髓母细胞瘤是最常见的儿童恶性脑肿瘤，分为四个主要分子亚组，但第3组和第4组肿瘤难以细分且预后较差。需要快速的护理点诊断和预后分析来改善髓母细胞瘤的风险分层和管理。 N6-甲基腺苷 (m6A) 是一种常见的 RNA 修饰，长链非编码 RNA (lncRNA) 在肿瘤进展中发挥核心作用，但它们对髓母细胞瘤基因表达和相关临床结果的影响尚不清楚。在这里，我们分析了 469 个髓母细胞瘤肿瘤转录组，以鉴定与 m6A 调节因子共表达的 lncRNA。使用 LASSO-Cox 分析，我们确定了与总生存率显着相关的五基因 m6A 相关 lncRNA 特征 (M6LSig)，并将其组合在预后临床列线图中。利用 67 个 m6A 相关 lncRNA 的表达，使用 XGBoost 机器学习算法生成亚组分类模型，其分类准确率≥90%，包括第 3 组和第 4 组样本。所有 M6LSig 基因与肿瘤微环境中至少一种免疫细胞类型丰度显着相关，风险评分与 CD4 初始 T 细胞丰度呈正相关，与滤泡辅助 T 细胞和嗜酸性粒细胞呈负相关。在第 3 组髓母细胞瘤细胞系 (D425-Med) 中敲除关键 m6A 写入基因 METTL3 和 METTL14 会减少细胞增殖，并上调我们在计算机分析中发现的许多 M6LSig 基因，这表明标志基因在髓母细胞瘤中具有功能。这项研究强调了 m6A 依赖性 lncRNA 在髓母细胞瘤预后和免疫反应中的关键作用，并为可在临床环境中快速部署的实用临床工具奠定了基础。© 2024。作者。

部署和获取最先进的精准医疗技术仍然是在资源匮乏地区提供公平的全球癌症护理的基本挑战。近年来数字病理学的扩展及其与诊断人工智能算法的潜在接口为实现个性化医疗的民主化提供了机会。然而，当前的数字病理工作站的成本高达数千至数十万美元。随着许多低收入和中等收入国家癌症发病率的上升，低成本自动化诊断工具的验证和实施对于帮助医疗保健提供者应对日益增长的癌症负担至关重要。这里我们介绍一种低成本（230 美元）工作站用于由开源组件组成的数字幻灯片捕获和计算分析。当深度学习模型用于评估使用此开源工作站捕获的病理图像与使用常见的、昂贵得多的硬件捕获的图像时，我们分析了深度学习模型的预测性能。验证研究评估了三个不同数据集和预测模型的模型性能：头颈鳞状细胞癌（HPV 阳性与 HPV 阴性）、肺癌（腺癌与鳞状细胞癌）和乳腺癌（浸润性导管癌与浸润性小叶癌）。与传统的病理图像捕获方法相比，使用开源工作站（包括低成本显微镜设备）进行的低成本数字载玻片捕获和分析与乳腺、肺和 HNSCC 分类的准确度相当的模型性能相关。在患者分析层面，HNSCC HPV 状态预测的 AUROC 为 0.84，肺癌亚型预测的 AUROC 为 1.0，乳腺癌分类的 AUROC 为 0.80。 尽管图像质量下降和低功耗计算硬件，我们仍能保持模型性能，这表明它是可以大幅降低与为数字病理学应用部署深度学习模型相关的成本。改善尖端诊断工具的获取可能为减少高收入和低收入地区之间癌症护理的差异提供一条途径。该项目的资金（包括人员支持）是通过 NIH/NCIR25-CA240134、NIH/NCIU01-CA243075 的赠款提供的、NIH/NIDCRR56-DE030958、NIH/NCIR01-CA276652、NIH/NCIK08-CA283261、NIH/NCI-SOAR25CA240134、SU2C（抵抗癌症）范可尼贫血研究基金 - Farrah Fawcett 基金会头颈癌症研究团队资助，以及欧盟地平线计划 (I3LUNG)。版权所有 © 2024。由 Elsevier B.V. 出版。

肿瘤异质性是指肿瘤细胞之间观察到的多样性：不同肿瘤之间（肿瘤间异质性）和单个肿瘤内（肿瘤内异质性）。这些细胞可以表现出不同的形态和表型特征，包括细胞形态的变化、转移潜力和患者治疗反应的变异性。因此，全面了解这种异质性对于破译可能具有诊断和治疗价值的肿瘤特异性机制是必要的。需要创新和多学科的方法来理解这一复杂的特征。在这种背景下，蛋白质基因组学已成为整合基因组学和蛋白质组学等组学领域的重要资源。通过结合从下一代测序（NGS）技术和质谱（MS）分析中获得的数据，蛋白质基因组学旨在提供肿瘤异质性的全面视图。这种方法揭示了与肿瘤亚型相关的分子改变和表型特征，有可能识别治疗生物标志物。取得了许多成就；然而，尽管基于蛋白质组学的方法不断取得进展，但仍然存在一些挑战：特别是敏感性和特异性的限制以及缺乏最佳研究模型。本综述强调了蛋白质基因组学对表征肿瘤表型的影响，重点关注其在不同临床和临床前模型中用于肿瘤表型表征的关键挑战和当前局限性。

胰腺神经内分泌肿瘤（PanNET）代表具有不同临床结果的分化良好的内分泌肿瘤。使用当前的肿瘤分级系统预测患者的结果具有挑战性。此外，针对 PanNET 的传统全身治疗方案（例如生长抑素类似物或细胞毒性化疗）非常有限。为了解决这些问题，我们使用综合蛋白质组学对 PanNET 进行了表征，并确定了四种亚型。两种蛋白质组亚型显示出高复发率，表明当前分类忽略了临床侵袭性。缺氧和炎症途径在临床侵袭性亚型中显着丰富。详细分析揭示了缺氧条件下通过糖酵解上调和氧化磷酸化下调进行的代谢适应。炎症特征分析表明，免疫抑制分子在免疫热肿瘤中富集，可能是免疫治疗的靶点。在这项研究中，我们表征了分化良好的 PanNET 的临床侵袭性蛋白质组亚型，并确定了候选治疗靶点。© 2024 由 Elsevier Inc. 出版。

非侵入性癌症诊断和预后的一种有前途的方法是通过唾液生物标志物。通过利用唾液的独特特征和生物标志物研究取得的进展，这些标志物可以为更广泛的恶性肿瘤提供更准确的诊断。人们试图彻底研究用于肿瘤预后和诊断的唾液生物标志物领域，重点是它们在各种癌症形式中的应用。使用预先确定的搜索标准在众多数据库中系统搜索 2009 年至 2021 年的同行评审论文。纳入标准中包括了专注于不同类型癌症的唾液生物标志物的检测、验证和临床应用的研究。初步找到238篇文章，其中15篇相关文章满足收录要求。收集有关研究目的、方法、结果和结论的信息以进行数据提取。我们通过主题分析确定了反复出现的主题、模式和矛盾。我们还评估了用于肿瘤诊断和预后的最先进的唾液生物标志物。一项重大发现是鉴定出唾液中与多种癌症相关的生物分子，包括胰腺癌、口腔癌、乳腺癌、肺癌和胃癌。越来越多的证据证明基于唾液的诊断在肿瘤学中的价值。这是由于新的检测方法以及唾液蛋白质组学和基因组学的发展。外泌体和微泡作为唾液生物标志物的鉴定提供了对癌症病因和进化的分子理解，从而为诊断和治疗开辟了新途径。由于唾液的独特特性和生物标志物研究的进步，唾液生物标志物是一种用于早期检测和预测癌症的非侵入性方法。这场潜在的革命可以改善患者的治疗效果并减少癌症相关的死亡。版权所有 © 2024，Ghosh 等人。

在前瞻性研究中，真实世界数据 (RWD) 外部控制臂的使用正在增加。其优势，包括立即获得对照人群，必须与满足证据标准的要求相平衡。要解决 RWD 研究方法是否以及在多大程度上与随机临床试验中使用的标准方法进行比较的问题。从 2000 年 1 月 1 日到 2023 年 10 月 23 日，在 4 个电子数据库和 Google Scholar 中进行了搜索。如果研究将临床试验中的干预组与 RWD 对照组在血液系统癌症患者中进行比较，则纳入系统评价。如果它们是在 2000 年至 2023 年之间发表的。我们确定了 32 项前瞻性干预研究，其中纳入了血液癌症患者 RWD 来源的外部对照数据。所有研究共纳入了来自干预组的 4306 名患者和来自 RWD 对照组的 10594 名患者。只有 2 项研究 (6%) 纳入了前瞻性收集的 RWD。 7 项研究 (22%) 将完整的试验纳入标准应用于 RWD 队列。 4 项研究（13%）公布了 RWD 的统计分析计划和预定用途。共有 23 项研究 (72%) 对试验和 RWD 队列应用了匹配算法，包括人口统计、疾病和/或治疗相关特征的匹配。终点标准与 8 项研究中的试验相同 (25%)。相比之下，12 项研究 (38%) 使用了不同的终点，12 项研究 (38%) 没有提供 RWD 的终点定义。十二项研究 (38%) 的中位随访差异小于一年。八项研究 (25%) 报告了试验组的毒性效应数据，其中 5 项研究报告了 RWD 组的毒性效应数据。 在这项系统评价中，观察到 RWD 临床试验资格标准的应用、统计严谨性和匹配方法的应用、终点的定义、随访和不良事件的报告，这可能会挑战使用 RWD 的研究中报告的结论。

免疫检查点抑制剂（ICIs）彻底改变了癌症治疗；然而，伴随的免疫相关不良事件（irAE）会导致高发病率和偶发死亡率。危及生命的 irAE 可能需要永久停止 ICI，即使对于肿瘤反应呈阳性的患者也是如此。因此，必须全面定义 irAE 谱，以帮助围绕开始 ICI 治疗进行个体化决策。定义不可逆且危及生命的 irAE：ICI 诱发的糖尿病的发病率、危险因素和临床谱。在学术综合医疗保健系统中进行的队列研究检查了 2010 年 7 月至 2022 年 1 月期间接受 ICI 治疗的 14328 名成年患者，其中包括 64 名患有 ICI 诱发糖尿病的患者。数据分析时间为 2022 年至 2023 年。人工确认诱发糖尿病；在诊断和一年随访时进行了详细的临床表型分析。对于 862 名患者，可以获得基因分型数据，并确定了 1 型糖尿病的多基因风险。对于 ICI 诱发的糖尿病病例和对照，比较了人口特征、合并症、肿瘤类别和 ICI 类别。在 ICI 诱发的糖尿病病例中，在诊断和 1 年随访时检查了血糖生理学标志物。对于具有可用基因分型的患者，计算已发表的 1 型糖尿病多基因评分 (T1D GRS2)。 在 14328 名参与者中，6571 名 (45.9%) 是女性，中位年龄 (范围) 为 66 (8-106) 岁。在接受 ICI 治疗的患者中，ICI 诱发的糖尿病患病率为 0.45%（14328 例患者中的 64 例），发病率为每 10 万人年 124.8 例。既往存在 2 型糖尿病（比值比 [OR]，5.91；95% CI，3.34-10.45）和联合 ICI 治疗（OR，2.57；95% CI，1.44-4.59）是 ICI 诱发糖尿病的重要临床危险因素。 T1D GRS2 与 ICI 诱发的糖尿病风险相关，对于 T1D GRS2 前十分之一的患者，OR 为 4.4（95% CI，1.8-10.5），证明自发性自身免疫与 irAE 之间存在遗传关联。根据自身抗体和残余胰腺功能，ICI 诱发的糖尿病患者分为 3 种不同的表型类别，初始表现的严重程度各不相同。对 14328 名接受 ICI 治疗的患者进行分析，从 ICI 开始后进行随访，确定了发病率、危险因素以及 ICI 诱发的糖尿病的临床谱。在器官特异性 irAE 中广泛实施这种方法可能会增强对这些疾病的诊断和管理，随着 ICI 治疗迅速扩展到治疗多种癌症并在治疗的早期阶段使用，这一点变得尤为重要。

最近的研究调查了免疫检查点抑制剂（ICIs）与（新）辅助化疗联合治疗早期乳腺癌的情况。然而，关于整合这一策略的最佳方法一直存在争论。 评估新辅助 ICI 与跨分子表型的病理完全缓解 (pCR) 的关联，量化 ICI 超出 pCR 状态的生存获益，并估计发病率于 2023 年 12 月 10 日检索了 PubMed 数据库，以确定所有潜在的合格研究。评估早期乳腺癌（新）辅助 ICI 联合化疗的随机临床试验 (RCT)。从合格的 RCT 中提取数据由2位审稿人。进行了提取的个体患者数据荟萃分析和试验水平随机效应荟萃分析。结果包括 pCR、有或没有 pCR 患者的无事件生存期 (EFS) 以及不良事件。使用分层 Cox 比例风险回归模型估计风险比。涉及 5114 名患者的 9 项 RCT 符合纳入标准（2097 名三阴性乳腺癌 [TNBC]、1924 名激素受体阳性 [HR]/ERBB2 阴性 [ERBB2-] 和1115 ERBB2 肿瘤）。在 TNBC 中，无论程序性细胞死亡配体 1 (PD-L1) 状态如何，添加 ICI 都与 pCR 率改善相关（绝对改善，>10%）。在HR/ERBB2-肿瘤中，ICIs的施用仅在PD-L1阳性(PD-L1)群体中与pCR改善相关(绝对改善，12.2%)，而在ERBB2肿瘤中没有观察到任何益处。在达到 pCR 的 TNBC 患者中，添加 ICI 与 EFS 改善相关（风险比，0.65；95% CI，0.42-1.00），使用 ICI 的 5 年 EFS 为 92.0%，而未使用 ICI 的 5 年 EFS 为 88.0% 。在有残留病灶的患者中，ICIs 还显示出更好的 EFS（风险比，0.77；95% CI，0.61-0.98），使用 ICI 的 5 年 EFS 为 63.3%，不使用 ICI 的 5 年 EFS 为 56.1%。对于 pCR 或残留疾病的患者（所有风险比 >1），辅助 ICI 并未显示数值改善。在新辅助治疗期间，ICI 引起的 3 级或以上免疫相关不良事件的发生率为 10.3%。这些研究结果表明，新辅助 ICI 治疗可改善早期 TNBC 和 PD-L1 HR /ERBB2- 肿瘤的疗效结果，且可接受的治疗效果良好。安全概况；然而，辅助 ICI 没有观察到任何益处。考虑到与 ICI 相关的财务和毒性成本，未来的研究应优先确定最有可能从新辅助化疗中添加 ICI 中受益的患者。

本研究旨在分析和比较甲状腺乳头状癌 (PTC) 亚型的超声特征，以确定超声 (US) 是否有助于区分特定亚型。这项回顾性研究纳入了 133 名患者，根据第五版，诊断出 142 个经组织病理学证实的 PTC。 2013 年 1 月至 2023 年 5 月期间世界卫生组织对甲状腺肿瘤的分类。基于美国放射学院和欧洲甲状腺成像和报告数据系统 (TIRADS) 的美国特征以及结节的组织病理学特征进行了评估和比较。组织病理学分析得出 55 (38.7%) 经典 PTC、32 例 (22.5%) 侵袭性包膜滤泡变异型 (IEFV) PTC、20 例 (14.1%) 嗜酸细胞亚型、14 例 (9.9%) 具有乳头状核特征的非侵袭性滤泡性甲状腺肿瘤 (NIFTP)、 11 例 (7.8%) 浸润性滤泡亚型、7 例 (4.9%) 高细胞亚型、2 例 (1.4%) 实性亚型和 1 例 (0.7%) 弥漫性硬化亚型。美国的发现表明恶性肿瘤，例如形状高于宽度、边缘不规则、回声灶和较高的 TIRADS 类别，在具有经典 PTC 和高细胞亚型的结节中更常见，与其组织病理学特征一致。相反，IEFV-PTC 和 NIFTP 很少表现出这些高风险超声特征。嗜酸细胞亚型的超声表现更常与 IEFV-PTC 重叠，但具有较大结节直径和较高 TIRADS 评分的低回声/极低回声结节可能有利于该亚型的诊断。某些亚型的超声特征可以指导有关形状、边缘的鉴别诊断、回声灶和 TIRADS 结节类别；然而，仅使用美国图像尚无法确定明确的子类型。版权所有 © 2024 Hekimsoy、Ertan、Serin、Karabulut 和 Özbek。

尽管描述性研究发现甲状腺功能障碍（TD）与斑秃（AA）之间存在关联，但 TD 与 AA 之间的因果关系仍不清楚。本研究的目的是调查两者之间的因果关系以及具体方向。我们进行了大规模、两个样本的孟德尔随机化 (MR) 分析，以检查 TD（例如格雷夫斯病 (Graves’isease) GD）、桥本甲状腺炎（HT）、甲状腺癌（TC）、促甲状腺激素（TSH）、促甲状腺激素释放激素（TRH）等）和AA。 TD 和 AA 的全基因组关联研究 (GWAS) 摘要统计数据来自 IEU OpenGwas 项目。以逆方差加权（IVW）法作为评价TD与AA之间因果关系的主要分析方法，辅以加权中位数、MR-Egger、简单模式和加权模式。此外，还进行了敏感性分析以评估研究结果的可靠性。我们的研究发现，HT（IVW OR = 1.396，95% CI 1.030-1.892，P=0.031）和甲状腺功能减退症（IVW OR = 1.396，95% CI 1.030-1.892，P=0.031）中的单核苷酸多态性（SNP） = 1.431, 95% CI 1.138-1.799, P=0.002) 显着增加 AA 风险。反向MR分析表明，对AA的遗传易感性（β=-0.029，95%CI=-0.051至-0.007，P=0.009）可能是TRH的风险。阳性MR分析观察到其他TD与AA之间没有统计学上显着的因果关系（IVW P>0.05）。反向 MR 分析还显示，除 TRH 之外，AA 与其他 TD (IVW P>0.05) 之间没有统计学显着相关性。此外，还进行了额外的敏感性分析，包括留一检验、异质性检验和多效性检验，以评估结果的稳健性。这项研究对 TD 和 AA 之间的因果关系进行了非常全面的分析，提供令人信服的遗传证据支持 TD 与斑秃之间的因果关系。揭示了AA患者的一些病因，对于AA患者的管理和治疗具有重要意义。版权所有©2024高、李、宋、高、陈。