Titel
计算机机器学习工具有助于识别不同的抗炎治疗方法对皮肤细胞有何作用
Teil von
  • British journal of dermatology (1951), 2021-05, Vol.184 (5), p.e181-e181
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Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen
有多达十分之一的成年人和五分之一的儿童受到湿疹和银屑病的影响。这些病症是由于皮肤细胞无法正常通讯引起的, 它导致了炎症状态, 改变了皮肤的功能。随着最近的研究进展, 我们对湿疹和银屑病的炎症类型有了良好的了解, 这促进了靶向治疗的开发和应用。但是, 我们还不完全了解靶向和非靶向治疗对不同的皮肤细胞类型, 以及这些细胞之间的通讯有何影响。 被称为角质细胞的非正常功能的皮肤细胞是引起许多皮肤病症状的重要原因。虽然已知炎症信号会影响这些角质细胞, 但我们对参与这一过程的分子机制知之甚少。对全组织活检 (切除并检测皮肤) 中基因表达的研究可以提供全面但非常复杂的皮肤炎症信息。为了更多地了解皮肤疾病和治疗过程中的角质细胞生物学, 我们使用了计算机机器学习工具和一个叫做 CIBERSORT 的程序。这种方法帮助我们了解了在涉及炎症的不同皮肤病中关于角质细胞的更具体和更详细信息, 并有助于揭示不同治疗方法对角质细胞的作用。 我们发现湿疹角质细胞与健康细胞是不同的, 即使没有活动性疾病, 它们对现有疗法的反应也不尽相同。我们还发现, 使用一种叫做环孢素的药物可以治疗活动性湿疹, 但不能治疗基础病症, 而使用 dupilumab 的靶向治疗 (直接注射到皮肤下) 可以矫正角质细胞的异常。 Linked Article: Clayton et al. Br J Dermatol 2021; 184:913–922. Linked Article: Clayton et al. Br J Dermatol 2021; 184:913–922.
Format
Sprache(n)
Englisch
Identifikator(en)
ISSN: 0007-0963
ISSN: 1365-2133
DOI: 10.1111/bjd.19916
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