针对慢性肾脏疾病（CKD）的进展，有针对性的全身性炎症调节剂表现出许多潜力，但特定炎症因子与CKD之间的因果关系仍然不确定。我们使用了对8,293个芬兰个体进行的41个血清细胞因子的全基因组关联研究，并进行了双向的两样本Mendelian随机化（MR）分析。此外，我们还通过遗传学预测分析评估了炎症因子与CKD，估计的肾小球滤过率（eGFR），透析，CKD快速进展和eGFR快速下降等5种表型之间的因果关系。其中，倒权方差估计（IVW）作为主要的MR方法，MR-Egger、加权中位数和MR-多基因效应残差和异常值（MR-PRESSO）用于敏感性分析。Cochrane的Q检验用于异质性测试。我们使用留一法来确保MR结果的稳定性，并使用Bonferroni校正来评估因果关系的强度。共有17种细胞因子与不同的肾脏结果相关联。在经过Bonferroni校正测试后，更高的肿瘤坏死因子α水平与eGFR快速下降相关（OR = 1.064，95% CI 1.028 - 1.103，P = 0.001），更高的白细胞介素-4水平与eGFR增加相关（β = 0.003，95% CI 0.001 - 0.005，P = 0.002），更高的生长调节性肿瘤基因α（GROα）水平与CKD风险增加相关（OR=1.035，95% CI 1.012 - 1.058，P = 0.003）。相反，对CKD的遗传易感性与GROα的增加以及eGFR的降低可能导致干细胞因子的增加。我们没有发现在分析过程中的水平性多基因效应。我们在遗传学预测水平发现了与引发和进展CKD有关的炎症因子的因果关系。Copyright © 2023 Li, Li, Liu, He, Dong, Dong and Zhang.

肺部结节的计算机断层扫描（CT）征象在指示结节恶性和准确自动分类上起着重要作用，而精确的自动分类有助于医生提高其诊断效率。然而，鲜有涉及结节征象多标签分类（MLC）的相关研究。此外，获取带标签数据的难度也在很大程度上限制了这一研究方向。为解决这些问题，提出了一种结节征象多标签自动分类系统，该系统由一个三维（3D）卷积神经网络（CNN）和一种高效的新半监督学习（SSL）框架组成。我们的实验使用了两个数据集：肺结节分析16（LUNA16），这是一个用于肺结节分类的公共数据集，以及一个包含结节征象的私有数据集。私有数据集包含641个结节，其中454个结节由放射科医生标注了6个重要征象。我们的分类系统由两个主要部分组成：一个3D CNN模型和一种名为不确定性感知自训练框架加一致性正则化（USC）的SSL方法。在该系统中，使用带标签数据进行有监督训练，并同时使用基于不确定性和置信度的策略选择伪标签样本进行无监督训练，从而共同实现模型优化。对于结节征象的多标签分类，我们提出的3D CNN在均值平均精度（mAP）为0.870和均值曲线下面积（AUC）为0.782方面取得了令人满意的结果。在半监督实验中，相比于有监督学习，我们提出的SSL方法将mAP提高了7.6%（从0.730提高到0.806），将均值AUC提高了8.1%（从0.631提高到0.712）；因此，它高效利用了无标签数据，并与最近先进的方法相比，实现了卓越的性能改进。我们用提出的3D CNN实现了肺结节征象的最佳多标签分类。我们提出的SSL方法也为3D医学图像的多标签分类任务中可能存在的有限标签数据提供了高效的解决方案。2023 Quantitative Imaging in Medicine and Surgery.版权所有。

背景：结直肠癌（CRC）是全球最常见的癌症类型之一。由于II/III期CRC肿瘤生物学上的内在异质性，存在生存悖论。铁死亡（ferroptosis）与肿瘤的进展密切相关，铁死亡相关基因可以作为预测癌症预后的新型生物标志物。方法：从FerrDb和KEGG数据库检索铁死亡相关基因。共纳入了来自9个独立数据集的1,397个样本，其中有4个数据集合并为训练数据集，用于训练和构建模型，并在其余数据集中进行验证。我们基于10折交叉验证（CV）或自助重采样算法，使用83种组合的10种算法开发了一个机器学习框架，以识别最稳健和稳定的模型。进行了C指数和ROC分析以评估其预测准确性和判别能力。随后进行了生存分析，并进行了单因素和多因素Cox回归分析，以评估所鉴定的标志物的性能。结果：通过Lasso和plsRcox的组合识别了与铁死亡相关的基因（FRG）标志，共由23个基因组成。与普通的临床病理特征（如年龄和分期）、分子特征（如BRAF突变和微卫星不稳定性）以及几个已发表的标志物相比，FRG标志在预测CRC预后方面表现更好。该标志进一步分为高风险组和低风险亚组，其中高FRG标志在所有收集的数据集中都表示预后不良。敏感性分析显示FRG标志仍然是一个显著的预后因素。最后，我们开发了一个评估预后的诊断图和决策树。结论：FRG标志可以准确选择高风险II/III期CRC人群，并帮助优化精准治疗以改善他们的临床预后。版权 © 2023 Wang, Ma, Teng, Man, Zhang, Liu, Zhang, Chong, Chen and Lu.

背景：白细胞介素-2（IL-2）是第一个具有免疫调节功能的抗癌药物。虽然经过实验证明它对转移性肾细胞癌和转移性黑色素瘤具有疗效，但高剂量IL-2（HDIL-2）的临床应用受到限制，因为其半衰期短且有严重的副作用，如血管渗漏综合征（VLS）或毛细血管泄漏综合征（CLS）。然而，目前还没有找到克服这个问题的方法。方法：我们通过之前的研究发现了一种内皮功能障碍阻断剂CU06-1004，并与IL-2免疫疗法联合治疗，以确认其对HDIL-2诱导的内皮通透性的抑制作用。在小鼠体内模型中，将CU06-1004与HDIL-2共同给药4天。药物注射后，牺牲小鼠，进行埃文斯蓝染色。结果：体外实验中，HDIL-2处理降低了HUVEC的稳定性，而与CU06-1004联合处理可拯救这一效应。在我们的小鼠模型中，CU06-1004与HDIL-2的联合给药通过使内皮细胞恢复正常来预防HDIL-2诱导的血管渗漏。值得注意的是，HDIL-2和CU06-1004的联合治疗显著减少了B16F10黑色素瘤小鼠模型中的肿瘤生长。结论：我们的数据表明，CU06-1004作为一个潜在的抗癌药物候选剂不仅可以预防HDIL-2诱导的VLS，还可以增强HDIL-2免疫疗法的抗癌效果。版权所有© 2023 Park，Lee，Kim，Kim和Kwon。

乳腺癌是全球妇女最常见的恶性肿瘤，尽管在癌症的检测、治疗和管理方面取得了显著进展，但仍然是导致女性恶性肿瘤相关死亡的主要原因。近年来，对乳腺癌的基础生物学的了解和新的诊断和治疗策略的创立在研究中得到了重新关注。在乳腺癌的发生和传播过程中，一群名为激酶的酶非常重要。小分子激酶抑制剂已成为乳腺癌治疗中一种有希望的药物类别，因为它们具有针对与癌症生长和进展相关的激酶的特异性靶向能力。阻断这些激酶及其激活的信号通路的靶向治疗措施已完全改变了乳腺癌的治疗方式。许多这些靶向治疗措施已经通过临床试验获得了乳腺癌治疗的批准，并显示出很高的疗效。CDK4/6 抑制剂，如帕博西尼、阿贝马西尼和里博西尼，EGFR 抑制剂，如吉非替尼和厄洛替尼，以及HER2靶向小分子激酶，如奈拉替尼和图卡替尼，是一些已经显示出治疗乳腺癌潜力的例子。然而，乳腺癌靶向药物的开发仍然存在困难，例如确定哪些患者亚群会从这些治疗中获益以及应对药物耐药问题。尽管存在这些困难，针对乳腺癌的激酶靶向治疗仍然具有很大的潜力。随着基因组学和蛋白质组学技术的进步，通过识别新的靶点和生物标志物，定制药物的开发将继续推动。版权所有 © 2023 Bansal, Pandey and Ruwali.

肿瘤细胞对凋亡的不敏感性是抗化疗的主要机制。Smac/DIABLO模拟物被证明能有效克服因抗凋亡蛋白XIAP、cIAP1和cIAP2过度表达而导致的癌症获得性抗凋亡。本文描述了一种能够选择性激活癌细胞凋亡的双靶向肽。这个复合物由携带绑定αvβ3整合素配体的Smac/DIABLO短序列的荧光介孔有机硅纳米颗粒组成。双靶向肽@PMO在αvβ3阳性的HeLa细胞中对比αvβ3阴性的Ht29细胞表现出显著较高的毒性。在一系列αvβ3阳性的癌细胞中，@PMO与奥沙利铂的联合应用展示了协同效应，而XIAP过表达或整合素β3沉默能够克服其毒性。@PMO成功被αvβ3阳性细胞吸收，使其在许多癌症类型中能够重新敏感于凋亡。版权所有©2023 Di Giorgio、Ferino、Huang、Simonetti、Xodo和De Marco。

干扰素基因刺激剂（STING）是从感知细胞质DNA开始启动先天性免疫反应的关键调节因子。最近的研究揭示了cGAS-STING信号通路在多种癌症类型的肿瘤发展和进展中起到了关键作用。本研究进行了一项荟萃分析，旨在探讨STING的免疫表达与不同实体肿瘤患者的生存结果之间的关系。从PubMed、Embase和Web of Science检索与目标相关的研究。包括2,345名患者的11项研究符合分析条件。肿瘤细胞中的STING表达与改善无病生存/无复发生存（DFS/RFS）有关（HR = 0.656，95% CI = 0.455-0.946，p = 0.024），但与总生存期（OS）无关（HR = 0.779，95% CI = 0.534-1.136，p = 0.194）。然而，间质细胞中的STING表达与DFS/RFS和OS无明显相关性（HR = 0.979，95% CI = 0.565-1.697，p-value = 0.940和HR = 1.295，95% CI = 0.845-1.985，p = 0.235，分别）。在亚组分析中，肿瘤细胞中的STING表达与较好的DFS相关（HR = 0.622，95% CI = 0.428-0.903，p = 0.012）。在肿瘤细胞中，有利的DFS/RFS与单变量分析和胃肠系统的研究相关（HR = 0.667，95% CI = 0.482-0.923，p = 0.015和HR = 0.566，95% CI = 0.330-0.971，p = 0.039）。肿瘤细胞中的STING表达与实体肿瘤的有利结果相关。https://www.crd.york.ac.uk/prospero/，注册编号：CRD42023427027。版权所有©2023 Kim, Cho, Jin, Jin和Kang。

组蛋白去乙酰酶（HDACs）是一类依赖锌（Zn）的金属酶，负责表观遗传修饰。HDACs与组蛋白蛋白质主要相关，其在DNA水平上调控基因表达。乙酰化（通过组蛋白乙酰转移酶（HATs））和脱乙酰化（通过HDACs）对组蛋白和非组蛋白蛋白进行修饰，改变DNA的缠绕状态，从而影响下游基因表达 。在过去的二十年中，HDACs得到了广泛的研究，指出它们与一系列疾病有关，其中HDACs的失调与疾病的发生和进展密切相关，尤其是癌症、神经退行性疾病、HIV和炎症性疾病。作为这些生化途径调节因子，HDACs被确定为一个有吸引力的治疗靶点。本综述总结了开发HDAC抑制剂（HDACis），特别是I类HDACs方面的药物研发工作，重点关注这些抑制剂的药物化学、结构设计和药理学 。© 作者（2023）。

结直肠癌发展的复杂机制与表观遗传修饰密切相关，由癌基因过表达和/或失活引起。组蛋白修饰酶催化组蛋白修饰，改变基因表达，对结直肠癌的发展和进展起到关键作用。目前，对组蛋白乙酰化、甲基化和磷酸化的研究较为频繁，其在结直肠癌发展中的机制更为清晰。本文详细阐述了组蛋白修饰在结直肠癌发展中的表观遗传学作用，并讨论了利用组蛋白修饰作为结直肠癌治疗的生物标志物和治疗靶点的最新进展。本综述旨在证明组蛋白修饰在结直肠癌中作为新的治疗靶点的重要作用，并为其提供的新型诊断和治疗选择提供深入见解。© 2023 伦敦大学学院（UCL）和约翰·威立出版有限公司。

多年来，恶性淋巴瘤的治疗一直由许多具有心脏毒性的药物代表，特别是蒽环类药物、环磷酰胺和胸腔放疗。尽管它们已经在临床实践中应用了几十年，但心脏毒性的精确机制和有效的预防仍然是研究的一部分。在本文中，我们讨论了恶性淋巴瘤化疗方案中最常用的抗癌药物，重点关注心脏毒性的分子机制的新见解。在分子水平上理解毒性可能揭示了心脏保护支持治疗的可能靶点，或者优化当前的治疗方案。此外，我们还回顾了新型的特异性靶向治疗及其在心肌肿瘤学中的挑战。© 2023 Rihackova, Rihacek, Vyskocilova Valik and Elbl.