ChatGPTのプロンプトエンジニアリングの専門家とまでは言えないまでも、AI使いとして一定レベル仕事をこなしています。並行して、医療統計の方も専門家とは言えない間でも、開発担当者に教えられるレベルにはなりました。元々、統計学には大学1年の頃から今までもう何十年も、ずっとお世話になってきたので、副専攻レベルではありました。病気で失われた機能を補うのを十分超えるレベルでAI武装して、バイオ・医薬 x ベンチャー・キャピタル x デジタル・AI・統計をブランドとしていけば、未来は明るい！夜が来れば必ず朝が来る。
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PERIPHERAL BLOOD IMMUNOLOGICAL PROFILE OF IDIOPATHIC PULMONARY FIBROSIS
subset, were increased in patients with progressive disease. Conclusions: Patients with IPF …
概要
背景: 特発性肺線維症 (IPF) 患者における免疫応答の役割はまだ議論中です。 この研究では、末梢免疫細胞の組成が、1) IPF 患者と健常者、2) IPF サブグループが疾患の重症度と進行に応じて変化すると仮説を立てました。
方法：我々は、n=29のIPF患者とn=20の健常人を対象に、フローサイトメトリーにより末梢血の自然免疫細胞と適応免疫細胞のプロファイルを特徴付けた。 疾患の重症度は、募集時のFVCおよびDLco値(両方とも%参照)によって確立され、疾患の進行は年次FVC、DLco(%参照)の変化または死亡によって確立された。
結果: IPF 患者 (対照と比較) は以下の結果を示しました: (1) 好中球レベルは高いが、CD56bright CD16-NK 細胞と非古典的単球は低い。 (2) CD8+HLA-DR+、CD8+CD28-、およびエフェクターCD8 T細胞の割合が高い。 (3) Th1/Th17 および Th17/Treg 比の両方が破壊された、より高い Th1 細胞とより低い Th17 細胞。 疾患の重症度に関連して、IPF 患者では次のことが観察されました。(1) 好酸球は FVC と正の相関がある。 (2) 好酸球および T リンパ球は DLco と正の相関を示しましたが、好中球は負の相関を示しました。 最後に、進行性疾患の患者では CD8+ T 細胞、特に CD8+CD28- サブセットが増加していることを発見しました。
結論: IPF 患者は、自然免疫応答と適応免疫応答の両方に重大な変化を示します。 疾患の進行は CD8+ T 細胞の調節不全と関連しており、過剰活性化、老化、「疲弊」した免疫状態を示唆しています。
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特発性肺線維症( idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) )関連の学術的情報収集してシェアしています。Google Scholar SearchのUpdateを定期的に掲載しています。ChatGPTやGoogle BARDのを駆使して、自分の専門知識で一定の重み付けはしているとは思いますが、玉石混交です。
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