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BCI：通过金字塔PIX2PIX
人类表皮生长因子2（HER2）表达的评估对于制定乳腺癌的精确治疗至关重要。HER2的常规评估是通过免疫组织化学技术（IHC）进行的，这非常昂贵。因此，我们首次生产了乳腺癌免疫组织化学（BCI）基准，试图将IHC数据直接与成对的苏木精（HE）染色图像合成。数据集包含4870个注册的图像对，涵盖了各种HER2表达水平。基于BCI，作为较小的贡献，我们进一步构建了一种金字塔PIX2PIX图像生成方法，它比其他当前流行算法更好地实现了IHC翻译结果。BCI的广泛实验对现有的Immig translation Research构成了新的挑战。此外，BCI还基于合成的IHC图像在HER2表达评估中为将来的病理研究打开了大门。BCI数据集可以从https：//bupt-ai-cz.github下载。io/bci。
乳房复合物的主观校正区域
乳腺癌是全球最常见的妇女癌症，其发病率正在逐渐增加[1,2]。乳腺癌筛查是通过乳腺X线摄影进行的，这是唯一在随机对照试验中降低乳腺癌死亡率的唯一形态[3,4]。乳房X线照片说明了组织X射线吸收的差异作为密度变化；但是，乳腺组织和癌组织之间X射线吸收的差异相似。因此，两组在乳房X线照片上均显示出相似的亮度。因此，病变检测的敏感性取决于乳腺组织的量[5,6]。乳房组成决定了日本中央组织在乳腺癌质量筛查质量保证的2020年2月制定的指南中所指出的乳腺癌筛查期间病变检测的敏感性。该分类在全球标准指南，美国放射学院（ACR）开发的全球标准指南，乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）[7]中。使用乳腺含量比评估乳房成分，该乳腺含量比表示乳腺组织最初具有最初具有
如何引用这篇文章Sonmez Demir G，Ozdemir O M，Turgut M等。 （2025年3月11日）鼻内给药新鲜母乳的影响
样本量是根据类似的研究和文献中建立的方法确定的。考虑了四年的研究持续时间，考虑到接受我们的NICU的符合条件的婴儿的平均年龄，符合纳入标准的婴儿比例以及随访评估所需的时间。由于该研究集中于定义的患者人群，因此预计可以在四年内招募足够数量的参与者。此外，由于要求每个婴儿至少接受鼻内新鲜母乳至少28天，因此研究时间表的结构是允许所有参与者进行足够的随访。使用统计功率分析确定样本量，以确保包括检测临床意义差异所需的最小参与者数量。但是，由于该患者人群的稀有性，我们的目的是在研究期内包括尽可能多的合格婴儿。
肿瘤淋巴瘤激酶重排 - 阳性肺腺癌，具有散射的双侧乳房转移：病例报告
肺癌通常转移到淋巴结，大脑，肝脏，骨骼和肺部。肺癌的乳腺转移并不常见。 在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。 在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。 同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。 以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。肺癌的乳腺转移并不常见。在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。
乳腺癌患者化学疗法的心脏毒性的风险预测模型
缩写：ACEI/ARB，血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素受体阻滞剂； ami，急性心肌梗塞； BMI，体重指数（计算为重量为千克，除以米平方的高度）； CAD，冠状动脉疾病； CM，心肌病； GLS，全球纵向应变； HF，心力衰竭； HL，Hosmer-Lemeshow； ICD，国际疾病分类； LVEF，左心室射血分数；狼牙棒，主要不良心血管事件； NYHA，纽约心脏协会； TIA，短暂的缺血发作。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
胞质DNA积累通过独立于STING的途径促进乳腺癌免疫原性
抽象背景免疫检查点阻滞（ICB）已彻底改变了癌症治疗。但是，仅ICB仅在一小部分乳腺癌患者中显示出受益。最近的研究表明，靶向DNA损伤反应的药物可以提高ICB的功效并促进胞质DNA积累。然而，最近的临床试验表明，这些药物与血液学毒性有关。迫切需要更有效的治疗策略。使用多重免疫组织化学染色，将原发性三重阴性乳腺癌肿瘤染色用于胞质单链DNA（ssDNA）。为了增加胞质ssDNA，我们遗传沉默的Trex1。使用鼠类乳腺癌模型评估了肿瘤胞质囊在促进肿瘤免疫原性和抗肿瘤免疫反应中的作用。结果，我们发现肿瘤性胞质ssDNA与乳腺癌三重阴性乳腺癌患者的肿瘤淋巴细胞相关。TREX1缺乏通过DDX3X触发了与STING无关的先天免疫反应。由于Trex1缺失引起的肿瘤中的胞质ssDNA积累足以大大提高ICB的疗效。我们进一步确定了胞质ssDNA诱导剂CEP-701，该溶剂将乳腺肿瘤敏感到ICB，而没有与抑制DNA损伤反应有关的毒性。结论这项工作表明，胞质ssDNA积累促进了乳腺癌的免疫原性，并且可能是一种新型的治疗策略，可以提高ICB毒性的疗效。
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
2025; 16（6）：1958-1970。 doi：10.7150/jca.108895研究论文EIF4A3通过人类乳腺癌细胞中的CDC5L上调促进细胞增殖
乳腺癌是影响女性健康的最常见疾病之一。近年来对乳腺癌的研究取得了进展，但仍然是一个主要的健康问题。研究表明，翻译起始因子EIF4A3与肿瘤的发生和发育密切相关，但特定机制尚不清楚。在这项研究中，我们旨在探索EIF4A3的特定分子机制，以促进体内和体外乳腺癌的恶性过程。我们的结果表明，在乳腺癌中，EIF4A3的表达显着上调，EIF4A3的过表达可以加速乳腺癌细胞的生长。RIP-SEQ和RIP-RT-QPCR分析表明，EIF4A3可以与CDC5L的mRNA结合并影响其表达。 从catrapid中，我们预测EIF4A3-蛋白可以与Cdc5l-MRNA的5705-5954区域结合Cdc5l。 CDC5L是EIF4A3的下游效应子。 这些结果表明EIF4A3-CDC5L轴促进了乳腺癌细胞的增殖。 这项研究为理解EIF4A3在乳腺癌的恶性过程中的作用提供了理论基础。RIP-SEQ和RIP-RT-QPCR分析表明，EIF4A3可以与CDC5L的mRNA结合并影响其表达。从catrapid中，我们预测EIF4A3-蛋白可以与Cdc5l-MRNA的5705-5954区域结合Cdc5l。CDC5L是EIF4A3的下游效应子。这些结果表明EIF4A3-CDC5L轴促进了乳腺癌细胞的增殖。这项研究为理解EIF4A3在乳腺癌的恶性过程中的作用提供了理论基础。
手术在转移性乳腺癌的前期治疗中的作用M. Bendahhou Idrissi 1*，C。Bouchikhi 1，N。Mamouni 1，S。Errarhay 1，A。A.
乳腺癌是全球女性与癌症相关死亡率的主要原因，全球每100,000名妇女的发病率为49.5，摩洛哥的发生率为45.5。诊断时转移性乳腺癌，尽管代表了所有乳腺癌病例中的一小部分（在高收入国家中为3％-6％）仍然是一个主要的临床挑战。这项研究在摩洛哥FES的Hassan II大学医院进行，旨在评估新辅助化疗后接受手术的IV期乳腺癌患者的临床结果。对2015年1月至2021年12月之间诊断为转移性乳腺癌的40名患者进行了回顾性分析。该研究的重点是人口，临床和病理特征，包括分子分类，激素受体状态，HER2表达和肿瘤组织学。患者接受了各种治疗方式，包括化学疗法，激素治疗和赫赛汀，并通过成像和组织学评估对反应进行了监测。研究发现，新辅助化学疗法导致了有利的肿瘤反应，10名患者获得了完全反应，16例显示了部分反应。手术尽管疾病的转移性具有转移性，但与淋巴结清扫术结合使用，并且组织学反应大于50％时，与改善无进展生存率（PFS）有关。单变量分析表明，三阴性的乳腺癌和缺乏手术淋巴结清除术与较短的PF相关。中位PFS为24.95个月，3年PFS率为23.3％。这些发现表明，在特定的转移性乳腺癌患者中，全身化疗后的手术可能会提供生存益处，尤其是当与有利的组织学反应和淋巴结受累时。这项研究强调了个性化治疗策略的潜力，并进一步研究了对转移性乳腺癌的局部疗法。关键词：乳腺癌，转移性乳腺癌，手术，新辅助化疗，无进展生存期，分子分类，预后。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。