2、精准医学:21世纪医疗进步的推动力

精准医学:21世纪医疗进步的推动力

1. 精准诊断的速度至关重要

精准诊断的速度在儿童疾病中尤为关键,因为矫正疗法在早期使用时效果最佳。近年来,通过对母亲循环中的胎儿基因组DNA进行测序,可用于筛查染色体非整倍体以及诊断胎儿基因的特定缺陷,这凸显了宫内精准医学的潜力。例如,有案例通过诊断肾上腺增生,实施了宫内胎儿激素替代疗法,为有治疗方案的遗传疾病的宫内筛查提供了可能。

2. RNA疗法、基因疗法和基因组编辑的出现

2.1 脊髓性肌萎缩症(SMA)的治疗

SMA曾是婴儿死亡的常见遗传原因之一,也是儿童因肌肉无力致病的主要原因。SMA由SMN1基因的缺失或功能丧失突变引起,但人类基因组中有一个高度同源的基因SMN2,与SMN1仅有11个核苷酸的差异,编码序列相同。其中一个改变的核苷酸削弱了剪接位点,导致信使RNA(mRNA)跳过外显子7,约80 - 90%的SMN2基因转录本跳过外显子7,使产生的蛋白质迅速降解。因此,促使SMN2 mRNA包含外显子7足以产生一个功能完整的SMN蛋白,以补偿SMN1基因的缺失。
- Nusinersen(Spinraza®) :首个获批用于治疗SMA的药物,是一种反义寡核苷酸,通过鞘内注射给药,通过改变SMN2 mRNA的剪接来增加SMN蛋白浓度。
- Evrysdi™(risdiplam) :一种小分子药物,可口服,是首个可在家中服用的SMA药物。
- Onasemnogene abeparvovec(Zolgensma®) :一种基于腺相关病毒载体的基因疗法,通过单次静脉输注

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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