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预测子宫内膜癌的免疫疗法效应
免疫疗法代表了一种开创性的治疗方法，基于免疫系统干扰肿瘤进展的内在能力，这为子宫内膜癌的治疗打开了水平。但是，免疫疗法的临床效率受到患者耐药性的发展受到阻碍。对免疫疗法的耐药性是多因素机制，包括调节免疫检查点分子的肿瘤细胞中的遗传和表观遗传改变，导致免疫监测逃避。肿瘤微环境可以协调免疫抑制环境，减轻免疫反应并促进肿瘤进展。要克服子宫内膜癌中的免疫治疗性，我们必须揭示肿瘤细胞，宿主免疫系统和肿瘤微环境之间复杂相互作用的机制。必须开发对免疫治疗反应的预测生物标志物的识别和能够逆转抗药性途径的创新剂。我们的评论总结了有关肿瘤微环境细胞作用及其调节分子在免疫检查点抑制剂的治疗作用的机制中的积累数据，包括抗治疗性。我们在这里提出的主要问题 - 哪一组患者最有利于在子宫内膜癌中获得持久的免疫疗法反应？
子宫内膜癌中的 Hippo 通路
子宫内膜癌是女性生殖道最常见的恶性肿瘤之一，全球范围内的发病率和死亡率呈上升趋势。Hippo通路是人类八种传统癌症信号通路之一，是一个复杂的信号网络，可通过一系列细胞内和细胞外信号调节细胞增殖、分化和迁移，以及限制器官大小。抑制Hippo通路可导致其下游核心成分YAP/TAZ异常激活，从而增强癌细胞的新陈代谢并维持其干性。此外，Hippo通路可以调节肿瘤微环境并诱导耐药性，从而发生肿瘤发生和进展。然而，Hippo通路在子宫内膜癌中的研究很少。本文旨在综述Hippo通路在子宫内膜癌的发病、发展和潜在治疗中的作用，以提供新的治疗靶点。
子宫内膜免疫分析和精确疗法...
材料和方法：这项随机对照开放的两臂试验包括IVF患者，并在胚胎转移前评估了免疫子宫内膜环境和精确治疗（ET）。2015年10月至2023年2月，有493名患者入学。子宫内膜活检。子宫内膜免疫促进涉及子宫内膜中细胞因子生物标志物的分析。如果诊断出免疫子宫内膜失调，则计算机随机化将患者分配给常规ET（无视免疫发射）或个性化ET（具有适合免疫功能的精确治疗）。主要分析的重点是使用改良意图对治疗人群（MITT）证明精度治疗的优势，不包括没有ET的患者。主要终点是ET第一次尝试后的活出生率（LBR）。
氧化应激和子宫内膜异位症
子宫内膜异位症是一种雌激素依赖性慢性炎症疾病，会影响生育期女性，并与盆腔疼痛和不孕症有关。当活性氧应激 (ROS) 和抗氧化剂失衡时，就会发生氧化应激 (OS)。OS 是子宫内膜异位症病理生理学的潜在因素。铁诱导的 ROS 可能引发一系列事件，导致子宫内膜异位症的发展和进展。内源性 ROS 与人类子宫内膜异位细胞的细胞增殖增加和 ERK1/2 活化有关。氧化环境会刺激 ERK 和 PI3K/AKT/mTOR 信号通路，从而通过粘附、血管生成和增殖促进子宫内膜异位病变进展。OS 还被认为参与子宫内膜异位症的表观遗传机制。我们总结了最近对氧化应激在子宫内膜异位症发病机制中的作用的认识。
遗传和子宫环境对胎盘中DNA甲基化变化的贡献
遗传和产前环境因素塑造了后来的胎儿发育和心脏代谢健康。遗传和产前环境因素的关键靶标是胎盘的表观组，这是一种与胎儿生长和以后疾病有关的器官。这项研究有两个目的：（1）识别和功能表征胎盘可变区域（VMR），它们是表观基因组中具有高个体间甲基化变异性的区域； （2）研究胎儿遗传基因座和12个产前环境因素（母体心脏代谢，心理社会，人口统计学和与产科相关）对甲基化的贡献。akaike的信息标准用于选择四个模型中的最佳模型[仅产前环境，仅基因型，基因型和产前环境（G + E）的添加效应以及它们的相互作用效果（G×E）]。我们在胎盘中确定了5850 VMR。在70％的VMR中甲基化最好用G×E解释，其次是基因型（17.7％）和G + E（12.3％）。单独的产前环境最好仅解释了0.03％的VMR。我们观察到95.4％的G×E模型和93.9％的G + E模型包括孕妇年龄，均衡，递送模式，孕产妇抑郁症或妊娠体重增加。VMR甲基化位点及其调节性遗传变异含量（p <0.05），对于已知与调节功能和复杂性状联系的基因组区域。这项研究提供了胎盘中VMR的全基因组目录，并强调指出，通过整合遗传和产前环境因素，最好阐明胎盘DNA甲基化的胎盘DNA甲基化的变化，而仅通过环境因素而言，可以最好地阐明胎盘DNA甲基化的变化。
使用生物信息学和机器学习鉴定子宫中重要的诊断基因
摘要背景：子宫子宫内膜癌（UCEC）被称为世界第六大癌症。生物信息学和深度学习的进步提供了筛查大规模基因组数据并发现指示疾病状态的潜在生物标志物的两种工具。这项研究旨在研究使用生物信息学和机器学习算法鉴定子宫诊断和预后的重要基因。方法：分析UECE患者的RNA表达谱，使用深度学习技术鉴定差异表达的基因（DEG）。预后生物标志物。此外，彻底检查了分子途径，蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，DEG的共表达模式及其与临床数据的关联。最终，通过基于深度学习的分析来确定诊断标记。结果：根据我们的发现，MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS是UCEC的新生物标志物。评估指标证明了深度学习模型的功效（DNN）功效，最小平均平方误差（MSE）为5.1096067E-5，而根平方误差（RMSE）为0.007，表示准确的预测。0.99的R平方值强调了该模型解释数据中差异的很大一部分的能力。因此，该模型在曲线（AUC）下达到了一个完美的区域，表示特殊的歧视能力，精度率为97％。因此，确定新的UCEC生物标志物有望有效护理，改善预后和早期诊断。结论：GDCA数据库和深度学习算法确定了3个重要基因-MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS，是UCEC的潜在诊断生物标志物。关键词：子宫语料库子宫内膜癌，深度学习，生物标志物，生物信息学分析，UCEC利益冲突：无宣布的资金：这项研究得到了Shahid Beheshti医学科学大学的资助和支持。*这项工作已根据CC BY-NC-SA 4.0许可发布。版权所有©伊朗医学科学大学引用本文的引用：Valizadeh Laktarashi H，Rahimi M，Rahimi M，Abrishamifar K，Mahmoudabadi A，Nazari E.使用生物学信息和机器学习对子宫中重要的诊断基因的鉴定。Med J Islam Repub伊朗。2025（1月6日）; 39：4。 https://doi.org/10.47176/mjiri.39.4
复杂的乙状结肠憩室炎模仿巨型子宫肌瘤患者的骨盆疼痛：病例报告
本报告描述了四十多岁的妇女的案例，其中有大子宫肌瘤的史，她的肌疼痛和泌尿症状都呈现给急诊室。初始计算机断层扫描（CT）显示出简单的急性憩室炎，但是尽管抗生素治疗，但她的病情恶化，随访的CT揭示了乙状结肠穿孔，需要高前切除术和次序子宫切除术。该病例强调了大肌瘤在结肠上施加外部压力，损害运动性并增加了憩室形成的风险。肠道微生物组的改变可能导致结肠粘膜炎症，通常在憩室疾病中出现。子宫肌瘤患者的微生物组组成改变了，这可能会进一步增加憩室疾病的风险。这些发现为未来研究子宫肌瘤对憩室疾病的病理生理的影响提供了一种途径。
使用增强和混合现实的子宫内膜癌中的哨兵淋巴结活检
前哨淋巴结活检提供了子宫内膜癌中全淋巴结清扫术的侵入性替代方案，从而减少并发症，同时保持诊断准确性。此病例报告强调了一名34岁的妇女接受机器人辅助手术的子宫内膜癌的妇女的整合和增强现实（AR）的整合。术前成像结合了单光子发射计算机断层扫描和计算机断层扫描确定的前哨淋巴结，使用混合现实（MR）技术可视化。这种方法使手术团队能够准确地了解淋巴结与周围临界结构之间的三维空间关系。全息投影在手术过程中提供了精确的指导，改善了淋巴结识别并最大程度地减少了侵入性。未检测到淋巴结转移，但是由于腹膜中肿瘤播种，证实了国际妇科和妇产科联合会（FIGO）的诊断。患者接受了成功的辅助化疗，未观察到复发。本报告证明了全息图和AR增强空间意识和手术精度的重要潜力。这些技术代表了患有妇科癌症患者的哨兵淋巴结活检的有希望的进步，这有助于降低手术侵入性和减轻外科医生的压力。
晚期子宫内膜癌患者全面液体分子分析的临床应用
1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL 等人。2020 年全球癌症统计：GLOBOCAN 对 185 个国家/地区 36 种癌症的全球发病率和死亡率的估计。CA Cancer J Clin。2021；71(3):209-249。doi: 10.3322/caac.21660 2. Obel JC、Friberg G、Fleming GF。子宫内膜癌的化疗。Clin Adv Hematol Oncol。2006；4:459-468。3. Mirza MR、Chase DM、Slomovitz BM 等人。Dostarlimab 治疗原发性晚期或复发性子宫内膜癌。N Engl J Med。2023；388(23):2145-2158。 doi: 10.1056/NEJMoa2216334 4. Levine DA。子宫内膜癌的综合基因组特征。自然。2013；497(7447)：67-73。doi: 10.1038/nature12113 5. León‐Castillo A、De Boer SM、Powell ME 等人。PORTEC-3 高危子宫内膜癌试验的分子分类：对预后的影响和辅助治疗的益处。临床肿瘤学杂志。2020；38(29)：3388-3397。doi: 10.1200/JCO.20.00549 6. Concin N、Matias‐Guiu X、Vergote I 等人。 ESGO/ESTRO/ESP 子宫内膜癌患者管理指南。Int J Gynecol Cancer。2020；31(1):12-39。doi: 10.1136/ijgc-2020-002230 7. RAINBO 研究联盟。根据分子特征改进子宫内膜癌辅助治疗：RAINBO 临床试验计划。Int J Gynecol Cancer。2022；33(1):109-117。doi: 10. 1136/ijgc-2022-004039 8. Van den Heerik ASVM、Horeweg N、Nout RA 等人。PORTEC-4a：针对中高风险子宫内膜癌女性的基于分子特征的辅助治疗的国际随机试验。国际妇科癌症杂志。2020；30(12)：2002-2007。doi：10.1136/ijgc-2020-001929
DOMENICA：针对 MMR 缺陷子宫内膜癌患者的随机 III 期试验，比较一线晚期/转移性情况下单独化疗与 dostarlimab 的疗效
简体英语摘要背景和研究目的 DOMENICA 研究旨在评估 dostarlimab 作为一种治疗晚期/转移性子宫内膜癌的新方法的有效性，可显著降低复发几率。Dostarlimab 是一种免疫疗法（不直接针对肿瘤，但会影响免疫系统，使其能够攻击和摧毁癌细胞）。当免疫系统检测到异物（病毒、细菌等）时，它会产生抗体，抗体是一种对抗感染的蛋白质。它们可以附着在您身体的其他分子或细胞上，通过帮助您的免疫系统对抗癌症发挥作用。目前这种癌症的标准治疗方法是单独化疗（紫杉醇和卡铂）。尽管接受了化疗，但一些患者的癌症仍会进展。