XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCancer
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。
机械洞察力：连接炎症性肠病的心血管并发症
抗原细胞片段，病原体相关的分子模式以及细菌裂解物或提取物中的其他免疫刺激剂可能会在特定和非十足范式中诱导局部和全身免疫反应。基于当前的知识，该综述旨在确定细菌裂解物在传染病和癌症治疗方面是否具有可比的功能。在传染病中，包括呼吸道和尿路感染，细菌裂解物的免疫系统激活可以识别并打击病原体。可商购的细菌裂解物，包括OM-85，ISMIGEN，LANTIGEN B和LW 50020，在儿童和成年人中有效治疗呼吸道感染，慢性阻塞性肺部疾病，鼻炎和鼻孔炎，并获得了不同的成功学位。OM-89，乌罗马纳，乌娃娃，乌里瓦克和expec4v在控制成年人，尤其是女性的尿路感染方面表现出治疗性的好处。细菌裂解物的治疗疗法是安全，耐受性且副作用的良好，使其成为传染病管理的良好替代品。此外，细菌裂解物的非特生免疫调节可能会刺激先天免疫，从而使癌症治疗受益。“ Coley的疫苗”已用于治疗肉瘤，癌，淋巴瘤，黑色素瘤和骨髓瘤，并具有不同的结果。后来，已经开发出几种类似的细菌基于裂解物的疗法来治疗癌症，包括膀胱癌，非小细胞肺癌和骨髓瘤。其中，BCG用于原位膀胱癌是众所周知的。促进性细胞因子，包括IL-1，IL-6，IL-12和TNF-α，可能会激活细菌性抗原适应性反应，这些反应可以恢复肿瘤抗原识别和肿瘤特异性1型Helper type 1 Helper细胞和细胞毒性T细胞的反应；因此，细菌裂解物值得对几种癌症进行疫苗接种佐剂或附加疗法进行研究。
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。
doi：10.31557/apjcp.2025.26.2.611乳腺癌患者的PARP表达和糖酵解率限制酶的治疗靶向
背景：乳腺癌是一种异质性疾病，其特征是不同的生化，组织学和临床特征。PARP1和糖酵解速率限制酶在癌症进展中起关键作用，使它们成为有前途的治疗靶标。目的：本研究旨在评估乳腺癌患者中PARP1和关键糖酵解酶（HK，PFK和PK）的表达水平，并评估其作为治疗指标的潜力。材料和方法：研究中包括120名参与者（60名乳腺癌患者和60名健康对照组）。血液样本以测量使用ELISA的PARP1表达和糖酵解酶的水平。进行统计分析以比较两组。 结果：与健康对照组相比，乳腺癌患者的PARP1表达和糖酵解酶水平（HK，PFK和PK）明显更高（P <0.0001）。 结论：PARP1和关键糖酵解酶的过表达表明它们参与了乳腺癌的进展，并强调了它们作为治疗靶标和生物标志物的潜力。进行统计分析以比较两组。结果：与健康对照组相比，乳腺癌患者的PARP1表达和糖酵解酶水平（HK，PFK和PK）明显更高（P <0.0001）。结论：PARP1和关键糖酵解酶的过表达表明它们参与了乳腺癌的进展，并强调了它们作为治疗靶标和生物标志物的潜力。
1（CLEC12A）在CD34+ AML患者的爆炸
摘要背景：胃癌是全球癌症死亡的主要原因。已经研究了几种治疗可能性，但只有少数显示出临床意义的结果。摘要：近年来，晚期胃癌（AGC）的全身治疗方案已进化，增强了这种疾病的分子知识的日益增长。分子分析（至少对于HER-2-表达，微卫星不稳定性状况，Epstein-Barr Vi-Rus表达和编程的死亡配体表达/组合阳性评分[CPS]）是在系统治疗之前的所有Ther-APY-FIT患者的，并且是针对治疗策略和药物的决策。各种示例，例如在HER-2阳性亚组中应用曲妥珠单抗从一线设置开始的这种方法的好处。铂和氟嘧啶的结合仍然是治疗晚期胃癌的一线Che-Marteabonebone。三胞胎组合添加紫杉虫的双重组合
对癌症治疗的体内胞质蛋白递送的计算研究
摘要：使用治疗蛋白特异性阻断或降解胞质靶标的能力将带来巨大的治疗机会。在过去的几年中，在组织靶向，胞质递送和催化靶向灭活靶标方面已经取得了进展，从而将这一目标置于范围内。在这里，我们开发了一种数学模型，专门用于评估胞质蛋白传递方法，涉及从系统给药到易位到细胞质和目标参与的所有步骤。着眼于固体癌组织，我们利用该模型来研究微血管轴承能力，受体及性，靶向受体的细胞密度以及活性（阻断/降解）对治疗势的影响。我们的分析为蛋白质设计的合理选择提供了指导，以增强活性，并强调对受体密度以及受体内在化率的函数调整受体的重要性。此外，我们还提供了有关酶促货物如何以非常低的催化速率增强治疗活性的分布，程度和持续时间的定量见解。我们的结果表明，通过当前的蛋白质工程方法，蛋白质递送蛋白质以获得治疗作用的目的是可以触及的。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。