利用贝叶斯推断进行个性化预测胶质瘤生长 引言 胶质母细胞瘤（glioblastoma）是最具侵袭性的原发性脑肿瘤，肿瘤细胞会高度侵袭周围组织。通过标准医学成像技术无法准确识别这些弥漫性肿瘤边界，导致临床干预效果不佳且预后较差。由于此类挑战，依靠医学图像进行肿瘤空间和时空发育的可靠计算预测能够提供更多信息，有助于医生为每个个体设计最佳治疗方案。 近年来，多个关于肿瘤生长的生物物理模型通过非侵入性成像测量数据进行了开发和校准，旨在预测未来的肿瘤生长和治疗结果。然而，要实现预测肿瘤发展，必须解决两个关键挑战：一是需要量化模型预测中的不确定性，以改善个体治疗效果；二是需要表征肿瘤和宿主组织的空间异质性，这会对治疗的设计产生显著影响。 研究背景和动机 本研究的核心动机在于通过引入贝叶斯框架来解决上述两...
在全球范围内，恶性脑肿瘤中最常见和最致命的是胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）。近年来，不断有研究尝试通过机器学习技术，基于术前的单模态或多模态成像表型来预测GBM患者的总生存时间（Overall Survival, OS）。尽管这些机器学习方法在预测上取得了一定的进展，但多数研究并未考虑基于影像学的OS预测方法中包含的肿瘤基因型信息，而这些信息对预后有很强的指示作用。为解决这般问题，Tang Zhenyu、Xu Yuyun、Jin Lei 等人于2020年6月在《IEEE Transactions on Medical Imaging》上发表了题为“Deep Learning of Imaging Phenotype and Genotype for Predicting ...
肿瘤生长数学模型研究——利用纵向磁共振成像探究胶质瘤的扩展 近日发表在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》上的一篇文章，对胶质瘤（glioma）的数学建模及生长规律进行了系统性研究。该研究由Birkan Tunç、David A. Hormuth II、George Biros和Thomas E. Yankeelov完成，主要通过纵向磁共振成像（MRI）数据评估三种不同数学模型在模拟肿瘤生长以及质量效应（mass effect）中的性能差异。 研究背景 胶质母细胞瘤（glioblastoma multiforme, GBM）是最常见的原发性脑肿瘤，患者预后较差。GBM一个显著的特征是对周围脑组织的严重变形效应，即“质量效应”，目前已有大量...
近红外窗口II荧光影像引导手术延长高级别胶质瘤患者的无进展生存期 研究背景 高级别胶质瘤（HGG）是中枢神经系统中最常见的恶性原发性肿瘤，其中胶质母细胞瘤（GBM）预后最差。为了改善GBM患者的治疗效果，提高术中肿瘤切除率，减少术后复发，研究者们开展了基于近红外窗口II（NIR-II）荧光影像的手术引导策略研究。NIR-II荧光影像具有组织自发荧光低、渗透深度大的特性，有望提高肿瘤切除的精确性与安全性。 论文信息 本项研究由夏晓静博士、张哲博士等人共同完成，他们分别隶属于中国科学院自动化研究所分子影像重点实验室等多个研究机构。研究成果发表在 IEEE Transactions on Biomedical Engineering (Vol. 69, No. 6, June 2022) 杂志上。...
临床验证无细胞DNA碎片分析方法在提升肺癌早期检测中的应用研究 研究背景 肺癌是全球范围内对男性和女性健康威胁最大的癌症类型之一。美国每年超过12.5万人因肺癌去世，全球范围内则接近180万人。已有研究指出，低剂量计算机断层扫描（LDCT）能显著降低肺癌死亡率，但现实中LDCT的应用非常有限。因此，开发新的、更易为民众所接受的肺癌早期检测方法就显得尤为重要。针对这一需求，研究团队开展了本研究，旨在验证一个基于无细胞DNA（cfDNA）碎片分析的肺癌早期检测方法。 研究来源 该研究由Peter J. Mazzone等人联合多家研究机构完成，研究成果发表在《Cancer Discovery》期刊上。研究团队成员来自美国多个知名医疗和研究机构，如克利夫兰诊所、约翰霍普金斯大学医学院、纽约大学朗格尼...
阿尔茨海默病诊断和预测的脑脊液蛋白质组学研究 背景与研究目的 阿尔茨海默病（AD）是一种导致记忆丧失和认知能力下降的神经退行性疾病，目前全球范围内仍无有效的治愈方法。传统上，AD的病理特征包括β淀粉样蛋白（Aβ）斑块和tau蛋白神经原纤维缠结。然而，这些特征仅反映了AD复杂病理过程的一部分，未能全面揭示其生物学基础。近年来，针对Aβ和tau的疾病修正治疗效果不佳，这进一步突显了扩展AD生物标志物研究的重要性。为了准确诊断和预后AD，尤其是在疾病早期阶段，识别更多高性能生物标志物是至关重要的。 论文来源与作者 本文发表于《Nature Human Behaviour》杂志，题为“Multiplex cerebrospinal fluid proteomics identifies biomar...
基于功能磁共振成像扫描的大脑范围内的功能连接性与时间增强的非神经源低频振荡（SLFO）血流信号有关 在神经科学领域，一个核心的问题是大脑的连接如何随着时间的推移重新配置，以支持适应性功能的变化。这种随时间动态变化的神经元变化可以通过功能磁共振成像（fMRI）在人类中测量，通过功能连接性（FC）的估计。FC量化了神经元活动在大脑不同区域间的协调程度，从而反映了神经连接的强度。 精确测量FC及其随时间变化的能力，依赖于基于fMRI的血氧水平依赖（BOLD）信号的可靠性、有效性和特异性——这是量化神经活动的基本输入。这项研究显示，基于fMRI的大脑功能连接性估计在静息态和任务基础的扫描期间以空间异质的速率人为膨胀。这造成了假阳性连接强度变化和大脑连接图的空间扭曲。数据证明，这种伪影是由SLFO血流...
长期活体亚细胞成像的突破：共聚焦扫描光场显微镜技术研究 研究背景 活体长期细胞动态观测在研究如免疫反应及大脑功能等生理病理过程中不可或缺，要求高时空分辨率以及低光毒性。已有共焦显微技术通过光学切片排除背景荧光，并提高信噪比，然而难以在并行化处理、分辨率和光毒性间取得平衡。光场显微镜虽然提升了并行化处理且光毒性低，但在排除背景方面却存在不足。 “共聚焦扫描光场显微镜（Confocal Scanning Light-Field Microscopy, CSLFM）”采用轴向延长的线性共焦照明和滚动快门，进一步提升了三维（3D）成像质量、速度和低光毒性。研究中，CSLFM 达到了与双光子显微镜类似的定向选择性，有助于解码神经机制，并可在光学挑战的环境下观察亚细胞动态。 本文将详细阐释该研究的全流程...
Academic News Report on Multidimensional Cross-Frequency Coupling Analysis in EEG/MEG Data 近年来，随着脑科学与医学影像技术的进步，研究人员对大脑功能连接性的探索愈加深入。本报告将介绍一篇关于多维度交叉频率耦合分析的科学研究论文，即《A Bicoherence Approach to Analyze Multi-Dimensional Cross-Frequency Coupling in EEG/MEG Data》。该论文由Alessio Basti等人撰写，发表在2024年《Scientific Reports》期刊上。主要讨论了多维反对称交叉双相一致性（Multi-Dimensional Anti...
科学报告 背景介绍 感知和神经处理感官信息极大程度上受先验期望的影响。感知不仅仅是被动的接收，而是通过将现有的感官信息与基于过去经验和当前情境获得的先验信息结合而成的一种主动推理过程。这种信息的结合方式可以通过不同的机制表现出来：一种是专注于异常输入，即预测误差信号处理（Prediction Error，简称PE）；另一种是通过对预期信息的增强实现的锐化表示。本文研究了这两种机制在面孔感知中的表现。 研究来源 本研究由德国汉堡大学医疗中心(University Medical Center Hamburg-Eppendorf)系统神经科学系的Annika Garlichs和Helen Blank进行，论文发表于2024年4月的《Nature Communications》期刊。 研究流程及方...