CTM期刊 | 临床转化医学2020重点聚焦(2)
除了以上叙述的三点以外,人工智能最近已经在临床科研和实践中得到应用。例如,利用人工智能可以进行胃肠道肿瘤的内镜检查。通过内镜检查可以更好地鉴别感染性病灶,出血和癌症,有效地把癌症和慢性疾病鉴别开来。人工智能技术特别是深入学习和GPUs在医学领域得到了飞速的进步,对临床诊断和大量复杂基因组数据的处理起到了重要作用。在处理复杂多变的基因组数据和建立基因型和表型关系方面,人工智能显示出强大的功能。因此,我们期盼人工智能可以更好地帮助我们进一步了解疾病。
当我们回首2016至2019年临床转化医学杂志(CTM) 发表的文章时,我们可以发现27% CTM发表的文章关注癌症的生物标志物和治疗, 22%的文章关注DNA、RNA及细胞核水平的分子调节,23%的文章关注细胞内、细胞间及细胞器的功能,14%的文章关注代谢相关的功能异常。在所发表的文章中34%为科研论文,40%为综述。这期间有大约820名科学家和临床医生参加了文章的撰写和发表,其中43%的作者来自美国。文章的投稿50%来自北美,25%来自欧洲,20%来自亚洲。初步统计文章共被下载次, 引用1585次。在此基础上,临床转化医学杂志(CTM) 将会继续努力,办出自己的特色。
临床转化医学杂志(CTM)希望得到更多科学家和临床医生的关注,在多个主题如基于临床跨组学的临床诊断, 应用人类来源的类器官进行药物筛选和人类基因编辑相关的治疗等方面欢迎大家踊跃投稿,我们也期盼来自转化医学领域有望走向临床的新技术新方法,临床试验中涉及疾病相关生物标注物,临床生物标志物评估和新药研发等方面的投稿。
参考文献:
[1]. Dijkstra KK, Cattaneo CM, Weeber F, et al. Generation of tumor- reactive T cells by co-culture of peripheral blood lymphocytes and tumor 2018;174(6):
[2]. Wang X. Clinical trans-omics: an integration of clinical phenomes with molecular Biol Toxicol. 2018;34(3):163- 166.
[3]. Drost J,Clevers H. Organoids in cancer Rev Cancer. 2018;18(7):407-418.
[4]. Cheng X, Wu D, Cheng Y, Qiao T, Wang X. New focuses of clinical and translational medicine in Transl Med. 2020;1–3.