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将“冷”肿瘤变成“热”肿瘤：肉瘤的免疫疗法
在几种软组织肉瘤亚型中，PD-L1 表达与肿瘤浸润淋巴细胞的存在有很好的相关性，据报道其在 12-65% 的肉瘤中表达 (4,5)。结合这些信息，并考虑到在其他癌症类型中取得的令人鼓舞的结果，SARC028 试验探索了免疫疗法作为单一疗法，这是一项非随机多中心 II 期试验，患者在转移性或手术无法切除的软组织和骨肉瘤环境中接受抗 PD-1 抗体 pembrolizumab 治疗，剂量为每 3 周静脉注射 200 毫克 (6)。根据患病率选择了多种亚型，主要终点是客观反应，次要终点包括总体生存期和无进展生存期。据推测，pembrolizumab 将显示部分反应或更好的临床益处。在 40 名软组织肉瘤患者中，18% 的患者达到了有临床意义的反应。中位无进展生存期为 18 周。一名患有未分化多形性肉瘤的患者获得了完全缓解，这表明在适当的临床环境下，免疫疗法可能产生深远的影响。在试验中，只有 11% 的患者出现严重事件，无一例死亡 (6)。
支气管肿瘤：了解挑战和治疗策略
支气管肿瘤是肺癌的一种，是世界范围内的重大健康问题，在诊断、治疗和预后方面带来挑战。这些肿瘤起源于支气管上皮或周围组织，可能是良性的，也可能是恶性的。了解支气管肿瘤的特征、风险因素、症状、诊断和治疗方法对于早期发现和最佳治疗至关重要。支气管肿瘤大致可分为两大类：非小细胞肺癌 (NS-CLC) 和小细胞肺癌 (SCLC)。NSCLC 包括几种亚型，例如腺癌、鳞状细胞癌和大细胞癌，每种亚型都有不同的组织学特征和临床行为。与 NSCLC 相比，SCLC 往往生长迅速，并且更容易转移。支气管肿瘤通常起源于支气管上皮或支气管腺，它们位于支气管内表面。
人工智能在恶性肿瘤诊断中的作用
本文探讨了人工智能 (AI) 在早期肿瘤诊断中的变革性影响，强调了其在分析健康记录、医学图像、活检和血液测试以改善风险分层方面的作用。虽然筛查计划提高了生存率，但在患者选择和诊断人员方面仍然存在挑战。该综述涵盖了应用于肿瘤学各种数据类型的各种 AI 方法，包括逻辑回归、深度学习和神经网络。它讨论了临床意义、当前实践中的模型以及潜在的限制，例如道德问题和资源需求。我们概述了主要的人工智能方法，包括逻辑回归等历史模型以及深度学习和神经网络，强调了它们在早期诊断中的应用。我们描述了人工智能在肿瘤检测、预后和治疗管理中的作用，并介绍了最先进的大型语言模型在肿瘤诊所中的应用。我们的探索扩展到组学数据类型的 AI 应用，为决策支持工具的组合提供了观点。同时，我们评估了将人工智能应用于精准肿瘤学的现有限制和挑战。总体目标是展示人工智能在肿瘤诊断领域革命性的前景，同时承认和解决相关挑战，从而促进患者护理。关键词：人工智能、早期肿瘤诊断、机器学习、临床意义、实施挑战、恶性肿瘤
![多种疾病，包括肿瘤[4-6]。而且，它是](/simg/8\8bbf5dfec8145538c1d8bd5b2a9b27db7d003318.webp)
多种疾病，包括肿瘤[4-6]。而且，它是
摘要：corilagin是一种天然存在的水溶性倒胶酸单宁，可以从多种植物中阐述。目前已知，它是Phyllanthus尿素L。，Geranium Wilfordii Maxim。，Phyllanthus Matsumurae Hayata和Trifolium Repens L.的主要有效成分。raeusch。和terminalia chebula retz。它可以在体内参与多种信号通路，并具有抗肿瘤，包括抗肿瘤，抗微生物，抗氧化，抗氧化，抗炎，肝局部，抗过敏性，抗过敏性，抗增强性等。鉴于一线治疗对许多疾病的功效有限，例如肿瘤学，慢性肝病和风湿性免疫系统疾病会疾病，并且不良反应的潜力超过了治疗效果，因此注意力超过了替代治疗的替代治疗方法，因此对替代性治疗的靶向却是自然的，因此可以自然地进行自然化的范围，从而使其成为一种自然的趋势。在临床应用中使用了一些含有西洛拉金的专有药物，用于治疗慢性肝病，病毒性丙型肝炎，类风湿关节炎和其他疾病。本文回顾了提取，确定，分布和收获，药代动力学，生物学活性，科拉拉金的安全评估及其在临床实践中的应用。
利用人工智能表征肾脏肿瘤
我们正处于第四次工业革命时代，其特点是信息和通信技术的融合。在第四次工业革命的要素中，人工智能（AI）是最大的组成部分，是指机器模仿和执行人类认知任务的计算能力。这些发展已经影响到我们生活的许多方面，例如购物、音乐、艺术、自动驾驶和医疗领域。人工智能可以在不带个人感情的情况下提供一致的结果，节省时间和金钱，并通过自动化减少人力劳动。机器学习使用算法来分析数据，从数据中学习，并根据所学内容做出明智的决策。深度学习是一种创建人工神经网络的技术，该神经网络可以自行学习，并通过将算法组织成层来做出智能决策。可以通过堆叠多个数学建模的人工神经元来创建人工神经网络。深度学习中的“深度”一词并不意味着您获得了任何深刻的见解。相反，它只是代表了在连续层中学习的概念，通过这些层，可靠性会增加。训练有素的人工神经网络可以快速而强大地执行复杂的数据处理。深度学习的成功归功于克服现有神经网络局限性的算法的发展，以及图形处理单元和大数据等硬件的改进。如今，人工智能已应用于医学和医疗保健领域，以改善临床决策。肾细胞癌 (RCC) 是一种异质性肿瘤，其每种亚型都有相关的生物学行为、临床病程和对治疗的反应。近来，基于人工智能的肾肿瘤表征应用和研究显著增加，显示出诊断、预后和预测的准确性。
聚焦超声治疗周围脑肿瘤
恶性脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因，并且仍然是所有人口群体发病和死亡的重要原因。中枢神经系统 (CNS) 肿瘤的传统治疗方法是手术切除和放疗，以及辅助化疗。然而，由于血脑屏障 (BBB)，化疗药物的治疗效果有限。磁共振引导聚焦超声 (MRgFUS) 是一种新的、有前途的 CNS 肿瘤干预方法，已在临床前试验中取得成功。高强度聚焦超声 (HIFU) 能够以热消融和机械破坏肿瘤的形式作为直接治疗剂。低强度聚焦超声 (LIFU) 已被证明可以破坏 BBB 并增强大脑和 CNS 对治疗剂的吸收。作者对 MRgFUS 在 CNS 肿瘤治疗中的应用进行了综述。该治疗方法在临床前试验中已显示出良好的效果，包括副作用最小、治疗药物向中枢神经系统的渗透增加、肿瘤进展减慢、生存率提高。
质子治疗脑肿瘤的循证应用
• 从未进行过 III 期随机试验来比较质子治疗和光子治疗!!! • 质子治疗 RCT 的伦理问题一直存在争议。 • 剂量优势还不够!!!（继发性恶性肿瘤的可能性较小、预期寿命较短、高级别肿瘤比例较高且预后较差等）
实体瘤中的癌症干细胞 / -Baratz < / div>
肿瘤代表了癌症干细胞及其在固体癌中的作用的详细概述。由24章组成，该卷将为读者提供对这个重要和不断发展的领域的全面理解。涵盖的主题包括：引入CSC假设历史观点以及白血病的最新知识的贡献教训，这些知识涉及CSC在各种形式的固体癌症中的识别和作用
预测脑肿瘤患者的生存率 - RUN
1 博洛尼亚大学生物医学和神经运动科学系，意大利博洛尼亚 40125 2 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津 OX1 3PT 3 牛津大学医院 NHS 基金会放射学系，英国牛津 OX3 9DU 4 牛津大学临床磁研究成像中心，英国牛津 OX3 9DU 5 伯明翰大学癌症和基因组科学研究所，英国伯明翰 B15 2SY 6 莫恩医学成像和可视化中心 (MMIV)，Haukeland 大学医院放射学系，N-5021 卑尔根，挪威 7 牛津大学拉德克利夫医学系心血管医学分部，约翰拉德克利夫医院，英国牛津 OX3 9DU 8 医学中心 (CMO)，80058 Torre安农齐亚塔，意大利 9 NOVA 信息管理学院 (NOVA IMS)，Universidade NOVA de Lisboa, Campus de Campolide, 1070-312 Lisboa, Bulgaria 10 功能和分子神经影像学部，IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna，40139 Bologna，意大利 11 信息与电气工程与应用数学系，大学萨勒诺, 84084 Fisciano, 意大利 * 通讯地址: fulvio.zaccagna@unibo.it;电话：+39-0514969951 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。