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限热生酮饮食对肺癌脑转移及肝癌肺转移的意义：两例病例报告
在葡萄糖缺乏的情况下，由于线粒体功能障碍和酮体利用所需酶的下调，癌细胞无法转而使用酮体来代替能量 [2]。癌细胞缺乏代谢灵活性，这为癌症治疗提供了治疗潜力。生酮饮食 (KD) 是一种高脂肪/低碳水化合物/适量蛋白质的饮食，最初用于治疗癫痫 [3, 4]，最近被建议作为癌症治疗的辅助疗法 [5, 6]。KD 旨在利用瓦博格效应，通过葡萄糖饥饿导致癌细胞死亡，而正常细胞则调整其新陈代谢以利用酮体作为能量的替代品，从而正常细胞存活。此外，降低血糖也与胰岛素和胰岛素样生长因子水平降低有关，而这两者在癌细胞增殖中起着重要作用 [7]。许多临床前研究已经为 KD 的抗癌作用提供了证据 [5, 6, 8-12]。 KD 在癌症治疗中的临床潜力最近才被探索。大多数临床数据来自病例报告 [13-17] 或主要关注 KD 安全性的试点研究 [18, 19]。迄今为止只有一项随机对照试验 [20]。这些临床试验的结果令人鼓舞，特别是对于脑肿瘤 [5, 13, 14]。重要的是，这些研究中没有与 KD 干预相关的严重不良反应或毒性。我们在此介绍两例确诊为颅内转移性肿瘤肺癌和肺转移性原发性肝癌患者的病例研究。两名患者均在常规治疗失败后开始接受 KD 治疗。我们的研究证实了 KD 在癌症治疗中的有益作用。
MCP-1/CCR2 轴抑制使大脑微环境对黑色素瘤脑转移进展敏感
治疗黑色素瘤脑转移 (MBM) 后，通常会产生对化疗和免疫疗法的耐药性。脑微环境 (BME)，尤其是星形胶质细胞，通过上调分泌因子来协同促进 MBM 进展，其中我们发现，与原发性病变相比，单核细胞趋化蛋白 1 (MCP-1) 及其受体 CCR2 和 CCR4 在 MBM 中过度表达。在脑内其他 MCP-1 来源中，我们发现黑色素瘤细胞改变了星形胶质细胞分泌体并引发 MCP-1 表达和分泌，这反过来又诱导黑色素瘤细胞中的 CCR2 表达，增强了体外致瘤特性，例如黑色素瘤细胞的增殖、迁移和侵袭。体内药物阻断 MCP-1 或分子敲除 CCR2/CCR4 增加了细胞毒性 CD8 + T 细胞的浸润，并减弱了 BME 的免疫抑制表型，这表现为颅内注射 MBM 的几种模型中 Tregs 和肿瘤相关巨噬细胞/小胶质细胞的浸润减少。这些体内策略导致 MBM 生长减少，并延长了小鼠的总体生存期。我们的研究结果强调了抑制 BME 和黑色素瘤细胞之间的相互作用对治疗这种疾病的治疗潜力。
接受立体定向放射外科治疗的累计脑转移瘤≥25例患者的生存率和预后
目的 在越来越多的脑转移瘤 (BM) 患者仅接受立体定向放射外科 (SRS) 治疗的时代，了解患者、肿瘤和治疗因素如何影响功能状态和总体生存期 (OS) 至关重要。作者研究了在单次治疗中或在病程中累计治疗 ≥ 25 个转移瘤的伽玛刀放射外科 (GKRS) 患者的生存结果和关键结构剂量。方法在单个机构进行回顾性分析。查询该机构的前瞻性伽玛刀 (GK) SRS 登记处，以确定 2013 年 6 月至 2020 年 4 月期间接受 GKRS 治疗累计 ≥ 25 个 BM 的患者。确定了 95 名患者，并使用他们的数据进行分析。89 名患者可以获得剂量分析的治疗计划。确定了患者、肿瘤和治疗特征，并评估了结果和 OS。结果 作者在其机构登记处确定了 1132 名患有 BM 的患者。95 名患者接受了 ≥ 25 个累积转移瘤的治疗，共计在 373 个独立治疗疗程中治疗了 3596 个肿瘤。每位患者接受的 SRS 疗程数中位数为 3（范围为 1-12 次 SRS 疗程），几乎所有患者（n = 93，98%）都接受了 > 1 次疗程。在单变量分析中，以统计学显著方式影响 OS 的因素包括组织学、肿瘤体积、肿瘤数量、诊断特异性分级预后评估 (DS-GPA)、脑转移速度 (BMV) 以及随后的全脑放射治疗 (WBRT) 的需求。平均 WB 剂量的中位数为 4.07 Gy（范围为 1.39-10.15 Gy）。在治疗转移瘤累计数量和累计体积最高的上四分位数中，平均 WB 剂量的中位数为 6.14 Gy（范围 4.02-10.15 Gy）。79 名患者（83%）在最后一次随访时所有治疗过的肿瘤都得到控制，反映了高且持久的控制率。超过四分之一的患者被处方皮质类固醇来治疗肿瘤或治疗相关的影响。在经放射学证实的不良放射反应（ARE；15%）的患者中，4 名有症状。四名患者随后需要开颅手术治疗出血、进展或 ARE。结论对于选定的具有大量累积 BM 的患者，多个疗程的 SRS 是可行且安全的。结合新的全身疗法，研究结果表明，实现的生存率与更大的当代队列相比更为有利，同时大多数患者避免了 WBRT。因此，与其他系列的研究结果一起，本研究支持将 SRS 作为针对特定 BM 数量较多患者的标准疗法。
研究生酮饮食在脑转移瘤中的应用
每年有超过 200,000 名患者被诊断出患有脑转移瘤 (BM)，随着对各种原发性癌症疾病有效的新型全身疗法的出现，生存率有所提高，预计 BM 的发病率将会增加。（2）多年来， BM 患者的总体生存率也有了显著提高，因此放射的发病率变得越来越重要。到目前为止，全脑放射治疗 (WBRT) 是治疗 BM 的最常见方法。大多数接受 WBRT 治疗的患者在 6 个月内会出现神经认知功能恶化。RTOG 0614 是一项 WBRT +/- 美金刚的随机试验，发现仅接受 WBRT 治疗的患者在 6 个月时认知功能恶化的率为 80%。（3）对于 WBRT，我们可以通过使用 IMRT 来保护海马体，从而减少神经认知能力下降，但即使使用 HA，根据 NRG-CC001 的数据，50% 的患者仍会出现神经认知功能衰竭。尽管如此，对于表现出广泛性（>4 个病变）BM 的患者，WBRT 被视为标准方法，潜在的挑战是既要控制颅内疾病，又要同时保持神经认知并防止生活质量下降。此外，SRS 是 BM 数量有限（1-4 个）患者的标准治疗方法。RTOG 1270 显示，对于多达 4 个 BM 的患者，使用 SRS 和 WBRT 时 6 个月的总体生存率相似，但神经认知衰退较少。（4）如果每个病变都采用单独的放射计划治疗，则使用 SRS 治疗广泛 BM 的障碍是治疗时间。目前，针对该人群的治疗选择由现有技术指导，几乎没有关于正常组织毒性的相关信息。具体而言，在 BM 的背景下，体内超微结构损伤的映射仍然未揭示。在这里，我们选择接受 SRS 治疗的 BM 患者候选人，他们愿意采用生酮饮食或基于指南的混合饮食来探索放射治疗后的临床疾病过程。我们特意选择了一个高度敏感的队列来研究使用先进的放射治疗（SRS）与营养性酮症的潜在神经恢复方面的协同作用所带来的重叠益处。我们假设持续的生酮饮食具有神经保护作用，可以帮助接受 SRS 治疗的患者的神经认知功能得到保护。
机器学习在区分胶质瘤与脑转移瘤中的应用——系统综述
1 耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系，333 Cedar Street，PO Box 208042，纽黑文，CT 06510，美国；leon.jekel@yale.edu（LJ）；waverly.brim@yale.edu（WRB）；marc.vonreppert@yale.edu（MvR）；lawrence.staib@yale.edu（LS）；gabriel.cassinellipetersen@yale.edu（GCP）；sara.merkaj@yale.edu（SM）；harry.subramanian@yale.edu（HS）；tal.zeevi@yale.edu（TZ）；sam.payabvash@yale.edu（SP）；mingde.lin@yale.edu（ML）；jcui527@gmail.com（JC）；amit.mahajan@yale.edu（AM）； michele.h.johnson@yale.edu (MHJ)；ajay.malhotra@yale.edu (AM) 2 DKFZ 德国癌症联盟 WTZ 转化神经肿瘤学部，DKTK 合作站点，埃森大学医院，45147 埃森，德国；b.scheffr@dkfz-heidelberg.de 3 德国癌症研究中心，69120 海德堡，德国 4 约翰霍普金斯大学惠廷工程学院计算机科学系，3400 North Charles Street，巴尔的摩，马里兰州 21218，美国 5 Visage Imaging GmbH，Lepsiusstraße 70，12163 柏林，德国； kbousabarah@visageimaging.com 6 Visage Imaging Inc.，12625 High Bluff Dr，San Diego，CA 92130，美国 7 耶鲁大学医学院 Harvey Cushing/John Hay Whitney 医学图书馆，333 Cedar Street，New Haven，CT 06510，美国；alexandria.brackett@yale.edu 8 耶鲁大学医学院神经内科，15 York St Ste LCI702，New Haven，CT 06510，美国；antonio.omuro@yale.edu 9 耶鲁大学医学院神经外科系，New Haven，CT 06510，美国；veronica.chiang@yale.edu 10 耶鲁大学医学院治疗放射学系，New Haven，CT 06510，美国 * 通信地址：mariam.aboian@yale.edu
需要对脑转移瘤进行更多的分子分析。
1 美国康涅狄格州法明顿康涅狄格大学外科系神经外科分部，2 美国康涅狄格州法明顿杰克逊基因组医学实验室，3 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学医学中心医学系肿瘤内科分部，4 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学医学中心杜克癌症研究所脑和脊柱转移中心，5 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学医学中心神经外科系，6 荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹自由大学 (VU) 大学医学中心 (VUmc) 阿姆斯特丹癌症中心神经外科系，7 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学医学中心放射肿瘤科
黑色素瘤脑转移患者新疗法时代抗肿瘤治疗及医疗消费濒临消亡
摘要背景：有效的全身治疗彻底改变了转移性黑色素瘤患者（包括脑转移患者）的治疗。这些治疗对患者临终时疾病轨迹的影响程度尚不清楚。因此，本研究旨在深入了解黑色素瘤脑转移患者生命最后 3 个月内提供的治疗和医疗保健消费情况。方法：回顾性、单中心研究，包括 2015 年 6 月至 2018 年 6 月期间确诊为黑色素瘤脑转移、转诊至肿瘤内科医生并在 2019 年 11 月之前死亡的连续患者。从病历中提取了患者和肿瘤特征、抗肿瘤治疗、医疗保健消费、神经系统症状的存在以及无法复苏状态。结果：共纳入 100 名患者。66 名患者存在 BRAF 突变。 72% 的患者在生命的最后 3 个月接受了全身抗肿瘤治疗，34% 在最后一个月接受了全身抗肿瘤治疗，6% 在最后一周接受了全身抗肿瘤治疗。与未发生 BRAF 突变的患者相比，发生 BRAF 突变的患者在生命的最后 3 个月（85% vs. 47%）和最后一个月（42% vs. 18%）接受全身治疗的频率更高。此外，接受全身治疗的患者比未接受全身治疗的患者更有可能就诊急诊室（ER，75% vs. 36%）和住院（75% vs. 36%）。结论：大多数黑色素瘤脑转移患者在生命的最后 3 个月接受了抗肿瘤治疗。接受抗肿瘤治疗的患者急诊就诊和住院的次数更多。需要进一步研究来检验临终前接受抗肿瘤治疗对症状负担和护理满意度的影响。关键词：医疗消费、临终关怀、抗肿瘤治疗、黑色素瘤、神经肿瘤学
通过立体定向放射外科治疗和癌症靶向治疗的协同作用改善脑转移瘤的治疗效果
脑转移瘤是中枢神经系统最常见的恶性肿瘤 ( 1 )。脑转移瘤的发病率是原发性中枢神经系统 (CNS) 脑肿瘤的 10 倍，占所有癌症患者的 20% 至 40%，在美国每年有超过 100,000 名新患者 ( 2 – 4 )。随着治疗方法的改进、无神经系统症状患者筛查的增加以及患者寿命的延长，脑转移瘤的发病率持续上升。长期以来，血脑屏障一直对传统化疗药物进入脑部并有效治疗这些病变构成挑战。因此，迄今为止，主要治疗方法包括手术、立体定向放射外科 (SRS) 和全脑放射治疗；全身疗法的作用有限 ( 5 )。目前，脑转移瘤患者的治疗方案包括按症状分层，以及按数量（单个病灶、寡转移、多转移）和大小分层疾病负担（6、7）。有症状且体能状态较差的患者通常仅接受最佳支持治疗即可获益（8）。有症状且体能状态良好的患者除了接受全身治疗（传统化疗、免疫疗法和/或靶向分子疗法）外，还可能接受手术和/或放疗（SRS、低分割放射外科或全脑放疗），具体取决于转移瘤的数量和大小
胶质母细胞瘤、脑转移瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤术前鉴别的深度学习模型：一项初步研究
脑转移瘤 (BM)、胶质母细胞瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL) 是成人中最常见的颅内肿瘤（分别为 17%、14.6% 和 1.9%）(1,2)。治疗方法和预后各不相同，准确的诊断对于指导治疗策略至关重要。目前的指南建议，对于 BM 和胶质母细胞瘤应进行最大限度的手术切除加放化疗治疗，对于 PCNSL 应进行甲氨蝶呤化疗加全脑放疗(3-6)。活检，尤其是立体定向活检，是诊断的金标准，但总体并发症发生率高达 13%(7)。此外，对于 BM 和胶质母细胞瘤患者，为了缓解症状而在术前使用类固醇可能会妨碍 PCNSL 的组织病理学诊断，导致更高的假阴性率(8)。常规磁共振成像 (MRI) 可协助术前诊断评估并指导治疗计划，但病变可能显示重叠的放射学特征。在 T1 加权钆增强 (T1Gd) 图像上，胶质母细胞瘤通常显示对比增强的周边边缘和类似于单发性 BM 的中央坏死，而 PCNSL 通常表现出均匀增强 ( 9 , 10 )。在非典型病例中，胶质母细胞瘤可能显示极少或没有坏死，而 PCNSL 可能显示模仿胶质母细胞瘤的中心坏死 ( 11 )。一些先进的 MRI 技术可以支持放射学评估，例如通过区分 PCNSL 的特征性脑血容量 (CBV) 减少和胶质母细胞瘤中经常报告的高 CBV ( 12 , 13 )。然而，可能会遇到罕见的富血管 PCNSL，即使使用先进的多参数成像，也会带来额外的诊断挑战。最后，先进的 MRI 协议需要更多的专业知识和费用，影响其全球适用性（14）。放射组学已被用于神经肿瘤学，通过分析纹理或手工制作的放射学特征进行诊断分类和预后预测（15）。然而，它需要冗长而细致的预处理步骤，如图像分割、手动特征选择和提取。最近，机器学习算法的引入显著提高了分类性能（16-18）：深度学习方法，特别是深度神经网络（DNN），可以通过直接从放射学序列中提取信息来自动执行多项计算机视觉任务（19、20）。