代谢组学在泌尿系统肿瘤中的应用

<正>1999年英国皇家理工大学Nicholson等[1]研究中首次提出代谢组学(metabonomics)的概念,它是通过考察生物体系受刺激或扰动后(如将某个特定的基因变异或环境变化后)其代谢产物的变化或其随时间的变化来研究生物体系代谢途径的一种技术。2000年德国植物学家Fiehn和Dormann[2]首次将植物代谢组学与基因功能结合在一起,提出metabolomics的     

影像组学在脊柱疾病中的应用

从医学影像图像中提取和量化传统影像检查手段无法识别高通量特征信息的影像组学,逐渐成为临床实施精准医疗、个体化医疗的研究热点。脊柱疾病所表现出来的临床症状单一,传统的影像学手段对一些脊柱病变的精准定位、诊断及鉴别诊断依然具有挑战性。人工智能与影像图像的交叉融合,大大提高了一线工作者对疾病诊断准确性,并实现了对疾病未知数据的预测。目前,脊柱疾病的诊断在影像组学的应用方面未见系统的综述报道。因此,笔者重点就影像组学在脊柱疾病的应用现状及进展进行归纳总结,并提出面临的挑战及脊柱影像未来发展方向。     

影像组学在乳腺癌应用中的研究进展

随着乳腺癌的发病率及死亡率逐年上升,提高其早期诊断准确率成为临床亟待解决的问题。影像组学是一种高通量提取特征的无创性的新技术,近年来,其在临床诊疗中的应用得到广泛关注与研究。笔者通过阅读文献,就影像组学在乳腺癌应用中的研究进展进行综述。     

影像组学在肝癌中的研究应用

目前肝癌的诊断方案日益完善,但预后仍不理想,且其诊断和治疗趋势根据其生物学和基因组特征而发生变化.在肝癌早期阶段,肿瘤标志物的敏感度和特异性不足,部分肝癌患者可能表现为阴性.医学影像诊断和大数据技术融合的影像组学方法,以影像特征和基因相关联,有望代替基因组测序,指导肿瘤的诊断、治疗和预后以及疗效评估,并分析其中隐藏的生...     

人类唾液组学在肿瘤诊断的应用价值

<正>近年来,科学家认为对唾液的分析将有助于肿瘤的诊断和早期治疗。唾液是一种复杂的混合物,储存了大量的宿主和口腔微生物基因信息以及翻译后水平调控信息,能够反映全身系统性疾病信使核糖核酸和蛋白质变化的重要物质[1]。在肿瘤发生过程中,体内某些中介因子的作用可使唾液中的某些生物大分子的表达谱发生特征性的改变,而这些分子可作为其唾液生物靶标分子用于临床诊断。随着基因表达芯片、蛋白质芯片、定量反转录     

CT影像组学在甲状腺结节中的价值研究

CT目前已成为诊断甲状腺疾病良恶性的主要影像学方法.但部分良性结节的CT影像特征易与恶性结节重叠,导致临床诊断困难.CT纹理分析作为一种新兴影像定量分析预测方法,已被用于鉴别脑部、乳腺、肾脏等处肿瘤的良恶性.因此,本文就CT纹理分析在甲状腺结节中的鉴别诊断价值进行了阐述.     

组学在宫颈癌中的研究进展

宫颈癌以其高发病率和高死亡率严重威胁着全球女性的生命健康。然而,宫颈癌的筛查、诊断、治疗和预后判断等方面仍然存在诸多问题。高通量组学技术的迅猛发展为解决上述问题提供了新的可能。本文将从基因组、转录组、表观遗传组、蛋白组和代谢组等方面对组学技术在宫颈癌中的最新研究结果做一综述。     

代谢组学在强直性脊柱炎研究中的应用

代谢组学是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后兴起的系统生物学的一个新的分支,它是通过考察生物体系（细胞、组织或生物体）受刺激或扰动后（如将某个特定的基因变异或环境变化后）代谢产物图谱及其动态变化,研究生物体系的代谢网络的一种技术。与其他三种组学研究的DNA、RNA和蛋白质等生物大分子不同,代谢组学是对生物体系中的小分子化合物进行定性定量研究。近年来,代谢组学相关技术发展迅速,     

MRI影像组学在乳腺癌评估中的应用

磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)在乳腺癌的早期诊断、术前治疗方案制订和疗效预判中越来越重要.影像组学作为目前研究的热点,可以评估全肿瘤的异质性,具有重要的临床和研究价值.本文对MRI影像组学在乳腺肿瘤的良恶性鉴别、乳腺癌的分子分型识别、乳腺癌的新辅助化疗效果预测以及乳腺癌预后因...     

影像组学在支气管肺癌中的应用进展

肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。手术切除是早期肺癌最重要的治疗手段。对于晚期肺癌,除新辅助化疗及放疗外,靶向治疗及免疫治疗逐渐广泛应用。因此,肺癌的早期诊断及个体化治疗方案的制定有重要意义。影像组学作为新兴的图像定量分析方法,可更客观准确地定量表征病变的细微结构,从而达到疾病诊断、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等目的。本文就CT影像组学在肺癌诊治中的应用展开综述。     

影像组学在卵巢肿瘤中的研究进展

卵巢肿瘤是常见的妇科肿瘤之一,其病理类型多样,发病率居高不下,传统的影像诊断往往基于影像图像的定性分析,缺乏客观性。近年来,随着人工智能的发展,影像组学的方法逐渐应用于肿瘤类疾病的研究中。这一方法从磁共振、计算机体层摄影及超声医学图像中提取大量定量特征进行客观分析,进而对卵巢肿瘤良恶性进行鉴别,对卵巢癌进行分型和分级以及对卵巢肿瘤预后进行预测,从而为进一步了解卵巢肿瘤的生物学特性提供了新的线索。作者从影像组学的概念、研究步骤、以及在卵巢肿瘤中的进展和面临的挑战和前景这几方面进行综述。     

影像组学在卵巢癌中的研究进展

作为一种能将医学图像转换为高维、可挖掘数据的新技术,影像组学已广泛用于研究多种肿瘤,并建立了系统的工作流程。本研究对影像组学在卵巢癌诊断及分型、预后预测和分子生物学解释等方面的研究进展及其发展方向进行综述。     

超声影像组学在肝包虫病分型中的应用研究

目的 构建基于超声影像组学的肝包虫病（hepatic echinococcosis, HE）分型的机器学习模型。方法 回顾性纳入2005年至2022年于四川省甘孜州石渠县及四川大学华西医院HE患者的超声声像图。本研究为回顾性、大样本、两中心的诊断准确性研究,采用超声影像组学方案构建HE分型的机器学习（machine learning, ML）模型。将图像按病灶类型以8: 2分层随机划分为训练集与独立测试集,通过10折交叉验证策略训练模型。ML模型构建流程包括,病灶分割（手工勾画并分割）、影像组学特征提取、特征预处理、基于8种分类器构建HE分型的ML模型,包括支持向量机、自编码器、线性判别分析、随机森林（random forest, RF）、逻辑回归、自适应增强、决策树、朴素贝叶斯。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析评估ML模型的诊断性能。结果 共纳入4976例HE患者,其中男性2157例,女性2819例,年龄8-95（43.4±16.9）岁;囊型肝包虫病（cystic echinococcosis, CE）患者1641例,泡型肝包虫病（alveolar echinococcosis, AE）患者2981例,混合型患者354例。使用23452张超声图像进行模型训练、验证和测试,其中囊型肝包虫病图像8557张,泡型肝包虫病图像14895张。RF模型在交叉验证集和独立测试集中均表现最佳,交叉验证集及独立测试集下的敏感度、特异度、准确率、曲线下面积分别为0.71、0.76、0.73、0.82和0.62、0.89、0.76、0.86。结论 RF模型具有较高的准确率和健壮性,有益于提高基层工作者在流行区对肝包虫病亚型的超声诊断水平,减少误诊发生。     

代谢组学在心力衰竭诊治中的研究与应用

心血管疾病的再住院率及死亡率逐年上升,尤其心力衰竭,因此寻找新的诊疗手段必将成为医学研究领域的热点。但是如今仍有多数心血管疾病的发病机制不明确,无特效及根治的方法和药物,病死率和致残率高,预后差［1］,这种严峻的现状急需扭转。在各种基础学科研究的发展背景下,如基因组学、蛋白质组学,研究人员们提出了代谢组学,因其关注的主要是代谢物,让原本微小改变的基因和蛋白表达都会在代谢物上得到放大,且代谢物的数量级又远小于基因和蛋白的数目,更全方位地填补了基因组学和蛋白质组学等微观研究中的缺陷。现就代谢组学在心力衰竭诊治中的研究与应用综述如下。     

影像组学在胃癌中的研究进展

影像组学是深度挖掘图像潜在信息的新兴热门领域。与视觉分析相比,影像组学可更详细地定量评估病变特征,发现和翻译未知、潜在的信息,近年来已逐渐应用于胃癌的组织病理学分级、肿瘤分期预测、鉴别诊断、治疗疗效及预后评估。本文就影像组学有关胃癌的研究现状与进展进行综述。     

影像组学在肿瘤靶向治疗中的应用研究进展

分子靶向治疗在各种恶性肿瘤精准治疗中发挥着重要作用。基于影像组学的方法,从医学图像中获取有价值的特征来分析肿瘤表型以鉴别靶标、监测治疗期间肿瘤表型变化、评估患者的治疗疗效及预后,从而达到精准治疗的目的。深度学习、人工智能等技术的不断发展,也为影像组学的发展注入了新的活力,本文旨在综述影像组学在肺癌、乳腺癌等恶性肿瘤靶向治疗中的应用研究进展及前景,并总结了影像组学现阶段存在的问题及解决方案。     

代谢组学在红细胞存储损伤研究中的应用

存储红细胞是异体输血的主要来源,在抢救生命、维系健康方面具有重要作用。但随着体外储存时间延长,红细胞会发生存储损伤,并导致输血不良后果,因此如何提高红细胞保存效果始终是输血医学研究的热点。近年,随着代谢组学的兴起,人们从整体水平对存储红细胞的代谢产物进行定量分析,进而研究红细胞存储损伤的机制,为优化保护液组成和保存条件,提高红细胞输注质量奠定理论基础。