呼吸、重症、肺部影像、机械通气与前沿方法。本页由 PubMed 召回、本地预筛和 DeepSeek 价值判断自动生成。
呼吸系统疾病、重症呼吸、肺部影像、通气、感染与相关临床研究。
直接研究COPD和ILD中CT肺血管异常与肺动脉高压的关系，方法新颖且临床价值高。
使用非增强CT定量分析肺血管体积（BV5art/TAV）作为严重PH的标志物，并探索与肺实质损伤（肺气肿、纤维化）的关系。
该CT血管定量方法可迁移至其他慢性肺病（如支气管扩张）或ARDS的肺血管评估与预后分层。
样本量较小（117例CLD），且为非对比CT，可能限制小血管分辨率。
首次在人脑内直接记录到机械通气参数对前脑振荡的实时影响，为呼吸危重症患者的脑功能监测与呼吸调节干预提供神经学依据。
利用颅内脑电记录，在清醒、睡眠及外源机械通气三种状态下分析前脑神经振荡与呼吸节律的同步关系，并验证机械通气节律对前脑活动的因果牵引。
可将该颅内脑电分析方法迁移到睡眠呼吸障碍、COPD伴认知下降等患者的脑‑呼吸耦合评估，或用于优化机械通气参数以保护脑功能。
摘要未说明样本量、具体通气参数及患者病因异质性，结果推广至所有呼吸危重症患者前需更多验证。
Science发文直接阐明脓毒症肺部免疫血栓机制，提出选择性干预免疫病理而不削弱宿主防御的新策略。
利用小鼠模型可视化中性粒细胞-血小板免疫血栓级联，发现白三烯B4为关键放大分子，抑制其可改善血管损伤并保留抗菌能力。
为脓毒症相关ARDS或肺炎的免疫调节治疗设计提供精准靶点思路。
基于小鼠模型，人类脓毒症免疫血栓级联的保守性及靶向安全性需进一步验证。
基于真实世界社区处方数据，揭示不同亚组对污染物的敏感性差异，为精细化公共卫生干预提供直接证据。
使用Poisson广义回归模型分析NO₂、PM₂.₅等短期暴露与口服糖皮质激素处方关联，并进行性别、年龄、病情分级、嗜酸细胞分层。
分层分析环境暴露对不同亚组风险差异的思路可迁移至其他呼吸疾病（如COPD、ARDS）的急症研究中。
单中心东伦敦队列，社区处方OCS不完全代表所有急性发作，且COVID-19期间诊疗模式变化可能混杂暴露-结局关系。
揭示COVID-19重症肺炎患者体内针对I型干扰素的自身抗体B细胞反应的建立机制，为理解病毒易感性提供新视角。
结合X射线晶体学和AlphaFold3对数百个患者单克隆抗体进行结构分析，解析了针对I型干扰素三个主要B细胞表位的广泛反应。
该方法可用于呼吸系统病毒（如流感、RSV）的抗体制备与表位表征，指导疫苗设计。
摘要未说明研究的临床转化局限或样本代表性。
该评论直接挑战当前ATS/ERS推荐的“种族中立”肺功能预测公式，对呼吸科临床肺功能评估标准有根本性影响。
通过回顾文献和人类学数据，论证祖先差异（如胸腔形态）是肺容积的主要决定因素，而非社会经济地位。
为肺功能解读标准制定者提供证据支持，建议在预测方程中保留种族特异性参数。
摘要未说明
医学 AI、LLM、多模态模型、临床预测、影像 AI 与数字健康。
本文提出结合LLM与前瞻标准化数据的混合策略，挑战传统回顾性数据协调，为医疗数据异构性提供可扩展解决方案。
采用LLM分析遗留非结构化数据，并与前瞻性标准化数据结合，避免全面协调即可提升互操作性。
可借鉴该方法整合呼吸重症电子病历（如机械通气记录、影像报告）与标准化数据，构建临床预测模型。
摘要未说明具体方法细节和实证验证，需阅读原文评估可行性。
单细胞、空间组学、多组学、生物标志物、患者分型与机制研究。
提供环境毒物（含PM2.5）暴露引起的多组织多组学变化资源，可为呼吸医学环境暴露研究提供数据和方法借鉴。
整合小鼠早期暴露于多种毒物后的转录组、染色质可及性及DNA甲基化数据，构建可搜索的可视化平台。
可借鉴其多组学整合思路，构建空气污染物（PM2.5等）与肺部疾病的分子图谱。
全部数据基于小鼠模型，跨物种验证及人类呼吸系统适用性需进一步评估。
提出从病理图像推断空间转录组表达的多模态对比学习框架，直接解决成本高、临床应用受限的痛点，性能优于现有方法。
多尺度特征+交叉注意力机制融合局部形态与全局背景，结合对比学习对齐图像与转录组特征。
可应用于呼吸疾病（如肺癌、肺纤维化）的病理-空间转录组联合分析，挖掘微环境异质性。
摘要未说明在呼吸领域具体验证情况，需自行评估泛化性。
不一定是呼吸领域，但方法、模型或研究设计可迁移借鉴。
该研究构建了首个小鼠全身空间转录组与单细胞参考图谱，方法可迁移至呼吸系统疾病的多尺度分子解析。
整合59M单细胞参考与空间转录组，并开发机器学习管道LABEL实现H&E图像的全身细胞注释。
借鉴该框架，可构建肺部疾病（如肺纤维化、ARDS）的全器官分子图谱，实现组织-细胞-基因程序的系统解析。
摘要未说明
利用常规检验和生命体征，通过机器学习构建光谱健康指数（SHIMMER），可量化多种疾病的风险、严重度、起病、生存和并发症，方法成熟且可迁移。
SHIMMER框架：基于电子健康记录中的常规测试数据训练多疾病机器学习模型，输出连续指数反映疾病谱状态，已在两个大型生物库验证。
可借鉴该框架，利用呼吸科常规检测数据（如血常规、肺功能、血气）构建COPD或哮喘的疾病谱指数，用于分级和监测。
外部验证基于欧美人群，跨种族或不同医疗体系的通用性需进一步检验。
该研究建立覆盖12种癌症的TLS空间图谱，发现TLS成熟伴随肿瘤微环境重塑，并开发AI模型从HE染色预测成熟状态，方法可迁移至呼吸系统肿瘤研究。
空间转录组与超高多重单细胞空间图谱联合分析TLS成熟状态，训练深度学习模型从常规HE切片预测TLS成熟评分，构建成熟度综合评分改进患者分层。
可用于肺癌及呼吸系统肿瘤的免疫微环境分析，评估TLS对免疫治疗反应的预测价值，类似空间转录组+AI病理框架可迁移至肺部疾病研究。
摘要未明确模型泛化性和临床验证规模，需注意跨癌种差异及呼吸肿瘤特有TLS特征。
系统梳理了63种公平性指标，指出临床验证不足与阈值依赖等问题，对呼吸医学AI模型避免偏见有直接方法学指导。
通过范围综述提取并分类公平性度量（按性能依赖性、模型输出层级、基础指标），并强调临床意义优先。
呼吸医学中开发AI预测模型（如ARDS风险或COPD恶化预测）时，可借鉴此公平性评估框架进行偏见检测与校正。
文献仅纳入英文研究，且多数指标未经临床验证，实际应用需结合本地数据与伦理考量。
提出CEMs-SELEX平台，无需预设靶标即可筛选疾病特异性DNAzyme，为生物标志物发现提供新范式，方法学通用性强。
CEMs-SELEX：针对疾病细胞外混合物（CEMs）筛选功能性DNAzyme，结合多组学和蛋白鉴定明确靶标。
可迁移至呼吸疾病（如肺癌），筛选针对痰液、肺泡灌洗液等样本的DNAzyme，用于非侵入性诊断。
目前仅在舌癌中验证，呼吸疾病的应用效果及泛化性有待后续研究。