腺鳞癌转化在肺癌耐药中的功能和机制研究

肺癌是一种高致死率的疾病，具有高度的异质性和可塑性。基于病理学分型，肺癌可分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌，后者又可细分为腺癌，鳞癌和大细胞癌。临床上可观察到同一个肿瘤内部混合腺癌和鳞癌(腺鳞癌)，或小细胞肺癌混合腺癌或鳞癌(混合型小细胞肺癌)。其中，腺鳞癌在临床上占非小细胞肺癌的 4%~10%。近几年越来越多的临床案例报道，肺腺癌患者经过化疗、靶向治疗或免疫治疗，肿瘤类型会从腺癌转变成鳞癌，并表现出耐药性。动物模型的研究发现， 肝激酶 B1(Lkb1)缺失会促进小鼠肺腺癌向鳞癌转化，而腺鳞癌是转化过程的中间态。从细胞起源来看，Club 细胞和 AT2 (Alveolar Epithelial Type 2)来源的肺腺癌可以转化成鳞癌。从分子机制来看，肺腺癌向鳞癌转化的过程中，胞外基质重塑以及代谢重编程会导致细胞氧化应激异常，使得活性氧(Reactive Oxygen Species，ROS)水平急剧上升并诱导 p63 上调，最终导致腺鳞癌转化并伴随肿瘤耐药。本综述将总结近年来肺腺鳞癌转化领域的进展并阐述其与耐药的关系，以期为深入理解临床肺癌的可塑性奠定理论基础。     

PDX模型在肿瘤研究中的应用

建立合适的临床前研究模型是肿瘤研究转化的关键。目前,抗肿瘤药物的研究发展迅速,但由于缺乏合适的临床前期研究模型,大部分药物在进入Ⅱ期临床试验前便夭折。人源性肿瘤异种移植模型 (Patient-derived Tumor Xenograft Model,PDX) 是将患者肿瘤组织直接接种于免疫缺陷小鼠而建立的新型肿瘤研究模型,该模型保留了其供体肿瘤的主要组织学和遗传学特征,能够在后续传代中保持稳定,是一种能与临床样本保持较高一致性,且具有高临床预测价值的临床前研究模型。PDX模型可用于临床前药物评估、生物标志物鉴定和个性化精准医疗研究领域。本综述归纳了PDX模型的建立方法、PDX模型的优势及其在肿瘤研究方面的应用和局限性,并对PDX模型的未来发展方向进行了展望。     

胰腺癌新辅助治疗和转化治疗的现状与展望

胰腺癌手术切除率低,预后极差。近年来,随着新型药物的出现、治疗手段的多样化及多学科诊疗模式的发展,胰腺癌的新辅助治疗与转化治疗引起了广泛的关注。本文系统梳理了新辅助治疗和转化治疗在胰腺癌中的临床应用以及转化治疗后手术时机的选择,提出将可切除型胰腺癌分为低风险组和高风险组。低风险组患者推荐优先手术切除,高风险组与交界性可切除胰腺癌患者直接手术R0切除率较低,行新辅助治疗后,可明显提高R0切除率。对于不可切除胰腺癌患者应综合评估能否行转化治疗,部分转化有效患者可行根治性手术。然而,胰腺癌新辅助治疗与转化治疗方案的选择、治疗周期及术后辅助方案等问题目前尚无共识。相信伴随高级别循证医学证据的出现,新辅助治疗和转化治疗将在胰腺癌治疗中得到更广泛的应用。     

糖尿病肾病进展性生物标志物的研究现状与挑战

糖尿病肾病(Diabetic Kidney Disease, DKD)是糖尿病(Diabetes Mellitus, DM)患者发生终末期肾病和死亡的主要原因。对 DKD 患者进行预后评估有助于降低疾病进展的风险及减少并发症和死亡的发生。本综述主要讨论 DKD 进展性生物标志物的现状和研究进展，包括常用的白蛋白尿和肾小球滤过率(Glomerular Filtration Rate, GFR)，以及新型生物标志物如肿瘤坏死因子受体(Tumor Necrosis Factor Alpha Receptor, TNFR)和肾小管标志物等。同时，本文还对 DKD 进展性标志物的开发和应用存在的挑战进行了讨论。     

截断分布下广义失效概率的可靠性分析方法

提出基于随机变量为截断分布和失效域模糊下的结构可靠性分析方法。由于常规的可靠性分析方法不能直接用于截断分布情况下广义失效概率的计算,因此,先将截断分布情况下的可靠性分析模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统模型,在此基础上引入模糊失效域的隶属函数,将截断分布情况下的模糊可靠性分析问题转化为一般的随机可靠性问题,利用Monte Carlo法和重要抽样法求得广义失效概率。给出了方法的实现步骤和原理,并用不同算例验证了方法的合理性与可行性。     

基于时间测量的加速度敏感方法

国际单位制共有7个基本单位,时间就是7个基本单位之一,是目前能够实现的测量精度最高的一个物理量。因此,将加速度的测量转化为时间的测量,是实现加速度高精度检测的有效途径。首先,介绍了基于时间测量的加速度敏感原理。然后,介绍了基于该敏感原理的加速度传感器研究进展。最后,进行了基于时间测量的加速度计精度的定性和定量分析。理论分析和实验证实表明,加速度精度极限与时间分辨率之间成正比关系。     

自动微分技术及其在轨迹优化中的应用

研究了自动微分技术在直接配点法中的应用,将其与内点非线性规划算法相结合,用于求解配点法转化得到的非线性规划问题。采用前向自动微分模式,利用ADOL-C实现了基于算子重载的自动微分计算;为验证算法的性能,以经典的航天飞机再入轨迹优化问题为例,针对三种直接配点格式,比较了自动微分法和有限差分法用于微分计算的性能。研究结果表明,自动微分可以提高微分信息计算的精度和效率,进而提高非线性规划算法的稳定性和收敛速度。     

中国空间站生命科学研究展望

中国载人航天工程即将进入空间站阶段,空间生命科学也随之迎来快速发展的黄金时期。为此,回顾了国内外空间生命科学的发展现状,并在未来20年中国空间生命科学发展战略目标的基础上,针对目前中国载人航天活动支撑下的航天员生命保障、宇宙生物学基础研究和空间生物技术转化研究的战略需求,凝练了空间人体科学和航天医学领域、空间基础生物学领域、空间生物技术和转化应用领域中亟待解决的关键科学和技术问题,为如何建好和用好中国的空间站及中国空间生命科学的发展战略提供了参考。     

NiTi形状记忆合金的应用及其在激光焊接技术中的研究进展

镍钛形状记忆合金具有优良的力学性能、腐蚀抗力、形状记忆效应、超弹性、阻尼特性和生物相容性等特点,其应用范围涉及航空、航天、机械、电子、化工、能源、建筑和医学等领域.综述了镍钛形状记忆合金激光焊接技术的研究进展,指出了今后的发展前景与研究方向.     

乘波体高超声速飞行器大包线鲁棒控制技术

乘波体高超声速飞行器的机体/动力耦合及大包线飞行特点导致其控制系统设计困难.基于大量气动数据,采用拟合的方法建立数学模型,并进行小扰动线性化,将机体/动力耦合、大包线飞行等转化为模型参数的大范围摄动.基于LQR和H∞理论设计双回路控制系统,内回路用于抑制模型参数的大范围摄动,外回路用于满足系统的性能要求.仿真结果表明:...     

Shapelets在低剂量CT影像中肺结节检测的应用研究

针对医学影像诊断领域中肺结节检测比较困难的问题,提出了一种新的线性检测肺结节的方法。该方法以Shapelets理论为基础,利用多个二维加权基函数来表示图像中的目标物体。本文通过计算出每个基函数的系数,选取适当的特征尺度参数,使用带权基函数叠加的方法检测出肺结节的准确位置。实验结果表明,该方法能够快速准确的检测出低剂量肺部CT图像中肺结节的具体位置,对医学临床诊断提供了有力的支持。     

超声力学效应在医学诊疗中的创新与转化

目前,医学超声技术正逐渐从传统的基于波动效应的组织器官结构成像,以及基于热效应和空化效应的病变组织毁损等治疗方式,逐步向多功能诊疗技术融合的方向发展。超声力学效应 (即声辐射力),作为其最重要的生物学效应之一,越来越受到科研和医疗工作者的关注和重视。受益于对超声力学效应理论和机制的不断深入了解,以及电子信息技术的快速发展,近年来涌现出多种基于声辐射力的超声诊疗新技术,如能够对组织力学参数进行定量测量的超声弹性成像技术,以及能够对脑部等神经细胞的活动抑制状态进行无创调节的超声神经调控技术,极大地拓展了超声在医学临床领域的应用,为肝硬化、乳腺癌等重大疾病的早期筛查,以及脑疾病治疗和脑科学研究提供了独特的方法和工具。本文将对这些基于超声力学效应的医学超声新技术近年来的代表性研究成果进行系统性介绍,并分析其未来的发展方向。     

光纤pH值传感器

综述了光纤ｐＨ值传感器,详细阐述和分析比较了光吸收式、荧光特性式及折射率波动式三大类ｐＨ值传感器的工作原理及其各自的优点。还介绍了光纤ｐＨ值传感器作为一种新型传感技术,在生物工程、医学、环境监测及工业过程控制中的应用前景。     

多无人机协同打击制导控制技术研究进展

自杀式无人机具备长时巡航侦察和高速突防打击的特点,为充分发挥其集群进攻优势,突破复杂环境下的协同打击制导控制技术具有重要意义。由单机控制到集群动态协同、由单一约束到时空综合控制是探索时空约束下多机协同控制的基本思路。本文介绍了无人机集群进攻的应用背景,分析了多机协同打击系统发展现状;探究了攻击时间可控制导律、攻击角度可控制导律、时空约束下集群协同制导控制等关键技术;总结了当前无人机协同运用中的不足之处,并对下一步的研究方向进行了展望。本文研究的内容对于集群攻击作战运用及多机协同控制器的设计具有一定的参考意义。     

协同射流流动控制方法研究进展综述

协同射流（CFJ）是一种基于吹吸气技术的新概念流动控制方法,从提出至今逐渐受到广泛关注。本文围绕协同射流的基本原理、基本概念、研究方法及应用研究进展情况进行了较为全面的综述,回顾了协同射流的提出过程,梳理了协同射流基本概念以及风洞实验和数值模拟研究现状,阐述了协同射流方法在翼型/机翼、控制舵面、旋转叶片、概念飞行器设计中的应用研究进展,并提出了协同射流研究中的几个关键问题,可为今后开展协同射流研究提供参考。     

流体力学深度学习建模技术研究进展

深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。     

高超声速非平衡流场多个振动温度模型的数值研究

利用数值求解热化学非平衡Navier-Stokes方程的方法,建立了考虑一个和多个振动温度的高超声速热化学非平衡流场的CFD计算程序,并对半球模型和球锥模型进行了数值计算,研究结果表明:(1)各个分子组分的振动温度分布于考虑一个振动温度模型的振动温度周围,即一个振动温度模型的振动温度是多个振动温度模型的各个分子组分振动温度的一种平均值;(2)在模型身部,振动温度的峰值高于平动温度的峰值;在模型近尾出现振动温度冻结并高于平动温度。     

区块链与 5G MEC在军事领域的融合应用

第 5代移动通信技术(5G)与移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的深度融合,实现了省带宽、降时延、均负载和高隔离的目标。为进一步增强军事场景中信息安全保障能力,首先,开展了基础理论研究,梳理了技术发展现状、能力指标和网络架构,为设计区块链与 5G MEC融合架构提供了理论支撑;其次,采用映射方法对民用技术的军事转化与融合改进开展了可行性分析,指出了技术融合的涌现性;此外,基于多视图方法论开展了需求分析,提出了 1种 5G网络架构下 MEC与区块链的融合架构;最后,基于所提系统设计了 3种军事应用场景,并给出了系统参考架构和优化方法。通过分析,3项技术在军事领域的融合应用具有一定的可行性,在综合保障、演训行动和卫勤医疗场景中能够提供安全可信条件下数据的高效处理和灵活流转。