使用综合索赔数据库调查日本乳腺癌患者围绕临床事件的阿片类药物处方状况。这是一项使用国家数据库（2009 年 4 月至 2020 年 3 月）的回顾性队列研究。目标患者在 2010 年 4 月或之后首次诊断出乳腺癌。按月份以及临床设施特征和地点对当月手术前后、骨转移前后以及死亡前诊断为乳腺癌的患者开出阿片类药物的百分比进行了分析。我们确定了 1 085 388 名目标患者，包括分别有 216~503、72~645 和 70~832 名患者的手术、骨转移和死亡事件数据。在手术当月服用阿片类药物的患者比例是整个研究期间最高的，≥70%。服用阿片类药物的患者比例在骨转移前增加，1个月后达到峰值，此后下降，但仍高于事件前。死亡前服用阿片类药物的患者比例随着时间的推移而增加，在死亡前 1 个月达到峰值 33.4%。处方因手术设施特征和设施位置而异；与其他活动相比，设施特征（包括位置）没有差异。在所有事件中，开出阿片类药物的患者比例始终低于其他国家报告的比例。我们显示了日本乳腺癌患者中临床事件的阿片类药物处方状态，包括一些取决于手术前后的设施特征的不同模式.© 作者 2024。由牛津大学出版社出版。

骨髓炎、骨肉瘤和骨质疏松症等复杂的骨病常常会导致人体无法自我修复的临界骨缺损，需要先进的骨移植材料来修复。我们制造了用大蒜提取物 (GE) 功能化的 3D 打印磷酸三钙骨支架。 GE 被封装在纳米乳液 (GE-NE) 中以提高生物利用度和稳定性。 GE-NE 的药物包封率约为 73%，平均粒径为 158 nm，zeta 电位为 -14.2 mV。 GE-NE 从支架上的释放在酸性和生理介质中均显示出受控的双相释放曲线。骨肉瘤研究结果表明，GE-NE 可使癌细胞生长减少约 88%，同时对骨形成细胞没有细胞毒性。与未功能化支架相比，功能化支架与革兰氏阳性金黄色葡萄球菌和革兰氏阴性铜绿假单胞菌的相互作用显示细菌生长大幅减少90%以上。这些发现证明了 GE-NE 处理的多孔支架在治疗骨相关疾病方面的潜力，特别是对于非承重应用。

由于生物医学领域可用注释的稀缺，临床自然语言处理提出了巨大的挑战，特别是当应用于低资源语言时。本文介绍了我们对与多语言临床文本中存在的症状、体征和发现相对应的临床实体的检测和标准化的贡献。为此，Biocreative VIII 会议的 SympTEMIST 共享任务中提出的三个子任务已得到解决。对于西班牙语语料库中的子任务 1 命名实体识别，采用了一种专注于在专有肿瘤学语料库上进行预训练的基于 BERT 的模型组件的方法。 SympTEMIST 的子任务 2 和 3 分别解决西班牙语和多语言语料库中的命名实体链接 (NEL)。我们处理这些子任务的方法遵循一种分类策略，该策略从通过对比学习训练的双编码器开始，为此探索了几种类似 SapBERT 的模型。为了将这种 NEL 方法应用于不同的语言，我们利用组织者提供的西班牙语特定领域医学概念的知识库来训练这些模型，并使用机器翻译工具将其翻译成其他感兴趣的语言。三个子任务中获得的结果建立了新的技术水平。因此，对于子任务 1，我们获得的精度结果为 0.804，F1 分数为 0.748，召回率为 0.699。对于子任务 2，当经过训练的双编码器后面跟着一个 WNT-softmax 分类层（该分类层使用 SNOMED-CT 项子集的嵌入平均值进行初始化）时，我们在 top-1 准确率方面获得了高达 5.5% 的性能增益。对于子任务 3，差异更加明显，当与 WNT-softmax 分类层相结合时，我们的多语言双编码器的性能优于除瑞典语之外的所有语言中分析的其他模型。因此，与最佳双编码器模型相比，葡萄牙语的 top-1 准确率提高了 13%，瑞典语的提高了 13.26%。数据库 URL：https://doi.org/10.1093/database/baae087.© 作者 2024 年。由牛津大学出版社出版。

学习完本文后，参与者应该能够： (1) 对涉及上颌骨的癌症相关的肿瘤学原理有广泛的了解。 (2) 从解剖学角度定义上颌骨切除缺损的各种类型及其相关发病率。 (3)了解上颌骨重建的目标和原则。 (4) 展示对各种类型上颌骨切除缺损的优点、局限性和替代重建方案的了解。癌症切除后上颌骨的重建在过去十年中不断发展。在虚拟手术技术进步和对牙科康复的日益关注的支持下，使用游离骨瓣的更复杂的工作流程已经变得更加普遍。身体中很少有重建需要恢复同样复杂的骨骼和软组织关系，对形态和功能都有影响，比如上颌骨。成功需要对缺损进行仔细的解剖学定义，了解重建的目标和原则，以及了解各种重建方案的相对优势和局限性。同样，由于没有一种技术是没有缺点的，并且上颌手术可能与显着的并发症相关，因此将患者和肿瘤背景与重建相匹配也同样重要。本文旨在为读者提供对这些核心因素的广泛概述。版权所有 © 2024 美国整形外科医生协会。

建议对预期寿命<12 个月的癌症患者进行姑息治疗。机器学习 (ML) 技术可以帮助预测癌症患者的生存结果，并可能有助于区分谁从姑息治疗支持中受益最多。我们的目的是探讨几个客观和主观自我报告变量的重要性。通过电子心理肿瘤学和姑息治疗自我评估筛查收集主观变量。我们使用这些变量来预测 1 年死亡率。2020 年 4 月 1 日至 2021 年 3 月 31 日期间，共有 265 名晚期癌症患者完成了患者报告的结果工具。我们记录了从电子健康记录中收集的客观和主观变量、自我报告的主观变量以及所有临床变量的组合。我们使用逻辑回归 (LR)、20 倍交叉验证、决策树和随机森林来预测 1 年死亡率。我们分析了接受者操作特征 (ROC) 曲线 - AUC、精确回忆曲线 - AUC (PR-AUC) - 以及 ML 模型的特征重要性。临床非患者变量在预测中的表现（LR 达到 0.81 [ROC- AUC] 和 0.72 [F1 评分]）比患者主观报告变量（LR 达到 0.55 [ROC-AUC] 和 0.52 [F1 评分]）更具预测性。比衡量主观负担的主观患者报告变量更具预测性。这些发现表明主观负担不能可靠地用于预测生存。需要进一步的研究来阐明使用机器学习自我报告的患者负担和死亡率预测的作用。

持久部分缓解 (PR) 和持久稳定疾病 (SD) 常见于接受阿特珠单抗联合贝伐单抗 (atezo-bev) 治疗的肝细胞癌 (HCC) 患者。本研究调查了这些患者的结果以及残留肿瘤的组织病理学。对 IMbrave150 研究的 atezo-bev 组进行了分析。根据 RECIST v1.1，PR 或 SD 持续超过 6 个月被定义为持久。为了进行组织学分析，对一组来自日本和台湾的真实世界患者进行了研究，这些患者在atezo-bev后接受了残余肿瘤切除术。在IMbrave150研究中，72例PR中的56例（77.8%）和41例（28.5%） 144 个 SD 中的 1 个被认为是耐用的。持久 PR 患者的中位总生存期无法估计，而持久 SD 患者的中位总生存期为 23.7 个月。持久 PR 患者的中位无进展生存期为 23.2 个月，持久 SD 患者的中位无进展生存期为 13.2 个月。在现实世界中，接受 atezo-bev 治疗的 32 名患者（23 名 PR 和 9 名 SD）总共切除了 38 个肿瘤。 PR 肿瘤的病理完全缓解 (PCR) 比 SD 肿瘤更常见 (57.7% vs 16.7%，P = 0.034)。 PCR 率与从atezo-bev 开始到切除的时间相关，对于开始atezo-bev 后8 个月以上切除的PR 肿瘤，PCR 率为55.6%（9 例中的5 例），该时间实际上与IMbrave150 使用的持久PR 定义相对应。我们没有发现可靠的放射学特征来预测残留肿瘤的 PCR。atezo-bev 组的持久性 PR 患者表现出良好的结果，这可能部分是由于 PCR 病变发生率高。 PCR病变的早期识别可能有助于后续的治疗决策。

通过医学图像分析使用机器学习 (ML) 进行癌症分期已经引起了各个医学学科的浓厚兴趣。当与创新的联邦学习 (FL) 框架相结合时，机器学习技术可以进一步克服与患者数据暴露相关的隐私问题。鉴于患者记录中经常存在不同的数据模式，在多模式学习框架中利用 FL 为癌症分期带来了巨大的希望。然而，现有的多模态 FL 工作通常假设所有数据收集机构都可以访问所有数据模态。这种过于简单化的方法忽略了只能访问系统内部分数据模式的机构。在这项工作中，我们引入了一种新颖的 FL 架构，其设计不仅可以适应数据样本的异质性，还可以适应跨机构数据模式固有的异质性/不均匀性。我们揭示了与 FL 系统中不同数据模式观察到的不同收敛速度相关的挑战。随后，我们提出了一种解决方案，通过设计专为多模态 FL 定制的分布式梯度混合和邻近感知客户端权重策略来应对这些挑战。为了展示我们方法的优越性，我们使用癌症基因组图谱计划 (TCGA) 数据湖进行实验，考虑不同的癌症类型和三种数据模式：mRNA 序列、组织病理学图像数据和临床信息。我们的结果进一步揭示了跨机构基于类别与基于类型的异质性对模型性能的影响和严重性，这拓宽了多模态 FL 文献中数据异质性概念的视角。

乳腺癌，尤其是三阴性乳腺癌患者的预后较差。这种疾病目前还没有有效的治疗方法。由于对化学疗法和放射疗法等传统疗法的抵抗，需要发现新的治疗策略来治疗这种疾病。 Ribociclib 是一种选择性 CDK4/6 抑制剂。大约 20% 的 HR 乳腺癌患者对 CDK4/6 抑制剂产生原发性耐药，超过 30% 的患者出现继发性耐药。由于大多数患者在 CDK4/6 抑制剂治疗期间会出现耐药性，因此治疗这种疾病变得更具挑战性。许多恶性肿瘤异常表达微小RNA（miR）-141，其参与多种细胞过程，包括耐药、增殖、上皮间质转化、迁移和侵袭。在本研究中，我们培养了MDA-MB-231和MCF- DMEM-F12 培养基中的 7 个细胞。通过MTT测定，我们测定了ribociclib对乳腺癌细胞的细胞毒作用，并测定了其IC50。然后，我们在两个时间点用 ribociclib 处理细胞：24 小时和 72 小时。之后，分离RNA并反转录为cDNA。最后，我们进行了 qRT-PCR 来评估 ribociclib 如何影响所需基因的表达水平。我们发现 ribociclib 可以以剂量和时间依赖性方式抑制细胞生长。我们检查了 4 个基因的 mRNA 表达。 ribociclib治疗后，CDK6和MYH10的mRNA表达下降（p < 0.01，p < 0.05）。 CDON mRNA 表达增加（p<0.05），但 ZEB1 mRNA 表达没有观察到显着变化。此外，miR-141 的 qRT-PCR 结果显示，用 ribociclib 处理 72 小时后，miR-141 的表达增加 (p<0.01)。版权所有：© 2024 Baghermanesh 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。

在肿瘤发展过程中，通常被 Polycomb 抑制复合物 (PRC) 沉默的启动子 CpG 岛变得 DNA 高甲基化。从头 DNA 甲基转移酶 [DNMT] 在 PRC 调控区域催化 CpG 甲基化的分子机制仍不清楚。在这里，我们报道了 DNMT3A 长亚型 (DNMT3A1) 氨基末端区域与携带 PRC1 介导的组蛋白 H2A 赖氨酸-119 单泛素化 (H2AK119Ub) 的核小体复合的冷冻电子显微镜结构。我们鉴定了 DNMT3A1 氨基末端内结合 H2AK119Ub 和核小体酸性补丁的区域。这种双齿相互作用是 DNMT3A1 与细胞中 H2AK119Ub 修饰的染色质有效结合所必需的。此外，DNMT3A1 向 Polycomb 靶基因的异常重新分布重现了癌症相关 DNA 高甲基化特征，并在细胞分化过程中抑制其转录激活。通过破坏 DNMT3A1-酸性贴片相互作用可以挽救这种效应。总之，我们的分析揭示了一个对于介导启动子 CpG 岛 DNA 高甲基化（癌症的主要分子标志）至关重要的结合界面。

在女性中，乳腺癌 (BC) 是最常见的癌症，尽管诊断和治疗取得了进步，但 20-30% 的早期 BC 患者会出现转移性疾病。转移性BC被认为是一种不治之症，占BC相关死亡的90%，只有26%的转移性患者达到5年生存率。因此，对于预防或治疗早期乳腺癌患者的转移的需求尚未得到满足。双膦酸盐 (BP) 是骨吸收的有效抑制剂，广泛用于预防骨质疏松症和其他骨骼疾病，以及治疗 BC 患者的继发性骨癌。此外，BP 的直接抗癌活性已在原发性肿瘤模型中得到证实。然而，这些研究受到限制，因为需要远远高于临床范围的剂量，以克服 BP 对骨骼的高亲和力和在肿瘤本身的积聚不良，这会导致毒性，包括颌骨坏死。为了减少 BP 剂量、提高生物利用度和直接抗癌活性，我们使用 RALA (R-) 肽递送系统与含氮 BP 利塞膦酸盐 (R-RIS) 形成高度稳定的纳米颗粒。体外研究表明，与 RIS 相比，R-RIS 纳米颗粒增加了细胞毒性并减少了转移性 BC 细胞的增殖、迁移、侵袭和粘附等转移特征。此外，在体内模型中，R-RIS 增加了肿瘤积累，同时仍保持与单独 RIS 相似的骨积累。肿瘤积累的增加与肿瘤体积和肺转移的减少相对应。 R-RIS 具有与标准化疗联合用于治疗原发性 BC 及其转移的巨大潜力，同时仍具有骨吸收抑制特性。