软骨脱细胞基质在软骨再生中应用的研究进展

骨关节炎是一种常见的关节退行性疾病, 而软骨损伤通常被认为是不可逆的关节变性早期因素。由于软骨的自我修复和再生能力有限, 目前软骨缺损的修复仍是一个具有挑战性的医学难题。近年来, 应用组织工程技术治疗软骨缺损被认为是一种新的治疗途径。软骨脱细胞基质(acellular cartilage matrix, ACM)保留了天然软骨的细胞外基质空间结构和生物活性成分, 能够最大程度地模拟天然软骨的细胞外环境, 是软骨修复与再生的理想材料。ACM的主要组成成分包括胶原蛋白、弹性蛋白、生长因子等, 其中Ⅱ型胶原蛋白是透明软骨中的主要类型, 在调节软骨组织的机械性能方面发挥重要作用。有研究证实Ⅱ型胶原蛋白、生长因子和低氧微环境分别在促进软骨再生中发挥重要作用。Ⅱ型胶原蛋白可以通过特定的方式诱导细胞聚集和软骨分化;ACM中含有的多种生长因子能够诱导Sox9的表达, 促进干细胞成软骨分化;低氧微环境可上调Ⅱ型胶原(COL2A1)、Sox9的表达并维持软骨细胞表型。此外, ACM已被广泛应用于软骨再生的研究, 将ACM制备成脱细胞支架、水凝胶或是利用3D生物打印技术对软骨缺损进行修复均取得了良好的软骨再...     

机器学习辅助急性呼吸窘迫综合征诊治的研究进展

急性呼吸窘迫综合征(ARDS)诊断标准宽泛且临床医生对其认知度低，这些均易导致其开展早期临床诊疗决策的难度增加。在ARDS相关研究中，缺乏有效的临床药物试验成果，对ARDS严重程度的判定标准也争议不断。故此，迫切需要高效、准确的研究方法提高临床医生对ARDS的早期诊断及预后判断，辅助ARDS临床研究设计。大数据时代下，机器学习(ML)作为一种可整合海量数据的工具，近年来在协助临床医生开展ARDS早期诊疗决策、辅助临床试验设计上表现出色。利用ML构建的ARDS早期预测模型、机械通气时间预测模型和死亡风险预测模型，可优化ARDS患者的早期诊断及预后判断；分类模型中ARDS的两种亚型，为临床药物试验分组提供新思路；风险评估模型可作为论证工具参与临床试验研究。本文就ML对ARDS的最新研究进展进行综述。