首页
热心肠日报
文献库
产业库
榜单
关于日报
《肠·道》演讲
往期精彩
《肠·道》2024
《肠·道》2023
《肠·道》2022
《肠·道》2021
《肠·道》2020
《肠·道》2019
《肠·道》2018
《肠·道》2017
关于《肠·道》
肠道大会
热心肠大会
热心肠智库
智库专家
专家动态
智库新闻
关于智库
奖学金
年度人物奖
更多
HOPE
会议信息
科学与艺术
学术专刊
R·AI
周刊
热心肠先生
研究院动态
关于我们
搜索
登录
关闭
手机邮箱登录
扫码登录
微信扫描二维码快捷登录
验证成功,将在
3
秒钟后跳转
已超时,请
重试
关闭
二维码登录
手机登录
邮箱登录
+86
+1
+852
+886
+81
+65
+61
+44
获取验证码
登录 / 注册
关闭
二维码登录
手机登录
邮箱登录
获取验证码
登录 / 注册
Bram Verstockt
文章数:7篇
IL-12
Nature Reviews:抑制IL-12和IL-23的IBD药物研发(综述)
目前IBD仍无法治愈,仅能通过药物缓解,靶向炎症因子的药物是缓解IBD的重要组成部分。近期发表在Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology上的一篇综述详述了主要来源于免疫细胞的IL-12和IL-23生物学功能,以及如何通过抑制两者来开发IBD药物的可能性和目前的进展,讨论了基于两者开发药物的安全性和策略,目前已有多种中和抗体正在被测试中,值得相关人士阅读。
IL-12
IL-23
IBD治疗药物
炎症性肠病(IBD)
药物安全性
IBD
Nature Reviews:一文读懂IBD中的S1P(综述)
免疫细胞迁移是肠道免疫应答的关键要素,并与IBD相关,鞘氨醇-1-磷酸(S1P)在其中发挥重要调控作用。Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology上发表的一篇综述文章,详细介绍了S1P代谢、S1P受体、S1P下游信号通路及S1P在免疫细胞迁移中的作用机制,并概述了几种S1P调节剂在多种免疫疾病(尤其是IBD)中的疗效、药代动力学及安全性,最后讨论了S1P调节剂在IBD治疗中的未来研究方向。
IBD
综述
鞘氨醇-1-磷酸
IBD
应重新审视IBD分类,以更好地指导临床管理(综述)
IBD是一种极其复杂的疾病,现有的临床分类工具并非最优。Gastroenterology上发表的一篇综述文章,详细讨论了IBD疾病异质性中的关键临床特征,列举了现有分类体系的局限,并提出了一些潜在的改善方式,以及该领域未来研究的优先点。
IBD
综述
IBD
IBD病程及疗效预测的潜在生物标志物(综述)
Gastroenterology上发表的一篇评论文章,详细讨论了可能用于IBD患者的病程预测及疗效预测的潜在生物标志物,包括临床因素、遗传因素、转录组、蛋白组、菌群、细胞亚群等。
IBD
预后标志物
疗效预测标志物
综述
肠道超声检测(IUS)
Nature 子刊:肠道超声检测如何助力IBD的诊断及治疗?(评论)
肠道超声检查(Intestinal ultrasonography, IUS)是一种新兴的、无创的、高可及性和低成本的炎症性肠病横断面成像方法。Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology发表的评论文章,总结了即时检测过程中(point-of-care (POC) tests)IUS如何能够密切监测患者肠道疾病发展的,及目前IUS在临床应用中遇到的阻碍。在将来,IUS或可用于IBD疾病的及时监测、疾病治疗方案优化及术后复发的评估等。
肠道超声检测(IUS)
IBD
IBD
利用大数据实现对IBD的精准医疗(综述)
IBD是一种复杂的多因素肠道炎症疾病,驱动因素包括遗传、免疫系统等宿主因素及肠道菌群在内的环境因素。二代测序、高通量多组学及分子网络等技术方法极大促进了IBD相关研究,机器学习及系统生物学等数据分析方法的出现为整合并解读IBD中的大数据以促进基础研究的临床转化带来了进一步的突破。来自Gut上发表的一篇综述文章,讨论了如何通过人工智能及系统生物学等大数据分析方法,将IBD患者的临床数据、图像数据及多组学数据进行整合分析以实现精准治疗,以及利用大数据进行IBD相关研究面临的机遇与挑战。
IBD
CROHN'S DISEASE
IBD
ULCERATIVE COLITIS
大数据
克罗恩病
Lancet子刊:克罗恩病的个性化医疗(综述)
IBD患者表现出极高的个体差异性,因此,针对不同患者进行个性化医疗非常重要。The Lancet Gastroenterology and Hepatology上发表的一篇综述文章,详细介绍了利用生物标志物对克罗恩病患者进行个性化医疗(包括诊断、对不同治疗的应答、预后及不良事件)的现有研究成果,并讨论了未来如何结合基因、转录组、蛋白组及菌群等因素,预测患者的疾病预后及对不同治疗药物的应答情况。
克罗恩病
克罗恩病
个性化医疗
PredictSure IBD
Eva M Medina-Rodriguez