目的 探讨循环微小核糖核酸(miR)-126-3p在非小细胞肺癌(NSCLC)中表达及诊断价值.方法 收集多中心miR芯片及测序数据探讨NSCLC的循环miR-126-3p的表达差异.为了评估循环miR-126-3p综合表达水平,计算标准化均数差(SMD)和综合受试者工作特征(sROC)曲线,分析sROC曲线的曲线下面积(AUC),探讨灵敏度、特异度、阳性阴性似然比,并结合组织进一步综合分析循环miR-126-3p表达.通过miRDB、starBase v2.0和TargetScan 7.1,结合NSCLC中的上调差异基因,利用互补序列方法筛选了循环miR-126-3p潜在靶基因.结果 基于6项循环miR数据集发现循环miR-126-3p表达水平高于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),受试者工作曲线显示循环miR-126-3p有较强的诊断效能(AUC＞0.5),而在199例NSCLC组中综合表达低于对照组(SMD=-1.46).sROC曲线显示循环miR-126-3p区分NSCLC组和对照组有高准确性(AUC=0.91),Egger's检验不存在发表偏倚(P＞0.05),灵敏度、特异度均≥0.80,阳性似然比、阴性似然比为5.37和0.18.此外,对26个数据集1 320例NSCLC循环和组织综合分析显示,循环miR-126-3p在NSCLC组中表达低于对照组(SMD=-2.07).sROC曲线显示低表达的循环miR-126-3p在区分NSCLC组和对照组有高准确性(AUC=0.97).此外,筛选得到循环miR-126-3p的潜在靶基因ADAM9和SLC7A5在NSCLC组中表达均高于对照组.结论 低表达的循环miR-126-3p可能是NSCLC高准确性筛查的重要生物标志物.

目的 探讨前列腺特异性抗原(PSA)水平的动态变化对晚期前列腺癌患者生存预后的影响,为前列腺癌患者个性化治疗提供一定的理论依据.方法 本研究为回顾性队列研究.连续性收集2011-01-01-2017-12-31新疆医科大学附属肿瘤医院经病理学检查确诊为前列腺癌的176例患者作为研究对象,根据治疗方案分为比卡鲁胺联合戈舍瑞林组(n=126)和氟他胺联合戈舍瑞林组(n=50).采用线性混合效应模型和Cox比例风险模型分别拟合晚期前列腺癌患者血清PSA水平的动态变化及其生存数据,进而根据共享随机效应构建极大似然估计和贝叶斯估计法下的联合模型.通过赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)以及对数似然函数(LLF)值评估2类联合模型的拟合优度.采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和预测误差(PE)比较2类联合模型的预测性能.通过独立样本t检验、Mann-Whitney U秩和检验、x2检验或Fisher确切概率法比较不同治疗方案下患者基线数据的组间差异.结果 共纳入176例前列腺癌患者,年龄45～90岁,平均年龄(71.76±7.86)岁,随访1.30～36.77个月.极大似然估计下的联合模型结果显示,相比于患者血清PSA水平未增加时,当PSA水平随时间增至10倍后,患者死亡风险增加0.94倍(HR=1.94,95％CI:1.74～2.16,P＜0.001);贝叶斯估计下的联合模型结果显示,相比于患者血清PSA水平未增加时,当PSA水平随时间增至10倍后,患者死亡风险增加1.18倍(HR=2.18,95％CI:1.77～2.73,P＜0.001).此外,极大似然估计下的联合模型展现出更好的拟合优度(AIC=3 265.01,BIC=3 303.06,LLF=-1 620.51),而贝叶斯估计下联合模型的AUC值(0.70～0.88)更大、PE值(0.04～0.10)更小,提示其具有更强的预测性能.结论 晚期前列腺癌患者血清PSA水平升高是其生存预后的危险因素,临床上应密切监测前列腺癌患者血清PSA水平的动态变化,以便更准确地制定个性化治疗方案.

目的:探讨经济而有效的宫腔内人工授精（intrauterine insemination，IUI）助孕策略。方法:回顾性队列研究分析2020年1月1日至2020年12月31日期间在北京大学第三医院妇产科生殖医学中心进行夫精IUI助孕的2266对夫妇的第1个IUI周期临床资料，根据人工授精的次数分为单次IUI组（ n=2158）和双次IUI组（ n=108），分析两组临床妊娠率和医疗花费的差异。根据是否行促排卵治疗及促排卵药物不同，将患者分为自然周期组（ n=1163）和促排卵周期组（ n=1103）。根据促排卵药物不同，促排卵周期组又分为克罗米酚（clomiphene，CC）/CC+人绝经期促性腺激素（human menopausal gonadotropin，hMG）亚组（ n=324）、来曲唑（letrozole，LE）/LE+hMG亚组（ n=670）和hMG亚组（ n=109）。对比分析不同组间IUI助孕结局。 结果:①单次IUI组和双次IUI组患者的年龄、体质量指数（body mass index，BMI）、不孕年限、子宫内膜厚度和临床妊娠率差异均无统计学意义（均 P>0.05），但双次IUI组的医疗花费明显多于单次IUI组，其差异具有统计学意义［（1 786.06±173.80）元比（3 172.99±174.91）元， P<0.001］。②女方因素、男方因素、不明原因不孕、自然周期、促排卵周期的单次IUI和双次IUI的临床妊娠率差异均无统计学意义（均 P>0.05）。单次IUI组中，不孕原因的临床妊娠率差异有统计学意义（ P=0.012）。两两比较检验显示，单次IUI者，女性因素不孕与不明原因不孕的临床妊娠率差异有统计学意义（ P=0.003）；单次IUI者，促排卵周期临床妊娠率［14.0%（145/1039）］高于自然周期临床妊娠率［7.8%（87/1119）］，差异有统计学意义（ P<0.001）；而双次IUI者，促排卵周期临床妊娠率与自然周期临床妊娠率差异无统计意义（ P=0.774）。③CC/CC+hMG亚组和LE/LE+hMG亚组的临床妊娠率［13.9%（45/324）、14.6%（98/670）］明显高于自然周期组［7.9%（92/1163）］，差异均存在统计学意义（ P=0.001， P<0.001）。多因素logistic回归分析，应用CC/CC+hMG、LE/LE+hMG促排卵是IUI临床妊娠率的独立影响因素［ OR（95% CI）=1.794（1.216~2.647）， P=0.003； OR（95% CI）=1.892（1.382~2.589）， P<0.001］。 结论:双次IUI与单次IUI在临床妊娠率相似，但双次IUI治疗费用高，故不建议进行双次IUI。促排卵治疗可以改善临床妊娠率，其中以LE/LE+hMG临床妊娠率最佳，安全性良好。

目的:利用国际大型数据库电子重症监护病房合作研究数据库（eICU-CRD）数据，建立脓毒症相关性急性肾损伤（SA-AKI）患者30 d死亡预测模型列线图，并进行预测效能验证。方法:采用eICU-CRD中的数据进行回顾性队列研究。从eICU-CRD数据库中筛选SA-AKI患者数据，包括人口统计学特征、既往病史、SA-AKI类型、改善全球肾脏病预后组织（KDIGO）-AKI分期、病情严重程度评分、生命体征、实验室指标及治疗措施；以入院时间为观察起点，死亡为结局事件，随访时间为30 d。比较不同30 d预后患者的相关变量；采用单因素Logistic回归分析和多因素Logistic回归向前似然比分析筛选SA-AKI患者30 d死亡危险因素，并构建死亡预测模型列线图；采用受试者工作特征曲线（ROC曲线）、校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验对模型的预测效能进行验证。结果:最终共201例SA-AKI患者数据纳入分析，其中30 d存活51例，死亡150例，病死率为74.63%。与存活组比较，死亡组患者年龄更大〔岁：68（60，78）比59（52，69）， P<0.01〕，体质量、短暂性SA-AKI比例、血小板计数（PLT）、血糖更低〔体质量（kg）：79（65，95）比91（71，127），短暂性SA-AKI比例：61.33%（92/150）比82.35%（42/51），PLT（×10 9/L）：207（116，313）比260（176，338），血糖（mmol/L）：5.5（4.4，7.1）比6.4（5.1，7.6），均 P<0.05〕，持续性SA-AKI比例、序贯器官衰竭评分（SOFA）、血乳酸（Lac）、总胆红素（TBil）更高〔持续性SA-AKI比例：38.67%（58/150）比17.65%（9/51），SOFA评分（分）：7（5，22）比5（2，7），Lac（mmol/L）：0.4（0.2，0.7）比0.3（0.2，0.4），TBil（μmol/L）：41.0（17.1，51.3）比18.8（17.1，34.2），均 P<0.05〕。单因素Logistic回归分析显示，年龄〔优势比（ OR）＝1.035，95%可信区间（95% CI）为1.013～1.058， P＝0.002〕、体质量（ OR＝0.987，95% CI为0.977～0.996， P＝0.007）、持续性SA-AKI（ OR＝2.942，95% CI为1.333～6.491， P＝0.008）、SOFA评分（ OR＝1.073，95% CI为1.020～1.129， P＝0.006）、PLT（ OR＝0.998，95% CI为0.996～1.000， P＝0.034）、Lac（ OR＝1.142，95% CI为1.009～1.292， P＝0.035）、TBil（ OR＝1.422，95% CI为1.070～1.890， P＝0.015）与SA-AKI患者30 d死亡风险相关；多因素Logistic回归向前似然比分析显示，年龄（ OR＝1.051，95% CI为1.023～1.079， P＝0.000）、体质量（ OR＝0.985，95% CI为0.974～0.995， P＝0.005）、心血管疾病（ OR＝9.055，95% CI为1.037～79.084， P＝0.046）、持续性SA-AKI（ OR＝3.020，95% CI为1.258～7.249， P＝0.013）、SOFA评分（ OR＝1.076，95% CI为1.013～1.143， P＝0.017）、PLT（ OR＝0.997，95% CI为0.995～1.000， P＝0.030）是SA-AKI患者30 d死亡独立危险因素。根据以上危险因素构建SA-AKI患者30 d死亡预测模型列线图；ROC曲线分析显示，该模型ROC曲线下面积（AUC）为0.798（95% CI为0.722～0.873），敏感度为86.7%，特异度为62.7%；校准曲线图显示，拟合曲线与标准曲线接近，说明预测概率与实际概率接近，提示模型预测效能较好；Hosmer-Lemeshow检验显示，χ 2＝6.393， df＝8， P＝0.603>0.05，提示该模型能够很好地拟合观察数据；通过模型预测准确率判断模型拟合质量，结果显示，该模型的预测准确率为95.3%，模型整体预测准确率为81.6%，说明模型拟合情况较好。 结论:基于SA-AKI患者30 d死亡危险因素可以成功构建死亡预测模型，该模型具有较高的准确率、敏感度、可信度和一定的特异度，有助于早期筛选出高死亡风险患者，并采取更加积极的救治方案。

目的:探讨丙氨酸氨基转移酶(ALT)水平对原发性肝癌(以下简称肝癌)发病风险的预测价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2006年7月至2007年12月在华北理工大学附属开滦总医院(26 980例)、开滦林西医院(18 306例)、开滦赵各庄医院(14 469例)、开滦唐家庄医院(4 389例)、开滦范各庄医院(4 561例)、开滦荆各庄医院(7 623例)、开滦吕家坨医院(4 249例)、开滦林南仓医院(3 136例)、开滦钱家营医院(6 356例)、开滦马家沟医院(2 319例)、开滦医院分院(3 392例)行健康体检的95 780例受试者的体检资料，其中男76 491例，女19 289例；年龄为(51±11)岁，年龄范围为18～98岁。依据ALT三分位水平将受试者分为3组：T1组31 859例(ALT<14.7 U/L)，T2组30 627例(14.7 U/L≤ALT<22.0 U/L)，T3组33 294例(ALT≥22.0 U/L)。由固定医师团队于2006、2008、2010、2012、2014年在相同地点按相同健康体检顺序对受试者进行体检，收集流行病学调查内容、人体测量学及实验室检查指标。观察指标：(1)3组受试者的临床特征比较。(2)受试者随访和肝癌的发病情况。(3)影响受试者新发肝癌的危险因素分析。(4)ALT对肝癌模型预测价值的比较。采用健康体检的方式进行随访，随访内容为肝癌新发病情况和患者生存情况。以2006年首次健康体检时间作为随访起始时间，随访终止事件为发生肝癌、失访、死亡。随访时间截至2018年12月31日。正态分布的计量资料以 ± s表示，多组间比较采用单因素方差分析。偏态分布的计量资料以 M(范围)表示，多组间比较采用Kruskal-Wallis秩和检验。计数资料以绝对数和(或)百分比表示，组间比较采用 χ2检验。采用Kaplan-Meier法计算累积发病率，累积发病率的组间比较采用Log-rank进行检验。使用限制性立方样条曲线(RCS)计算连续变化的ALT和肝癌发病风险的剂量反应关系。而后采用COX比例风险模型分析不同ALT水平分组影响肝癌发病的风险比( HR)和95%可信区间。使用似然比检验和赤池信息量准则(AIC)计算ALT对于肝癌预测模型拟合情况的影响。使用C-统计量计算不同模型的预测能力。 结果:(1)3组受试者的临床特征比较：T1组受试者男性、年龄、收缩压、舒张压、腰围、体质量指数、总胆固醇、甘油三酯、空腹血糖、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、乙型肝炎表面抗原(HBsAg)阳性、高血压病、糖尿病、肝硬化、脂肪肝、恶性肿瘤家族史、吸烟、饮酒、体育锻炼分别为23 516例、(53±14)岁、(130±21)mmHg(1 mmHg＝0.133 kPa)、(82±12)mmHg、(85±10)cm、(24±3)kg/m 2、(4.9±1.1)mmol/L、1.11mmol/L(0.79～1.63 mmol/L)、(5.4±1.6)mmol/L、(1.5±0.4)mmol/L、(2.3±1.0)mmol/L、478例、12 758例、2 482例、15例、5 899例、1 071例、9 553例、5 434例、5 210例；T2组受试者上述指标分别为24 886例、(52±12)岁、(132±21)mmHg、(84±12)mmHg、(87±10)cm、(25±3)kg/m 2、(4.9±1.2)mmol/L、1.27 mmol/L(0.91～1.90 mmol/L)、(5.5±1.7)mmol/L、(1.6±0.4)mmol/L、(2.4±0.9)mmol/L、744例、13 884例、2 677例、13例、9 365例、981例、8 935例、5 216例、5 023例；T3组受试者上述指标分别为28 089例、(50±12)岁、(132±21)mmHg、(85±12)mmHg、(89±10)cm、(26±3)kg/m 2、(5.0±1.2)mmol/L、1.45 mmol/L(1.02～2.28 mmol/L)、(5.6±1.8)mmol/L、(1.6±0.4)mmol/L、(2.3±0.9)mmol/L、1 416例、15 471例、3 583例、70例、15 277例、1 350例、10 514例、6 184例、4 447例；3组受试者上述指标比较，差异均有统计学意义( χ2＝1 181.88， F＝350.52、148.39、417.75、948.63、1 917.20、111.60, χ2＝3 747.25， F＝133.78、18.17、14.45, χ2＝478.33、306.60、181.38、58.19、5 649.18、38.82、45.69、35.11、152.64， P<0.05)。(2)受试者随访和肝癌的发病情况：95 780例受试者随访时间为9.05年(8.75～9.22年)，共有新发肝癌351例，肝癌总发病密度为3.39/10 000人年，女性肝癌发病率为1.11/10 000人年，男性肝癌发病率为3.97/10 000人年。T1组、T2组、T3组肝癌的发病密度分别为2.09/10 000人年、2.54/10 000人年和5.42/10 000人年。T1组、T2组、T3组受试者的肝癌累积发病率分别为2.47‰、3.10‰和6.11‰，3组比较，差异有统计学意义( χ2＝63.50， P<0.05)。(3)影响受试者新发肝癌的危险因素分析。COX比例风险模型分析结果显示：校正性别、年龄、体质量指数、总胆固醇、空腹血糖、HBsAg阳性、高血压病、糖尿病、肝硬化、脂肪肝、恶性肿瘤家族史、吸烟、饮酒、体育锻炼后，与T1组比较，T3组新发肝癌的风险增加( HR＝1.87，95%可信区间为1.40～2.49， P<0.05)。RCS结果显示：ALT与肝癌的发病风险呈非线性相关，且曲线呈上升趋势(RCS_S1_ χ2＝7.21， P<0.05)。(4)ALT对肝癌模型预测价值的比较：建立多因素模型，将性别、年龄、体质量指数、总胆固醇、空腹血糖、HBsAg阳性、高血压病、糖尿病、肝硬化、脂肪肝、恶性肿瘤家族史、吸烟、饮酒、体育锻炼因素共同带入模型中，计算此模型的C统计量、-2Log L值和AIC值，分别为0.791、6 313.30和6 345.30。将ALT三分位数分组带入模型中，以T1组为对照组计算此时模型的C统计量、-2Log L值和AIC值，分别为0.792、6 300.48和6 328.48。多因素＋Fbg模型的C统计量和AIC数值降低，与多因素模型的-2Log L值的差值为12.82，差异有统计学意义( χ2＝12.82， P<0.05)。 结论:ALT是肝癌的独立危险因素。在建立肝癌预测模型或评估肝癌发病风险时，ALT可作为重要的参考指标。

目的:比较逐步分析法与实验室评分法早期识别年龄<90 d发热婴儿为非细菌感染的能力。方法:采用前瞻性研究方法，选择2019年8月至2021年11月徐州市中心医院儿科收治的年龄<90 d的发热婴儿。记录患儿的基本资料，分别使用逐步分析法与实验室评分法评估患儿细菌感染高危风险或低危风险。逐步分析法是基于临床表现、年龄、血中性粒细胞计数或C-?反应蛋白（CRP）、尿白细胞、血降钙素原（PCT）或白细胞介素-6（IL-6），逐步评估发热婴儿细菌感染高危风险或低危风险；实验室评分法是基于血PCT、CRP和尿白细胞等实验室指标赋予不同分数，根据总分评估发热婴儿细菌感染高危风险或低危风险。以临床细菌培养结果为"金标准"，计算两种评估方法的阴性预测值（NPV）、阳性预测值（PPV）、阴性似然比、阳性似然比、敏感度、特异度及准确率。两种评估方法的一致性采用Kappa检验。结果:246例患儿纳入分析，经细菌培养最终被证实为非细菌感染173例（70.3%），细菌感染72例（29.3%），无法明确1例（0.4%）。逐步分析法评估为低危风险患儿105例，最终被证实为非细菌感染98例（93.3%）；实验室评分法评估为低危风险患儿181例，最终被证实为非细菌感染140例（77.4%）。两种评估方法一致性较差（Kappa值＝0.253， P<0.001）。逐步分析法早期识别年龄<90 d发热婴儿为非细菌感染的能力优于实验室评分法（NPV：0.933比0.773，阴性似然比：5.835比1.421），但前者敏感度低于后者（0.566比0.809）；逐步分析法早期识别年龄<90 d发热婴儿为细菌感染的能力与实验室评分法相似（PPV：0.464比0.484，阳性似然比：0.481比0.443），但前者特异度高于后者（0.903比0.431）。逐步分析法与实验室评分法的总体准确率相似（66.5%比69.8%）。 结论:逐步分析法早期识别年龄<90 d发热婴儿为非细菌感染的能力优于实验室评分法。

目的:分析质子泵抑制剂(PPI)预防老年急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者发生应激性溃疡(SU)效果及影响短期死亡风险的相关因素。方法:多中心回顾性队列研究。连续性纳入2017年11月至2019年12月在北大国际医院、北京安贞医院和鄂州市中心医院诊治的老年ARDS患者200例，均为入重症监护室后48 h内应用PPI(奥美拉唑、泮托拉唑、雷贝拉唑、兰索拉唑和埃索美拉唑)预防SU的患者(PPI组)，同期入院的年龄、病史和序贯器官衰竭评估(SOFA)评分类似、未应用PPI的200例老年ARDS患者为对照组，随访30 d，Kaplan-Meier生存分析和Log-rank检验比较两组的死亡风险， Cox回归分析影响死亡的相关因素，并分析不同PPI药物30 d死亡风险和有临床意义上消化道出血发生率。 结果:PPI组患者PPI应用时间为(8.4±4.4)d。38.0%(76例)对照组应用H 2受体拮抗剂，时间为(8.1±5.2)d。PPI组和对照组患者30 d全因死亡风险为20.5%(41例)比23.5%(47例)，差异无统计学意义( P>0.05)，有临床意义上消化道出血、消化道出血、医院获得性肺炎为2.5%(5例)比7.0%(14例)、5.5%(11例)比12.5%(25例)、9.0%(18例)比4.0%(8例)，差异有统计学意义(均 P<0.05)。多因素 Cox回归分析显示，年龄>70岁( HR＝1.845，95% CI：1.131～3.010， P<0.05)、动脉血氧分压<78.0 mmHg(1 mmHg＝0.133 kPa， HR＝2.143，95% CI：1.317～3.487， P<0.01)、SOFA评分>14分( HR＝3.603，95% CI：1.741～7.456， P<0.01)和血乳酸>3.8 mmol/L( HR＝2.725，95% CI：1.437～5.167， P<0.01)是影响30 d死亡风险的相关因素。与对照组患者比较，奥美拉唑、泮托拉唑、雷贝拉唑、兰索拉唑和埃索美拉唑等5种PPI的30 d病死率差异无统计学意义(均 P>0.05)，且有临床意义上消化道出血发生率均降低(均 P<0.05)，5种PPI间比较差异无统计学意义(均 P>0.05)。 结论:PPI虽然对老年ARDS患者短期病死无影响，但在降低消化道出血发生的同时，增加医院获得性肺炎的发生风险。其中，高龄、低动脉血氧分压、高SOFA评分和高血乳酸是影响30 d死亡的危险因素。

目的:深度了解我国临床医师对华氏巨球蛋白血症（WM）疾病的认知，临床诊疗行为和经验，为促进我国WM规范化诊疗，改善WM患者临床结局提供研究证据。方法:开展面向全国多家三级以及二级医院内血液科、血液肿瘤科以及肿瘤内科医师的调研，自2022年2月至2022年7月招募有WM诊疗经验的临床医师，使用定性序贯定量调研的方法开展研究。结果:来自于22个省级行政区内33个城市中219家医院的415位临床医师参加了调研。调研结果显示，在诊断方面，虽然医师为疑似WM患者开具的检查检验项目较为统一（实验室检查项目建议率92%～99%、病理检查79%～95%、基因检查96%、影像学检查63%～83%），但在临床实践中（医师认为）仍有22%的患者会被误诊为其他疾病，且非三甲医院的误诊率高于三甲医院（29%对21%， P<0.001），WM极易与其他疾病混淆以及医师经验不足无法做出准确判断是医师认为的最主要原因；96%的医师认为WM患者需接受MYD88和CXCR4为主的基因检测，因其有助于疾病确诊以及指导治疗方案的选择。在治疗方面，55%的医师认为缓解症状是主要治疗目标，另外检查指标的改善（54%）以及延长总生存期（51%）也是我国医师关注的治疗目标。在有治疗指征的患者中，医师认为21%左右的患者不会接受治疗，主要是经济因素以及患者对疾病认知不足造成的。在选择治疗药物时，63%的医师会把患者是否可以负担治疗药物作为主要的影响因素，其次是患者合并症（61%）、基因检测结果（55%）、疾病风险等级（54%）等。在治疗方案选择上无论是初诊患者还是复发/难治患者，94%医师认为布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂（Bruton tyrosine kinase inhibitors, BTKi）是WM最主要的治疗药物（初治95%，复发75%），BTKi中伊布替尼推荐比例最高（84%）。对于接受治疗的患者中，医师的认为约23%的患者不能完成计划的治疗方案，主要原因与有治疗指征但未接受治疗的原因相同。针对WM的学科发展，66%的医师认为仍需加强临床医师和患者对疾病认知，提高WM的诊断率。 结论:本研究是首项针对WM的全国范围医师调研，系统性地描述了我国医师在WM诊疗中存在的问题，包括疾病误诊率高、基因检测和治疗新药可及性低、患者对治疗依从性差，我国医师认为改善医师和患者对WM的认识是当前亟须解决的问题之一。

目的:探讨蛋白激酶B1(Akt1)基因介导内质网类似激酶(PERK)/真核细胞翻译启始子2α(eIF2α)信号通路参与肺癌细胞增殖及细胞凋亡的机制。方法:选择人肺腺癌细胞系A549按实验转染方案随机分组，分为空白(Blank)组、沉默Akt1(si-Akt1)阴性对照(NC)组、si-Akt1组、过表达Akt1(OE-Akt1) NC组、OE-Akt1组、CCT020312(PERK选择性激动剂)组和OE-Akt1+CCT020312组。应用实时定量反转录聚合酶链反应(RT-qPCR)和蛋白质印迹法(Western blot)检测各组细胞中相关基因的mRNA和蛋白表达水平；同时分别应用噻唑蓝(MTT)法和流式细胞术检测各组细胞增殖和凋亡水平。两组间比较为 t检验，多组间比较采用单因素方差分析。 结果:Si-Akt1组的Akt1的mRNA(0.99±0.05比0.45±0.03， t＝16.04， P<0.05)和蛋白表达(0.32±0.03比0.12±0.01， t＝10.95， P<0.05)低于si-Akt1 NC组。si-Akt1组PERK/p-PERK、eIF2α/p-eIF2α、GRP78和CHOP的mRNA(PERK：0.97±0.04比1.77±0.07， t＝17.190， P<0.05；eIF2α：1.01±0.06比1.53±0.06， t＝10.610， P<0.05；GRP78：1.06±0.03比1.98±0.08， t＝18.650， P<0.05；CHOP：0.94±0.04比1.63±0.06， t＝16.570， P<0.05)和蛋白表达(p-PERK：1.15±0.05比2.23±0.11， t＝15.480， P<0.05；p-eIF2α：1.69±0.07比3.12±0.19， t＝12.230， P<0.05；GRP78：0.84±0.05比2.87±0.15， t＝22.650， P<0.05；CHOP：1.46±0.07比2.65±0.13， t＝14.400， P<0.05)明显高于si-Akt1 NC组；细胞增殖能力明显低于si-Akt1 NC组(48 h：0.48±0.03比0.31±0.02， t＝8.167， P<0.05；72 h：0.78±0.04比0.60±0.03， t＝6.235， P<0.05)，细胞凋亡率明显高于si-Akt1 NC组(8.58±1.34比23.4±2.4， t＝9.250， P<0.05)。同时，CCT020312组PERK/p-PERK、eIF2α/p-eIF2α、GRP78和CHOP的mRNA(PERK：1.00±0.04比1.87±0.08， t＝26.940， P<0.05；eIF2α：1.00±0.05比1.57±0.07， t＝11.640， P<0.05；GRP78：1.00±0.03比2.02±0.10， t＝41.640， P<0.05；CHOP：1.00±0.06比1.66±0.07， t＝20.210， P<0.05)和蛋白表达(p-PERK：1.12±0.05比2.30±0.11， t＝16.910， P<0.05；p-eIF2α：1.65±0.05比3.20±0.18， t＝13.260， P<0.05；GRP78：0.80±0.04比2.74±0.15， t＝21.640， P<0.05；CHOP：1.44±0.06比2.61±0.13， t＝14.150， P<0.05)明显高于Blank组；细胞增殖能力明显低于Blank组(48 h：0.46±0.03比0.29±0.02， t＝8.167， P<0.05；72 h：0.80±0.04比0.57±0.03， t＝7.967， P<0.05)，细胞凋亡率明显高于Blank组和相应NC组(8.71±1.44比23.43±2.36， t＝9.222， P<0.05)。然而，OE-Akt1组的Akt1的mRNA(0.99±0.05比1.88±0.09， t＝14.970， P<0.05)和蛋白表达(0.31±0.03比0.87±0.04， t＝19.400， P<0.05)明显高于OE-Akt1 NC组，PERK/p-PERK、eIF2α/p-eIF2α、GRP78和CHOP的mRNA(PERK：0.98±0.05比0.65±0.05， t＝8.656， P<0.05；eIF2α：1.03±0.05比0.47±0.04， t＝12.970， P<0.05；GRP78：1.2±0.04比0.32±0.03， t＝30.210， P<0.05；CHOP：0.99±0.03比0.55±0.04， t＝11.940， P<0.05)和蛋白表达(p-PERK：1.16±0.05比0.99±0.05， t＝4.164， P<0.05；p-eIF2α：1.69±0.07比1.23±0.07， t＝8.642， P<0.05；GRP78：0.86±0.04比0.34±0.02， t＝20.140， P<0.05；CHOP：1.48±0.06比0.71±0.04， t＝19.880， P<0.05)明显低于OE-Akt1 NC组，细胞增殖能力(48 h：0.45±0.03比0.60±0.02， t＝7.206， P<0.05；72 h：0.76±0.04比0.97±0.05， t＝5.681， P<0.05)明显高于OE-Akt1 NC组，细胞凋亡率(8.62±1.32比4.36±0.75， t＝4.860， P<0.05)明显低于OE-Akt1 NC组(均值 P<0.05)。 结论:沉默Akt1表达可通过促进PERK/eIF2α信号通路的激活，进而抑制肺癌细胞增殖，促进其凋亡。

目的:基础研究表明，可溶性CD73（sCD73）可抑制炎症反应，限制持续免疫细胞激活引起的过度组织损伤。芬兰一项前瞻性观察性急性肾损伤（FINNAKI）研究表明，sCD73与脓毒症90 d病死率无关。本研究通过对FINNAKI研究数据进行二次分析，旨在进一步探讨sCD73水平与脓毒症患者90 d病死率的关系在脓毒性休克与非脓毒性休克中是否一致。方法:FINNAKI研究是2011年9月1日至2012年2月1日在芬兰17个重症监护病房（ICU）进行的一项前瞻性观察性队列研究，该研究患者的脓毒症/脓毒性休克诊断参照脓毒症1.0（Sepsis-1）诊断标准，收集该研究中患者的一般资料、治疗情况、并发症及90 d病死率等资料。为了评估sCD73与90 d病死率的关系在脓毒性休克和非脓毒性休克患者中的区别（即交互作用），采用似然比检验，将乘积项（sCD73×脓毒性休克或非脓毒性休克）纳入多因素Logistic回归方程，进行交互检验；采用脓毒症3.0（Sepsis-3）诊断标准进行敏感性分析；采用广义相加模型（GAM）对脓毒性休克和非脓毒性休克患者中sCD73与90 d病死率关系的交互作用进行验证。结果:共纳入588例连续入院的严重脓毒症/脓毒性休克患者，90 d死亡164例，90 d病死率为27.89%。基于Sepsis-1诊断标准，非脓毒性休克患者159例，脓毒性休克患者429例。与非脓毒性休克患者比较，脓毒性休克患者血乳酸（Lac）水平、序贯器官衰竭评分（SOFA）、1 d液体平衡及机械通气、12 h急性肾损伤（AKI）、肾脏替代治疗（RRT）、术后入ICU比例均明显升高，急诊入ICU比例明显降低。基于Sepsis-3诊断标准，非脓毒性休克患者383例，脓毒性休克患者205例；两组间临床资料分析结果与基于Sepsis-1的分析结果类似。基于Sepsis-1，非脓毒性休克与脓毒性休克患者90 d病死率差异无统计学意义〔23.90%（38/159）比29.37%（126/429）， P>0.05〕；但基于Sepsis-3，脓毒性休克患者90 d病死率明显高于非脓毒性休克患者〔37.56%（77/205）比22.72%（87/383）， P<0.01〕。多因素Logistic回归分析和交互检验显示，无论使用Sepsis-1还是Sepsis-3，在非脓毒性休克和脓毒性休克患者中，调整了所有混杂因素后（除外合并症数量），sCD73与90 d病死率的关系显著不同，即存在交互作用，Sepsis-1和Sepsis-3的交互检验 P值分别为0.046、0.027。在非脓毒性休克患者中，sCD73与90 d病死率呈正向关联〔Sepsis-1：优势比（ OR）＝1.46，95%可信区间（95% CI）为0.99～2.13， P＝0.053；Sepsis-3： OR＝1.34，95% CI为1.02～1.74， P＝0.034〕。在脓毒性休克患者中，sCD73与90 d病死率有负向关联趋势（Sepsis-1： OR＝0.91，95% CI为0.69～1.20， P＝0.494；Sepsis-3： OR＝0.80，95% CI为0.55～1.17， P＝0.249）。GAM模型验证结果与Logistic回归方程交互检验结果一致。 结论:在非脓毒性休克和脓毒性休克患者中，sCD73与90 d病死率的关系显著不同，即存在交互作用。在非脓毒性休克患者中，sCD73与90 d病死率呈正向关联；在脓毒性休克患者中，sCD73与90 d病死率有负向关联趋势。