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棕色大型藻类对阿尔茨海默病的神经保护潜力的叙述性评论
摘要：系统性阿尔茨海默病 (AD) 是一种在老龄人口中日益流行的神经退行性疾病。AD 的病理特征包括 β-淀粉样蛋白 (A β ) 斑块积聚、tau 神经原纤维缠结形成、氧化应激、胆碱能系统受损和神经炎症。许多治疗药物已通过针对这些病理机制来减缓 AD 的进展。然而，多奈哌齐和美金刚等合成药物通常会导致副作用。在此背景下，海藻作为营养来源和潜在的健康改善代谢物来源引起了人们的关注。研究表明，褐色大型藻类提取物可以通过抑制促炎细胞因子表达来潜在地减少与神经退行性疾病相关的炎症。此外，它们的生物活性化合物表现出对抗氧化应激至关重要的抗氧化特性。抗氧化剂，主要是类胡萝卜素和酚类化合物，通过清除自由基的能力保护神经元细胞，与改善认知功能和降低神经退行性疾病风险有关。此外，某些大型藻类中发现的 omega-3 脂肪酸具有支持大脑健康和认知功能的潜力，进一步增强了它们的神经保护作用。总之，本综述全面评估了过去五年对棕色大型藻类进行的研究，涵盖了它们的潜在生物活性化合物、获取这些化合物的方法以及它们对 AD 的神经保护特性。文献中临床研究数量有限，凸显了进一步研究的必要性。本叙述性综述为神经保护策略的新方法提供了一个基本框架，例如与棕色大型藻类天然资源相关的方法。此外，它们可能在开发功能性食品和营养保健品方面发挥越来越重要的作用，这些食品和保健品可以支持人类健康，预防和管理神经退行性疾病。
靶向治疗时代上尿路上皮癌与膀胱癌的分子谱比较：叙述性综述
上尿路上皮癌 (UTUC) 是一种罕见的肾盂或输尿管恶性肿瘤，约占尿路上皮癌 (UC) 的 5-10%，估计每年每 100,000 名居民中就有 1-2 例 (1)。虽然 UTUC 的组织学外观与膀胱癌 (UBC) 相似，但它表现出与 UBC 不同的特征 (2)。例如，UTUC 在中胚层衍生的上皮中发展 (3)，并且在手术中比 UBC 更具侵袭性 (1)。此外，UTUC 是一种与林奇综合征相关的恶性肿瘤，可由马兜铃酸 (AA) 诱发，而 UBC 很少与林奇综合征或 AA 暴露有关 (4 - 6)。这些差异表明 UTUC 和 UBC 代表两种不同的疾病实体。因此，治疗 UTUC 需要与 UBC 不同的临床管理策略，但现有的 UTUC 治疗方法实际上是从 UBC 的证据推断出来的；关于 UTUC 的证据不足，这可以归因于与 UBC 相比，其发病率低且临床试验中纳入的病例数较少。
关于CDK4/6抑制剂的叙述性评论：抗药性的环境：乳腺癌生物标志物和治疗策略的最新信息
- 接受palbociclib + letrozole的患者在13.1个月（27.6 vs. 14.5个月）与安慰剂 + LETROZOLE的无进展生存期（PFS）明显更长。在Monarch-3试验中，Abemaciclib +非甾体类芳香酶抑制剂（NSAI）的中位PFS为28.2个月，安慰剂 + NSAI ARM为14.8个月。在Monaleesa-2试验中，Ribociclib + LeTrozole的PFS中位数为25.3个月，安慰剂 + Letrozole为16.0个月。在Monaleesa-3试验中，Ribociclib + Fulvestrant与安慰剂 + Fulvestrant（20.5 vs. 12.8个月）也可以显着改善PFS。dalpiciclib是中国江苏亨格鲁伊医学（3,4）独立开发的第一个CDK4/6抑制剂，该抑制剂创新地引入了哌啶结构以降低肝脏毒性。DAWNA-2临床试验的结果显示，HR
哮喘气道重塑中气道平滑肌细胞的细胞来源及其临床意义：叙述性综述
ASMCs 具有收缩表型标志基因[例如，α平滑肌肌动蛋白 (α-SMA)、钙调蛋白、SM22 和平滑肌肌球蛋白重链]，是支气管收缩的主要效应细胞，并募集免疫细胞，这些免疫细胞主要通过增强对刺激的反应性、更大程度的收缩、增加体积和增加炎症介质（例如，Cxcl8、Cxcl10）的分泌（10）来导致哮喘气道高反应性、缩窄、重塑和炎症。因此，明确这些导致哮喘气道重塑和气道平滑肌层增厚的“ASMCs”的性质和来源尤为重要。此外，有必要开发减少 ASMCs 聚集和收缩能力以及减轻 ASMCs 炎症的抑制剂。本文总结了近年来关于“ASMCs”来源的研究，以及针对哮喘气道重塑中“ASMCs”异常增多的靶向治疗，并按照叙述性综述报告清单撰写了以下文章（可参见https://atm.amegroups. com/article/view/10.21037/atm-22-3219/rc）。
根据 Toast 分类对急性缺血性卒中亚型进行人工智能研究：综合叙述性综述
摘要：正确识别缺血性中风 (IS) 的病因使我们能够在治疗中采取积极的干预措施，以治疗病因并预防新的脑缺血事件。然而，病因的识别通常具有挑战性，并且基于临床特征以及通过成像技术和其他诊断检查获得的数据。TOAST 分类系统描述了缺血性中风的不同病因，包括五种亚型：LAAS（大动脉粥样硬化）、CEI（心脏栓塞）、SVD（小血管疾病）、ODE（其他已确定病因的中风）和 UDE（病因不明的中风）。人工智能模型提供了定量和客观评估的计算方法，似乎提高了主要 IS 病因的灵敏度，例如颈动脉狭窄的断层扫描诊断、心房颤动的心电图识别以及磁共振图像中小血管疾病的识别。本综述旨在提供关于根据 TOAST 分类鉴别诊断缺血性卒中病因的最有效 AI 模型的全面知识。根据我们的研究结果，AI 已被证明是一种有用的工具，可用于识别预测因素，能够在大量异质性人群中对急性卒中患者进行亚型分类，特别是阐明 UDE IS 的病因，尤其是检测心脏栓塞源。
对儿科中机器人手术不断发展的作用的叙述性回顾：创新和未来的前景
1。儿科手术，曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会，曼彻斯特，GBR 2。儿科手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，埃及3.大肠手术，Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会，Torquay，GBR 4。一般手术，皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会，埃克塞特，GBR 5。泌尿科，皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会，沃尔夫汉普顿，GBR 6。沃特福德综合医院一般手术，沃特福德，GBR 7。普通外科，布朗克利医院，阿伯里斯特威斯，GBR 8。普通外科，赫尔大学教学医院NHS Trust，Hull，GBR 9。普通外科，卡斯尔·阿莱尼医院，开罗，Egy 10。骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。 一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy
卵巢癌治疗进展及铂类耐药患者未满足的治疗需求：叙述性综述
观察 本综述总结了铂类耐药卵巢癌的当前和发展中的治疗前景，重点关注新型化合物的开发。生物和靶向疗法，如贝伐单抗和聚（ADP-核糖）聚合酶（PARP）抑制剂——最初在铂类耐药环境中获得批准，但后来被撤回——现在用于前期或铂类敏感环境，延长了铂类敏感的持续时间并推迟了非铂类药物的使用。维持治疗的使用增加以及强调在一线治疗之外使用铂类药物，很可能与患者在被指定为铂类耐药卵巢癌之前接受的铂类治疗线数增加有关。在这种当代环境下，最近对铂类耐药卵巢癌的试验大多结果不佳，自贝伐单抗联合化疗获批以来，没有一项试验对无进展生存期或总生存期产生临床显著影响。尽管如此，许多新疗法正在接受评估；初步结果令人鼓舞。重点关注生物标志物指导的治疗和患者选择可能会在寻找治疗铂耐药性卵巢癌的新疗法方面取得更大的成功。
URAT1 抑制剂如何塑造慢性痛风治疗的未来：尿酸排泄药物的过去和现在的叙述性回顾
痛风是一种常见的炎性关节炎，其病因是血清尿酸水平长期升高。高尿酸血症除了导致痛风发作外，还会导致结石状的尿酸钠晶体（痛风石）沉积在关节和软组织中，引起剧烈疼痛和损伤。尽管痛风是一种古老的疾病，病因已十分明确，但其治疗前景却落后于其他风湿病。治疗的重点是降低血清尿酸浓度，降尿酸药物分为三类：黄嘌呤氧化酶抑制剂（如别嘌呤醇、非布索坦），通过阻断次黄嘌呤转化为尿酸来减少尿酸的产生；促尿酸排泄剂[主要是尿酸转运蛋白 1 (URAT1) 抑制剂，包括丙磺舒、来西那拉]，促进肾脏排泄尿酸；以及将尿酸转化为尿囊素（一种更容易排泄的水溶性化合物）的重组尿酸酶（例如，聚乙二醇化尿酸酶）。一些治疗方法已经存在了几十年，但往往受到毒性的限制，主要与肝脏和肾脏有关。最近的研究集中于开发更有效和更具体的 URAT1 抑制剂，希望能够克服这些安全问题，并提供耐受性更好、更有效的治疗方法。较新的尿酸排泄剂具有与其前身不同的化学结构，从而具有更高的 URAT1 选择性，以减少脱靶效应。其中一些在临床试验中显示出有希望的结果，并可能被证明是现有不理想疗法的可行替代方案。事实上，新一代尿酸排泄剂可能有可能成为痛风以外适应症的可行疗法，例如某些代谢疾病。在这篇叙述性综述中，我们讨论了尿酸排泄剂（主要是 URAT1 抑制剂）在过去、现在和未来慢性痛风治疗领域中的地位。
人工智能和机器学习在中风诊断和管理中的应用：美国食品药品管理局批准技术的叙述性回顾
摘要：中风是一种紧急情况，治疗延误会导致神经功能严重丧失甚至致命。提高中风诊断速度和准确性或辅助中风后康复的技术可以改善患者的预后。目前尚无资源可以全面评估用于治疗缺血性和出血性中风的人工智能/机器学习 (AI/ML) 技术。我们查询了美国食品药品监督管理局 (FDA) 数据库以及 PubMed 和私人公司网站，以确定最近评估 FDA 批准的 AI/ML 技术临床表现的文献。FDA 已批准 22 项 AI/ML 技术，可对脑成像进行分类以便更立即诊断或促进中风后神经/功能恢复。辅助诊断的技术主要使用卷积神经网络来识别异常脑图像（例如 CT 灌注）。这些技术的表现可与神经放射科医生相媲美，可改善临床工作流程（例如从扫描采集到读取的时间），并改善患者预后（例如在神经重症监护室度过的天数）。两种设备通过利用神经调节技术进行中风后康复。目前有多种经 FDA 批准的技术可以帮助临床医生更好地诊断和管理中风。本综述总结了有关这些技术的功能、性能和实用性的最新文献，以便临床医生在实践中使用它们时做出明智的决定。