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操纵调节性T细胞：是解锁有效免疫疗法的胰腺导管腺癌的关键吗？
在过去的半个世纪中，胰腺导管腺癌（PDAC）的五年生存率几乎没有提高。它固有地抵抗了FDA-批准的免疫疗法，这改变了其他晚期实体瘤患者的前景。积累的证据将这种抵抗力与其标志性免疫抑制环境有关，后者灌输了在肿瘤 - 纤维化效应效应T细胞中进行性功能障碍。该环境是在免疫抑制细胞种群（包括调节性T细胞（T Reg））的肿瘤开始时建立的，这些细胞（T Regs）与恶性PDAC的进展并行积累。因此，T Regs的治疗操作已引起了显着的科学和商业关注，这是由于发现丰富的肿瘤 - 填充t regs与PDAC患者的预后较差相关的发现所增强。在此，我们提出了一种机制，以抗PDAC对抗PD-1和CTLA-4免疫疗法的抗性，并重新评估追求T型剂量靶向疗法的理由，以鉴于最近的研究，这些研究促进了患者来源的肿瘤样品的免疫景观。我们评估正在逐步限制对PDAC治疗的免疫抑制的策略，以及提供初步证据的临床活动证据的SIGNPOST早期试验。在这种情况下，我们发现了对PDAC持续开发T Reg的免疫疗法的投资的令人信服的论点。
泰国转移性结直肠癌系统治疗医院层面实践差异
摘要简介：关于日常实践中癌症患者指南实施的基于人群的数据很少，而实践中的差异可能会影响患者的治疗结果。因此，我们评估了荷兰转移性结直肠癌 (mCRC) 全身治疗的治疗模式和相关变量。材料和方法：我们从 20 家（4 家学术医院、8 家教学医院和 8 家地区医院）国家癌症登记处随机选择了 2008 年至 2015 年确诊的成年 mCRC 患者样本。我们研究了患者、人口统计学和肿瘤特征对根据现行指南接受全身治疗的几率的影响，并评估了其与生存率的关联。结果：我们的研究人群包括 2222 名 mCRC 患者，其中 1307 名患者接受了 mCRC 全身治疗。实践差异在 (K)RAS 野生型肿瘤患者使用贝伐单抗和抗 EGFR 治疗方面最为明显。不同类型的医院的给药率并无差异，但不同医院的贝伐单抗（8 – 92%；p < .0001）和抗 EGFR 治疗（10 – 75%；p ¼ .05）的给药率存在波动。贝伐单抗给药与高龄（OR：0.2；95%CI：0.1 – 0.3）、合并症（OR：0.6；95%CI：0.5 – 0.8）和异时性转移（OR：0.5；95%CI：0.3 – 0.7）呈负相关，但贝伐单抗给药率低或高的医院的患者特征并无差异。暴露于贝伐单抗和抗 EGFR 治疗的风险比分别为 0.8（95%CI：0.7 – 0.9）和 0.6（95%CI：0.5 – 0.8）。讨论：我们发现，不同医院对转移性结直肠癌患者的靶向治疗管理存在显著差异，这可能会影响治疗结果。年龄和合并症与未使用贝伐单抗呈负相关，但无法解释不同医院的实践差异。我们的数据表明，实践差异是基于医院的个体策略，而不是指南建议或患者驱动的决策。个别医院的策略是另一个因素，可能可以解释实际数据与临床试验结果之间的差异。
先天免疫细胞在结直肠癌肿瘤微环境中的作用以及抗肿瘤治疗研究的进展
大肠癌微环境中的先天免疫细胞主要包括巨噬细胞，中性粒细胞，天然杀伤细胞，树突状细胞和骨髓衍生的抑制细胞。通过分泌多种细胞因子，趋化因子和其他控制这些过程的因素，它们在肿瘤开始和进展中起关键作用。结直肠癌是胃肠道的常见恶性肿瘤，了解先天免疫细胞在CRC微环境中的作用可能有助于改善CRC的治疗方法并增加良好的预后。在这篇综述中，我们全面探讨了先天免疫细胞在结直肠癌（CRC）的启动和进展中的关键作用，以及对当前先天免疫细胞免疫治疗的当前景观的广泛评估，从而为未来的研究策略和临床试验提供了有价值的见解。
为学生设定使用人工智能的期望
◉ 学生可能不知道哪些工具算作人工智能 ◉ 明确说明你欢迎他们使用哪些工具用于哪些目的 ◉ 详细讨论你的政策的“原因”以及它与课程目标的关系 ◉ 让学生写自己的人工智能陈述（参见 Cate Denial 的帖子：ChatGPT 和后续所有内容）
揭示免疫交响曲：通过免疫相互作用解码结直肠癌转移
结直肠癌（CRC）以其高转移潜力而闻名，仍然是癌症相关死亡的主要原因。本综述强调了免疫反应在CRC转移中的关键作用，重点是免疫细胞与肿瘤微环境之间的相互作用。我们探索免疫细胞如何通过细胞因子，趋化因子和生长因子有助于CRC转移级联反应，从而强调了肿瘤微环境在塑造免疫反应中的作用。该评论涉及CRC的免疫逃避策略，尤其是对PD-1和CTLA-4等检查点抑制剂的上调，突显了它们作为治疗靶标的潜力。我们还检查了先进的免疫疗法，包括检查点抑制剂和免疫细胞移植，以改变免疫反应并增强CRC转移的治疗结果。总体而言，我们的分析提供了对免疫分子与肿瘤环境之间相互作用的见解，对于开发新的治疗方法以控制CRC转移并改善患者预后至关重要，并特别着重于克服免疫逃避，这是该特殊问题的关键方面。
定量粪便免疫化学测试指导初级保健中的结直肠癌途径
患有结直肠癌或肛门癌症状的人（直肠肿块，无法解释的肛门肿块或无法解释的肛门溃疡）在转诊之前不需要提供适合的拟合度（请参阅有关胃肠道癌症下胃肠道癌的建议中有关可疑癌症的指南的建议）。不返回粪便样本或具有负合适结果和持续无法解释的症状的人可能仍需要在二级护理中进行进一步研究。这可能是通过替代推荐途径，例如非特异性症状途径。，重要的是，GP可以在没有积极的结果的情况下转介人，如果他们认为有必要。
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
MRI放射素学用于直肠癌的淋巴血管浸润预测
放射线学利用计算算法从MRI扫描中提取定量成像特征，从而更深入地评估肿瘤异质性。在这项研究中，使用T2加权成像（T2WI）和扩散加权成像（DWI）分析了肿瘤内和周围区域的特征。该研究评估了不同的周围距离，发现与其他构型相比，T2WI中的3mm周围区域表现出优异的预测精度。这些放射素特征与临床参数（例如性别和MRN阶段）的整合导致了优化的预测模型。研究发现，结合周围放射线特征的模型优于仅依靠肿瘤内特征的模型。此方法在区分LVI的存在方面超过了常规成像，提供了一种非侵入性且高度准确的诊断工具。
使用计算机视觉的结直肠息肉的自动化尺寸
消息结直肠息肉大小是影响管理决策的重要生物标志物，但目前使用的主观方法有缺陷。我们探索了两种计算机视觉（CV）技术，用于将息肉大小为≤5mm或> 5 mm的二进制分类。首先，我们使用了固定在猪结肠模型上的预先幻象息肉（22个这样的息肉的视频）来探索使用Motion（SFM）方法结构（SFM）方法的自动化尺寸的概念，并将其与10个独立的内窥镜医生进行比较：SFM System（85.2％）的总体，平均诊断精度（85.2％）是Onsos-eneros-Ondos-Copist-Copists-59.5％。第二，我们开发了一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，并在10个人类息肉视频中发现了80％的精度。与人工智力（AI）相结合时，实时自动化息肉尺寸可以改善息肉管理策略。