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肿瘤
CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY
2024 Oct 10
SilviaBelloni,PaolaT...
Prevalence of treatment-related adverse events (TRAEs) with antibody-drug conjugates in metastatic breast cancer patients: A systematic review and meta-analysis.
CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY
抗体药物偶联物 (ADC) 正在彻底改变转移性乳腺癌治疗，与化疗相比，其预后更好，安全性更高。然而，与治疗相关的不良事件（TRAE）已被广泛记录。我们检索了五个数据库中截至 2023 年 12 月发表的文章，并对 23 项临床试验进行了荟萃分析，以估计与当前批准的 ADC 相关的 TRAE 患病率。最常见 TRAE 的发生率为 12% 至 33%，具体取决于 ADC 类型和研究设计。胃肠道疾病在曲妥珠单抗 Deruxtecan 治疗期间非常常见，一般疾病在曲妥珠单抗 Emtansine 治疗期间极其常见，血液系统疾病和胃肠道疾病在 Sacituzumab Govitecan 治疗期间最常见。本研究根据研究设计对每种治疗的 ADC 相关 TRAE 进行了估计。尽管每种 ADC 都有特定的毒性，但胃肠道症状在所有治疗中都非常普遍。这项研究为开发个性化风险分层护理途径奠定了基础。版权所有 © 2024 Elsevier B.V. 保留所有权利。
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CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY
2024 Oct 14
IstiakAhmad,FahadAlq...
Early Cancer Detection Using Deep Learning and Medical Imaging: A Survey.
CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY
癌症的特点是异常细胞不受控制地分裂，损害身体组织，因此需要早期发现才能有效治疗。医学成像对于识别各种癌症至关重要，但放射科医生的手动解释通常是主观的、劳动密集型且耗时的。因此，迫切需要自动化决策过程来增强癌症检测和诊断。此前，人们对不同的癌症检测方法进行了大量的调查研究，但大多数都集中在特定的癌症和有限的技术上。这项研究对癌症检测方法进行了全面的调查。它回顾了从 Web of Science、IEEE 和 Scopus 数据库收集的 99 篇研究文章，这些文章发表于 2020 年至 2024 年之间。研究范围涵盖 12 种类型的癌症，包括乳腺癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、食管癌、肝癌、胰腺癌、结肠癌、肺癌、口腔癌、脑癌和皮肤癌。本研究讨论了不同的癌症检测技术，包括医学成像数据、图像预处理、分割、特征提取、深度学习和迁移学习方法以及评估指标。最终，我们总结了数据集和技术以及研究挑战和局限性。最后，我们提供了增强癌症检测技术的未来方向。版权所有 © 2024 作者。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。
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CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY
2024 Oct 17
Zi-ZhanLi,KanZhou,Qi...
Lymph node Metastasis in Cancer: Clearing the Clouds to See the Dawn.
CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY
淋巴结转移（LNM）通常被认为是各种癌症预后不良的指标。尽管自发现以来已经进行了三个多世纪的探索，但 LNM 背后的分子机制仍然没有定论。本文综述了LNM的分子机制，并利用“PUMP”原理进行阐明。病理检查仍然是LNM诊断的金标准，但需要探索能够有效改善患者预后的早期诊断策略。随着免疫疗法的出现，出现了关于淋巴结 (LN) 命运的讨论，强调在免疫疗法之前保持 LN 完整性的重要性。这反过来又对LNM的诊断准确性和精准治疗提出了更高的要求。该综述全面讨论了癌症淋巴结转移的分子机制、诊断方法和治疗策略，以及该领域目前的瓶颈和未来方向。版权所有 © 2024 Elsevier B.V. 保留所有权利。
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CRITICAL CARE MEDICINE
2024 Sep 18
GyoJAhn,SolamLee,Yeo...
Mortality Risks and Causes in Previous Carbon Monoxide Poisoning: A Nationwide Population-Based Cohort Study.
CRITICAL CARE MEDICINE
一氧化碳 (CO) 中毒会导致大脑、心脏和肾脏损伤。我们的目的是确定既往患有一氧化碳中毒的患者的全因死亡风险和特定原因死亡风险之间的关联。这项基于人群的队列研究使用了来自国家健康保险服务数据库和韩国国家死亡登记处的数据。包括 2002 年至 2020 年间诊断为一氧化碳中毒的成年患者和对照组。考虑到年龄、性别、保险类型、收入水平、居住地点、吸烟状况、饮酒情况、肥胖状况、医疗和精神疾病史以及索引日期的查尔森合并症指数，患者与对照组按 1:1 的比例进行匹配。该队列从 2002 年至 2022 年或直至死亡或移民的全因死亡率和特定原因死亡率进行了监测。无。总共包括 48,600 名一氧化碳中毒患者和匹配的对照患者。该队列包括 41.30% 的女性，平均年龄为 48.05 岁。与对照组相比，一氧化碳中毒患者的全因死亡风险显着升高，调整后的风险比 (aHR) 为 15.67 (95% CI, 12.58-19.51)。死亡率与感染（aHR，6.71；95% CI，1.51-29.72）、肿瘤/肿瘤（aHR，5.20；95% CI，3.39-7.99）、内分泌（aHR，13.44；95% CI，1.76-102.70）相关、神经系统（aHR，7.42；95% CI，2.91-18.90）、心血管系统（aHR，8.97；95% CI，5.05-15.93）、呼吸系统（aHR，17.54；95% CI，5.48-56.17）和胃肠道系统（aHR，17.54；95% CI，5.48-56.17） ，24.72；95% CI，3.34-182.69）前者的疾病明显更大。一氧化碳中毒组因包括自杀在内的外部原因导致的死亡显着较高（aHR，50.07；95% CI，30.98-80.90）。与匹配的对照组相比，一氧化碳中毒患者的全因死亡风险更高。此外，各组之间的特定原因死亡风险也不同。版权所有 © 2024，重症监护医学协会和 Wolters Kluwer Health, Inc. 保留所有权利。
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CRITICAL CARE MEDICINE
2024 Nov 01
ErinFCarlton,Moshiur...
Frequency of and Risk Factors for Increased Healthcare Utilization After Pediatric Sepsis Hospitalization.
CRITICAL CARE MEDICINE
与脓毒症前医疗保健利用率相比，确定脓毒症后医疗保健利用率增加的频率和风险因素。回顾性观察队列研究。2016-2019 年 MarketScan 商业和医疗补助数据库。脓毒症儿童（0-18 岁）接受治疗美国医院。无。我们测量了脓毒症住院后 90 天与住院前 90 天内医疗保健利用率增加的频率和风险因素。我们将医疗保健利用增加定义为基于门诊、急诊和住院住院时间，与住院前 90 天相比，住院后 90 天的时间增加至少 3 天。我们确定了 2801 名因脓毒症住院的患者，其中 865 名 (30.9%) 患者在脓毒症后增加了医疗保健利用率，脓毒症前 90 天的中位数（四分位距 [IQR]）为 3 天 (1-6 天)脓毒症后 90 天总计 10 天（IQR，6-21 天）（p < 0.001）。在多变量模型中，住院时间较长的儿童（> 30 天调整优势比 [aOR]，4.35；95% CI，2.99-6.32）和患有复杂慢性病（特别是肾病）的儿童增加医疗保健使用的几率较高（aOR，1.47；95% CI，1.02-2.12）、血液学/免疫学（aOR，1.34；95% CI，1.03-1.74）、代谢性（aOR，1.39；95% CI，1.08-1.79）和恶性肿瘤（aOR，1.34；95% CI，1.03-1.74） ，1.89；95% CI，1.38-2.59）。在美国败血症住院的这一具有全国代表性的儿童队列中，近三分之一的人在出院后 90 天内增加了医疗保健利用率。住院时间超过 30 天且患有复杂慢性病的儿童更有可能获得更多的医疗保健利用率。版权所有 © 2024，重症监护医学协会和 Wolters Kluwer Health, Inc. 保留所有权利。
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CRITICAL CARE MEDICINE
2024 Oct 15
ZoeMPerkins,DerekKSm...
High-Density Lipoprotein Anti-Inflammatory Capacity and Acute Kidney Injury After Cardiac and Vascular Surgery: A Prospective Observational Study.
CRITICAL CARE MEDICINE
急性肾损伤（AKI）可预测心脏和血管手术后的死亡。术前较高的高密度脂蛋白 (HDL) 浓度与术后 AKI 较少相关。在动物中，HDL 抑制内皮细胞粘附分子表达的抗炎能力可减少缺血和失血性休克引起的肾脏损伤。本研究的目的是评估重大心脏和血管手术后 HDL 抗炎能力与 AKI 之间的统计关系。前瞻性观察研究。四级医疗中心。100 名接受长期他汀类药物治疗的成人慢性肾病患者接受重大择期治疗心脏和血管手术。无。麻醉诱导时收集的载脂蛋白 B 耗尽的血清与肿瘤坏死因子 α 刺激的人内皮细胞一起孵育。采用逆转录酶-聚合酶链式反应测定细胞间粘附分子-1 (ICAM-1) 信使 RNA。使用酶联免疫吸附测定法测量患者血浆中的载脂蛋白 A-I 和术后可溶性 ICAM-1 浓度。 HDL 浓度与 HDL ICAM-1 抑制能力不相关（Spearman R = 0.05；p = 0.64）。 12 名患者 (12%) 被发现具有功能失调的促炎性 HDL。促炎 HDL 患者的术后 AKI 发生率高于抗炎 HDL 患者 (p = 0.046)。调整 AKI 危险因素后，较高的术前 HDL 抑制内皮 ICAM-1 的能力与较低的 AKI 几率独立相关（优势比，0.88；95% CI，0.80-0.98；p = 0.016）。 HDL 抗炎能力与术后 AKI 之间的关联与 HDL 浓度无关 (p = 0.018)。此外，较高的长期他汀类药物剂量与较高的 HDL 抑制内皮 ICAM-1 的能力相关（p = 0.045）。接受心脏和血管手术的慢性肾病患者，如果其促炎性 HDL 功能失调，则发生以下疾病的风险较高：术后 AKI 与抗炎 HDL 患者的比较。相反，较高的 HDL 抗炎能力与较低的术后 AKI 风险相关，与 HDL 浓度无关。较高的长期他汀类药物剂量与较高的 HDL 抗炎能力相关。版权所有 © 2024，重症监护医学协会和 Wolters Kluwer Health, Inc. 保留所有权利。
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BIOLOGICAL PROCEDURES ONLINE
2024 Sep 12
YaZhang,ZhengLi,Zhon...
Employing Raman Spectroscopy and Machine Learning for the Identification of Breast Cancer.
BIOLOGICAL PROCEDURES ONLINE
乳腺癌对全世界女性构成重大健康风险，在美国每年约有 30% 的女性被诊断出乳腺癌。在手术过程中识别癌性乳腺组织与非癌性乳腺组织对于彻底切除肿瘤至关重要。我们的研究创新地利用了机器学习技术（随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）） ）与拉曼光谱一起简化和加速小鼠正常和晚期癌性乳腺组织的分化。这些模型的分类准确率分别为 RF 94.47%、SVM 96.76% 和 CNN 97.58%。据我们所知，这项研究是首次比较这三种机器学习技术根据拉曼光谱对乳腺癌组织进行分类的有效性。此外，我们创新性地识别了有助于小鼠癌组织和非癌组织分子特征的特定光谱峰。因此，我们的机器学习和拉曼光谱的综合方法为乳腺癌提供了一种非侵入性、快速的诊断工具，为乳腺癌提供了有前途的诊断工具。术中设置中的应用。© 2024。作者。
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BIOLOGICAL PROCEDURES ONLINE
2024 Sep 28
BinWang,YuePan,Yongj...
Metabolic and Immunological Implications of MME+CAF-Mediated Hypoxia Signaling in Pancreatic Cancer Progression: Therapeutic Insights and Translational Opportunities.
BIOLOGICAL PROCEDURES ONLINE
胰腺癌是一种毁灭性的恶性肿瘤，死亡率高、预后差、治疗选择有限。肿瘤微环境（TME）在肿瘤进展和治疗耐药中起着至关重要的作用。 TME 内的多个癌症相关成纤维细胞 (CAF) 亚群可以在不同状态之间切换，在胰腺癌中表现出抗肿瘤和促肿瘤功能。靶向成纤维细胞相关蛋白和其他基质成分似乎是对抗胰腺癌的一种有吸引力的方法。本研究采用单细胞转录组测序来鉴定胰腺癌中表达 MME（膜金属内肽酶）的 CAF。根据肿瘤分化、淋巴结转移和 T 期参数进行系统筛查，以识别和确认称为 MME CAF 的成纤维细胞亚群的存在。随后的分析包括时间研究、以缺氧信号通路为重点的细胞间通讯模式探索，以及胰腺癌微环境中 MME CAF 功能的研究。通路富集分析和临床相关性揭示了 MME 高表达与糖酵解、缺氧标志物和促癌炎症通路之间的密切关联。 MME CAF 的作用通过体内和体外实验得到验证，包括高通量药物筛选以评估潜在的靶向治疗策略。单细胞转录组测序揭示了具有高 MME 表达的肿瘤相关成纤维细胞，称为 MME CAF，在 TME 中表现出独特的终末期分化功能。 MME CAF 参与缺氧信号通路表明其通过细胞间通讯对胰腺癌进展产生潜在影响。 MME 高表达与胰腺癌患者糖酵解、缺氧标志物 (VEGF) 和促癌炎症途径增加相关，与较低的生存率、晚期疾病阶段和较高的癌基因突变率相关。动物实验证实，CAF 中 MME 表达升高会增加肿瘤负荷，促进免疫抑制微环境，并增强对化疗和免疫治疗的抵抗力。开发的MME CAF抑制剂IOX2（一种特异性脯氨酰羟化酶2（PHD2）抑制剂）与AG（紫杉醇 吉西他滨）和抗PD1疗法相结合，表现出良好的抗肿瘤作用，为靶向胰腺癌CAF中的MME提供了转化策略。研究结果强调了 MME CAF 通过塑造 TME 和影响关键通路在胰腺癌进展中的重要作用。针对 MME 提出了一种对抗该疾病的有前景的策略，对旨在破坏 MME CAF 功能和增强胰腺癌治疗功效的治疗干预具有潜在影响。© 2024。作者。
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COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
2024 Oct 14
XingZhang,JianboTong...
In-depth theoretical modeling to explore the mechanism of TPX-0131 overcoming lorlatinib resistance to ALKL1196M/G1202R mutation.
COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
许多间变性淋巴瘤激酶（ALK）抑制剂已获得临床批准，其中劳拉替尼（lorlatinib），特别是作为第三代药物，显示出针对各种耐药 ALK 单突变的功效。然而，劳拉替尼的持续临床使用导致出现了赋予劳拉替尼耐药性的 ALK 双突变，特别是 ALKL1196M/G1202R。 TPX-0131是目前正在开发的潜在第四代ALK抑制剂。 TPX-0131 表现出更广泛的抗 ALK 耐药突变活性，可有效抑制 26 种单点突变和各种双/三重突变，包括溶剂前沿突变和看门人突变。本研究首次通过建模、MD模拟、自由能计算和US模拟，全面阐明了TPX-0131克服lorlatinib对ALKL1196M/G1202R耐药的分子机制。结果表明，劳拉替尼与铰链区关键残基之间的相互作用受到L1196M/G1202R双突变的干扰，导致Glu1197与劳拉替尼之间重要氢键的破坏。对于 TPX-0131，L1196M/G1202R 突变增强了静电和范德华相互作用，主要在铰链区、G 环和 β 链中引起显着的构象变化。 TPX-0131 与残基 Arg1202、Met1199 和 Arg1120 的紧密结合有助于克服 ALKL1196M/G1202R 突变体中的洛拉替尼耐药性。这些研究结果预计将有助于深入了解 TPX-0131 治疗 ALKG1202R/L1196M 诱导的 NSCLC 耐药的机制以及优化 ALK 抑制剂。版权所有 © 2024 Elsevier Ltd。保留所有权利。
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COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
2024 Oct 12
MuhammadJunaid,BoWan...
Data-augmented machine learning scoring functions for virtual screening of YTHDF1 m6A reader protein.
COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
机器学习正在迅速推进药物发现过程，显着提高速度和效率。计算机辅助药物设计的创新主要是由基于结构和配体的方法驱动的。当目标的已知抑制剂数量有限时，通常首选数据增强策略来增强模型性能。在这项研究中，我们利用多种传统机器学习算法开发了基于结构的药物发现的预测机器学习模型，这些算法经过目标和配体动力学感知数据集的训练。为了说明我们的方法，我们提出了一个组合模型，该模型结合了分类和回归，利用 PLEC 特征来预测 YTHDF1 抑制剂。 YTHDF1 是一种参与 mRNA 翻译的关键 m6A 读取蛋白，与多种癌症有关，使其成为一个有前途的治疗靶点。由于 YTHDF1 蛋白独特的结合特性，使用通用评分函数的传统基于结构的虚拟筛选 (SBVS) 一直难以识别有效的 YTHDF1 抑制剂。为了克服这个问题，我们开发了 YTHDF1 特定的机器学习评分函数 (MLSF) 以增强 SBVS 功效。我们采用各种数据增强技术来生成综合数据集，其中包含配体和 YTHDF1 蛋白的多种构象。我们使用四种机器学习算法训练了 64 个特定于 YTHDF1 的 MLSF，并在十个测试集上对它们进行了评估，重点关注它们的预测和排名能力。我们的结果表明，具有蛋白质配体扩展连接指纹 (ANN-PLEC) 的人工神经网络优于其他 MLSF，始终实现 0.87 的高精确回忆曲线下面积 (PR-AUC)。这种方法显示出对活性分子数量有限的靶标的希望，为药物发现研究提供了一条可行的道路。 ANN-PLEC 评分函数在 GitHub 上免费提供，供其他研究人员访问和使用 https://github.com/JuniML/SBVS-YTHDF1/。版权所有 © 2024。由 Elsevier Ltd 发布。
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