3、Nature Cancer | 张泽民/韩为东合作揭示anti-PD-1免疫治疗在肺癌中的作用机制 之前斯坦福大学Howard Chang研究组提出了克隆替代（clonal replacement...）的概念，认为治疗后肿瘤中的肿瘤特异T细胞的克隆型都是新出现的。...而该研究发现，在肺癌治疗的过程中，新的克隆和之前存在的克隆都会被招募到肿瘤中进而发挥功能。...该研究的科学发现揭示了anti-PD-1疗法在肺癌中的作用机制，为开发新的临床检测与治疗手段提供了新的思路。...包括 6 个模块，支持有监督和无监督模型的训练和部署，分别是分类、回归、聚类、异常检测、自然语言处理和关联规则挖掘。每个模块封装特定的机器学习算法和不同模块均可以使用的函数。
典型的微状态最近被提出作为重度抑郁症（MDD）的标志物，但目前尚不清楚它们在经颅磁刺激后是否会改变或如何改变。方法：对49例MDD患者在基线时和每日经颅磁刺激6周后进行静息脑电图检测。...记录第一个疗程前和六周治疗后的脑电数据。在每个时间点，采集5 min的闭眼静息脑电图。离线预处理是在EEGLAB工具箱（v2020.0）中进行的。两个乳突通道不包含神经数据移除，分析留下的61个通道。...k范围从2设置到8，随机开始值，重复50次。原型图的数量由在k范围内的全局解释方差（GEV）和交叉验证标准的优化值决定。...由于计算上的限制，源分析仅在TMS前的记录上进行.2.7 统计分析在MATLAB、SPSS 26（IBM）和RStudio中进行分析。...下一步应调查这些微观状态变化在治疗过程中的进展，以了解它们是如何演变的。如果微状态变化可以检测到，那么也许脑电图微状态分析可以提供临床病人个体化治疗。5.
对于实验数据，治疗的随机分配保证了治疗与结果无关。对于观察数据，我们对治疗分配过程进行建模。如果我们的模型是正确的，则根据我们模型中的协变量，治疗分配过程被认为与随机条件一样好。 让我们考虑一个例子。...图1是类似于Cattaneo（2010）使用的观测数据的散点图。治疗变量是母亲在怀孕期间的吸烟状况，结果是婴儿的出生体重。 红点表示怀孕期间吸烟的母亲，而绿点表示未怀孕的母亲。...我们可以构建对这些未观察到的潜在结果的度量，我们的数据可能看起来像这样： 在图2中，使用实心点显示观察到的数据，而使用空心点显示未观察到的潜在结果。空心的红点代表吸烟者不吸烟的潜在后果。...IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。一些研究人员更喜欢为治疗分配过程建模，而不为结果指定模型。 我们知道，在我们的数据中，吸烟者往往比不吸烟者年龄大。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为_p i_。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。
图1是类似于Cattaneo（2010）使用的观测数据的散点图。治疗变量是母亲在怀孕期间的吸烟状况，结果是婴儿的出生体重。 红点表示怀孕期间吸烟的母亲，而绿点表示未怀孕的母亲。...因此，母亲的年龄与治疗状况和结局有关。那么我们应该如何进行呢？ 01 02 03 04 RA：回归调整估计量 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。...我们可以构建对这些未观察到的潜在结果的度量，我们的数据可能看起来像这样： 在图2中，使用实心点显示观察到的数据，而使用空心点显示未观察到的潜在结果。空心的红点代表吸烟者不吸烟的潜在后果。...IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。一些研究人员更喜欢为治疗分配过程建模，而不为结果指定模型。 我们知道，在我们的数据中，吸烟者往往比不吸烟者年龄大。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为_p i_。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。
图1是类似于Cattaneo（2010）使用的观测数据的散点图。治疗变量是母亲在怀孕期间的吸烟状况，结果是婴儿的出生体重。 红点表示怀孕期间吸烟的母亲，而绿点表示未怀孕的母亲。...因此，母亲的年龄与治疗状况和结局有关。那么我们应该如何进行呢？ RA：回归调整估计量 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。 我们可能会问：“如果吸烟的母亲选择不吸烟，结果将如何改变？”...我们可以构建对这些未观察到的潜在结果的度量，我们的数据可能看起来像这样： 在图2中，使用实心点显示观察到的数据，而使用空心点显示未观察到的潜在结果。空心的红点代表吸烟者不吸烟的潜在后果。...IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。一些研究人员更喜欢为治疗分配过程建模，而不为结果指定模型。 我们知道，在我们的数据中，吸烟者往往比不吸烟者年龄大。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为p i。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。
进行此类研究主要基于在肿瘤研究中，以现有的研究水平鉴别驱动突变尚存问题，诸如单个肿瘤中复发性点突变、小片段插入或缺失的数量较少，色体拷贝数扩增或缺失，靶向治疗耐药性的频繁发展等等我们难以预知后果或是难以建模的问题对于肿瘤的研究带来了极大的困难...蛋白质组学技术的目的是识别肿瘤中变化的蛋白质和PTM，并对该数据进行量化，随后与拷贝数变异、表观遗传沉默、mRNA表达的变化联系起来以提供有关蛋白质调节和响应这些变化的信号的直接信息。...因此，蛋白质基因组学有可能为疾病治疗提供重要见解，并在临床环境中用于诊断多种耐药信号及其PTM，并将研究重点集中在可立即用于药物开发的靶点上，或集中精力开发新疗法。...建模过程中太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足，因此将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。...这些参考文献可以针对特定的期刊进行格式化，这样我们就可以直接将它们粘贴到我们的手稿或报告中。
方法： EMBARC研究（一项旨在建立抗抑郁治疗反应调节变量和生物标志物的临床研究）的参与者在基线时进行了结构和静息态功能MRI检查。随后参与者被随机分配接受舍曲林或安慰剂治疗8周(N=279)。...共有309名患者被纳入EMBARC研究，并且在治疗前进行未用药评估，然后被随机分配接受舍曲林或安慰剂治疗8周。...数据分析使用了意向性分析（编者注：指不论试验后续情况如何，当初所有参与随机分组的受试者均统统纳入分析。...我们重复分析279次。然后，计算了在总体分析中确定的每个调节变量的预测HAM-D评分与实际HAM-D评分之间的相关性，得出了脑区每个调节变量的留一法交叉验证的测量结果。...观测到的复合调节变量的预测率反映了使用功能连接数据可达到的最大准确性，考虑到评估结果源于定义这些调节变量的相同样本，为获得对调控变量精确度更准确、更普适的测量，结果还需在其他样本中得以重复。 ?
fMRI-FC改变与精神病患者的临床损害有关，并且在横断面研究中与AP-R有关。治疗抵抗的患者在视觉和听觉信息处理区域以及感觉运动网络区域显示出可重复的变化，而这些变化在对AP有反应的患者中不存在。...接下来，在Rstudio中生成连接矩阵。为了将这种结构化数据转换为可视化表示，连接矩阵被加载到神经映射和可视化工具(NeuroMArVL)中。...治疗包括利培酮单药治疗(N = 9项研究)，使用可变AP药物进行单药治疗(N = 4) ，单药或多药可变AP药物治疗或利培酮和阿立哌唑1:1随机化。两项研究没有明确AP治疗的类型。...一项研究在利培酮和阿立哌唑之间采用1:1随机分组;在三项研究中，患者接受了可变AP治疗。...关于fMRI方法，七项研究使用了基于种子的方法，两项研究采用了ICA ；九项研究中有七项使用支持向量机(SVM)对数据进行分类。一项研究使用了随机森林(RF)模型，一项研究测试了假设驱动指数的预测值。
p=6404 倾向评分已成为观察性研究中混杂因素调整的常用方法。基本思想是模拟接受治疗或暴露的概率如何取决于混杂因素，即要治疗的“倾向”。 首先要注意的是，人们不会认为倾向评分在RCT中起作用。...如上所述，倾向评分用于调整观察性研究中的混淆。在RCT中，随机化确保治疗和其他基线变量在统计学上是独立的，即没有混淆。那么倾向得分有什么用呢？...治疗加权方法的逆概率 在论文中，Williamson，Forbes和White描述了如何使用倾向得分来获得效率提高的治疗效果评估（较小的标准误差）。...因此，在第一步中，我们拟合二元治疗指标的模型，基线变量作为协变量。通常我们会使用逻辑回归模型进行建模。 从拟合的倾向评分模型中，我们获得试验中每个受试者的估计接受治疗的概率（而不是对照）。...这是因为0.84是边际优势比，而1是条件优势比。 接下来，我们看到IPTW估计器在重复样本中的变量小于标准的未调整估计器。因此，我们通过使用基线变量获得了效率。
在发表在《科学》杂志上的研究中，作者们展示了他们独特的机器引导AAV工程方法的进展。以前的研究方法很难在不破坏复合衣壳蛋白功能的情况下改变其功能，而且缺乏关于AAV衣壳如何与机体相互作用的知识。...历史上，最流行的衣壳工程方法并没有直接解决这一难题，而是采取了一种迂回的解决方案：通过对蛋白质进行随机改变来生成新衣壳。...然而，由于衣壳的大多数随机变化实际上会导致函数的减少，因此这种随机库包含的存活衣壳很少，而改进的衣壳更少。...认识到传统生成的Capid库的局限性，作者实现了一种机器引导的方法，使用新的高通量测量技术收集大量数据，教他们如何构建更好的库，并最终导出具有优化传递特性的合成Capid。...在这一过程中，作者揭示了在所有最流行的AAV衣壳序列中，编码先前未被识别的蛋白质，它们被称为膜相关辅助蛋白。作者认为，该蛋白在AAV的自然生命周期中起着重要作用。
我们的研究结果表明，接受楔前叶重复磁刺激的患者在临床痴呆评定量表箱和评分上表现稳定，而接受伪刺激的患者则表现出评分的恶化。...基于这一证据，我们最近进行了一项随机、伪对照试验，在该试验中，我们评估了对轻度阿尔茨海默病患者进行为期2周的高频楔前叶rTMS治疗的效果。...2.2 随机和蒙罩患者按1:1的比例随机分配接受PC-rTMS或伪rTMS。随机化由外部统计学家(C.F.)独立执行和分配，集中进行，不泄露给任何其他参与试验的人。...不良事件不常见且轻微，在类似疾病严重程度的阿尔茨海默病患者中使用rTMS的随机对照试验中也有类似报道。在本试验中，刺激楔前叶被证明有利于主要临床结果(第24周CDR-SB评分的改变)。...在几周内，在六个不同的皮层部位进行rTMS，患者接受认知训练，同时接受TMS治疗。这种方法显示了一些有希望的结果，尽管尚不清楚认知训练本身如何产生一些有益的效果。
因此，联合疗法被广泛应用于多种复杂疾病的治疗中，从高血压到癌症和传染病。然而，同时提供高临床疗效和低毒性的药物组合的系统鉴定通常由直觉和经验而不是既定原则驱动。...2.9 与靶标集重叠方法的比较 将引入的基于网络的药物分离与仅基于共享靶标的重叠测量进行了比较，而不使用PPI网络。研究人员检查了两种量化药物A和药物B的靶标组之间重叠的方法。 ?...研究人员第一个主要发现：对于具有治疗效果的药物对，两种药物靶标模块必须与疾病模块重叠。这一发现强调了在寻找治疗上有益的组合时，需要检查药物靶标和疾病蛋白质之间的网络关系。...第二个发现是重叠暴露，即当药物-靶标模块彼此重叠以及与疾病模块重叠时，在单一疗法中治疗疾病没有统计学上显着的效果。...这种预测建立在两种既定的网络方法的基础上：（a）两种药物的靶标之间基于网络的分离；（b）疾病模块和两个药物靶标模块之间的网络接近度。 ? 4. 讨论 联合疗法在治疗复杂疾病方面提供了广泛的文献记载。
在现代精神病学中，功能失调的脑网络被认为是精神健康障碍的神经基础。这些网络可以通过重复经颅磁刺激(重复性TMS [rTMS])来调节，这是一种副作用最小的无创治疗方法。...经颅磁刺激使用强(1-2 T)的局灶磁场在神经组织中诱导电流并引发神经元放电。经颅磁刺激可以单脉冲(spTMS)应用来探测皮层兴奋性，也可以重复应用来诱导皮层兴奋性的变化。...目前在各个诊所针对抑郁症进行个体化治疗的唯一参数是强度(见刺激强度)。这种有限的利用是一个错失的机会，更好地了解每个参数如何影响临床结果将允许个性化。...使用自适应重复经颅磁刺激，可以对会话内和会话间的参数进行个性化和实时调整，而硬件参数则很难实时修改。TBS，脉冲刺激;Tx,治疗。1.TRD的治疗方案FDR批准的TRD治疗方案越来越多。...虽然多个频率(1,5,10,20 Hz)在临床上对抑郁症有效，但据我们所知，在大型随机对照试验中，只有5 Hz和10 Hz被直接比较。
期刊特色包括视频投稿、可重复分析、图片打磨、青年编委、前3年免出版费、50万用户的社交媒体宣传等。第一期于2022年2月正式发布。...在概念上，作者认为，寻找和确定免疫治疗的靶点应该基于数据。图展示了通过结合大尺度单细胞图谱和特定肿瘤分析来确定抗原靶点。...二是如何确定一标准，使得某分子在肿瘤细胞与体细胞的表达量超过这一标准，才可以认定为是潜在靶标。三是影响抗原表达水平的因素都有什么。最后，理论上可行的靶标在临床上也可能出现各类未知问题。...文章 1、2021年最受欢迎的15个VS Code主题排行榜 2、Python collections模块中的数据结构 python中的数据结构除了内置的数据结构如列表、字典、元组、集合等之外，python...的colletions内置模块中还有一些高级的数据结构，可以在特定场景下提高便利性，缩减代码量。
然而，还需要进行更多的机制在体研究，以更好地理解经颅直流电刺激如何影响皮层活动并影响神经可塑性。 经颅磁刺激： 经颅磁刺激通过电磁脉冲诱发局灶的神经去极化及激发效应。...在另一项随机对照实验中，16例最低意识状态患者（伤后5月-30年）采用经颅直流电刺激治疗，每日一次连续5天，每日进行疗效评估并在1周后随访。...在一项非随机对照研究中，10例无反应觉醒综合症或最低意识状态患者（伤后6月-10年）进行5天假治疗后进行5天经颅直流电刺激，分别位于背外侧前额叶或感觉运动皮层，评估其临床疗效。...重复经颅磁刺激 在一项11例无反应觉醒综合症患者（伤后9-85月）的随机双盲对照实验中，经过5次20Hz10min初级运动皮质（M1）重复疗程，无行为改善。...由于该人群的特殊性（如，由于临床并发症的高中断率与伦理问题），随机对照实验很难进行。考虑到一些治疗在长期意识障碍患者中的积极疗效，我们坚信治疗干预领域在未来会有重要进展。
重度抑郁症(MDD)患者可能难以治疗或有禁忌症，因此无法使用抗抑郁药物治疗。重复经颅磁刺激(rTMS)等替代疗法不断发展，其中包括与传统rTMS相比具有优势的θ脉冲刺激(TBS)。...已发表的随机对照试验(rct)报告(2010年1月1日至2020年10月23日)通过在计算机化数据库中系统检索来确定，然后对单个报告进行纳入审查。...其中，8项随机对照试验比较了TBS与假治疗，1项随机对照试验比较了TBS与标准rTMS(即，对左背外侧前额叶皮层进行高频刺激[HFL])。...此外，自2017年以来已经发表了新的随机对照试验，因此对当前可用的已发表数据进行全面研究是重要的。我们对使用8字形TMS线圈的MDD患者的TBS进行了最新的系统回顾和荟萃分析。...第三，在之前的系统回顾中，一个值得关注的问题是缺乏治疗结束后的随访评估。最后，最近有兴趣使用每日不止一次的TBS治疗来加快治疗反应。
此外，我们也缺乏能够用以预测和追踪临床效果的大脑信号，而这些信号能够帮助进行分层与优化治疗。本研究中，我们进行了随机、假性对照的临床试验，在rTMS前后分别测量电生理、神经成像和临床变化。...目前为止，神经成像研究中，在探查rTMS在左侧dlPFC与抑郁症的关系时，均借助传统的脑测量方法（如fMRI或EEG）进行治疗前后的检测。...此外，28位健康对照被试同意进行与抑郁症患者获得治疗前相同的实验程序（健康被试不参与再测）。所有抑郁患者年龄介于18至50岁间，右利手，符合DSM-4对于抑郁症的诊断标准。...我们分别在治疗前（第一天）、治疗中（第十天）及治疗后（第二十天）使用汉密尔顿抑郁评估量表（HamD）对患者抑郁症状进行评测。健康被试无使用药物，且不满足任何一项精神障碍诊断标准。...讨论 为了更好地理解rTMS疗法是如何调节抑郁症中大脑活动的，我们进行了一项随机、假性控制、关注作用机制的临床试验，使用电生理学、神经影像学和rTMS前后的临床变化进行测量，研究结果如下:
先前研究提供了大量的信息，说明大脑结构是如何随着生理性别的不同而不同。简而言之，局部性性别差异显示，CG男性的灰质体积大，而CG女性的边缘结构体积特别大。...生理性别的个体化预测使用支持向量分类器进行评估，该分类器在Scikit-Learning工具箱中实现。使用CAT12全脑灰质图像作为分类器输入。...通过选择20%的随机验证集(N=351，女性=219，男性=132)，将训练过程与评估严格分开，该验证集在分类器训练和测试期间没有使用。...此外，这一证据可用于性别焦虑症治疗过程中的心理教育。性别焦虑症的诊断更新到DSM-5，以允许在由于生理和心理性别之间的不一致而遭受痛苦的情况下进行治疗。...未来的研究可以使用作者的分类器来测试其他患病率性别不平衡的临床诊断中的错误分类，如进食障碍、物质使用障碍或焦虑症。 局限性 本文采用重复嵌套k折交叉验证。
但是，要获得这些新用途，通常需要进行低概率、耗时且昂贵的随机临床试验（randomized clinical trial , RCT），以确保其被认为是一种可用于治疗其他疾病的有效药物。...基于完善的因果推理和深度学习方法，我们的框架可对大型医疗索赔数据库中存在的药物进行随机临床试验仿真。」...张指出，随机临床试验是确定药物对疾病的有效性的金标准，但是机器学习可以解释大量人群中数百或数千个个体的差异，这些差异可能会影响药物在个体体内的工作方式。...深度学习算法还具有在每次就诊、处方和诊断测试中考虑每位患者经验中时间流逝的能力。药物的模型输入基于其有效成分。...张博士强调，与他们在此案例研究中的发现相比，他们是如何得到这一结果的更为重要。 他说：「我的动力是与其他专家一起，为当前没有任何治疗方案的疾病寻找有效药物。这非常灵活，我们可以根据具体情况进行调整。
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