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重楼总皂苷对肝癌HepG_2细胞放射敏感性的影响 被引量:7
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作者 钟勇 但卫斌 +4 位作者 谢俊杰 刘江勇 邵志雄 易峰涛 邓波 《医药导报》 CAS 北大核心 2019年第6期721-725,共5页
目的探讨重楼总皂苷(RPTS)对肝癌HepG_2细胞放射敏感性的影响及其机制。方法 HepG_2细胞培养后分为4组。空白对照组:用正常培养液继续培养48 h;RPTS组:用低细胞毒性浓度的RPTS(25μg·mL^(-1))干预48 h;单纯照射组:先用正常培养液... 目的探讨重楼总皂苷(RPTS)对肝癌HepG_2细胞放射敏感性的影响及其机制。方法 HepG_2细胞培养后分为4组。空白对照组:用正常培养液继续培养48 h;RPTS组:用低细胞毒性浓度的RPTS(25μg·mL^(-1))干预48 h;单纯照射组:先用正常培养液继续培养48 h,再用6 MV的X线进行照射;照射+RPTS组:先用低细胞毒性浓度的RPTS(25μg·mL^(-1))干预48 h,再用6 MV的X线进行照射。采用CCK-8法检测重楼总皂苷对HepG_2细胞增殖的影响;流式细胞术检测重楼总皂苷对细胞周期及凋亡的影响; Western blotting法检测MUC-1蛋白的表达情况。结果与空白对照组比较,RPTS能明显抑制HepG_2细胞增殖,其抑制率随药物浓度的增加、药物持续时间的延长明显增大。与RPTS组比较,照射+RPTS组早期凋亡率和晚期凋亡率明显增加(P<0.05)。照射+RPTS组S期细胞明显减少,MUC-1蛋白的表达最低,呈现时间依赖性(P<0.05)。结论重楼总皂苷对HepG_2细胞具有一定的放疗增敏作用,其机制可能与抑制细胞增殖、调节细胞周期、促进细胞凋亡、降低MUC-1蛋白的表达有关。 展开更多
关键词 重楼总皂苷 肝癌 增殖抑制 放射敏感性 MUC-1蛋白
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CCTA斑块特征联合冠周脂肪衰减指数与FFR CT预测急性冠脉综合征的临床价值 被引量:6
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作者 廖熙妍 邹佳妮 +4 位作者 孙茹 潘晶晶 吴倩 付婷婷 黄文才 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第10期1355-1360,共6页
目的:探讨冠状动脉周围脂肪衰减指数(FAI)、无创血流储备分数(FFR CT)与冠状动脉CT血管成像(CCTA)斑块特征预测5年内发生急性冠状动脉综合征(ACS)的临床价值。方法:回顾性纳入ACS发生前2个月至5年行CCTA检查的ACS患者(n=46),另选取同期... 目的:探讨冠状动脉周围脂肪衰减指数(FAI)、无创血流储备分数(FFR CT)与冠状动脉CT血管成像(CCTA)斑块特征预测5年内发生急性冠状动脉综合征(ACS)的临床价值。方法:回顾性纳入ACS发生前2个月至5年行CCTA检查的ACS患者(n=46),另选取同期接受检查CCTA检查的患者作为对照组(n=55),对比两组患者的临床资料及影像学参数,在血管水平分析相关参数对ACS的预测价值,并建立Logistic回归预测模型。结果:ACS组(n=60)的近端周围FAI、脂质斑块体积、狭窄率较对照组明显升高,点状钙化和FFR CT阳性的频率更高(均P<0.05)。单因素和多因素分析显示,近端周围FAI、狭窄率、点状钙化、脂质斑块体积及FFR CT阳性是预测ACS的独立危险因素。与其他模型相比,结合斑块特征、近端周围FAI和FFR CT阳性的联合模型预测效能最高(AUC=0.87,P<0.05)。结论:斑块特征、FFR CT和FAI联合应用可有效提高未来发生ACS的预测能力,有助于指导患者的风险分层及临床决策。 展开更多
关键词 斑块 冠状动脉 脂肪组织 脂质沉积指数 血流储备分数 计算机体层摄影血管造影术
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临床资料联合CT建模预测COVID-19普通型肺炎向重型转化
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作者 薛阳 陈露 +4 位作者 赵林 刘江勇 沈桂萍 黄文才 熊飞 《放射学实践》 北大核心 2020年第10期1226-1230,共5页
目的:探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)由普通型向重症型转化相关危险因素并建立有效预测模型,提高对新型冠状病毒肺炎认识和诊治水平。方法:分析153例COVID-19患者入院临床及CT资料,依据第7版新型NCP诊疗方案将其分为普通型组及重症型组... 目的:探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)由普通型向重症型转化相关危险因素并建立有效预测模型,提高对新型冠状病毒肺炎认识和诊治水平。方法:分析153例COVID-19患者入院临床及CT资料,依据第7版新型NCP诊疗方案将其分为普通型组及重症型组,普通型肺炎组101例;普通型肺炎转重型组52例。通过CT表现、临床症状、基础病、血常规、肝功及凝血功能行综合分析,运用logistic回归建模并绘制ROC曲线。结果:临床资料中男性、高龄、呼吸困难、纳差、高血压、糖尿病、心血管疾病、淋巴细胞、C反应蛋白、白细胞及中性粒细胞计数、白蛋白及纤维蛋白原计数两组间比较有统计学意义(P<0.05);CT表现肺叶受累数量、病灶形态、邻近胸膜情况两组间比较有统计学意义(P<0.05)。临床资料建立预测模型灵敏度82.56%,特异度75.00%,曲线下面积0.881;CT表现建立预测模型灵敏度68.18%,特异度47.62%,曲线下面积0.666;结合临床资料及CT表现综合建立预测模型灵敏度85.98%,特异度80.43%,曲线下面积0.922。结论:CT结合临床特征、实验室检查在早期预测COVID-19临床分型转变中具有重要意义,可对疾病严重程度行早期评估。 展开更多
关键词 肺炎病毒感染 新型冠状病毒 体层摄影术 X线计算机 LOGISTIC模型 预测
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