在2020年6月，Nature Medicine共发表8篇Articles以及1篇Analysis，主要内容包括渗出性湿性老年性黄斑变性的深度学习预测模型、皮肤病分型的人工智能的开发、医院微生物图谱的建立以及脑淀粉样血管病中周细胞APOE4的致病机制等等。
英国伦敦DeepMind公司Joseph R. Ledsam、Pearse A. Keane与Jeffrey De Fauw研究团队发文题为Predicting conversion to wet age-related macular degeneration using deep learning，对使用深度学习预测湿性年龄相关性黄斑变性进行了介绍。渗出性湿性老年性黄斑变性 (exudative ‘wet’ age-related macular degeneration, exAMD) 的发展是视力恶化的主要原因。在单眼检查诊断患者中，作者们引入人工智能系统来预测第二只眼睛的检查进展。通过结合基于三维光学相干断层扫描图像和相应的自动组织图的模型，该系统对临床可控的6个月时间内转换为exAMD的患者进行了预测，表现出了高敏感性和高特异性。此外，作者们发现组织自动分割（Automatic tissue segmentation）可以识别exAMD转换前的解剖变化和高危亚群。该个人工智能系统克服了专家预测中大量观察者之间的差异并展示了使用人工智能预测疾病进展的巨大潜力。
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0867-7
美国Google Health公司Yun Liu研究团队发文题为A deep learning system for differential diagnosis of skin diseases，通过深度学习系统对皮肤疾病进行鉴别和诊断。皮肤疾病影响全球超过19亿人，但是由于缺乏皮肤科医生，大多数皮肤疾病病例只能由诊断准确性较低的全科医生诊治。该工作中作者们提供了一个深度学习系统，该系统使用来自17个站点的16,114临床照片和数据确诊病例对皮肤状况进行鉴别诊断。该深度学习系统区分了26种约80%的常见皮肤状况，同时还提供了419种皮肤状况的二次预测。这些结果强调了该深度学习系统在帮助全科医生诊断皮肤状况方面的潜力。
该文章被评为本期封面文章，封面图像展示了通过开发机器学习模型的概念和功能的方式来进行人工智能皮肤病诊断，该模型通过手机、笔记本电脑等日常技术在日常临床实践中识别并协助诊断皮肤病。通过利用这些设备，本研究有可能扩大对高质量皮肤状况信息的普遍获取，并可能加速数字化解决方案在临床实践中的应用。
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0842-3
美国丹娜-法伯癌症研究所Toni K. Choueiri、Sachet A. Shukla与Catherine J. Wu研究组合作发文题为Interplay of somatic alterations and immune infiltration modulates response to PD-1 blockade in advanced clear cell renal cell carcinoma，揭示了晚期透明细胞肾癌中体细胞改变和免疫浸润的相互作用调节了PD-1阻断的反应。PD-1阻断改善晚期透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma, ccRCC)的治疗结果，但PD-1反应的驱动因子和抵抗因子仍未完全阐明。在该工作中，作者们分析了592例晚期ccRCC患者的肿瘤，通过全外显子组和RNA测序结合免疫荧光分析了PD-1阻断的临床试验，揭示出治疗反应的免疫基因组决定因素。作者们发现肿瘤细胞中出现的大量染色体改变与PD-1阻断的响应或抵抗相关。作者们分析后发现与非浸润性肿瘤相比浸润性肿瘤减少了有利的PBRM1突变，并富集了不利的染色体丢失。这些结果说明免疫表型与体细胞改变的潜在相互作用对治疗效果会产生影响。
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0839-y
法国Gustave Roussy Cancer Campus研究中心Laurence Zitvogel研究组发文题为Chemotherapy-induced ileal crypt apoptosis and the ileal microbiome shape immunosurveillance and prognosis of proximal colon cancer，对化疗诱导的近端结肠癌回肠隐窝细胞凋亡与回肠菌群形态、免疫监测与预后情况进行研究。结肠癌的预后取决于包括TFH（Follicular helper T）细胞在内的肿瘤浸润淋巴细胞和化疗诱导的免疫反应的效果。但是目前尚不清楚肠道微生物是否有助于诱导TFH细胞驱动的反应。在该工作中，作者们发现回肠菌群决定了结肠癌患者和小鼠的回肠肠上皮细胞 (Intestinal epithelial cells) 的耐受性和免疫原性细胞死亡和TFH细胞的积累。对细胞凋亡的抑制会导致化疗诱导的小鼠对结肠癌细胞的免疫监测减弱。对结肠癌细胞的保护性免疫应答与肠道菌群在回肠中的驻留有关。这些结果表明，免疫原性回肠细胞凋亡有助于改善化疗治疗的结肠癌的预后。
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0882-8
美国斯坦福大学Bali Pulendran 研究组、埃默里大学Rama R. Amara 研究组、明尼苏达大学David Masopust与耶基斯国家灵长动物研究中心Cynthia A. Derdeyn 、Eric Hunter研究组合作发文题为T cell-inducing vaccine durably prevents mucosal SHIV infection even with lower neutralizing antibody titers，发现即使是在低滴度中和抗体存在的情况下T细胞诱导产生的疫苗也能够阻止粘膜SHIV病毒的侵染。最近针对HIV疫苗的努力集中在诱导广泛的中和抗体，但是同时诱导中和抗体和细胞反应可能是更优方案。在该工作中，作者们使用HIV包膜三聚体、单独诱导中和抗体或与异种病毒载体方案免疫猕猴共同诱导中和抗体和细胞免疫的产生。文章的结果表明细胞免疫反应降低了中和抗体滴度的阈值以提供优越和持久的保护。
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0858-8
新加坡基因组研究所Niranjan Nagarajan研究组发文题为Cartography of opportunistic pathogens and antibiotic resistance genes in a tertiary hospital environment，对三级医院环境条件致病菌和抗生素抗性基因的进行制图。尽管消毒是控制感染的关键，但医院环境微生物的定植模式和抗性仍未得到充分的研究。作者们通过对45张病床的179个位点一年半内重复采样首次报道了三级护理医院的微生物、病原体和抗生素耐药卡带的广泛基因组特性。作者们通过深度基因组学、纳米孔测序、系统发育生物学鉴定等方式对医院环境中的耐药菌株分布和分类进行研究。这些微生物可在医院存活长达八年的时间并伺机感染患者。该文章的发现突出了确定医院抗生素耐药库特征的重要性，在提供了对医院耐药菌株系统性调查的可行性同时提供了锁定预防感染的资源。原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0894-4
美国麻省理工学院Li-Huei Tsai研究组发文题为Reconstruction of the human blood-brain barrier in vitro reveals a pathogenic mechanism of APOE4 in pericytes，通过体外重建人血脑屏障的揭示了周细胞APOE4的致病机制。在阿尔茨海默病中，淀粉样蛋白沿着大脑血管系统沉积，导致脑淀粉样血管病 (Cerebral amyloid angiopathy) ，损害血脑屏障功能、加速认知退化。载脂蛋白APOE4是脑淀粉样血管病最大的危险因素，然而目前这种遗传易感性的机制尚不清楚。在该工作中，作者们开发了一个诱导多能干细胞为基础的三维模型，概括了体外人体血脑屏障的解剖和生理特性。与脑淀粉样血管病相似，体外血脑屏障中APOE4的淀粉样蛋白积累明显多于APOE3。组合实验表明，钙调神经磷酸酶核因子NFAT（Calcineurin–nuclear factor of activated T cells）信号转导失调和周细胞类似细胞中APOE的异常调控导致APOE4相关的脑淀粉样血管病的发生。该研究揭示了周细胞APOE4在介导的脑淀粉样血管病中的作用，同时提出NFAT信号通路可能是脑淀粉样血管病和阿尔茨海默病的治疗靶点。原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0886-4
英国国王学院Tim D. Spector研究组与诺丁汉大学Ana M. Valdes研究组合作发文题为Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition，通过对餐后人们对食物的代谢反应等进行大规模的研究。对食物的代谢反应影响心脏代谢疾病的风险，但到目前为止缺乏大规模高分辨率的研究。作者们在英国招募了1002对双胞胎和无亲属关系的健康成年人进行预测研究，同时在临床环境和家中评估餐后代谢反应。通过餐后血液甘油三酯、葡萄糖以及胰岛素的测量来评估餐后的代谢反应。另外，通过对人体的特异性因素比如肠道微生物等对餐后血脂进行检测来测评餐后反应。该工作同时开发了一个机器学习模型来预测食物摄入对甘油三酯和血糖的反应。该文章的发现可能有助于制定个性化的饮食策略。原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0934-0
奥地利维也纳医科大学Daniel Aletaha研究组发文题为Efficacy outcomes in phase 2 and phase 3 randomized controlled trials in rheumatology，对风湿病二期和三期随机对照试验的疗效结果。三期试验是整个医学领域药物开发的支柱，但通常很难符合前期研究设定的预期。为此，作者们建立了一项系统的荟萃分析，用以对类风湿关节炎和银屑病关节炎的靶向修饰抗风湿药物的随机对照、双盲试验结果进行评估。入选标准的差异很大程度上解释了观察到的疗效差异。该文章的发现对于新治疗开发和测试以及潜在的伦理要求具有重要的意义。原文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-020-0833-4
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