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中枢神经系统转移的管理
• Second leading systemic cancer with CNS metastases – 10-16% • Characteristics of CNS disease • Site is much more likely to be parenchymal than leptomeningeal • Neurological symptoms typically reason for discovery • More likely to be in setting of progressive systemic disease* • Risk is not equal among the breast cancer subtypes • HER-2 positive • Triple negative (ER neg, PR neg, and HER-2 neg) • Mechanism and outcomes are not the same among风险最高的人•HER-2正•三重负面（er neg，pr neg和her-2 neg）
中枢神经系统 (CNS) 成功的漫漫长路
鉴于大型制药公司对中枢神经系统 (CNS) 的重新兴趣，由于大型制药公司利用外部创新资源来推进其在中枢神经系统 (CNS) 领域的雄心，该治疗领域在过去五年中的四年中占所有以产品为中心的交易的平均 15% 也就不足为奇了。
用于术前鉴别胶质母细胞瘤、脑转移瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤的深度学习模型：一项外部验证研究
摘要：(1) 背景：神经影像学鉴别胶质母细胞瘤、原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL) 和单发性脑转移瘤 (BM) 是神经外科实践中的诊断和治疗挑战，它增加了治疗负担，并使患者面临与进一步侵入性手术和治疗延迟相关的额外风险。此外，现代诊断研究尚未完全解决非典型病例和重叠特征。本研究旨在验证先前设计并经过内部验证的 ResNet101 深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤、PCNSL 和 BM。(2) 方法：我们招募了 126 名患者（胶质母细胞瘤：n = 64；PCNSL：n = 27；BM：n = 35），并在术前进行 T1Gd-MRI 扫描并进行组织病理学确认。对每个病变进行分割，并将所有感兴趣区域导出到 DICOM 数据集中。在先前对 121 名患者的研究中实施的预训练 ResNet101 深度神经网络模型在当前队列中进行了外部验证，以区分 T1Gd-MRI 扫描中的胶质母细胞瘤、PCNSL 和 BM。（3）结果：该模型在区分 PCNSL（AUC：0.73；95%CI：0.62-0.85）、胶质母细胞瘤（AUC：0.78；95%CI：0.71-0.87）方面实现了最佳分类性能，在区分 BM 方面具有中等至低水平的能力（AUC：0.63；95%CI：0.52-0.76）。通过回顾性审查选定患者群体的诊断报告，评估了专家神经放射科医生在常规和高级 MRI 成像方面的表现，发现 BM 的准确率 (89.69%) 更高，而 PCNSL (82.90%) 和胶质母细胞瘤 (84.09%) 的准确率并不低。 (4) 结论：我们调查了之前发布的深度学习模型是否可以推广到在不同机构招募的外部人群——这一验证证实了模型的一致性，并为未来在脑肿瘤分类中的临床应用奠定了基础。这种基于人工智能的模型可能是一种宝贵的教育资源，如果在前瞻性数据上大量复制，将帮助医生区分胶质母细胞瘤、PCNSL 和孤立性 BM，尤其是在资源有限的环境中。
文章是胶质母细胞瘤，脑转移和原发性中枢神经系统淋巴瘤的术前分化的深度学习模型
摘要：（1）背景：胶质母细胞瘤，原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）和孤立的脑转移（BM）的神经影像图是神经外科实践中的诊断性和性能挑战，是一种诊断和挑战，从而扩大了护理人员的负担，并扩大患者对额外的风险相关的侵害治疗和进一步的治疗方法和进一步的治疗方法。此外，现代诊断研究并未完全解决非典型情况和重叠功能。这项研究的目的是验证先前设计且内部验证的RESNET101深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤，PCNSL和BMS。（2）方法：我们在术前T1GD-MRI扫描和组织病理学确认和术前招募了126例患者（N = 64; PCNSL：N = 27; BM：N = 35）。每个病变都进行了细分，并且所有感兴趣的区域均在DICOM数据集中导出。在先前的121例患者上实施的预先训练的RESNET101深神经网络模型在当前队列上进行了外部验证，以在T1GD-MRI扫描上区分胶质母细胞瘤，PCNSL和BMS。（3）结果：在区分PCNSL（AUC：0.73; 95％CI：0.62–0.85），胶质母细胞瘤（AUC：0.78; 95％CI：95％CI：0.71-0.87）和中度至低bms（AUC）（AUC：0.63）的能力（AUC：0.63）（AUC）（AUC：0.63）（AUC）（AUC：0.63）（AUC：0.63）（auc：95％）（auc：95％）（auc：95％），在区分PCNSL（AUC：0.73; 95％CI：0.62-0.85）方面具有最佳的块状性能性能，（3）结果。 通过回顾性评估所选患者队列的诊断报告评估，专家神经放射学家在常规加高级MR Imaging上的表现较高，BMS的准确性（89.69％）（89.69％）（89.69％）而不是PCNSL（82.90％）和Glioblas-Tomas（84.09％）（84.09％）。（3）结果。通过回顾性评估所选患者队列的诊断报告评估，专家神经放射学家在常规加高级MR Imaging上的表现较高，BMS的准确性（89.69％）（89.69％）（89.69％）而不是PCNSL（82.90％）和Glioblas-Tomas（84.09％）（84.09％）。（4）结论：我们研究了先前发表的深度学习模型是否可以推广到不同机构招募的外部人群 - 这种有效性证实了该模型的一致性，并为未来的脑肿瘤分类中的临床应用奠定了基础。这个基于人工智能的模型可能代表了有价值的教育资源，如果在很大程度上复制了预期数据，请帮助医生区分胶质母细胞瘤，PCNSL和孤立BMS，尤其是在资源有限的环境中。
131I-Omburtamab 治疗中枢神经系统/左心室转移瘤
图片转载自《关于儿科患者 Ommaya 水箱和 Ommaya 水龙头的常见问题》。访问于 2022 年 9 月 22 日。https://www.mskcc.org/cancer-care/patient-education/faq-about-ommaya-reservoirs-and-ommaya-taps-pediatric © 2015，纪念斯隆凯特琳癌症中心、纪念癌症和相关疾病医院以及斯隆凯特琳癌症研究所，均位于纽约州纽约市。保留所有权利。经许可转载。
中枢神经系统（CNS）活性药物
可以通过经过验证的驾驶模拟器或公路测试进行驾驶研究。模拟器能够对驾驶条件进行更严格的控制，涉及参与者受伤的风险较小，并且比公路测试更具成本效益。在此类研究中，对受试者进行了对药物暴露前后的驾驶能力的评估，设计可以包括阳性和安慰剂对照。驾驶研究是针对正在研究的特定药物进行定制的。例如，对嗜睡或注意力低的测试将需要与寻求侵略性或增加风险增加的测试不同。其他方法论上的考虑包括招募适当的参与者（属于该药物目标市场的参与者）；评估初始药物和慢性药物暴露；并在临床使用期间可能会遇到最高暴露的测试。确定暴露时间和任何可能发展的容忍度很重要。
完整的果蝇中枢神经系统细胞定量揭示性别二态性
摘要 精确确定大脑细胞类型的数量和身份是详细概述中枢神经系统 (CNS) 基因和蛋白质表达的先决条件。然而，目前仅对秀丽隐杆线虫的神经系统实现了细胞数量的严格量化。本文，我们描述了一种协同分子遗传、成像和计算技术流程的开发，旨在实现高通量、精确定量，并以细胞分辨率对具有复杂细胞结构的完整组织（如大脑）中的基因表达报告基因进行定量。我们已采用该方法精确确定整个完整的果蝇幼虫 CNS 中的功能性神经元和神经胶质细胞的数量，结果发现神经元数量比之前预测的要少，神经胶质细胞数量要多。我们还发现在这个幼虫发育阶段，两性之间存在意想不到的差异，雌性 CNS 的神经元数量明显多于雄性。对我们的数据的拓扑分析表明，这种性别二态性延伸到 CNS 组织的更深层特征。我们还扩展了分析范围，以量化整个中枢神经系统中电压门控钾通道家族基因的表达，并发现丰度方面的巨大差异。我们的方法能够可靠而准确地量化完整器官内细胞的数量和定位，从而促进对细胞身份、多样性和基因表达特征的复杂分析。
通过化学神经解剖学和图像定量分析推断中枢神经系统中的细胞间通讯：对神经药理学的影响
摘要：在过去的几十年中，基于生化解剖学方法、显微镜和脑成像新技术以及所获图像的定量分析之间的协同作用，形态学研究获得了有关脑结构和功能的新证据。这一努力扩大了对脑结构的认识，将中枢神经系统描绘成一个巨大的细胞和区域网络，其中细胞间通讯过程不仅涉及神经元，还涉及其他细胞群，几乎决定了系统执行的整合功能的所有方面。本文描述了这些过程的主要特征。它们包括已确定的两种基本细胞间通讯模式（即布线和体积传输）以及调节细胞间信号传导的机制，例如共传递和变构受体-受体相互作用。这些特征也可能为开发治疗中枢神经系统疾病的新药理学方法开辟新的可能性。本文还将简要讨论这一方面，因为这可能对分子医学产生重大影响。
接种 BNT162b2 mRNA COVID-19 疫苗后出现中枢性尿崩症：病例报告
血液分析：肌酐 0.7 mg/dL、葡萄糖 95mg/dL、Na+ 141mEq/L、K+ 3.9 mEq/L、TSH 3.8 mcUI/L（0.38-5.33）、FT4 0.9 ng/dL（0.6-1.1）、皮质醇 215.4 nmol/L（185-624）、ACTH 21.9 pg/mL（6- 48）、FSH 4.76 UI/L、LH5.62 UI/L、雌二醇 323 pmol/L、IGF1 74.8 ng/mL（88-209）、PRL 24.7mcg/L（3.3-26.7）渗透压 298.2 mOs/Kg（250- 325）；尿液分析：量 10200 mL/24h，渗透压 75 mOs/Kg（300-900），密度 1.002。限水试验：0' - 血清渗透压 308.8mOsm/Kg vs. 尿渗透压 61.0 mOsm/Kg；60' - 尿渗透压 102 mOsm/Kg；去氨加压素 1 小时后尿渗透压为 511mOsm/kg。MRI 未发现与垂体炎一致的异常体征，除了 T1 加权成像上垂体后叶亮点消失。诊断为 CDI，并开始用去氨加压素治疗。潜在不良反应报告已提交给国家卫生当局。