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胆管癌的代谢重编程
摘要 代谢重编程是癌症的一个标志，它使肿瘤细胞能够满足快速增殖、侵袭和转移所需的增加的能量需求。事实上，许多肿瘤细胞获得了独特的代谢和生物能量特征，使它们能够在资源有限的条件下生存，主要是通过利用替代营养物质。最近的几项研究探索了癌细胞的代谢可塑性，目的是确定新的可用药物靶点，而限制营养物质获取的治疗策略已成功应用于某些肿瘤的治疗。胆管癌 (CCA) 是一种高度异质性的肿瘤，是第二大最常见的原发性肝癌。它的特点是对化疗有抵抗力和预后不良，5 年生存率低于 20%。在 CCA 的发病和进展过程中，代谢途径的失调已被描述。有氧糖酵解和谷氨酰胺补充增加使 CCA 细胞能够产生生物合成中间体。研究表明，涉及碳水化合物、氨基酸和脂质的其他代谢改变可维持癌细胞的生长和扩散。在这篇综述中，我们讨论了 CCA 发育过程中发生的复杂代谢重组，并导致独特的营养成瘾。我们还深入讨论了基于代谢变化的治疗干预措施的可能作用。© 2022 欧洲肝脏研究协会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
重组人VEGF-165无载体
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伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
