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针对肝细胞癌及其肿瘤微环境的AKT
摘要：肝细胞癌（HCC）是全球与癌症相关死亡的最常见原因之一，其发病率正在上升。HCC几乎完全在慢性肝炎症的背景下发展，这可能是由于慢性酒精消耗，病毒肝炎或不健康的饮食而引起的。已经证明了慢性炎症性炎症的关键作用在肝癌发生过程中，包括对先天性和适应性免疫反应的放松管制。抑制AKT（也称为蛋白激酶b）直接影响癌细胞，但是这种治疗策略也表现出通过使用AKT抑制剂AZD5363，MK-2206，MK-2206，或ARQ 092。此外，AKT的同工型在其指定角色中汇聚和分歧，但是当前可用的AKT抑制剂无法显示同工型特定的特定型。因此，在HCC的背景下，需要更好地探索选择性AKT抑制作用及其与免疫疗法的结合。本综述概述了有关AKT在HCC中作用以及AKT抑制对HCC和肝肿瘤微环境的影响的紧凑型知识。
2025; 21（5）：2012-2026。 doi：10.7150/ijbs.107195审查肝细胞癌的Lenvatinib耐药性的细胞死亡：来自分子机械
lenvatinib是一种多靶性酪氨酸激酶抑制剂（TKI），由于与索拉替尼相比，它具有出色的效果，成为晚期肝细胞癌（HCC）的第一线治疗。然而，不可避免的耐药性发展是实现治愈结果并对预后产生负面影响的重要障碍。因此，必须深入研究Lenvatinib耐药性（LR）的机制，并确定理性组合处理的潜在策略。调节的细胞死亡（RCD）是指当适应性反应不足以维持稳态时细胞灭绝的过程，RCD在包括癌症TKI在内的治疗剂的疾病进展和对治疗剂的反应中起着至关重要的作用。抵抗细胞死亡是基本标志之一，也是导致癌症耐药性的主要原因。尤其是，许多研究表明RCD（包括凋亡，自噬，铁凋亡，昆虫吞噬和凋亡）在HCC中LR的出现中起着重要作用。本文对与RCD相关的LR机制的最新发现进行了深入的综述，并提出了潜在的策略来通过结合RCD调节剂来提高Lenvatinib的有效性。
镇静牙科中地西ep剂和米物唑仑麻醉特征的比较：范围评论
慢性肝炎（CHB）病毒感染可导致严重的肝病，包括肝硬化和肝细胞癌。由于肝细胞中病毒式封闭的圆形DNA（CCCDNA）的持续存在，丙型肝炎病毒（HBV）的慢性性发生。CCCDNA用作病毒复制的模板，是HBV的核心，在宿主中维持病毒储存库。尽管有治疗性进步，但由于逃避免疫监视，消除CCCDNA仍然难以捉摸。本评论探讨了CCCDNA的形成和维护，突出了影响CCCDNA稳定性和病毒复制的宿主因素。它还讨论了当前的治疗策略，包括基于干扰素的疗法和核苷/核苷酸类似物，旨在抑制病毒复制。新兴疗法（例如基因编辑和分子干预措施）有望直接靶向CCCDNA。目前，研究的重点是制造针对感兴趣的宿主因素的药物，以破坏或清除病毒库。但是，未来的研究应集中于直接针对CCCDNA微型核小体的创新方法，旨在持续的病毒抑制，并有可能治愈HBV感染。
肝细胞癌遗传学：从肿瘤到循环 DNA
摘要：肝细胞癌 (HCC) 占原发性肝恶性肿瘤的 90%，是癌症相关死亡的主要原因之一。在过去的 15 年中，HCC 的分子图景已被揭示，并鉴定出属于六大生物学通路的肝癌主要驱动基因，例如端粒维持、Wnt/b-catenin、P53/细胞周期调控、氧化应激、表观遗传修饰因子、AKT/mTOR 和 MAP 激酶。遗传和转录组数据的组合构成了与风险因素、病理特征和预后密切相关的各种 HCC 亚类。然而，尚未实现临床实践的转化，主要是因为最常见的突变基因无法用药。此外，从单个组织样本的分析得出的结果可能无法充分捕捉肿瘤内和肿瘤间的异质性。循环肿瘤 DNA (ctDNA) 分析已广泛应用于其他类型的癌症，用于系统性治疗下的早期诊断、预后和监测，以确定原发性和继发性耐药机制。本综述旨在描述有关 HCC 分子图谱的最新数据，并讨论 ctDNA 未来如何用于 HCC 检测和管理。
研究发现乙肝疫苗不会增加早产儿患慢性肺病的风险
这项研究是世界上规模最大的研究，涉及维多利亚州的 818 名早产婴儿，研究使用了疫苗安全健康链接。该链接将多个全州免疫和健康结果数据集整合在一起。研究发现，接种疫苗的婴儿中有 51% 会患上 BPD，而未接种疫苗的婴儿中这一比例为 62%。
乙型肝炎疫苗信息形式
60-90％的婴儿出生于携带者的母亲，将在围产期，大多数在劳动本身期间被感染，并将成为病毒的慢性携带者。随着时间的流逝，感染的婴儿中有三分之一会患上轻度至中度的肝病。另外三分之一将发展出严重的肝病，例如肝脏，肝癌和肝癌的终身性肝硬化（恐怖）。15-25％的丙型肝炎感染导致死亡。15-25％的丙型肝炎感染导致死亡。
如何引用本文Suzuki A，Sano K，Saito Y等。 （2025年2月8日）对病毒肝炎患者的肝纤维化进展进行建模
机器学习的最新进展，尤其是在疾病进展模型中，允许从横截面数据重建长期病理。Fonteijn等。 引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。 这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。 Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。 该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。Fonteijn等。引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。
乙肝病毒药物研发中的虚拟筛选
Mohcine Elmessaoudi-Idrissi、Arnaud Blondel、Anass Kettani、Marc P Windisch、Soumaya Ben- jelloun 等人。乙肝病毒药物发现中的虚拟筛选：当前的最新进展和未来展望。当代药物化学，2018 年，25 (23)，第 2709-2721 页。�10.2174/0929867325666180221141451�。�pasteur-02528562�
疾病改良抗
肝毒性是类风湿关节炎 (RA) 患者放弃或更换改善病情的抗风湿药物 (DMARD) 的一个常见原因。常规肝活检显示，在服用甲氨蝶呤和来氟米特等 DMARD 的患者中，肝脏发生了从脂肪变性到纤维化的多种变化 [1-2] 。然而，这些变化中有许多是非特异性的，也见于代谢综合征患者 [3,4] 。虽然常规筛查肝活检曾经是甲氨蝶呤患者的标准治疗方法，但现在不再推荐用于无症状筛查。定期监测转氨酶已很大程度上取代了常规肝活检的需要。据估计，大约 5% 的甲氨蝶呤患者会出现转氨酶升高，其水平是正常上限的两倍 [1] 。同样，7-13% 的来氟米特患者会出现三倍的转氨酶升高 [5] 。持续的低度转氨酶升高或严重升高会引起使用这些药物的临床医生和患者的担忧。