研究：人工智能缩短中风治疗时间 死亡率降低60%

研究：人工智能缩短中风治疗时间死亡率降低60%在这项研究中，研究人员使用了随机分配的阶梯状临床试验，以确定基于人工智能的自动化系统在检测可能患有AIS的患者中的LVO以及改善抵达医院和内血管血栓切除术开始之间的评估和工作流程时间的效率。实施随机分配分析在个体患者水平进行可能会引发问题，而保留随机评估的稳健性。该试验在休斯顿地区的四家综合性中风中心中于2021年1月至2022年2月末进行。在获得美国食品和药物管理局（FDA）对于将该AI平台用于临床护理的许可以及获得用于实施该软件的重要财务支持后，进行了医院级别的分阶段推出。试验参与者包括在这四家综合性中风中心的急诊科就诊，出现AIS伴有LVO症状并接受CT血管造影检查的患者。所有接受AIS伴有大脑中动脉、颈内动脉、前脑动脉、后脑动脉、基底动脉或颅内椎动脉LVO的患者都被纳入研究。因为这些患者在医院内已经进行了内血管血栓切除术的决定，所以在住院病例的初始CT扫描和内血管血栓切除术之间的时间明显不同，所以被排除在分析之外。对于从其他医疗中心转诊而来的患者，内血管血栓切除术的决定已经做出，他们将直接进行该过程而无需进行进一步的影像学检查，这将改变工作流程时间。干预措施包括从CT血管造影中激活基于人工智能的LVO检测，该检测与安全的消息传递系统相结合。这个系统在四家综合性中风中心中以随机的方式激活。激活的系统在CT成像完成后的几分钟内会通过移动电话向放射科医生和临床医生发出可能存在LVO的警报。研究结果主要研究结果包括基于基于人工智能的自动化LVO检测系统对门到腹部时间的影响，这是使用线性回归模型确定的。次要结果包括抵达医院和静脉组织激酶原激活剂注射之间的时间、开始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间以及住院时间。实施基于人工智能的自动化LVO检测系统，结合使用移动电话进行通信的安全应用程序，显著提高了住院AIS的工作流程时间。在试验期间，有约250名患者在这四家医院的急诊科就诊，实施基于人工智能的自动化系统将门到腹部时间缩短了11分钟。此外，死亡率下降了60%，而初始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间也减少了。结论实施基于人工智能的自动化系统来检测可能的AIS患者中的LVO，再加上安全的通信应用程序，显着减少了院内工作流程，并导致临床上显着减少血管内血栓切除术治疗时间。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1385633.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1385633.htm

激活癌细胞死亡的“开关”被发现

激活癌细胞死亡的“开关”被发现由于高亲和力的抗体-抗原接触，抗原阳性肿瘤细胞（蓝色，左）是CART细胞（浅红色）的直接靶标。相反，抗原阴性肿瘤细胞（浅金色，右）被Fas介导的“旁观者”杀伤所杀死。Fas高表达的癌症患者预计对免疫疗法的反应明显更好。图片来源：美国加州大学戴维斯分校CD95受体，也被称为Fas，是一种死亡受体。这些蛋白质受体位于细胞膜上，当被激活时，它们会释放出导致细胞自毁的信号。调节Fas也可能将嵌合抗原受体T细胞免疫疗法（CAR-T）的好处扩展到卵巢癌等实体肿瘤。研究人员表示，他们找到了细胞毒性Fas信号以及CAR-T抗肿瘤功能的最关键表位。这可能会提供一条以肿瘤中的Fas为靶点的治疗途径。死亡受体的作用正如其名字所暗示的那样，当被定位时，它们会触发肿瘤细胞的程序性死亡。它们提供了一种潜在的变通办法，可同时杀死肿瘤细胞，并为更有效的免疫疗法铺平道路。动物模型和人类临床试验等其他研究表明，Fas信号是CAR-T成功的基础，特别是在遗传异质性的肿瘤中。遗传异质性肿瘤混合了不同类型的细胞，对治疗的反应可能不同。Fas激活剂可能会产生CAR-T旁观者效应。换句话说，激活Fas可能会摧毁癌细胞，并提高CAR-T的疗效，这是一种潜在的对抗肿瘤的双重打击方法。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393449.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393449.htm

受益于疫苗 癌症患者因COVID-19的死亡率降低了84%

受益于疫苗癌症患者因COVID-19的死亡率降低了84%伯明翰大学领导的研究小组发现，在此期间，住院率从近三分之一的患者（30.58%）下降到十三分之一的患者（7.45%）；病例死亡率从五分之一以上的患者（20.53%）下降到不到三十分之一的患者（3.25%）。研究还发现，在癌症患者中，年龄比癌症类型更能预测死亡率。2022年，80岁以上患者的病例死亡率超过十分之一（10.32%），而80岁以下患者的病例死亡率不到35分之一（2.83%）。与普通人群相比，COVID-19感染使癌症患者在研究期结束时住院（2.1倍）或不幸死亡（2.54倍）的可能性增加了一倍多。伯明翰大学癌症与基因组科学研究所的伦纳德-李博士是这项研究的主要作者，他说："癌症患者担心，他们的身体会被病毒感染，更担心他们已经被遗忘。我们的工作表明，英国正在走出全球大流行病的隧道，我们知道哪些人仍然面临感染COVID-19后果的最大风险，这样他们就不会被遗忘。这一数据对癌症患者来说无疑是个好消息，但尽管在我们研究的这几年中住院率和死亡率显著下降，我们仍然可以看到额外的风险。"伯明翰大学的博士研究员、该研究的第一作者托马斯-斯塔基（ThomasStarkey）说："通过整理和分析电子医疗保健数据来评估全球大流行病在英国的实际影响，我们现在可以利用人群规模的数据来保护癌症患者免受COVID-19等传染病的侵袭。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1373003.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1373003.htm