•与其他治疗方法相比,它的工作效果如何?•风险或副作用是什么?它们的可能性有多大?•治疗将如何影响我的日常生活?•如果治疗不起作用会发生什么?•如果我不想接受治疗会发生什么?是否还有其他治疗
癌症仍然是全球死亡的主要原因之一。尽管药物治疗的进展,但当前的治疗策略,包括放疗,化学疗法,靶向治疗和手术切除,但并未显着降低癌症的全球发病率和死亡率。肿瘤学家由于与标准疗法相关的不利副作用而制定有效的治疗计划时面临着巨大的挑战。因此,迫切需要更有效且耐受良好的癌症治疗方法。姜黄素是一种天然发生的化合物,它因其多种生物学特性而引起了显着关注。临床前研究和临床试验都强调了姜黄素在癌症治疗中的潜力,证明了其通过多个细胞和分子途径抑制各种癌细胞类型的增殖的能力。本文研究了抗肿瘤特性,以及包括姜黄素靶向的细胞信号通路,包括与癌症发育有关的细胞信号通路,并探讨了将姜黄素作为一种可行的抗癌治疗的挑战。
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战,患者的治疗选择有限,预后不良。近年来,免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略,比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观,重点是肿瘤微环境(TME)和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用,包括免疫细胞,细胞因子和细胞外基质成分的作用,该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂,细胞免疫疗法和个性化治疗策略,免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析,这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响,为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
乳腺癌是全球女性的主要健康挑战,人类表皮生长因子受体2(HER-2)阳性乳腺癌的发生率相对较高,并且具有高度侵略性。以曲妥珠单抗代表的靶向治疗剂有效地提高了HER-2阳性乳腺癌患者的存活率。然而,在临床应用中,这种靶向药物表现出不同程度的心脏毒性,目前尚不清楚其心脏毒性的机制。在本文中,我们将它们分为三类:单克隆抗体(mAb),小分子酪氨酸激酶抑制剂(TKIS)和抗体 - 毒物结合物(ADCS)。我们根据当前的临床试验列出了各种药物的心脏毒性证据,并总结了它们相应的流行病学专案。我们还从三个角度讨论了心脏毒性的调节:心脏毒性的临床生物标志物,允许性心脏毒性和心脏毒性调节的现状。
胶原蛋白是哺乳动物中最丰富的蛋白质,广泛表达于组织器官和肿瘤细胞外基质中。肿瘤胶原主要聚集在肿瘤基质或肿瘤血管内皮下,由于肿瘤血管的结构破碎,肿瘤胶原暴露在外。通过血管的通透性和滞留性(EPR)效应,胶原结合大分子容易与肿瘤胶原结合并在肿瘤内聚集,使得肿瘤胶原成为潜在的肿瘤特异性靶点。近年来,大量研究证实,靶向肿瘤细胞外基质(TEM)内的胶原可增强免疫治疗药物在肿瘤处的蓄积和滞留,显著提高其抗肿瘤疗效,并避免严重的不良反应。本文对已知的胶原结合结构域(CBD)或蛋白(CBP)、其作用机制及其在肿瘤靶向免疫治疗中的应用进行综述,并展望未来的发展。
人乳头瘤病毒(HPV)感染通常会导致宫颈癌,相关的皮肤癌和许多其他肿瘤。 HPV主要负责逃避与HPV相关的癌症中的免疫肿瘤监测。 Toll像受体(TLR)是特定的模式识别分子。 当身体面临免疫危险时,它会导致先天和直接适应性免疫。 TLR在启动抗病毒免疫反应中起重要作用。 HPV可以影响TLR的表达水平并干扰与TLR相关的信号通路,从而导致持续的病毒感染甚至致癌。 本文介绍了HPV病毒和与HPV相关的癌症。 我们讨论了TLR的当前理解,其表达和信号传导及其在HPV感染中的作用。 我们还提供了基于TLR激动剂的HPV相关疾病的免疫疗法方法的详细介绍。 这将提供对支持HPV与TLR激动剂相关疾病治疗方法的方法的见解人乳头瘤病毒(HPV)感染通常会导致宫颈癌,相关的皮肤癌和许多其他肿瘤。HPV主要负责逃避与HPV相关的癌症中的免疫肿瘤监测。Toll像受体(TLR)是特定的模式识别分子。当身体面临免疫危险时,它会导致先天和直接适应性免疫。TLR在启动抗病毒免疫反应中起重要作用。HPV可以影响TLR的表达水平并干扰与TLR相关的信号通路,从而导致持续的病毒感染甚至致癌。本文介绍了HPV病毒和与HPV相关的癌症。我们讨论了TLR的当前理解,其表达和信号传导及其在HPV感染中的作用。我们还提供了基于TLR激动剂的HPV相关疾病的免疫疗法方法的详细介绍。这将提供对支持HPV与TLR激动剂相关疾病治疗方法的方法的见解
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一,其发病率在年轻人群中越来越高。近年来,耐药性已成为乳腺癌治疗的一大挑战,因此,耐药性成为当代研究的焦点,旨在寻找解决这一问题的策略。越来越多的证据表明,通过各种机制诱导铁死亡,特别是通过抑制系统 Xc -、消耗谷胱甘肽 (GSH) 和灭活谷胱甘肽过氧化物酶 4 (GPX4),在克服乳腺癌耐药性方面具有巨大潜力。预计针对铁死亡的疗法将成为逆转肿瘤耐药性的有希望的策略,为乳腺癌患者带来新的希望。本综述将探讨在乳腺癌耐药性背景下理解铁死亡的最新进展,特别强调铁死亡诱导剂和抑制剂的作用,以及铁死亡途径对克服乳腺癌耐药性的影响。
临床前扰动筛选,其中在疾病模型上系统地测试了遗传,化学或环境扰动的影响,由于其规模和因果性质,对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是,对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP(自动编码器和预测变量的分层集合),这是一个新颖的集合框架,可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae(数据增强蒙版的自动编码器)表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型,在预测未见细胞系,组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是,我们的结果表明,结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长,LEAP在计算上是有效的,需要最小的高参数调整,因此很容易将其纳入药物发现管道中,以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
方法:从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配(以7:3的比例)与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素,并通过使用单因素,然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数(C-指数),校准曲线,接收器操作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者,以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配,并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素,并通过使用单因素,然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数(C-指数),校准曲线,接收器操作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者,以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配,并在筛选的变量中进行了亚组分析。
胃癌 (GC) 仍然是全球最危及生命的疾病之一,由于缺乏有效的治疗方法和诊断延迟,预后不良。由于诊断延迟,很大一部分 GC 患者被诊断时已是晚期 GC,寿命极短。在过去的几年中,一些关键进展和新疗法被提出,并投入临床研究和实践。在本研究中,我们总结了晚期 GC 的几种新型免疫治疗或靶向治疗方法的发展,包括免疫检查点抑制剂、抗血管生成治疗和癌症疫苗。此外,还列出了每种治疗方法的优势和潜在弱点。最后,我们讨论了晚期 GC 治疗的有希望的研究方向,以及晚期 GC 基础和临床研究的局限性,包括免疫治疗和靶向治疗的结合。
