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文献分析F
头颈癌是全球常见的恶性肿瘤。它涵盖了口腔，鼻腔，咽，喉和颈部的一系列肿瘤（Tumban，2019）。该疾病最常见的亚型是鳞状细胞癌，而其他类型（例如腺癌和小细胞癌）也包括在内（Jumaniyazova等，2022）。药物辅助疗法（例如化学疗法和免疫疗法）在治疗头颈癌，改善手术结局并降低复发风险中起着关键作用。（Harrington等，2023; Liu等，2024a）。但是，治疗期间的耐药性限制了长期效率。特别是，耐药性是由细胞信号通路的复杂变化驱动的（Jha等，2023; Trocchianesi等，2023）以及肿瘤微环境（Biswal等，2023; Qiao et al。，2023; Zhang et al。，20223）。因此，对耐药性分子基础的深入了解和研究对于发展更有效的治疗策略至关重要。未来的研究应探讨新药物组合，有针对性的疗法和个性化的抗药性预防策略。这可能会使他们能够克服头颈癌治疗中的耐药性挑战。随着技术的进步，头颈癌的治疗已有一系列新药物治疗选择，包括一些高级新药。通过激活免疫系统并增强人体的抗肿瘤防御反应，这些药物在某些患者中表现出极好的效率。首先，抗PD-1/PD-1/PD-L1免疫检查点抑制剂，例如Nivolumab（Marco等，2022）和Pembrolizumab（Yuan等，2023），在近年来在头部和颈部癌症治疗中取得了出色的进步（Bommireddy等人，2020年，2020年； Marun和Mardal，20221年）。但是，不同的个体具有不同的免疫状态，从而导致这些药物的治疗作用可变。其次，靶向治疗也已成为头颈癌治疗的主要方向（Stabile等，2013）。例如，表皮生长因子受体（EGFR）抑制剂，例如西妥昔单抗，通过干扰EGFR信号传导途径抑制肿瘤细胞的生长和分裂（Ratushny等，2009）。尽管这些药物在某些患者中表现出很高的效率，但它们在长期治疗中易受耐药性，限制了其临床应用（Cserepes等，2022; Chan等，2023; Doghish等，2023）。最后，某些草药成分，例如scutellaria baicalensis中的黄酸酯具有抗肿瘤活性（Tang and Dong，2023年）。它通过抑制癌细胞增殖并促进凋亡具有对药物耐药性头颈癌的潜在效率（Guo等，2019; Gao等，2020）。此外，阿丁雷蛋白（Li，2021）及其衍生物在中医中是互补的（Roh等，2017）。研究表明，它们可以通过多种途径调节肿瘤细胞信号传导，并抑制头颈癌的耐药性。一般而言，头颈癌用多种药物治疗，包括免疫检查点抑制剂，靶向疗法和草药治疗。然而，由于长期使用而导致的个体免疫状况和耐药性差异是不稳定治疗作用的主要挑战。因此，对头颈癌中耐药性机制的深入研究对于
迈向动态全脑的有效验证......
朝着动态全脑模型的有效验证迈进 Kevin J. Wischnewski 1,2、Simon B. Eickhoff 1,2、Viktor K. Jirsa 3 和 Oleksandr V. Popovych 1,2,* 1 德国于利希研究中心神经科学和医学研究所 - 大脑和行为（INM-7），德国于利希 2 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学系统神经科学研究所，德国杜塞尔多夫 3 法国艾克斯-马赛大学 INSERM 系统神经科学研究所（INS，UMR1106）* 通讯作者 摘要 通过数学全脑模型模拟静息状态的大脑动态需要对参数进行最佳选择，这决定了模型复制经验数据的能力。由于通过网格搜索（GS）进行参数优化对于高维模型来说是不可行，我们评估了几种替代方法来最大化模拟和经验功能连接之间的对应性。密集 GS 作为评估四种优化方案性能的基准：Nelder-Mead 算法（NMA）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）和贝叶斯优化（BO）。为了对它们进行比较，我们采用了一组耦合相位振荡器，该振荡器基于 105 名健康受试者的个体经验结构连接而构建。我们从二维和三维参数空间中确定最佳模型参数，并表明测试方法的整体拟合质量可以与 GS 相媲美。然而，所需的计算资源和稳定性特性存在明显差异，在提出 CMAES 和 BO 作为高维 GS 的有效替代方案之前，我们还对这些差异进行了研究。对于三维情况，这些方法产生的结果与 GS 相似，但计算时间不到 6%。我们的结果有助于有效验证用于个性化大脑动力学模拟的模型。简介继 Biswal 等人的开创性工作之后。1 ，神经影像学研究的注意力转向了静息状态的大脑活动 2,3 。在任务诱发的功能网络和从静息时的人脑活动中观察到的相应连接模式之间发现的相似性强烈地激发了对后者的研究 1,4,5 。人们开发了大量的静息状态动力学研究方法和应用。一方面，它们旨在了解大脑的结构和功能，另一方面，旨在区分健康和患病的个体 6-12 。通过动态全脑模型对复杂的时空大脑活动模式进行数值模拟，为实现这两个目标提供了一条有希望的途径 13-19 。数据驱动的动态模型允许将有关人类大脑的解剖信息纳入其动态特性的模拟中。换句话说，它们使研究人员能够研究大脑结构和功能之间的关系，特别关注后者是否以及如何从前者中产生，以及它们如何相互关联 13-19 。此外，模型提供了一种快速的计算机实验方法来研究和比较不同的大脑分区、网络配置和数据预处理参数，这又有助于更深入地了解大脑结构和动态之间的相互作用 20-22 。所讨论的建模方法的另一个优点是