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J-GLOBAL ID：202002250671148833   整理番号：20A2033935

移植後ケアにおける進歩と新たな洞察:配列決定からイメージングまで【JST・京大機械翻訳】

Advances and New Insights in Post-Transplant Care: From Sequencing to Imaging

著者 (3件)： Battikha Carol E. (Division of Cardiovascular Medicine, Department of Medicine, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Selevany Ibrahim (Division of Cardiovascular Medicine, Department of Medicine, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Kim Paul J. (Division of Cardiovascular Medicine, Department of Medicine, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA)
資料名： Current Treatment Options in Cardiovascular Medicine  (Current Treatment Options in Cardiovascular Medicine)
巻： 22  号： 10  ページ： 32  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4270A  ISSN： 1534-3189  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レビューの目的:心臓イメージングと配列決定は,近年,大いに改善した。本レビューの目的は,心臓イメージングと配列決定におけるこれらの最近の進歩を要約することであり,心臓移植におけるそれらの応用,および人工知能が心臓移植研究における大きなデータ駆動分析のための新しいパラダイムを提供する方法における著者らの展望を提供することである。最近の所見:心臓イメージング,特に心臓MRIによるパラメトリックマッピングと心エコー検査による全体的縦歪は,心臓同種移植片拒絶と有害な臨床転帰の予測の理解を改善した。独立的に,ドナー由来無細胞DNAの遺伝子発現プロファイリングと測定は,急性拒絶に対するリスク層化を大きく改善した。最近,新しい機械学習アルゴリズムを用いたデータ駆動表現型クラスタリングを用いて,急性拒絶と関連する異なるマクロファージサブセットを同定した。要約:心臓移植研究の応用におけるイメージングと配列決定技術の発展は,これらの大きなデータセットの分析の改善と並行して,急速に改善している。心臓移植研究へのアプローチは,大きなデータ駆動分析が従来の仮説試験と組み合わせることができる新しい機構的パターンを同定するので,有意な変化の移行にある。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ドナー ,  心臓 ,  表現型 ,  仮説検定 ,  *画像処理 ,  クラスタ化 ,  人工知能 ,  拒絶反応 ,  マクロファージ ,  心臓移植 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  心エコー法
準シソーラス用語： データ駆動 ,  心臓イメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 心臓移植 ,  心血管イメージング ,  心臓磁気共鳴イメージング ,  AlloMap ,  ドナー由来無細胞DNA ,  単一細胞RNA配列決定 ,  分子顕微鏡 ,  機械学習

分類 (4件)： 移植免疫  (ED03020E) ,  循環系の診断  (GJ02000V) ,  医用素材  (GA05040H) ,  循環系疾患の外科療法  (GJ05030X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 移植 ,  洞察 ,  イメージング