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晚期乳腺癌
通过阻止人体产生雌激素的能力或阻止癌细胞中雌激素活性的某些疗法，称为内分泌疗法。这可能会减慢或阻止癌症的生长•芳香酶抑制剂，例如letrozole，Anastrozole或埃甲烷，是降低雌激素产生的内分泌疗法•Fulvestrant是一种内分泌疗法，是一种内分泌疗法，它附着于雌激素受体上并阻止其活性并阻止其对雌激素对Tumors对Tumors Chemothapy的影响，从而使细胞疗法受到治疗。Sometimes people get chemotherapy prior to surgery to shrink the size of their tumor, after surgery to kill remaining cancer cells, or if their cancer has spread beyond the breast CDK4/6 inhibitors , such as abemaciclib, are another type of treatment and work by blocking certain proteins that cause cancer cells to grow
乳腺癌中的缺氧诱导因子：乳腺癌治疗的作用和靶点
在全球范围内，乳腺癌是女性中最常见的癌症形式。乳腺癌的肿瘤微环境通常表现出缺氧。缺氧诱导因子 1-alpha 是一种转录因子，在乳腺癌中被发现过度表达和激活，通过介导一系列反应在缺氧微环境中发挥关键作用。缺氧诱导因子 1-alpha 参与调节下游通路和靶基因，这些通路和靶基因在缺氧条件下至关重要，包括糖酵解、血管生成和转移。这些过程通过管理与肿瘤侵袭、转移、免疫逃避和耐药性相关的癌症相关活动，显著促进乳腺癌进展，导致患者预后不良。因此，人们对缺氧诱导因子 1-alpha 作为癌症治疗的潜在靶点有着浓厚的兴趣。目前，针对缺氧诱导因子 1-alpha 的药物研究主要处于临床前阶段，这凸显了深入了解 HIF-1 a 及其调控途径的必要性。预计未来将有有效的 HIF-1 a 抑制剂进入临床试验，为乳腺癌患者带来新的希望。因此，本综述重点介绍 HIF-1 a 的结构和功能、其在乳腺癌进展中的作用以及对抗 HIF-1 a 依赖性耐药性的策略，强调其治疗潜力。
Targeting triple-negative breast cancer cells with a &beta
靶向疗法增加了三阴性乳腺癌患者的治疗选择。然而，可靶向的生物标志物的缺乏和肿瘤异质性限制了精准引导干预措施充分发挥其潜力。作为亲和靶向配体，适体对靶分子表现出高选择性。与抗体相比，适体的分子量更低、运输过程中的稳定性更高、免疫原性更低、组织摄取量更高。最近，我们报告了 GreenB1 适体的发现，它可以在培养的三阴性 MDA-MB-231 人乳腺癌细胞中内化。我们发现 GreenB1 适体特异性地靶向 b 1-整合素，这是一种先前与乳腺癌细胞侵袭性和迁移有关的蛋白质。适体以低纳摩尔亲和力与 b 1-整合素结合。我们的研究结果表明 GreenB1 引导的精准药物在诊断和治疗过度表达 b 1-整合素的癌症方面具有潜在的应用。
乳腺癌细胞的检测和母乳衍生细胞的表征
放射学技术仍然是乳腺癌早期检测的主要方法，对于从癌症中获得有利的结果至关重要。但是，需要更敏感的检测方法来补充放射学技术，以增强早期检测和治疗策略。使用我们最近建立的培养方法，该方法允许传播腔原性的正常和癌性乳房上皮细胞，流式细胞仪表征和基因组测序，我们表明可以在母乳中检测到癌细胞。细胞从乳腺癌中衍生而来的乳腺癌富含CD49F+/EPCAM-，CD44+/CD24-和CD271+癌症干细胞（CSC）。这些CSC在HDAC6的细胞质保留结构域，MORF4L1中的停止/增益插入以及SWI/SNF复合物分量Smarcc2中的缺失突变。csc对HDAC6抑制剂，BET溴ab剂抑制剂和EZH2抑制剂敏感，因为已知SWI/SNF复合成分的突变会增加对这些药物的敏感性。来自其他10名未知患有乳腺癌的女性的母乳的细胞中，其中两个含有富含CSC表型的细胞，并在NF1或KMT2D中携带突变，这些突变经常在乳腺癌中突变。具有NF1突变的母乳源性细胞在CDKN2C，PTEN和REL基因中还带有拷贝数变化。此处描述的方法可以使快速癌细胞表征，包括妊娠/产后乳腺癌的驾驶员突变检测和治疗性筛查。
乳腺超声中的人工智能
在当今世界，人工智能（AI）越来越受欢迎。AI在各种图像的识别中越来越受欢迎。因此，它已广泛应用于乳房超声检查。此外，AI可以进行定量评估，这进一步有助于保持诊断的准确性。此外，乳腺癌是女性中最常见的癌症，对女性健康构成严重威胁。因此，其早期发现通常与患者的预后有关。因此，在乳腺癌筛查和检测中使用AI至关重要。这篇简短的评论文章强调了乳房超声检查中的AI概念。它倾向于关注早期AI，即传统的机器学习和深度学习算法。此外，还广泛解释了人工智能在超声检查中的应用以及在乳房X光检查、磁共振成像、核医学成像和乳腺病变分类中的应用，以及将人工智能引入日常实践所面临的挑战。
2024 年英国乳腺癌情况：
• 英国的死亡率和五年生存率优于一些可比国家，但不如其他国家。39 例如，美国在 2010-2014 年的五年乳腺癌生存率最高，为 90.2%，而英国的五年生存率为 85.6%。英国的五年生存率低于澳大利亚、丹麦、新西兰、芬兰、意大利、葡萄牙、美国、比利时、法国、日本、加拿大、德国、荷兰和瑞典。40
乳腺癌研究进展
会议联合主席： Jason S. Carroll，英国癌症研究中心剑桥研究所，英国剑桥 Jenny C. Chang，德克萨斯州休斯顿休斯顿卫理公会医院癌症中心 Jane E. Visvader，澳大利亚帕克维尔沃尔特与伊丽莎·霍尔医学研究所 星期四，2023 年 10 月 19 日 下午 6:00-7:15 欢迎辞和主旨演讲 Emerald 宴会厅 下午 6:00-6:15 联合主席欢迎词 Jane E. Visvader，澳大利亚帕克维尔沃尔特与伊丽莎·霍尔医学研究所 下午 6:15-7:15 开幕主旨演讲（符合 CME 资格）所有人类蛋白酪氨酸激酶底物特异性图谱 Lewis C. Cantley，马萨诸塞州波士顿丹娜—法伯癌症研究所 晚上 7:15-9:00 开幕招待会 Crystal 宴会厅 星期五，2023 年 10 月 20 日 晚上 7:00上午 8:00 – 上午 8:00 早餐 钻石宴会厅 上午 8:00 – 上午 10:15 全体会议 1：模型（CME 合格） 翡翠宴会厅 会议主席：Leif Ellisen，马萨诸塞州总医院癌症中心和哈佛医学院路德维希中心，马萨诸塞州波士顿 上午 8:00 – 上午 8:35 乳腺癌的演变 Joan S. Brugge，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿 上午 8:35 – 上午 8:50 识别和药物靶向治疗耐药性、干细胞样乳腺癌细胞以进行联合治疗* Heeju Noh，哥伦比亚大学，纽约，纽约 上午 8:50 – 上午 9:25 用于发现科学和精准医学的患者来源的乳腺癌模型 Alana L. Welm，犹他大学亨茨曼癌症研究所，犹他州盐湖城 上午 9:25 – 上午 9:40 通过高灵活性和效率的体细胞精准基因编辑对乳腺癌进行建模*
乳腺癌的新兴疗法
早期和晚期乳腺癌患者的治疗效果不断改善，这在很大程度上要归功于新型全身疗法的成功。在这篇综述中，我们讨论了支撑这一成功的关键概念范式，包括 (1) 靶向驱动因素：识别和靶向乳腺癌中的主要癌蛋白；(2) 靶向谱系通路：抑制那些驱动正常乳腺上皮细胞增殖的通路，这些通路在癌症中仍然很重要；(3) 精准靶向：应用分子分类器来优化特定癌症的治疗选择，以及抗体 - 药物偶联物来精确定位肿瘤和促肿瘤细胞以进行根除；(4) 利用合成致死性：利用癌症特异性分子改变引起的独特弱点。我们描述了在每个范式中发现的新型疗法的有希望的例子，并提出了未来的药物开发工作如何从这些原则的持续应用中受益。