背景实质增强(BPE)是乳房的正常生理状态,被视为注射造影剂后乳腺磁共振成像(MRI)中乳腺纤维组织的正常增强。BPE可以在成像检查中识别(1-5)。2013年美国放射学院乳房成像报告和数据系统(BI-RADS)地图集将BPE分类为最小,温和,中度和标记的分类。尽管BPE是乳房的正常状态,但BPE的存在降低了病变的对比,并且早期病变被光增强覆盖。这导致遗体诊断,病变边缘模糊,病变形态的解释中的错误以及对病变范围的高估(6,7)。BI-RADS是每天使用的常见诊断工具,具有许多诊断描述符,使医生更容易讨论疾病诊断。BI-RADS目前被认为是诊断乳房疾病的全球标准。但是,使用BI-RADS对图像的解释可能会具有一定程度的主观性,尤其是对于经验不足的医生而言,这可能导致诊断错误(8-10)。由于BPE的存在增加了假阴性和假阳性诊断的速率,因此一些研究表明,高级BPE(中度和标记)MRI的诊断准确性低于低度BPE(最小值和轻度)的MRI(1,11-11-13);因此,在诊断高级BPE病例中使用BI-RAD会导致高误诊率。增加在2013年,Baltzer及其同事提出了初步的Kaiser评分模型,该模型是一个直观的流程图,结合了5个单独的诊断标准:根标志,时间强度曲线(TIC),边距,内部增强模式,内部增强模式和周期性水肿。“根符号”是指任何类似细胞的边缘不规则性,即使在原本平滑的边界病变中,“肿瘤性水肿”是指明显延长的软组织的T2的存在不受管道eCtasia引起的延长(14)。Kaiser评分基于11个分类,其截止值为4,得分大于4表示恶性肿瘤(15)。一些研究表明,Kaiser评分可以提高图像读取器的一致性(15-17)。一项荟萃分析(3)提出,表现最少或轻度背景的女性患乳腺癌的风险不会升高。类似的研究(1,5,11)还表明,与BPE最小或轻度BPE的女性相比,具有高级BPE的女性更可能患乳腺癌。
统计分析和数据解释:数据分析由SPSS Soft-Ware,版本25(SPSS Inc.,Windows版本25的PASW统计。芝加哥:SPSS Inc.)。质量数据使用数字和含量。数据使用中位数进行定量描述(最小和最大)使用Shapiro Wilk测试测试正态性后,用于非正常分布数据和平均分布数据的平均值±SD。获得的结果显着性在(0.05)水平上进行了判断。•卡方,Fischer精确测试,蒙特卡罗测试用于定性地比较组之间的数据。•(Mann Whitney U检验)用于比较2个研究组之间的非正态分离数据。•(学生t检验)用于比较正式分布数据的2个独立组。•Spearman的等级相关性用于确定两个非正态分布的连续变量和/或序数变量之间的线性关系的强度和方向。
BC是最常见的事件,不包括非黑色素瘤皮肤癌,也是巴西所有地区最普遍的肿瘤2。这也是巴西所有地区女性人口中癌症死亡的主要原因,除了北部的CC排名第一。年龄调整的BC死亡率在2020年为每10万名女性死亡11.84人,在东南地区和南部地区的率最高,分别为12.64和12.79人为每100,000名妇女死亡。在巴西癌症的死亡率历史系列中,可以观察到过去几十年的上升趋势,在南部和东南地区有一定的减速和稳定,以及2000年至2015年之间其他地区的增加。有限的关于诊断为BC的患者的临床特征,治疗和结果的数据有限
转移性乳腺癌 (BC) 仍是一种无法治愈的疾病。除了内分泌和靶向药物外,化疗仍然是这种疾病的相关治疗选择。最近,抗体-药物偶联物 (ADC) 已被证明可以克服传统化疗通常缺乏肿瘤特异性和全身毒性的问题,从而提高治疗指数。为了有效利用这一技术突破,确定最佳靶抗原 (Ags) 至关重要。为了找到理想的靶标,需要确定健康和癌症组织之间靶抗原的差异表达,以及抗原-抗体相互作用后 ADC 内化的特定机制。因此,已经开发了几种计算机模拟策略来识别和表征新的有希望的候选抗原。如果记录了初步的体外和体内阳性数据,从而为进一步的抗原研究提供了生物学原理,则可以设计早期临床试验。在 BC 中,这些策略已经促成了有效 ADC 的开发,即曲妥珠单抗 emtansine (T-DM1)、曲妥珠单抗 deruxtecan (T-DXd) 和 sacituzumab govitecan (SG),主要靶向 HER2 和 TROP-2。然而,有前景的新抗原目前正在研究中,尤其是针对 HER3、FR α、组织因子、LIV-1、ROR1-2 和 B7 – H4 的结果令人鼓舞。在这篇综述中,我们描述了 BC 中为 ADC 开发而研究的新兴和未来潜在靶点(即 HER2 和 TROP-2 以外的靶点)的概况。提供了主要靶点表达、功能、临床前原理、潜在临床意义以及初步临床试验结果。
1,中国杭州钟癌医院肿瘤学系; 2大韩民国Goyang-Si国家癌症中心肿瘤学系; 3中国重庆重庆大学癌症医院的乳房肿瘤学系; 4中国狮林胎儿癌症医院乳房肿瘤学系; 5大韩民国首尔Sungkyunkwan大学医学院三星医学中心肿瘤学系; 6中国北京北京癌症医院的乳房肿瘤学系; 7广东省人民医院癌症中心(广东医学科学院)乳腺癌系,中国广州南部医科大学; 8临床开发,贝吉尼(上海)有限公司,中国上海; 9中国北京中国PLA综合医院第五届医疗中心。 *介绍作者。 †对应作者。1,中国杭州钟癌医院肿瘤学系; 2大韩民国Goyang-Si国家癌症中心肿瘤学系; 3中国重庆重庆大学癌症医院的乳房肿瘤学系; 4中国狮林胎儿癌症医院乳房肿瘤学系; 5大韩民国首尔Sungkyunkwan大学医学院三星医学中心肿瘤学系; 6中国北京北京癌症医院的乳房肿瘤学系; 7广东省人民医院癌症中心(广东医学科学院)乳腺癌系,中国广州南部医科大学; 8临床开发,贝吉尼(上海)有限公司,中国上海; 9中国北京中国PLA综合医院第五届医疗中心。*介绍作者。†对应作者。
摘要:我们试图开发新的量化方法来表征乳房X线摄影密度的空间分布以及可疑对比增强乳房X线摄影(CEM)的对比度增强,以改善乳房病变的良性分类。我们回顾性地分析了从2014 - 2020年在IRB批准的研究中从我们机构进行CEM成像和组织采样的所有乳房病变。惩罚线性判别分析用于基于乳房X线摄影密度和对比度增强的径向分布的平均直方图对病变进行分类。t检验用于比较密度,对比度和串联密度和对比直方图的分类精度。逻辑回归和AUC-ROC分析用于评估添加人口统计学和临床数据是否提高了模型准确性。总共评估了159个可疑发现。密度直方图比随机分类(62.37%vs. 48%; p <0.001)更准确地将病变分类为恶性或良性,但是与单独的密度合影相比,串联的密度和对比度表现出更高的精度(71.25%; p <0.001)。包括我们模型中的人口统计学和临床数据,导致AUC-ROC高于串联密度和对比度图像(0.81 vs. 0.70; P <0.001)。在侵入性与非侵入性恶性肿瘤的分类中,串联密度和对比直方图在单独的密度直方图(77.63%vs. 78.59%vs. 78.59%; p = 0.504)中没有显着提高的准确性。添加患者人口和临床信息进一步提高了分类精度。我们的发现表明,乳房X线摄影密度的径向分布的定量差异可用于区分恶性肿瘤与良性的乳房发现。但是,通过从CEM中添加对比度增强成像数据,分类精度得到了显着提高。
1 宾夕法尼亚大学生物医学图像计算与分析中心 (CBICA),美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 2 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 3 华盛顿大学医学院马林克罗德放射学研究所,美国密苏里州圣路易斯 63110,美国 4 卡罗琳斯卡医学院医学流行病学和生物统计学系,瑞典斯德哥尔摩 171 77 5 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学和信息学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 6 肿瘤学系,Södersjukhuset,118 83 斯德哥尔摩,瑞典 7 宾夕法尼亚大学医院放射学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国emily.conant@pennmedicine.upenn.edu (EFC);电话:+1-314-286-0553 (AG);+1-2156624032 (EFC) † 这些作者对这项工作的贡献相同。
Helicoverpa Zea(鳞翅目:夜养科)是北美洲和南美主要种植作物的害虫。该物种适应了不同的宿主植物,并对几种杀虫剂产生了抗性,包括苏云金芽孢杆菌(BT)杀虫蛋白在转基因棉和玉米中。Helicoverpa Zea种群在热带和亚热带地区全年持续存在,但是季节性迁移到温带地区增加了相关作物损害的地理范围。为了更好地了解这些生理和生态特征的遗传基础,我们为来自BT抗性菌株的单个H. Zea雄性HAZSTARK_CRY1ACR生成了高质量的染色体水平组装。HI-C数据用于将最初的375.2 MB重叠组装脚手架成30个常染色体和Z性染色体(支架N50 = 12.8 MB和L50 = 14)。SCAF折叠组件是通过新型管道PolishClr对错误校正的。线粒体基因组通过改进的管道组装并注释。对该基因组组装的评估表明,鳞翅目基准通用单拷贝直系同源物集的98.8%是完整的(98.5%作为完整的单副本)。重复元素约占组装的大约29.5%,其多数(11.2%)被归类为恢复元素。这个针对H. Zea的染色体规模参考组件,Ilhelzeax1.1,将促进未来的研究,以评估和增强可持续的作物生产实践。
在全球范围内,三阴性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌(BC)的无与伦比的变体,死亡率很高,疾病负担很高。然而,诊断标记和重点治疗的不足是有效治疗的主要障碍。这也是TNBC诊断患者预后不良和预后较高的原因和高爆发率的原因。长的非编码RNA(LNCRNA)是一类新的分子,由于它们作为人类疾病(尤其是癌症)的生物标志物的潜力,最近对医疗保健管理产生了兴趣。在临床实践中,人们对lncRNA的兴趣日益增长,已经对开发测定法进行了未满足的需求,以快速,准确地测试lncRNA以进行早期诊断。这些LNCRNA通过控制多个基因和变化的代谢网络来调节肿瘤发育的多个阶段,包括生长,增殖,侵袭,血管生成和转移。高度侵入性的表型和化学抗性是TNBC亚型的突出特征,需要涉及LNCRNA的准确诊断和预后仪器。这篇综述着重于TNBC中LNCRNA的不断发展的目的和联盟,并突出了它们在诊断和治疗癌症方面的强大影响。此外,我们评论的广泛文献分析在转化应用程序中为TNBC LNCRNA提供了一个机会,到目前为止所描述的TNBC lncrnas。对TNBC入学的LNCRNA的描述是全面的,足够的基础研究是需要一小时来验证当前结果并将即将来临的元素研究环境即将到来的临床实践。
摘要简介:介孔二氧化硅纳米颗粒(MSNP)被认为是创新的多功能结构,用于靶向药物,由于其出色的物理化学特征。方法:使用SOL-GEL方法制造MSNP,并将聚乙烯甘油-600(PEG 600)用于MSNPS修饰。随后,将Sunitinib(Sun)加载到MSNP中,MSNP-PEG和MSNP-PEG/Sun与粘蛋白16(MUC16)适体接枝。使用ft- ir,tem,sem,dls,xrd,bjh和BET对纳米系统(NSS)进行表征。此外,通过MTT分析和流式细胞仪分析评估了MSNP的生物学影响。结果:结果表明,MSNP具有平均尺寸,孔径和表面积分别为56.10 nm,2.488 nm和148.08 m 2 g -1的球形形状。与SK-OV-3细胞相比,细胞活力结果显示,在MUC16过表达的卵CAR-3细胞中,靶向MSNP的毒性更高。细胞摄取结果进一步证实了这一点。细胞周期分析表明,Sub-G1相阻滞的诱导主要发生在MSNP-PEG/ SUN-MUC16处理过的卵CAR-3细胞和MSNP-PEG/ SUN处理过的SK-OV-3细胞中。DAPI染色显示在MUC16阳性OVCAR-3细胞中暴露于靶向的MSNP时凋亡诱导。结论:根据我们的结果,工程的NSS可以被认为是粘蛋白16过表达细胞的有效多功能药物输送平台。