精准肿瘤学的一个主要挑战是根据所考虑肿瘤的分子生物标志物确定合适的治疗方案并确定优先顺序。为了实现这一目标，已成功研究大型癌细胞系组，以阐明细胞特征与治疗反应之间的关系。由于这些数据集的维度较高，因此通常使用机器学习 (ML) 进行分析。然而，选择合适的算法和输入特征集可能具有挑战性。我们对机器学习方法和降维 (DR) 技术进行了全面的基准测试，以预测药物反应指标。利用癌细胞系药物敏感性基因组学，我们为 179 种抗癌化合物训练了随机森林、神经网络、增强树和弹性网，其特征集源自九种 DR 方法。我们比较统计性能、运行时间和可解释性方面的结果。此外，我们还提供了与简单基线模型相比评估模型性能并衡量不同复杂性模型之间权衡的策略。最后，我们表明，复杂的 ML 模型受益于使用优化的 DR 策略，而标准模型（即使使用相当少的特征）仍然可以在性能上表现出色。© 作者 2024。由牛津大学出版社出版。

甲氨蝶呤 (MTX) 虽然是当代儿童急性淋巴细胞白血病 (ALL)/淋巴瘤 (LBL) 治疗方案中不可或缺的一部分，可改善预后，但可能会导致严重的神经毒性，并产生长期后果。 MTX 诱导的神经毒性的发病机制、诱发因素和治疗方法尚未明确。我们研究的目的是检测大群接受统一方案治疗的儿科 ALL/LBL 患者中 MTX 诱导的神经毒性的发生率、危险因素并评估总体结果。我们对 2018 年 1 月至 2022 年 12 月期间诊断为 ALL 和 LBL 的 622 名连续儿童（≤ 14 岁）的病历进行了回顾性审计，并在特里凡得琅地区癌症中心儿科肿瘤科接受修改后的 BFM-95 方案治疗。使用二元逻辑回归分析确定了诱发 MTX 诱导神经毒性的危险因素。 43名儿童被诊断为MTX神经毒性，发生率为6.9%。其中超过三分之二患有高级别 MTX 诱导的神经毒性 CTCAE v5.0，中位年龄为 9 岁（范围：9 个月至 14 岁）。近一半的患者在方案 M 期间出现 MTX 神经毒性，随后进行 Ib 期巩固（15%）。这些患者中的大多数（84%，36/43）再次接受 MTX 治疗，其中 11%（4/36）出现复发。在最后一次随访中，15% 的人有持续的神经功能缺损。单变量分析发现年龄较大（年龄 > 5 岁）（p < 0.001）、T细胞表型（p = 0.040）、诱导期间的肿瘤溶解综合征（p < 0.001）、MTX暴露前的基线肾脏问题（p < 0.001）和中枢神经系统白血病受累 (p<0.003) 与 MTX 神经毒性显着相关。在多变量分析中，年龄较大（>5岁）、诱导过程中的肿瘤溶解和中枢神经系统白血病保留了统计显着性（p<0.05）。在儿童急性淋巴细胞白血病/淋巴瘤治疗过程中，甲氨蝶呤引起的神经毒性在大多数情况下是一种短暂现象，重新使用 MTX 通常是安全的。在诱导过程中发生肿瘤溶解和中枢神经系统白血病受累的年龄较大儿童在 ALL/LBL 治疗期间发生 MTX 诱导的神经毒性的风险增加。© 2024 英国血液学会和 John Wiley

2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 可导致神经系统症状，例如头痛、意识模糊、癫痫发作、听力丧失和嗅觉丧失。 COVID-19与帕金森病（PD）之间的联系正在调查中，但需要更多的研究来确定明确的联系。选择数据集GSE22491和GSE164805来筛选差异表达基因（DEG），并进行免疫浸润和基因集富集分析（进行了 DEG 的 GSEA）。 WGCNA 分析了 DEG 并选择了交叉基因。确定潜在的生物学功能和信号通路，并利用基因表达和受试者工作特征（ROC）曲线进一步筛选诊断基因。布洛芬作为治疗靶点的筛选和分子对接。通过构建体外PD模型，构建“COVID19-PD”信号通路，探索血管紧张素转换酶2（ACE2）在PD中的作用，验证了布洛芬的有效性。从GSE36980中筛选出13个DEG和 GSE5281 数据集。京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析显示，DEG主要与缺氧诱导因子（HIF-1）、表皮生长因子受体（EGFR）酪氨酸激酶抑制剂耐药等相关。经分析发现：布洛芬通过抑制核因子 kappa-B (NF-κB)、白介素-1β (IL-1β)、IL-6 和肿瘤坏死因子-α (TNF-α) 的表达来缓解 PD 症状。基于信号通路构建，ACE2 在 COVID-19 诱导的 PD 中的重要性已被确​​定。 ACE2被发现在大脑中广泛分布。在 1-甲基-4-苯基-1,2,3,6-四氢吡啶 (MPTP) 诱导的 ACE2 缺失 PD 小鼠模型中，运动和非运动症状更严重，NF-κB p65 和 α- 增加突触核蛋白 (α-syn) 表达显着聚集、酪氨酸羟化酶 (TH) 减少、严重神经元丢失和神经退行性疾病。严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染通过炎症环境和增加 PD 风险ACE2 下调，为与 COVID-19 和 PD 相关的分子机制和靶向治疗提供证据。© 2024 Liu 等人。

基因组确定是传统表型优先方法的逆转；采用“基因组优先”方法，对与电子健康记录 (EHR) 相关的队列进行种系测序（阵列、组合、外显子组和基因组），并识别基因（或基因组）中感兴趣的有害变异。然后从链接的 EHR 和回电调查中查询表型，并可以确定变异患病率、疾病外显率和表型的估计。这应该可以更好地估计与有害变异相关的完整表型谱、严重程度和外显率。目前，鉴于规模不大、电子病历有限以及测序队列参与者的年龄，研究儿童和年轻人癌症的基因组确定方法可能仅限于描述性研究，并补充传统的表型优先工作。另一个问题是队列本身的确定：参与者需要生存足够长的时间才能注册。不考虑这一点可能会导致偏差和对变异流行率的错误估计。以成人为中心的 EHR 队列可以追溯到儿童时期，与癌症登记处相关，和/或允许与参与者重新接触的研究可能有助于儿科癌症研究中的基因组确定。总之，儿科原发性脑癌研究中的基因组确定在很大程度上尚未开发，值得进一步研究。由牛津大学出版社代表神经肿瘤学会和欧洲神经肿瘤学会于 2024 年出版。

越来越多的研究表明，利用从成像数据中提取的放射组学特征来预测各种恶性肿瘤的组织学或遗传信息的能力。本研究旨在研究基于 MRI 的放射组学通过内部和外部验证预测脑转移的原发肿瘤，使用过采样技术来解决类别不平衡问题。这项 IRB 批准的回顾性多中心研究包括肺癌、黑色素瘤、乳腺癌的脑转移、结直肠癌和其他主要实体的组合异质组（5 级分类）。本地数据是在 2003 年至 2021 年间从 231 名患者（545 个转移灶）获得的。分别对来自公开的斯坦福 BrainMetShare 和加州大学旧金山脑转移立体定向放射外科数据集的 82 名患者（280 个转移瘤）和 258 名患者（809 个转移瘤）进行了外部验证。预处理包括大脑提取、偏差校正、配准、强度标准化和半手动二元肿瘤分割。从每个序列的 T1w（± 对比度）、流体衰减反演恢复 (FLAIR) 和小波变换（8 次分解）中提取了 2528 个放射组学特征。使用原始数据和过采样数据（5 倍交叉验证）上的选定特征对随机森林分类器进行训练，并使用准确度、精确度、召回率、F1 分数和接收者操作特征曲线下面积对内部/外部保留测试集进行评估（ AUC）。过采样并没有改善内部和外部测试集上总体不令人满意的性能。不正确的数据划分（训练/验证/测试分割之前的过采样）会导致模型性能的大幅高估。应严格评估放射组学模型从成像中预测组织学或基因组数据的能力；外部验证至关重要。© 作者 2024。由牛津大学出版社、神经肿瘤学会和欧洲神经肿瘤学会出版。

球体和类器官作为疾病建模和药物筛选的创新模型引起了广泛关注。通过使用不同类型的球体或类器官，建立微生理系统是可行的，该系统可以提高疾病建模的精度并提供更可靠和更全面的药物筛选。支持多种药物的可选并行测试的高通量微生理系统在个性化医疗和药物研究中具有广阔的应用前景。然而，建立这样一个系统非常具有挑战性，需要采用多学科方法。本研究介绍了一种动态微生理系统芯片平台 (MSCP)，其具有包含上述优点的多种功能微结构。我们开发了高通量肺癌球体模型和肠-肝-心-肺癌微生理系统，用于对四种抗肺癌药物进行平行测试，证明了MSCP的可行性。该微生理系统结合了微观和宏观仿生学，能够全面评估药物疗效和副作用。此外，微生理系统可以通过基于液体的生理通讯来评估药物分子在被正常器官吸收后到达目标病变部位的真实药理作用。 MSCP 可以作为微生理系统研究的宝贵平台，为疾病建模、药物开发和个性化医疗做出重大贡献。© 2024 作者。

近红外（NIR）响应纳米颗粒是多模式光疗的重要平台。重要的是，同时近红外触发的光动力（PDT）和光热（PTT）疗法由于协同作用，是提高光疗纳米颗粒抗肿瘤效率的有效方法。在此，设计并合成了一种基于硼二吡咯亚甲基（BODIPY）的具有增强的电子供体-受体-供体（D-A-D）结构的两亲性染料（BDP-AP），它可以自组装成稳定的纳米颗粒（BDP-AP NPs），用于协同 NIR 触发的 PDT/PTT 治疗。 BDP-AP NPs同步产生单线态氧(1O2)并实现了卓越的光热转换效率(61.42%)。体外和体内实验表明，BDP-AP NPs 具有可忽略不计的暗细胞毒性和输注抗癌性能。 BDP-AP NP 为构建 PDT/PTT 协同 NIR 纳米制剂以提高未来光诱导癌症治疗的效率提供了宝贵的指导。版权所有 © 2024 Elsevier Inc. 保留所有权利。

膜蛋白表达失调与肿瘤发生和进展有关，包括肝细胞癌（HCC）。在这项研究中，我们的目的是鉴定调节 HCC 活力的膜蛋白。为了实现这一目标，我们针对编码膜相关蛋白的人类基因进行了 CRISPR 激活筛选，揭示了 TMX2 作为 HCC 细胞活力的潜在驱动因素。功能获得和丧失实验表明，TMX2 促进 HCC 的生长和肿瘤发生。临床上，TMX2是HCC患者的独立预后因素。它在 HCC 组织中显着上调，并与 HCC 患者的不良预后相关。从机制上讲，TMX2 通过促进 KPNB1 核输出和 TFEB 核输入来促进巨自噬/自噬。此外，TMX2 与 VDAC2 和 VADC3 相互作用，协助将 PRKN 募集到有缺陷的线粒体，以促进氧化应激期间的细胞保护性线粒体自噬。最有趣的是，HCC 细胞通过上调 TMX2 表达和细胞自噬来应对氧化应激。 TMX2 的敲低增强了乐伐替尼的抗肿瘤作用。总之，我们的研究结果强调了 TMX2 通过促进自噬和线粒体自噬来驱动 HCC 细胞活力的关键作用。这些结果表明 TMX2 可能作为 HCC 治疗的预后标志物和有希望的治疗靶点。

糖基化在人类胆管癌 (CCA) 的复杂景观中发挥着关键作用，积极参与驱动肿瘤进展的关键病理生理过程。在各种糖基化修饰中，O-连接的β-N-乙酰基-葡萄糖胺修饰（O-GlcNAcylation）作为一种动态调节剂而出现，影响多种肿瘤相关的生物活性。在这项研究中，我们采用最先进的化学蛋白质组学方法来分析完整的糖肽，揭示了 O-GlcNAcylation 在协调角蛋白 18 (K18) 及其与三羧酸 (TCA) 循环酶的相互作用中的关键作用，特别是异柠檬酸脱氢酶 (IDH)，促进 CCA 进展。我们的研究结果揭示了 O-GlcNAcylation 的复杂机制，揭示了 Ser 30 上 K18 的位点特异性修饰可作为稳定因子，放大细胞周期检查点的表达。这种分子事件错综复杂地促进细胞周期进展并增强 CCA 中的细胞生长。值得注意的是，O-GlcNAcylated K18 和 IDH 之间的相互作用通过下调柠檬酸盐和异柠檬酸盐水平同时升高 α-酮戊二酸 (α-KG) 来协调代谢重编程。这些代谢变化进一步增加了 CCA 的整体致瘤潜力。因此，我们的研究扩展了目前对蛋白质 O-GlcNAcylation 的理解，并为代谢和肿瘤发生的翻译后控制引入了新的复杂性。© 2024 作者。由美国化学会出版。

药物开发是一个漫长的过程，失败率很高。机器学习越来越多地被用来促进药物开发过程。这些模型旨在增强我们对药物特性的理解，包括它们在生物背景下的活性。然而，药物反应（DR）预测的一个主要挑战是模型的可解释性，因为它有助于验证研究结果。这在生物医学中很重要，因为与药物与蛋白质相互作用的既定知识相比，模型需要易于理解。 drGAT 是一种图深度学习模型，利用由蛋白质、细胞系和药物之间的关系组成的异构图。 drGAT 的设计有两个目标：作为二元敏感性预测的 DR 预测和根据注意力系数阐明药物机制。 drGAT 表现出了优于现有模型的性能，对 NCI60 药物反应数据集的 269 种 DNA 损伤化合物实现了 78% 的准确度（和精密度）和 76% 的 F1 分数。为了评估模型的可解释性，我们对 Pubmed 摘要中的药物-基因共现情况进行了审查，并与每种药物关注系数最高的前 5 个基因进行了比较。我们还通过检查拓扑异构酶相关药物的邻域来检查模型中是否保留了已知的关系。例如，我们的模型保留了 TOP1 作为伊立替康和托泊替康的高权重预测特征，以及其他可能成为药物调节因子的基因。我们的方法可用于准确预测对药物的敏感性，并可用于识别与癌症患者治疗相关的生物标志物。