2 分子免疫学中心,临床研究方向,哈瓦那,古巴,3 国家临床试验协调中心,临床研究部,哈瓦那,古巴,4 “Mar ı ´ a Curie” 医院,肿瘤医学部,卡马圭,古巴,5 “Joaquín Albarrán” 医院,肿瘤医学部,哈瓦那,古巴,6 “Saturnino Lora” 医院,肿瘤医学部,古巴圣地亚哥,7 “Faustino Pérez” 医院,肿瘤医学部,马坦萨斯,古巴,8 “Mario Gutiérrez Ardaya” 综合诊所,家庭医学部,霍尔古尼,古巴,9 “José Luis Dubrocq” 综合诊所,家庭医学部,马坦萨斯,古巴,10 “Octavio de la Concepción y la Pedraja” 综合诊所,家庭医学部。古巴比亚克拉拉圣克拉拉 11 “卡米洛西恩富戈斯”综合诊所,家庭医学部,古巴阿尔特米萨 12 “Previsora ”综合诊所,家庭医学部,古巴卡马圭
乳腺癌仍然是全球女性癌症相关死亡的主要原因,凸显了对新治疗策略的需求。滋养层细胞表面抗原 2 (Trop-2) 是一种 I 型跨膜糖蛋白,在包括所有乳腺癌亚型在内的各种实体瘤中高度表达,已成为癌症治疗的一个有希望的靶点。本综述重点介绍用于治疗乳腺癌的 Trop-2 靶向抗体-药物偶联物 (ADC) 的最新进展。我们全面分析了 ADC 的结构和作用机制,以及 Trop-2 在乳腺癌进展和预后中的作用。几种 Trop-2 靶向 ADC,如 Sacituzumab Govitecan (SG) 和 Datopotamab Deruxtecan (Dato-DXd),在三阴性乳腺癌 (TNBC) 和激素受体阳性/HER2 阴性 (HR+/HER2-) 乳腺癌的临床试验中均表现出显着的抗肿瘤活性。我们系统地回顾了这些 ADC 正在进行的临床研究,重点介绍了它们的疗效和安全性。此外,我们还探索了将 Trop-2 靶向 ADC 与其他治疗方式(包括免疫疗法、靶向疗法和小分子抑制剂)相结合的潜力。值得注意的是,Trop-2 靶向 ADC 已显示出通过多种信号通路重新编程肿瘤微环境的前景,有可能增强抗肿瘤免疫力。本综述旨在为创新乳腺癌疗法的开发提供新的见解和研究方向,为改善乳腺癌患者的治疗结果和生活质量提供潜在的解决方案。
亲爱的编辑,我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章,探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中,我们介绍了几种方法,从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术,我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是,在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展,并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出,需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法,甚至可能需要修改。例如,迄今为止,大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而,关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能,以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而,这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应,并将其(如果可能)与临床研究中报告的响应进行比较,我们可以获得定量数据和参数,以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似,我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则,我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年,我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络(尤其是突显网络和杏仁核网络)的参与之间存在因果关系 [6]。此外,我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而,由于不可能选择性地刺激人类的 LC,因此十多年来,这一假设一直只是一个假设。
在过去十年中,出现了一种利用免疫系统对抗肿瘤的癌症治疗新模式。这些免疫疗法的新作用机制也给药物开发带来了新的挑战。生物标志物在免疫疗法早期临床开发的几个领域中发挥着关键作用,包括作用机制的证明、剂量确定和剂量优化、不良反应的缓解和预防以及患者丰富和适应症优先排序。我们讨论了在早期开发研究中建立一组生物标志物的预后、预测方面以及将生物标志物的变化与临床疗效联系起来的统计原理和方法。所讨论的方法旨在避免偏见并得出可靠且可重复的结论。本综述针对对免疫疗法背景下的生物标志物的战略使用和分析感兴趣的药物开发商和数据科学家。
医学教育是一个复杂而艰巨的过程,要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来,人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统,该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域(特别是在药理学领域)中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导,系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时,可以调整难度级别,并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中,学习管理系统已经历了显著的增长。
1 四川大学华西第二医院放射科,妇女儿童出生缺陷与相关疾病教育部重点实验室,成都,2 四川大学华西医学院,华西医院,成都,3 四川大学华西第二医院超声科,妇女儿童出生缺陷与相关疾病教育部重点实验室,成都,4 四川大学华西医院心内科,心血管病研究所心脏结构与功能实验室,心脏结构与功能四川省重点实验室,成都,5 电子科技大学医学院四川省肿瘤医院暨研究所放射科,成都,6 四川大学华西第二医院妇产科,妇女儿童出生缺陷与相关疾病教育部重点实验室,成都
丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院的肿瘤学和临床癌症研究中心; B丹麦奥尔堡市奥尔堡大学临床医学系; c临床数据科学中心,丹麦奥尔堡市奥尔堡大学和奥尔堡大学医院; D丹麦奥尔堡大学临床医学系炎症性肠病分子预测中心(预测); E分子诊断和临床癌症研究中心,丹麦阿尔堡市阿尔堡大学医院; F丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床遗传学系; G丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院神经外科系; h丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院血液学系; I丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床药理学系;丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院放射科J放射科; K丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院病理学系
放射学实践高度依赖于技术,因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段,再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践,特别是引入了横断面成像模式,如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用,以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中,有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
乳腺癌 (BC) 是最常见的非皮肤癌,也是美国女性癌症死亡的第二大原因。乳腺癌的发生和发展可以通过遗传和表观遗传变化的积累来进行,这些变化使转化细胞能够逃脱正常的细胞周期检查点控制。与核苷酸突变不同,DNA 甲基化、组蛋白翻译后修饰 (PTM)、核小体重塑和非编码 RNA 等表观遗传变化通常是可逆的,因此可能对药物干预有反应。表观遗传失调是抗肿瘤免疫力受损、免疫监视逃避和免疫疗法耐药的关键机制。与黑色素瘤或肺癌等高度免疫原性的肿瘤类型相比,乳腺癌被视为免疫静止肿瘤,其肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 数量相对较少、肿瘤突变负荷 (TMB) 较低,对免疫检查点抑制剂 (ICI) 的反应率适中。新兴证据表明,针对异常表观遗传修饰因子的药物可能通过几种相互关联的机制增强 BC 中的宿主抗肿瘤免疫力,例如增强肿瘤抗原呈递、激活细胞毒性 T 细胞、抑制免疫抑制细胞、增强对 ICI 的反应以及诱导免疫原性细胞死亡 (ICD)。这些发现为使用表观遗传药物与免疫疗法的组合方法作为改善 BC 患者预后的创新范例奠定了非常有希望的基础。在这篇综述中,我们总结了目前对表观遗传修饰因子如何发挥作用的理解
