基于GridSim模拟器的网格资源调度算法研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台.本文研究了GridSim模拟器,对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述;对基础的Minmin算法和QoS Guided Min-min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序,对改进后的算法进行了相应的模拟.模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法.     

胰腺癌患者预后预测动态在线列线图的构建及应用

背景与目的 胰腺癌具有高度侵袭性,患者的预后很差,与其他癌症不同,在过去的几年中,胰腺癌的发病率继续增加,存活率几乎没有提高。目前临床上使用的TNM分期系统来评估患者预后指标较为单一。因此,本研究的目的是构建一个动态的在线列线图,用于预测胰腺癌患者预后,为临床个体化治疗提供参考。方法 从SEER数据库中提取了2000—2018年病理确诊为胰腺癌的患者信息,并按7∶3的比例随机分为训练队列与验证队列。采用单因素和多因素的Cox回归分析来确定预后风险因素,并使用R软件构建动态在线列线图。使用C-指数、与时间相关ROC曲线的曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）来评估列线图的临床效用。根据列线图再将患者分为高风险组和低风险组,通过Kaplan-Meier生存曲线比较两组患者的预后。结果 共在SEER数据库中筛选出12 175例胰腺癌患者,年龄、肿瘤分化程度、原发部位、T分期、N分期、M分期、手术、化疗和肿瘤大小是总生存期（OS）的独立影响因素（均P<0.05）。在训练队列中,与OS相关列线图的C-指数为0.759（95% CI=0.745~0.772）,预测1、3、5年OS的AUC分别为0.828、0.842和0.849。在验证队列中,C-指数为0.756（95% CI=0.735~0.776）,1、3、5年OS的AUC分别为0.820、0.831和0.842。校准图和DCA曲线显示了该模型在训练和验证队列中有良好预测性能。Kaplan-Meier生存曲线显示,在验证集和训练集中,低风险组患者的总OS优于高风险组（均P<0.05）。结论 建立的动态在线列线图有良好预测性能,有助于个性化结合临床患者实际情况综合预测胰腺癌患者的预后,并可能比TNM分期系统具有更好的临床应用价值。     

胰腺癌分子靶向治疗的研究进展

目的 总结胰腺癌分子靶向治疗方面的相关基础研究进展。方法 对近年来国内外在胰腺癌致癌基因、表观基因组、肿瘤微环境和免疫治疗方面的相关文献进行综述。结果 基础研究中,分子靶向药物治疗胰腺癌进展有了一定的疗效,然而在临床试验中,并未取得较为理想的效果。结论 胰腺癌的分子靶向治疗还处于初步的探索阶段,基础研究还没有进行有效的临床转化,这需要在后续研究中再努力探索,为胰腺癌的精准治疗提供更多坚实可靠的基础,取得更好的临床获益。     

胰腺癌免疫治疗的前沿与未来

胰腺癌仍然是最致命的恶性肿瘤之一，对传统疗法的抵抗使其生存率在过去几十年内几乎未有改善，而基于肿瘤免疫的胰腺癌治疗策略，如免疫检查点抑制剂、治疗性疫苗和联合免疫疗法正显示出新的治疗希望。尽管临床试验中探索的诸多免疫疗法尚未报道出显著的治疗效果，但毋庸置疑的是免疫治疗将是胰腺癌预后改善甚至治愈的重要希望。本文介绍了目前胰腺癌免疫疗法的相关进展及遇到的瓶颈，并提出了进一步的优化方向和解决方案，希望为胰腺癌免疫治疗发展提供参考。