University Medical Center of the Johannes Gutenberg University Mainz

在多个大规模Perturb-seq数据集上，一种名为Graph-guided Flow Matching（GFM）的生成框架把基因本体、蛋白互作和扰动相似性三类知识图谱与潜空间流匹配结合，用于预测未见过扰动后的单细胞转录组。它在单基因扰动预测上超过了线性基线和CellFlow、GEARS、scGPT等深度学习模型，训练速度最多快30倍，并在训练数据减少时保持优势；在双基因扰动中，当两个基因都未在训练中出现时表现更好。

在多个大规模Perturb-seq数据集上，一种名为Graph-guided Flow Matching（GFM）的生成框架把基因本体、蛋白互作和扰动相似性三类知识图谱与潜空间流匹配结合，用于预测未见过扰动后的单细胞转录组。它在单基因扰动预测上超过了线性基线和CellFlow、GEARS、scGPT等深度学习模型，训练速度最多快30倍，并在训练数据减少时保持优势；在双基因扰动中，当两个基因都未在训练中出现时表现更好。

一个由41位国际多学科专家组成的工作组系统检索了截至2025年3月17日的922篇文献，将2016年仅针对特发性肺纤维化（IPF）的急性加重（AE）定义修订为适用于全部纤维化间质性肺病（fILD）的AE-fILD定义（以弥漫性肺泡损伤为核心，伴或不伴机化性肺炎），并提出“急性呼吸恶化（ARW）”这一更广的概念框架以涵盖非DAD所致的急性呼吸恶化，同时汇总了流行病学、危险因素、预后与治疗证据，并讨论了AE作为临床试验终点的可行性。

一个由41位国际多学科专家组成的工作组系统检索了截至2025年3月17日的922篇文献，将2016年仅针对特发性肺纤维化（IPF）的急性加重（AE）定义修订为适用于全部纤维化间质性肺病（fILD）的AE-fILD定义（以弥漫性肺泡损伤为核心，伴或不伴机化性肺炎），并提出“急性呼吸恶化（ARW）”这一更广的概念框架以涵盖非DAD所致的急性呼吸恶化，同时汇总了流行病学、危险因素、预后与治疗证据，并讨论了AE作为临床试验终点的可行性。