在19世纪初,显微镜是分析肿瘤组成的唯一仪器,胚胎学家,发育生物学家,外科医生和病理学家假设源自胚胎细胞或类似于胚胎中发现的细胞的恶性癌。有一些有关这些早期研究人员通过基本工具调查癌症进行癌症的观察结果的详细历史评论(1-3),我们仅简要介绍了这些早期研究,以建立阶段,以寻求更多现代观点。值得注意的是,早期研究人员假设的要素对于某些肿瘤仍然存在。因此,在许多恶性癌症中,细胞对类似的发育塑料状态的重编程正在成为常见的观察结果。
世界卫生组织 2016 年第 4 版 AML 和相关肿瘤分类基于临床相关疾病信息,而不仅仅是形态学。6 然而,在第 5 版(2022 年)9 中,世界卫生组织重新设想了 AML 分类,将具有遗传异常的 AML 与通过分化定义的 AML 区分开来,如表 2 所示。ELN 的建议被广泛用于在诊断时建立遗传风险分类。2022 年版的 ELN 建议包括重大更新,包括从风险分类中删除 FLT3 -ITD 等位基因比率(表 3)。ELN 强调其风险分类系统基于接受强化治疗的患者的数据;对于接受低强度治疗的患者,可能需要进行修改。5,7
摘要 骨髓增生异常综合征 (MDS) 是一种异质性骨髓肿瘤克隆性疾病,其特征是造血功能不全、血细胞减少程度不一、进展为急性髓系白血病 (AML) 的风险增加。MDS 的分子和遗传学特征使我们对该病的病理生理学有了更好的了解,并正在推动新疗法的开发。靶向疗法和免疫疗法在不同的血液系统恶性肿瘤中显示出良好的效果。然而,它们在 MDS 中的潜在用途尚未完全确定。在这里,我们回顾了 MDS 治疗方法的最新进展,重点关注高风险疾病。异基因造血细胞移植不在本文的讨论范围内。 关键词:骨髓恶性肿瘤、高风险 MDS、精准医疗、靶向治疗、免疫失调、免疫治疗
目的 癌症研究界正在不断发展,以更好地了解肿瘤生物学、疾病病因、风险分层和新治疗途径。然而,临床癌症基因组学领域一直受到重复努力的阻碍,这些努力旨在有意义地收集和解释来自多种高通量模式的不同数据类型并将其整合到临床护理过程中。定制数据模型、知识库和一次性定制的数据分析资源通常缺乏足够的管理和质量控制,而这些资源是临床级的。许多专注于肿瘤基因组解释资源的信息学工作正在进行中,以支持数据收集、存储、管理、协调、整合和分析,以支持病例审查和治疗计划。
目的 癌症研究界正在不断发展,以更好地了解肿瘤生物学、疾病病因、风险分层和新治疗途径。然而,临床癌症基因组学领域一直受到重复努力的阻碍,这些努力旨在有意义地收集和解释来自多种高通量模式的不同数据类型并将其整合到临床护理过程中。定制数据模型、知识库和一次性定制的数据分析资源通常缺乏足够的管理和质量控制,而这些资源是临床级的。许多专注于肿瘤基因组解释资源的信息学工作正在进行中,以支持数据收集、存储、管理、协调、整合和分析,以支持病例审查和治疗计划。
不常见的肿瘤称为胃混合神经内分泌 - 非神经内分泌肿瘤(G-Minens)由神经内分泌癌和腺癌的一部分组成。生物学和临床特征与胃腺癌的特征不同。他们的病理生理学,诊断标准和临床行为都是漫长的辩论的主题,其命名法已经发生了多次变化。它的出现在胃肿瘤的分类和诊断中引起了新的挑战。本综述将更新有关该主题的信息,涵盖分子方面,诊断标准,治疗和预后因素发现。它还将提供历史背景,以帮助理解混合胃肿瘤的思想和命名法的演变。此外,它将为读者提供对适用于现实情况的癌症难题的透彻理解。
抽象的胶质母细胞瘤是非常周期性的原发性脑肿瘤,表征了肿瘤的非均质模式,这些模式是最大的破坏性和威胁性癌症。对各种分子途径的增强和升级的知识,导致胶质母细胞瘤的恶性变化,导致了许多生物标记物的发展,以及对各种药物的解释,这些药物的解释旨在靶向肿瘤细胞和微环境。在这篇综述中,讨论了有关胶质母细胞瘤的各种靶向疗法的文献或信息。英语文章在丰富的目录或PubMed,ScienceDirect,Sciencect,Web of Sciences,Google Scholar和Scopus中进行了审查。用于搜索数据库的重要关键字是“胶质母细胞瘤”,“胶质母细胞瘤的靶向疗法”,“胶质母细胞瘤的治疗药物”和胶质母细胞瘤中的分子靶标。”
引言吸烟是一个严重的公共卫生问题。由于人口增长1,预计2025年有12.7亿人会吸烟1。与烟草有关的疾病,包括恶性肿瘤,心血管疾病和呼吸道疾病,每年1-6死亡超过800万。常见的停止方法是药物治疗,行为支持和动机支持7的结合7。通过提高药物依从性率,可以使6个月的戒烟率翻了一番8。行为咨询和药物治疗提高了一般成年人口的停止率,与最少的干预或通常的护理9相比,停止的停止率增加了82%。尼古丁替代疗法和非尼古丁药物疗法导致大约20%的戒烟率,并可能产生上升效应
胰腺导管腺癌的5年生存率仅是10%,主要是由于诊断迟到。早期诊断和肿瘤发展的详细知识对于改善患者的预后至关重要。在Horizon 2020融资项目中(用于临床测试的单分子生物电子智能系统阵列,SIMBIT),我们旨在开发一个生物电子智能系统,该系统可以在现有实验室基于实验室的基于实验室的概念上执行蛋白质和DNA生物标志物的单分子检测。simbit将在明确定义的临床环境中将多路复用的单分子技术应用于人类胰腺肿瘤的早期检测,同时对基因组和蛋白质标记物的同时分析,其样本量最少,成本降低和减少时间到缩短。