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。
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顶级呼吸期刊发表的结核宿主反应生物标志物综述，直接关注治疗监测与预后预测，高度契合呼吸医学转化方向。
宿主反应生物标志物（如转录组或蛋白组特征）作为治疗监测与预后预测的工具。
借鉴该思路，利用宿主反应标志物评估其他呼吸传染病（如肺炎、ARDS）的治疗反应与预后。
文献为综述，未提供具体方法细节和验证数据，需注意其临床可推广性。
直接针对感染后闭塞性细支气管炎的随机对照试验，证实远程监督HIIT可显著提升心肺适能，临床转化价值高。
16周远程实时监督的家庭高强间歇训练（HIIT），每周2次40分钟，主要终点为VO2peak等心肺运动指标。
该远程康复方案可推广至COPD、哮喘等其他慢性呼吸疾病的居家管理。
样本量较小（51例），且未报告长期随访效果。
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。
直接针对耐药结核这一全球健康威胁，利用全基因组CRISPRi筛选发现了耐药菌株共有的脆弱通路（如tRNA合成酶）和特定基因型相关的代谢依赖性，为开发广谱抗结核新药提供靶点依据。
采用CRISPR干扰（CRISPRi）全基因组文库，在多种基因型耐药结核分枝杆菌中系统鉴定必需基因和合成致死关系，揭示耐药突变导致的共同和特异性脆弱性。
该方法可直接迁移至其他肺部病原体（如铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌）或宿主免疫细胞，用于发现耐药相关药物靶点和机制。
摘要未说明结果是否在动物模型或人体样本中验证，且CRISPRi在非模式生物中的脱靶效应和递送效率是潜在问题。
直接针对脓毒症相关凝血功能障碍，提供动态分级工具，可能改善ICU风险分层。
建立动态纤溶抵抗分级系统，基于生物标志物评估纤溶活性，并与ICU临床结局关联。
可迁移至呼吸重症患者（如ARDS）凝血/纤溶紊乱的分级评估。
摘要未说明
直接揭示肺癌免疫逃逸新机制——胆固醇代谢驱动的膜修复，与抗PD-1疗效相关，对理解免疫治疗耐药有重要启示。
采用功能代谢酶筛选（111种酶）鉴定HMGCS1，发现其通过启动胆固醇合成、促进CHMP4B膜定位修复穿孔素损伤；该筛选策略可迁移至其他呼吸疾病免疫机制研究。
可借鉴该筛选策略，在COPD、肺纤维化等疾病中探究代谢酶驱动的免疫逃逸或治疗耐药机制。
摘要未说明明显局限，但机制主要基于体外和动物模型，临床转化需进一步验证。
首次系统整理机械通气在V-A ECMO期间对血流动力学和心功能影响的现有证据，有助于临床识别策略优化方向
通过系统综述纳入12项研究（10项临床），发现较低驱动压、峰压和呼吸频率与生存改善相关，但证据有限且异质性强
为本领域设计前瞻性干预试验（如比较不同PEEP、驱动压）以验证心功能恢复及脱机策略提供依据
纳入研究数量少、异质性高、偏倚风险大，结论需谨慎解读，尚无法形成推荐意见
RA-ILD是类风湿关节炎常见严重并发症，该专家共识为临床筛查、诊断和治疗提供了系统性指导。
多学科专家基于现有证据定性综合，形成共识声明，涵盖危险因素、筛查策略和治疗方案。
临床实践中可直接参考其筛查流程和治疗推荐，也可借鉴多学科共识形成方法。
由于高质量研究不足，部分推荐基于专家意见，证据等级有限。
医学 AI、LLM、多模态模型、临床预测、影像 AI 与数字健康。
首次聚焦肺癌转移灶的AI影像性能定量综合，对呼吸医学AI应用具有重要参考价值。
系统综述与荟萃分析框架，量化AI在分类和预后预测中的灵敏度、特异度和AUC。
可借鉴该综述方法，评估本领域其他AI诊断或预测模型的证据强度。
研究间异质性高（I²>90%），结果外推需谨慎。
单细胞、空间组学、多组学、生物标志物、患者分型与机制研究。
提出GRNvelo框架，创新性融合基因调控网络与物理信息神经网络，实现单细胞命运动态的高精度推断与扰动预测，为复杂疾病系统生物学研究提供新范式。
GRNvelo采用两阶段合作优化算法（TC-PINN和MP-PINN），将GRN驱动的单细胞速度与非局部细胞生长-群体动力学耦合，建立多尺度模型。
可迁移至呼吸系统（如肺发育、纤维化、ARDS）单细胞时序数据，重建细胞命运调控网络并预测药物或基因扰动后的走向。
方法依赖高质量时序单细胞数据，且当前未在呼吸疾病数据集上验证，计算复杂度需进一步评估。
为单细胞水平解析转录因子结合与染色质调控提供新技术，可整合多组学数据。
开发D&D-seq技术，利用单细胞免疫锚定结合碱基编辑检测弱或瞬时DNA-蛋白质互作。
可用于呼吸系统细胞图谱中转录因子结合动态及染色质调控机制研究。
摘要未说明
不一定是呼吸领域，但方法、模型或研究设计可迁移借鉴。
该方法在轨迹推断准确性上优于现有工具，并通过CD8 T细胞分化案例展示了在免疫动态研究中的潜力，可迁移至呼吸疾病免疫细胞分析。
ArchVelo将染色质可及性建模为archetypes（共享调控程序），结合scRNA-seq数据动态推断转录调控轨迹，并分解为原形组分。
可应用于呼吸系统疾病（如哮喘、COPD）中免疫细胞（如T细胞、巨噬细胞）的配对单细胞多组学数据，揭示细胞分化与功能重编程路径。
需要同时获取scATAC-seq和scRNA-seq数据，当前呼吸领域此类配对数据集有限，且计算资源需求较高。
该研究展示了单细胞转录组与光谱流式细胞术结合，精准鉴定低频免疫细胞亚群及其功能前体，方法成熟且验证充分。
采用单细胞转录组学联合光谱流式细胞术，从低频Th17.1细胞中进一步细分出CCR5high细胞簇，并验证其细胞毒性前体状态。
类似策略可用于哮喘、COPD、肺纤维化等疾病中鉴定致病性免疫亚群，揭示疾病特异性免疫机制。
该研究针对多发性硬化，非呼吸领域，直接迁移需考虑疾病特异性表型和微环境差异。
顶级期刊研究，首次证明仅用常规H&E染色即可预测单一脑肿瘤的分子亚型和复发风险，方法严谨、实用性强。
采用多个深度学习模型，从H&E图像直接预测脑膜瘤分子分组（MG1-4）、染色体臂拷贝数改变及DNA甲基化预后风险组，AUC最高达0.98。
可借鉴该思路，利用肺癌或肺间质病患者的H&E病理图像预测分子亚型（如EGFR、KRAS突变）、拷贝数变异及预后，推动呼吸病理AI辅助诊断。
研究为回顾性、单瘤种，需在呼吸领域独立验证H&E预测分子分型的泛化性。
该方法展示了如何利用对比学习对齐五类生物模态实现零样本函数预测，为呼吸医学多模态数据（如影像、文本、基因组）的整合分析提供可迁移框架。
通过对比学习在统一潜在空间中对齐蛋白质序列、文本描述、结构等多模态数据，实现零样本预测和微调微调分类。
可用于呼吸医学中联合影像、临床文本和单细胞多组学数据，实现疾病功能或表型的零样本预测。
摘要未说明在医学数据上的验证结果，跨领域迁移时需考虑模态语义差异和标注稀疏性。