胶质母细胞瘤差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学方法挖掘胶质母细胞瘤(GBM)的相关基因，进而探讨发病机制，为GBM临床诊断和靶向治疗提供理论依据。方法:从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载基因芯片数据集GSE4290和GSE15824，应用GEO2R筛选GBM的差异表达基因(DEGs)。采用DAVID数据库进行GO富集和KEGG通路富集分析，分别应用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络和关键基因模块，筛选GBM靶基因。进一步运用ONCOMINE数据库验证临床组织样本中靶基因与GBM的关系。结果:共筛选出76个DEGs，富集分析结果显示DEGs在血管生成的正调节、抗原的呈递和处理、信号转导、调节自噬等方面存在显著富集。共挖掘出POSTN、TAGLN、CALD1、EPCAM 4个GBM靶基因，经证实均在临床GBM组织样本中存在显著上调且靶基因的上调与患者的不良预后密切相关。结论:通过生物信息学共挖掘出4个与GBM显著相关的靶基因，可能是未来GBM发病机制、临床诊断、治疗的重要研究靶点。     

藿朴夏苓汤治疗早期新型冠状病毒肺炎（COVID-19）湿邪郁肺证物质基础及功效的网络分析

目的筛选藿朴夏苓汤治疗早期新型冠状病毒肺炎(COVID-19)湿邪郁肺证的物质基础,预测其作用机制。方法查阅文献及临床报道分析藿朴夏苓汤与早期COVID-19湿邪郁肺证的方证关系。运用TCMSP数据库筛选藿朴夏苓汤中潜在活性成分,将活性成分与新型冠状病毒(SARS-CoV-2)3CL水解酶、血管紧张素转化酶Ⅱ(ACE2)进行分子对接,根据结合能筛选与两者均有较好结合作用的核心成分。借助Cytoscape软件构建关键成分靶点蛋白互作网络,筛选出核心靶点;通过STRING数据库进行核心靶点的GO分析,Cytoscape软件Clue GO插件进行Pathway、KEGG富集分析。结果方证关系分析藿朴夏苓汤用于治疗早期COVID-19湿邪郁肺证,筛选出藿朴夏苓汤中潜在作用成分12个,核心靶点67个。其中通草中的通脱木皂苷元Ⅰ,茯苓、猪苓中的过氧麦角甾醇,半夏中的黄芩苷与SARS-CoV-2 3CL水解酶、ACE2均具有较好的结合活性。GO、Pathway、KEGG富集分析结果显示藿朴夏苓汤中12个潜在作用成分参与调节刺激反应、信号转导、细胞死亡等生物过程以及白介素信号通路、癌症EGFR信号通路、酪氨酸激酶信号转导途径、编程性细胞死亡途径、MAPK信号通路等。结论藿朴夏苓汤以化湿解毒、宣肺透邪治疗早期COVID-19湿邪郁肺证患者,菲酮、黄芩苷、酸枣仁皂苷、啤酒甾醇、常春藤皂苷元、过氧麦角甾醇、柠檬二烯醇、麦角甾-7,22-二烯-3-酮、通脱木皂苷元Ⅰ、泽泻醇B-23-醋酸酯、泽泻醇B、新橙皮苷可能为其主要的物质基础,通过阻断SARS-CoV-2病毒蛋白合成,阻止病毒进入宿主细胞,通过调控白介素信号通路、MAPK信号通路、PI3K-Akt信号通路、T细胞受体信号通路、C型凝集素受体信号通路,抑制相关炎症因子的表达发挥作用。     

Colitis following the use of immune checkpoint inhibitors: A real-world analysis of spontaneous reports submitted to the FDA adverse event reporting system

BackgroundAlthough colitis has been reported in patients treated with immune checkpoint inhibitors (ICIs), associations between colitis and ICIs had not been thoroughly assessed in real-world studies. Here, we identified and characterized significant colitis-associated with ICIs.MethodsBased on the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) from January 2004 to December 2019, the disproportionality analysis and Bayesian analysis, including the reporting odds ratio (ROR), the proportional reporting ratio (PRR), the Bayesian confidence propagation neural network (BCPNN) and the multi-item gamma Poisson shrinker (MGPS) algorithms were adopted to data mining of the suspected adverse events of colitis after ICIs administrating. Clinical characteristics of patients with ICIs-associated colitis and the time to onset of colitis following different ICI regimens were collected.ResultsA total of 3786 reports of colitis adverse events were identified with ICIs. Seven ICI monotherapies were associated with the reporting of colitis. Statistically significant ROR, PRR, information component (IC), and empirical Bayesian geometric mean (EBGM) emerged for all ICI monotherapies and combination therapies. ICIs-associated colitis affected mostly male (53.51%), with a wide mean age range (60.65 to 72 years). Colitis adverse events were commonly reported in patients with melanoma and lung cancer. Adverse outcomes of colitis concerning ICI were mainly outcomes of hospitalization-initiated or prolonged and other serious. Among colitis cases, 17.43% cases of colitis concerning ICI lead to death. The adverse event of colitis occurred earliest in ipilimumab monotherapy with a median time to onset of 64.21 days (IQR: 27–69 days) among all monotherapies.ConclusionsICI may lead to severe and disabling ICIs-associated colitis during therapy. Analysis of FAERS data identified signals for adverse events of colitis with ICI regimens. Practitioners should consider the factors that may increase the likelihood of colitis. The findings support a continued surveillance and risk factor identification studies.     

基于肥厚型心肌病临床数据管理系统的设计与应用

目的设计一款简单易操作的数据管理系统,解决目前零散的肥厚型心肌病临床数据,将临床信息科学有效地进行整合管理,便于医生及科研人员查询、统计。方法采用Foxtable搭建一个数据库管理软件框架,并建立局域网外部数据源,实现数据的存储、查询、共享、导出。结果基于肥厚型心肌病数据管理系统的设计与应用能够满足临床医生和科研人员的基本工作需求,很大程度上节省了数据整理时间。结论该系统操作简单、移植性高、实用性强,广泛适用于各临床科室有科研项目的小型数据库管理。     

Winter is over: The use of Artificial Intelligence to individualise radiation therapy for breast cancer

Artificial intelligence demonstrated its value for automated contouring of organs at risk and target volumes as well as for auto-planning of radiation dose distributions in terms of saving time, increasing consistency, and improving dose-volumes parameters. Future developments include incorporating dose/outcome data to optimise dose distributions with optimal coverage of the high-risk areas, while at the same time limiting doses to low-risk areas. An infinite gradient of volumes and doses to deliver spatially-adjusted radiation can be generated, allowing to avoid unnecessary radiation to organs at risk. Therefore, data about patient-, tumour-, and treatment-related factors have to be combined with dose distributions and outcome-containing databases.     

基于网络药理学的小陷胸汤治疗2型糖尿病的药理机制

目的:利用网络药理学探索小陷胸汤治疗2型糖尿病(T2DM)的药理机制。方法:在中药系统药理学技术平台(TCMSP)网站检索小陷胸汤的主要活性成分、对应的作用靶点及靶标基因,通过人类基因数据库(Gene Cards)获得T2DM的相关靶标基因,将药物活性成分靶点与T2DM靶点相映射,获得交集靶点即为小陷胸汤作用于T2DM的预测靶点。利用Cytoscape 3. 7. 1软件构建药物活性成分-交集靶点网络模型,选出关键活性成分。利用STRING网站构建交集靶点蛋白相互作用网络(PPI),选出关键靶点基因。利用DAVID 6. 8在线工具对交集靶点进行基因本体(GO)分析和基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果:小陷胸汤作用于T2DM的活性成分有30个,相关靶点156个,关键有效成分14个,关键靶点基因18个。GO分析显示,小陷胸汤治疗T2DM潜在基因的生物功能主要涉及转录调控、氧化应激、蛋白结合和炎症反应等;KEGG通路富集显示小陷胸汤治疗T2DM影响的通路主要有缺诱导因子-1(HIF-1)信号通路,肿瘤坏死因子(TNF)信号通路,Toll样受体信号通路,甲状腺激素信号通路,磷脂酰肌醇氧3激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)信号通路,乙肝,丙肝,酪氨酸激酶受体2(Erb B)信号通路,钙离子信号通路和核转录因子-κB(NF-кB)信号通路等。结论:小陷胸汤治疗T2DM机制可能是通过抑制炎症因子分泌,参与抗炎反应,降低氧化应激,升高细胞内钙离子浓度,阻断胰高血糖素信号通路,激活PI3K/Akt通路等来改善胰岛素抵抗,提高胰岛素敏感性,降低血糖。     

优化新生脉散方治疗心力衰竭的网络药理学机制分析

[目的] 运用网络药理学方法分析优化新生脉散方治疗慢性心力衰竭（CHF）的作用机制。[方法] 基于中药系统药理数据库和分析平台（TCMSP）、BATMAN-TCM及UniProt数据库查询优化新生脉散方药物的主要活性成分与相应靶点，利用GeneCards数据库检索CHF相关靶点，通过OmicShare网站分析并结合Cytoscape-v3.6.0软件构建优化新生脉散方中药-化合物-靶点-疾病网络图，使用DAVID数据库对潜在靶点进行基因功能（GO）及京都基因和基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。[结果] 根据类药性（DL）、口服吸收利用度（OB）、参数评分（Scorecutoff）筛选出与CHF相关的潜在化合物85种及靶点89个，其中，化合物有quercetin、luteolin、kaempferol等，靶点包括SCN5A、ADRB2、NOS2等。功能富集分析涉及生物过程、分子功能、细胞组分的GO条目共497个，主要参与调控细胞凋亡、增殖及缺氧、炎症反应等方面，KEGG通路富集得到139条，主要与缺氧诱导因子-1（HIF-1）、磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B（PI3K-Akt）、肿瘤坏死因子（TNF）信号通路等有关。[结论] 优化新生脉散方治疗CHF具有多成分、多靶点、多途径的作用，为进一步研究优化新生脉散方治疗CHF的潜在复杂机制提供参考方向。     

基于网络药理学及定性定量研究的甘草质量标志物预测分析

目的基于中药质量标志物(Q-marker)的理念,对甘草从化学成分有效性和可测性的角度进行Q-marker的初步预测。方法基于文献整合及数据分析对甘草Q-marker的来源范围进行筛选,通过网络药理学进行成分有效性分析,采用高效液相色谱法对4个产地15批甘草药材进行定性和定量研究,运用模式识别方法筛选出造成组间差异的主要标志性成分,结合网络药理学结果进一步确定甘草的Q-marker。结果文献研究确定黄酮类和三萜类成分为甘草Q-marker的主要来源范围;网络药理学结果表明甘草苷、甘草酸等成分在"成分-靶点-通路"网络中具有高连接度,是其主要活性成分;建立15批甘草样品的指纹图谱,通过偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)明确了甘草苷、芹糖甘草苷等5个成分为主要标志性成分;甘草苷、芹糖甘草苷、甘草酸、甘草次酸4个成分含量测定结果表明不同产地间成分含量具显著差异,结合网络药理学分析结果进一步明确了甘草苷、芹糖甘草苷、甘草酸、甘草次酸可作为甘草Q-marker。结论以黄酮类和三萜类成分作为甘草Q-marker的来源范围,通过网络药理学(有效性)结合多产地甘草药材定性定量(可测性)研究最终确定甘草苷、芹糖甘草苷、甘草酸和甘草次酸4个成分可作为甘草潜在Q-marker科学合理,为甘草的质量控制提供参考依据。