To figure out whether diabetes is a risk factor influencing the progression and prognosis of 2019 novel coronavirus disease (COVID-19).A total of 174 consecutive patients confirmed with COVID-19 were studied. Demographic data, medical history, symptoms and signs, laboratory findings, chest computed tomography (CT) as well the treatment measures were collected and analysed.We found that COVID-19 patients without other comorbidities but with diabetes (n = 24) were at higher risk of severe pneumonia, release of tissue injury-related enzymes, excessive uncontrolled inflammation responses and hypercoagulable state associated with dysregulation of glucose metabolism. Furthermore, serum levels of inflammation-related biomarkers such as IL-6, C-reactive protein, serum ferritin and coagulation index, D-dimer, were significantly higher (P < .01) in diabetic patients compared with those without, suggesting that patients with diabetes are more susceptible to an inflammatory storm eventually leading to rapid deterioration of COVID-19.Our data support the notion that diabetes should be considered as a risk factor for a rapid progression and bad prognosis of COVID-19. More intensive attention should be paid to patients with diabetes, in case of rapid deterioration.

Inflammatory bowel diseases (IBDs) such as Crohn's disease and ulcerative colitis are characterized by recurrent inflammation in the gastrointestinal tract. Infiltration of CD4+ lymphocytes and neutrophils is one of the predominant features of IBD. Recently, interleukin (IL)-23 and the downstream T cell-derived cytokine IL-17 have been found to be elevated in intestinal tissue and serum of IBD patients. However, the role of IL-17 and IL-17R signaling in gut inflammation is unknown. To examine this role, we investigated gut inflammation in wild-type or IL-17R knockout mice. Using a model of acute trinitrobenzenesulfonic acid (TNBS)-induced colitis, we found that IL-17 was produced in colon tissue at 24 and 48 hours and that IL-17R knockout mice were significantly protected against TNBS-induced weight loss, IL-6 production, colonic inflammation, and local macrophage inflammatory protein-2 induction. This protection occurred in the presence of equivalent induction of local IL-23 and higher levels of IL-12p70 and interferon-γ in IL-17R knockout mice compared with wild-type mice. Moreover, IL-17R knockout mice showed reduced tissue myeloperoxidase activity. Furthermore, overexpression of an IL-17R IgG1 fusion protein significantly attenuated colonic inflammation after acute TNBS. These results demonstrate that IL-17R signaling plays a critical role in the development of TNBS-induced colitis and may represent a target for therapeutic intervention for IBD.

Abstract Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease caused by multi-factors including colonic inflammation and microbiota dysbiosis. Previous studies have indicated that Celastrol (CSR) has strong anti-inflammatory and immune-inhibitory effects. Here, we investigated the effects of CSR on colonic inflammation and the mucosal immunity in an experimental colitis model, and addressed the mechanism by which CSR preforms the protective effect. We characterized the therapeutic effects and the potential mechanism of CSR in treating UC using histological staining, intestinal permeability assay, cytokine assay, flow cytometry, fecal microbiota transplantation (FMT), 16S rRNA sequencing, untargeted metabolomics, and cell differentiation approaches. CSR administration significantly ameliorated DSS-induced colitis, as evidenced by the recovery of body weight and colon length, decreased disease activity index (DAI) score, as well as decreased intestinal permeability. CSR down-regulated the secretion of proinflammatory cytokines, upregulated the anti-inflammatory mediators, and improved the balances of Treg/Th1 and Treg/Th17 to maintain colonic immune homeostasis. However, the protective effects of CSR disappeared when the antibiotic cocktail was applied to deplete the gut microbiota, and the gut microbiota-mediated effect was confirmed by FMT. Furthermore, CSR treatment increased the gut microbiota diversity and composition, and raised the metabolic productions of pyruvate and adenosine, which probably involve in gut microbiota mediated protective effect. In conclusion, CSR ameliorates colonic inflammation in a gut microbiota-dependent manner. The underlying protective mechanism is associated with the rectified Treg/Th1 and Treg/Th17 balance, and increased pyruvate and adenosine production. The study provided the solid evidence that CSR might be a promising therapeutic drug for UC.

Background This study endeavored to develop a nicotinamide adenine dinucleotide (NAD+) metabolism-related biomarkers in gastric cancer (GC), which could provide a theoretical foundation for prognosis and therapy of GC patients. Methods In this study, differentially expressed genes (DEGs1) between GC and paraneoplastic tissues were overlapped with NAD+ metabolism-related genes (NMRGs) to identify differentially expressed NMRGs (DE-NMRGs). Then, GC patients were divided into high and low score groups by gene set variation analysis (GSVA) algorithm for differential expression analysis to obtain DEGs2, which was overlapped with DEGs1 for identification of intersection genes. These genes were further analyzed using univariate Cox and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analyses to obtain prognostic genes for constructing a risk model. Enrichment and immune infiltration analyses further investigated investigate the different risk groups, and qRT-PCR validated the prognostic genes. Results Initially, we identified DE-NMRGs involved in NAD biosynthesis, with seven ( DNAJB13, CST2, THPO, CIDEA, ONECUT1, UPK1B and SNCG ) showing prognostic significance in GC. Subsequent, a prognostic model was constructed in which the risk score, derived from the expression profiles of these genes, along with gender, emerged as robust independent predictors of patient outcomes in GC. Enrichment analysis linked high-risk patients to synaptic membrane pathways and low-risk to the CMG complex pathway. Tumor immune infiltration analysis revealed correlations between risk scores and immune cell abundance, suggesting a relationship between NAD+ metabolism and immune response in GC. The prognostic significance of our identified genes was validated by qRT-PCR, which confirmed their upregulated expression in GC tissue samples. Conclusion In this study, seven NAD+ metabolism-related markers were established, which is of great significance for the development of prognostic molecular biomarkers and clinical prognosis prediction for gastric cancer patients.

Objective In clinical practice, imaging manifestations of diffuse lung parenchymal lesions are common and indicative of various diseases, making differential diagnosis difficult. Some of these lesions are eventually diagnosed as lung cancer. Methods Because respiratory microorganisms play an important role in lung cancer development, we searched for microbial markers that could predict the risk of lung cancer by retrospectively analyzing the lower respiratory tract (LRT) microbiome of 158 patients who were hospitalized in the First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University (March 2021–March 2023) with diffuse lung parenchymal lesions. The final diagnosis was lung cancer in 21 cases, lung infection in 93 cases, and other conditions (other than malignancy and infections) in 44 cases. The patient’s clinical characteristics and the results of metagenomic next-generation sequencing of bronchoalveolar lavage fluid (BALF) were analyzed. Results Body mass index (BMI) and LRT microbial diversity (Shannon, Simpson, species richness, and Choa1 index) were significantly lower (P&lt; 0.001, respectively) and Lactobacillus acidophilus relative abundance in the LRT was significantly higher (P&lt; 0.001) in patients with lung cancer. The relative abundance of L. acidophilus in BALF combined with BMI was a good predictor of lung cancer risk (area under the curve = 0.985, accuracy = 98.46%, sensitivity = 95.24%, and specificity = 100.00%; P&lt; 0.001). Conclusion Our study showed that an imbalance in the component ratio of the microbial community, diminished microbial diversity, and the presence of specific microbial markers in the LRT predicted lung cancer risk in patients with imaging manifestations of diffuse lung parenchymal lesions.

Abstract Energy futures price forecasting is challenging due to the nonlinear and fluctuant characteristics. Existing literature mainly uses decomposition and ensemble method which neglects the intrinsic mode function obtained by the first decomposition could be irregular and thus reduces the prediction accuracy. To fill the research gap, a novel secondary decomposition-optimized-KELM-ensemble forecasting system is proposed to perform short-term forecasting in this study, which synthesizes two-stage data decomposition method, Sparrow search optimization algorithm, and extreme learning machine with kernel. We test the method with two energy futures prices in China, demonstrating that both one-day and three-day ahead forecasting results obtained are more accurate and stable compared to existing models in the literature, such as BPNN (improved by 58.42% on one-day ahead and 56.44% on three-day ahead by MAE) and KELM (improved by 56.40% on one-day ahead and 49.04% on three-day ahead by MAE). Therefore, the forecasting system introduced in this paper can provide useful implications for both policy makers and financial practitioners in the energy sector.