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生物标志物
在过去60年中，有关其他许多生物标志物的了解了很多，对我们中的某些人来说，似乎大部分知识都在过去60分钟内出现了。在过去十年中，该领域的新，临床上有影响力的科学进步持续了旋转激增。因此，该问题主题的动机。在此Astronews中，我们采用广泛的定义，认为生物标志物是对肿瘤组织的遗传测试，揭示了有关其预期行为的信息，而不是显微镜外观已知的信息；成像方法除了常规的初始分期研究以表征诊断或预后或指导治疗的特征；人工智能技术揭示了组织学细微差别太微妙而无法受到人眼的欣赏。提供筛查或预测知识的循环血清蛋白或细胞片段，或任何其他关于肿瘤性质的新灯的新“ Omics”。我们招募了一支主题专家团队，以在各种普通癌症中的蛋白质角色中强调生物标志物的现状。他们获得了许可，让他们的想象力自由漫游，以传达一种创造性的知识分流感，这些意识不断向前推进领域。
生物标志物
e）trk trk融合是当一个NTRK基因（NTRK1，NTRK2，NTRK3）变得异常连接到另一个无关的基因时（例如ETV6，LMNA，TPM3）。这种异常会导致不受控制的TRK信号传导，可能导致癌症。trk融合很少发生，但在结肠癌中可能出现。TRK融合可以通过各种诊断测试（包括针对性的下一代测序（NGS），免疫组织化学（IHC），聚合酶链反应（PCR）和荧光原位杂交（FISH）。可用于治疗基因融合癌的一种卫生批准的疗法：拉洛打尼（vitrakvi®）。TRK基因融合在结直肠癌中非常罕见，估计在<1-2％的病例中发现。2。测试DNA修复机制中缺陷：MSI-H/DMMR测试
生物标志物
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113：E7769-E777。doi：Grossman D和Al。 皮肤jama。 2020; 156（9）：1004-1 doi：10.1001 gerami p和al。 Clin Singing Res 2015; 21（1）：175-1 doi：10.1158/1078-0432。CRC-13-3316 刷G al。 JNCI链螺钉。 2018; 2（3）：PKY0 doi：10.1093/pky032 Carlino MS和Al。 br j jcancer。 2014; 111（2）：292-299。 doi：10.1038/bjc.287 24。 pm和al。 BMC癌。 串珠C和Al。Grossman D和Al。皮肤jama。2020; 156（9）：1004-1 doi：10.1001gerami p和al。Clin Singing Res2015; 21（1）：175-1 doi：10.1158/1078-0432。CRC-13-3316刷G al。JNCI链螺钉。 2018; 2（3）：PKY0 doi：10.1093/pky032 Carlino MS和Al。 br j jcancer。 2014; 111（2）：292-299。 doi：10.1038/bjc.287 24。 pm和al。 BMC癌。 串珠C和Al。JNCI链螺钉。2018; 2（3）：PKY0 doi：10.1093/pky032 Carlino MS和Al。 br j jcancer。 2014; 111（2）：292-299。 doi：10.1038/bjc.287 24。 pm和al。 BMC癌。 串珠C和Al。2018; 2（3）：PKY0doi：10.1093/pky032Carlino MS和Al。 br j jcancer。 2014; 111（2）：292-299。 doi：10.1038/bjc.287 24。 pm和al。 BMC癌。 串珠C和Al。Carlino MS和Al。br j jcancer。2014; 111（2）：292-299。 doi：10.1038/bjc.287 24。 pm和al。 BMC癌。 串珠C和Al。2014; 111（2）：292-299。 doi：10.1038/bjc.287 24。pm和al。BMC癌。 串珠C和Al。BMC癌。串珠C和Al。2019; 19（1）：665。 doi：10.1186/s1285-019-5864-1 25。 Clin Singing Res 2008; 14：6821-6 doi：101158/1 CCR-08-0575 26。 Ayers M和Al。 J Clin Invest 2017; 127（8）：2930-2940。 doi：10.1172/jci91190 27。 Hamid O和Al。 J Trans Med 2011; 9：204。 doi：10.1186/1479-9-204 28。 新F和Al。 癌症。 2022; 40：88-102.e7。 doi：10.1016/j.ccell.2021.11.0122019; 19（1）：665。 doi：10.1186/s1285-019-5864-1 25。Clin Singing Res2008; 14：6821-6 doi：101158/1CCR-08-0575 26。Ayers M和Al。 J Clin Invest 2017; 127（8）：2930-2940。 doi：10.1172/jci91190 27。 Hamid O和Al。 J Trans Med 2011; 9：204。 doi：10.1186/1479-9-204 28。 新F和Al。 癌症。 2022; 40：88-102.e7。 doi：10.1016/j.ccell.2021.11.012Ayers M和Al。J Clin Invest2017; 127（8）：2930-2940。 doi：10.1172/jci91190 27。Hamid O和Al。 J Trans Med 2011; 9：204。 doi：10.1186/1479-9-204 28。 新F和Al。 癌症。 2022; 40：88-102.e7。 doi：10.1016/j.ccell.2021.11.012Hamid O和Al。J Trans Med2011; 9：204。 doi：10.1186/1479-9-204 28。新F和Al。癌症。2022; 40：88-102.e7。doi：10.1016/j.ccell.2021.11.012
分子生物标志物分析
SNI ISO/TS 20224-4:2020，分子生物标志物分析 — 通过实时PCR检测食品和饲料中动物源性材料 — 第4部分：鸡DNA检测方法，是与ISO/TS 20224-4:2020，分子生物标志物分析 — 通过实时PCR检测食品和饲料中动物源性材料 — 第4部分：鸡DNA检测方法，采用相同对齐采用路径编制的一项新标准，采用单一语言翻译采用方法，并由BSN于2024年确定。在本标准中，采用的ISO/TS 20224-4:2020标准中的“本文件”一词替换为“本标准”，并翻译为“本标准”。本标准采用了 ISO 标准，该标准是 ISO/TS 20224 系列标准的一部分，《分子生物标志物分析 — 通过实时 PCR 检测食品和饲料中的动物源性材料》，包括： — 第 1 部分：牛 DNA 检测方法； 第2部分：绵羊DNA检测方法； 第3部分：猪DNA检测方法； 第4部分：鸡DNA检测方法； 第5部分：山羊DNA检测方法； 第六部分：马DNA检测方法； 第七部分：驴DNA检测方法。本标准中作为规范性参考使用的标准已被采纳为 SNI，即： — ISO 16577，分子生物标志物分析——术语和定义，已被采纳并具有相同的对齐级别，成为 SNI ISO 16577:2016，分子生物标志物分析——术语和定义； ISO 20813，分子生物标志物分析 - 食品和食品中动物物种检测和鉴定的分析方法（基于核酸的方法） - 一般要求和定义，已与 SNI ISO 20813:2019，分子生物标志物分析 - 食品和食品中动物物种检测和鉴定的分析方法（基于核酸的方法） - 一般要求和定义具有相同的一致性； — ISO 21571，食品—转基因生物及其衍生产品的分析方法—核酸提取，已与 SNI ISO 21571:2005，食品—转基因生物及其衍生产品的分析方法—核酸提取具有相同的一致性； — ISO 24276，食品-转基因生物及其衍生产品的分析方法-一般要求和定义，已与 SNI ISO 24276:2006，食品-转基因生物及其衍生产品的分析方法-一般要求和定义具有相同的一致性。本标准由生物分子测试方法和生物技术技术委员会19-07制定。该标准已通过技术会议讨论，并于2024年10月16日在雅加达通过电话会议达成共识，利益相关方出席
胰腺癌生物标志物
coru〜na（Chuac）大学医院，西班牙B癌症网络生物医学研究中心（Ciberonc），西班牙马德里，c Maim´ o onides cmaim´ onides ofides Biomedical研究所C´Ordoba（Imibic） （OnComet）E Santiago de Compostela临床大学医院与健康研究所。 圣地亚哥大学圣地亚哥大学，圣地亚哥de costela大学，西班牙G，圣地亚哥大学医院临床分析系，西班牙圣地亚哥·德·科斯托拉（CHUS），西班牙圣地亚哥·德·科斯特拉（CHUS）医学，医学院，科尔巴斯大学，奥尔巴堡，西班牙o o o o o o o ofba c。coru〜na（Chuac）大学医院，西班牙B癌症网络生物医学研究中心（Ciberonc），西班牙马德里，c Maim´ o onides cmaim´ onides ofides Biomedical研究所C´Ordoba（Imibic） （OnComet）E Santiago de Compostela临床大学医院与健康研究所。圣地亚哥大学圣地亚哥大学，圣地亚哥de costela大学，西班牙G，圣地亚哥大学医院临床分析系，西班牙圣地亚哥·德·科斯托拉（CHUS），西班牙圣地亚哥·德·科斯特拉（CHUS）医学，医学院，科尔巴斯大学，奥尔巴堡，西班牙o o o o o o o ofba c。
诊断和生物标志物测试
在慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 中，CD5、CD19、CD23 和 dimCD20（位于癌细胞表面的蛋白质）的生物标志物检测可帮助医生区分 CLL 与其他类型的白血病。免疫球蛋白重链变量 (IGHV) 基因发生突变的 CLL 患者对化疗和免疫疗法（利用人体免疫反应对抗癌症的药物，请参阅 LRF 网站 Lymphoma.org/publication 上的免疫疗法和其他靶向疗法）联合治疗的反应时间更长。某些 CLL 患者的另一个重要生物标志物是 17 号染色体的突变，称为缺失或 del(17p) 。这意味着这些患者缺失了部分 17 号染色体，从而影响治疗。具有这种生物标志物的 CLL 患者可能对利妥昔单抗 (Rituxan) 免疫疗法没有反应。
从生物标志物到基因组医学
摘要 糖尿病是一种慢性代谢性疾病，其特征是胰岛素信号传导不足导致的高血糖。目前的管理依靠糖化血红蛋白 (HbA1c) 等生物标志物来指导治疗，但新兴工具提供了通过更个性化的方法改变护理的机会。分子生物标志物，包括微小 RNA、代谢物和蛋白质，可以更好地预测个体的疾病进程和并发症风险。基因组医学利用遗传结构知识来指导基于个体基因组特征的个性化预防和治疗。干细胞研究分化出功能性胰岛素分泌细胞，用于移植到患者体内作为外源性胰岛素的替代品。RNA 干扰等基因沉默技术可以通过抑制失调的基因表达来恢复有缺陷的胰岛素生产和分泌途径。人工智能应用可以自动进行血糖监测、胰岛素输送、并发症诊断筛查和数字健康指导。尽管存在转化障碍，但这些技术对糖尿病管理中的预测性、预防性、精准性和参与性护理模式具有颠覆性潜力。对分子生物标志物、药物基因组学、干细胞疗法、基因编辑和人工智能 (AI) 的持续研究旨在通过针对每个糖尿病患者特定的生物学弱点量身定制的更加个性化的方法来改善患者的治疗效果。关键词：糖尿病；分子生物标志物；基因组医学；制药进展；基因治疗，人工智能
解读脑生物标志物
使用神经影像数据的预测模型（预测性神经影像）来评估各种行为表型和临床结果的个体差异越来越受到关注。然而，该领域在结果的可解释性方面正面临挑战。迫切需要定义功能连接、区域和网络在预测模型中的具体贡献的方法，这可能有助于探索潜在的机制。在本文中，我们基于对 326 篇研究文章的调查，系统地回顾了用于解释来自预测性神经影像的大脑特征的方法和应用。我们还讨论了主要解释策略的优势、局限性和适用条件。深入讨论了现有文献中的常见问题并提供了相应的建议来解决这些缺陷。我们强烈建议在多个数据集和环境中对生物标志物的可靠性和可解释性进行详尽验证，这可以将神经影像学的技术进步转化为精准医疗的具体改进。
什么是生物标志物测试，为什么重要？
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