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北京同仁医院检验科四项研究亮相ADLM 2026 |
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北京同仁医院检验科四项研究亮相ADLM 2026 |
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标讯详细信息 |
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公告名称： |
北京同仁医院检验科四项研究亮相ADLM 2026 |
| 所属地区： |
北京 |
发布时间： |
2026-08-06 |
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详细内容： |
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中国医院招标网：
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国际学术交流 · 检验医学创新四份壁报入选，一项参加 Student Poster Competition****年*月**—**日 · 美国加利福尼亚州阿纳海姆盛夏七月，全球检验医学领域的目光汇聚美国阿纳海姆。在****年美国临床化学和检验医学协会年会暨临床实验室博览会（ADLM ****）上，首都医科大学附属北京同仁医院检验科共有四项研究以壁报形式入选。其中，聚焦卒中全血快速检测的研究“From Plasma to Whole Blood： Validation of GFAP and NfL as Accessible Biomarkers in Stroke”参加Student Poster Competition（学生壁报竞赛），并在现场与来自世界各地的专家同行展开深入交流。图* ADLM ****会场外景（美国加利福尼亚州阿纳海姆会议中心）四项研究围绕胶质纤维酸性蛋白（GFAP）和神经丝轻链（NfL）两类神经损伤相关标志物展开，覆盖急性卒中早期诊断与分型、从血浆到全血的检测流程优化、视神经炎分型，以及机器学习辅助鉴别诊断。它们共同呈现了一条清晰的转化路径：从发现临床信号，到建立可靠方法，再到服务真实诊疗场景。四份壁报集中亮相B-*** 从血浆到全血：GFAP和NfL作为卒中可及性生物标志物的验证 Student Poster Competition From Plasma to Whole Blood: Validation of GFAP and NfL as Accessible Biomarkers in StrokeB-*** 急性卒中患者GFAP、NfL及凝血/纤溶指标的表达模式与早期诊断价值 Expression Patterns of GFAP, NfL, TAT, PIC, TM, tPAI-C, and D-dimer in Acute Stroke Patients and Predictive Significance for Early Diagnosis and Differential DiagnosisB-*** 机器学习结合血浆GFAP和NfL鉴别视神经炎亚型及缺血性视神经病变 Machine Learning Application of Plasma GFAP and NfL in Differentiating Optic Neuritis Subtypes and Distinguishing Optic Neuritis from Ischemic Optic NeuropathyB-*** 血浆GFAP和NfL在视神经炎疾病分型与鉴别诊断中的价值 Plasma GFAP and NfL as Biomarkers of Disease Classification and Differential Diagnosis in Optic Neuritis从血浆到全血：让卒中标志物更靠近急诊现场参加Student Poster Competition的B-***壁报，是本次展示中最具流程转化特色的一项研究。急性卒中救治争分夺秒，而常规血浆检测通常需要先完成离心，这一前处理环节可能延长报告时间。研究团队以“如何在保证检测可靠性的同时进一步缩短周转时间”为切入点，建立了GFAP和NfL全血化学发光检测方法。该方法可在**分钟内完成定量检测，无需离心；通过血细胞比容（HCT）校正，降低全血基质带来的测量偏差。验证结果显示，全血检测与配对血浆结果具有良好一致性，校正后精密度稳定，GFAP与NfL联合指标在出血性与缺血性卒中鉴别中的表现与血浆检测相当。这项工作并非简单地更换样本类型，而是围绕急诊检验流程进行系统优化：从样本量、试剂体系到HCT校正算法，逐步解决全血检测的关键分析问题，为卒中标志物走向快速分诊和近患者检测提供了可行依据。图* 团队成员在B-***壁报前介绍“From Plasma to Whole Blood”研究，并与国际同行交流多指标联合：为急性卒中早期分型提供补充证据B-***壁报进一步将神经损伤标志物与凝血、纤溶及内皮激活相关指标联合分析。研究纳入发病**小时内的急性卒中患者，系统评估GFAP、NfL、TAT、PIC、TM、tPAI-C和D-二聚体在卒中诊断、出血性与缺血性卒中鉴别及疾病阶段判断中的价值。结果显示，NfL与TAT联合用于卒中早期诊断时表现突出；GFAP在出血性卒中患者中显著升高，对卒中类型识别具有重要意义。神经损伤与凝血/纤溶指标的联合，可从不同病理维度补充临床信息，为影像学检查阴性或表现不典型时的快速评估提供辅助证据。需要强调的是，生物标志物的价值在于与临床和影像信息协同，而非替代影像学诊断。从生物标志物到机器学习：拓展视神经炎鉴别路径另外两份壁报将研究视角延伸至神经眼科。视神经炎不同抗体亚型在临床表现上可能相互重叠，同时还需要与缺血性视神经病变进行鉴别，早期分类一直是临床难点。图* 团队成员在B-***壁报前留影，展示GFAP和NfL在视神经炎分型与鉴别诊断中的研究成果B-***研究显示，血浆GFAP有助于区分AQP*抗体阳性与阴性视神经炎，其能够反映AQP*相关疾病中更突出的星形胶质细胞损伤；NfL则在视神经炎与缺血性视神经病变鉴别中表现出较好的诊断效能。B-***在此基础上进一步引入随机森林、支持向量机和K近邻等模型，将GFAP、NfL与机器学习相结合。其中，随机森林模型鉴别视神经炎与缺血性视神经病变的AUC达到*.**，展示了小型血液标志物组合用于实验室决策支持的潜力。两项研究相互呼应：一项回答“哪些标志物具有临床区分度”，另一项探索“如何把有限的标志物信息转化为更直观的分类支持”。这也体现了检验医学从单项结果解读向多维数据整合不断迈进。以交流促转化，以问题牵引创新壁报交流是展示成果的窗口，更是检验研究思路、连接国际同行的重要平台。在现场交流中，团队围绕全血样本的基质效应与HCT校正、急性卒中标志物组合的临床定位、视神经炎队列差异，以及机器学习模型的验证与推广等问题，与参会专家进行了充分讨论。四份壁报从卒中到视神经炎、从血浆到全血、从单项检测到算法辅助，集中展现了团队面向临床需求开展检验医学创新的连续探索。此次ADLM之行，是研究成果的一次国际展示，也为后续扩大样本、开展多中心验证、优化检测流程和推进成果转化带来了新的启发。未来，团队将继续立足临床真实问题，聚焦神经系统疾病生物标志物的发现、验证与应用，让更及时、更精准、更可及的检验技术服务患者诊疗。
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