朝鲜淫羊藿酸性多糖的理化特性及对HepG2细胞脂质堆积的改善作用＊

目的 对比研究朝鲜淫羊藿酸性多糖酯化还原前后的理化特性，并探讨其改善油酸诱导的肝癌HepG2细胞脂质堆积活性的差异。方法 采用高效凝胶渗透色谱法测定朝鲜淫羊藿酸性多糖（EFPA）的均一性和分子量，高效液相色谱法测定EFPA和酯化还原后朝鲜淫羊藿酸性多糖（EFPA-R）的单糖组成；采用油酸（OA）处理HepG2细胞诱导建立脂质蓄积模型，不同浓度EFPA与EFPA-R（10、30、100、300 μg·mL^-1）分别和OA共同作用于细胞24 h，采用CCK-8试剂盒测定细胞存活率，油红O染色观察细胞内脂滴蓄积情况，并采用试剂盒测定细胞内总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）含量。结果 EFPA为成分均一的多糖组分，分子量为125.8 kDa，由甘露糖、葡萄糖、半乳糖、葡萄糖醛酸和阿拉伯糖组成，摩尔比为1.7∶7.4∶1.4∶1.8∶1.0，葡萄糖占比最大，EFPA-R由甘露糖、葡萄糖、半乳糖和阿拉伯糖组成，摩尔比为0.8∶10.6∶2.1∶1.0；在10-300 μg·mL^-1范围内，EFPA和EFPA-R对HepG2细胞的抑制作用较弱，作为给药浓度；与空白组相比，模型组细胞中TC、TG含量显著升高（P < 0.01），细胞内红色脂滴显著增多，与模型组相比，EFPA可显著降低细胞中TC、TG含量（P < 0.01），明显减少细胞内红色脂滴（P < 0.05或P < 0.01），EFPA-R干预后细胞则无明显变化。结论 EFPA可明显改善HepG2细胞脂质堆积情况，且呈现剂量依赖性，而半乳糖醛酸（GalA）的存在可能是其抑制HepG2细胞脂质蓄积的关键因素。     

衰减伪影对冠心病患者门控心肌灌注显像图像质量及灌注结果的影响

目的探讨衰减伪影对冠心病患者门控心肌灌注显像(GMPI)图像质量及灌注结果的影响。资料与方法回顾性分析2020年3月—2021年3月在郑州大学第一附属医院核医学科经冠状动脉造影证实且于造影前后1周行GMPI的99例冠心病患者的图像,定性及半定量分析衰减校正前后GMPI图像结果,比较衰减校正前后左心室各壁段平均放射性计数及灌注结果的差异,进一步分析衰减校正前后灌注结果不一致部分的受检者的节段性室壁运动及增厚情况。结果与衰减校正前比较,衰减校正后左心室间隔、下后壁及侧壁的平均放射性计数较高(Z=-7.302、-8.014、-3.991,P均<0.001),心尖部较低(Z=-8.021,P<0.001)。其中女性衰减校正后前壁平均放射性计数减低(Z=-2.314,P=0.021)。男性衰减校正前后下后壁放射性计数差值明显高于女性(t=-8.408,P<0.05)。衰减校正后44%(44/99)的左前降支及37%(37/99)的右冠状动脉分支供血区域显像结果发生改变,结合超声心动图及GMPI结果显示其中85%(35/41)的左前降支及81%(29/36)的右冠状动脉分支供血区域室壁运动及室壁增厚率均正常。结论衰减伪影对GMPI的图像质量和灌注结果有较大影响,结合室壁运动和增厚情况等有助于鉴别衰减伪影,提高诊断准确度与特异度。     

巨噬细胞自噬在动脉粥样硬化发病中作用的研究进展

<正>自噬是真核细胞利用溶酶体降解细胞内受损的细胞器及蛋白等大分子物质的过程,在营养缺乏、组织缺氧、氧化应激、DNA损伤等环境压力下被激活。机体可通过自噬回收利用内源性细胞成分(氨基酸、游离脂肪酸、核苷酸)以维持细胞稳态~([1])。动脉粥样硬化(AS)是以脂质积累、炎症细胞浸润为特征的慢性炎症过程。巨噬细胞能够摄取脂蛋白,使脂质积聚,形成泡沫细胞,并释放多种酶和炎性介质,影响AS斑块进展。斑块中巨噬细胞凋亡以及胞葬作用缺陷,也会促进斑块坏死,从而导致斑块的不稳     

儿童新型冠状病毒感染诊断、治疗和预防专家共识(第二版)

自2019年12月新型冠状病毒感染暴发以来,我国政府采取了严格的防控措施,国内疫情已得到初步控制,但形势依然严峻,境外多个国家也相继出现疫情。根据世界卫生组织的报告:截至2020年3月5日,全球共报告95333例确诊病例(其中我国累计报告确诊病例80565例),85个国家有确诊病例报告,中国将面临输入性病例的传播风险,这为防治我国儿童的疾病疫情提出了新的挑战[1]。在这次疫情中,与成人病例相比,儿童病例相对较少、症状轻、预后较好。目前国内病例数据显示,18岁以下儿童占所有报告病例的2.4%,尚无死亡病例报告[2]。     

直肠癌淋巴结转移的深度神经网络评判研究进展

正目前,临床上对于直肠癌常用的影像评估方法有MRI、螺旋CT、PET-CT、直肠腔内超声(ERUS)等。而MRI作为首选检查方式,对肿瘤位置、浸润深度、淋巴结转移、血管侵犯、环周切缘及周围器官侵犯等方面的评估均具有明显优势~([1-2])。通过MRI诊断淋巴结的方法通常是影像科医师逐层浏览每一幅图像,从中识别淋巴结的形状、界限及密度来判断,这种传统方式耗时较长且存在主观偏倚,导致