T细胞受体（TCR）在适应性免疫系统中起着至关重要的作用，它们通过与特定抗原表位（epitope）结合来识别病原体。理解TCR与表位之间的相互作用对于揭示免疫反应的生物学机制以及开发T细胞介导的免疫疗法具有重要意义。然而，尽管TCR的CDR3区域在表位识别中的重要性已被广泛认可，但如何准确预测与特定疾病或表型相关的TCR-表位相互作用仍是一个挑战。为此，研究人员开发了EpicPred，一种基于注意力机制的多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）模型，旨在预测与癌症或COVID-19患者严重程度相关的TCR-表位相互作用。 论文来源 该论文由Jaemin Jeon、Suwan Yu、Sangam Lee、Sang Cheol Kim、Hye-Yeong Jo...

学术背景 COVID-19大流行对全球公共卫生系统造成了巨大冲击，尽管目前疫情已有所缓解，但其复杂的免疫病理机制、长期后遗症（如“长新冠”）以及未来可能出现的类似威胁，仍然推动着相关研究的深入。特别是重症COVID-19患者，常伴随“细胞因子风暴”、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、多器官衰竭等严重症状，亟需更精准的预测模型和生物标志物来指导临床决策。 传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在高通量组学数据分析中表现出色，但往往缺乏生物可解释性，难以揭示非线性蛋白质动态（如翻译后修饰）和复杂的信号通路调控机制。为了解决这一问题，作者开发了APNet（Activity PASNet），一种结合了差异活性分析和生物信息驱动的稀疏深度学习模型，旨在通过可解释的预测发现COVID-19重症的驱动...

新冠疫苗如何影响“突破性感染”期间的免疫反应 背景介绍 随着新冠疫情的持续，越来越多的感染者是“突破性感染”（breakthrough infection）病例，即已接种疫苗或既往感染过新冠病毒（SARS-CoV-2）的个体。尽管疫苗接种大大降低了感染风险和疾病严重程度，但突破性感染仍在高风险人群中传播，并可能导致长期新冠（Long COVID）。因此，理解突破性感染期间的免疫反应对优化疫苗策略和治疗方法至关重要。 既往研究主要集中在疫苗如何增强适应性免疫（adaptive immunity）反应，但先天免疫（innate immunity）在控制病毒感染和协调免疫反应中的作用同样重要。先天免疫细胞，如单核细胞（monocytes）和自然杀伤细胞（NK细胞），不仅直接参与抗病毒反应，还通过调...

英格兰手术终身风险：一项全国性观察性队列研究 学术背景 手术是英国国家医疗服务体系（NHS）的重要组成部分，每年约有440万人在英格兰接受手术。尽管越来越多的手术以日间手术的形式进行，但仍有许多手术需要住院，中位住院时间为1.7天。值得注意的是，六分之一的患者会出现术后并发症，这些并发症的严重程度不一，可能导致住院时间延长和资源使用增加。此外，术后30天内出现的并发症会使一年内的死亡率增加两倍。随着手术患者的老龄化，手术患者的平均年龄比普通人群高出14.5岁。2015年，英格兰75岁及以上的人群中有20%接受了手术，这一数字还在不断增加。老年患者术后结果较差，可能导致更多的医疗资源使用。新冠疫情的爆发也对医疗系统的组织和手术趋势产生了深远影响。然而，关于一个人一生中平均会接受多少次手术以及他...

重组四价流感疫苗与标准鸡蛋基四价流感疫苗在养老院居民中的比较：一项集群随机试验 学术背景 流感是全球范围内导致老年人发病和死亡的主要呼吸道病原体之一，尤其是在养老院居民中，流感感染的风险更高。流感疫苗是预防流感相关疾病和死亡的最重要干预措施。然而，疫苗的有效性因季节和疫苗类型而异。近年来，重组流感疫苗（recombinant influenza vaccine, RIV4）因其更高的抗原剂量和更强的免疫反应而受到关注。尽管在门诊老年人群中，重组疫苗的有效性已被证明优于标准剂量的鸡蛋基流感疫苗（egg-based inactivated influenza vaccine, IIV4），但在养老院居民中的有效性尚未得到充分评估。 本研究旨在比较养老院居民接种重组四价流感疫苗与标准鸡蛋基四价流感...

美国女性乳腺癌远处转移发病率上升的研究报告 学术背景 乳腺癌是美国女性中仅次于肺癌的第二大癌症死亡原因。尽管筛查性乳腺X线摄影（mammography）已被证明能显著降低乳腺癌死亡率，但美国的筛查率仍然较低，尤其是在40岁以上的女性中，筛查率从2000年的70%下降到2015年的64%，2019年略有回升至67.5%。乳腺癌的早期发现与治疗成功率和生存率密切相关，而肿瘤在诊断时的分期（stage）对生存率有显著影响。局部浸润性乳腺癌的五年生存率为99%，而远处转移（metastatic）乳腺癌的五年生存率仅为31%。 近年来，尤其是2020年COVID-19大流行期间，乳腺癌筛查和诊断程序受到了严重影响，导致乳腺癌诊断率下降。延迟诊断可能导致疾病在诊断时更为晚期，从而影响治疗效果。因此，研究...

新型药物重新定位方法的网络构建与应用研究 背景 在COVID-19大流行期间，研究人员和制药公司致力于开发治疗和疫苗。药物重新定位由于捷径被认为是快速有效的应对策略。药物重新定位试图发现已批准药物的新用途，被认为比传统药物发现路径更廉价且更迅速[1–3]。例如，瑞德西韦和地塞米松就是两种成功的重新定位药物[4–6]。虽然全球疫情逐渐转向地方性阶段，病毒传播仍在继续。快速发现候选药物并提供给医学或制药领域的专家进行研究的重要性已被COVID-19大流行深刻地提醒了我们[7]。 随着生物学机制的进步和生物医学知识的收集，更准确和精确的基于计算的药物重新定位成为可能。网络药物学（network medicine）通过观察生物实体（如药物、基因和疾病）之间的复杂关系，提供候选药物[8–11]。但在新...

使用病历预测现象广泛的疾病发生并支持对新兴健康威胁的快速响应 研究背景和动机 新冠疫情暴露了全球系统性、数据驱动指导缺乏的问题，这对识别高风险人群以及应对疫情准备造成了严重影响。个体未来疾病风险评估对于指导预防干预、早期疾病检测和治疗启动至关重要。然而，对于常见疾病，只有一小部分有定制的风险评分，医疗提供者和个人对于大多数相关疾病缺乏指导。即便在有既定风险评分的情况下，对于使用哪种评分和相关的生理或实验室测量也缺乏共识，导致常规医疗实践高度碎片化。特别是在新冠疫情初期，由于缺乏可用数据，无法识别脆弱人群的风险评分不可用。 同时，大多数医学决策，包括诊断、治疗和预防疾病，都是基于个人的医学史。随着数字化的普及，这些信息已经被医疗提供者、保险公司和政府以电子健康记录的形式收集，但由于人类处理和理...