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在生命的尽头探索使用抗塑性药物的使用：一组评估终端中的频率，模式和方法的评论
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trichostatin C协同与DNMT抑制剂相互作用，通过在膀胱和肺癌细胞中抑制AXL抑制AXL
摘要：异常的表观遗传修饰是各种癌症发病机理的基本因素。因此，针对这些小分子（例如组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）抑制剂和DNA甲基转移酶（DNMT）抑制剂）的畸变，提出了一种可行的癌症治疗策略。这项研究的目的是评估三链蛋白C（TSC）的抗癌能力，Trichostatin a的类似物是源自链霉菌SP的发酵。CPCC 203909。我们的研究表明，TSC证明了对人肺癌和尿路膀胱癌细胞系的有效活性，在低微摩尔范围内IC 50值。TSC诱导由caspase 3/7介导的凋亡，并在G2/M期停止细胞周期。与DNMT抑制剂法替滨结合使用时，TSC表现出协同的抗癌作用。另外，蛋白质分析阐明了酪氨酸激酶受体AXL的表达显着降低。值得注意的是，TSC的浓度升高与转录因子Forkhead Box O1类（FOXO1）的上调以及促凋亡蛋白BIM和P21的水平升高。总而言之，我们的发现表明TSC是具有HDAC抑制活性的有前途的抗癌剂。此外，我们的结果强调了TSC与DNMT抑制剂结合癌症治疗的潜在效用。
用于治疗阿尔茨海默氏病和痴呆症的抗肿瘤：临床前和观察性研究的证据
图2示意图显示了AD临床前模型中抗塑料神经保护作用的机制。（1）紫杉醇，Peloruside A，Epothilone D和他莫昔芬还原微管稳定性和动态性，从而导致微管功能的恢复。（2）Aβ-靶向药物（Bexarotene，carmustine和imatinib）减轻了β斑块的负担，从而逆转了认知缺陷。（3）自噬诱导剂lonafarnib诱导的Tau病理学的溶酶体清除恢复了认知功能。（4）细胞外Aβ斑块激活神经胶质细胞并诱导衰老的特征。使用鼻溶剂（dasatinib和槲皮素）清除衰老细胞可减少神经炎症，β病理学和认知缺陷。（5）Axitinib调节异常血管生成并纠正脑血管缺陷。（6）HDAC抑制剂伏诺替纳斯特恢复表观遗传平衡并逆转记忆力障碍。（7）Masitinib挽救突触损失可防止认知能力下降。用生物者创建。com。[可以在wileyonlinelibrary.com上查看颜色图]
引用：姚丹，余琳，何伟，等。2015–2019 年中国八大城市结直肠癌患者抗肿瘤处方情况：临床研究
摘要 目的 目前尚不清楚中国结直肠癌 (CRC) 治疗费用上涨的原因，以及药品价格调整是否会改变使用和总费用。本研究旨在估计中国主要城市 CRC 的药物使用、处方模式和抗肿瘤药物治疗支出趋势。方法 回顾性收集医院处方分析合作项目 128 811 张 CRC 抗肿瘤药物处方信息。提取的处方包括患者的人口统计信息、抗肿瘤药物的通用名和价格。使用 Mann-Kendall 和 Cochran-Armitage 趋势检验估计抗肿瘤药物的使用趋势。结果 抗肿瘤处方数量从 2015 年的 18 966 张到 2019 年的 34 219 张不等。在本研究收集的处方中，抗肿瘤药物的年费用增加了 117.2%，平均处方费用增加了 20%。在整个研究期间，处方最多的抗肿瘤药物是卡培他滨、奥沙利铂、氟尿嘧啶和伊立替康，占就诊百分比 (PV) 的 49%、27%、21% 和 9%。贝伐单抗和西妥昔单抗的 PV 分别增加了 494% 和 338%（从 2015 年的 1.8% 和 1.3% 增加到 2019 年的 10.7% 和 5.7%）。在抗肿瘤药物的处方模式中，单药治疗逐渐减少，而联合治疗，尤其是三药联合治疗，从 1.35% 显著增加到 7.31%。结论本研究估计了中国 CRC 患者抗肿瘤药物使用和费用的近期趋势。这些结果将为 CRC 治疗决策提供参考，包括医疗保险谈判、精准治疗可及性、研究经费分配和 CRC 药物治疗财务负担评估。
癌症住院患者抗肿瘤药物诱发严重不良事件的风险因素模型：基于全球触发指标的回顾性研究
本研究旨在应用机器学习方法评估与严重不良事件 (SAE) 相关的危险因素并预测使用抗肿瘤药物的癌症住院患者 SAE 的发生。回顾性审查了 2017 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间入院的 499 名确诊为癌症的患者的病历。首先，使用全局触发工具 (GTT) 主动监测抗肿瘤药物引起的药物不良事件 (ADE) 和 SAE，并将阳性触发因素的数量作为中间变量。随后，通过单变量分析和最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 分析选出具有统计学意义的危险因素。最后，以LASSO分析后的危险因素作为协变量，采用基于逻辑模型、极端梯度提升（XGBoost）、分类提升（CatBoost）、自适应提升（AdaBoost）、轻梯度提升机（LightGBM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、决策树（DT）和基于七种算法的集成模型的列线图建立预测模型，并使用ROC曲线下面积（AUROC）、PR曲线下面积（AUPR）等一系列指标评估模型性能。在我们的样本中共识别出94名SAE患者，SAE的危险因素包括诱发因素数量、住院时间、年龄、联合用药数、既往化疗中发生的ADE以及性别。在测试队列中，基于逻辑模型的列线图的AUROC为0.799，AUPR为0.527。在八种机器学习模型中，GBDT 的预测能力最好（AUROC = 0.832 和 AUPR = 0.557），优于列线图，因此被选为建立预测网页。本研究提供了一种准确预测癌症住院患者 SAE 发生率的新方法。
癌症患者的高血压和抗高血压抗肿瘤治疗
摘要：各种新型抗肿瘤疗法的开发改善了多种恶性肿瘤患者的预后，从而大大增加了癌症幸存者的数量。尽管抗癌疗法具有肿瘤学益处，但癌症幸存者仍面临与抗癌疗法相关的短期和长期不良心血管毒性。系统性高血压是癌症患者中最常见的合并症，是导致这些不良心血管事件发生风险增加的主要原因。癌症和高血压具有共同的风险因素，具有重叠的病理生理机制，高血压也可能是某些肿瘤类型的风险因素。许多癌症疗法具有促高血压作用。尽管这些抗肿瘤药物导致高血压的一些机制已被确定，但仍需要进一步的临床前和临床研究来研究与抗癌疗法相关的高血压的确切病理生理学和最佳管理。通过这种方式，可以改善癌症治疗前、治疗期间和治疗后的高血压监测和管理，以最大限度地降低心血管风险。这对于优化癌症患者和幸存者的心血管健康至关重要，并确保癌症存活率的提高不会以增加心血管毒性为代价。
抗肿瘤激酶抑制剂：一类新型强效抗...
溶组织内阿米巴是一种原生动物寄生虫，全球约有 5000 万人感染该病，每年约有 7 万人死亡。自 20 世纪 60 年代以来，人们已用甲硝唑成功治疗溶组织内阿米巴感染。但甲硝唑疗法也存在缺点，包括副作用、疗程长以及需要其他药物来预防囊肿介导的传播。溶组织内阿米巴拥有一个约 300-400 个成员的激酶组，其中一些成员此前已被研究作为开发杀阿米巴候选药物的潜在靶点。然而，尽管这些努力发现了新型强效的溶组织内阿米巴激酶抑制剂，但没有一种药物获得批准。在本研究中，我们采用了另一种方法，在体外测试了一组 12 种此前已获 FDA 批准的抗肿瘤激酶抑制剂对溶组织内阿米巴滋养体的作用。由此，我们鉴定出达沙替尼、博舒替尼和依鲁替尼在低微摩尔浓度下为杀阿米巴药物。接下来，我们利用最近开发的计算工具鉴定出另外 12 种药物，它们的人体蛋白质靶标特征与最初的三种药物相似。对这另外 12 种药物进行测试后，我们鉴定出普纳替尼、来那替尼和奥莫替尼具有很强的药效，EC 50 值在亚微摩尔范围内。研究发现，这六种药物杀死溶组织阿米巴原虫滋养体的速度与甲硝唑一样快。此外，还发现依鲁替尼可以杀死模型生物侵入阿米巴原虫的传染性囊肿阶段。因此，与目前治疗策略中使用的所有药物相比，依鲁替尼同时具有杀阿米巴和杀囊肿的特性。这些发现共同表明，抗肿瘤激酶抑制剂是一类非常有希望对抗这种广泛传播且破坏性极强的疾病的强效药物。