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抗精神病药物及其他药物对抗精神病药物恶性综合征发生发展的作用
抗精神病药物治疗的患者中，神经阻滞剂恶性综合征 (NMS) 是一种罕见但严重且有时致命的并发症，其潜在机制仍不清楚。精神病的药物治疗很复杂，通常涉及两种或两种以上药物的组合，包括抗精神病药物以外的药物。在本研究中，我们使用日本药物不良事件报告 (JADER) 数据库广泛调查与 NMS 相关的药物及其相关途径，以及 NMS 中的药物间相互作用 (DDI)。所有分析均使用 2004 年 4 月至 2022 年 5 月 JADER 数据库中的数据进行。使用报告比值比 (ROR) 和比例报告比 (PRR) 评估单一药物信号，并使用京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 研究药物途径。使用 Ω 收缩测量和卡方统计模型评估 DDI。 JADER 数据库中与 20 例或更多 NMS 病例相关的所有药物都显示出 NMS 信号，包括非抗精神病药物。与药物相关的通路包括与抗精神病药物相关的多巴胺能或血清素能突触。已确认几种显示单一药物信号的药物组合会导致 NMS 的 DDI。这项研究证实了各种药物（包括非精神病药物）与 NMS 的显著关联，并表明与这些药物相关的各种通路可能参与 NMS 的进展。此外，发现这些药物的几种组合会相互作用（DDI），从而增加 NMS 的风险，这表明在使用这些药物时应采取适当的谨慎措施。
针对多种恶性肿瘤信号通路网络的研究进展与挑战
恶性肿瘤因其高死亡率和高复发率一直是全球人类最关注的健康问题，肺癌、胃癌、肝癌、结肠癌和乳腺癌是发病率和死亡率排名前五的恶性肿瘤。在肿瘤生物学中，异常信号通路调控是驱动所有恶性肿瘤发生、转移、侵袭等过程的普遍主题。Wnt/β-catenin、PI3K/AKT/mTOR、Notch和NF-kB通路受到广泛关注，且在五大实体肿瘤中存在信号串扰。本文创新性地总结了这些信号通路的研究进展、参与这些通路的分子的潜在机制以及一些miRNA在肿瘤相关信号通路中的重要作用，并简要综述了针对这些信号通路的抗肿瘤分子药物。本综述可为恶性肿瘤的分子生物学机制研究提供理论基础，并为制定注重疗效和减少副作用的新型治疗策略提供重要信息。
一种机器学习方法来识别血液性恶性疾病患者组
背景和客观：在血液学恶性肿瘤（HM）的免疫功能低下患者中针对SARS-COV-2的疫苗接种对于降低Covid-19的严重程度至关重要。尽管进行了疫苗接种的努力，但超过三分之一的HM患者仍然没有反应，增加了严重突破感染的风险。本研究旨在利用机器学习对COVID-19动力学的适应性，有效地选择特定于患者的特征以增强预测并改善医疗保健策略。重点介绍了复杂的共同食物学联系，重点是可解释的机器学习，为临床医生和生物学家提供宝贵的见解。方法：该研究评估了一个患有1166例血液疾病患者的数据集。输出是完整的COVID-19疫苗接种后血清学反应的成就或未实现。采用了各种机器学习方法，其最佳模型基于指标，例如曲线（AUC）下的面积，灵敏度，特异性和MATTHEW相关系数（MCC）。单个形状值被视为，并将主成分分析（PCA）应用于这些值。然后在确定的簇中分析患者概况。结果：支持向量机（SVM）作为表现最佳的模型出现。PCA应用于SVM衍生的外形值，导致四个完全分开的簇。这些簇的特征是产生抗体的患者比例（PPGA）。群集2的PPGA最低（33.3％），但样本量较小，有限的结论性发现。群集1，PPGA第二高（69.91％）包括侵袭性疾病和导致免疫缺陷增加的因素的患者。群集3，代表大多数人群，与群集1相比，抗体产生率很高（84.39％）和更好的预后。群集4，PPGA为66.33％，包括B细胞非霍奇金患者在皮质类固醇治疗中的淋巴瘤。结论：该方法使用机器学习和可解释的AI（XAI）成功识别了四个独立的患者簇。然后，我们根据COVID-19疫苗接种后产生抗体的HM患者的百分比分析了每个簇。该研究表明该方法对其他疾病的潜在适用性强调了可解释的ML在医疗保健研究和决策中的重要性。
婴儿的细粒度功能分析图...
抽象的慢性髓样白血病（CML）是一种血液癌，其特征是由费城染色体的产物（BCR-ABL-1酪氨酸激酶）驱动的成熟髓样细胞的产生失调。酪氨酸激酶抑制剂（TKI）已被证明在治疗CML方面有效，但是即使在BCR-ABL1激酶结构域中没有突变的情况下，仍然有一群对TKI治疗反应的患者，这些患者也没有反应。发现新的策略以改善CML中的TKI治疗，我们开发了一种非线性数学模型的CML Hema- topoiesis，该模型结合了反馈控制和谱系分支。细胞–细胞相互作用使用自动模型选择方法以及先前的观察结果以及来自CML的嵌合BCR-ABL1转基因小鼠模型的新体内数据来限制。由此产生的序言模型捕获了疾病的各个阶段正常和CML细胞的动力学，并且表现出与CML患者的TKI治疗的可变反应。该模型预测，骨髓中CML干细胞比例的增加将降低疾病对TKI治疗的反应趋势，并与临床数据一致，并在小鼠中实验证实。该模型进一步表明，在我们假定的正常细胞和白血病细胞之间的相似性下，对TKI治疗的难治反应的关键预测指标是对正常造血干细胞自我更新的最大概率的增加。我们使用这些见解来开发临床预后标准，以预测TKI治疗和设计策略的功效以改善治疗反应。该模型预测，在应用TKI治疗的同时刺激白血病细胞的分化可以显着改善治疗结果。
FYARRO 是首个也是唯一一个获得 FDA 批准的治疗晚期恶性 PEComa 成人患者的药物
服用 FYARRO 前，请告知医生您是否正在哺乳。目前尚不清楚 FYARRO 是否会进入母乳并伤害您的婴儿。在使用 FYARRO 治疗期间以及最后一次服药后 2 周内，您不应进行母乳喂养。告诉医生您的所有医疗状况和所服用的药物，包括处方药和非处方药、维生素和草药补充剂。将 FYARRO 与某些其他药物一起使用可能会导致严重的副作用。在开始服用任何新药之前，请告知医生。在使用 FYARRO 治疗期间，您不应喝葡萄柚汁或吃葡萄柚。这可能会使您血液中的 FYARRO 含量增加到有害水平。
口腔恶性黑色素瘤中对免疫疗法的抗性的当前状态和分子机制
摘要：免疫检查点抑制剂（ICI），包括抗胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4）和抗编程死亡-1（PD-1）抗体，在恶性疾病瘤治疗中启动了一个新时代。ICI可用于各种环境，包括第一线，辅助和新辅助治疗。在这篇综述的范围内，我们检查了在治疗口腔粘膜黑色素瘤的背景下利用ICI的临床研究，尽管预后的预后非常不佳，但它特别着重于揭开复杂的抗药性机制。缺乏针对口腔粘膜黑色素瘤ICI的全面审查是值得注意的。因此，本综述旨在通过对当前状态，潜在的抵抗机制以及未来将ICIS特定应用于口服恶性黑色素瘤的新颖分析，潜在的抵抗机制以及未来的前景来解决这一缺陷。澄清并彻底了解这些机制将有助于进步有效的治疗方法，并增强患有口腔粘膜黑色素瘤患者的前景。
对大斋节的外部验证，并承诺对恶性胸腔积液的预后分数
该手稿最近被接受在ERJ公开研究中出版。它在我们的生产团队复制和排版之前以其公认的形式出版。完成这些生产过程并批准了由此产生的证据，该文章将转移到最新一期的Erjor Online。
信息摘要（快速审查）治疗恶性血管晕厥
免责声明此信息摘要是一份简短的报告，是紧急准备的，旨在协助医疗保健决策者和医疗保健专业人员做出与医疗保健系统中使用卫生技术有关的明智的决策，该决策从开发时可用的最佳相关文献的分析中受到限制的审查。该报告尚未经过外部审查过程。尽管已经努力这样做，但本报告可能无法完全反映所有可用的科学研究。自本报告完成以来，可能已经报告了其他相关的科学发现。mahtas对本报告或任何资料材料的任何信息，陈述或内容的使用（或滥用）的任何错误，伤害，损失或损害概不负责。如果需要更多信息，请联系htamalaysia@moh.gov.my。