Информация

4.4.6: Гмуркане на данни – Случаи на холера в световен мащаб – Биология

4.4.6: Гмуркане на данни – Случаи на холера в световен мащаб – Биология


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Преглед

Световната здравна организация (СЗО) се стреми да насърчава здравето и безопасността на човечеството, особено на най-уязвимите. По-долу е дадена графика, създадена от данните на СЗО за холерата от публикация от 2019 г. за епидемиологията на холерата:

Фигура(PageIndex{a}): Брой случаи на холера по региони на света за период от 20+ години. Графика от Deen J, Mengel MA, Clemens JD 2019 (CC-BY4.0)

Въпроси

  1. Какъв вид графика е това?
  2. Какво представлява независимата (обяснителна) променлива и зависимата (отговорната) променлива?
  3. Кой континент има най-постоянните случаи на холера?
  4. Опишете моделите, които виждате при случаите на холера за Северна и Южна Америка и Азия от 1989 до 2017 г.
  5. По какъв начин според вас СЗО използва данните, наблюдавани в графиката по-горе, за да прави избор в бъдеще? Дайте поне две идеи/примера.

Демографски и социален контекст на смъртните случаи по време на избухването на холера през 1854 г. в Сохо, Лондон: преоценка на разследването на д-р Джон Сноу

Разширява първоначалното проучване и скорошен повторен анализ на данните от избухването на холера през 1854 г.

Комбинира исторически геопространствени данни, за да изследва здравето и връзките с места.

Изследва социалните характеристики на хората, изложени на холера по време на епидемията от 1854 г.

Визуализира оценките на смъртността според демографските и социални характеристики.


Тромбоцитният фактор 4 е биомаркер за нарушения, стимулирани от лимфата

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Simpson-Querrey, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Escobedo, N. в: JCI | PubMed | Google Наука | />

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Benito-Martín, A. в: JCI | PubMed | Google Наука

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Ximénez-Embún, P. в: JCI | PubMed | Google Наука | />

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Muñoz, J. в: JCI | PubMed | Google Наука | />

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Simpson-Querrey, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Peinado, H. в: JCI | PubMed | Google Наука | />

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Rockson, S. в: JCI | PubMed | Google Наука | />

1 Център за съдова и биология на развитието, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания на Feinberg, Северозападен университет, Чикаго, Илинойс, САЩ.

2 лаборатории на Фондация за деца за рак и кръв, катедри по педиатрия и клетъчна биология и биология на развитието, Weill Cornell Medicine, Ню Йорк, САЩ.

3 Звено за протеомика – ProteoRed-ISCIII, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

4 Microenvironment & Metastasis Group, Програма за молекулярна онкология, Испански национален център за изследване на рака, Мадрид, Испания.

5 Отдел по сърдечно-съдова медицина, Център за лимфни и венозни заболявания, Медицинско училище на Станфордския университет, Станфорд, Калифорния, САЩ.

Адрес за кореспонденция до: Гийермо Оливър, Институт за сърдечно-съдови и бъбречни изследвания Feinberg, Център за биомедицински изследвания Симпсън-Куери, 303 East Superior Street, 8-519, Чикаго, Илинойс 60611, САЩ. Телефон: 312.503.1651 Имейл: [email protected]

Бележка за автора: WM и HJG допринесоха еднакво за тази работа.

Намерете статии от Oliver, G. в: JCI | PubMed | Google Наука | />

Генетичните или придобити дефекти на лимфната васкулатура често водят до обезобразяващи, инвалидизиращи и понякога животозастрашаващи клинични последици. Напредналите форми на лимфедем се диагностицират лесно клинично, но по-фините прояви често изискват инвазивно изображение или други технологии за окончателна диагноза. От друга страна, липедемът, хронично лимфно микроваскуларно заболяване с патологично натрупване на подкожна мастна тъкан, често се диагностицира погрешно като затлъстяване или лимфедем, в момента няма налични биомаркери или критерии за образна диагностика за окончателна диагноза. Последните данни показват, че иначе асимптоматичната дефектна лимфна васкулатура вероятно допринася за редица други патологии, включително затлъстяване, възпалително заболяване на червата и неврологични заболявания. Съответно, идентифицирането на биомаркери за лимфна неизправност ще осигури ценен ресурс за диагностика и клинична диференциация на лимфедем, липедем, затлъстяване и други потенциални лимфни патологии. В тази статия ние профилирахме и сравнихме екзозоми от кръвна плазма, изолирани от миши модели и от хора със и без симптоматични лимфни патологии. Ние идентифицирахме тромбоцитен фактор 4 (PF4/CXCL4) като биомаркер, който може да се използва за диагностициране на дисфункция на лимфната васкулатура. Освен това установихме, че нивата на PF4 в екзозомите на циркулиращата кръвна плазма също са повишени при пациенти с липедем, подкрепяйки настоящите твърдения, които твърдят, че поне някои от основните атрибути на това заболяване също са следствие от лимфни дефекти.

Лимфната васкулатура е мрежа от тънкостенни първоначални лимфни капиляри и по-големи събирателни съдове, покрити от непрекъснат слой от ендотелни клетки, осигуряващи еднопосочен канал за филтрирани тъканни интерстициални течности, метаболити, макромолекули и клетки към централната венозна циркулация. Основната му функция е да поддържа хомеостазата на течностите, като отстранява обогатените с протеини течности от извънклетъчното пространство и ги връща под формата на лимфа в кръвния поток (1). Лимфатите също са важни за транспорта на липиди и трафика на имунни клетки, наред с други функции.

Едно от основните разстройства, които произтичат от неправилно функциониране на лимфната васкулатура, е лимфедемът, обезобразяващо, инвалидизиращо и понякога животозастрашаващо клинично състояние, характеризиращо се с локализирано интерстициално натрупване на богата на протеини течност, като по този начин насърчава тъканен оток, за който в момента , възможностите за лечение са малко и имат ограничена ефикасност (2). Това заболяване засяга милиони хора по света и най-често води до подуване на крайниците, фиброза на тъканите, чувствителност към инфекции и натрупване на подкожна мазнина (2, 3). Лимфедемът може да бъде резултат от първични или придобити (вторични) заболявания. Първичният лимфедем е следствие от генетични дефекти, които засягат образуването и нормалната функция на лимфната васкулатура и най-често се проявява по време на ранна детска възраст, детство или юношество (2, 4). Вторичният лимфедем е по-честата проява и се причинява от лимфна травма, претърпяна след операция, лъчева терапия, инфекция или травма (2 – 4). Като цяло, явният лимфедем може да бъде диагностициран въз основа на клиничния контекст и физическия преглед, но по-прецизното стадиране и характеризиране изискват образни протоколи, които често са инвазивни.

Пряка корелация и механистична връзка между лимфната васкулатура и мастното отделение наскоро бяха разпознати при пациенти с лимфни нарушения. Анормалното натрупване на подкожна мазнина в засегнатите едематозни участъци при пациенти с вторичен лимфедем е неизбежната последица от продължителен дефектен лимфен дренаж. Анализът на пациентите показа също, че малформацията на кожните лимфни пътища причинява двустранно натрупване на мазнини в бедрото и седалището (5-7), фенотип, който се влошава по време на пубертета, докато натрупването на дермални липиди се наблюдава при пациенти с идиопатичен лимфедем (8, 9). Въпреки че физиотерапията и използването на компресионно облекло наистина ограничават натрупването на интерстициална течност, понастоящем има ограничени възможности за лечение на тези по-напреднали прояви на заболяването.

Липедемът е често срещано хронично лимфоваскуларно заболяване (10 – 13), характеризиращо се с двустранно, симетрично подуване на крайниците поради отлагане на анормална подкожна мастна тъкан (10, 11, 14). Липедемът, често погрешно диагностициран като затлъстяване или лимфедем (10, 11, 15-17), се среща почти изключително при жени и вероятно има генетичен компонент, тъй като положителната фамилна анамнеза е често срещана. Въпреки това, за разлика от лимфедема, явен интерстициален оток не се наблюдава при липедем, а подуването, дължащо се на адипозна хипертрофия, протича в отчетливо симетричен модел (16). Ранни проучвания на Bilancini et al. демонстрира, че липедемът е последователно свързан с функционални промени на лимфната васкулатура (11). Използвайки динамично изобразяване, те показаха, че пациентите, страдащи от липедем, имат анормален лимфосцинтиграфски модел, със забавяне на лимфния поток, подобно на промените, установени при пациенти с лимфедем (11). Въпреки тези прозрения, липедемът често се диагностицира погрешно като затлъстяване или лимфедем, а патогенезата и молекулярните механизми на това заболяване все още са много слабо разбрани. Въпреки това, липедемът изглежда е мастно разстройство с очевиден принос на лимфна неизправност. Все още не е известно дали тези лимфни промени са частично отговорни за заболяването или са вторични по отношение на свързаните с тях характеристики на затлъстяването. За съжаление, дори с фокусиран морфологичен анализ, липедемът не е лесен за разграничаване от клиницистите за затлъстяване, често не са запознати с това състояние, не са идентифицирани различни клинични образни характеристики, няма известни биомаркери за заболяването и убедителни механистични доказателства в подкрепа на предложението, че лимфните дефекти допринасят за заболяването все още липсва.

Напоследък функционалните роли на лимфната васкулатура се разшириха. Нови доказателства сочат, че асимптоматичните дефектни или спукани лимфни съдове могат да бъдат отговорни за определени форми на затлъстяване (18, 19), възпалително заболяване на червата/болест на Crohn, глаукома и някои форми на неврологична патология (за преглед, вижте реф. 20). По този начин идентифицирането на лесно достъпни, надеждни биомаркери за лимфна неизправност би било ценен ресурс не само за подпомагане на окончателната диагноза на лимфедем, но и за улесняване на диференциалната диагноза между субекти с лимфедем, липедем и затлъстяване. Освен това, идентифицирането на такива биомаркери може в крайна сметка също да помогне за идентифициране и диагностициране на фини, асимптоматични лимфни промени, които могат да допринесат за някои от гореспоменатите нарушения. Съответно, ние профилирахме и сравнихме циркулиращи екзозоми, изолирани от кръвна плазма от животински модели и от пациенти с и без документирани лимфни патологии. Екзозомите са малки везикули (30-100 nm в диаметър) с ендоцитен произход, секретирани от повечето клетки (включително ендотелните клетки) (21-24). Тези извънклетъчни везикули съдържат специфични за клетъчния тип протеини и генетични материали, включително иРНК, miRNA и ДНК. Те могат също да упражняват функционално влияние, след като бъдат поети от клетките реципиенти, като следователно представляват нови медиатори на междуклетъчната комуникация (25-30). Екзозомите са нововъзникващи биомаркери на различни видове заболявания (21).

В това изследване извършихме анализ на масова спектрометрия (MS) и сравнихме екзозомни протеомни сигнатури в нормални, затлъстели и лимфни дефектни миши модели. Подобен подход беше използван с плазмени екзозоми, получени от пациенти с различни лимфни нарушения и с липедем и от затлъстели и без затлъстяване индивиди без клинично изразена лимфна дисфункция. Докладваме за идентифицирането на тромбоцитен фактор 4 (PF4) като циркулиращ в плазмата екзозомен сигнатурен протеин, който може да се използва като потенциално нов биомаркер в клиничните условия за диагностициране на дисфункция на лимфната васкулатура и за разграничаване на тези нарушения от затлъстяването, което не се насърчава от лимфни нарушения . Освен това открихме, че нивата на PF4 са повишени в циркулиращите екзозоми от пациенти с липедем, резултат, който подкрепя преобладаващата хипотеза, че патогенезата на това заболяване е, поне отчасти, лимфна. Въпреки това, екзозомните нива на PF4 не са свързани с повишено телесно тегло, нито при индивиди с нормална лимфна система, нито при тези с лимфни нарушения.

Профилиране на екзозома в миши модел на лимфна неизправност. При първоначален подход за определяне дали екзозоми, получени от кръвна плазма, могат да бъдат използвани за идентифициране на лимфни съдови дефекти, първо използвахме налични миши модели. По-рано съобщавахме, че хаплонедостатъчността на Prox1 при мишки води до морфологични и функционални промени в лимфната васкулатура, които са свързани с оток при миджест и със затлъстяване при възрастни животни (18). Подробна характеристика на лимфната васкулатура на E14.5 Prox1 +/– ембрионите показват, че ембрионите показват оток, което показва лимфна дисфункция, но този фенотип е разрешен преди раждането (18). Подробна характеристика на лимфната васкулатура на E16.5 Prox1 +/– ембриони и възрастни Prox1 +/– мишки разкриват неправилно очертаване на лимфната васкулатура, като най-тежко засегнатите лимфни възли са тези на червата и мезентериума, които са запълнени и разкъсани (18, 19). Нисък процент на Prox1 +/– мишките оцеляха до зряла възраст и станаха значително по-тежки от WT кучета на приблизително 4-месечна възраст, следствие от финото изтичане на лимфа/хил, което насърчава висцералното натрупване на мазнини, което води до затлъстяване (18, 19). Съответно, ние сравнихме протеиновия профил на циркулиращите в плазмата екзозоми от млади, без наднормено тегло (Prox1 +/– мишки WT котило и об/об мишки (мутанти на лептин рецептор) (31-33), които са силно затлъстели, но имат нормална лимфна васкулатура (нашите непубликувани данни) (за всеки модел използвахме мишки от двата пола). Разсъждавахме, че чрез сравняване на тези групи трябва да можем да идентифицираме биомаркери, способни да разграничат лимфната неизправност (Prox1 +/– мишки) от не-лимфно-промотирано затлъстяване (т.е. об/об мишки) и от WT мишки.

За изолиране на екзозоми се извършва терминално кървене и кръвта се събира чрез сърдечна пункция. Циркулиращите екзозоми бяха пречистени от изолираната плазма с помощта на стандартни протоколи (вижте Методи за повече информация) и тяхното присъствие и размер на частиците бяха потвърдени от Nanosight (34) и чрез електронна микроскопия (данните не са показани). Последователно открихме, че в Prox1 +/– мишки, броят на екзозомите е бил по-висок от техните контроли на съвпадение на възрастта, преди или след началото на затлъстяването (Фигура 1). След това екзозомите бяха подложени на MS, за да се идентифицират техните протеинови товарни компоненти. Поради ниската преживяемост на Prox1 +/– мишки и нисък обем на плазмата, добивът на екзозома е нисък. Следователно, за MS анализа, плазмените проби от животни със същия генотип бяха обединени. Първоначално сравнихме протеомичния подпис на млади (слаби 3-месечни) и стари (затлъстели 5-месечни) Prox1 +/– мишки и съответстващи на възрастта WT котила, използващи граница за промяна на пъти > 0,5 или < –0,5 за идентифициране на ранните промени, които персистират с развитието на болестта. Използвайки този критерий, 70 протеина бяха регулирани нагоре както при млади, така и при възрастни Prox1 +/– мишки (Фигура 2А) и 36 бяха регулирани надолу (Фигура 2В). Важно за констатациите, описани по-долу при използване на човешки проби, сред регулираните нагоре беше PF4 (Фигура 2А). Обогатяването на пътя и мрежовият анализ на взаимодействие протеин-протеин (Енциклопедия на гените и геномите от Киото, KEGG) разкрива, че повишените протеини са основно обогатени в каскади на комплемент и коагулация и системни пътища на лупус еритематозус (Таблица 1), за разлика от тях, регулираните надолу са идентифицирани главно в протеазома, инфекция с вируса на Epstein-Barr и пътища на трансендотелиална миграция на левкоцити (Таблица 2).

Характеристика на плазмените екзозоми от млади и стари Prox1 +/– мишки. Концентрацията на екзозомни частици се сравнява между млад и стар WT и Prox1 +/– мишки (н = 4–6). Данните представляват средна стойност ± стандартна грешка на средната стойност (SEM), а статистическите анализи са извършени от несдвоени студенти T тест. *П < 0,05, ****П < 0,0001.

Протеинови сигнатури в плазмени екзозоми от млади и стари Prox1 +/– мишки. Протеини, които едновременно са увеличени (А) или намалена (Б) при млади и стари Prox1 +/– мишките бяха сравнени с WT мишки, съответстващи на възрастта. Името на гена в червено подчертава често срещаните промени в об/об мишки. (н = 4–6.)

Анализ на пътя на KEGG на повишени екзозомни протеини при млади и стари Prox1 +/– мишки в сравнение с WT мишки, съответстващи на възрастта

Анализ на пътя на KEGG на намалени екзозомни протеини при млади и стари Prox1 +/– мишки в сравнение с WT мишки, съответстващи на възрастта

След това извършихме подобен MS анализ, използвайки обединена плазма от об/об и WT мишки. Сред 479 протеина, 187 са увеличени и 75 са намалени в об/об група (Фигура 3А). За да изключим протеините, свързани със затлъстяването, след това сравнихме Prox1 +/– набор от данни за мишки с тези от WT и об/об мишки. Идентифицирахме 9 протеина с повишена регулация и 2 протеина с понижаване, общи за Prox1 +/– и об/об мишки и стеснява лимфния сигнатур в Prox1 +/– до 61 регулирани нагоре и 34 понижени протеини (Фигура 3, B и C).

Протеомен анализ на плазмени екзозоми от об/об мишки в сравнение с WT контролите. (А) Круговата диаграма показва регулирани и понижени промени в протеина в об/об мишки в сравнение с WT контролите. (н = 3.) (Б° С) Диаграмата на Вен показва общите и уникални протеини в Prox1 +/– в сравнение с об/об мишки. Общите протеини са представени с червени шрифтове на фигура 2, А и Б.

Изолиране и характеризиране на екзозоми от пациенти с лимфедем. За по-нататъшно валидиране и разширяване на резултатите от животинския модел, описани по-горе, след това извършихме подобен анализ с циркулиращи в плазмата екзозоми, изолирани от пациенти с лимфна дисфункция и от нормални субекти. За да направим това, проведохме първоначален пилотен експеримент, въпреки че пилотното проучване включва относително ограничен брой субекти, кохортите пациенти като цяло бяха добре съчетани от демографски променливи (Таблица 3). Изследваните кохорти включват слаби и затлъстели здрави индивиди без явна лимфна дисфункция и пациенти с лимфни нарушения, включително слаби и затлъстели субекти с вторичен лимфедем, слаби и затлъстели субекти с лимфоваскуларно заболяване и слаби и затлъстели субекти с липедем. Както се очакваше, всички кохорти на лимфните заболявания са преобладаващи жени (Таблица 3). Също така, както се очакваше, категорията на лимфоваскуларните заболявания, която отразява развитието и генетичните заболявания, се характеризира със значително (П < 0,01) по-млада средна възраст.

Демография и характеристика на заболяването на лимфните субекти и нормалните контроли

Първоначално се фокусирахме върху молекулярните разлики между нормалните индивиди и пациентите с лимфни разстройства и следователно не разделяхме индивидите по BMI. След пречистване на екзозома и MS анализ, ние профилирахме 4 проби, събрани от 8 нормални субекта без явна лимфна дисфункция, 8 обединени проби от 15 пациенти с вторичен лимфедем, 3 проби от 3 пациенти с лимфоваскуларно заболяване и 8 проби от 8 пациенти с липедем. Протеини с а П стойност по-малка от 0,1 и log2 съотношението по-голямо от 1 или по-малко от –1 се считат за диференциално регулирани. От този анализ идентифицирахме 13 увеличени и 14 намалени протеини при пациенти с вторичен лимфедем (Таблица 4 и Таблица 5), 38 повишени и 55 намалени протеини при пациенти с лимфоваскуларно заболяване (Таблица 6 и Таблица 7 са показани само 50-те най-ниски протеини поради ограничения на пространството) и 19 увеличени и 35 намалени протеини при пациенти с липедем (Таблица 8 и Таблица 9). От интерес и както е показано в Таблица 4, Таблица 6 и Таблица 8, сред този списък с повишени протеини, PF4 е единственият, чиито нива са били повишени (в сравнение с нормалните контроли) в проби от пациенти с вторичен лимфедем, лимфоваскуларно заболяване (включително първичен лимфедем) и липедем и в Prox1 +/– мишки (Фигура 2А). PF4 е протеин, освободен от тромбоцитите и е известно, че може да инхибира ангиогенезата и да насърчава вродените имунни отговори, което прави този протеин интересна цел за възпаление. PF4, свързан с повърхностни гликозаминогликани върху тромбоцити, моноцити и ендотелни клетки, също е имуногенна цел при протромботични нарушения. Концентрацията на PF4 в серума след активиране на тромбоцитите е хиляда пъти по-висока, отколкото в плазмата (35 – 38).

Списък на повишени протеини при пациенти с вторичен лимфедем в сравнение със здрави индивиди

Списък на намалените протеини при пациенти с вторичен лимфедем в сравнение със здрави индивиди

Списък на повишени протеини при пациенти с лимфоваскуларно заболяване в сравнение със здрави индивиди

Списък на топ 50 намалени протеини при пациенти с лимфоваскуларно заболяване в сравнение със здрави индивиди

Списък на повишени протеини при пациенти с липедем в сравнение със здрави индивиди

Списък на намалените протеини при пациенти с липедем в сравнение със здрави индивиди

След това решихме да потвърдим допълнително тези първоначални резултати с помощта на човешки PF4 ELISA. Екзозомният протеинов товар от 12 нормални субекта, 37 пациенти с лимфедем, 11 пациенти с лимфоваскуларно заболяване и 15 пациенти с липедем беше анализиран (съдържанието на протеин се нормализира за всяка проба). Този ELISA анализ потвърди резултатите от MS, описани по-горе, тъй като нивата на PF4 бяха повишени при всички пациенти с изключение на 1 (Фигура 4A), както е определено от теста на Grubb (39), този единичен пациент със затлъстяване без лимфедем с много високи нива на PF4 беше отклонение с анамнеза за възпалително заболяване на червата (IBD), следователно, той беше премахнат от тази графика (Фигура 4А). Въпреки че патофизиологията на IBD остава неизвестна, промените в чревната лимфна система се превръщат в признати характеристики на IBD, особено при пациенти с болест на Crohn (40-42). За да се оцени диагностичната сила на PF4 за лимфни промени, беше извършен анализ на кривата на работните характеристики на приемника (ROC). Както е показано на Фигура 4В, AUCs са 0,80 (95% CI: 0,67 до 0,93), 0,86 (95% CI: 0,70 до 1,00) и 0,95 (95% CI: 0,99 до 1,00) за пациенти с вторична лимфна болест , и липедем, съответно. При съответните оптимални гранични стойности, чувствителността и спецификата на PF4 за прогнозиране на вторичен лимфедем достига 59,46% и 90,91%, за лимфоваскуларно заболяване достига 70,00% и 90,91%, а за липедем достига 86,67% и 90,91%, съответно

Валидиране на нивата на PF4 в плазмени екзозоми от хора с нормална лимфна система и пациенти с лимфни нарушения. (А) ELISA quantification of PF4 levels in exosomes from control subjects and indicated groups of patients. PF4 levels were normalized to the exosome protein content. (Red symbols indicate outliers detected by iterative Grubb’s test and excluded from the statistical analysis. * indicates П ≤ 0.05, ** indicates П ≤ 0.01, and *** indicates П ≤ 0.001 compared with control.) (Б) ROC curve of PF4 for each diagnosis. The cutoff value of PF4 with sensitivity and specificity, as well as AUC and CI, are presented in a separate table. (AUC, area under the ROC curve CI, confidence interval.) (° С) The PF4 from individuals with normal lymphatics are further divided based on BMI > 30, and the PF4 level from lean and obese individuals with normal lymphatics is not statistically different (red symbol indicates the outlier in Figure 4A normal group detected by iterative Grubb’s test group and excluded from the statistical analysis). (д) The PF4 from individuals with secondary lymphedema, lymphovascular disease, and lipedema are grouped into lean and obese based on BMI of 30, and the PF4 level from lean and obese individuals with lymphatic disorders is not statistically different (red dot indicates the outlier in Figure 4A lymphovascular disease group detected by iterative Grubb’s test group and are excluded from the statistical analysis).

To eliminate the likelihood that comorbidities might be responsible for the observed differences in PF4 levels, we examined the distribution of comorbidities among the subjects in each of the enrolled cohorts (Table 10). The only significant differences observed were that of a reduced incidence of cancer in the lipedema cohort when compared with those with lymphedema and increased hypertension and musculoskeletal disease in the control group when compared with those with lymphedema. Of note, no identified platelet disorder was listed among these patients. In parallel with the human clinical observations, PF4 was also upregulated in both young and old Prox1 +/– mice (Figure 2B) but not in ob/ob mice. These findings suggest that PF4 could be a novel biomarker for lymphatic disorders.

Then, to explore whether PF4 can distinguish normal lean and obese human subjects (no symptomatic lymphatic malfunction) from those with lymphatic disorders, we further separated lean and obese normal and lymphatic-affected individuals. As shown in Figure 4, C and D, the PF4 level was not statistically different in lean or obese normal or affected subjects. This suggests that PF4 is a promising biomarker capable of distinguishing normal subjects from those with lymphatic defects independent of the presence or absence of obesity.

Lymphedema is a devastating disease that lacks early diagnostic tools and readily available pharmacological interventions. Current accurate diagnosis of early or subclinical disease often relies upon sophisticated imaging techniques, which can be relatively invasive. Less invasive screening tools are not yet available. Although the more advanced stages of lymphedema can be clinically diagnosed, subtle, early, and subclinical disease can be elusive. Furthermore, with the recent surge of newly identified functional roles for the lymphatic vasculature in a variety of normal and pathological conditions (e.g., obesity, cardiovascular disease, and neurodegenerative disorders) ( 18 – 20 ), it is possible that individuals with any of those pathologies might be grossly asymptomatic for any of the typical features of lymphatic dysfunction. In such circumstances, the ready availability of reliable biomarkers could play a defining role in the screening and diagnosis of more subtle forms of lymphatic defects.

This analysis, using mouse models and individuals with a variety of lymphatic pathologies, identified PF4 as a promising diagnostic marker for lymphatic disorders. The levels of PF4 were increased in both young and old Prox1 +/– mice (before and after the onset of obesity), as well as in lymphedema, lipedema, and patients with heritable developmental diseases of the lymphatics. PF4, also called CXCL4, is a chemokine that is packaged in platelet α-granules and is secreted upon activation during inflammation and wound healing. Although this study does not identify the cell of origin of exosomal PF4 or the mechanism underlying exosomal PF4 secretion, it is possible to speculate that structurally and functionally defective lymphatics are responsible for mediating such signaling. Besides regulating hemostasis and thrombosis, platelets play an important developmental role in the separation of the blood and lymphatic vascular networks ( 43 , 44 ). Platelets are activated by lymphatic endothelial cells to form a plug at the level of the lymphovenous valve, the structure where the central lymphatic vasculature connects to the blood vascular system. In mice, the failure to form such a platelet plug results in the reflux of blood into the lymphatic vessels, and these mice develop lymphedema ( 45 , 46 ). Interestingly, it has been reported that PF4 is also increased in a mouse model of acute surgical lymphedema detected by cDNA microarray analysis ( 47 ). Prior studies suggested that PF4 inhibits angiogenesis in vivo and in vitro ( 48 , 49 ). For example, PF4 inhibits FGF2 and VEGF signaling through heparin-dependent and -independent mechanisms ( 50 , 51 ). However, whether increased exosomal PF4 inhibits lymphangiogenesis in vivo is not clear.

A few lines of evidence support the hypothesis that PF4 might play a role in lymphedema. It has been shown that PF4 induces chemotaxis of T lymphocytes and upregulates T helper 2 (Th2) cytokines in a CXCR3-dependent manner ( 52 , 53 ). This is relevant because T cells, including Th2 cells, are known to infiltrate lymphedematous tissue and play a role in inflammation, fibrosis, and lymphangiogenesis ( 54 – 56 ). Blocking Th2 differentiation decreases fibrosis, improves lymphatic function, and delays the progression of lymphedema ( 56 ). The elevated levels of PF4 detected in plasma-circulating exosomes of affected individuals might contribute to the recruitment and stimulation of Th2 cells in patients with lymphedema. Moreover, it has also been reported that blood plasma PF4 levels are increased in patients with Crohn’s disease ( 57 – 63 ), a disorder that has been recently shown to feature lymphatic alterations ( 42 , 64 ). The elevated platelet count appears to correlate with the presence of immature platelets in blood, which might play a role in predisposing patients with IBD to thrombus development. It is reasonable to speculate that the increased levels of PF4 in Crohn’s disease could also, at least partially, be the consequence of the associated alterations in the mesenteric lymphatic vasculature. In addition, lipopolysaccharides (LPSs), which trigger proinflammatory responses in endothelial cells, increase PF4 levels and cell permeability by reducing tight junction proteins in cultured human umbilical vein endothelial cells ( 65 ). The authors suggested that the effect of LPS on cell permeability is mediated by PF4 because it can be abolished by PF4 neutralizing antibodies, and PF4 itself decreases tight junction proteins and promotes cell permeability ( 65 ). It could be speculated that PF4 might increase blood vessel permeability and reduce lymphangiogenesis as contributing factors in lymphatic diseases. Supporting this hypothesis, pathological alterations of leukotriene biology have been observed in both murine and human lymphedema, with evidence of antilymphangiogenic concentrations of leukotriene B4 (LTB4) in these individuals ( 66 ). It is notable that LTB4 also induced endothelial cell permeability in vivo ( 67 ). Future investigations of the role of PF4 in lymphatic dysfunction should encompass exploration of the relationship of PF4 to leukotriene-mediated effects in the pathogenesis of lymphedema and lymphatic disorders.

Several studies have suggested a close association of excessive fat accumulation with lymphatic dysfunction. We have previously shown that Prox1 +/– mice with defective lymphatics develop adult-onset obesity, likely a consequence of chyle leakage ( 18 , 68 ). Comparison of the exosome protein profile between Prox1 +/– and ob/ob mice demonstrated substantial differences, and, specifically, PF4 was not increased in ob/ob mice. These data suggest that PF4 levels might also be useful to identify obese individuals in which at least some of the underlying pathogenesis of excessive fat accumulation could be subtle and asymptomatic lymphatic leakage. Finally, our results support the prevailing hypothesis that in lipedema, lymphatic dysfunction plays a role in the pathogenesis of the disease, as has previously been suggested on the basis of imaging attributes ( 10 – 13 ).

Some questions to be addressed in future studies include: (i) as PF4 RNA levels are increased in the subacute tail wound model of acquired lymphedema ( 47 ), additional studies are needed to determine whether PF4 is increased in local tissue or circulating exosomes (ii) in vivo lymphedema models using PF4 –/– mice or anti-PF4 antibodies combined with platelet transfusion should provide insight about potential therapeutic application of PF4 (iii) appropriately powered future clinical investigations of lymphatic disease cohorts are necessary to explore the relationship of PF4 levels with disease mechanisms and disease severity.

Mouse studies. В ob/ob mice were obtained from The Jackson Laboratory ( 69 ). Prox1 +/– mice were generated and reported previously ( 70 ).

Exosome purification and characterization. Gently mixed blood with EDTA was centrifuged at 500 ж for 10 minutes at 10°C. Supernatant was centrifuged at 3000 ж for 20 minutes at 10°C. Plasma was centrifuged at 12,000 ж for 20 minutes at 10°C to remove microvesicles, and the supernatant was centrifuged at 100,000 ж for 70 minutes at 10°C. The exosomes in the pellet fraction were washed with 20 mL of PBS and centrifuged at 100,000 ж for 70 minutes at 10°C. The final exosome pellet was resuspended in 100 μL of PBS for analysis.

Human studies. We recruited study subjects from the patient population of the Stanford Center for Lymphatic and Venous Disorders. The Administrative Panels for the Protection of Human Subjects of Stanford University (IRB 0000350) approved the protocols. Investigations were conducted according to the Declaration of Helsinki principles. Written consent was obtained from all recipients before inclusion in the studies. Phlebotomy was performed in the standard fashion, using a small-gauge needle inserted into the brachiocephalic vein 30 cc of blood was withdrawn in EDTA tubes, and the plasma was frozen at −80°C for subsequent molecular analysis.

In order to be eligible for enrollment in this study, subjects were screened for the presence of lymphedema (primary or secondary), lipedema, and lymphatic malformations. The diagnosis of lymphedema was based upon clinical evaluation, using the criteria the International Society of Lymphology established. The diagnosis of lipedema is based on commonly accepted clinical attributes ( 71 ). Normal control subjects were recruited from the same cardiovascular clinic as those with lymphatic pathologies eligibility for enrollment included the absence of any clinically identifiable lymphatic pathology and the willingness to participate. In each subject cohort, the presence of obesity was defined as BMI > 30.

Mouse proteomic analysis. Proteins were dissolved using 8 M urea in 100 mM ammonium bicarbonate and 10 mM DTT. After reduction, cysteines were alkylated in 30 mM iodoacetamide. Proteins were then in solution and digested with Lys-C (endopeptidase Lys-C, Wako Chemicals) in 4 M urea, followed by trypsinization (Trypsin Gold, Promega) in 2 M urea. Digestions were stopped by adding trifluoroacetic acid, and the digests were desalted using C18 stage tips.

Samples were analyzed by liquid chromatography–tandem MS (LC-MS/MS) (Dionex 3000 coupled to Q-Exactive, Thermo Fisher Scientific). Peptides were separated by C18 chromatography (inner diameter of 75 μm/3 μm particles, Nikkyo Technologies) using a gradient increasing from 1% B to 45% B in 135 minutes (A: 0.1% formic acid, B: acetonitrile in 0.1% formic acid). The peptides were electrosprayed (3.4 kV) into the mass spectrometer through a heated capillary at 320°C and an S-Lens radio frequency (RF) level of 60%. The mass spectrometer was operated in a data-dependent mode, with an automatic switch between the MS and MS/MS scans using a top 20 method (minimum automatic gain control target 3E3) and a dynamic exclusion time of 45 seconds. MS (300–1400 m/z) and MS/MS spectra were acquired with a resolution of 70,000 and 17,500 full width at half maximum (FWHM) (200 m/z), respectively. Peptides were isolated using a 2 Thomson window and fragmented using higher-energy collisional dissociation at 27% normalized collision energy. The ion target values were 5E5 for MS (100-ms maximum injection time) and 2E5 for MS/MS (60-ms maximum injection time).

Raw files were processed with MaxQuant (v 1.5.1.2) using the standard settings against a mouse protein database (UniProtKB/Swiss-Prot/TrEMBL, 43,539 sequences) supplemented with contaminants. Carbamidomethylation of cysteines was set as a fixed modification with oxidation of methionine and protein N-term acetylation as variable modifications. Minimal peptide length was set to 7 amino acids, and a maximum of 2 tryptic missed cleavages were allowed. Results were filtered at 0.01 FDR (peptide and protein level). An arbitrary criterion of fold change > 0.5 or < –0.5 was used to define proteins as upregulated or downregulated.

Human proteomic analysis. Proteins were dissolved using 8 M urea in 100 mM Tris-HCl pH 8.0. Protein concentration was determined using the Pierce 660 nm Protein Assay (Bio-Rad) using BSA as standard. Then, samples (10–20 μg) were digested by means of the standard filter aided sample preparation protocol. Briefly, proteins were reduced and alkylated [15 mM tris-2(-carboxyethyl)-phosphine, 30 mM chloroacetamide, 30 minutes in the dark, room temperature] and sequentially digested with Lys-C (Wako) (protein/enzyme ratio 1:50, overnight at room temperature) and trypsin (Promega) (protein/enzyme ratio 1:100, 6 hours at 37°C). Resulting peptides were desalted using C18 stage tips.

LC-MS/MS was done by coupling a nanoLC-Ultra 1D+ system (Eksigent) to an LTQ Orbitrap Velos mass spectrometer (Thermo Fisher Scientific) via a Nanospray Flex source (Thermo Fisher Scientific). Peptides were loaded into a trap column (NS-MP-10 BioSphere C18 5 μm, 20 mm length, Nanoseparations) for 10 minutes at a flow rate of 2.5 μL/min in 0.1% formic acid (FA). Then peptides were transferred to an analytical column (ReproSil Pur C18-AQ 1.9 μm, 400 mm length and 0.075 mm ID) and separated using a 150-minute linear gradient (buffer A: 4% acetonitrile [ACN], 0.1% FA buffer B: 100% ACN, 0.1% FA) at a flow rate of 250 nL/min. The gradient used was: 0–2 minutes 2% B, 3–133 minutes 30% B, 134–144 minutes 98% B, and 145–150 minutes 2% B. The peptides were electrosprayed (1.8 kV) into the mass spectrometer with a PicoTip emitter (360/20 Tube OD/ID μm, tip ID 10 μm) (New Objective), a heated capillary temperature of 325°C, and an S-Lens RF level of 60%. The mass spectrometer was operated in a data-dependent mode, with an automatic switch between MS and MS/MS scans using a top 20 method (threshold signal ≥ 800 counts and dynamic exclusion of 45 seconds). MS spectra (350–1500 m/z) were acquired in the Orbitrap with a resolution of 60,000 FWHM (400 m/z). Peptides were isolated using a 1.5 Th window and fragmented using collision-induced dissociation with linear ion trap readout at a normalized collision energy of 35% (0.25 Q value and 10-ms activation time). The ion target values were 1E6 for MS (500-ms max injection time) and 5000 for MS/MS (100-ms max injection time).

Raw files were processed with MaxQuant (v 1.5.3.30) using the standard settings against a human protein database (UniProtKB/Swiss-Prot, December 2013, 20,584 sequences) supplemented with contaminants. Carbamidomethylation of cysteines was set as a fixed modification with oxidation of methionine and protein N-term acetylation as variable modifications. Minimal peptide length was set to 7 amino acids, and a maximum of 2 tryptic missed cleavages were allowed. Results were filtered at 0.01 FDR (peptide and protein level). Afterward, the “proteinGroups.txt” file was loaded in Prostar (v1.18) ( 72 ) using the intensity values for further statistical analysis. Briefly, proteins with fewer than 4 valid values in at least 1 experimental condition were filtered out. Then, a global normalization of log2-transformed intensities across samples was performed using the LOESS function. Missing values were imputed using the algorithms SLSA ( 73 ) for partially observed values and DetQuantile for values missing on an entire condition. Differential analysis was done using the empirical Bayes statistics Limma package. Proteins with a П value less than 0.1 and a log2 ratio greater than 1 or less than –1 were defined as regulated. The FDR was estimated to be up to 10% by Benjamini-Hochberg.

ELISA. Total protein quantification in exosomes was performed using the BCA protein assay kit (Pierce, Thermo Fisher Scientific). PF4 concentration in exosomes was quantified using a human PF4 ELISA kit (R&D Systems, Bio-Techne) according to the manufacturer’s instructions. The standards and the samples were run in duplicate. The results were read using a Synergy 2 plate reader (BioTek, Agilent). PF4 concentration was normalized to total protein content in exosomes.

Статистика. The analysis method for MS, demographics, and comorbidities is detailed in the text and table legends. All statistical analyses for ELISA were performed using GraphPad Prism 8.0. Data with parametric distribution were analyzed using unpaired 2-tailed Student’s T tests or 1-way analysis of variance data with nonparametric distribution were analyzed by the Kruskal-Wallis test unless specified in the legends. All analyses with П values below 0.05 were considered statistically significant. Data represent mean ± SEM.

Study approval. All the mouse work was approved by the Northwestern University Animal Care and IACUC guidelines. Study subjects were recruited from the patient population of the Stanford Center for Lymphatic and Venous Disorders. The Administrative Panels for the Protection of Human Subjects of Stanford University (IRB 0000350) approved the protocols. Investigations were conducted according to the Declaration of Helsinki principles. Written informed consent was obtained from all participants before inclusion in the studies.

WM and GO designed the experiments. WM conducted the experiments and acquired and analyzed the data. HJG and NE conducted experiments and acquired data. SGR provided patients’ samples and performed the demographic and comorbidity analysis. PXE, ABM, and JM conducted MS experiments and analysis. WM, HP, SGR, and GO wrote the manuscript.

This work was partially supported by the NIH (grant R01HL073402 to GO). WM was partially supported by NIH T32 HL134633 and NE by CONICYT/FONDECYT N°1204562. Additional support came from the European Union Horizon 2020 program INFRAIA project Epic-XS (project 823839) to HP.

HJG’s present address is: Department of Surgery, St. Jude Children’s Research Hospital, Memphis, Tennessee, USA. NE’s present address is: Lymphatic Vasculature and Inflammation Research Laboratory, Facultad de Ciencias de la Salud, Instituto de Ciencias Biomédicas, Universidad Autónoma de Chile, Talca, Chile.

Conflict of interest: The authors have declared that no conflict of interest exists.


1. Въведение

Nearly a billion people are estimated to have skin, nail and hair fungal infections, many 10’s of millions mucosal candidiasis and more than 150 million people have serious fungal diseases, which have a major impact on their lives or are fatal. However, severity ranges from asymptomatic-mild mucocutaneous infections to potentially life-threatening systemic infections. Moreover, mortality associated with fungal disease at ϡ.6 million is similar to that of tuberculosis and ϣ-fold more than malaria. Socio-economic, geo-ecological characteristics and the increasing number of at-risk populations are the main determinants of variations on incidence and prevalence of fungal disease across the world. HIV/AIDS pandemic, tuberculosis, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), asthma and the increasing incidence of cancers are the major drivers of fungal infections in both developed and developing countries globally [1,2,3,4,5,6].

Recent global estimates found 3,000,000 cases of chronic pulmonary aspergillosis,

223,100 cases of cryptococcal meningitis complicating HIV/AIDs,

700,000 cases of invasive candidiasis,

500,000 cases of Pneumocystis jirovecii pneumonia,

250,000 cases of invasive aspergillosis,

100,000 cases of disseminated histoplasmosis, over 10,000,000 cases of fungal asthma and

1,000,000 cases of fungal keratitis occur annually ( Table 1 ) [1,7,8,9]. Here we address these and estimates for the many countries that contribute to these global figures.

Маса 1

Burden of fungal diseases.

* Talaromyces (formerly Пеницил) marneffei infection Data from Brown et al. [1], Vos et al. [10], Armstead et al. [11], Rajasingham et al. [8], Fungal Infection Trust [12], Global Action Fund for Fungal Infection (GAFFI) Roadmap [9], and van de Sande [13]. NTD = WHO-accepted Neglected Tropical Disease.

Although the epidemiology of fungal diseases has greatly changed over the past few decades, Aspergillus, Candida, Cryptococcus видове, Pneumocystis jirovecii, endemic dimorphic fungi such as Histoplasma capsulatum and Mucormycetes remain the main fungal pathogens responsible for the majority cases of serious fungal disease. Candida albicans is the main agent responsible for mucosal disease, Aspergillus fumigatus for most allergic fungal disease and Trichophyton spp., especially T. rubrum, for skin infections.

In the last four years, the Leading International Fungal Education (LIFE) portal has facilitated the estimation of the burden of serious fungal infections country by country for over 5.7 billion people (㺀% of the world’s population) ( Figure 1 ) [14]. These studies have shown differences in the global burden between countries, within regions of the same country and between at risk populations.

A map showing completed country estimates of fungal diseases by August 2017.

Global estimates, with individual country breakdowns, have been estimated for chronic pulmonary aspergillosis after pulmonary tuberculosis and complicating sarcoidosis, of allergic bronchopulmonary aspergillosis complicating asthma and cystic fibrosis, Aspergillus bronchitis complicating cystic fibrosis and mostly recently a revised estimate of cryptococcal meningitis in AIDS and recurrent vulvovaginal candidiasis [8,11,15,16,17,18]. However, a precise estimate of global prevalence and incidence for each fungal infection remains unknown and, data are scanty most countries, especially in the developing word.

Knowledge about the global incidence of fungal diseases has been impaired by lack of regular national surveillance systems, no obligatory reporting of fungal diseases, poor clinician suspicion outside specialised units, poor diagnostic test performance (especially for culture) and few well-designed published studies. Some fungal diseases are only recently recognised [2,9,19].

Over 80% of patients could be saved from dying with universal availability of fungal diagnostics and potent antifungals agents, based on well documented treatment response rates. However, the early recognition and management of serious fungal infections is always a challenge, but especially in resource-limited settings as many conventional diagnostics tests are slow, antifungal treatment can be expensive and/or toxic and is not equally available in all countries. Other factors impinging on better outcomes include patient compliance with long-term treatment, drug-drug interactions, limited clinical experience of excellent care in many settings and co-morbidities reducing the potential for survival and cure [20].

GAFFI has put together a list of priority fungal diseases that are of public health importance, and amenable to improved diagnosis and better treatment outcomes. These include cryptococcal meningitis, Pneumocystis pneumonia, disseminated histoplasmosis, chronic pulmonary aspergillosis, and fungal keratitis [20]. Modelling with existing outcome data shows that mortality associated with these priority fungal diseases concurrently with the Joint United Nations Program on HIV/AIDS (UNAIDS) 90-90-90 campaign could save over 1.6 million lives of persons living with HIV globally over the next five years [2]. The WHO has recently accepted Mycetoma and Chromoblastomycosis as Neglected Tropical Diseases [21,22,23].

In this article, we overview how estimates of serious fungal diseases were derived and the strengths and weaknesses of these methods from the 43 published reports (not abstracts) of � million people (29% of the world population), with examples.


The data gap: An analysis of data availability on disaster losses in sub-Saharan African cities ☆

Urban centres in sub-Saharan Africa are increasingly affected by disasters as well as smaller, everyday hazards. Decision-makers in the region require better information about urban disaster impacts to plan how best to use their resources to reduce risks to the people most affected. This paper reviews the different kinds of publicly available data on human and economic losses from large and small disasters as well as on health impacts of everyday hazards to assess the quality and breadth of information available for urban areas. The findings reveal emergent information about disaster losses in urban areas generated by the DesInventar methodology, but the quantity of data and the coverage of disaster events is not enough to make robust conclusions for a particular city. Data about losses to health from everyday hazards are provided by demographic and health surveys, but their sample sizes are too small to provide accurate or detailed data on individual urban centres or on ‘slums’/informal settlements. The findings highlight the need for more robust data collection that would assist national and local decision-makers to make more informed and location specific choices about disaster risk management. Systematic collection and cataloguing is needed to make information robust enough for planning and policy-making – and to have relevant information for each ward and district within urban areas, including informal settlements.

The authors are grateful for the funding received from the UK department for International Development (DFID) and the Economic and Social Research Council (ESRC) under the Urban Africa Risk Knowledge grant number ES/L008777/1.


4.4 tidyverse package

Notice at the beginning of the chapter we loaded the following four packages, which are among four of the most frequently used R packages for data science:

Recall that ggplot2 is for data visualization, dplyr is for data wrangling, readr is for importing spreadsheet data into R, and tidyr is for converting data to “tidy” format. There is a much quicker way to load these packages than by individually loading them: by installing and loading the tidyverse package. The tidyverse package acts as an “umbrella” package whereby installing/loading it will install/load multiple packages at once for you.

After installing the tidyverse package as you would a normal package as seen in Section 1.3, running:

would be the same as running:

The purrr , tibble , stringr , and forcats are left for a more advanced book check out R for Data Science to learn about these packages.

For the remainder of this book, we’ll start every chapter by running library(tidyverse) , instead of loading the various component packages individually. The tidyverse “umbrella” package gets its name from the fact that all the functions in all its packages are designed to have common inputs and outputs: data frames are in “tidy” format. This standardization of input and output data frames makes transitions between different functions in the different packages as seamless as possible. For more information, check out the tidyverse.org webpage for the package.


Money back guarantee

Your money is safe. If we fail to satisfy your expectations, you can always request a refund and get your money back.

Confidentiality

We don’t share your private information with anyone. What happens on our website stays on our website.

Our service is legit

We provide you with a sample paper on the topic you need, and this kind of academic assistance is perfectly legitimate.

Get a plagiarism-free paper

We check every paper with our plagiarism-detection software, so you get a unique paper written for your particular purposes.

We can help with urgent tasks

Need a paper tomorrow? We can write it even while you’re sleeping. Place an order now and get your paper in 8 hours.

Pay a fair price

Our prices depend on urgency and level of study. If you want a cheap essay, place your order with as much time as possible. Our prices start from $11 per page.


  1. defining данни, видове of data and levels of data, because it will help us to understand the data.
  2. understand and cleaning data process, since it's a very important step in the pipeline
  3. resampling data да създам train-set и test-set, and splitting techniques.
  4. feature engineering и selection, and that's because not all time the needed variable is visible to us.
  1. Линейна регресия.
  2. Логистична регресия.
  3. Дърветата на решенията.
  4. Поддържащи векторни машини.

Share this book

Feedback

You must own a copy of this Book to access the forums.

License

About the Editor

Hisham Elamir is a data scientist with expertise in machine learning, deep learning, and statistics. He currently lives and works in Cairo, Egypt. In his work projects, he faces challenges ranging from natural language processing (NLP), behavioral analysis, and machine learning to distributed processing. He is very passionate about his job and always tries to stay updated about the latest developments in data science technologies, attending meet-ups, conferences, and other events.


7 Summary and challenges

As evidenced before, the potential applications for data science, deep-learning and artificial intelligence are countless in this field. However, due to the speed of the spread of the virus and the number of novel approaches proposed worldwide, it could seem that data science may fail to slow down the pandemic, hence the urgent need for a comprehensive vademecum for practitioners, industry experts, as well as researchers. In this work, we provided an in-depth overview of the data sources and methods that are currently used to elucidate the primary mechanism of pathogenesis and development of COVID-19. We included data types from the molecular scale to patient (medical imaging) and population-scale (epidemiological data) and discussed the main approaches for modelling COVID-19 infection, drug repurposing, population surveillance, disease and treatment. Table 2 provides an overall summary of data science models, types of tasks and data and various software tools. We also discussed some relevant challenges for data science applications in healthcare, including the need to introduce more standards and the need for more straightforward data integration. Finally, we firmly believe that data science can be valuable support in fighting COVID-19.

7.1 Current challenges

 Ontology-based federation of data: The current scenario is characterised by many data formats that differ both in schemas and content there is, therefore, the need to introduce a novel data federation mechanism that is able to integrate data both horizontally and vertically.

 Development of graph-based models: The integration of data into a unified model (ideally including patients molecular and clinical information) could be a key feature in gaining more precise and effective modelling the diffusion of the virus [91, 110] and the definition of more ‘models’

 Leveraging the use of efficient and high-throughput analysis workflows: The rapid spread of the virus and the unprecedented production of data require the introduction of novel efficient and high-throughput data analysis environments, possibly structured as virtual laboratories federated by means of cloud infrastructures [138].

 Analysis of circulating variants and their impact: Due to the rapid mutation rate of the virus, a large number of mutations are constantly appearing for SARS-CoV-2 which may alter its protein structures. Structure-based drug development depends on the structural coherence between drug molecules and target proteins hence the study of viral structure variations is essential for stable anti-viral drug development. By predicting strain variations with machine learning methods, domain experts will be able to design anti-viral drugs or reuse those known to be effective in similar contexts.

 Low data deep models for drug discovery: The accuracy of deep-learning models depends on the availability of well-sized training datasets. Unfortunately, these large datasets are often unavailable, or unbalanced (e.g. far more positive examples than negative ones). Therefore, there is a need for generating reliable and statistically sound synthetic datasets. For instance, synthetic sample data (X-ray) is generated by using generative adversarial networks during the training phase of the model. In a recent attempt, a one-shot LSTM framework [139] has been proposed [140] for repurposed drug discovery in cases of low data availability [141]. A similar method has yet to be designed and implemented for COVID-19.

 Explainable artificial intelligence for a more reliable diagnostic systems: Diagnosis and drug discovery are two of the most sensitive tasks requiring very high predictive accuracy. Due to the phenotype similarity between COVID-19 infection and pneumonia, differentiating early symptoms of COVID-19 chest infection can be a challenging task. Explainable artificial intelligence [142] is an innovative concept enabling both researchers and domain experts to trace back the results obtained from the AI model from output features to the input features, thus allowing for a clearer interpretation of data and information. Explainable AI models may be implemented in COVID-19 image-based clinical diagnostic systems for earlier and more reliable prediction.


12. General description

We may supplement or amend this policy by additional policies and guidelines from time to time. We will post any privacy policy changes on this page. We encourage you to review our privacy policy whenever you use our services to stay informed about our data practices and the ways you can help to protect your privacy.

Our services are not directed to individuals under 16. We do not knowingly collect personal information from individuals under 16. If we become aware that an individual under 16 has provided us with personal information, we will take measures to delete such information.

If you disagree with any changes to this privacy policy, you will need to stop using our services.


Гледай видеото: Эпидемия холеры хоронят людей заживо. Врачебный заговор XIX века. Жажда славы Китаева (Юни 2022).


Коментари:

  1. Konner

    Извинявам се, но според мен не си прав. Нека обсъдим. Пишете ми в PM, ще поговорим.

  2. JoJozshura

    Вярвам, че правите грешка. Изпратете ми имейл в PM, ще поговорим.

  3. Cort

    Съветвам ви да посетите сайта, където има много информация по интересуващата ви тема. Няма да те съжалява.

  4. Arnet

    Според мен грешите. Нека обсъдим. Изпратете ми имейл в PM.

  5. Adriel

    Според мен той греши. Нека се опитаме да обсъдим това. Пишете ми в PM, това ви говори.

  6. Chet

    And of course we wish:



Напишете съобщение