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达沙替尼治疗卵巢、输卵管、腹膜或子宫内膜复发性透明细胞癌的 2 期研究:NRG 肿瘤学/妇科肿瘤学组研究 0283
妇科癌症的治疗历来都是根据其推测的起源部位，而不考虑其潜在的组织学 [1]。众所周知，初始表现、自然病史和治疗反应会因组织学亚型的不同而有很大差异 [2]。对这些癌症进行严格的病理学研究和公正的基因组分析，正在阐明这些不同恶性肿瘤的潜在生物学。妇科透明细胞癌 (CCC) 就是这样一种罕见的组织学亚型。与其他更常见的亚型相比，透明细胞组织学与化疗难治性和较差的生存率有关 [3, 4]。从流行病学角度来看，CCC 与子宫内膜异位症病史有关，无论其起源部位如何，都表现出相似的肿瘤基因组图谱 [5–7]。 CCC 以及子宫内膜异位症相关子宫内膜样癌的基因组研究发现，肿瘤抑制基因 AT 富集相互作用域蛋白 1A (ARID1A) 的体细胞突变发生率很高 [6]。ARID1A 基因编码 BAF250a (ARID1A)，该蛋白形成几种不同的 ATP 依赖性染色质重塑 SWItch/蔗糖不可发酵 (SWI/SNF) 蛋白复合物的亚基 [8]。SWI/SNF 复合物是一种表观遗传调节剂，在细胞凋亡过程中起着重要作用。
微生物移植与妇科疾病
摘要：粪便微生物移植 (FMT) 是一种将健康供体的粪便细菌移植到患者肠道以恢复肠道免疫稳态的手术。虽然 FMT 主要用于治疗胃肠道疾病，如炎症性肠病和肠易激综合征，尤其是艰难梭菌感染（目前唯一用于临床治疗的疾病），但最近的研究表明，它也可能成为治疗妇科疾病的潜在方法，包括子宫内膜异位症和多囊卵巢综合征 (PCOS)。相反，阴道微生物移植 (VMT) 是一种比 FMT 方法更新且不太常用的手术，其潜在应用仍在探索中。它涉及将健康女性的整个阴道微生物直接移植到患者的阴道中，以轻松重建局部微生物环境，恢复阴道生态平衡并缓解症状。与 FMT 一样，VMT 被认为具有治疗不同微生物群相关疾病的潜力。事实上，许多妇科疾病，如细菌性阴道病和外阴阴道念珠菌病，被认为是由阴道微生物群失衡引起的。在这篇综述中，我们将总结微生物群移植的发展、当前挑战和未来前景，旨在探索将其作为治疗多种妇科疾病的有希望途径的新策略。
Gynandropsis Gynandra基因组提供了有关全基因组重复的见解和Cleomaceae中C4光合作用的演变
1个生物系统学集团，瓦格宁根大学，Drovendaalsesteeg 1，6708pb Wageningen，荷兰2遗传学，生物技术与种子科学实验室（GBIOS），Abomey-Calavi，BP 2549 Abome-Calavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi of Recuntion of Remonic Sciences，Agronomic Sciulty of Agronomic Sciulty剑桥，剑桥CB2 CB2 3EA，英国4个生物研究中心，海德堡大学，69120 Heidelberg，德国海德堡，德国Heidelberg，5遗传学实验室，瓦格宁根大学和研究，Droevendaalsesteeg 1，6708pb 6708pb Wageningen，荷兰6号纽约市6号纽约市7. 77 ISTRAING ISTRAINT INSUITIN，TEX ISTIN 7. Laboratory for Plant Molecular Genetics, Center of Excellence for Molecular Plant Sciences, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200032, China 8 Faculty of Biology, Bielefeld University, 33501 Bielefeld, Germany 9 Cluster of Excellence on Plant Science (CEPLAS), Institute of Plant Biochemistry, Heinrich Heine University Düsseldorf, 40225 Düsseldorf, Germany 10 Business Unit Bioscience, Wageningen University and Research, Droevendaalsesteeg 1, 6708PB Wageningen, The Netherlands 11 African Orphan Crops Consortium (AOCC), World Agroforestry (ICRAF), Nairobi 00100, Kenya 12 Seed Biotechnology Center, University of California, Davis, California 95616,美国
妇科肿瘤学：目前最热门的是什么？Amelia Jernigan，医学博士，FACOG 副教授兼主任
NRG GY026：新诊断的 I-IVB 期 HER2+ 子宫浆液性或癌肉瘤，随机分为 3 个组别： - 卡铂和紫杉醇 - 卡铂和紫杉醇 + 曲妥珠单抗/透明质酸酶-oysk SC - 卡铂和紫杉醇 + 帕妥珠单抗/曲妥珠单抗/透明质酸酶-zzxf SC
合并靶向和Helixor®Viscum专辑的安全性L.乳腺癌和妇科癌症患者的治疗，现实世界中的数据研究
摘要：背景：已证明诸如PARP抑制剂和CDK 4/6抑制剂在内的新型个性化药物已被证明可以改善乳腺癌和妇科癌症患者的生存。但是，由于靶向治疗相关的不良药物反应或耐药性，效效结果可能会因治疗中的停药而受到影响。研究表明，附加槲寄生（Viscum专辑L.，VA）可以改善生活质量，并改善标准肿瘤疗法对癌症患者的细胞毒性副作用。与单独的乳腺癌和妇科癌症患者中的靶向治疗相比，这项现实世界数据研究的主要目标是确定靶向治疗与附加螺旋®VA治疗的安全性。方法：本研究是一项现实数据观察人群研究，利用认可的国家网络肿瘤学（NO）注册表中的人口统计和治疗数据。该研究已获得道德批准。通过单变量和调整后的多变量回归分析评估了有或没有Helixor®VA治疗和安全性的有针对性疗法的安全性。结果：乳腺癌和妇科癌症患者的所有阶段（n = 242）平均均为54.5±14.2岁。对照（CTRL，靶向治疗）为160例（66.1％），共有82例患者（33.9％）（梳子，梳子，靶向Plus PlusHelixor®
细胞焦亡在妇科肿瘤中的作用及治疗调控
摘要：随着分子生物技术的不断进步，许多新的细胞死亡方式被发现。细胞焦亡是一种程序性细胞死亡过程，其在细胞形态和功能上不同于细胞凋亡和自噬。与细胞凋亡和自噬相比，细胞焦亡主要由细胞内的炎症小体和Gasdermin蛋白家族中的Gasdermin D介导，并参与多种炎症因子的释放。细胞焦亡参与了传染病以及神经系统、心血管系统等疾病的发生发展。近年来的研究也报道了肿瘤细胞中发生细胞焦亡，因此探讨其对肿瘤的影响成为研究热点之一。本文对细胞焦亡的最新研究进展，特别是在妇科肿瘤发展中的作用进行综述。随着对妇科肿瘤发病机制的进一步了解，为妇科肿瘤的预防和临床治疗提供了新的靶点。
人工智能：妇产科新范式 人工智能：妇产科研究与临床实践新范式 妇科研究与临床实践
在此，我们将讨论目前妇产科中人工智能的使用情况，以及使用人工智能作为解释胎儿心率 (FHR) 和胎心监护 (CTG) 的工具，以帮助检测早产和妊娠并发症，并审查临床医生之间解释的差异，以降低产妇和婴儿的发病率和死亡率。人工智能系统可用作工具来创建算法，识别有早产风险的宫颈长度较短的无症状女性。此外，利用人工智能存储的巨大数据容量的好处可以帮助使用多组学和大量基因组数据确定早产的风险因素。在妇科手术领域，增强现实的使用有助于外科医生检测重要结构，从而减少并发症，缩短手术时间，并帮助受训外科医生在现实环境中练习。使用三维 (3D) 打印机可以提供模拟真实组织的材料，也有助于受训者在逼真的模型上练习。此外，3D 成像比二维 (2D) 成像具有更好的深度感知能力，使外科医生能够根据组织深度和尺寸制定术前计划。尽管人工智能存在一些局限性，但这项新技术可以改善患者的预后和管理，降低医疗成本，并帮助妇产科医生通过将人工智能系统纳入日常实践来减少工作量并提高效率和准确性。
英国妇科癌症协会 (BGCS) 子宫...
Lisa Durrant 7、Jenny Forrest 8、Christina Fotopoulou 9、Ketan Gajjar 10、Raji Ganesan 11、Janesh Gupta 12、
人工智能在妇产科自动化领域的应用——现状评估
数字化期待已久的进展每天都会产生大量的医疗数据，而对这些数据进行手动分析和有针对性的、以患者为中心的评估变得越来越困难甚至不可行。这种状况以及个性化精准医疗日益复杂的相关要求，凸显了整个医疗保健系统对现代软件解决方案和算法的需求。过去几年，几乎所有医学领域都采用了最先进的设备和技术，确实已经使自动化流程至少部分进入了常规临床实践。这类系统利用了各种各样的人工智能 (AI) 技术，其中大多数已经开发用于优化医学图像重建、降噪、质量保证、分类、分割、计算机辅助检测和分类，以及新兴的研究领域放射基因组学。人工智能处理的任务完成得更快、更准确，这一点在 2015 年首次举办的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVCR) 的年度结果中得到了明确证明，错误率远低于人类。这篇评论文章将讨论人工智能在妇产科诊断中的潜在能力和目前可用的应用。本文将特别关注产前超声诊断中的自动化技术。
引用 (APA)：Tolsgaard, MG、Svendsen, MBS、Thybo, JK、Petersen, OB、Sundberg, KM 和 Christensen, AN (2021)。用于对超声成像进行分类的人工智能是否可以在不同人群和环境中推广？妇产科超声，57 (2)，342-343。https://doi.org/10.1002/uog.23546
在本期刊最近发表的一篇文章中，Drukker 等人 1 回顾了人工智能 (AI) 在妇产科超声成像中的作用。作者描述了 AI 算法在标准平面的自动检测和分类等应用中的应用。一个特别的挑战是，训练这些 AI 算法需要大量的超声图像。训练所得算法的方式存在引入偏差的风险。其次，在算法训练和验证的数据群体之外应用算法时会出现一个潜在问题。目前没有足够的证据表明 AI 算法可以从它们训练的群体推广到其他群体。如果 AI 算法无法在不同环境中推广，那么研究结果的普遍采用就会有问题。我们在此描述了在英国环境中开发的 AI 算法，并使用 2016 年英国人群的数据，与 2009 年至 2017 年期间在丹麦两个胎儿医学中心获得的图像相比如何。