慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种以慢性、进展性气流受限和呼吸道症状为表现的肺部疾病,西医治疗效果尚不完全满意,病情反复加重和高致死率给个人和社会带来沉重的负担.中医药历史悠久,经验丰富,治疗COPD疗效较好.本病多属中医学"喘证""肺胀"等范畴,曹世宏教授认为,COPD是由多种慢性肺系疾病反复发作,迁延不愈,导致肺气胀满,不能敛降而引起的一种病证.病机为本虚标实,多在久病肺虚的基础上损及五脏,其中尤以肺肾两脏为甚,并强调痰浊和血瘀为其发病的关键病理因素.曹教授治疗稳定期COPD主张衷中参西、取长补短,采用支气管舒张剂吸入等西医基础治疗的同时,联合中药补益肺肾之气,治病求本,其中党参、黄芪、巴戟天等是曹教授临床常用中药,有平补肺脾之气,温补肾阳之功.同时注意化痰祛瘀,因人制宜,临床疗效颇佳.本研究附验案1则以佐证.

抗利尿激素不适当分泌综合征(syndrome of inappropri-ate antidiuresis,SIAD)是由于抗利尿激素过量分泌导致体内水潴留、稀释性低钠血症、血渗透压降低、尿钠与尿渗透压升高的临床综合征.SIAD是临床低钠血症的主要原因之一,其基础病因复杂且多样化,包括肿瘤、肺部疾病、中枢神经系统疾病、药物影响等.新型冠状病毒感染导致的S1AD在临床上较为少见,本文报告1例新型冠状病毒感染患者出现低钠血症,最终诊断为SIAD,并对患者的临床资料及诊治过程进行分析及文献复习.

特发性肺纤维化(IPF)是常见的病因不明的肺间质疾病，发病机制不明，尚无特效药物，其进展缓急、病情预后呈异质性。多项研究发现机体及肺部免疫系统功能异常可能与IPF发病、进展及预后相关，本文结合文献综合分析了IPF相关多种免疫细胞及细胞因子、免疫球蛋白在IPF患者外周血和支气管肺泡灌洗液的分布情况，探讨这些作为免疫评估及监测的细胞及分子标志物对于IPF诊断、病情评估和预后预测的研究潜力和临床应用潜在价值。

肝移植是治疗不可切除结直肠癌肝转移的有效方式之一，最大肿瘤直径>5.5 cm，距原发肿瘤手术时间<2年，CEA水平>80 μg/L，肝移植时疾病进展状态是影响生存的危险因素。移植总体预后优于单纯姑息性化疗，低风险患者可达到比肩符合米兰标准的肝细胞癌肝移植效果，但无病生存期较短。肝移植后肿瘤复发多仅累及肺部。可尝试使用边缘供体或左外叶移植物。移植术后化疗安全性较好，可能给患者带来生存获益。

白细胞介素-33(IL-33)作为一种多功能细胞因子，在炎症、感染、自身免疫性疾病等多种疾病中发挥重要"警报素"作用。研究表明，IL-33在急性呼吸窘迫综合征中可促进机体的炎症反应，加重肺部损伤。本文就IL-33在急性呼吸窘迫综合征中的研究进展作一综述。

胸闷变异性哮喘（chest tightness variant asthma，CTVA）是一种特殊类型的哮喘，以胸闷作为唯一或主要症状，由于缺乏咳嗽、喘息、气促等典型哮喘的症状和肺部阳性体征，在临床工作中易被漏诊或误诊。胸闷变异性哮喘起病隐匿，国内外相关研究和关注甚少，尤其在儿童哮喘中尚无形成统一诊疗标准。本文阐述了胸闷变异性哮喘的相关研究进展，以期提高临床的关注，并为疾病的预防和诊疗策略的制定提供参考和依据。

IgG4相关性疾病是一种免疫介导的慢性炎症伴纤维化疾病，多种疾病或感染可出现类似的临床表现和血清IgG4浓度升高，导致误诊或漏诊。本文报道1例以肺内病变伴胸腔积液起病，之后发现合并纹带棒状杆菌肺部感染的IgG4 相关性疾病病例。

间质性肺疾病（ILD）是以肺间质炎症或纤维化为主要特征的一组异质性疾病。多种细胞因子及生长因子构成的复杂网络在ILD的发病机制中发挥重要作用，其中，Janus激酶（JAK）活性改变可激活下游信号转导和转录激活因子（STAT）信号通路，活化巨噬细胞，增加促炎和促纤维化因子释放，并促进成纤维细胞向肌成纤维细胞分化，参与ILD发生发展。JAK抑制剂（JAKi）可通过阻断JAK-STAT信号通路减轻肺部炎症和肺纤维化，有望用于治疗ILD。基础研究发现，托法替布可抑制次氯酸诱导的系统性硬化症相关ILD（SSc-ILD）小鼠的纤维化和炎症反应，而芦可替尼可改善SSc-ILD小鼠模型和博来霉素小鼠模型的肺纤维化程度。JAKi治疗特发性肺纤维化的临床试验正在进行中，但从目前的临床应用报道看，JAKi可能对多种结缔组织疾病相关ILD具有潜在的治疗效果，包括SSc-ILD、类风湿关节炎相关ILD，以及抗黑色素瘤分化相关基因5抗体阳性的皮肌炎相关ILD，但尚需高级别的临床试验来进一步证实。鉴于JAKi还有很强的抗炎作用，有望在纤维化性ILD急性加重、快速进展性ILD和抗肿瘤免疫治疗相关性ILD等同时具有明显的炎症反应的ILD中发挥积极作用。

目的:运用机器学习算法及列线图，构建和验证免疫检查点抑制剂相关性肺炎（CIP）风险预测模型，旨在为更好的辅助临床护理人员筛查CIP的高危人群，提供准确直观的方法。方法:采用回顾性病例对照研究。选取2019年1月至2022年2月南方医科大学珠江医院就诊的230例使用免疫检查点抑制剂治疗的肿瘤患者，使用医院电子病历系统收集患者的资料。应用5种机器学习算法和列线图构建预测模型，在独立测试集进行模型的验证，最后依据评价指标AUC、准确率等评估预测模型的区分度及稳定性。结果:6种模型均提示，肺部基础疾病、吸烟史、血清白蛋白值≤35 g/L、胸部放疗史是促进CIP发生的重要影响因素。K最近邻、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、决策树和随机森林构建的CIP预测模型的AUC分别为0.647、0.696、0.930、0.870、0.934。列线图构建的模型AUC为0.813，预测性能较好，但低于机器学习算法中表现最佳的随机森林模型（AUC=0.934）。结论:与列线图相比，基于机器学习算法建立的CIP的风险预测模型具有更高的诊断价值，但列线图构建的模型可更直观评估患者风险，建议在列线图基础上，结合机器学习算法，可增加预测模型的准确性及实用性。

新型冠状病毒肺炎已成为全球流行性疾病，其实验室诊断方法仍存在假阴性及假阳性。呼气分析作为肺部疾病的诊断和监测手段，由于其无创、快捷简便的优点已经受到广泛关注。随着质谱技术不断进步，越来越多的呼气分析被用于微生物鉴别以及呼气挥发性有机物诊断。这篇文章针对基于质谱技术的呼气分析及用于病毒诊断的研究进行综述，以展望其用于诊断新型冠状病毒肺炎的可能性。