背景/目的:对癌细胞生物学的更好理解导致发现和开发了几种新的癌症剂。这些药物被广泛用于癌症治疗,具有良好的毒性谱。但是,有些患者对这些药物极为敏感,并且可能会产生严重的毒icit。在毒性中,肺部并发症很少见,大多数靶向疗法。这项研究旨在鉴定各种靶向疗法中的放射性肺部补充阳离子,并分析肺毒性患者的特征。方法:我们回顾性地审查了医疗记录和胸部图像,发现了644名患者在2005年5月至2014年9月之间在Chunhyang University Hospital在Chunhyang University Hospital接受了靶向抗塑料治疗的患者。结果:在这644例患者中,有90例(14.0%)出现肺部并发症,如胸部计算机断层扫描所述。在这些患者中,有15(2.3%)出现了与药物相关的肺毒性。在所有患者中都停止使用靶向药物治疗,而11例患者则同时用葡萄糖素螺旋体治疗。三名患者死于与药物有关的肺毒性。结论:在有针对性的治疗期间,临床医生应评估呼吸困难发生的肺毒性和症状。如果怀疑有药物诱导的肺毒性,应立即进行成像研究,并应考虑可变放射学模式的可能性。停止使用涉及的病因和糖皮质激素治疗,从而改善了症状和成像发现,但有些患者仍然经历了致命的肺毒性。
发现具有最小毒性或对正常细胞副作用的新型生物相容性和可生物降解的聚合物制剂是微生物感染和癌症治疗的主要并发症。已经发现了用于聚(氧化乙烷)(PEO)或聚(乙二醇)(PEG)聚合物的各种化学,生物和药物功能。增强抗菌和抗癌活性,结合了金属或金属氧化物纳米颗粒(NP),例如银(Ag),氧化铜(CUO)和氧化锌(ZnO)NPS,在该半晶体和线性聚合物中可能是有效策略。更重要的是,PEO可以形成可以直接应用于身体部位的水凝胶,例如皮肤或粘膜进行局部治疗。PEO通过PEO增加口服吸收和抗癌活性来装饰抗癌药物的纳米载体。PEO聚合物对抗病毒药物作为有效递送系统的各种微型和纳米形式的各种微观成分表现出令人鼓舞的结果。根据最近的进展,讨论了这一微型综述,抗菌,抗病毒和抗肿瘤作为PEO及其衍生物的三种主要治疗应用。
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。
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。
三月 01]。可从:https://www.inca.gov.br/estimativa 获取。 2. Datasus.gov [互联网]。巴西:Minisério da Saúde。 SUS 信息部门 - DATASUS。 Informac¸ões de Saúde (TabNet),Estatísticas Vitais 2018。[引用于 2020 年 5 月 25 日]。可从:http://www2.datasus.gov 获取。 br/DATASUS/index.php?area=02 。 3.Balagula Y、Rosen ST、Lacouture ME。支持性肿瘤学的出现:癌症治疗皮肤病不良事件的研究。 J Am Acad Dermatol。 2011;65:624---35。 4. 比斯瓦尔 SG,梅塔 RD。癌症患者化疗的皮肤不良反应:临床流行病学研究。印度皮肤病学杂志。2018;63:41---6。5. Hackbarth M、Haas N、Fotopoulou C、Lichtenegger W、Sehouli J。化疗引起的皮肤毒性:女性癌症的发生率及其对生活质量的影响。一项前瞻性研究的结果。支持护理癌症。2008;16:267---73。6. Susser WS、Whitaker-Worth DL、Grant-Kels JM。化疗的粘膜皮肤反应。美国皮肤科学院杂志。1999;40:367---400。
新型抗肿瘤药(NADS)是指小分子靶向药物和大分子单克隆抗体,这些抗体通常用于治疗癌症[1]。癌症是中国和发达国家的死亡原因[2],并且已成为中国的主要公共卫生问题[3]。自2000年以来,中国的癌症病例和死亡人数以及癌症的原始病例和癌症的死亡率逐渐增加[4],估计将在2022年在中国有4,820,000例新的癌症病例和3,210,000例与癌症有关的死亡[5]。基于当前对恶性肿瘤的治疗,传统的化学疗法药物无法完全满足临床需求[6]。靶向特定部位的NAD可以在某种程度上减少副作用,并显着改善肿瘤患者的死亡率和预后不良[5]。2018年,中国国家卫生委员会发布了NADS临床应用的第一版指导原则(术语称为GPCANADS)[7] [7],该原则每年已更新,现在已更新为第五版(2022)[8]。从2018年到2022年版,GPCanads中包含的许多新型NAD逐年增加,分别达到34、46、60、77和103 [7-11]。此外,国家卫生委员会对抗肿瘤药物的临床应用具有很大的重要性,并采取了一系列行动来改善中国癌症诊断和合理的药物使用。医疗事故责任(MML)或侵权责任通常会导致医疗损害赔偿。它连续发布了临床应用管理规范,例如抗肿瘤药物的临床应用措施(试验)[12],抗肿瘤药物合理临床应用的管理指标(2021 Edition)[13]以及改善癌症诊断和治疗质量的行动计划[14]。与NAD相关的有毒和副作用的高发病率以及NAD的可用性提高,其使用变得越来越普遍,其临床应用的合理性和医学法律纠纷的风险引起了广泛关注的关注[15,16]。MML通常是由于由于医疗错误而导致的诊断和治疗活动失败造成的损害。医疗错误是指无法履行诊断和治疗中必要的护理义务的卫生保健服务和人员的过失。医疗错误引起的侵权案件通常称为医学
摘要 目的 自2016年国家药品价格谈判实施以及临床指南不断更新以来,尚不清楚中国肺癌患者的抗肿瘤药物使用情况是否发生了变化。本研究旨在评估中国主要城市肺癌患者抗肿瘤药物使用、费用和处方模式的趋势。 设计 我们使用2016年1月至2020年12月的数据进行了一项回顾性观察研究。 设置 本研究使用的处方记录基于中国9个主要城市97家医院的住院和门诊医院数据。 参与者 在研究期间,共从医院处方分析合作项目回顾性收集了218 325张肺癌患者的抗肿瘤药物处方。 结果测量 肺癌患者抗肿瘤药物使用、费用和处方模式的趋势。结果 抗肿瘤药物年处方量从 2016 年的 28 594 张增加到 2020 年的 53 063 张,增幅达 85.6%(Z=1.71,p=0.086)。蛋白激酶抑制剂 (PKI) 和单克隆抗体 (mAb) 的处方量显著增加,而抗代谢药物、植物碱和铂类药物的处方量显著减少。年费用从 2016 年的 1.136 亿元增加到 2020 年的 2.783 亿元,增幅达 145.0%(Z=2.20,p=0.027)。总费用排名前三的抗癌药物类别为 PKI、抗代谢药物和 mAb。肺癌抗肿瘤药物处方模式中,单药、三药及以上药物联合用药逐渐增多,而二药联合用药从30.8%大幅下降至19.6%。结论研究期间,中国肺癌患者的处方习惯发生了较大变化。观察到的趋势有助于了解中国肺癌患者目前的用药状况,并为未来的药物管理提供参考。
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。
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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。