凹凸棒石是一种含水富镁的硅酸盐黏土矿物,具有良好的流变调节性、离子交换能力、吸附性能和载体功能等特点,在食品、医药、化妆品等领域中展示出了巨大的应用潜力.现综述凹凸棒石的结构、基本性质及在食品、医药及化妆品领域中的应用,为其应用提供参考.

帕金森病是一种中枢神经系统变性疾病,为多基因遗传.因中脑多巴胺代谢失调而引起运动障碍等症状.目前,尽管用于治疗帕金森病的药物是针对该疾病发病机制开发的,但是由于在血脑屏障渗透性方面仍存在着一定的缺陷,导致这些药物的治疗效果不佳.纳米材料为帕金森病的药物治疗提供了解决方案,能够将药物靶向到特定区域,解决药物缺乏特定部位的递送问题.纳米材料具有独特的物理化学特性,可以通过不同的机制穿越血脑屏障.最新研究表明,携带纳米载体和合适配体的治疗药物,有助于改善亲、疏水性药物在大脑中的分布,实现特定部位的药物递送.黑磷是近5年备受关注的新型纳米材料,因其独特结构赋予的性能,包括优越的光热/光动力特性、还原性、高载药能力以及良好的生物相容性等,被广泛应用于生物医药领域研究.在这篇综述中,我们将介绍帕金森病的病理机制以及黑磷纳米片在帕金森病治疗中的适用性.

目的本研究旨在结合传统MRI序列及增强检查,提取多模态高通量影像组学特征并联合语义特征,使用不同的机器学习分类器构建不同的模型并绘制列线图来鉴别高级别胶质瘤(high-grade glioma,HGG)和单发性脑转移瘤(solitary brain metastasis,SBM).材料与方法本研究对101名患者的多参数MR图像进行了回顾性分析,由两位资深医师标定肿瘤感兴趣区,然后对每个序列分别提取影像组学特征后进行组合,共提取428组影像组学特征.为消除人为标定差异,进行组内相关系数一致性检验,并运用最大相关最小冗余算法选取最具相关性的特征,然后进一步通过最小绝对收缩和选择算子算法筛除冗余特征.本研究采用支持向量机、逻辑回归、随机森林及K近邻四种算法建立分类模型.结合放射科医生评估的七项语义特征,通过卡方检验和多因素分析去除差异无统计学意义的语义特征.然后结合组学特征建立综合模型并绘制列线图.最终,评价各模型的诊断能力,以确定最优分类器.结果HGG及SBM患者建立的影像组学模型中LR的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值最高,训练集与测试集分别为0.90和0.90.语义特征建立的模型中随机森林模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.82和0.87.语义特征联合影像组学评分后采用逻辑回归建立的模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.91和0.92.结论本研究使用影像组学机器学习分类器并联合其他图像语义特征绘制列线图对HGG及SBM进行鉴别,这是一种非侵入性方法,具有较好的准确性,为临床决策和实践提供了较大的帮助.

目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征,结合临床变量构建模型,预测局部晚期宫颈鳞癌(locally advanced cervical squamous cell carcinoma,LACSCC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NACT)后淋巴结转移状况.材料与方法回顾性分析两个中心2013年1月至2022年2月的265例接受NACT并行根治性子宫切除术的LACSCC患者病例及影像,中心1的数据用于模型训练,中心2的数据用于模型验证.所有患者NACT治疗前行盆腔MRI检查.于矢状位T2加权成像(sagittal T2-weighted imaging,Sag_T2WI)、轴位弥散加权成像(axial diffusion-weighted imaging,Ax_DWI)和延迟期矢状位对比增强T1加权成像(sagittal T1-weighted contrast-enhanced imaging,Sag_T1C)勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI)并提取影像组学特征.通过K最佳(K-Best)及最小绝对值收缩与选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)降维并筛选出与淋巴结转移强相关影像组学特征.基于每个序列筛选后的组学特征构建三个单序列模型,在所有特征间作相关性分析,排除高度相关的组学特征,并对临床变量进行多变量回归分析,融合临床变量及筛选后的影像组学特征构建临床-影像组学的组合模型,比较模型间性能差异.利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的诊断性能及临床效能.结果Sag_T2WI、Ax_DWI、Sag_T1C三个序列分别筛选出6、3、7个与淋巴结转移高度相关的组学特征,其中2个形状特征和10个纹理特征被纳入组合模型.多因素logistic回归分析显示MRI评估的淋巴结状态是淋巴结转移的预测因素(P<0.05).与单序列模型相比,组合模型具有更好的预测能力,在训练集和验证集的诊断能力最高,ROC曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.848[95％(confidence interval,CI):0.785～0.912]、78.2％、74.4％和0.827(95％CI:0.737～0.917)、80.8％、69.4％.DCA显示如果风险阈值超过60％,则用组合模型预测LACSCC患者NACT后淋巴结状态可获得较大的临床效益.结论基于治疗前MRI,联合Sag_T2WI、Ax_DWI、Sag_T1C三个序列的组学特征及临床信息对LACSCC患者NACT后淋巴结转移具有较好的预测效能.

目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征构建模型预测局部晚期宫颈癌(locally advanced cervical cancer,LACC)新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NACT)后淋巴脉管间隙浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)状态.材料与方法回顾性分析了300例于2013年至2022年来自于河南省人民医院(训练集187人,LVSI阳性73人)和河南省肿瘤医院(验证集113人,LVSI阳性31人)接受NACT并行根治性子宫切除术LACC患者的临床及影像资料.于轴位弥散加权成像(axial diffusion-weighted imaging,Ax_DWI)、矢状位T2加权成像(sagittal T2-weighted imaging,Sag_T2WI)和矢状位对比增强T1加权成像(sagittal T1-weighted contrast-enhanced imaging,Sag_T1C)上勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI)并提取特征,利用递归特征消除算法与最小绝对值收缩与选择算法筛选影像组学特征.随后,基于逻辑回归分类器分别建立单序列模型,双序列模型及基于三序列组学特征的联合序列模型.使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估各模型性能,使用DeLong检验比较曲线下面积(area under the curve,AUC),通过决策曲线评估模型的临床价值.结果在验证集中,基于Ax_DWI、Sag_T2WI及Sag_T1C构建的单序列模型的AUC分别为0.717[95％置信区间(confidence interval,CI):0.605～0.829]、0.734(95％CI:0.633～0.836)和0.733(95％CI:0.626～0.841);基于Ax_DWI+Sag_T2WI、Ax_DWI+Sag_T1C及Sag_T2WI+Sag_T1C构建的双序列模型的AUC值分别为0.763(95％CI:0.660～0.866)、0.786(95％CI:0.692～0.881)与0.815(95％CI:0.731～0.899);联合序列模型的AUC值为0.829(95％CI:0.740～0.914),高于各单序列模型与双序列模型,但联合序列模型与Ax_DWI模型、Sag_T2W1模型及Ax_DWI+Sag_T2W1模型之间AUC差异无统计学意义(P=0.015～0.047).决策曲线显示联合序列模型的临床净效益高于单序列模型与各双序列模型.结论基于治疗前mpMRI影像组学特征构建的联合序列模型可有效预测LACC患者NACT后的LVSI状态.

目的 探讨膝骨关节炎(knee osteoarthritis,KOA)患者髌下脂肪垫(infrapatellar fat pad,IPFP)脂肪分数(fat fraction,FF)及T2值与KOA程度之间的关系.材料与方法 前瞻性招募同日行膝关节X线和MRI检查的受检者(男34例,女65例),依据膝关节X线Kellgren-Lawrence分级(KLG)将受检者分成无KOA组(KLG 0～1级)、轻度KOA组(KLG 2级)和重度KOA组(KLG 3～4级)三组.应用3.0 T MR非对称回波的最小二乘估算法迭代水脂分离(iteraterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation quantitation,IDEAL-IQ)、T2 mapping技术测量IPFP的FF及T2值,采用Pearson或Spearman相关性分析FF值及T2值与KOA程度的相关性;采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估其对KOA的诊断性能.结果 随着KOA程度进展,IPFP的FF值相应越低,T2值越高.无KOA、重度KOA和轻度KOA三组间FF及T2值差异显著,三组的FF值分别为73.13％±3.98％,67.42％±2.25％,61.92％±3.24％,T2值分别为81.04(79.61,82.44)ms,82.72(81.44,84.46)ms,86.79(85.32,89.12)ms,两两组间比较均具有统计学意义(P<0.001).IPFP FF值与KLG呈负相关(r=-0.779),T2值与KLG之间呈正相关(r=0.688).应用FF值及T2值诊断有无KOA的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.937、0.837,敏感度分别为71.8％、70.0％,特异度分别为91.7％、82.1％.结论 IPFP的FF值及T2值与KOA严重程度相关,可以在一定程度上反映IPFP的病理生理改变,有望作为KOA新的评估手段.

目的 探究抑郁症(major depression disorder,MDD)患者大脑默认网络(default mode network,DMN)功能连接(functional connectivity,FC)能否预测其睡眠障碍因子分.材料与方法 基于REST-meta-MDD公开数据集中满足本实验需求的326例MDD被试静息态功能磁共振成像数据.采用Power模板在全脑中定义了264个脑区节点,分别获取患者的DMN内部FC和DMN与其他网络间的外部FC.采用基于连接组的预测模型在发现数据集上分别基于DMN内部和DMN外部FC对MDD患者的睡眠障碍因子分进行回归预测,独立验证集上检验模型的稳定性.结果 在DMN内部FC,发现数据集对MDD患者的睡眠障碍因子分具有一定的预测性(r=0.244,P<0.001),外部独立验证集也有很好的泛化预测效果(r=0.345,P=0.046).DMN外部FC在发现数据集上对其可进行预测(r=0.238,P<0.001),而独立验证集其泛化性能不足(r=0.256,P=0.143).结论 DMN内部FC对MDD患者睡眠障碍因子分具有一定的预测性.

目的 探讨合成MRI(synthetic magnetic resonance imaging,syMRI)联合常规MRI鉴别三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)与非TNBC的价值.材料与方法 对经病理证实的167例乳腺癌病变进行回顾性分析,TNBC 30例,非TNBC 137例,所有患者均接受syMRI检查,测量评估以下参数:纤维腺体组织、实质背景强化、病灶形态、边缘、直径、T2WI信号、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)、强化方式、时间-信号强度曲线、syMRI参数(T1pre、T2pre、PDpre、T1Gd、T2Gd、PDGd).单因素、多因素分析比较TNBC组与非TNBC组参数,并建立三种预测模型,syMRI模型、常规MRI模型、联合模型(syMRI+常规MRI),采用受试者操作特征曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)分析各预测模型鉴别TNBC与非TNBC的效能,DeLong检验比较AUC差异.结果 TNBC组与非TNBC组间的T2WI信号、ADC值、边缘强化、T1pre、T2pre、T1Gd、T2Gd、ΔT2、ΔPD、rT2、ΔT2％、ΔPD％差异具有统计学意义(P<0.05).多因素logistic回归分析显示,ADC、边缘强化、T2pre、T1Gd、T2Gd是TNBC诊断的独立预测因子(P<0.05),联合模型的诊断性能最高,AUC为0.932.结论 基于syMRI、常规MRI建立的预测模型有助于鉴别TNBC和非TNBC.

血浆基质制品生物活性良好，因其来源于自身，少见不良反应，已被广泛应用于组织再生领域。随着生物医学及材料学的发展，血浆基质制品经历了不同的发展阶段，其制备方式、产物特征、生物学性能都发生了巨大变化。本文通过总结过往研究，系统介绍了血浆基质制品的发展演化历程、理论基础、产物特性及具体成分，并为其在口腔临床中的应用提供参考。

纳米粒子作为一种具有优良性能的新兴材料，在化工、纺织、生物医药等多个领域广泛应用，引起了社会对其潜在毒性的高度关注，由于传统毒理学技术的限制，迫切需要高通量方法来系统性评估纳米粒径尺度下粒子的潜在毒性。代谢组学是现代分析技术、生物化学及生物信息学等多学科交叉组合发展起来的新兴组学技术，通过分析细胞、组织等生物样品内代谢物种类及数量的变化，筛选早期毒性潜在标志物及相关代谢通路，是纳米粒子毒理学研究的重要高通量技术手段。本文拟从代谢组学在纳米毒理学研究中的应用进展和挑战等方面进行综述性回顾。