Advances in Transfusion Safety pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Dax, Elizabeth M. (EDT)/ Farrugia, Albert (EDT)/ Vyas, Girish N. (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:2007.00 元

装帧:

isbn号码:9783805582391

丛书系列:

图书标签:

• 输血安全
• 输血医学
• 血液安全
• 临床输血
• 输血风险
• 输血不良反应
• 血液成分
• 输血技术
• 医疗安全
• 质量控制

现代医学前沿：个体化治疗与精准诊断的革新 本书聚焦于当代医学领域最具革命性的两大支柱：个体化治疗策略的深化应用与精准诊断技术的飞速发展。 在人类与疾病的长期对抗中，我们正经历一场从“一刀切”到“量体裁衣”的范式转变。本书集合了全球顶尖临床医师、分子生物学家和生物信息学专家的最新研究成果，旨在全面阐述如何利用患者自身的生物学特性，构建更高效、副作用更小的治疗路径，并以前所未有的分辨率解析疾病的分子机制。 第一部分：个体化医疗的基石——基因组学与表型分析 个体化医疗的核心在于深刻理解每个患者在遗传和生理层面的独特性。本书首先从系统生物学的角度出发，探讨了全基因组测序（WGS）和外显子组测序（WES）技术如何渗透到临床决策的各个环节。 章节一：药物基因组学（Pharmacogenomics）的临床实践 本章深入剖析了药物基因组学在指导安全用药方面的革命性影响。我们不再依赖传统的经验剂量，而是通过分析特定基因（如CYP450酶系、HLA基因等）的单核苷酸多态性（SNPs），预测个体对药物的代谢速度、有效性和潜在的毒副作用。 抗肿瘤药物的个体化剂量调整： 详细介绍了TPMT（硫嘌呤甲基转移酶）在免疫抑制剂代谢中的作用，以及如何根据患者的酶活性状态，精确调整巯嘌呤类药物的剂量，避免严重骨髓抑制。 心血管药物的反应性预测： 重点讨论了氯吡格雷代谢障碍与CYP2C19基因型之间的关系，为高风险患者选择替代性抗血小板药物提供了坚实的分子证据。 精神药物的代谢动力学： 探讨了五羟色胺转运体（SERT）基因多态性对选择性血清素再摄取抑制剂（SSRIs）疗效的影响，指导临床医生选择对特定患者更可能产生疗效的抗抑郁药物。 章节二：表观遗传学调控与疾病易感性 超越DNA序列本身，本书强调了表观遗传修饰——DNA甲基化、组蛋白修饰和非编码RNA（如miRNA）——在塑造疾病易感性和预后中的关键角色。 肿瘤的表观遗传标记： 探讨了在非小细胞肺癌（NSCLC）和急性髓系白血病（AML）中，特定启动子区域的DNA高甲基化如何导致关键抑癌基因沉默，以及靶向去甲基化药物（如地西他滨）的治疗潜力。 环境因素与表观遗传重编程： 分析了环境毒素、饮食习惯如何通过影响组蛋白乙酰化酶（HATs）或去甲基化酶（HDACs）的活性，诱发慢性炎症和自身免疫性疾病的发生。 第二部分：精准诊断的突破——多组学整合与新兴成像技术 精准医疗的实现，有赖于能以前所未有的细节描绘生命状态的诊断工具。本部分着重介绍如何整合多组学数据，并利用高分辨率技术实现早期、微创诊断。 章节三：多组学数据整合（Multi-omics Integration） 单一的基因组数据往往不足以描绘复杂的病理生理过程。本书详细阐述了将基因组学（Genomics）、转录组学（Transcriptomics）、蛋白质组学（Proteomics）和代谢组学（Metabolomics）数据进行有效整合的方法论和计算工具。 生物信息学通路分析： 介绍了基于网络科学的整合分析模型，用于识别在多种层面（基因、RNA、蛋白）同时失调的关键信号通路，例如在阿尔茨海默病中识别神经炎症的核心调控网络。 液体活检（Liquid Biopsy）的临床转化： 重点分析了循环肿瘤DNA（ctDNA）、循环游离RNA（cfRNA）和外泌体（Exosomes）作为早期癌症筛查和疗效监测的潜力。详细介绍了基于高通量测序技术的微小残留病灶（MRD）检测，显著提高了血液肿瘤的复发预测精度。 章节四：高分辨率成像与分子探针 传统形态学诊断正被功能性、分子水平的成像技术所增强。 分子影像学在神经退行性疾病中的应用： 探讨了正电子发射断层扫描（PET）成像技术如何结合特定的放射性示踪剂（如针对淀粉样蛋白斑块或Tau蛋白缠结的配体），实现对活体大脑内病理标志物的早期量化，这对于评估神经保护性药物的疗效至关重要。 光学相干断层扫描（OCT）的进化： 展示了高分辨率OCT技术如何从眼科拓展到心血管领域，用于评估冠状动脉粥样硬化斑块的脆弱性，指导介入治疗的最佳时机和策略。 第三部分：面向未来的治疗策略——细胞疗法与人工智能赋能 个体化和精准诊断的最终目标是开发出更具针对性的干预手段。本书的最后部分展望了前沿的生物技术疗法，以及如何利用计算智能优化治疗流程。 章节五：先进细胞与基因治疗的工程学 本书详细介绍了CAR-T细胞疗法在血液肿瘤治疗中的成功经验，并拓展到实体瘤和自身免疫性疾病的探索。 新一代CAR-T的设计理念： 讨论了克服实体瘤微环境挑战（如缺氧、T细胞耗竭）的策略，包括嵌合抗原受体（CAR）的结构优化（如使用共刺激结构域）和“智能”CAR（如双靶点或条件性激活CAR）。 体内基因编辑技术（In Vivo Gene Editing）： 深入探讨了CRISPR-Cas9、碱基编辑（Base Editing）和先导编辑（Prime Editing）的递送系统优化（如利用腺相关病毒AAV或脂质纳米粒LNP），旨在安全有效地纠正致病基因突变。 章节六：人工智能（AI）在临床决策中的角色 人工智能和机器学习正在成为处理海量医疗数据的强大引擎，加速从数据到洞察的转化。 AI驱动的药物再利用（Drug Repurposing）： 分析了深度学习模型如何通过分析蛋白质结构、化合物活性和疾病通路数据，快速识别已有上市药物用于新适应症的潜力，极大地缩短了新药研发周期。 放射影像的自动化分析与量化： 介绍了卷积神经网络（CNNs）在病灶分割、特征提取和预后预测中的应用，例如，在乳腺癌的术前影像学分析中，AI模型能更准确地预测患者对特定新辅助化疗方案的反应性。 临床试验优化： 探讨了AI如何通过分析电子健康记录（EHRs）数据，更有效地招募符合复杂入排标准的患者，并实时监控不良事件，提高临床研究的效率和安全性。 本书汇集了对医学未来具有深远影响的研究，强调了跨学科协作（生物学、工程学、信息科学）对于实现真正以患者为中心的医疗模式的不可替代性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆