利益冲突:KP在Acrivon Therapeutics和Scorpion Therapeutics的科学咨询委员会(SAB)上任职,并为Twoxar Pharmaceuticals/Aria Pharmaceuticals提供咨询。FM咨询旗舰先锋。MJ用于Viosera Therapeutics的SAB。OMF担任Abbvie,G1 Therapeutics,Grupo Oncoclinicas的咨询/咨询角色;来自罗氏的Honoraria;来自Abbvie,Cascadian Therapeutics,Eisai,Pfizer,Genentech/ Roche的研究资金;和Grupo Oncoclinicas的旅行费用。 EPW担任Infinitemd和Leap Therapeutics的咨询/咨询角色;来自Carrick Therapeutics,Genentech/Roche,Glaxosmithkline,Infinitemd,Jounce Therapeutics,Lilly,Tesaro的Honoraria; Genentech/Roche的研究资金;以及Verastem中的股票/其他所有权。 IEK拥有AMAG Pharmaceuticals的就业,领导和股票/其他所有权;咨询/咨询角色,即情境治疗,Daiichi Sankyo,Genentech/Roche,Macrogenics,Seattle Genetics,Taiho Pharmaceutical; Genentech/Roche的Honoraria;以及Genentech/ Roche和Pfizer的研究资金。 JWG具有雅培诊断和达纳赫的许可技术,以及PDX药品和收敛基因组学中的股权位置。 JWG是New Leaf Ventures和Kromatid的顾问。 JWG获得了Zeiss的研究资金/其他支持; Thermo Fisher Scientific/FEI; Danaher/Cepheid; Micron Technology,Miltenyi Biotec; PDX药物,定量成像。OMF担任Abbvie,G1 Therapeutics,Grupo Oncoclinicas的咨询/咨询角色;来自罗氏的Honoraria;来自Abbvie,Cascadian Therapeutics,Eisai,Pfizer,Genentech/ Roche的研究资金;和Grupo Oncoclinicas的旅行费用。EPW担任Infinitemd和Leap Therapeutics的咨询/咨询角色;来自Carrick Therapeutics,Genentech/Roche,Glaxosmithkline,Infinitemd,Jounce Therapeutics,Lilly,Tesaro的Honoraria; Genentech/Roche的研究资金;以及Verastem中的股票/其他所有权。 IEK拥有AMAG Pharmaceuticals的就业,领导和股票/其他所有权;咨询/咨询角色,即情境治疗,Daiichi Sankyo,Genentech/Roche,Macrogenics,Seattle Genetics,Taiho Pharmaceutical; Genentech/Roche的Honoraria;以及Genentech/ Roche和Pfizer的研究资金。 JWG具有雅培诊断和达纳赫的许可技术,以及PDX药品和收敛基因组学中的股权位置。 JWG是New Leaf Ventures和Kromatid的顾问。 JWG获得了Zeiss的研究资金/其他支持; Thermo Fisher Scientific/FEI; Danaher/Cepheid; Micron Technology,Miltenyi Biotec; PDX药物,定量成像。EPW担任Infinitemd和Leap Therapeutics的咨询/咨询角色;来自Carrick Therapeutics,Genentech/Roche,Glaxosmithkline,Infinitemd,Jounce Therapeutics,Lilly,Tesaro的Honoraria; Genentech/Roche的研究资金;以及Verastem中的股票/其他所有权。IEK拥有AMAG Pharmaceuticals的就业,领导和股票/其他所有权;咨询/咨询角色,即情境治疗,Daiichi Sankyo,Genentech/Roche,Macrogenics,Seattle Genetics,Taiho Pharmaceutical; Genentech/Roche的Honoraria;以及Genentech/ Roche和Pfizer的研究资金。JWG具有雅培诊断和达纳赫的许可技术,以及PDX药品和收敛基因组学中的股权位置。JWG是New Leaf Ventures和Kromatid的顾问。JWG获得了Zeiss的研究资金/其他支持; Thermo Fisher Scientific/FEI; Danaher/Cepheid; Micron Technology,Miltenyi Biotec; PDX药物,定量成像。
这项研究通过将脂肪肝病患者的微生物组与肝脏正常患者进行比较,研究了乳腺癌(BC)(BC)(BC)(BC)和微生物组之间的关系。从每个血液样本中收集细菌细胞外囊泡,并进行下一代测序。分析确定了高血糖,高脂血症和高体重指数(BMI)的组之间共享的特定微生物组谱,然后将其与功能性生物标志物进行比较。尤其是粪肠杆菌是一种在高浓度的低密度脂蛋白胆固醇,高BMI和脂肪肝病的组中发现的特异性细菌。因此,当基于粪便裂门的存在分析BC患者的预后时,可以证实患者的预后趋于恶化。在这项研究中,通过微生物组互连的BC风险因素,例如高血糖,高脂血症,脂肪肝和高BMI。这提供了有关卑诗省风险因素如何相关的及其对微生物组和人类健康的影响的见解。
摘要 纳米悬浮液通过改善药物输送、溶解度和靶向性,为增强乳腺癌治疗提供了一种有希望的途径。这些胶体分散体含有亚微米药物颗粒,显著增加了表面积,提高了药物的溶解度和溶解速率。这种改进可以提高药物的生物利用度,从而降低剂量并减少副作用。还可以设计纳米悬浮液,使其成为控释药物,在肿瘤部位提供持续的治疗水平。纳米悬浮液有助于靶向药物输送,这是其主要优势之一。为了最大限度地降低全身毒性,纳米悬浮液含有靶向配体或抗体,它们附着在纳米颗粒的表面,以便将药物特异性地输送到乳腺癌细胞。纳米悬浮液平台还允许使用联合治疗方法,允许同时输送多种药物,以实现协同效应并对抗耐药性。纳米悬浮液治疗既有利于治疗,也有利于成像和诊断目的。使用标记有成像剂的纳米粒子,可以可视化肿瘤并监测治疗反应。纳米悬浮液可以通过改善药物靶向性和减少全身暴露来减少与传统化疗相关的副作用。纳米悬浮液代表了乳腺癌的一种有前途的治疗选择。必须充分利用纳米悬浮液的全部潜力来改善患者的治疗结果和生活质量。关键词:纳米悬浮液、乳腺癌、药物输送、溶解度、靶向、控释、联合治疗、成像、诊断。国际药物输送技术杂志 (2024);DOI:10.25258/ijddt.14.2.73 如何引用本文:Sebastine,Fathima MZ。纳米悬浮液在乳腺癌治疗中的应用:综合概述。国际药物输送技术杂志。2024;14(2):1090-1098。支持来源:无。利益冲突:无
> 患者患有 HER2 阳性 mBC(可测量),无脑转移或脑转移稳定。需要(新)辅助治疗后的 DFI ≥12 个月;不允许接受过 mBC 既往治疗 > 75 名患者仅接受 T-DXd 治疗,50 名患者接受 T-DXd + P 治疗;中位随访时间分别为 19.2 个月(范围 8.7–29.2)和 20.6 个月(范围 13.3–26.7) > T-DXd 证实的 ORR 为 76%,T-DXd + P 证实的 ORR 为 84.0%; T-DXd 组 12 个月 PFS 率为 80.8%,T-DXd + P 组为 89.4% > 最常见的 AE 是恶心(T-DXd,70.7% [4.0% 3 级];T-DXd + P,68.0% [0% 3 级]);无≥4 级恶心或腹泻。T-DXd 组有 6 名 (8.0%) 患者出现 ILD,T-DXd + P 组有 5 名 (10.0%) 患者出现 ILD(所有级别 ≤2)
作为第一家将乳腺断层合成技术商业化的供应商,Hologic 一直走在改善乳腺癌早期检测的前沿。断层合成正在成为许多地区的护理标准,取代传统的二维 (2D) 乳房 X 线摄影,因为它能够同时提高癌症检测率并减少错误召回。1,2 尽管断层合成的使用使癌症检测总体上有所改善,但各个放射科医生的表现仍存在很大差异 3 ,即使使用最先进的成像技术,也可能会漏掉癌症。4 此外,与 2D 乳房 X 线摄影中的四个标准视图相比,断层合成检查的审查需要滚动浏览数百张图像,这增加了放射科医生疲劳的可能性。
2022 年 4 月 8 日备忘录:军事咨询小组民事咨询小组主题:UTD/CTD MAP/CAP – 62-21(R)“母乳运输作为旅行住宿”。1. 目的:本条款规定,母乳运输费用可作为临时值班 (TDY) 旅行期间特殊需要的旅行住宿报销。费用可能包括合理的商业运输费、超重行李、一次性储物袋或非耐用容器、冷藏运输包裹、冷藏和运输。经授权,费用最高可报销 1,000 美元。2. 此项修订已由每日津贴、旅行和交通、津贴委员会主席批准。 3. 这些变更计划于 2022 年 5 月 1 日出现在《联合旅行条例》中。 4. 此修订经主席批准后,于 2022 年 4 月 7 日生效。 Joel T. Ridenour 国防旅行管理办公室副主任 每日津贴、旅行和交通津贴委员会主任 附件:联合旅行条例修订 抄送:民事合同上诉委员会 国防旅行管理办公室 总务管理局 美国海岸警卫队薪酬和人事中心
人工智能 (AI) 在乳腺癌检测和治疗中的应用正在引起人们的关注。人工智能技术对于塑造乳腺手术的未来和增强医疗服务至关重要。深度学习算法有望从乳房 X 光检查和临床数据中准确检测出乳腺癌,甚至可以预测间隔期和晚期癌症的风险。当与乳房密度测量相结合时,人工智能成像算法可以预测侵袭性乳腺癌,尤其是在晚期阶段。基于人工智能的方法还可以通过超声扫描预测乳腺癌,从而提高恶性肿瘤的检测率。使用人工智能进行基因检测有助于根据基因图谱识别乳腺癌高风险个体,从而实现个性化筛查和预防策略。人工智能工具支持病理学家分析乳腺癌指征的组织样本,从而增强诊断能力。人工智能在乳腺癌检测和预测中的整合有可能彻底改变肿瘤学并改善患者护理。本综述对以前关于人工智能在乳腺癌中的应用的学术研究进行了全面分析。关键词:人工智能、乳腺癌、深度学习、乳房 X 光检查、病理学
梯度法自 Semmlow 等人 [ 9 ] 的早期工作以来就一直被使用,他们利用空间滤波器和 Sobel 边缘检测器获得乳房边界。类似地,M´endez 等人 [ 10 ] 使用两级直方图阈值获得乳房区域,然后将其向上划分为三个部分,使用梯度法跟踪边界。使用“准确”或“接近准确”标签对分割质量进行评估。他们成功地将他们的结果与 Yin 等人 [ 5 ] 提出的工作进行了比较。Karssemeijer 等人 [ 14 ] 提出的工作利用了多分辨率方案,在低分辨率下处理并推断结果。他们使用全局阈值技术获得一个初步区域,然后使用 3x3 Sobel 算子对其进行处理,并通过 Hough 变换估计胸肌位置。Abdel-Mottaleb 等人 [12] 提供了一种基于不同阈值的方案来查找乳房边缘。使用两幅图像的梯度及其并集,他们获得了可能的乳房轮廓。他们在 500 张测试图像中的 98% 中找到了边界。Morton 等人 [13] 提出的分割是另一种基于梯度的方法。通过初始阈值减去背景后,通过逐行梯度分析找到边缘。Zhou 等人 [11] 提出了最后一种方法的改进。