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        醫(yī)藥臨床

        2020-05-22 04:09:36
        科學(xué)中國人 2020年8期
        關(guān)鍵詞:雙相課題組肝癌

        基于影像的卵巢癌術(shù)前精準無創(chuàng)診斷方法

        中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所高欣研究員團隊與復(fù)旦大學(xué)附屬金山醫(yī)院強金偉主任團隊合作,聯(lián)合華東、華南、華北等8家三甲醫(yī)院,開展了基于MRI機器學(xué)習的卵巢癌診斷多中心研究,建立了可在術(shù)前對MEOT與BEOT進行無創(chuàng)鑒別的機器學(xué)習模型。研究論文發(fā)表于Journal of Magnetic Resonance Imaging。研究結(jié)果顯示,機器學(xué)習模型能夠很好地鑒別MEOT與BEOT(平均診斷準確度為91.7%)。基于多參數(shù)MRI建立的模型診斷性能優(yōu)于基于單個MRI序列建立的模型,揭示了各MRI序列的診斷互補作用。提示臨床在對有造影劑過敏患者進行診斷時,可以選擇不進行CE-T1WI掃描。

        機器學(xué)習模型與影像科醫(yī)生的診斷能力對比。紫色三角形和綠色正方形分別代表六名影像科醫(yī)生的診斷能力,紅色圓點代表影像科醫(yī)生的平均診斷能力,藍色實線代表機器學(xué)習模型的診斷能力,紅色圓點在藍色實線的右下方表示機器學(xué)習模型的診斷能力高于影像科醫(yī)生的平均診斷能力。(圖片來源于中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所網(wǎng)站)

        機器學(xué)習模型進行卵巢癌診斷的案例。(a)是病理證實的MEOT; (b)是病理證實的BEOT。機器學(xué)習模型對腫瘤影像進行打分,根據(jù)診斷閾值進行腫瘤類型的判別。(a)的影像分數(shù)為0.102;(b)的影像分數(shù)為0.750,模型給出的診斷閾值為0.260,將影像分數(shù)高于0.260的影像判別BEOT,反之則為MEOT。(圖片來源于中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所網(wǎng)站)

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        一種綠色、溫和、高效的藥物氘代新方法

        上海交通大學(xué)藥學(xué)院孫占奎研究員課題組設(shè)計并實現(xiàn)了一種全新的自由基氘代新方法,具有條件溫和、選擇性高、無金屬參與、高產(chǎn)率和高氘代率的優(yōu)點。研究論文發(fā)表于Green Chemistry。這種新方法以巰基化合物或二硫化物為底物,以DTBP為自由基引發(fā)劑,以D2O/DCM或者D2O/EA為溶劑,在可見光條件下,經(jīng)過有機膦試劑脫硫,可以選擇性地引入氘原子。該氘代方法表現(xiàn)出優(yōu)異的官能團容忍性,各種各樣的官能團如羥基、氨基、羧基、酯基、酰胺等都能被兼容;并且反應(yīng)的氘代效率很高,基本都能達到90%以上的氘代率。進一步把這種方法應(yīng)用于一些藥物結(jié)構(gòu)改造上,也可得到高收率和高氘代率的產(chǎn)物。

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        BD發(fā)病的樹狀機理假說和基于并發(fā)癥對比分析的疑似分子篩選(圖片來源于清華大學(xué)網(wǎng)站)

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