目的 用现有药代动力学(PK)药物相互作用(DDI)信息的数据库,构建出可用于预测AUC倍数变化(FC)的机器学习模型,用于探究对现有DDI预测的可能,为临床用药提供一定的合理建议.方法 从美国食品药品监督管理局(FDA)认证的药品标签中提取DDI的PK数据和AUC倍数变化的数据.通过DrugBank检索出DDI有关的多肽和药效学(PD)信息,用蛋白质资源(UniProt)对相关多肽ID进行药物类型(PPDT)标识,用矩阵归一化的代码生成便于分析的多维向量数据.PPDT对AUC的影响和所产生的倍数变化作为因变量,进行机器学习模型构建.用均方根误差(RMES)值最小的模型进行模型构建,训练出袋装决策树(Bagged)预测模型.利用训练好的模型对部分药物检验,检测模型的预测性别.通过查阅现有的有关检测DDI对的文献研究结果,对预测值进行分析比较,对模型进行评价.结果 检验模型药物对共16对,分别为16种药物对他克莫司的影响,发现对DDI的有无预测准确率为81.25％;预测结果根据FDA标准分类强弱,结果表明,DDI强弱预测,偏离较大的预测较少.结论 模型预测DDI的有无评价一般;但对DDI的强弱分类后,对DDI的预测结果较好,预测结果说明模型预测性能对于在临床试验之前进行潜在的DDI评估具有一定的参考价值.

目的 探讨新型量子点荧光免疫层析法测定血清淀粉样蛋白A(SAA)的应用.方法 采用双抗夹心法结合量子点荧光免疫层析技术制备以二硝基苯酚(DNP)-牛血清白蛋白(BSA)系统为质控线的SAA检测试剂盒.通过鸡IgY-羊抗鸡IgY系统作为对照评价了 DNP-BSA系统作为质控线的可行性,并通过优化量子点微球与抗体的偶联条件,进一步提高试剂盒的性能,并对试剂盒的空白限、检出限、线性范围、精密度、准确度、特异度、稳定性,以及临床实际样本测定等方面进行了评价.结果 以DNP-BSA系统作为质控线的SAA试剂盒受干扰成分浓度的影响小,稳定性高,热稳定性好.量子点微球与SAA抗体偶联比例为100 μg/mg,偶联反应液浓度为25 mmol/L 3-吗啉丙磺酸pH 7.4,与DNP-BSA偶联比例为100 μg/mg,偶联反应液浓度为25 mmol/L吗啉乙磺酸pH 6.0时偶联效果最佳.试剂盒最低检出限为0.5 mg/L;线性范围为1～200 mg/L,R2≥0.99;批内精密度变异系数(CV％)≤5.31％,批间精密度CV％≤15％;在低、高浓度的回收率分别为101.42％、98.83％;在血红蛋白浓度≤5 g/L,胆红素浓度≤0.15 g/L,胆固醇浓度≤15 g/L,甘油三酯浓度10 g/L时,SAA的检测结果无干扰;试剂盒在50 ℃放置21 d,稳定性良好;试剂盒与Roche的SAA电化学发光试剂盒同步检测67例样本结果具有高度一致性.结论 研制的SAA检测试剂盒灵敏度、线性、精密度、准确度、特异度及加速稳定性都满足试剂盒的要求,与鸡IgY-羊抗鸡IgY系统相比DNP-BSA系统作为质控线独立性好,测定临床样本准确度和热稳定性更佳.

目的:探讨前列腺小体外泄蛋白(PSEP)联合前列腺特异性抗原(PSA)在PSA"灰区"且前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)评分3 分前列腺癌诊断中的价值.方法:收集 2019～2022 年行前列腺多参数核磁共振检查,并且接受前列腺穿刺活检或经尿道前列腺电切/剜除术的 211 例PSA"灰区"(4～10 μg/L)且PI-RADS评分3 分患者的临床资料.术前收集尿样,采用酶ELISA检测尿PSEP浓度.分析在PSA"灰区"且PI-RADS评分3 分患者中PSEP、PSA用于诊断前列腺癌的性能及差异.结果:病理确诊前列腺癌57 例(阳性组);良性前列腺组织154 例(阴性组).阳性组游离前列腺特异性抗原(fPSA)、游离前列腺特异性抗原(fPSA)与总前列腺特异性抗原(tPSA)比值(f/t PSA)、尿PSEP水平均低于阴性组(P均<0.01).在PSA"灰区"且PI-RADS评分3 分的患者中,f/t PSA,PSEP均可作为独立因子用于预测前列腺癌(P均<0.01).其中,以f/t PSA、PSEP单参数诊断前列腺癌的受试者操作特征(ROC)曲线下面积、最佳截断值、敏感度、特异度分别为 0.70、0.18、84.21%、58.44%;0.78、1.45 μg/L、70.18%、77.27%.利用PSEP联合f/t PSA多参数模型预测前列腺癌的ROC曲线下面积为0.82,最佳截断值为0.31,敏感度为 82.46%,特异度为 75.32%,其预测性能显著优于单参数f/t PSA、PSEP(P<0.01,P=0.04).结论:对于PSA"灰区"且PI-RADS评分3 分的患者,f/t PSA,PSEP均可作为独立预测前列腺癌的有效因子;PSEP联合f/t PSA多参数模型可替代传统筛查所用的单参数f/t PSA,提高诊断性能,减少非必要穿刺活检.

作物的茎秆由细胞-组织-器官等多尺度结构构成,维管束是茎秆的主要机械支持组织,细胞是最基本的力学承载单元,细胞的力学性能取决于细胞壁的力学性能和细胞的形态结构.细胞壁的结构特征(微纤丝角、晶体尺寸等)逐级影响到细胞、维管束和茎秆的力学性能,对细胞壁结构特征的研究可以为培育抗倒伏性状良好的品种提供参考.本文以甘蔗(Sac-charum officinarum)品种'桂糖49号'为研究对象,采用X射线衍射技术检测甘蔗茎秆维管束厚壁细胞壁微纤丝角,分析微纤丝角和晶体尺寸对甘蔗茎秆维管束力学性能的影响,以揭示甘蔗超微结构与宏观力学性能之间的内在关系.研究结果表明,在茎秆横断面上,从蔗皮到蔗芯厚壁细胞的细胞壁微纤丝角呈增大的趋势;沿茎秆纵向从基部、中部到梢部的厚壁细胞的细胞壁微纤丝角的变化不明显.茎秆单根维管束的拉伸弹性模量与微纤丝角呈负相关,相关系数r=-0.655;与纤维素晶体尺寸呈正相关,相关系数r=0.604.单根维管束的拉伸强度差异的43％是由微纤丝角引起的.

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一.临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的"金标准".由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值.现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题.为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法.方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net).首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计.结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD).测试得到SMAPE为9.39％,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34.与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果.结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持.

目的 胸部X线是临床实践中常见的胸部疾病筛查和诊断方式.由于放射科医生长时间阅片容易视觉疲劳以及医疗资源分配不均衡的问题,导致误诊和漏诊的情况时有发生.针对这一问题,本研究运用深度学习技术,提出了一个基于ConvNeXt模型的胸部X线图像的疾病检测方法,旨在提高胸部疾病诊断准确度、减轻误诊风险并提高医生工作效率.方法 利用大规模公开胸部X线图像数据集ChestX-ray14训练ConvNeXt模型,该模型在ResNet模型的基础上,融合了视觉Transformer结构的优势,可以有效提高模型的特征提取和识别能力,同时以AUC(ROC曲线下方的面积)作为模型性能的评价指标,与已有的分类模型CheXNet、ResNet及Swin Transformer进行了对比.此外,通过引入Grad-CAM可视化方法,利用卷积神经网络特征图的梯度信息生成胸部X线图像的类激活热力图,实现对病灶区域的定位,从而提高医生的诊断效率.结果 基于ConvNeXt模型的诊断方法在识别14种胸部疾病时平均AUC值可达0.842,特别在识别积液(AUC值为0.883)、水肿(AUC值为0.902)和疝气(AUC值为0.942)等疾病时表现较为令人满意.结论 本文提出的方法在胸部X线图像的疾病检测中具有较好的性能,是一种对胸部X线图像进行胸部疾病诊断进而协助医生提高工作效率的有益尝试.

目的:利用温敏性水凝胶泊洛沙姆 407(P407)负载Erastin缓释系统诱导人子宫内膜癌细胞(Ishikawa)铁死亡.方法:构建并评估负载Erastin水凝胶复合物(P407Era)的物理表征、相变时间和缓释性能.实验分为对照(control,Ctrl)组、水凝胶(P407)组、Erastin处理(Erastin)组和水凝胶负载 Erastin(P407Era)组.CCK-8 检测细胞增殖情况,ROS试剂盒检测细胞内活性氧含量,TUNEL原位细胞凋亡试剂盒检测细胞凋亡,Mito-Tracker Red CMXRos检测细胞线粒体膜电位,Mito-FerroGreen检测线粒体内Fe2+含量,免疫荧光和RT-qPCR检测铁死亡相关分子的表达水平.结果:P407 水凝胶的相变时间与浓度呈负相关,18%浓度的P407 水凝胶复合物药物缓释性能较优.与对照组相比,P407 组、Erastin组和P407Era组的Ishikawa细胞增殖、迁移和侵袭均受明显抑制,且P407Era组比Erastin组抑制增殖、迁移和侵袭作用更加明显;Erastin组及P407Era组细胞活性氧水平、细胞凋亡相对数量显著升高;细胞线粒体膜电位和线粒体Fe2+结果显示,Erastin组和P407Era组细胞线粒体膜电位显著下降,且线粒体Fe2+含量显著升高;免疫荧光结果显示Erastin组及P407Era组GPX4 含量显著降低,NRF2 含量无明显变化;Erastin组及P407Era组TFR1、NCOA4 和P53 的mRNA表达水平显著升高.结论:温敏性水凝胶泊洛沙姆 407 负载Erastin缓释系统诱导人子宫内膜癌细胞发生铁死亡.

目的 对胶乳增强免疫比浊神经元特异性烯醇化酶(neuron-specific enolase,NSE)试剂盒进行性能验证.方法 按照CNAS-GL037:2019《临床化学定量检验程序性能验证指南》、WS/T492-2016《临床检测定量测定项目精密度与正确度性能验证》并结合试验工作,重新设计了检验方法,在贝克曼库尔特AU5800全自动生化分析对北京九强金斯尔NSE胶乳增强免疫比浊法试剂盒的正确度、精密度、线性范围、可报告范围和生物参考区间等性能进行验证和评估,并与对应罗氏电化学发光法试剂盒进行方法学比对.测试结果与厂家所给出的产品分析性能以及美国国家卫生委员会临床检测中心(National Center for Clinical Laboratories,NCCL)的相关指标进行了对比.结果 5个水平的正确度偏倚分别为1.74％、-1.42％、-0.88％、-3.09％和-0.90％;2个水平的批内及批间精密度的变异系数(coefficient of variation,CV)分别为1.85％和0.88％(判断标准CV<7.5％),4.99％和3.34％(判断标准CV<10％);线性范围(3.5～148.1ng/mL)验证回归系数a值为0.9894,R2=0.9978;最大稀释倍数为8倍,临床可报告上限为1165.2ng/mL;厂家提供的生物参考区间为0～16.3ng/L,符合率R为100％,各性能均通过验证.此外,与罗氏电化学发光试剂盒进行方法学比对,其相关性分析结果为:两种方法的相关性(R2=0.989)、一致性(CCC=0.984)均较好,在临床判定效果上同Roche的电化学发光试剂盒相比,免疫增强比浊方法阳性符合率为95.74％,阴性符合率为96.23％,两者测定值接近,相关系数达0.9894.结论 基于全自动生化分析平台测定的NSE胶乳增强免疫比浊试剂盒,各性能均可以较好地满足临床使用要求,且与电化学发光法检测结果一致性较好,有望进一步推进NSE国产体外诊断试剂盒的临床应用.

目的 探索一种在小数据量条件下提高医学诊断神经网络模型准确率和泛化能力的方法,解决在指甲病图像计算机辅助诊断中由于训练数据量小而导致神经网络模型性能不佳的问题.方法 提出融合实例分割与细粒度特征分类的双模型策略,采用第一届全国数字健康创新应用大赛健康医疗大数据主题赛基于图像的指甲病智能诊断模型任务数据集训练基于双模型策略的神经网络模型,该任务数据集涵盖甲母痣、甲沟炎、银屑病甲、甲真菌病、甲下出血、甲黑线、甲周疣、甲黑素瘤8类指甲病,各类别不平衡.评估双模型策略的诊断性能,并与相同软、硬件训练条件下单模型策略[图像分类模型(ResNet50、Swin Transformer)和基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的目标检测模型]进行比较.结果 纳入任务数据集包括甲母痣210例、甲沟炎186例、银屑病甲69例、甲真菌病203例、甲下出血149例、甲黑线71例、甲周疣93例、甲黑素瘤67例共1 048例样本,其中90％的样本用于训练不同策略的模型,10％用于评估模型.基于ResNet50的图像分类模型的micro F1值为0.324,基于Swin Transformer的图像分类模型为0.381,基于Faster R-CNN的目标检测模型为0.572,基于双模型策略的Mask R-CNN+Swin Transformer模型为0.714.双模型策略预测各指甲病的准确度为甲母痣80.95％(17/21)、甲沟炎89.47％(17/19)、银屑病甲100.00％(7/7)、甲真菌病70.00％(14/20)、甲下出血73.33％(11/15)、甲黑线14.29％(1/7)、甲周疣55.56％(5/9)、甲黑素瘤42.86％(3/7).双模型策略在该任务1 000例测试集中的micro F1值为0.844.结论 双模型策略可以有效结合功能不同的模型,更好地完成小数据量训练条件下的指甲病图像智能诊断任务.

目的 制备超声触发胺碘酮缓释微针贴片,并进一步探讨胺碘酮缓释微针在心房颤动(房颤)治疗中的应用效果.方法 制备超声触发胺碘酮缓释微针贴片,用高效液相色谱法(HPLC)测定载药量,通过光学显微镜、扫描电镜及皮肤穿刺实验等方法检测微针形态学、稳定性、皮肤穿刺性能,用Franz扩散池法测定微针体外渗透性,药效学实验观察微针对大鼠房颤模型治疗情况.结果 本研究制备的微针队列排布完好、排列完整,背衬无气泡,针形锐利、完整无断裂,形态良好,针尖平均载药量为(4.67±0.51)μg,且微针穿刺性能良好,针尖硬度合格、溶解能力良好;体外透皮渗透结果显示,两组溶液前0～6 h释放较为缓慢,8～24 h明显提高,24～36 h急剧升高,在72 h累计释放量最高,且8～72 h胺碘酮混悬液累积释放曲线明显高于胺碘酮脂质体溶液.药效学结果显示,超声触发胺碘酮缓释微针贴片可延缓大鼠房颤诱发时间[(7.52±1.26)s比(5.75±1.14)s],缩短房颤持续时间[(4.21±0.89)s比(6.32±1.02)s],改善大鼠心功能[左心房内径为(3.52±0.50)s比(4.11±0.35)s、舒张期室间隔厚度为(2.24±0.18)s比(2.58±0.3)、收缩期室间隔厚度为(3.11±0.32)s比(3.59±0.50)];组织药物含量结果,模型大鼠心房中胺碘酮含量明显增加,血浆、肺、肝脏、肾脏、脾脏中胺碘酮含量明显降低.结论 制备的超声触发胺碘酮缓释微针贴片性能良好,可促进胺碘酮透皮递送,具有良好的缓释性能,具有良好的临床应用前景.