基于网络药理学研究银丹心脑通软胶囊调控AKT抑制血管内膜增生的作用机制

目的采用网络药理学方法并结合体内实验验证,探讨银丹心脑通软胶囊(YDXNT)对血管内膜增生的干预效应及其机制。方法从TCMSP、Symmap数据库中检索YDXNT活性成分及其作用靶点,通过OMIM、DisGeNET、GeneCards数据库获取血管内膜增生的疾病靶点,并对YDXNT与血管内膜增生的靶点取交集。利用Cytoscape软件对交集基因构建“成分-疾病-靶点-通路”网络并可视化,应用Metascape进行GO和KEGG富集分析,CytoNCA插件获取核心靶点,利用autodock软件进行核心靶点与活性成分的分子对接。采用球囊损伤法制作大鼠血管内膜增生模型,给予YDXNT干预。通过苏木素-伊红(HE)染色分析各组血管形态学变化,免疫组织化学法检测内膜增生血管中核心靶蛋白的表达。结果网络药理学分析提示YDXNT可通过槲皮素、木犀草素、黄芩素等药理成分作用于血管内膜增生关键靶点AKT1(蛋白激酶B的一种亚基),HE结果显示YDXNT能有效抑制血管内膜增生,免疫组化检测结果显示模型组中AKT、p-AKT(Thr308)蛋白较假手术组表达增高,YDXNT给药组较模型组AKT、p-AKT(Thr308)蛋白表达下调。结论YDXNT可通过调控AKT表达及其磷酸化进而发挥抗血管内膜增生作用。

多基因检测在甲状腺结节中的诊断价值及卫生经济学分析

目的:探究多基因检测[KRAS、NRAS、PIK3CA(H1047R)、BRAF(V600E),KNPB]在甲状腺结节诊断中的应用价值。方法:选取我院2020年1月至2021年2月行多基因检测的甲状腺结节患者232例,收集其临床信息,分析KNPB中各基因在甲状腺结节中的突变频率,以术后病理为“金标准”,比较各检测方法的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值、成本效果比及增量成本效果比。结果:232例患者中共251枚结节,其中共有BRAF(V600E)突变69枚(27.49%),KRAS突变11枚(4.38%),NRAS突变9枚(3.59%),PIK3CA(H1047R)未检测到突变。在164例手术患者中包括结节性甲状腺肿64例、甲状腺腺瘤9例、甲状腺滤泡状癌4例、甲状腺乳头状癌87例,仅BRAF(V600E)基因在不同病理类型中的差异有统计学意义(P<0.001)。细针抽吸细胞学检查(fine needle aspiration cytology,FNAC)联合BRAF(V600E)单基因检测的受试者工作特征曲线下面积为0.856,增量成本效果比为98.81。结论:相较于多基因检测,FNAC联合BRAF(V600E)单基因检测对甲状腺结节的诊断效能和卫生经济学价值最优。

基于GEO数据库筛选滤泡性甲状腺癌关键基因及生物信息学分析

目的 滤泡性甲状腺癌(follicular thyroid carcinoma,FTC)临床上较少见,其在疾病早期即可发生血行转移。本研究利用生物信息学方法探索FTC发生发展的关键基因、发掘FTC的致病机制及治疗靶点。方法 从基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)下载基因芯片GSE82208,利用R软件分析以获得差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),利用数据库注释、可视化和综合发现(database for annotation,visualization and integrated discovery,DAVID)在线网站对DEGs进行基因本体论(gene ontology,GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析。对DEGs行蛋白质–蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)分析,并筛选核心基因,对核心基因进行生存分析。结果 共筛选获得74个DEGs,其中表达上调基因61个,表达下调基因13个。GO富集在细胞对锌离子的反应、细胞对镉离子反应、细胞核及金属离子结合等过程。KEGG信号通路富集在矿物质吸收信号通路。通过对PPI网络分析,筛选出核心差异表达基因MT1E、MT1F、MT1G、MT1H、MT1M、MT1X和MT2A共7个金属硫蛋白基因。生存分析发现MT1F和MT1M与甲状腺癌患者预后相关(P<0.05)。结论 金属硫蛋白介导的金属离子代谢紊乱与FTC密切相关,有望成为FTC的诊治靶点。

基于协同梯度下降的可信学习方法

人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到更高阶段,是人类社会发展过程中的一次重要革命.深度学习不可解释性难题是当前人工智能领域的瓶颈问题.基于深度模型的推理过程是一个黑箱,现有的理论还不能完全解释模型输出结果的原因,对它的研究还处于比较初级的阶段.针对双线性模型的不可解释问题,我们提出了基于协同梯度下降算法的可信学习方法,在模型优化过程中引入反馈机制实现模型解耦,构建了可信的因果模型,提升了模型的性能和可解释性.在卷积神经网络训练以及模型压缩的任务中,实验结果表明该方法的有效性和适用性.

甲状腺癌颈淋巴结转移分子检测的研究进展

甲状腺癌发生颈淋巴结转移与疾病复发和患者预后密切相关。准确判断淋巴结转移对肿瘤分期及治疗至关重要,可有效改善患者预后。然而,术前发现颈淋巴结转移是甲状腺癌患者个体化诊治的重点和难点。目前,临床上常使用细针穿刺洗脱液甲状腺球蛋白检测在术前评估分化型甲状腺癌颈淋巴结转移情况,其诊断效能较高。对肿瘤标记物及新兴生物标记物的不断探索与应用,为甲状腺癌术前淋巴结转移诊断研究提供了崭新的视角。液体活检作为一种新型无创的检测技术,获取样本方便,在早期诊断甲状腺癌颈淋巴结转移方面具有广阔的临床应用前景。此外,液体活检生物标志物的分析与应用,将有助于临床诊疗策略的制定,为甲状腺癌患者的早期精准治疗提供可能。本文围绕甲状腺癌颈淋巴结转移相关分子标志物的研究进展进行综述。