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 分析2013-2023年国内矮身材儿童药物临床试验的登记情况及生长激素类药品在中国的上市情况.方法 检索国家药品监督管理局"药物临床试验登记与信息公示平台"和"药品查询"数据库,获得矮身材儿童药物临床试验注册信息及生长激素类药品的上市信息,进行分类统计.结果 平台共登记了 31项包含矮身材儿童的药物临床试验,项目所处试验分期以Ⅱ、Ⅲ期为主,合计21项(67.74％,21项/31项),组长单位呈集中趋势,与主要研究者的学术水平、临床试验经验、专业权威等密切相关.基于矮身材治疗的疗程需要,注册项目的临床试验疗程≥52周的项目占比达83.87％(26项/31项).国内外制药企业的研发趋势为长效生长激素(64.52％,20项/31项),申办者、研究者对于临床试验的保险意识及投保积极性很高,重视临床试验的风险控制,特别是受试者的保障.目前有7家国内外制药企业的生长激素产品在中国获准上市,是迄今已上市的生物技术药物中品种最丰富的一类.结论 期望未来有更便捷给药方式、更优释放特性的长效生长激素产品问世,降低治疗成本,使矮身材儿童获得理想的健康身高.

目的 本研究基于半监督算法残差网络(semi-supervised algorithm Residual network,SMRNet)的深度学习方法,探索其在计算机辅助自主分析膝关节MRI诊断前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤方面的应用.方法 使用100名经过关节镜确认的ACL损伤患者和100名关节镜确认无ACL损伤的患者的术前MRI图像.在选取适当层面后,裁剪并用于SMRNet的训练.SMRNet对单个MRI切片上ACL损伤的概率进行最终判断.4名临床医师对相同图像进行读片诊断.结果 SMRNet分类的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值和阴性预测值分别为97.00％、94.00％、95.50％、94.17％和96.91％.医师的整体阅片情况类似,敏感性区间91.00％～96.00％、特异性区间90.00％～94.00％、准确性区间90.50％～95.00％、阳性预测值区间90.09％～94.12％、阴性预测值区间90.90％～95.92％,二者差异无统计学意义(P＞0.05).结论 经过训练的SMRNet模型在ACL损伤检测上超越部分临床医师,为膝关节MRI诊断提供高效可靠方法,展现深度学习在医学影像的潜力.未来,SMRNet有望成为膝关节MRI诊断的重要工具,为患者提供更精准的诊疗方案.

通过高通量药物库筛选挖掘针对金黄色葡萄球菌（ S. aureus，简称：金葡）的新型抗菌药物。本研究的类型为实验性研究。金葡临床菌株均于2017年1月至2019年1月分离自中南大学湘雅三医院呼吸科住院患者的痰液标本；通过摇菌培养浮游菌，检测美国食品药品监督管理局（FDA）认证药物库（包含1573种小分子）对金葡浮游菌增殖抑制作用；通过96孔板结合结晶紫染色，检测FDA认证药物库分子对金葡生物被膜形成的抑制作用；通过微量肉汤稀释实验，检测纳入小分子的最低抑菌浓度（MIC）；最后，通过CCK-8实验检测小分子药物的细胞毒性。结果显示，通过将FDA认证药物库中的小分子浓度设置为100 μmol/L，初步筛选出218种对金葡浮游菌具有生长抑制作用的小分子。这些小分子以抗感染药物为主，占118种。其次为抗肿瘤药物、抗炎/免疫类药物、神经系统药物、心血管系统药物、内分泌系统药物和代谢疾病药物，分别占40、19、12、9、8和3种，未分类药物占9种。排除抗感染药物后，针对具有金葡浮游菌生长抑制作用排名前十的小分子主要为抗肿瘤药物，其次为神经系统药物和未分类药物维生素K3，其抑制率均达99.65%~100%。针对具有金葡生物被膜抑制作用的排名前十小分子也以抗肿瘤药物占比最高，其次为神经系统药物和抗炎/免疫类药物，其抑制率为50.22%~92.95%。通过微量肉汤稀释实验检测了第二轮筛选得到的51个小分子的MIC。其中，主要包括抗肿瘤药物、心血管系统药物、内分泌系统药物、抗炎/免疫药物、代谢疾病药物、神经系统药物和其他未分类药物，分别占22、5、3、9、2、5和5种，其MIC分布分别为1.56~50 μmol/L、6.25~25 μmol/L、6.25~25 μmol/L、0.2~50 μmol/L、25~50 μmol/L、1.56~50 μmol/L和0.1~12.5 μmol/L。综上，通过高通量药物库筛选出的小分子最低抑菌浓度值均为微摩尔级别，成药能力强且可改造性高。其高效的浮游菌和生物被膜抗菌作用有望为针对金葡的新药研发提供新的思路。

目的:基于不同监督机器学习算法，构建并验证适用于脓毒性休克患者28 d死亡风险的最佳预测模型。方法:从美国重症监护医学信息数据库Ⅳ v2.0（MIMIC-Ⅳ v2.0）中筛选出符合脓毒症3.0的脓毒性休克患者，随机抽取病例，其中70%作为训练集，30%作为验证集。从人口学特征及基础生命体征、入重症监护病房（ICU）24 h内血清学指标及可能影响指标的合并症、功能评分及高级生命支持3个层面提取相关预测变量。比较基于决策树分类回归树（CART）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、线性回归（LR）及超级学习器〔SL，综合了CART、RF和极端梯度提升（XGBoost）〕5种主流机器学习算法构建的模型对脓毒性休克患者28 d死亡的预测效能，筛选最佳算法模型。利用LASSO回归、RF和XGBoost算法，通过取交集确定最佳预测变量，构建预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC曲线）验证模型的预测效能；采用校准曲线评估模型的准确性；采用决策曲线分析（DCA）验证模型的实用性。结果:最终共纳入3?295例脓毒性休克患者，28 d存活2?164例，死亡1?131例，病死率为34.32%；其中，训练集2?307例（28 d死亡792例，病死率为34.33%），验证集988例（28 d死亡339例，病死率为34.31%）。基于训练集数据分别建立5种机器学习模型；在纳入3个层面的变量后，RF、SVM、LR 3种机器学习模型在验证集预测脓毒性休克患者28 d死亡的ROC曲线下面积（AUC）依次为0.823〔95%可信区间（95% CI）为0.795～0.849〕、0.823（95% CI为0.796～0.849）、0.810（95% CI为0.782～0.838），高于CART算法模型（AUC＝0.750，95% CI为0.717～0.782）和SL算法模型（AUC＝0.756，95% CI为0.724～0.789），故将以上3种算法模型确定为最佳算法模型。综合3个层面变量后，通过LASSO回归、RF和XGBoost算法筛选并取交集，得出16个最佳预测变量，依次为入ICU 24 h内pH最大值、白蛋白（Alb）最大值、体温最大值、血乳酸（Lac）最小值、Lac最大值、血肌酐（SCr）最大值、Ca 2+最大值、血红蛋白（Hb）最小值、白细胞计数（WBC）最小值、年龄、简化急性生理学评分Ⅲ（SAPSⅢ）、WBC最大值、急性生理学评分Ⅲ（APSⅢ）、Na +最小值、体质量指数（BMI）及活化部分凝血活酶时间（APTT）最小值。ROC曲线分析显示，以上述16个最佳预测变量构建的Logistic回归模型为最佳预测模型，在验证集中的AUC为0.806（95% CI为0.778～0.835）；校准曲线及DCA曲线显示，该模型的精准度较高，且净收益最高可达0.3，其预测效能明显优于传统以单一功能评分〔APSⅢ评分、SAPSⅢ评分、序贯器官衰竭评分（SOFA）〕建立的模型〔AUC（95% CI）分别为0.746（0.715～0.778）、0.765（0.734～0.796）、0.625（0.589～0.661）〕。 结论:以pH值、Alb、体温、Lac、SCr、Ca 2+、Hb、WBC、SAPSⅢ评分、APSⅢ评分、Na +、BMI、APTT等16个最佳变量构建的Logistic回归模型为脓毒性休克患者28 d死亡风险的最佳预测模型，其效能稳定，区分度及精准度均较高。

目的:了解国家自然科学基金申请人科研诚信认知情况及开展科研诚信建设工作的必要性。方法:采用问卷调查法对在2016—2020年有申报国家自然科学基金经历的申请人121人进行调查，并对数据进行统计分析。结果:国家自然科学基金申请人的科研诚信知识的认知平均得分为(287.03±49.45)分，总体知晓率为80.44%，科研诚信建设工作的必要性平均得分为(20.71±3.59)分，总体必要率为87.27%；学历、职务和主持科研项目经历是影响诚信认知的因素，学历、职务、岗位类别和主持科研项目经历是影响科研诚信建设工作必要性的因素。科研诚信行为认知低于70%的行为有干细胞的伦理问题、基因技术伦理问题、人类遗传资源问题、二次发表的条件和使用公务卡结算。结论:医院将加强国家自然科学基金等项目申请人科研诚信知识培训，在充分发挥依托单位监督作用的基础上完善医院科研诚信相关制度，多项并举完善科研诚信建设，并开展分类评价，从源头上杜绝科研不端行为。

目的:分析2018年济宁市职业人群的重点职业病监测与职业健康检查情况，为政府相关部门制定职业病防治措施提供依据。方法:于2019年1月，收集2018年1月1日至12月31日济宁市职业病与职业卫生信息监测网报系统资料，收集用人单位2 167家，以及在岗期间接触重点职业病危害因素并进行职业健康检查的作业工人37 295人。分析职业病危害因素接触情况和职业健康检查等内容，用SPSS 22.0软件进行统计分析，率的比较用χ 2检验。 结果:作业工人接触重点职业病危害因素包括噪声（56.34%，39 935/70 883）、煤尘（15.65%，11 095/70 883）、电焊烟尘（10.25%，7 262/70 883）、矽尘（5.61%，3 975/70 883）。煤尘（煤矽尘）作业工人肺功能检查异常率为14.87%（461/3 100），不同工龄差异有统计学意义（ P<0.05）；噪声作业人员双耳高频平均听阈检查异常率为4.56%（1 492/32 731），不同工龄差异有统计学意义（ P<0.01）。2018年报告的重点职业病主要有煤工尘肺24例，占38.71%（24/62）；矽肺21例，占33.87%（21/62）；噪声聋、布鲁氏菌病各8例，分别占12.90%（8/62）。 结论:应加强济宁市存在重点职业病危害因素企业的监管，制定分类监督管理办法，保护工人职业健康。

目的:基于超声弹性及血流向量成像(VFM)技术联合无监督聚类分析和有监督机器学习方法，实现肝心一体化的早期评估。方法:采用观察性研究设计，在无任何干预的条件下，选取2021年12月至2022年9月哈尔滨医科大学附属第一医院收治的肝硬化患者45例，肝纤维化患者43例，健康志愿者42例。应用肝脏联合弹性技术及VFM技术分别获取受检者肝脏和心脏信息。对获取的数据进行标准化处理，借助拓扑数据分析(TDA)技术对处理后的数据进行聚类，再基于统计学分析评估聚类结果，最后通过机器学习方法实现有监督的多分类任务。结果:依据受检者相似性网络分为5类，各类维度的平均表现为：与其他类别相比，类别1的整体肝心状况最差，类别2、3次之，而类别4则均为肝心正常的健康对照组；类别5较为特殊，此类受检者的肝脏状况不佳，但根据心脏舒张功能评估指南，其心脏表现并无明显的异常，只有少数指标显示出较大的偏差。应用支持向量机(SVM)、随机森林(RFT)、多层感知机(MLP)在测试集多分类任务中准确性平均值分别为70%、81%、84%。结论:通过结合肝脏联合弹性、心脏VFM技术及TDA技术构建的患者相似性网络，成功识别出常规心脏指标未显现异常，而可能存在潜在心功能异常的肝纤维化患者，对于指导临床干预措施的选择和优化患者管理分层具有重要意义。

目的:了解2019至2021年度中国糖尿病药物临床试验的开展情况。方法:基于药物临床试验登记和信息公示平台（ http：//www.chinadrugtrials.org.cn/）登记的药物临床试验信息，以及国家药品监督管理局药品审评中心-信息公开-受理品种目录中登记的药物注册信息。根据首次公示信息日期，选取2019年1月1日至2021年12月31日在该平台登记注册的药物临床试验，以“糖尿病”检索适应证为糖尿病相关的临床试验，收集试验基本信息、试验管理信息、试验设计信息等，对申办方类型、试验分期、试验范围、试验药物类型等进行分析。 结果:2019至2021年药物临床试验登记和信息公示平台共登记8 002项药物临床试验，其中糖尿病相关药物临床试验589项，占同期全部药物临床试验的比例为7.36%。从试验范围看，567项（96.26%）为国内试验，22项（3.74%）为国际多中心试验。其中，542项（92.02%）由国内制药企业发起，47项（7.98%）由国外制药企业发起；生物等效性试验最多，为299项（50.76%），Ⅰ期试验174项（29.54%），Ⅱ期+Ⅲ期试验共112项（19.00%）。在试验药物申请类型中，以新药最多，为201项（34.13%），仿制药157项（26.66%），进口药36项（6.11%）；按照药物分类划分，化学药物占比最高为456项（77.42%），生物制品125项（21.22%），中药/天然药物8项（1.36%）。根据药物作用统计，试验药物作用主要集中在二肽基肽酶Ⅳ抑制剂共105项（17.83%）、胰高糖素样肽-1受体激动剂共65项（11.04%）、钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂共64项（10.87%），胰岛素及胰岛素类似物共53项（9.00%）、复合制剂共49项（8.32%）、二甲双胍共48项（8.15%）等。结论:2019至2021年度我国糖尿病药物临床试验开展数量多，新药研发创新性已有很大提升，一些跨国企业积极将新药早期研究引进中国。

目的:分析放射治疗安全事件中的人为因素并确定这些人为因素之间的关系，寻找放疗安全事件的潜在事故链。方法:基于放射肿瘤事件学习系统纳入60例放疗安全事件，利用人为因素分析及分类系统(HFACS)进行致因识别及频率统计分析，基于分析结果采用潜在类别分析(LCA)方法对事故致因的关联性进行研究。结果:计划设计阶段的错误是最常见的事件类型，占比35%，组织氛围、监督不充分以及人员因素分别是HFACS各个层级中最主要的事件致因，其频率指数分别为4.66%、15.68%和16.20%。LCA分析确定了3条常见放疗事故链，其中两条事故链起源于组织氛围问题，一条事故链起源于组织过程问题，并通过不同的人为因素"漏洞"向下传递。结论:HFACS可帮助溯源导致放射治疗安全事件的各层级人为因素，本研究发现了放疗安全事件的高频致因和3条事故链，可为建立针对性的安全防御措施提供指导。