血液嗜碱性粒细胞CD16和CD32在慢性气道炎症性疾病中的表达及其临床意义

目的探讨血液嗜碱性粒细胞CD16和CD32在哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠(ACO)、慢性阻塞性肺疾病(COPD)中的表达及其临床意义。方法选取2019年12月-2020年12月就诊于锦州医科大学附属第三医院的COPD、ACO患者及招募的健康志愿者作为研究对象,分别设为COPD组、ACO组及健康对照组。收集研究对象的性别、年龄、病史、发病年龄、体重指数(BMI)及吸烟史等一般资料并采集外周静脉血,采用流式细胞仪检测嗜碱性粒细胞富集群中CD16和CD32的表达情况,ELISA法检测血浆中肿瘤坏死因子-α(TNF-α)的表达水平。结果与健康对照组相比,ACO组、COPD组外周血单个核细胞群中CD16^(+)CCR3^(+)细胞、CD16^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞、CD16^(+)CCR3^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞比例增高(P<0.05),COPD组单个核细胞群中CD32^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞、CD32^(+)CCR3^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞比例增高(P=0.003,P=0.030),ACO组粒细胞群中CD32^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞、CD32^(+)CCR3^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞比例降低(P=0.019,P=0.031)。ACO组粒细胞群中CCR3^(+)细胞和CCR3^(+)CD123^(+)HLA-DR^(-)细胞的CD32平均荧光强度(MFI)较健康对照组降低(P=0.006,P=0.047)。ACO组血浆TNF-α表达水平较健康对照组升高,差异有统计学意义(P=0.036)。结论嗜碱性粒细胞源CD16和CD32可能在ACO、COPD发病过程中发挥重要作用,TNF-α可能参与了ACO的发病,为后续ACO和COPD的临床治疗提供了新的靶点。

基于人工智能随访预测肺结节增长的影响因素研究

背景肺癌的发病率和死亡率均居世界首位,5年生存率不到20%,对于早期肺癌的筛查有多种方式,其中人工智能(AI)极大提高了早期肺癌的检出率,但目前仍存在对不典型肺结节如何有效管理以尽早发现早期肺癌的问题,探究肺结节增长的影响因素对指导临床管理具有重要意义。目的探讨AI随访肺结节增长的影响因素及临床应用价值。方法回顾性选取2019年4月就诊于锦州医科大学附属第三医院的175例肺结节患者作为研究对象,根据AI分类分为实性结节组82例和磨玻璃结节(GGN)组93例。收集研究对象的一般资料,并利用AI计算收集肺结节相关影像学信息,定期随访以观察不同肺结节的增长情况,应用多因素Cox比例风险回归分析探讨肺结节增长的影响因素。结果实性结节组的实性占比、平均CT值高于GGN组(P<0.001)。多因素Cox比例风险回归分析结果显示,结节平均直径〔HR=2.185,95%CI(1.079,4.425),P=0.030〕、结节体积〔HR=1.001,95%CI(1.000,1.001),P=0.022〕、恶性概率〔HR=2.232,95%CI(1.036,4.806),P=0.040〕及表面征象〔HR=2.125,95%CI(1.006,4.489),P=0.048〕是实性结节增长的影响因素;平均直径〔HR=2.458,95%CI(1.053,5.739),P=0.038〕、体积〔HR=1.001,95%CI(1.000,1.002),P=0.010〕、实性占比〔HR=1.022,95%CI(1.002,1.041),P=0.030〕、恶性概率〔HR=2.386,95%CI(1.174,4.850),P=0.016〕及表面征象〔HR=3.026,95%CI(1.492,6.136),P=0.002〕、平均CT值〔HR=1.002,95%CI(1.000,1.003),P=0.045〕是GGN增长的影响因素。结论肺结节增长受原始结节大小、平均CT值、有无表面征象及恶性概率等多种因素影响,建议临床医师结合AI计算的肺结节增长影响因素确定有效随访时间,以尽早发现肺结节增长并及时采取治疗措施。

人工智能对肺结节定性诊断的效能及危险因素的分析

目的评价人工智能(AI)辅助诊断系统对肺结节定性诊断的效能及恶性肺结节的危险因素分析。方法收集2019年7月至2021年5月就诊于锦州医科大学附属第三医院且病理结果明确的肺结节112例,借助推想科技AI辅助诊断系统,收集患者的一般临床资料、肺结节影像学特征、病理学诊断等资料,应用Kappa一致性检验评价AI对肺结节定性诊断的效能。单因素Logistic分析和多元Logistic回归分析评价恶性肺结节AI相关变量的危险因素,绘制受试者工作特征曲线(ROC)以及计算曲线下面积(AUC)。结果Kappa一致性检验(K=0.809,P<0.001)结果提示AI对肺结节定性诊断的准确性良好。单因素Logistic回归分析提示:年龄、体积、平均直径、恶性征象、恶性概率5个因素差异有统计学意义(P=0.024,P=0.004,P<0.001,P=0.027,P<0.001),多因素Logistic回归分析提示恶性概率(P<0.001)为影响恶性结节诊断的独立危险因素,ROC曲线提示基于AI恶性概率对恶性结节诊断可能具有一定的准确性(AUC=0.874)。结论人工智能辅助诊断系统对肺结节定性诊断的准确性良好,且恶性概率为影响恶性结节的独立危险因素,可以作为临床医生对肺结节良恶性鉴别的辅助诊断工具。

探讨嗜碱性粒细胞CD63、CD203c、FcεRI在哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠的表达

目的:通过对哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠(asthma-chronic obstructive pulmonary disease overlap,ACO)患者急性期与缓解期嗜碱性粒细胞表面分子表达水平的测量比较,探讨其与病情的关系。方法:招募健康人32例,收集锦州医科大学附属第三医院治疗的ACO患者急性期及缓解期各14例,采集肘部静脉血,使用流式细胞术应用3种设门策略获得嗜碱性粒细胞,比较不同时期患者嗜碱性粒细胞表面分子(CD63、CD203c、FcεRI)表达水平与健康组的差异,并对结果和疾病状态进行回顾性研究。结果:急性期嗜碱性粒细胞CD63平均荧光强度(mean fluorescence intensity,MFI)较健康组有统计学差异(P<0.05),急性期CD203c、FcεRI MFI较健康组无统计学差异;缓解期CD63、FcεRI MFI较健康组有统计学差异(P<0.05),缓解期CD203c MFI较健康组无统计学差异(P>0.05),急性期与缓解期比较,嗜碱性粒细胞CD63、CD203c、FcεRI MFI没有统计学差异。急性期、缓解期CCR3^(+)、CCR3^(+)/CD123^(+)HLA-DR~-、CD123^(+)HLA-DR~-MFI较健康组有统计学差异(P<0.001)。结论:ACO患者嗜碱性粒细胞表面分子CD63、FcεRI表达增强,表明嗜碱性粒细胞参与了ACO发病,检测其表面分子表达量对ACO病情的判断有提示意义。