目的观察基于相位对比(PC)MRI颅内血流动力学参数预测急性高原反应(AMS)的价值。方法前瞻性招募72名健康青年志愿者,于平原地区采集平静呼吸及轻、中及重度瓦尔萨尔瓦动作(VM)下的颈内动脉(ICA)及颈内静脉(IJV)PC MRI并记录ICA及IJV血...目的观察基于相位对比(PC)MRI颅内血流动力学参数预测急性高原反应(AMS)的价值。方法前瞻性招募72名健康青年志愿者,于平原地区采集平静呼吸及轻、中及重度瓦尔萨尔瓦动作(VM)下的颈内动脉(ICA)及颈内静脉(IJV)PC MRI并记录ICA及IJV血流动力学参数;根据急进海拔4411 m的高原地区10 h后路易斯湖评分(LLS)结果划分AMS组(n=9)与无AMS组(n=63);采用单因素及多因素logistic回归分析筛选各状态下AMS的独立预测因素,构建单一及联合VM状态预测模型;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测效能。结果轻度VM下ICA搏动指数(PI ICA)、中度VM下IJV面积(S IJV)及重度VM下IJV阻力指数(RI IJV)均为AMS独立预测因素(P均<0.05)。联合VM状态模型(AUC=0.869)预测AMS的效能高于单一VM状态模型(AUC=0.698~0.738)。结论基于轻度VM PI ICA、中度VM S IJV及重度VM RI IJV构建的模型可有效预测AMS。展开更多
目的评估炎症因子与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的因果关系。方法从GWAScatalog数据库中获取41个炎症因子和骨密度(bone mineral density,BMD)的GWAS数据,芬兰数据库中获取OP的GWAS数据。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归法(M...目的评估炎症因子与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的因果关系。方法从GWAScatalog数据库中获取41个炎症因子和骨密度(bone mineral density,BMD)的GWAS数据,芬兰数据库中获取OP的GWAS数据。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归法(MER)、加权中位数法(WME)、简单中位数法和加权中值方法进行两样本孟德尔随机化分析,并以IVW法为主要分析方法。再进行敏感性分析以检验结果的可靠性,留一法评估单核苷酸多态性对结果的影响。最后进行药物预测和分子对接进一步验证炎症因子的药理价值。结果研究表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关系。其中肿瘤坏死因子相关的凋亡诱导配体(TRAIL)和单核细胞趋化蛋白1(MCP-1/MCAF)与OP发生风险呈正相关;肿瘤坏死因子β(TNF-β)与0~15岁人群的BMD呈负相关;白细胞介素7(IL-7)与15~30岁人群的BMD呈负相关;肝细胞生长因子(HGF)与30~45岁人群的BMD呈负相关;巨噬细胞炎性蛋白1α(MIP-1α)和巨噬细胞集落刺激因子(M-CSF)与60岁以上人群的BMD呈负相关;MIP-1α与全年龄段人群的BMD呈负相关。此外,分子对接证明了药物与蛋白质的良好结合,进一步证实了这些靶点的药理价值。结论通过孟德尔随机化方法全面评估了41种炎症因子对OP和BMD的因果效应,表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关联,提示OP患者可以在疾病早期通过干预炎症因子进而干预OP的发生发展过程。展开更多
文摘目的观察基于相位对比(PC)MRI颅内血流动力学参数预测急性高原反应(AMS)的价值。方法前瞻性招募72名健康青年志愿者,于平原地区采集平静呼吸及轻、中及重度瓦尔萨尔瓦动作(VM)下的颈内动脉(ICA)及颈内静脉(IJV)PC MRI并记录ICA及IJV血流动力学参数;根据急进海拔4411 m的高原地区10 h后路易斯湖评分(LLS)结果划分AMS组(n=9)与无AMS组(n=63);采用单因素及多因素logistic回归分析筛选各状态下AMS的独立预测因素,构建单一及联合VM状态预测模型;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测效能。结果轻度VM下ICA搏动指数(PI ICA)、中度VM下IJV面积(S IJV)及重度VM下IJV阻力指数(RI IJV)均为AMS独立预测因素(P均<0.05)。联合VM状态模型(AUC=0.869)预测AMS的效能高于单一VM状态模型(AUC=0.698~0.738)。结论基于轻度VM PI ICA、中度VM S IJV及重度VM RI IJV构建的模型可有效预测AMS。
文摘目的评估炎症因子与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的因果关系。方法从GWAScatalog数据库中获取41个炎症因子和骨密度(bone mineral density,BMD)的GWAS数据,芬兰数据库中获取OP的GWAS数据。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归法(MER)、加权中位数法(WME)、简单中位数法和加权中值方法进行两样本孟德尔随机化分析,并以IVW法为主要分析方法。再进行敏感性分析以检验结果的可靠性,留一法评估单核苷酸多态性对结果的影响。最后进行药物预测和分子对接进一步验证炎症因子的药理价值。结果研究表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关系。其中肿瘤坏死因子相关的凋亡诱导配体(TRAIL)和单核细胞趋化蛋白1(MCP-1/MCAF)与OP发生风险呈正相关;肿瘤坏死因子β(TNF-β)与0~15岁人群的BMD呈负相关;白细胞介素7(IL-7)与15~30岁人群的BMD呈负相关;肝细胞生长因子(HGF)与30~45岁人群的BMD呈负相关;巨噬细胞炎性蛋白1α(MIP-1α)和巨噬细胞集落刺激因子(M-CSF)与60岁以上人群的BMD呈负相关;MIP-1α与全年龄段人群的BMD呈负相关。此外,分子对接证明了药物与蛋白质的良好结合,进一步证实了这些靶点的药理价值。结论通过孟德尔随机化方法全面评估了41种炎症因子对OP和BMD的因果效应,表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关联,提示OP患者可以在疾病早期通过干预炎症因子进而干预OP的发生发展过程。
