本研究的目的是开发一种基于放射组学的算法，用于在 CT 上识别小胰腺神经内分泌肿瘤（PanNET），并评估其在手动和自动分割中的稳健性，探索自动筛查的可行性。病理证实的 T1 期 PanNET 的患者和健康患者回顾性地确定了接受双相 CT 成像的对照。对胰腺和肿瘤进行手动分割，然后使用预训练的神经网络生成自动胰腺分割。分别在动脉期和静脉期的两个分割体积中独立提取了总共 1223 个放射组学特征。最终选择了十个特征来训练分类器来识别 PanNET 和控件。该队列被分为训练集和测试集，并使用接受者操作特征曲线 (AUC) 下面积、特异性和敏感性来评估分类器的性能，并与两名对诊断不知情的放射科医生进行比较。共有 135 名患者使用 142 个 PanNET ，并包括 135 名健康对照者。共有 168 名女性和 102 名男性，平均年龄为 55.4 ± 11.6（标准差）岁（范围：20-85 岁）。 PanNET 尺寸中位数为 1.3 厘米（Q1，1.0；Q3，1.5；范围：0.5-1.9）。动脉期 LightGBM 模型在测试集中取得了最佳性能，灵敏度为 90%（95% 置信区间 [CI]：80-98），特异性为 76%（95% CI：62-88），AUC 为 0.87（ 95 % CI: 0.79-0.94)。使用自动分割的特征，该模型的 AUC 为 0.86（95% CI：0.79-0.93）。相比之下，两位放射科医生使用动脉期 CT 图像实现了平均 50% 的灵敏度和 100% 的特异性。放射组学特征可识别小型 PanNET，在使用自动分割提取时具有稳定的性能。这些模型表现出高灵敏度，补充了放射科医生的高特异性，并且可以作为机会性筛选器。版权所有 © 2024 Société française de radiologie。由 Elsevier Masson SAS 出版。版权所有。

胃肠胰神经内分泌肿瘤（GEP NEN）的发病率正在快速增加，并成为临床护理中越来越重要的考虑因素。来自多个国家的流行病学数据表明，胃肠胰神经内分泌肿瘤（GEP NEN）的发病率表现出区域性、部位特异性和性别差异。虽然一些 GEP NEN，特别是胰腺 NEN 的遗传学和发病机制已得到研究，但仍有许多机制需要进一步研究。 GEP NEN 的治疗方法多种多样，但手术仍然是大多数病例的主要选择。肽受体放射性核素疗法 (PRRT) 是一种有效的治疗方法，多项临床试验正在探索免疫疗法和靶向疗法以及联合疗法的潜力。版权所有 © 2024 Tan、Zhang 和 Chen。

一些实验数据表明，肌因子可能在癌症相关恶病质 (CAC) 的发展中发挥重要作用，但其与人类的相关性仍未得到充分探索。在我们的研究中，我们在胃癌模型人群中测试了循环肌因子与 CAC 发病机制相关的假设。对 171 名未接受过治疗的胃腺癌患者进行了前瞻性检查。恶病质定义为体重减轻>5%或体重减轻>2%且BMI<20 kg/m2或肌肉减少症。在门静脉血和外周血以及肿瘤组织和周围胃粘膜中测量了一组 19 种肌因子。此外，使用纳米 LC-MS/MS 系统通过无标记定量蛋白质组学鉴定了恶病质的血清蛋白质组特征，并将其存储在 ProteomeXchange 数据库 (PXD049334) 中。一百名 (58%) 患者被诊断患有 CAC。恶病质受试者外周血中脂肪酸结合蛋白 3 (FABP3)、卵泡抑素样 1 蛋白 (FSTL-1)、白细胞介素 6 (IL 6) 和白细胞介素 8 (IL 8) 的浓度显着较高，而瘦素水平较低。在所有评估的肌因子中，肿瘤组织中仅 IL-15 和肌生长抑制素表现出较高的表达水平。然而，对配对样品的分析未能证明任何肌因子的门脉和外周血之间的浓度梯度降低，这证明了它们是由原发肿瘤释放的。蛋白质组学分析发现，恶病质患者的外周血中有 28 种蛋白质上调，24 种蛋白质下调。差异表达的蛋白质和血清水平升高的 5 种肌因子产生了显着的蛋白质-蛋白质相互作用网络。我们的研究提供了临床证据，表明一些肌因子参与恶病质的发病机制，并且很好地整合到恶病质患者中发现的循环血液蛋白的调节网络中患有胃癌。版权所有 © 2024 Sierzega、Drabik、Sanak、Chrzan 和 Richter。

25-羟基维生素D是人体维生素D的主要储存形式，是国际上公认的反映人体内维生素D状况的最佳指标。缺乏研究调查老年高脂血症患者血清 25-羟基维生素 D (25(OH)D) 水平与死亡率之间的相互关系。为了解决这一知识差距，我们研究了 NHANES 老年高脂血症人群的血清 25(OH)D 水平与死亡率之间的关联，同时控制了其他影响因素。该研究旨在阐明血清 25(OH)D 水平与全因死亡率、心血管疾病 (CVD)、恶性肿瘤和其他原因死亡率之间的相关性。数据来自 NHANES 2001-2016 年，包括 9,271 名参与者分析以检查血清 25(OH)D 水平与死亡率之间的关联。使用 Kaplan-Meier 曲线和限制三次样条说明了相互关系，同时利用 Cox 比例风险模型来估计多因素调整风险比 (HR)。 这项研究包括 9,271 名参与者（43.28% 男性），平均年龄为 69.58 岁，参与者的平均随访时间为 88.37 个月。 Kaplan-Meier 曲线表明，较低的血清 25(OH)D 水平与全因死亡、心血管死亡、恶性肿瘤死亡和其他原因死亡的风险增加相关。 Cox 比例风险模型进一步证实了这种负相关性。此外，受限三次样条不仅揭示了这种负相关性，而且还突出了饱和血清 25(OH)D 水平。此外，亚组分析表明，血清 25(OH)D 水平与全因死亡率之间的负相关性在非肥胖和吸烟人群中更为明显。在非肥胖人群中，与其他原因死亡率的负相关性更强。在患有高脂血症的老年人群中，25(OH)D血清水平与特定原因死亡率和全因死亡率均呈负相关。而且，这种负关联还存在阈值效应。版权所有 © 2024 潘、张、孙、史、张。

卵巢早衰 (POI) 是女性不孕和内分泌功能障碍的一个原因，其定义是在 40 岁之前丧失正常、可预测的卵巢活动。 POI 的临床特征是闭经（原发性或继发性），且循环卵泡刺激素水平升高。这种情况可能是由于卵巢手术或细胞毒性癌症治疗、代谢和溶酶体贮积病、感染、染色体异常和自身免疫性疾病等医疗干预造成的。至少百分之一的女性受到 POI 的影响，其中 30 岁之前的女性为千分之一。大量证据表明 POI 具有遗传基础。然而，大多数患者特发性 POI 的病因仍不清楚，这表明与这种情况相关的基因变异仍有待发现。过去 10 年来，我们对 POI 相关基因的了解取得了巨大进展。诊断中的遗传学方法非常重要，因为它们能够识别患有家族性 POI 的患者，并有机会保存卵母细胞。此外，遗传方法可以更好地了解疾病机制，这最终将有助于开发改进的治疗方法。© 2024。Springer Nature Limited。

非小细胞肺癌 (NSCLC) 是最常见的癌症类型之一，是全世界癌症相关死亡的主要原因。 NSCLC 的治疗取得了显着改善，特别是在过去 10 年中。通过低剂量 CT 对高危人群进行系统筛查、新型手术和放射治疗技术的实施以及对 NSCLC 更深入的生物学了解，带来了创新的全身治疗方案，改善了 NSCLC 患者的预后。在非转移性非小细胞肺癌中，局部晚期疾病中各种围手术期策略和辅助免疫治疗的结合似乎可以提高治愈率。在转移性非小细胞肺癌中，新药的使用可能会延长疾病控制时间并保持生活质量。预测性临床和遗传标记的进一步开发对于个体化治疗概念的下一步至关重要。© 2024。Springer Nature Limited。

肥胖症的患病率日益增加，需要采取创新方法来更好地了解这一健康危机，特别是考虑到肥胖症与糖尿病、癌症和心血管疾病等慢性疾病密切相关。监测饮食行为对于设计有助于降低肥胖患病率和促进健康生活方式的有效干预措施至关重要。然而，传统的饮食追踪方法受到参与者负担和回忆偏差的限制。除了进食次数外，探索微观层面的饮食活动（例如进餐时间和咀嚼频率）也至关重要，因为它们与肥胖和疾病风险密切相关。该研究的主要目的是开发一种准确且无创的系统来自动监测饮食以及使用配备传感器的智能眼镜进行咀嚼活动。该系统将咀嚼与其他面部活动区分开来，例如说话和咬紧牙关。第二个目标是结合实验室控制和现实生活中的用户研究来评估系统在未见过的测试用户上的性能。与专注于检测完整进食事件的最先进研究不同，我们的方法通过专门检测每个进食事件中的咀嚼部分来提供更精细的分析。该研究使用嵌入智能眼镜中的 OCO 光学传感器来监测相关的面部肌肉激活进食和咀嚼活动。传感器测量皮肤表面二维（X 和 Y）的相对运动。使用深度学习 (DL) 分析来自这些传感器的数据，以区分咀嚼和其他面部活动。为了解决现实生活中咀嚼事件之间的时间依赖性，我们集成了隐马尔可夫模型作为分析 DL 模型输出的附加组件。平均传感器激活的统计测试揭示了所有 6 个比较对之间的统计显着差异（P<. 001）涉及 2 个传感器（脸颊和太阳穴）和 3 个面部活动（吃饭、咬牙和说话）。这些结果证明了传感器数据的敏感性。此外，卷积长短期记忆模型是卷积和长短期记忆神经网络的组合，成为咀嚼检测中性能最佳的深度学习模型。在受控实验室环境中，该模型的 F1 得分为 0.91，表现出稳健的性能。在现实生活场景中，该系统在检测饮食片段方面表现出高精度（0.95）和召回率（0.82）。现实生活研究中评估的咀嚼率和咀嚼次数与预期的现实生活饮食行为一致。该研究代表了饮食监测和健康技术的重大进步。通过提供可靠且非侵入性的饮食行为跟踪方法，它有可能彻底改变饮食数据的收集和使用方式。这可能会导致更有效的健康干预措施，并更好地了解影响饮食习惯的因素及其对健康的影响。©Simon Stankoski、Ivana Kiprijanovska、Martin Gjoreski、Filip Panchevski、Borjan Sazdov、Bojan Sofronievski、Andrew Cleal、Mohsen Fatoorechi、Charles Nduka ，赫里斯蒂扬·乔雷斯基。最初发表于 JMIR mHealth 和 uHealth (https://mhealth.jmir.org)，2024 年 9 月 26 日。

没有冠状动脉疾病 (CAD) 的糖尿病 (DM) 患者的全因死亡率高于既没有 DM 也没有 CAD 的患者。我们检查了患有和不患有 CAD 的 DM 患者的具体死因。我们对 2003 年至 2016 年间在丹麦西部接受 CAG 的所有患者进行了一项队列研究。使用丹麦健康登记处，对患者进行最长 10 年的随访，并根据情况进行分层其 DM 和 CAD 状态。结果包括全因死亡、癌症死亡、循环死亡和内分泌死亡。计算了十年累积风险以及调整和未调整的风险比（aHR 和 HR）。总共纳入了 132,432 名患者（28,524 例死亡，中位随访时间为 6.2 年）。与既没有 DM 也没有 CAD 的患者相比，没有 CAD 的 DM 患者的 10 年全因死亡风险更高（27.9% vs 19.7%，aHR 1.43 [95% CI 1.35-1.52]）、癌症死亡风险（7.2% vs 1.35-1.52）。 5.4%，aHR 1.29 [95% CI 1.15-1.46]）、循环性死亡（9.1% vs 6.9%，aHR 1.35 [95% CI 1.22-1.49]）和内分泌死亡（3.9% vs 0.3%，aHR 14.02 [95] % CI 10.95-17.95]）。在内分泌死亡中，无 CAD 的 DM 患者中，87% 是由于 DM 的典型并发症，如糖尿病肾病和酮症酸中毒。无 CAD 的糖尿病患者表现出更高的全因死亡率风险，这主要是由于癌症、循环系统疾病的发病率升高和内分泌死亡，特别是与糖尿病微血管并发症相关的死亡。© 2024 Birindwa 等人。

胃肠道肿瘤是亚洲癌症负担的重要组成部分。本研究旨在利用 2021 年全球疾病负担研究 (GBD 2021) 的数据评估 1990 年至 2021 年亚洲胃肠道肿瘤的负担。 6 的绝对发病率、死亡率和伤残调整生命年 (DALY) 数和比率提取亚洲48个国家的胃肠道肿瘤（结直肠癌（CRC）、胃癌（SC）、胰腺癌（PC）、食道癌（EC）、肝癌（LC）和胆囊胆道癌（GBTC））来自 GBD 2021。根据性别、年龄、年份、地点和社会人口指数 (SDI) 分析差异。2021 年，SC 是亚洲疾病负担最高的疾病 (DALYs=1641 万 [95% UI: 13.70, 19.62] ]）。 1990年至2021年，亚洲EC、LC和SC的年龄标化发病率下降，而CRC和PC的发病率显着上升，其中CRC上升幅度最大（AAPC=1.08 [95% CI: 1.02 to 1.12]）。胃肠道肿瘤 DALY 率在 70 岁及以上达到峰值，男性通常高于女性。此外，与亚洲其他次区域相比，东亚承受着更高的负担。较高的 SDI 与 PC 的 DALY 率增加相关，但其他胃肠道肿瘤没有观察到线性关系。亚洲胃肠道肿瘤的负担仍然很高，并可能继续增加。因此，有效的预防和治疗措施对于应对胃肠道肿瘤带来的挑战至关重要。© 2024 Jiang et al.

甲状腺癌（TC）可通过多种组织学类型进行诊断，这些类型的临床特征和生存率各不相同。我们的目的是描述它们如何影响瑞典的 TC 生存率。癌症数据是从 1999 年至 2018 年期间从瑞典癌症登记处获得的，这些数据用于分析相对生存率。在 10 年期间进行分析时，所有 TC 的相对生存率均有所改善，女性的生存率比男性的生存率提高得更多。尽管罕见类型的病例数较低，但特定组织学类型似乎也存在女性生存优势。女性 TC 的 5 年相对生存率，滤泡癌为 100%，嗜酸细胞癌为 95.1%，乳头状癌为 93.4%，髓样癌为 89.7%，未分化癌为 6.1%。在临床 TNM 分类中，与 T1-3 和 M0 相比，仅 T4 和 M1 分期与生存率降低相关。与其他 TC 相比，未分化癌最常出现在高 T 期和 M1 期。奇怪的是，M1 间变患者的诊断年龄低于 M0 患者。与主要组织学类型相比，间变性癌和髓样癌均未表现出转移可能性随年龄而增加的情况。这可能表明存在多种类型的间变性癌和髓样癌。间变性 TC 的较差生存率与分化型 TC 的出色生存率形成鲜明对比。由于不到 20% 的未分化癌症患者存活一年，因此紧急诊断和开始治疗非常重要。丹麦建立了便利的治疗途径，从而提高了生存率。再生性癌症应该成为主要研究重点的目标。© 2024 Zitricky 等人。