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神经学：进步，挑战和未来的方向
神经学是一个专业领域，侧重于研究和治疗脑和脊髓肿瘤，包括良性和恶性肿瘤。随着分子生物学，遗传学和神经影像学的进步，神经学在诊断，治疗选择和了解中枢神经系统（CNS）肿瘤的生物学行为方面取得了重大进展。本文探讨了神经机学的最新进展，持续的挑战和未来方向。神经学是医学专业分支，重点介绍了中枢神经系统（CNS）（包括脑和脊髓）内肿瘤的诊断和治疗。这个多学科领域涵盖了各个方面，包括神经外科，肿瘤学，放射学和病理学，旨在解决原发性和继发性（转移）肿瘤。原发性中枢神经系统肿瘤，例如神经胶质瘤，脑膜瘤和髓母细胞瘤，起源于神经组织，而次要肿瘤来自其他体内的癌症，这些肿瘤的发生率扩散到CN。CNS肿瘤的发生率正在增加，使神经学成为研究和临床实践的重要领域。胶质母细胞瘤多形（一种胶质瘤）以其侵略性和预后不良而臭名昭著，强调了迫切需要创新治疗策略。神经影像技术的进步，例如磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET），具有显着增强的诊断能力，从而实现了肿瘤的精确定位和表征。此外，分子分析和基因检测正在彻底改变对肿瘤生物学的理解，从而导致靶向特定基因突变的个性化治疗方法[1]。这些事态发展为有针对性的疗法和免疫疗法开辟了新的途径，这些途径越来越成为治疗计划的组成部分。
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库制备基于经过验证的杂交捕获化学，可从基于DNA和RNA的库中纯化选定的靶标。生物素化的探针与感兴趣的区域杂交，这些区域使用链霉亲和素涂层的磁珠将其拉下，然后洗脱以丰富库池。基于杂交的富集是一种有用的策略，用于分析给定样品中的特定遗传变异，并可靠地测序外部或大量基因（例如，> 50个基因）。它在广泛的输入类型和数量上提供可靠的结果。混合捕获化学具有比扩增子测序的几个优点，包括产生较少的伪影和辍学的数据。此外，杂交捕获化学是融合不可知的，可以检测和表征已知和新型融合。与基于扩增子的方法不同，该方法需要确认性测试，因为可能会出现假阳性，而混合捕获方法高度敏感，并且可以准确地表征已知和新型伴侣的基因融合。
使用 I 期肿瘤学试验的概念验证试点研究
本研究旨在利用自然语言处理 (NLP) 技术开发可解释的 AI 方法，将患者与 1 期肿瘤临床试验进行匹配，以应对患者招募方面的挑战，从而提高药物开发的效率。已经开发出一个基于现代 NLP 技术的原型系统，将患者记录与 1 期肿瘤临床试验方案进行匹配。匹配考虑了四个标准：癌症类型、体能状态、基因突变和可测量疾病。系统输出匹配分数摘要以及证据解释。根据领域专家在十二份合成虚拟患者记录和六个临床试验方案的数据集上提供的真实匹配结果，评估了 AI 系统的输出。该系统的精确度为 73.68%，灵敏度/召回率为 56%，准确率为 77.78%，特异性为 89.36%。对错误分类案例的进一步调查表明，缩写的歧义和对上下文的误解是导致错误的重要因素。系统发现所有假阳性病例都没有匹配的证据。据我们所知，目前公共领域中还没有系统采用可解释的基于人工智能的方法来识别 1 期肿瘤试验的最佳患者。这项针对 1 期肿瘤试验开发患者和临床试验匹配人工智能系统的初步尝试取得了令人鼓舞的结果，有望在不牺牲患者试验匹配质量的情况下提高效率。
NCCP国家出血 - 肿瘤学成人患者途径
3 SATC（全身抗癌治疗）涉及全身治疗癌症。涉及肠胃外和口服抗癌疗法，包括但不限于化学疗法，靶向疗法和免疫疗法。4 NCCP SACT护理模型，建议24：带有急诊科的3型SACT医院和非隔离医院应及时进行评估，快速转诊和将患者转移到急性SACT医院的过程中。
体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性使用化学技术推动精度肿瘤学。
尽管它作为生物标志物具有很大的价值，但提取和净化的CFDNA传统上还是由于其在血液中的低浓度和高水平的破碎而提出了挑战。Revvity的Chemagic™技术提供了一种强大的解决方案来应对这些挑战。利用M-PVA磁珠技术2从大等离子体体积中提取CfDNA，DNA提取和纯化平台设计用于最大程度地提高产量和纯度。与先进的量化技术（例如液滴数字™PCR（DDPCR））结合使用，该工作流在早期癌症生物标志物研究中提供了无与伦比的精度和可重复性。
欧盟和经合组织国家肿瘤药物的获取途径
近年来，抗癌药价格上涨导致抗癌治疗支出增加，即使是拥有公共资助医疗系统的富裕国家也面临着负担能力挑战。新药的预算影响已成为公共覆盖和报销决策的重要因素，大多数国家表示，由于药价上涨和新药数量增加，预算影响越来越重要。这使得一些国家难以快速提供抗癌药。此外，许多产品上市时，其功效和成本效益证据有限/不成熟。诸如管理准入协议 (MEA) 之类的政策正变得越来越重要，这些政策旨在解决新抗癌药/适应症的覆盖和/或定价决策的不确定性。具有高临床效益的抗癌药的报销差异很大。在具有高临床效益的乳腺癌和肺癌适应症样本中，德国报告称所有适应症均已覆盖，其次是荷兰 (92%)，保加利亚和瑞典 (均为 85%)。马耳他没有报销任何适应症，塞浦路斯和拉脱维亚报告的覆盖适应症比例很小（均为 31%）。从获得欧洲范围内的上市许可到获得国家报销/覆盖的时间范围从德国和瑞典的约 100 天或更短到塞浦路斯、拉脱维亚和立陶宛的三年以上不等。
专注于代谢疾病和肿瘤学
受可能导致实际结果大不相同的风险和不确定因素的影响，包括以下方面的意外发展和风险：公司产品组合的开发和临床研究的结果可能不成功或不足以满足适用的监管标准或保证继续开发；在临床研究中招募足够数量的受试者的能力以及按照计划的时间表招募受试者的能力；
比利时英国的MSL免疫肿瘤学法国
• Develop and maintain peer-to-peer collaborations and relationships with key medical experts in the oncology community, with a particular focus in lung cancer • Support OSE's clinical development studies including site identification, trial recruitment (in collaboration with representatives of the CRO), and presentation of final approved data • Collaborate with physicians on medical affairs initiatives including publications, experts meetings, medical education opportunities, training, and speaker development • Serve as scientific peer-to-peer向外部疾病专家和内部利益相关者提供资源，并通过最新的医疗信息，强大的疾病专业知识和产品信息为医学界提供支持•向公司医疗事务传达有关新数据的临床见解，并为治疗领域提供医疗策略，以培训内部利益相关者•对基于治疗领域的主要科学和医疗方面的关键科学计划•开发涉及特殊领域的科学范围•理解涉及特殊领域的领域•与地方/国家指导一致的医学和科学界的增值支持•维护MSL活动的准确报告和文档
肿瘤成像中的生成AI
肿瘤成像的景观正在经历地震转变，这是由于生成人工智能（AI）的快速进步所推动的。这种变革性技术不仅增强了我们检测和诊断癌症的能力。它重新定义了肿瘤学护理的整个范式。当我们站在这场革命的风口浪尖上时，重要的是要研究生成AI在癌症成像中的深远影响，并探索其重塑肿瘤学未来的潜力。生成的AI方法是众所周知的，这要归功于Chatgpt及其许多竞争对手。但是生成的AI技术，例如生成对抗网络（GAN）和脱氧扩散概率模型（DDPM），也证明了在医学成像中的显着功能[1，2]。这些模型可以生成合成的医学图像，增强图像质量，甚至可以预测肿瘤的未来发展。在肿瘤学成像中，这转化为早期检测，更准确的诊断和改进的治疗计划。生成AI的最有希望的应用之一是应对医学成像中数据稀缺性的多年生挑战。癌症，尤其是在早期阶段，常常会出现很容易错过的微妙异常。通过产生稀有癌症类型或早期肿瘤的合成图像，AI可以显着扩展可用于培训诊断算法的数据集。
精准肿瘤学的变革性工具
肿瘤免疫疗法 (IO) 已显著改善多种癌症的治疗效果，从而导致其在各种治疗中的应用日益广泛。此类治疗包括免疫检查点抑制剂、CAR-T 细胞、免疫细胞因子以及溶瘤病毒，所有这些治疗都从本质上利用患者自身的免疫系统来更有效地靶向恶性肿瘤。然而，IO 通常会导致非典型反应模式，而这些模式无法通过传统的基于大小的成像反应标准（如 RECIST（实体肿瘤反应评估标准）[1]）有效捕捉。这些现象总体上使治疗效果的评估变得复杂，可能包括假进展（肿瘤大小最初增加，随后最终出现反应）、混合反应（一些病变缩小而另一些病变生长）、超进展（治疗后肿瘤快速生长）和远隔效应（一个病变的局部治疗导致远处转移消退）。新的响应和进展模式强调需要更加量身定制