小细胞肺癌（SCLC）的传统治疗方法是传统的全身含铂化疗，因为缓解率为 50-90%。 Durvalumab 是一种免疫检查点抑制剂，可阻断程序性细胞死亡蛋白 1 与程序性细胞死亡 1 配体 1 的结合。 Durvalumab 联合传统化疗药物已被推荐作为广泛期 SCLC 的一线治疗，但其使用可能会导致免疫相关的不良事件。自身免疫性脑炎是一种罕见且可能致命的神经系统不良事件。目前的病例报告描述了一名 50 多岁的 ES-SCLC 男性患者，在三个周期的联合化疗后，出现与 durvalumab 治疗相关的自身免疫性脑炎。目前的病例进一步了解了 durvalumab 治疗引起的自身免疫性脑炎。

肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因之一，其复杂性是由错综复杂的遗传、表观遗传和环境因素驱动的。尽管基因组学、转录组学和蛋白质组学取得了进展，但对肺癌表型多样性的了解仍然落后。下一代表型组学将高通量表型数据与多组学方法和人工智能 (AI) 等数字技术相结合，为揭示肺癌的复杂性提供了一种变革性策略。这种方法利用先进的成像、单细胞技术和人工智能来捕捉细胞、组织和整个生物体水平上的动态表型变化，并以在时间和空间背景下解析的方式。通过将高通量、空间和时间分辨的表型谱映射到分子改变上，下一代表型组学可以更深入地了解肿瘤微环境、癌症异质性以及药物疗效、安全性和耐药机制。此外，将表型数据与基因组和蛋白质组网络相结合，可以根据生物结构和功能来识别新型生物标志物和治疗靶点，从而促进肺癌治疗中的精准医学。这篇专家综述探讨并阐述了下一代表型组学的当前进展及其重新定义肺癌诊断、预后和治疗的潜力。它强调了人工智能和机器学习在分析复杂表型数据集、实现个性化治疗干预方面的新兴作用。最终，下一代表型组学有望弥合分子改变与临床和人群健康结果之间的差距，提供对肺癌生物学的全面了解，从而彻底改变其管理并提高患者生存率。

据推测，肿瘤组织微生物组是促进或抑制肿瘤获得某些癌症特征的能力的有利特征之一。这强调了它在致癌、癌症进展和治疗反应中的至关重要性。然而，表征肿瘤微生物组极具挑战性，因为它们的生物量低，并且控制实验室传播的污染物非常困难，而由于缺乏全面有效的计算方法来识别与癌症相关的独特或丰富的微生物种类，这进一步加剧了这种情况。在这里，我们利用 Ma (2024) 最近的计算框架，称为宏基因组比较 (MC) 框架 (MCF)，它可以检测治疗特异性、独特或丰富的 OMU（操作宏基因组单元）或 US/ES（独特/丰富的物种）当适应本研究时。我们应用 MCF 重新分析了四个肺癌组织微生物组数据集，其中包括来自肺腺癌 (LUAD)、肺鳞状细胞癌 (LUSC) 及其邻近正常组织 (NT) 对照的样本。我们的分析围绕三个不同的方案进行： 方案 I - 分别检测四个肺癌微生物组数据集中每一个的 US/ES；方案II-四个数据集的合并，然后在合并的数据集中检测US/ES；方案三——根据前两个方案的结果构造US/ES的并集和交集。生成的 US/ES 列表（包括丰富的微生物门）可能对开发肺癌风险评估的诊断和预后生物标志物、提高免疫疗法的疗效以及在肺癌研究中设计基于微生物组的新型疗法具有重要的生物医学价值。版权所有 © 2024 年。由爱思唯尔有限公司出版。

厄洛替尼是一种表皮生长因子受体（EGFR）抑制剂，经 FDA 批准用于治疗非小细胞肺癌（NSCLC）。包括 EGFR 在内的多种膜受体与 β 淀粉样蛋白 (Aβ) 相互作用，增加了厄洛替尼对阿尔茨海默病 (AD) 具有治疗作用的可能性。然而，厄洛替尼对AD小鼠模型中Aβ/tau相关病理学和认知功能的影响及其作用机制尚未得到详细研究。为了研究厄洛替尼对认知功能和AD病理学的影响，3至6-月龄 PS19 小鼠和 3 至 3.5 月龄 5xFAD 小鼠和 WT 小鼠每天注射载体（5% DMSO 10% PEG 20% Tween80 65% D.W.）或厄洛替尼（20 mg/kg，腹腔注射），持续 14 或21天。然后进行行为测试、高尔基体染色、免疫荧光染色、蛋白质印迹ELISA和实时PCR。我们发现厄洛替尼显着增强6个月大的P301S tau转基因（PS19）的短期空间记忆和树突棘形成。老鼠。重要的是，在 3 个月大和/或 6 个月大的婴儿中，厄洛替尼给药减少了 Ser202/Thr205 (AT8) 和 Thr231 (AT180) 的 tau 磷酸化，并进一步聚集成配对螺旋片段 (PHF) 和神经原纤维缠结 (NFT)。通过抑制 tau 激酶 DYRK1A 的表达来抑制老 PS19 小鼠。此外，厄洛替尼治疗可减少 6 个月大 PS19 小鼠的星形胶质细胞增生，并减少 PS19 小鼠原代星形胶质细胞 (PAC) 的促炎反应。在 3 至 3.5 个月大的 5xFAD 小鼠中，厄洛替尼治疗改善了短期空间记忆和海马树突棘数量，并减少了 Aβ 斑块沉积和 tau 蛋白过度磷酸化。此外，厄洛替尼治疗的 5xFAD 小鼠表现出星形胶质细胞活化的显着下调，并且用厄洛替尼处理 5xFAD 小鼠的 PAC 显着降低了 cxcl10（反应性星形胶质细胞标记物）和 gbp2（A1 星形胶质细胞标记物）mRNA 水平以及促炎细胞因子 mRNA 和蛋白质水平。综上所述，我们的结果表明，厄洛替尼可调节 tau/Aβ 诱导的 AD 病理、认知功能和 Aβ/tau 诱发的星形胶质细胞增生，因此可能成为改善 AD 症状的有效治疗药物。版权所有 © 2024 Lee, Hwang, Kim, Jo 、朴、郑、张、金、宋​​、锄。

肺腺癌（LUAD）是原发性肺癌最常见的组织学亚型，其治疗效果仍然不足，准确的预后评估构成了重大挑战。本研究试图通过综合多组学方法阐明 LUAD 中线粒体相关基因的预后意义，旨在制定个性化治疗策略。利用转录组和单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据以及来自公开数据库的临床信息，我们首先将降维和聚类技术应用于 LUAD 单细胞数据集，重点关注成纤维细胞、上皮细胞和T细胞。随后使用 TCGA-LUAD 数据识别线粒体相关的预后基因，并通过共识聚类将 LUAD 病例分层为不同的分子亚型，从而可以探索不同亚型的基因表达谱和临床特征分布。通过利用机器学习算法的集合，我们开发了基于线粒体相关基因的人工智能衍生的预后特征（AIDPS）模型，并在多个独立数据集中验证了其预后准确性。 AIDPS 模型对 LUAD 患者的结局表现出强大的预测能力，揭示了免疫疗法和化疗反应的显着差异，以及风险组之间生存结局的显着差异。此外，我们对肿瘤突变负荷（TMB）、免疫微环境特征和全基因组关联研究（GWAS）数据进行了全面分析，为线粒体相关基因在 LUAD 发病机制中的机制作用提供了更多见解。这项研究不仅提供了一种改善 LUAD 预后评估的新方法，而且还为个性化治疗干预措施的发展奠定了坚实的基础。© 2024。作者。

肺结核（PTB）因其高发病率、耐药性、传染性以及对免疫系统受损人群的影响而成为一个重大的全球健康问题。正如世界卫生组织（WHO）所提到的，结核病造成的全球死亡人数比任何其他传染病都要多。另一方面，世界卫生组织也声称，非传染性疾病（NCD）每年在全球夺去 4100 万人的生命。在这方面，一些研究表明，原发性结核病和非传染性疾病以各种方式存在联系，并且原发性结核病患者更有可能感染非传染性疾病。与此同时，非传染性疾病会增加活动性结核病感染的易感性。此外，由于潜在的药物相互作用和治疗挑战，治疗同时患有肺结核和非传染性疾病的个体可能很困难。本研究重点关注七种非传染性疾病（肺癌 (LC)、糖尿病 (DM)、帕金森病 (PD)、矽肺 (SI)、慢性肾病 (CKD)、心血管疾病 (CVD) 和类风湿性关节炎 (RA)）并严格呈现与PTB有关共享基因的遗传关系，并概述可能的治疗计划。Blue这项研究旨在确定可以调节非传染性疾病中异常基因表达的药物成分。该研究将通过统计措施揭示枢纽基因、潜在的生物标志物以及与枢纽基因相关的药物成分。这将有助于有针对性的治疗干预。已经进行了大量研究，包括蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、基因调控网络（GRN）、富集分析、物理相互作用和蛋白质-化学相互作用，以证明PTB之间的遗传相关性和非传染性疾病。研究过程中，发现结核病与上述非传染性疾病之间存在 TNF、IL10、NLRP3、IL18、IFNG、HMGB1、CXCL8、IL17A、NFKB1 等 9 个共享基因，以及 5 个枢纽基因（NFKB1、TNF、CXCL8、NLRP3）。 、IL10）根据程度值进行选择。在这项研究中，我们发现所有的 hub 基因都与 10 种药物成分相关，并且观察到阿司匹林 CTD 00005447 主要与所有其他 hub 基因相关。这项生物信息学研究可能有助于研究人员更好地了解 PTB 的原因及其与 NCD 的关系，并最终探索有效的治疗计划。版权所有：© 2024 Mahjabeen 等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原始作者和来源。

空气污染显着影响肺癌的进展，但缺乏与空气污染相关的临床样本的全面分子特征。在这里，我们对宣威地区 169 名从不吸烟的女性（XWLC 队列）进行了肺腺癌 (LUAD) 的蛋白质组学分析，煤烟是宣威地区肺癌高发病率的主要原因。基因组突变分析显示，XWLC 是 LUAD 的一种独特亚型，与吸烟或内源性因素相关的病例不同。突变特征分析表明苯并[a]芘 (BaP) 是 XWLC 的主要危险因素。 BaP 诱导的突变热点 EGFR-G719X 存在于 20% 的 XWLC 中，这使得 XWLC 的 MAPK 通路激活升高，并且与常见 EGFR 突变相比，结果更差。 XWLC 的多组学聚类确定了四种临床相关亚型。这些亚组在生物过程、遗传改变、代谢需求、免疫景观和放射组学特征方面表现出独特的特征。最后，MAD1 和 TPRN 被确定为 XWLC 中新的潜在治疗靶点。我们的研究为研究人员和临床医生探索空气污染相关肺癌的预防和治疗策略提供了宝贵的资源。© 2024，Zhang、Liu、Wang 等人。

许多被诊断患有肺癌的人都承受着巨大的痛苦，采取更有效的措施来帮助这些患者减轻痛苦至关重要。本研究利用荟萃分析来评估针灸联合阿片类药物治疗患者肺癌相关疼痛的安全性和有效性。我们检索了 8 个电子数据库：The Cochrane Library、PubMed、Embase、Web of Science、China National知识基础设施、中国科技期刊数据库、万方数据库、SinoMed。我们纳入了针灸联合阿片类药物治疗成人肺癌相关疼痛的所有随机对照试验。我们观察了主要结果指标，包括疼痛缓解率、数字评定量表得分和不良事件。两名研究者独立进行文献筛选、文献数据提取、文献质量偏倚风险评估。任何分歧均通过两名研究人员之间的讨论或与第三名研究人员的协商来解决。使用修订后的偏倚风险评估工具评估纳入研究的偏倚风险。使用建议、评估、制定和评价分级来评估每个结果的证据的总体质量。我们从 11 项试验中检索了 812 名肺癌患者。研究表明，与单独使用阿片类药物相比，针灸与阿片类药物联合使用可显着降低数字评定量表分数，提高疼痛缓解率，并减少副作用的发生。目前的证据表明，针灸与阿片类镇痛药相结合优于使用阿片类药物单独使用镇痛药来治疗肺癌相关疼痛。此外，这种联合疗法的不良反应较少。版权所有 © 2024 作者。由 Wolters Kluwer Health, Inc. 出版

森林与人类健康密切相关，尤其是肺癌的发病率。然而，目前关于森林覆盖率和不同类型的森林如何影响肺癌发病率的研究有限。本研究旨在通过研究中国西南地区不同森林类型的覆盖度对肺癌发病率的影响来弥补这一差距，从而为健康导向的森林结构规划提供理论支持。我们以中国西南地区的438个县为研究对象，采用空间自相关分析（ Moran's I）和空间回归模型[包括空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）]探讨森林覆盖度和内部森林结构对肺癌发病率的影响。我们使用 ArcGIS 可视化整个研究区域的肺癌发病率和森林覆盖率。研究发现森林覆盖率与肺癌发病率之间存在显着的负相关。具体来说，森林覆盖率每增加1%，肺癌发病率就会下降0.017个百分点。常绿森林和混交林对肺癌发病率显示出显着的负面影响，其中常绿森林的影响尤其强烈；常绿森林覆盖率每增加 1%，肺癌发病率就会降低 0.027 水平。相比之下，落叶林则没有显着影响。此外，研究还发现，中国西南地区肺癌发病率和森林覆盖率存在明显的空间异质性：东部地区肺癌发病率较高，而森林覆盖率主要集中在西部和南部地区。覆盖率，特别是常绿林和混交林的覆盖率，有助于降低肺癌发病率。这种效应可能与森林吸收空气中有害气体和颗粒物的能力有关。此外，肺癌发病率的空间异质性表明，区域经济发展水平和城市化进程也可能在肺癌发病率的空间分布中发挥重要作用。研究结果为制定旨在优化区域森林结构以降低肺癌风险的有针对性的森林保护和发展政策提供了实证支持。版权所有 © 2024 Yu、Wang、Huang、Yue、Chu、Sun、Gao、Yang 和Zhang。

对于完全切除 (R0) IB 期非小细胞肺癌 (NCLSC) 患者，辅助治疗的益处仍存在争议。在本研究中，我们旨在探讨 IB 期 NSCLC 患者的潜在预后因素。本研究包括 215 名 R0 IB 期肺腺癌 (LUAD) 患者（肿瘤大小：3-4 cm）。使用一组 9 个驱动基因对 126 名患者的手术样本进行 DNA 测序。通过14基因定量聚合酶链反应测定评估分子风险分层。在215名患者中，67.9%的肿瘤以微乳头/实体（MIP/SOL）为主。 126 名患者中有 75 名 (59.5%) 检测到表皮生长因子受体 (EGFR) 突变。与其他组织学模式相比，MIP/SOL 肿瘤的 EGFR 突变较少见（50.6% vs. 79.5%，P=0.003）。 99 例患者成功进行分子风险分层，其中高危、中危和低危分别占 37.4%、26.3% 和 36.4%。 MIP/SOL 模式与较短的无病生存期 (DFS) 相关[风险比 (HR) =2.16，95% 置信区间：1.28-3.67； P=0.01]。分子高危患者的DFS短于低危患者（HR=2.93，P=0.01）和中危患者（HR=2.35，P=0.06）。分子风险分层的预后价值在 MIP/SOL 子集中也很显着（中位 DFS 高风险：45 个月，低风险和中风险：未达到；P=0.03）。我们的研究表明，MIP/SOL 模式和分子高危类别是 IB 期 NSCLC 患者的不良预后因素。我们的结果表明，结合组织学分类和分子风险分层可能有助于识别预后不良的患者子集。2024 AME 出版公司。版权所有。