心作用。与白色脂肪组织不同,棕色脂肪组织(BAT)利用能量产热。人体可检测到的BAT与心血管代谢疾病患病率降低相关,但BAT相关的完整健康状态谱仍不明确,且缺乏高通量量化人体BAT活性的方法。本研究利用大数据和人工智能,在来自大型癌症中心的101,243例患者队列中系统定义BAT的临床影响。无偏分析显示,在所有诊断中,心血管和精神疾病在BAT阳性人群中患病率较低。采用机器学习方法对约8,700例患者的BAT活性进行半自动量化,发现较高的BAT活性(尤其是腋窝部位)与心血管代谢疾病风险降低及更健康的白色脂肪分布相关。BAT阳性者还表现出更有利的血糖参数、血脂谱、炎症标志物和超声心动图指标。用药分析显示,血管紧张素受体阻滞剂使用与BAT存在正相关。概念验证表明,氯沙坦可增加棕色脂肪细胞活性和全身能量消耗。综上,本研究利用人工智能和大数据识别了与BAT相关的新临床表型,并为靶向激活该组织的药物重定位提供了平台。

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Nicolás Gómez-Banoy、Jorge A Barrero、Luiza Rachel Pinheiro de Carvalho、Caroline S Jiang、Tara Doma Lama、Nakul Karandikar、Mascha Koenen、Tiffany Lam、Kaja Plucińska、Ksenia Morozova、Stephanie Chahwan、Gustavo Barraza、Burcin Agridag Ucpinar、Jennifer E Liu、Rohit Sharma、Daniel Lafontaine、Heiko Schöder、Paul Cohen

作者机构

  • Laboratory of Molecular Metabolism, The Rockefeller University, New York, NY, USA.
  • Department of Medicine, Division of Endocrinology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Department of Medicine, Division of Endocrinology, Diabetes and Metabolism, Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA.
  • Departamento de Ciencias Fisiológicas, Laboratorio de Lípidos y Diabetes, Facultad de Medicina, Universidad Nacional de Colombia, Bogota, Colombia.
  • Center for Clinical and Translational Science, The Rockefeller University, New York, NY, USA.
  • Metabolic Phenotyping Center, Core Laboratories Center, Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA.
  • Weill Cornell/Rockefeller/Sloan Kettering Tri-Institutional MD-PhD Program, New York, NY, USA.
  • Laboratory of Tissue Dynamics and Organ Crosstalk, Helmholtz Institute for Translational AngioCardioScience (HI-TAC) of the Max Delbrück Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association at Heidelberg University, Mannheim, Germany.
  • Department of Medicine, Weill Cornell Medicine/New York Presbyterian Hospital, New York, NY, USA.
  • Department of Radiology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Department of Medicine, Cardiology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center/Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA.
  • Department of Medical Physics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Laboratory of Molecular Metabolism, The Rockefeller University, New York, NY, USA. pcohen@rockefeller.edu.

技术路线

大数据队列(101,243例患者) → 无偏分析及机器学习半自动量化BAT活性(约8,700例)

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/30 06:02
临床队列临床研究Nature medicine

Personalized neoantigen-targeting cancer vaccines in ovarian cancer: a phase 1 trial.

0 次引用趋势数据不足

一项1期临床试验评估了个性化新抗原靶向癌症疫苗用于高级别上皮性卵巢癌的可行性与安全性。该疫苗“NeoVax”由靶向患者特异性新抗原的合成长肽池与免疫刺激剂poly-ICLC混合而成,联合延迟给予抗PD-1抗体,在10例铂敏感卵巢癌患者中测试(1例新诊断者为A队列,9例首次复发者为B队列),均在标准铂类双药化疗后接种。可评估的B队列12例中9例接种(75%,90%CI 47-93%),A队列9例中1例接种(11%,90%CI 0.6-43%)。未出现意外安全信号,无患者因毒性停止治疗。尽管从诊断活检到疫苗接种中位间隔6.5个月且期间接受标准化疗,>70%的选定靶点仍可通过无创游离DNA分析检测到。生物标志物分析提示10例中6例存在疫苗生物学活性,且与接种后血液和肿瘤中更广泛的肿瘤及疫苗特异性免疫应答相关。耐药肿瘤克隆反映影响抗原呈递的多种机制,提示疫苗接种施加了免疫选择压力。总体而言,肿瘤呈递抗原谱与诱导免疫广度之间的相互作用似乎决定接种后的临床疗效。ClinicalTrials.gov注册号:NCT04024878。

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MacLean C Sellars、Jessica A Frank、Bohoon Shim、Allison Vanasse、Ruolin Liu、Cleo Forman、Chloe R Tu、Kyohei K Tabata、Antonia Kowelewski、Su-Chun Cheng、Catherine Song、Kan Xiong、Pia Jain、Andjela Crnjac、Haley E Sax、Vipheaviny Chea、Wesley Lu、J Thomas Janes、Micah Rickles-Young、Amit Sud、Savni Sarolkar、Martin Hayes、Oriol Olive、Haley Greenslade、Carrie Cibulskis、Nir Hacohen、Edward F Fritsch、Shuqiang Li、Kenneth J Livak、Nabihah Tayob、Elizabeth H Stover、Carolyn Krasner、Rebecca Porter、Ursula Matulonis、Gad Getz、Giacomo Oliveira、Patrick A Ott、Jeremy M Simon、Viktor A Adalsteinsson、Derin B Keskin、Panagiotis A Konstantinopoulos、Catherine J Wu

作者机构

  • Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Translational Immunogenomics Laboratory, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA.
  • Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA.
  • Centre for Immuno-Oncology, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, UK.
  • Krantz Family Center for Cancer Research, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Department of Pathology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Department of Pathology, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Center for Immuno-Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA.
  • Section of Computational Biomedicine, Department of Medicine, Boston University School of Medicine, Boston, MA, USA.
  • Department of Medical Education and Biomedical Sciences, Methodist University CFVH School of Medicine, Fayetteville, NC, USA.
  • Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. Panogiotis_Konstantinopoulos@dfci.harvard.edu.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA. Panogiotis_Konstantinopoulos@dfci.harvard.edu.
  • Mellen and Eisenson Family Center for BRCA and Related Genes, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. Panogiotis_Konstantinopoulos@dfci.harvard.edu.
  • Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.
  • Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.

技术路线

肿瘤样本/诊断活检 → 个体化新抗原筛选与合成多肽库(NeoVax)制备

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:35
公共数据库临床研究Frontiers in genetics

Donor-aware multi-cohort single-cell analysis identifies an LXR-linked tubular cholesterol-handling state in membranous nephropathy with a coordinated five-gene lipid-remodeling signature across renal tumors.

暂无引用数据

膜性肾病(MN)是免疫介导的肾小球疾病,持续蛋白尿使肾小管上皮细胞暴露于异常滤过蛋白负荷,其小管代谢反应尚不清楚。研究分析3个肾脏单细胞RNA测序数据集及1个肾小球 bulk 转录组队列,以供体为生物学重复,评估冻结的47基因LXR相关胆固醇处理程序及37基因胆固醇转运/外排组分,并在HK-2细胞蛋白过载后行qRT-PCR验证代表基因。结果:GSE241302中全部3例MN供体程序评分在近端小管(PT)和髓袢/厚升支高于内部参照;OEP004186中PT效应+0.480(FDR 0.0128)、PT-VCAM1 +0.348(FDR 0.0165)、髓袢/远端上皮+0.310(FDR 0.0242),逐一剔除MN供体分析均为正效应;GSE171458呈一致方向支持。PT-VCAM1比例未增加,但程序在PT及PT-VCAM1内均升高,支持状态内转录改变。16个程序基因在3个单细胞资源中平均效应为正。GSE200828中MN总体程序高于活体供肾(+0.226,FDR 0.0349),但不高于其他肾小球疾病。蛋白过载使HK-2细胞ABCA1、ABCG1、SREBF1、FASN、SCD表达升高。同一五基因面板在3种肾癌组织学中呈一致配对升高(REML合并效应+0.967,95%CI 0.843-1.092),85.3%患者胆固醇外排与脂质合成/重塑两臂同时升高。结论:MN与供体支持的LXR相关胆固醇处理转录状态相关,集中于PT及髓袢/TAL相关上皮区室,该状态对HK-2细胞蛋白过载有反应,可能反映蛋白尿性肾损伤的更广泛小管脂质稳态反应;数据未确立直接LXR激活、胆固醇外排通量增加或MN特异性。配对肾癌分析进一步识别出KIRC、KIRP、KICH中协调的肿瘤相关五基因脂质重塑特征,但未确立肿瘤细胞内在LXR激活、免疫效应或因果肿瘤机制。

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公共数据库临床研究Frontiers in epidemiology

Red blood cell distribution width and all-cause mortality in low-income populations: a NHANES-based cohort study.

暂无引用数据

基于NHANES 1999—2016数据库,本研究纳入17,412名低收入(家庭收入与贫困线比值<1)成人,随访至2016年12月31日,采用加权多变量Cox回归分析红细胞分布宽度(RDW)与全因死亡的关系。结果发现,RDW与全因死亡呈非线性关联,阈值為15.9%;低于该阈值时,RDW每升高1%,死亡风险增加29%(HR=1.29,95%CI:1.20~1.38,P<0.0001),高于阈值后关联无统计学意义。多变量校正后,RDW每升高1%,全因死亡风险增加11%(HR=1.11,95%CI:1.08~1.15,P<0.0001)。研究表明,低收入成人中RDW升高与全因死亡风险增加相关,可能作为该人群死亡风险的预后标志物,其临床预测价值尚需进一步研究验证。

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临床队列临床研究Frontiers in medicine

Systemic inflammatory response index as an independent predictor of all-cause mortality in patients receiving maintenance hemodialysis: a retrospective cohort study.

0 次引用趋势数据不足

一项回顾性队列研究纳入534例维持性血液透析患者,中位随访26.0个月,主要终点为全因死亡率。随访期间105例(19.7%)死亡。与存活者相比,死亡者年龄更大,C反应蛋白和系统性炎症反应指数(SIRI)等炎症标志物水平更高,血红蛋白和白蛋白水平更低。多因素分析显示,年龄、血清钾、血红蛋白和SIRI(OR:1.072,95%CI:1.009-1.139,p=0.025)是全因死亡的独立预测因素。ROC分析显示SIRI具有可接受的区分能力(AUC:0.724),最佳截断值为2.3,SIRI≥2.3者生存期显著短于较低者(log-rank p<0.001)。结论认为,SIRI可作为预测维持性血液透析患者全因死亡的新型、易获取的生物标志物。

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不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/11/01 01:57
临床队列临床研究Frontiers in neurology

Development and validation of a simple clinical prediction model for post-stroke seizures in critically ill patients: a multicenter retrospective cohort study.

0 次引用趋势数据不足

一项多中心回顾性队列研究纳入美国208个ICU的6,586例成人卒中患者,按7:3随机分为训练集与内部验证集,旨在开发并验证危重卒中患者院内卒中后癫痫(PSS)的简易临床预测模型。结果显示,编码的院内PSS发生率为7.5%;多因素logistic回归识别出5个独立预测因素:较年轻年龄、入院体温升高、既往高血压、较低平均红细胞血红蛋白浓度及较低格拉斯哥昏迷评分。模型训练集AUC为0.702,验证集为0.713,并在年龄、性别和卒中亚型各亚组中表现稳定。据此建立的三层床旁风险分层显示,低、中、高风险组的PSS发生率分别为3.4%、6.8%和16.2%。倾向性评分匹配后,编码PSS与院内死亡(调整OR=0.84,p=0.295)及住院时间延长(平均差=-0.30天,p=0.167)均无显著关联。结论认为,该模型为危重卒中患者编码院内PSS的简易预测工具,编码PSS本身与死亡率升高无独立关联;但该模型尚未经外部验证,不能指导临床监测或药物干预,结果适用于临床可见的编码惊厥性发作,可能不适用于非惊厥性发作表型。

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不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/11/01 01:32
临床队列临床研究Frontiers in psychology

The cost of mentalizing: executive contributions to social cognition performance in amyotrophic lateral sclerosis.

0 次引用趋势数据不足

本研究评估257例肌萎缩侧索硬化(ALS)患者和120名健康对照者的社会认知表现,采用故事类共情任务(SET)区分意图归因、情绪归因和基本因果推断,并通过向量分析量化社会与非社会成分的失衡,采用中介分析评估执行功能完整性的作用。结果显示,患者在所有SET条件下表现均显著低于对照,且心理化与基本因果推断之间存在失衡;不同ALS表型呈现不同特征,伴行为改变的ALS患者以情绪归因为主要缺陷,认知未受损的ALS患者则表现为选择性意图归因损害。执行功能与SET表现显著相关,并中介基本推断与意图归因、情绪归因之间的关系。研究表明,ALS中的心理化损害反映执行过程与专门化社会认知系统的交互作用,可分离特征支持基于网络的双通路模型。

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数据来源:openalex更新时间:2026/11/01 01:32
临床队列临床研究Frontiers in medicine

Exploratory predictive value of novel inflammatory biomarkers for microvascular obstruction after emergency revascularization in STEMI patients.

0 次引用趋势数据不足

目的:评估血细胞来源炎症标志物与ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后微血管阻塞(MVO)形成的关联及其探索性预测性能。方法:基于前瞻性队列进行回顾性分析,纳入在南京鼓楼医院接受急诊PCI的STEMI患者。所有患者术后7天内接受心脏磁共振成像,根据检查结果分为MVO组和非MVO组。收集急诊及PCI后首次常规血检和其他临床数据,计算单核细胞与淋巴细胞比值(MLR)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、系统性免疫炎症指数(SII)、系统性炎症反应指数(SIRI)和系统性炎症综合指数(AISI)等细胞比值。采用单因素和多因素logistic回归分析评估MVO的危险因素。结果:共纳入311例STEMI患者,其中198例发生MVO,113例未发生MVO。校正临床协变量后,较高的PCI后白细胞计数、中性粒细胞计数、SIRI和NLR以及较大的围PCI期嗜酸性粒细胞下降与MVO相关。在相关性降低的联合分析中,PCI后SIRI保持最稳健的关联。结论:术后白细胞计数、中性粒细胞计数、SIRI、NLR、嗜酸性粒细胞变化值及嗜酸性粒细胞百分比变化值对STEMI患者PCI后MVO形成显示出探索性预测性能,在考虑生物标志物间相关性后,PCI后SIRI表现出最稳健的关联。

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数据来源:openalex更新时间:2026/10/31 19:00
临床队列临床研究Frontiers in oncology

Interpretable machine learning for preoperative prediction of WHO/ISUP grade in clear cell renal cell carcinoma using contrast-enhanced CT-derived extracellular volume fraction.

0 次引用趋势数据不足

本研究旨在构建并验证一种可解释机器学习模型,整合增强CT衍生的细胞外容积分数(ECV)与临床及影像特征,用于术前预测透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的WHO/ISUP分级。研究回顾性纳入两家机构263例经病理确诊的ccRCC患者,A院184例随机分为训练组(128例)和内部验证组(56例),B院79例作为独立外部验证组,提取CT衍生ECV、动脉强化分数(AEF)及常规影像特征,构建6种机器学习模型并以Bootstrap重采样筛选最优模型,采用SHAP评估可解释性。结果显示,高分级ccRCC的肿瘤大小、ECV及AEF均显著高于低分级,红细胞压积则较低;最优逻辑回归模型训练组AUC为0.995,内部验证组为0.903,外部测试组为0.857;SHAP分析显示ECV、肿瘤直径和AEF为前3位预测因子。研究表明,纳入CT衍生ECV和影像特征的可解释机器学习模型可有效术前预测ccRCC的WHO/ISUP分级,为个体化风险分层和临床决策提供无创工具。

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数据来源:openalex更新时间:2026/10/31 19:00
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