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母乳喂养与多发性硬化症患者的疾病发展和进展的相关性
多发性硬化症（MS）是一种以脱髓鞘和轴突变性为特征的慢性中枢神经系统疾病。该疾病在症状，疾病病程和结局中表现出异质性（1）。MS是一个全球问题，非创伤性神经残疾是年轻人残疾的主要原因。该疾病的患病率正在增加，全世界有280万人估计与MS相处（美国约90万人）（2-4）。在复发MS中，女性受影响的频率几乎是男性的三倍，而发病的平均年龄约为30年（4-6）。MS表型被定义为复发复发的MS（RRMS），主要进行性MS（PPM），主动次级进行性MS（SPM）和非复发SPM（7）。rrms是最常见的表型，影响了约85％的MS患者。这种情况的特征是神经系统的交替发作
患有 CKD 的妊娠和哺乳期妇女
• 年龄 • 既往和当前用药 • 肾功能水平 • 肾病类型 • 肾病活动 • 血压控制 • 从肾脏漏入尿液的蛋白质量 • 其他健康状况，如肥胖、糖尿病和高血压 • 先兆子痫病史 患有 CKD 的女性在怀孕期间有失去肾功能和肾病恶化的风险。虽然接受透析的女性生育能力会下降，但仍然有可能怀孕，尤其是对于刚开始透析的女性。怀孕期间可能需要增加透析频率以减少并发症并改善结果。患有 CKD 的女性发生妊娠并发症的风险更高，包括剖宫产、妊娠期糖尿病和先兆子痫。先兆子痫是一种严重的妊娠相关并发症，通常发生在妊娠后半期（20 周后）。它也可能发生在分娩期间或分娩后不久。这种并发症会导致肾功能恶化或尿蛋白增加和母亲高血压，以及婴儿生长不良和早产。它还会影响肝脏、大脑和眼睛等其他器官，在严重的情况下，还会导致癫痫发作（子痫）。医生可能会开出低剂量的乙酰水杨酸 (ASA)，如阿司匹林，以降低先兆子痫的风险。通过仔细的产前护理和与密切监测您怀孕的医疗团队合作，您可以降低发生妊娠并发症的风险。在尝试怀孕之前，一定要与您的肾病专家 (肾脏医生) 谈谈您的个人怀孕风险以及您一生中生孩子最安全的时间。如果您怀孕了，您还应该寻求专门从事高危妊娠的产科医生的护理。该团队将仔细监测您的怀孕情况，并留意任何并发症的早期迹象。慢性肾病是一生的旅程。与您的肾脏专家合作，找到精心计划的怀孕的最佳时机并保护自己免受意外怀孕的影响至关重要。如果您患有肾脏疾病、正在接受透析或接受肾脏移植，并且您不希望意外怀孕，那么与您的医生讨论避孕选择是明智之举。这将使您能够在医疗团队的帮助下以有计划、更安全的方式度过未来的怀孕。许多用于治疗肾脏疾病的药物在怀孕和哺乳期间并不安全。有一些安全的替代品可供选择。下表列出了一些用于治疗肾脏疾病的常用药物。药物清单并不详尽。请咨询您的肾脏科医生和药剂师以获取更多信息。
使用人工智能检测模型测量乳房动脉钙化及其与主要不良心血管事件的关联
从标准乳腺X线摄影图像获得的乳腺动脉钙化（BAC）通常在评估范围内，以分层女性重大不良心血管事件的风险。使用人工智能（AI）技术测量BAC，我们旨在确定BAC和冠状动脉钙化（CAC）严重程度与重大不良心脏事件（MACE）之间的关系。这项回顾性研究包括在乳房X线摄影后一年内进行胸部计算机断层扫描（CT）的女性。t检验评估了感兴趣的MACE与变量之间的关联（BAC与MACE，CAC与MACE）。风险差异以捕获观察到的风险和参考组的差异。卡方检验和/或Fisher的精确测试，以评估使用MACE的年龄和ASCVD风险，并通过动脉粥样硬化心血管疾病（ASCVD）的风险评估BAC和CAC协同。进行了逻辑回归模型，以衡量解释变量（BAC和CAC）与结果变量（MACE）之间的几率比。在分析中包括的99名患者中，有49例患者（49.49％）为阳性，37例患者（37.37％）CAC阳性，26例患者（26.26％）患有MACE。BAC得分的一个单位增加导致中度至高ASCVD风险> 7.5％（p = 0.01）和2％增加MACE的几率增加了6％（p = 0.005）。BAC阳性患者中等高度ASCVD风险评分的几率高（OR = 4.27，95％CI 1.58–11.56）比CAC阳性患者（OR = 4.05，95％CI 1.36–12.06）。在这项研究人群中，BAC的存在与MACE有关，可用于证实ASCVD风险。我们的结果提供了证据，以支持除了广泛的护理乳房X线照片外，还可以利用AI生成的BAC测量。
nccn Windows的阶段：Heredian乳房，卵巢，出版的基因测试，
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探索非阳性乳腺癌患者 HER2 基因状态和表达的异质性：从免疫组织化学和荧光原位杂交中获得的见解
更确切地说，HER2/CEP17 比率主要限制在 1.3 或更低，在 HER2-0、HER2-1+ 和 HER2-2 + 组中观察到的频率分别为 94.34%、85.39% 和 83.87%。HER2-0 和 HER2-1 + 组之间（P = 0.036）以及 HER2-0 和 HER2-2 + 组之间的 HER2/CEP17 比率存在显著差异（P = 0.012）。此外，与 HER2-0 组相比，HER2/CEP17 比率不超过 1.3 的患者比例更高
探索非阳性乳腺癌患者 HER2 基因状态和表达的异质性：从免疫组织化学和荧光原位杂交中获得的见解
更确切地说，HER2/CEP17 比率主要限制在 1.3 或更低，在 HER2-0、HER2-1+ 和 HER2-2 + 组中观察到的频率分别为 94.34%、85.39% 和 83.87%。HER2-0 和 HER2-1 + 组之间（P = 0.036）以及 HER2-0 和 HER2-2 + 组之间的 HER2/CEP17 比率存在显著差异（P = 0.012）。此外，与 HER2-0 组相比，HER2/CEP17 比率不超过 1.3 的患者比例更高
人类肿瘤细胞从乳腺和结肠的文章生存能力和放射敏感性受甲状腺高原提取物HP01
测定。使用γH2AX测定法分析了DNA双链断裂的数量，而通过流式细胞仪检查了细胞周期分布。对于两种肿瘤细胞系的抑制作用和细胞毒性作用均以10 µg/ml HP01的浓度开始。用HP01处理导致电离辐射后肿瘤细胞的克隆生成抑制（6 Gy）。肿瘤细胞中DNA双链断裂（DSB）的数量随着HP01处理而增加，但是辐射诱导的DNA DSB的修复不影响。细胞周期分析表明，除辐射外，HP01在MCF-7和HT-29细胞中的G2/M停滞增强。总体而言，HP01不仅显示出抑制生长的作用，而且还表现出对人肿瘤细胞的放射敏作用。我们得出的结论是，HP01诱导的细胞积累可能是药物诱导的放射线敏感性的主要基本原理。因此，它是肿瘤疾病联合治疗的承诺候选者，并需要进一步研究。
mitoneet在乳腺癌中的致癌作用
Connor Kent, Qiang Shen , Zhipin Liang, Gabrielle Vontz, Caiyue Li, Lei Liu Department of Genetics, Louisiana State University Health Sciences Center, New Orleans, LA, 70112 Background: Aberrant glucose and energy metabolism of cancer cells, a phenomenon referred as the Warburg effect in which most cancer cells produce energy predominantly through aerobic长期以来，在细胞质中的糖酵解是癌细胞的能源生产和合成代谢生长的主要代谢过程，并记录在促进乳腺癌（BC）发育。然而，失调的糖酵解如何促进卑诗省的发展仍然不确定。我们发现线粒体外膜蛋白的Mitoneet或Cisd1具有新颖的功能作为氧化还原酶。mitoneet构成了先前未知的NADH氧化的胞质途径，从而扩大了NAD+池，导致胞质醇中异常增加的糖酵解和ATP/能量产生，使Mitoneet成为势能能源代谢的调节剂。这项研究旨在确定Mitoneet是否充当癌基因，以促进胞质糖溶解，氧化磷酸化以及乳腺癌的增殖和进展。方法：用慢病毒载体转导MDA-MB-231细胞，该载体提供了旨在敲除CISD1的CRISPR-CAS9系统。糖酵解酶和氧化磷酸化复合物通过蛋白质印迹确定。使用ADP/ATP比率测定试剂盒（AB65313）对ADP与ATP的比率进行了量化。通过在6个井板中播种1000个细胞，孵育7个并用晶体紫罗兰色进行克隆生成测定。 单词计数：288/300克隆生成测定。单词计数：288/300MTT分析以评估细胞活力。结果：与对照相比，CISD1基因敲除MDA-MB-231细胞显示出菌落形成降低，氧化磷酸化复合物表达降低，增殖和生存力降低以及ADP/ATP的比率增加。在CISD1敲除MDA-MB-231中，丙酮酸脱氢酶表达增加了。结论：Mitoneet表达的降低会导致三阴性BC细胞系的生存力，增殖和产生降低，进一步支持我们相信Mitoneet作为一种驱动乳腺癌增殖和通过异常能量代谢的癌症的癌基因。
乳房疼痛（乳腺痛） - 患者手册
乳房疼痛，又称乳腺痛，是许多女性在一生中都会经历的一个常见问题。症状范围从轻微不适到剧烈疼痛，可能影响单侧或双侧乳房。乳房胀痛和疼痛可能随月经来潮而来（周期性），也可能没有任何规律（非周期性）。值得注意的是，乳房疼痛很少是由严重的健康问题引起的。有时，医生可能会要求进行其他检查（例如乳房 X 光检查和/或超声波检查）以确定疼痛的原因，但这些检查很少能得出阳性结果。坚持进行常规乳房 X 光检查（从 40 岁开始，每年或每两年一次）是关键。
患者来源的三阴性乳腺癌异种移植可实现反卷积和预测化疗反应
Jonathan T. Lei 1,2，Lacey E. Dobrolecki 1，Chen Huang 1,15，Ramakrishnan R. Srinivasan 1，Suhas V. Vasaikar 1,16，Alaina N. Lewis 1，Christina Sallas 1，Christina Sallas 1，Na Zhao 2，Na Zhao 2，Jin Cao 1，17，17，17，lia lia lia lia lia lia lia lian lian lion lion，kh yu。 ，C。KentOsborne 1，Mothaffar F. Rimawi 1，Matthew J. Ellis 1,18，Varduhi Petrosyan 3，Bo Wen 1,19，Kai Li 1,20，Alexander B. Saltz 14，Anna Malov，Anna Malov，Anna Malov 1,4,5 Ang 1，Senthil Damodaran 9，Xiaofeng Zheng 9，Funda Meric-Bernstam 9，Gloria V. Echeng，11，11，11，Anna Shie，XI Chen 1,9，Bryan E. Welm 12，Alana L.