成纤维细胞激活蛋白是肿瘤分子成像和治疗的一个有前途的靶点。研究表明，成纤维细胞激活蛋白抑制剂（FAPI）放射性示踪剂在评估各种癌症类型（包括胰腺癌（PC））方面优于 18F-FDG PET/CT。因此，我们进行本次荟萃分析，以评价分析68Ga/18F-FAPI与18F-FDG在PC中的差异，为FAPI PET成像的临床应用提供证据。在目前的荟萃分析中，原创研究使用放射性标记的 FAPI 作为诊断放射性示踪剂对截至 2024 年 1 月 1 日发布的数据进行了分析，并与 PC 中 PET 的 18F-FDG 进行了比较。检索的数据库包括 pubmed 和 web of science，检索的主题词包括 PC 和 FAPI。入组研究的质量通过诊断准确性研究2的质量评估进行评估，并使用R语言进行荟萃分析。共有7项研究，包括322名患者，比较了FAPI PET成像和18F-FDG PET/ PC 中的 CT。总体而言，FAPI PET 成像显示出更高的汇总敏感性（0.99 [95% CI: 0.97-1.00] vs. 0.84 [95% CI: 0.70-0.92]）和曲线下面积（0.99 [95% CI: 0.98-1.00] vs. . 比 18F-FDG PET/CT 低 0.91 [95% CI: 0.88-0.93])。证据表明，FAPI PET 成像在对原发肿瘤、淋巴结转移和远处转移的综合敏感性方面优于 18F-FDG。此外，与 18F-FDG 相比，FAPI PET 成像改善了 25% 的 PC 患者的 TNM 分期，并改变了 11.7% 的 PC 患者的临床治疗。 FAPI PET 成像在原发性 PC、淋巴结和淋巴结的检测方面优于 18F-FDG。远处转移、TNM 分期和临床管理。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

小血管前纵隔结节（SPMN）的术前诊断是一个挑战，常常导致不必要的手术干预。我们的目标是根据术前 CT 放射组学特征开发列线图，作为 SPMN 的无创诊断工具。对 2018 年 1 月至 2022 年 12 月期间来自两个医疗中心的手术切除 SPMN 的患者进行回顾性分析。从术前 CT 图像中提取并筛选放射组学特征。采用逻辑回归建立临床、放射组学和混合模型，用于区分胸腺上皮肿瘤（TET）和囊肿。这些模型的性能在内部和外部测试集中通过受试者工作特征曲线 (AUC) 下的面积进行了验证，同时还将其诊断能力与人类专家进行了比较。该研究总共招募了 363 名患者（中位年龄为 53 岁） [IQR：45-59 岁]；175 [48.2%] 男性）用于模型开发和验证，包括 136 个 TET 和 227 个囊肿。病变的强化状态、形状、钙化和拉德评分被确定为独立的区分因素。与其他模型和人类专家相比，混合模型表现出卓越的诊断性能，AUC 分别为 0.95（95% CI：0.92-0.98）、0.94（95% CI：0.89-0.99）和 0.93（95% CI：0.83- 1.00）分别在训练集、内部测试集和外部测试集中。该模型的校准曲线显示出良好的拟合度，而决策曲线分析则强调了其临床价值。基于放射组学的列线图有效地区分了最常见的 SPMN 类型，即 TET 和囊肿，从而为治疗指导提供了一种有前景的工具。版权所有 © 2024 年大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

最近的 ICE3 乳腺癌冷冻消融试验显示，成功率高达 98%，与保乳手术类似。然而，ICE3 和其他已发表的研究没有区分治愈性治疗和姑息性治疗，也没有定义患者特定的治疗目标。我们试图确定乳腺癌根治性和姑息性乳房冷冻消融术在满足手术目标和患者特异性治疗目标方面的成功率。我们对 2021-2024 年期间接受乳房冷冻消融术的乳腺癌患者进行了回顾性分析。乳腺放射科医生在超声或 MRI 引导下使用局部麻醉和氩气冷冻探头进行门诊冷冻消融。分析了患者人口统计、转诊指征、肿瘤特征、手术细节和影像学随访结果。冷冻消融被分类为治愈性或姑息性。治疗成功被定义为手术和患者特定治疗目标的实现。对 29 名 N0M0 (n = 25)、N1M0 (n = 2)、N2M0 (n = 1) 和 N0M1 患者的 34 个病灶进行了乳房冷冻消融术(n = 1) 疾病。大多数肿瘤为浸润性导管癌 (IDC)、低至中度恶性、雌激素受体 (ER) 和孕激素受体 (PR) 阳性且 HER2 阴性（23 个肿瘤，68%）。治疗性冷冻消融的肿瘤大小范围为 0.4-1.9（中位数 0.8）厘米，姑息性冷冻消融的肿瘤大小为 0.6-6.0（中位数 1.3）厘米。在 27 名进行影像学随访的患者中，14 名患者（14 个肿瘤）消融获得治愈，13 名患者（18 个病灶）获得姑息治疗。影像学随访时间范围为 3 至 26（中位数 16）个月，27 名患者中的 22 名患者和 32 个肿瘤中的 25 名患者的影像随访时间> 12 个月。并发症仅限于2例皮肤冻伤，1例轻度，1例中度。 14 名治愈患者中的 13 名以及所有 13 名姑息性冷冻消融患者均取得了治疗成功。我们的研究定义了治愈性和姑息性乳房冷冻消融术的治疗成功，表明乳房冷冻消融不仅实现了手术（技术），而且实现了患者特定的治疗目标，且没有显着影响并发症，并可作为将乳房冷冻消融术纳入乳腺癌患者治疗的指南。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

深度学习可以增强多模态图像分析在预测腋窝淋巴结（ALN）转移方面的性能，该分析以其无创属性和互补功效而闻名。因此，我们建立了结合超声（US）和磁共振成像（MRI）图像的多模态深度学习模型来预测乳腺癌患者的ALN转移。主要队列由来自两家医院的组织学确诊的乳腺癌患者组成的回顾性队列（n = 465）和外部验证队列（n = 123）。所有患者均接受了术前超声和核磁共振扫描。数据预处理后，三个卷积神经网络模型分别用于分析US和MRI图像。整合US和MRI深度学习预测结果（分别为DLUS和DLMRI）后，构建了多模态深度学习（DLMRI US临床参数）模型。将所提出模型的预测能力与 DLUS、DLMRI、组合双模 (DLMRI US) 和临床参数模型进行比较。使用受试者工作特征曲线（AUC）和决策曲线下面积进行评估。共有 588 名乳腺癌患者参与了这项研究。 DLMRI US 临床参数模型优于替代模型，在内部和外部验证集上分别实现了最高 AUC 0.819（95% 置信区间 [CI] 0.734-0.903）和 0.809（95% CI 0.723-0.895）。决策曲线分析证实了其临床实用性。DLMRI US+临床参数模型证明了其对乳腺癌患者 ALN 转移预测的可行性和可靠性。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）放射组学已用于评估乳腺癌患者的淋巴血管侵犯（LVI）。然而，尚无研究探讨延迟期和多期 DCE-MRI 特征与 LVI 状态之间的关联。因此，我们的目的是开发一种基于多相 DCE-MRI 的有效列线图来预测浸润性 (IBC) 乳腺癌患者的 LVI 状态。对 173 例乳腺癌患者的术前临床、病理和 DCE-MRI 数据进行回顾性分析。所有患者按 7:3 的比例随机分配到训练集 (n=121) 和验证集 (n=52)。然后对临床、病理和常规MRI特征进行单因素和多因素Logistic回归分析，并采用多因素Logistic回归中P<0.05的临床危险因素建立临床模型。建立了不同的单相模型（早期阶段、峰值阶段和末期）以及整合多个阶段的放射组学特征的多阶段模型。此外，通过将多相模型的rad评分与临床病理独立危险因素相结合，构建了术前放射组学列线图模型。最后，使用受试者工作特征 (ROC) 曲线、曲线下面积 (AUC) 值和决策曲线分析 (DCA) 比较多相模型、临床模型和 rad 评分的性能。使用校准曲线评估rad评分的临床实用性，并使用Delong检验比较不同模型之间AUC值的差异。腋窝淋巴结（ALN）状态和Ki-67已被确定为临床病理学独立预测因子并建立了临床模型。与其他单相的特征相比，从 DCE-MRI 末期提取的图像特征表现出明显优越的预测性能。特别是，在多相模型中，终末相特征被认为有可能提供更多的预测信息。在多相模型中发现与 LVI 相关的九个特征中，一个来自早期阶段，两个来自峰值阶段，六个来自末期，这表明末期特征为预测 LVI 提供了更多信息。对列线图性能的评估揭示了训练集（AUC：临床模型与多相模型与列线图=0.734 vs. 0.840 vs. 0.876）和验证集（AUC：临床模型与多相模型与列线图）的有希望的结果=0.765 vs. 0.753 vs. 0.832）。基于 DCE-MRI 的放射组学模型在预测 LVI 状态方面表现出实用性，尤其是终末期的特征提供了更有价值的信息。术前放射组学列线图增强了识别 IBC 患者 LVI 状态的诊断能力，并可能帮助临床医生做出个性化治疗决策。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

本研究旨在开发基于传统磁共振成像 (cMRI) 和放射组学特征的预测模型，用于预测乳腺癌 (BC) 的人表皮生长因子受体 2 (HER2) 状态，并比较其性能。共有 287 名侵袭性 BC 患者对我院进行回顾性分析。所有患者均接受术前乳腺 MRI 检查，包括脂肪抑制 T2 加权成像、轴向动态对比增强 MRI 和扩散加权成像序列。从这些序列中得出放射组学特征。利用 cMRI 特征、放射组学特征以及合并两者的综合模型建立了三个不同的模型。使用受试者工作特征曲线分析评估这些模型的预测能力。然后通过 DeLong 测试和净重分类改进 (NRI) 确定比较表现。在随机分组中，287 名 BC 患者被分配到任一训练（234 名；46 名 HER2-0 患者、107 名 HER2-low 患者、81 名 HER2-positive 患者） ) 或以 8:2 的比例进行测试（53 个；8 个 HER2-零，27 个 HER2-低，18 个 HER2-阳性）。 cMRI、放射组学和预测 HER2 状态的综合模型的平均曲线下面积 (AUC) 在训练集中分别为 0.705、0.819 和 0.859，在测试集中分别为 0.639、0.797 和 0.842。 DeLong 的测试表明，组合模型的 AUC 显着超过放射组学模型 (p < 0.05)。 NRI 分析验证了测试集中组合模型在 BC HER2 预测 (NRI 25.0) 方面优于放射组学的优越性。基于 cMRI 和放射组学特征相结合的综合模型在无创预测三级 HER2 状态方面优于单一放射组学模型BC 患者。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

开发和验证利用 CT 数据预测胃癌 (GC) 患者神经周围浸润 (PNI) 和生存的放射组学列线图。对来自两个机构的 408 名 GC 患者进行回顾性分析：来自机构 I 的 288 名患者按 7:3 分为一组训练集 (n = 203) 和测试集 (n = 85)；来自机构 II 的 120 名患者作为外部验证集。从 CT 图像中提取并筛选放射组学特征。构建独立的放射组学、临床和组合模型来预测 PNI。分别使用曲线下面积 (AUC)、校准曲线、决策曲线分析和 Kaplan-Meier 曲线评估模型判别、校准、临床实用性和预后意义。最终分析中包括 15 个放射组学特征和 3 个临床因素。训练、测试和外部验证集中放射组学模型的 AUC 分别为 0.843 (95% CI: 0.788-0.897)、0.831 (95% CI: 0.741-0.920) 和 0.802 (95% CI: 0.722-0.882) ， 分别。通过将重要的临床因素与放射组学特征相结合，开发了列线图。训练、测试和外部验证集中列线图的 AUC 分别为 0.872 (95% CI: 0.823-0.921)、0.862 (95% CI: 0.780-0.944) 和 0.837 (95% CI: 0.767-0.908)，分别。生存分析显示，列线图可以有效地对患者的无复发生存进行分层（风险比：4.329；95% CI：3.159-5.934；P < 0.001）。放射组学衍生的列线图为预测 GC 中的 PNI 提供了一种有前途的工具，并持有显着的预后影响。列线图作为确定 PNI 状态的非侵入性生物标志物。列线图的预测性能优于临床模型（P < 0.05）。此外，按列线图分层的高危组患者的 RFS 显着缩短 (P < 0.05)。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

旨在确定动态对比增强 (DCE) MRI 放射组学在预测初治前列腺癌 (PCa) 患者的国际泌尿病理学会分级组 (ISUP-GG) 中的作用。在这项伦理审查委员会批准的回顾性研究中在 2017 年至 2020 年间的两项前瞻性临床试验中，纳入了 73 名疑似/确诊 PCa 的男性。所有参与者均接受了多参数 MRI 检查。在 MRI 上，确定了主要病变（根据 PI-RADS）。根据图像生物标志物标准化倡议 (IBSI) 指南，在 14 个时间点从分段体积中提取 DCE-MRI 放射组学特征。将认知融合靶向活检的组织病理学评估作为参考标准。进行单变量回归来评估所有计算特征的潜在预测因子。使用随机森林插补进行多变量建模。对 73 个指标病变进行了回顾。组织病理学显示ISUP-GG-阴性/1/2、ISUP-GG-3、ISUP-GG-4和ISUP-GG-5分别有28、16、13和16个病变。从提取的特征来看，总病灶增强（TLE）、最小增强强度和灰度游程矩阵（GLRLM）是 ISUP-GG 之间最显着差异的参数（Neg/1/2 vs 3/4 vs 5）。与 ISUP-GG 具有显着横截面关联的 16 个特征进入了多变量分析。最终的 DCE 分区模型仅使用四个特征（病变球形度、TLE、GLRLM 和灰级区域长度矩阵）。对于二值化诊断（ISUP-GG≤2 vs ISUP-GG>2），准确率达到 81%。DCE-MRI 放射组学可作为一种非侵入性工具，辅助初治 PCa 患者的病理分级组预测，可能会向 PI-RADS 添加补充信息，以支持定制的诊断途径和治疗计划。版权所有 © 2024 大学放射科医生协会。由爱思唯尔公司出版。保留所有权利。

本次审查的目的是概述禁忌症、特别警告和黑框警告，旨在建立一个框架，为一类药物或疾病适应症创建处方安全清单。本研究涵盖生物疾病缓解抗风湿药物 (bDMARD) 和靶向合成 DMARD (tsDMARD)。我们确定了欧洲药品管理局 (EMA) 和美国食品和药物管理局 (FDA) 提供的禁忌症、黑框警告和特别警告。该研究包括批准用于治疗类风湿性关节炎 (RA)、银屑病关节炎 (PsA)、中轴型脊柱关节炎 (SpA) 和幼年特发性关节炎 (JIA) 的药物类别中的抗 CD20、肿瘤坏死因子抑制剂 (TNFi) 的 b/tsDMARD 、白细胞介素 1 抑制剂 (IL-1i)、细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 (CTLA) 4、白细胞介素 12/23 抑制剂 (IL-12/23i)、白细胞介素 6 受体抑制剂 (IL-6Ri)、Janus 激酶抑制剂(JAKi)、磷酸二酯酶 4 抑制剂 (PDE4i)、白细胞介素 17 抑制剂 (IL-17i) 和白细胞介素 23 抑制剂 (IL-23i)。除 PDE4i 之外的所有药物类别都有与感染相关的禁忌症和/或警告，包括结核。抗 CD20、IL-1i、IL-6Ri 和 JAKi 列出了有关带状疱疹的警告，而抗 CD20、TNFi、IL-1i、CTLA4-Ig、IL-6Ri、和贾基。除 PDE4i、IL-17i 和 IL-23i 外，所有药物类别都提到了恶性肿瘤风险。其他警告包括脱髓鞘疾病（TNFi、CTLA4-Ig 和 IL-6Ri）、心力衰竭（抗 CD20 和 TNFi）、主要不良心脏事件（JAKi 和 IL-12/23）和静脉血栓栓塞 (JAKi)、高脂血症（ IL-6Ri 和 JAKi）、肝损伤（TNFi、IL-1i、IL-6Ri 和 JAKi）、肾损伤（IL-1i、JAKi 和 PDE4i）、炎症性肠病（IL-17i）、胃肠道穿孔（IL -6Ri、JAKi)、血细胞减少症（抗 CD20、TNFi、IL-1i、IL-6Ri、JAKi）和抑郁症 (PDE4i)。自药物批准以来，禁忌症和警告似乎随着时间的推移而增加。本次审查概述了建立框架的概述，以根据监管医疗机构提供的个人医疗产品处方信息创建易于访问且可操作的处方安全检查表。© 2024。作者获得 Springer Nature Switzerland AG 的独家许可。

为了实现精确性和选择性，抗癌化合物和纳米颗粒 (NP) 可以通过与血管中的恶性肿瘤相关分子结合的亲和配体为目标。虽然肿瘤穿透性 C 端规则 (CendR) 肽有望实现精准肿瘤递送，但 C 端暴露的 CendR 肽可能会在表达 Neuropilin-1 (NRP-1) 的非恶性组织（例如肺部）中积聚。此类混杂肽的一个例子是 PL3（序列：AGGRRLVR），这是一种通过其 C 端 CendR 元件 RLVR 与 NRP-1 结合的肽。在这里，我们报告了仅在蛋白水解后才与 NRP-1 结合的 PL3 衍生物的开发通过尿激酶型纤溶酶原激活剂 (uPA) 进行加工，同时保持与肽的另一个受体（腱蛋白-C (TNC-C) 的 C 结构域）的结合。通过合理的设计方法和筛选重组 NRP-1 上的 uPA 处理的肽噬菌体文库（PL3 肽，后接四个随机氨基酸），PL3 肽的衍生物仅在 uPA 处理后才能与 NRP-1 结合均被成功识别。体外裂解、结合和内化测定，以及原位胶质母细胞瘤小鼠的体内生物分布研究，证实了两种新型肽 PL3uCendR (AGRGRLVR↓SAGGSVA) 和 SKLG (AGRGRLVR↓SKLG) 的功效，这两种肽表现出 uPA 依赖性与 NRP-1 结合，减少与健康 NRP-1 表达组织的脱靶结合。我们的研究不仅揭示了新型 uPA 依赖性 TNC-C 靶向 CendR 肽，还引入了更广泛的范式并建立了筛选蛋白水解激活的肿瘤穿透肽的技术。© 2024。作者。