本研究的目的是根据 18F-FDG PET/CT 图像获得的定量空间异质性指标构建预测高级别浆液性卵巢癌 (HGSOC) 铂类耐药的模型。对诊断为 HGSOC 的患者进行回顾性研究。使用来自 CT 和 PET 图像的传统特征和 Haralick 纹理特征生成空间异质性的定量指标。建立了三组预测模型（传统模型、异质性模型和集成模型）。每组的最佳模型是曲线下面积 (AUC) 最高的模型。术后对 Ki-67 和 p53 进行免疫组织化学染色。采用Spearman相关系数（ρ）评估异质性指标与Ki-67和p53评分之间的相关性。共纳入286名患者（54.6±9.3岁）。提取了107个空间异质性指标。使用梯度提升机 (GBM) 算法获得每组的最佳模型。验证集的常规模型中的 AUC 为 0.790（95% CI：0.696，0.885），验证集的异质性模型中的 AUC 为 0.904（95% CI：0.842，0.966）。集成模型实现了最高的预测性能，验证集的 AUC 值为 0.928（95% CI：0.872，0.984）。 Spearman 相关性显示 HU_Kurtosis 与 p53 评分的相关性最强，ρ = 0.718，而簇位点熵与 Ki-67 评分的相关性最强，ρ = 0.753。添加源自 PET/CT 图像的定量空间异质性指标可以改善预测HGSOC 患者铂类耐药的影响。空间异质性指标与 Ki-67 和 p53 分数相关。© 2024 作者。约翰·威利出版的癌症医学

三阴性乳腺癌（TNBC）具有侵袭性高、易转移、复发多、预后差等特点。不幸的是，目前的临床治疗方法，包括手术、放疗、化疗和免疫治疗，对TNBC患者的疗效仍然有限。在这项研究中，我们发现间皮素 (MSLN) 在蛋白质水平和亚细胞位置上的异质表达，是 TNBC 嵌合抗原受体 T (CAR-T) 细胞治疗的潜在靶点，这是由肿瘤酸化引起的微环境可能是影响治疗效果的主要障碍。碱化培养或碳酸氢钠给药显着促进MSLN的膜表达，并增强MSLN-CAR-T细胞在体外和体内的杀伤效率，并且在其他MSLN高表达的癌症中也获得了相同的结果，例如胰腺和卵巢癌。此外，机制探索表明微环境碱化引起的自噬-溶酶体功能减弱抑制了MSLN的降解。因此，微环境的碱化提高了靶抗原 MSLN 的一致性和高表达，并构成了通过 MSLN-CAR-T 细胞治疗多种实体癌的常规方法。© 作者（或其雇主）2024。 CC BY-NC 允许重复使用。禁止商业再利用。请参阅权利和权限。英国医学杂志出版。

免疫疗法彻底改变了卵巢癌（OC）的治疗，但不同的免疫微环境往往限制免疫治疗干预的疗效。因此，有必要描述新的免疫亚型以开发有效的免疫治疗策略。通过共识聚类分析鉴定了OC的免疫亚型。分析亚型之间临床特征、基因突变、mRNA 干性（mRNAsi）和免疫微环境的差异。随后，利用加权相关网络分析，基于免疫亚型的差异表达基因（DEG）构建预后风险模型。将OC患者分为三种具有不同生存率和临床特征的免疫亚型。不同的亚型表现出不同的肿瘤突变负荷、同源重组缺陷和 mRNAsi 水平。在免疫检查点表达和免疫原性细胞死亡方面观察到免疫亚型之间存在显着差异。预后风险模型经过验证，因为独立的预后因素对 OC 患者的生存表现出良好的预测性能。在这项研究中，根据与疫苗反应相关的基因集确定了三种不同的免疫亚型，其中 C2 亚型的预后明显较差。虽然三种亚型的肿瘤突变负荷 (TMB) 没有观察到统计学上的显着差异，但与其他亚型相比，C2 组的同源重组缺陷 (HRD) 评分和 mRNA 干性指数 (mRNAsi) 显着升高。免疫浸润分析表明，C2 亚型可能存在更多的调节性 T (Treg) 细胞，可能有助于对涉及 PARP 抑制剂和免疫疗法的联合疗法产生更有利的反应。这些发现为卵巢癌患者定制免疫治疗提供了一种精准医学方法。此外，C3 亚型的免疫检查点基因表达水平显着降低，这种模式经过独立数据集验证，并且与更好的预后相关。进一步研究发现，免疫相关基因FCRL5与卵巢癌预后相关，体外实验显示其影响卵巢癌细胞系SKOV3的增殖和迁移。© 2024。作者。

子宫内膜异位症是育龄妇女常见的良性疾病，恶变率约为1%。子宫内膜异位症相关卵巢癌（EAOC）通常发生在卵巢，严重威胁女性健康。早期识别EMs恶变高危人群对于EAOC的防治具有重要意义。但目前仍缺乏特异、敏感的预测因素。近年来，国内外学者利用传统统计方法和机器学习探索EAOC相关预测因素和预测模型。本文主要对EAOC的诊断和预测模型进行综述和评价。通过检索CNKI、PubMed和Web of Science核心合集（WOSCC）截至2023年的研究进行鉴定，对符合临床研究纳入标准的数据进行质量评价。本文对文献中的预测因素和预测模型进行了分析和总结。经过筛选，最终获得了7篇相关研究。预测因素包括：年龄、月经、绝经状态、病程、子宫内膜异位症相关不孕、绝经期间单一雌激素使用史、血清学指标：人附睾蛋白4、碳水化合物抗原125（CA125）、卵巢恶性肿瘤风险算法、适应症超声检查：囊肿形态、结构、血流信号等。预测模型：比对图、多元logistic回归模型、Gail模型、Gradient Boosting Decision Tree、Lasso-logistics回归。相关模型与实际情况吻合较好，具有良好的敏感性和特异性。总结了相关预测因素和预测模型，为EAOC领域的预测模型研究提供参考和新思路，以期制定规范的EAOC高危人群长期管理策略，实现EAOC的推进。 EAOC 患者的诊断阈值。版权所有 © 2024 作者。由 Wolters Kluwer Health, Inc. 出版

正在进行的关于免疫疗法在晚期卵巢癌 (OC) 中的作用的研究和当前的临床试验表明，患者对免疫检查点抑制剂 (ICI) 单一疗法的反应有限。当与其他治疗或药物联合使用时，免疫治疗的疗效将会显着提高。生物标志物可用于识别反应较好的患者，从而提高免疫治疗的精确度和疗效。晚期 OC 的关键生物标志物包括同源修复缺陷、程序性死亡配体 (PD-L) 1 表达、趋化因子和肿瘤浸润淋巴细胞。这些生物标志物将来可以用于选择最合适的患者群体。本综述从基因组学、转录组学和蛋白质组学三个组学角度全面考察了 OC 免疫治疗生物标志物的研究和开发，这可能为 OC 免疫治疗策略的有效性提供指导。© 2024。作者，独家许可Springer Science Business Media, LLC，隶属于 Springer Nature。

基本原理：CD39 是一种驱动腺苷产生的关键核酸外切酶，是癌症中关键的免疫抑制检查点。尽管它已显示出作为治疗靶点的前景，但临床试验表明需要更有效的靶向方法。这种需求正在推动新型抗体的开发以及与一系列免疫疗法的战略组合探索的创新。方法：采用生物层干涉法、ELISA和流式细胞术筛选抗CD39纳米抗体并测试其亲和力和结合能力。 CD39 阻断后测量针对可溶性和膜结合 CD39 的阻断能力。使用免疫荧光检测内化。通过基于 CFSE 的 T 细胞增殖、CD25 表达和 IFN-γ 分泌来评估抗 CD39 抗体对 T 细胞功能的逆转。我们在小鼠模型中进一步测试了肿瘤生长抑制的体内功能，并且我们还测试了从肿瘤组织、引流淋巴结和外周血施用 CD39 抗体后免疫细胞的表型。我们将抗体序列插入嵌合抗原受体（CAR）构建体中，诱导 MSLN CAR-T 细胞分泌 CD39 抗体，并在卵巢癌异种移植模型中测量疗效。结果：我们利用VHH文库筛选了人CD39抗体，并开发了单表位抗CD39纳米抗体，命名为huCD39 mAb，具有高亲和力和有效的结合和阻断能力。 huCD39 mAb 以时间依赖性方式内化。体外研究表明，huCD39 mAb 在增强 T 细胞增殖和功能方面非常有效。在体内，huCD39 mAb 在免疫活性小鼠模型中显示出显着的抗肿瘤功效。流式细胞术分析表明，施用抗体后免疫细胞中 CD39 表达下调。我们还观察到卵巢癌组织和活化的 CAR T 细胞中 CD39 表达增加。随后，我们开发了一种分泌 huCD39 mAb 的 MSLN CAR-T 细胞，该细胞在卵巢肿瘤异种移植物中显示出有效的根除或抑制作用。结论：开发出一种新型huCD39 mAb，对人CD39具有很强的阻断能力，并能有效抑制肿瘤生长。此外，还产生了一种改良的 huCD39 mAb 分泌 CAR-T 细胞，对卵巢癌表现出卓越的功效。这为优化卵巢癌和其他潜在恶性肿瘤的免疫疗法提供了一种有前途的策略。©作者。

卵巢癌是全球最常见、死亡率最高的妇科恶性肿瘤。这种低存活率可归因于以下事实：症状仅在疾病晚期出现，其特征是腹膜腔内（微）转移扩散。放射性药物由靶向部分与诊断或治疗放射性核素结合组成，构成了一种相对尚未充分开发的治疗诊断方法，可以改善当前的护理标准。有效的患者分层、随访和治疗是几个需要注意的问题，可以通过治疗诊断来解决，以改善患者的治疗结果。到目前为止，大部分研究都处于临床前水平，并且经常停止在临床前水平，采用原发性和转移性腹膜疾病的小鼠模型，这些模型不一定能准确表示疾病的异质性、（内在）耐药性或与腹膜疾病之间复杂的生理相互作用。肿瘤微环境。具有治疗性 α 和电子发射放射性核素的放射免疫缀合物已成为普遍标准，针对在卵巢癌的各种异质组织学亚型中表达的无数细胞膜标记物。显然，临床前研究中存在一些障碍，可能会阻碍这些药物进入临床实践。另一方面，核医学领域也出现了重大创新，以解决与靶点/配体识别、临床前研究模型、放射化学、放射性药剂学和剂量测定相关的缺点，如本综述所述。总而言之，治疗诊断学有望解决卵巢癌未得到满足的医疗需求。© 作者。

由于其晚期诊断和有限的治疗选择，卵巢癌仍然是肿瘤学中的一个巨大挑战。最近的研究揭示了卵巢肿瘤内聚糖多样性与免疫微环境之间复杂的相互作用，为潜在的治疗策略提供了新的线索。本综述旨在研究聚糖在卵巢癌中的复杂作用及其对免疫反应的影响。聚糖是装饰细胞表面和分泌蛋白的复杂糖分子，已成为卵巢癌免疫监视的关键调节因子。异常的糖基化模式可以通过保护肿瘤细胞免受免疫识别来促进免疫逃避，从而促进疾病进展。相反，某些聚糖结构可以调节免疫反应，从而产生抗肿瘤免疫或免疫耐受。了解卵巢癌中聚糖多样性与免疫相互作用之间的复杂关系有望开发创新的治疗方法。针对聚糖介导的免疫逃避的免疫疗法，例如基于聚糖的疫苗或检查点抑制剂，正在研究中。此外，聚糖分析可以作为患者分层和治疗选择的诊断工具。本综述强调了聚糖多样性在卵巢癌中日益显现的重要性，强调了揭示免疫相互作用和推进针对这种毁灭性疾病的定制治疗前景的潜力。© 2024。作者。

卵巢癌是一种致命疾病，由于诊断较晚和出现耐药性，限制了铂类治疗的疗效。耐药机制包括肿瘤内在因素和肿瘤微环境相关因素。去泛素酶 (DUB) 在卵巢癌中的作用开始显现。 DUB 是一大类酶，可从靶蛋白中去除泛素，并参与影响耐药性的过程，例如 DNA 损伤修复和细胞凋亡。此外，DUB 调节 T 细胞群的功能，有利于免疫抑制的微环境。三个 DUB 与蛋白酶体相关，而大多数则不然。在以前的 DUB 中，USP14 被认为可以调节 Bcl6 和 BACH1 等转录因子。此外，RPN11/PSMD14 会干扰包括上皮间质转化在内的各种过程，这也通过作用于 Snail 受到 USP1 等非蛋白酶体 DUB 的青睐。此外，USP8通过稳定HER家族受体可以赋予耐药性。总体而言，DUB 似乎是可药物化的，有几种抑制剂正在开发中。基于 DUB 的生物学作用，考虑到涉及不同治疗方法的联合策略，DUB 靶向似乎很有前景。在这里，我们总结了 DUB 在卵巢癌中的相关性，并提供了对该疾病治疗的未来挑战的见解。© 作者。

PET/CT 图像中卵巢癌 (OC) 病灶的准确分割对于有效的疾病管理至关重要，但放射组学分析的手动分割既费力又耗时。本研究介绍了 3D U-Net 深度学习模型的应用，利用先进的 3D 网络对 PET/CT 图像中的 OC 进行多类语义分割，并评估提取的放射组学特征的稳定性。利用来自 39 名 OC 患者的 3120 张 PET/CT 图像的数据集，该数据集分为训练 (70%)、验证 (15%) 和测试 (15%) 子集，以优化和评估模型的性能。 3D U-Net 模型，尤其是具有 VGG16 主干的模型，实现了显着的分割精度，Dice 得分为 0.74，精度为 0.76，召回率为 0.78。此外，该研究证明了放射组学特征的高度稳定性，超过 85% 的 PET 和 84% 的 CT 图像特征显示出高组内相关系数 (ICCs > 0.8)。这些结果强调了基于 3D U-Net 的自动化分割显着增强 OC 诊断和治疗计划的潜力。从自动分割中提取的放射组学特征的可靠性支持其在临床决策和个性化医疗中的应用。这项研究标志着肿瘤学诊断领域的重大进步，为分割 PET/CT 图像中的 OC 病变提供了一种稳健而有效的方法。通过解决手动分割的挑战并展示 3D 网络的有效性，这项研究为支持人工智能在提高肿瘤学诊断准确性和患者治疗效果方面的应用提供了越来越多的证据。© 2024。澳大利亚物理科学家和工程师学院在医学中。