人类免疫缺陷病毒（HIV）阳性患者中的Kaposi肉瘤（KS）在许多设有KS相关疱疹病毒的国家中是最常见的癌症。治疗方法在过去20年几乎没有改变，但疾病表现已有所不同。该前瞻性队列研究在马拉维于2017年至2019年间招募了122名HIV阳性的KS患者。参与者接受了博来霉素、长春新碱和联合抗逆转录病毒疗法（当地标准护理方式）的治疗。一年的总生存率为61％，无进展生存率为58％。48周的完全缓解率为35%。RNA测序（n=78）区分了两种类型的KS损伤，一种具有明显的内皮特征，另一种富含炎性转录物。这表明不同的KS损伤处于不同的疾病状态，与已知治疗的临床反应的异质性一致。与早期队列相比，我们研究中的KS患者的血浆HIV病毒载量变异很大。25％的参与者未检测到HIV，但所有人均检测到KSHV病毒载量。我们的研究确认了当前许多KS病例发生在HIV感染得到很好控制的患者中，而且不同的KS损伤具有不同的分子组成。进一步的研究需要为该疾病开发预测性生物标志物。 © 2023 UICC.

孕期孕妇吸烟可能增加后代睾丸生殖细胞癌（TGCC）的风险，但目前的证据尚不确定。我们使用母体血清和羊水中的尼古丁胆碱酯酸盐作为孕期烟草暴露的生物标志物，进行了一个嵌套式病例-对照研究。共纳入了654名男性，其中包括母体血清样本（n = 359, n病例/对照 = 71/288）和/或羊水样本（n = 295, n病例/对照 = 66/229）。TGCC诊断和相关协变量的数据来自丹麦全国卫生专案 注册表。尼古丁胆碱酯酸盐通过液相色谱串联质谱法进行定量测定。根据尼古丁胆碱酯酸盐浓度的<, ≥15 ng/ml定义活动和非活动烟草使用的改进Cox回归模型估计了TGCC的风险。母体血清和羊水中尼古丁胆碱酯酸盐的浓度总体上是可比较的（中位数：2.1/2.6 ng/ml）。在14个配对样本中检测到强烈的统计学相关性（Spearman's rho：0.85）。基于母体血清尼古丁胆碱酯酸盐浓度，暴露于活动烟草使用与后代TGCC的风险无关（HR 0.88，95% CI 0.51；1.52）。同样，基于羊水尼古丁胆碱酯酸盐浓度，暴露于活动烟草使用与TGCC的风险无关（HR 1.11，95% CI 0.64；1.95）。但是，在两种基质中观察到了不同的精原细胞瘤和非精原细胞瘤的风险，但均不具有统计学意义。我们的研究结果没有提供确凿的证据支持孕期烟草暴露与TGCC的关联。© 2023 UICC.

癌细胞重新调控其代谢途径以满足生物能和生物合成的需要，并维持其氧化还原平衡。在几种人类肿瘤中，Keap1-Nrf2系统通过调节糖醇磷酸途径（PPP）来控制增殖和代谢重编程。然而，正常增殖细胞是否也发生这种代谢重编程尚不清楚。为了确定正常增殖肝细胞的代谢表型，我们通过三种不同的刺激在肝脏中诱导细胞增殖：部分肝切除术（PH）引起肝再生、两种直接促进剂（亚硝酸铅（LN）或三碘甲状腺原氨酸（T3））引起肝组织增生。在LN处理后，呈现Nrf2活化的正常增殖肝细胞出现了癌代谢重编程的典型特征，包括增强的糖酵解、氧化性PPP、核酸合成、NAD+/NADH合成、改变的氨基酸含量以及下调的氧化磷酸化（OXPHOS）。Nrf2的基因缺失抑制了LN诱导的PPP活化并抑制了肝细胞增殖。此外，当通过PH或T3诱导肝细胞增殖时，并不发生Nrf2活化和随之发生的代谢重编程。许多癌细胞的代谢变化也出现在由不良环境刺激引起的正常增殖肝细胞中。Nrf2活化对于将代谢变化与癌代谢重编程的关键组分包括氧化性PPP的活化联系起来至关重要。我们的研究表明，暴露于LN的成熟肝细胞经历了类似癌的代谢重编程，并提供了一个快速和有效的体内模型，用于研究正常和肿瘤性肝细胞之间代谢变化的分子改变的基础。版权所有 © 2023 美国肝病研究学会。

通过分析具有治疗抵抗性（TR）的视网膜母细胞瘤（RB）患者的血清小外泌体（sEVs），鉴定与TR相关的基因和途径，包括TR活跃型RB（TR-RB）和完全消退型RB（CR-RB）。使用透射电镜和纳米粒子追踪分析对血清来源的sEVs进行表征。将两例TR-RB患者和一例反应良好（>20年肿瘤无复发）的CR-RB患者的sEV转录组谱与与其年龄相配的对照组（n=3）进行比较。使用R Bioconductor软件包对基因表达数据进行分析。通过免疫组化和定量逆转录-聚合酶链反应研究了五例RB肿瘤和两例对照视网膜中CD9蛋白和CD9、CD63、CD81的mRNA表达。所分离的血清sEV呈圆形，尺寸在预期范围内（30-150 nm），其ζ电位在-10.8到15.9 mV之间。对于两位成人和四位儿童，sEV浓度的平均值±标准差为1.1×1012±0.1和5.8×1011±1.7个粒子/毫升。根据±2的log2折叠变化和P<0.05的标准，TR-RB中有492个非正常调节的基因，CR-RB中有184个。KAT2B、VWA1、CX3CL1、MLYCD、NR2F2、USP46-AS1、miR6724-4和LINC01257基因在TR-RB中特异性失调。负调节的凋亡信号、细胞生长和质子传输基因仅在TR-RB中超过5倍表达。RB肿瘤中CD9、CD63和CD81的mRNA水平高于对照视网膜，CD9的免疫活性在肿瘤的浸润区域呈增加和不稳定表达。血清sEVs可作为了解RB中TR机制的潜在液体活检来源。

癌症是一种多方面的疾病，由于多个生物分子的共同突变所致。癌症治疗的一个有前景的策略涉及利用合成致死（SL）现象，通过靶向癌基因的SL伴侣来进行治疗。由于传统的SL预测方法成本高、耗时长且产生错误的效应靶位，计算方法已成为其有效补充。现有方法中，大多数将SL关联独立于其他生物交互网络，并未考虑来自各种生物网络的其他信息。尽管一些方法已整合了不同网络以捕捉基因的多模态特征来预测SL，但这些方法隐含地假设所有信息源和层次对SL关联的贡献相等。因此，目前仍缺乏一种全面且灵活的学习基因跨网络表示用于SL预测的框架。在本研究中，我们提出了一种新颖的同时注意跨网络表示学习方法（TARSL），通过捕捉来自异质源的分子特征。我们采用三级注意模块来考虑多层次信息的不同贡献。具体而言，特征级别的注意力能够捕捉分子特征和网络连接之间的相关性，节点级别的注意力能够区分各种邻居的重要性，网络级别的注意力能够集中于重要的网络，并减少无关网络的影响。我们对人类SL数据集进行了全面的实验，结果证明我们的模型一致优于基准方法，并且预测的SL关联可以帮助设计抗癌药物。

我们使用The Cancer Genome Atlas (TCGA), cBioPortal, Gene Expression Profiling Interactive Analysis (GEPIA), 人体蛋白图谱(Human Protein Atlas, HPA), Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins, GeneMANIA, Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), TIMER和Gene set enrichment analysis (GSEA)等数据库，研究了整合素β（ITGB）超家族在肝细胞癌（HCC）中的预后价值和潜在分子机制。ITGB4/5 mRNA 在HCC组织中上调，而在正常肝组织中下调，而ITGB2/3/8的水平在HCC组织中较低。在HCC中，ITGB4是最常见的突变ITGB基因。接收操作特征曲线（ROC）分析显示，ITGB2/3/4/5/7/8的表达水平在区分HCC组织和健康肝组织方面具有显著的诊断价值，其中ITGB8的诊断效能最高。与健康肝组织相比，ITGB1/3/6/8在HCC组织中也上调表达。我们通过免疫组化（IHC）验证了ITGB8的表达。此外，ITGB6和ITGB7的表达水平与HCC患者的总生存率（OS）密切相关。ITGB超家族成员在蛋白质结构中显示相似性和相互作用。此外， ITGB6和ITGB7与多种免疫细胞浸润呈负相关。GSEA结果显示，ITGB6在HCC迁移和复发中富集，而ITGB7在HIPPO，TOLL和JAK-STAT信号通路中显著富集。总之，ITGB6和ITGB7基因可能是HCC的预后生物标志物（prognostic biomarkers）。版权所有 © 2023 作者. Wolters Kluwer 健康公司出版。

皮质释放激素受体-1（CRH-R1）在人体嗜酸性粒细胞中有表达，但其在皮肤疾病中的作用尚不明确。通过使用顺序双染技术，研究了CRH-R1在太阳角化症（AK）、基底细胞癌（BCC）、鳞状细胞癌（SCC）和银屑病患者的病损和非病损皮肤样本中嗜酸性粒细胞的表达。在所有患者组的非病损皮肤中，真皮组胺酶阳性嗜酸性粒细胞表达CRH-R1免疫反应性。在AK（p = 0.03）和银屑病（p = 0.02）的病损皮肤中，CRH-R1的表达显著增加，BCC（p = 0.129）中表达不增加，而在SCC中未增加。为了研究CRH-R1的调节，在LAD2嗜酸性粒细胞系中用紫外线B（UVB）照射或CRH或1,25-二羟基维生素D3 [1,25-(OH)2 D3]刺激。结果表明，90 mJ/cm2的UVB（p = 0.041）和120 mJ/cm2的UVB（p = 0.039）会降低CRH-R1的表达。相反，100和1000 nM的CRH会增加CRH-R1的免疫染色，但对增殖反应没有影响。10和100 nM的1,25-(OH)2 D3处理会明显增加CRH-R1染色。在经过UVB照射后，CRH浓度会增加到条件培养基中，但在超声破碎的LAD2嗜酸性粒细胞中没有增加。总之，嗜酸性粒细胞中CRH-R1水平不足可能与SCC和可能与BCC的抗肿瘤反应减弱有关。© 2023 The Authors. Experimental Dermatology published by John Wiley & Sons Ltd.

乳腺癌是一种在世界范围内影响妇女的毁灭性疾病，计算机辅助算法已显示出自动化癌症诊断的潜力。最近，生成式人工智能（GenAI）为解决标记数据稀缺和关键应用准确预测的挑战打开了新的可能性。然而，缺乏多样性以及不真实和不可靠的数据对性能有着不利影响。因此，本研究提出了一种增强方案，以解决医学数据集中标记数据稀缺和数据不平衡的问题。该方法结合了高斯-拉普拉斯金字塔和金字塔混合的概念，并采用相似性度量。为了保持图像的结构属性并捕捉同一类别患者图像的内部变异性，引入了基于相似性度量的混合方法。它有助于保持数据集的整体质量和完整性。随后，采用了具有显著修改的深度学习方法，通过使用连接的预训练模型进行迁移学习来对乳腺癌组织病理学图像进行分类。通过对三个不同的医学数据集进行详细分析，展示了提案的有效性，包括数据增强的影响，显示出较基线模型的显著性能改进。该提案有潜力为乳腺癌诊断的更准确可靠的方法的发展做出贡献。

临床实践中应用自动化的深度学习分类器有潜力简化诊断流程并提高诊断准确性，但这些分类器的接受度取决于它们的准确性和可解释性。一般来说，准确的深度学习分类器提供很少的模型可解释性，而可解释的模型则没有竞争力的分类准确性。本文介绍了一种新的深度学习诊断框架，称为InterNRL，旨在实现高准确性和可解释性。InterNRL由一个学生-教师框架组成，其中学生模型是一个可解释的基于原型的分类器（ProtoPNet），教师是一个准确的全局图像分类器（GlobalNet）。这两个分类器是通过一种新颖的互补学习范式相互优化的，学生ProtoPNet从教师GlobalNet生成的最佳伪标签中学习，而GlobalNet则从ProtoPNet的分类性能和伪标签中学习。这种互补学习范式使InterNRL能够在全监督学习和半监督学习场景下灵活优化，在乳腺癌和视网膜疾病诊断任务的两种场景下，达到了最先进的分类性能。此外，依靠弱标记的训练图像，InterNRL在乳腺癌定位和脑肿瘤分割方面也取得了优于其他竞争方法的结果。

人类微生物组在人类健康中起着至关重要的作用，并与多种人类疾病相关。由于元基因组基因特征的高维度，确定微生物组在人类疾病中的功能角色仍然是一个生物学挑战。然而，现有的模型在提供生物学可解释性方面存在局限性，微生物在人类疾病中的功能角色尚未被探索。在这里，我们提出利用基因本体（Gene Ontology，GO）关系网络并结合基于神经网络的模型来发现微生物在人类疾病中的功能。我们使用了四个基准数据集，包括糖尿病、肝硬化、炎症性肠病和结直肠癌，来探索微生物在人类疾病中的功能。我们的模型通过计算网络中每个基因和GO术语的重要得分，发现并可视化了重要的微生物组基因及其功能的新候选者。此外，我们证明了我们的模型在预测疾病方面与其他非基因本体相关模型相比具有竞争力的表现。这些发现的重要微生物组基因及其功能为微生物的功能贡献提供了新的见解。版权：©2023年Liu等。本文为开放获取文章，根据知识共享署名许可协议进行分发，允许在任何媒介下进行无限制的使用、分发和复制，只要原创作者和来源被给予适当的署名。