肺癌早期発見のための無細胞DNA断片解析の臨床検証

臨床検証無細胞DNA断片分析方法における肺癌早期検出の向上に関する研究 研究背景 肺癌は世界中で男性および女性の健康を脅かす最大の癌の一つです。アメリカでは毎年12.5万人以上が肺癌で死亡し、世界では約180万人に上ります。既存の研究で、低線量CTスキャン(LDCT)が肺癌の死亡率を大幅に低減できるとされていますが、実際にはLDCTの使用は非常に限られています。したがって、より多くの人々が受け入れやすい新しい早期肺癌検出方法の開発が特に重要です。このニーズに応えて、本研究チームは無細胞DNA(cfDNA)断片分析に基づく肺癌早期検出方法の検証を行いました。 研究出典 この研究はPeter J. Mazzoneらが複数の研究機関と共同で行ったもので、研究成果は『Cancer Discovery...

MET キナーゼドメインにおける活性化ポイント変異は、MET 阻害剤で標的にできる肺癌およびその他の悪性腫瘍のユニークな分子サブセットを表す

这項研究は、新しい標的可能な癌症サブタイプ、すなわちMETチロシンキナーゼドメイン(TKD)の活性化点突変を明らかにしました。研究者たちは60万例以上の癌症患者のゲノムデータを分析し、約0.5%の患者にMET TKD活性化変異が存在することを発見しました。これらの変異はさまざまな腫瘍タイプに分布しており、その中でも腎細胞癌、非小細胞肺癌(NSCLC)、および黒色腫が最も一般的です。 In vitroおよび動物モデル研究を通じて、これらの変異の発癌活性が証明され、異なる変異がMET阻害剤に対する感受性に差異を持つことが判明しました。興味深いことに、一部のMET TKD変異は以前、METエクソン14欠失(METex14)のNSCLCでMET阻害剤耐性を獲得した後に出現する部位変異として発見されま...

Gfi1b は肺における自然リンパ球の前駆細胞の発生の可能性を指定します

背景介绍 呼吸器疾患において、肺は外界環境にさらされ、病原体、アレルゲン、および毒性粒子の影響を受けやすい敏感な器官です。呼吸器疾患(例えば喘息)による高い発病率および死亡率のため、肺粘膜表面の細胞メカニズムの保護に関する研究が非常に重要となっています。先天性リンパ様細胞(Innate Lymphoid Cells、ILCs)はこの防御過程において重要な役割を果たし、特に第2型ILCs(ILC2s)は肺の病原体に対する防御において重要な役割を果たします。例えば、吸入性アレルゲン(室内塵ダニなど)に対する病理反応を促進し、喘息における免疫反応を調節します。 研究動機 しかし、現在、肺のILC2sの成長発達を調節する要因は明確ではありません。Gfi1およびGfi1bの2つの転写因子に関する運命マ...

重度閉塞性睡眠時無呼吸患者における自発的脳活動に対する1晩の持続気道陽圧法の効果

単夜連続陽圧呼吸(CPAP)が重度閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSA)患者の自発的脳活動に及ぼす影響 研究背景 閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSA)は、睡眠中に気道が部分的または完全に閉塞することを特徴とする一般的な慢性的な睡眠関連呼吸障害です。この病状は、繰り返し発生する間欠性低酸素、二酸化炭素の貯留、そして睡眠の断片化を引き起こします。報告によれば、成人男性の約20%、閉経後の女性の10%が重度のOSAを発症しています。さらに、38,000人のロシア市民を対象とした研究では、48.9%の参加者が無呼吸低呼吸指数(AHI)≥5、18.1%がAHI≥15、4.5%がAHI≥30を示しました。OSAは、心臓病、高血圧、胃食道逆流症などの深刻な健康合併症を引き起こす可能性があります。しかし、OSA患...

親和グラフ強化分類器による喘息予測:定期血液バイオマーカーに基づく機械学習アプローチ

喘息予測を関連グラフ強化分類器を用いて:従来の血液バイオマーカーに基づく機械学習手法 背景紹介 喘息は、全世界で約2.35億人に影響を及ぼす慢性呼吸器疾患です。世界保健機関(World Health Organization, WHO)の統計によると、喘息の主な特徴は気道の炎症であり、喘息患者は喘鳴、呼吸困難および胸部の圧迫感などの症状を示します。効果的な喘息管理および治療のためには、迅速かつ正確な診断が重要です。しかし、従来の喘息診断方法は病歴、身体検査および肺機能検査を併用するため、費用がかかるだけでなく、一部の患者の非典型的症状により診断時間が延びたり誤診されたりすることがあります。特に小児喘息の診断は困難で、従来の方法の時間がかかる特性はこの問題をさらに悪化させます。 機械学習(Ma...

肺がん表現学習のためのグラフニューラルネットワーク

肺がん表現学習のためのグラフニューラルネットワーク

グラフニューラルネットワークに基づく肺癌の表現学習 背景紹介 デジタル病理学の急速な発展に伴い、画像ベースの診断システムは正確な病理診断においてますます重要になっています。これらのシステムは、全スライド画像(Whole Slide Images, WSIs)に対する複数インスタンス学習(Multiple Instance Learning, MIL)技術に依存しています。しかし、WSIsを効率的に表現する方法は依然として解決が急がれる問題です。深層ニューラルネットワークの出現により、ビジュアルコンピューティングは画期的な進展を遂げましたが、WSIの膨大なピクセル数に直面する現有のニューラルネットワーク手法は依然として大きなチャレンジに直面しています。近年、いくつかの研究がグラフベースのモデル...

デュアルチャネル近赤外蛍光で癌の境界を可視化することで実現される正確で安全な肺区域切除術

腫瘍辺縁の可視化を利用した二チャンネル近赤外蛍光による、精密で安全な肺区域切除術の実現 肺がんは、世界的にがん関連死の主な原因となっています。コンピューターCTスクリーニングの導入により、肺がんの早期発見率が大幅に向上し、死亡率が顕著に低下したと報告されています。近年、早期の非小細胞肺がん(NSCLC)の発症率が顕著に上昇しており、3年生存率は21%から31%に上昇したと研究で示されています。早期NSCLCまたは肺機能障害のある患者に対しては、精密な縮小手術である肺区域切除術が、生存率の向上と肺機能の保持につながります。肺区域切除術の成功の鍵は、手術中に癌組織と肺区域面を同時に正確に識別することです。しかし、高い背景信号と標的プローブの低い血清安定性などの問題から、手術の切除縁を正確に同定す...

SIRT1-RAB7 軸は、敗血症誘発性急性肺損傷中の後期エンドソーム依存性ミトファジーを介して NLRP3 および STING の活性化を減衰させます。

SIRT1-Rab7アクシスはエンドソーム依存的線虫自己食で敗血症誘発性急性肺障害におけるNLRP3とSTINGの活性化を制御する 学術的背景 急性肺障害(ALI)は、敗血症患者の主な死因の1つであり、主に内皮細胞(EC)の炎症性変化と透過性障害が原因となる。線虫体の機能障害は、敗血症誘発性ALIの病因メカニズムにおいて、重要な調節作用を果たしている。線虫自己食は線虫体の質量を調節することが広く認識されているが、敗血症誘発性ALIにおける具体的な役割はまだ明らかになっていない。SIRT1(Sirtuin 1)はヒストン脱アセチル化酵素であり、炎症、線虫自己食、細胞老化の調節に関与する。本研究では、SIRT1シグナル経路を介したエンドソーム依存的な線虫自己食の方法を示し、それが敗血症誘発性AL...

呼吸困難患者のための軟性バイオニックロボットを使用した体外閉ループ呼吸調節

呼吸困難患者のための軟性バイオニックロボットを使用した体外閉ループ呼吸調節

科学論文総合学術報道 現代医学において、呼吸調節は呼吸機能障害患者にとって非常に重要です。しかし、現在臨床で使用されている陽圧式呼吸器には長期間の依存や外傷などの問題があります。また、いわゆる「アイアン・ラング」などの体外補助機器は非侵襲的な代替手段を提供していますが、現存する人工駆動装置は未だに生体模倣の呼吸筋を実現できていません。これに基づき、本論文の著者は自然な呼吸をシミュレートするバイオニックソフトエクソスケルトンロボットを提案し、体外閉ループ呼吸調節を実現可能としています。 学術背景 呼吸器は臨床で広く使用されていますが、人口の高齢化や新型コロナウイルスのパンデミックに伴い、呼吸機能補助の需要が大幅に増加しています。現在の呼吸補助機器には陽圧式と陰圧式がありますが、それぞれに一定の...