免疫检查点抑制剂(ICI)成为近年来令人瞩目的突破之一,它的出现为肿瘤治疗带来了新的曙光。其主要通过阻断一类被称为免疫检查点的蛋白质来恢复免疫系统杀死肿瘤细胞的能力(1)。针对程序性死亡受体-1(PD-1)、程序性死亡受体配体-1(PD-L1)和细胞毒性T淋巴细胞相关抗原-4(CTLA-4)的抑制剂已成功获批用于临床治疗恶性淋巴瘤、非小细胞肺癌等多种恶性肿瘤(2-4)。然而,随着ICI的广泛使用,大量患者出现不同程度的免疫相关不良事件(irAE),甚至部分患者因严重的不良反应而中断治疗。因此,亟需开发疗效更好、安全性更高的免疫检查点抑制剂,为恶性肿瘤患者打破治疗困境。阿德瑞利单抗是一种 PD-L1 单克隆抗体,使用免疫球蛋白 (lg) G4 亚型免疫球蛋白,具有优异的抗肿瘤活性和安全性 ( 5 )。2023 年 2 月,该药物在中国获批用于
在包括垂体和下丘脑在内的许多组织中发现干细胞已经提出了干细胞再生和治疗人类疾病的潜力。然而,知识的显着差距仍然存在于我们对调节这些干细胞向所需细胞类型的整个分子机制的理解中,从而限制了基础科学对人类疗法的转化性。本研究主题中的文章介绍了新的数据,并回顾了人类遗传研究,人体器官模型和小鼠模型的最新发现,以提高我们对下丘脑 - 垂体干细胞调节的理解。下丘脑的中位数是大脑和垂体之间的临界界面。除了神经元外,它还包含多种非神经细胞类型,包括少突胶质细胞前体和干细胞样B 2- tanycytes。在Clayton等人中。作者讨论了有关这些各种细胞类型及其调节机制的最新发现,包括饮食在tanycytes上的作用,以及未来的问题,这些问题仍然是我们继续了解中位数在神经内分泌系统中的核心作用。基因组测序技术的改善继续增加了与下丘脑 - 垂体疾病相关的遗传变异数量。功能研究随后可以证明基因调节干细胞分化为分化细胞的机制。Bando等人。Bando等人。在马丁内斯 - 马耶和佩雷斯·米兰(Perez-Millan)中,作者回顾了G偶联受体ProKR2中描述的患者的景观变化,这些患者最初被发现在Kallman综合征患者中引起下丘脑表型。最近PROKR2变体与垂体疾病有关,导致作者考虑在调节垂体激素细胞规范中的直接作用。作者回顾了最近描述与垂体疾病相关的新基因的病例,这些疾病需要功能研究以确定破坏激素产生的机制,包括可能参与垂体
摘要无线电力传输(WPT)技术的最新进展为消费者和行业提供了更方便,高效和智能的电动汽车(EV)和智能设备(SDS)(例如智能手机,无人机,机器人和物联网)的收费。WPT已被采用,以免手工频繁地进出充电。仅凭重型电池就无法解决所有移动物体的饥饿能量问题,最终应该为此充电。在本教程中,首先简要介绍了包括电感功率传递(IPT)在内的WPT的基本原理,并解释了主要的WPT理论,例如耦合线圈模型,Gyrator电路模型,磁性镜像模型和一般统一的动态词曲模型。电动汽车的WPT进展得到了广泛的解释,它们分类为固定的电动汽车(SCEV)和道路驱动电动汽车(RPEV)。SCEV由于便利性和安全性而变得越来越吸引人。此外,由于电动汽车市场份额和可再生能源的市场份额迅速增加,电动汽车和网格的互操作性变得非常重要。电动汽车不再是简单的能源消费者,而是电网的能源提供者。WPT是一种有前途的解决方案,可以在停放时自动将电动汽车与网格连接。这是SCEV作为可互操作系统的灵活手段的潜在贡献。详细解决了线圈设计,大容忍度充电,补偿电路和异物检测(FOD)问题。也总结了全球技术发展的最新进展。rpevs没有严重的电池问题,例如大,重,昂贵且昂贵的电池组以及较长的充电时间,因为它们在移动时直接从道路上获得电源。通过创新的半导体开关,更好的线圈设计,巷道构造技术和更高的操作频率的优点,已提高了WPTSS的功率转移能力,效率,电磁场(EMF),气隙,大小,重量和成本。引入了WPT的最新进展。SD的WPT中的进步被解释了,根据操作环境,它们彼此之间的不同。智能手机是WPT中最成功的应用程序,现在正在不断发展,以获得太空中的更多收费自由。由于分布式和物联网的多种性质,WPT的广泛领域非常具有挑战性。各种动力水平和耐力时间的各种无人机和机器人需要具有足够快速的充电速度,并具有位置自由度。最近的技术发展将解释。解决了WPT问题的未来,其中包括可互操作的无线电动汽车,更长的距离IPT,3D无线充电器和合成的磁场聚焦(SMF)。
作为女性最常见的恶性肿瘤之一,乳腺癌表现出不同亚型的复杂和异质性病理特征。三阴性乳腺癌(TNBC)和HER2阳性乳腺癌是乳腺癌中的两个常见和高度侵入性的亚型。乳房菌群的稳定性与免疫环境紧密相互交织,免疫疗法是治疗乳腺癌的常见方法。前淋巴结结构(TLSS)最近发现,最近发现的围绕乳腺癌的免疫细胞聚集物,与次生淋巴机构(SLOS)相似,与免疫疗法有关,与一些乳腺癌相关。机器学习是一种人工智能的一种形式,越来越多地用于检测生物标志物和构建肿瘤预后模型。本文系统地回顾了乳腺癌中TLSS的最新研究进度以及机器学习在检测TLSS中的应用以及乳腺癌预后的研究。提供的见解为进一步探索乳腺癌不同亚型的生物学差异并制定个性化治疗策略的生物学差异有助于有价值的观点。
[1] Murray CJL, Aravkin AY, Zheng P, et al.Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990 – 2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J].Lancet, 2020, 396 (10258): 1223-1249.[2] 王增武 , 马志毅 , 薛素芳 , 等 .基层冠心病与缺血性脑卒中共患管理 专家共识 2022[J].中国心血管病研究 , 2022, 20(9): 772-793.[3] 王拥军 , 李子孝 , 谷鸿秋 , 等 .中国卒中报告 2020 (中文版) (1)[J].中 国卒中杂志 , 2022, 17(5): 433-447.[4] Langhorne P, Bernhardt J, Kwakkel G. Stroke rehabilitation[J].Lancet, 2011, 377(9778): 1693-1702.[5] Xing Y, Bai Y.A Review of Exercise-Induced Neuroplasticity in Ischemic Stroke: Pathology and Mechanisms[J].Mol Neurobiol, 2020, 57 (10): 4218-4231.[6] Guggisberg AG, Koch PJ, Hummel FC, et al.Brain networks and their relevance for stroke rehabilitation[J].Clin Neurophysiol, 2019, 130(7): 1098-1124.[7] Lutsep HL, Albers GW, Decrespigny A, et al.Clinical utility of diffusion-weighted magnetic resonance imaging in the assessment of ischemic stroke[J].Ann Neurol, 1997, 41(5): 574-580.[8] 于帆 , Arman Sha, 张苗 , 等 .人工智能在急性缺血性脑卒中影像的研 究进展 [J].中华老年心脑血管病杂志 , 2023, 25(3): 334-336.[9] 李华 , 郭春锋 , 高连荣 .FLAIR 及 DWI 序列在诊断脑血管周围间隙 中的价值 [J].医学影像学杂志 , 2015, 25(8): 1341-1343.[10] Scheldeman L, Wouters A, Dupont P, et al.Stroke, 2022, 53(5): 1665-1673.[11] Thomalla G, Simonsen CZ, Boutitie F, et al.MRI-Guided Thrombolysis for Stroke with Unknown Time of Onset[J].[15] 蔡建新 , 彭如臣 .扩散加权成像和流体且反转的恢复定量定量,以预测不明发作的缺血性中风中的易流性恢复不匹配的恢复不匹配状态[J]。《新英格兰医学杂志》,2018,379(7):611-622。[12] Legrand L,Turc G,Edilali M等。根据Flair血管高压不匹配而受益于血栓切除术后血运重建[J]。Eur Radiol,2019,29(10):5567-5576。[13] Xie Y,Oppenheim C,Guillemin F等。预处理病变量会影响临床结果和血栓切除术的功效[J]。Ann Neurol,2018,83(1):178-185。 [14] Raoult H,Lassalle MV,Parat B等。 基于DWI的算法可预测急性中风血栓切除术治疗的患者的残疾[J]。 Am J Neuroradiol,2020,41(2):274-279。 弥散张量磁共振成像方法概述[J]。 医学影像学杂,2007,17(10):1119-1122。 [16] Qiu A,Mori S,Miller MI。 扩散张量成像,用于理解早期生命中大脑发育[J]。 Ann Rev Psychol,2015,66:853-876。 [17] Corroenne R,Arthuis C,Kasprian G等。 胎儿大脑的扩散张量成像:有前途技术的原理,潜力和局限性[J]。 超声产科妇科,2022,60(4):470-476。 [18] Andica C,Kamagata K,Hatano T等。 源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。 J Magn Reson Imaging,2020,52(6):1620-1636。 [19] Groisser BN,哥伦WA,Singhal AB等。 NeuroRehabil神经修复,2014,28(8):751-760。Ann Neurol,2018,83(1):178-185。[14] Raoult H,Lassalle MV,Parat B等。基于DWI的算法可预测急性中风血栓切除术治疗的患者的残疾[J]。Am J Neuroradiol,2020,41(2):274-279。弥散张量磁共振成像方法概述[J]。医学影像学杂,2007,17(10):1119-1122。[16] Qiu A,Mori S,Miller MI。扩散张量成像,用于理解早期生命中大脑发育[J]。Ann Rev Psychol,2015,66:853-876。 [17] Corroenne R,Arthuis C,Kasprian G等。 胎儿大脑的扩散张量成像:有前途技术的原理,潜力和局限性[J]。 超声产科妇科,2022,60(4):470-476。 [18] Andica C,Kamagata K,Hatano T等。 源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。 J Magn Reson Imaging,2020,52(6):1620-1636。 [19] Groisser BN,哥伦WA,Singhal AB等。 NeuroRehabil神经修复,2014,28(8):751-760。Ann Rev Psychol,2015,66:853-876。[17] Corroenne R,Arthuis C,Kasprian G等。胎儿大脑的扩散张量成像:有前途技术的原理,潜力和局限性[J]。超声产科妇科,2022,60(4):470-476。[18] Andica C,Kamagata K,Hatano T等。源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。J Magn Reson Imaging,2020,52(6):1620-1636。[19] Groisser BN,哥伦WA,Singhal AB等。NeuroRehabil神经修复,2014,28(8):751-760。皮质脊髓扩散异常[J]。[20] Kumar P,Kathuria P,Nair P等。使用扩散张量成像的亚急性缺血性卒中后上肢运动恢复的预测:系统评价和荟萃分析[J]。J Stroke,2016,18(1):50-59。[21] Soulard J,Huber C,Baillieul S等。运动道完整性预测步行恢复:亚急性中风中的扩散MRI研究[J]。神经病学,
采用情境化和特定于应变的风险评估范例对于在众多行业和应用中持续开发和安全地使用微生物,尤其是细菌至关重要。将细菌物种标记为有害或有益的一种过于简单的方法不适合其与宿主和其他微生物的相互作用的复杂性,在这种情况下,朋友,敌人和无辜的旁观者之间的界线通常不清楚。在人类微生物组研究中已经描述了许多这种细微的关系,这说明了定义细菌安全的固有挑战。任何有效的风险评估框架都必须考虑细菌的利基和环境,拟合度,宿主健康,暴露路线和范围以及应变表征。克雷伯氏菌Vaiicola是一种在世界各地分离的重生土壤细菌,一直是对环境和临床方面越来越感兴趣的主题,并且在商业上已用作数百万英亩的农场。在这里,我们回顾了其人群结构,在临床和环境环境中的相关性,并根据所述风险评估框架作为生物培训剂。
讨论:开发用于诊断和管理恶性肿瘤的液体活检平台是一个快速发展的领域。目前使用传统肿瘤标志物的方法存在很大的局限性。在这篇综述中,我们将讨论颅内 GCT 的遗传和表观遗传特征分析,这些特征正在成为有前途的生物标志物,有助于诊断和管理颅内 GCT。各种研究表明,MAPK 通路的激活突变是颅内 GCT 的常见改变,大多数生殖细胞瘤中都可见 KIT 表达。针对 KIT 的靶向疗法的开发为生殖细胞瘤的靶向治疗带来了前景。正在考虑进行临床开发的其他治疗方式包括免疫疗法和使用免疫检查点抑制剂,尤其是在 NGGCT 中。在这篇综述中,我们将讨论目前正在开发的潜在新型疗法和临床试验。
随着乳腺癌发病率在全球范围内继续上升,迫切需要了解有助于其发展的环境因素。肥胖症,包括双酚A(BPA)和二氯二苯基三氯乙烷(DDT),在环境中非常普遍,并且与肥胖和代谢失调有关。BPA和DDT,已知会破坏乳腺上皮细胞中的激素信号传导,还促进脂肪组织中的脂肪生成,脂肪生成和脂肪因子分泌,直接导致肥胖症的发病机理。虽然富含脂肪的乳腺可能特别容易受到环境性肥胖症的影响,但研究研究了肥胖的脂肪细胞的变化,促进乳腺上皮细胞的致癌细胞的变化。在这里,我们回顾了将BPA和DDT与乳腺发育和乳腺癌风险降低的临床前和临床证据。我们讨论了肥胖驱动的机制如何有助于肥胖,包括脂肪生成,脂肪生成和脂肪因子分泌的变化,可以提供促进富含营养的富含营养的环境,从而促进乳房上皮细胞中致癌途径的激活。了解肥胖症在乳腺癌风险和进展中的作用对于旨在最大程度地减少肥胖原子的公共卫生指南,最终降低乳腺癌的发病率并改善女性的结果至关重要。
“ AI可以简化例行任务,最大程度地减少人为错误,并允许医疗专业人员将更多时间用于患者护理。预测分析可以增强资源分配和患者管理,而AI驱动的模型有助于早期疾病检测和个性化治疗。此外,AI驱动的机器人系统可以在微创手术中提高精度,并实现远程手术。展望未来,实时AI辅助康复可以彻底改变患者的康复,从而改善全球范围。”
宫颈癌是第四大常见的女性癌症,子宫骨髓癌是最常见的部位。然而,宫颈干细胞,分化和调节的理解仍然很差。在这里,我们报告了富含人宫颈干细胞及其调节机制的人群的分离。使用单细胞RNA测序,我们表征了人类外部的细胞异质性,并识别簇特异性细胞表面标记。通过建立正常和癌前的宫颈类器官和插内移植系统,我们表明ITGB4和CD24可以富集人和鼠类外宫内干细胞。我们发现,乳酸杆菌衍生的乳酸通过PI3K-AKT途径和YAP1调节宫颈干细胞的自我更新和早期肿瘤发生。最后,我们表明D乳酸会抑制正常和癌前器官的生长,而L-乳酸却没有。我们的发现揭示了人类宫颈干细胞和微生物代谢产物在宫颈健康和疾病中的作用。