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免疫肿瘤药物疗效评估的体外试验和个性化癌症治疗的筛选：范围和挑战
摘要 简介：免疫疗法彻底改变了癌症治疗，但往往无法在所有患者中产生理想的治疗效果。由于患者之间的异质性和肿瘤微环境的复杂性，个性化治疗方法的需求日益增长。长期以来，研究人员一直在使用一系列体外检测方法，包括 2D 模型、类器官共培养和癌症芯片平台进行癌症药物筛选。为了实现最佳转化使用，需要对这些检测方法的适用性、高通量能力和临床可转化性进行比较分析。涵盖的领域：该综述总结了体外平台的比较优势和局限性，包括构建策略和免疫肿瘤药物疗效评估的转化潜力。我们还讨论了终点分析策略，以便研究人员能够将其实用性情境化，并优化设计实验以预测个性化免疫疗法疗效。专家意见：研究人员开发了几种体外平台，可以从不同角度提供有关个性化免疫疗法疗效的信息。毫无疑问，基于图像的检测更适合收集包括细胞形态和表型行为在内的广泛信息，但需要进行重大改进以克服背景噪音、样品制备困难和实验时间长等问题。需要进行更多研究和临床试验来解决这些问题并验证检测方法，然后才能将其用于实际场景。
引文 Leroy D (2024) 调节血脑屏障通透性以实现神经肿瘤学靶向药物输送的进展。Neurooncol。9:32。
血脑屏障 (BBB) 是一种高度选择性的半透性膜，可防止有害物质从血液进入，从而保护中枢神经系统 (CNS)。血脑屏障对于维持神经稳态至关重要，但它对神经肿瘤治疗药物的输送造成了重大障碍，尤其是脑肿瘤，如胶质母细胞瘤。传统疗法通常无法在脑中达到足够的浓度，导致治疗效果不佳。为了应对这一挑战，研究人员已经开发出创新策略来调节血脑屏障的通透性并促进靶向药物输送。血脑屏障由紧密堆积的内皮细胞、星形胶质细胞终足和基底膜组成，形成强大的防御机制。它限制大分子、蛋白质和超过 98% 的小分子药物的通过。这种保护虽然有利于抵御毒素和病原体，但却成为有效治疗脑癌的障碍。此外，脑肿瘤本身可以改变血脑屏障的完整性，产生异质通透性，使治疗输送变得复杂。聚焦超声与微泡相结合已成为一种有前途的技术，可以暂时且可逆地破坏血脑屏障。超声波使微泡在脑血管内振荡，暂时松弛内皮细胞之间的紧密连接。这使得药物能够更有效地渗透到中枢神经系统。
针对哮喘和免疫肿瘤学中的 IL-9 和 IL-21
背景哮喘是一种呼吸道炎症性疾病，影响着全世界约 3 亿人，且人数还在稳步上升。一部分患者患有严重的难治性哮喘，需要使用单克隆抗体 (mAb) 作为辅助疗法来控制疾病。由于疾病的异质性，目前批准的 mAb 均无法在大多数患者中实现长期疾病控制。在癌症领域，目前的标准治疗通常涉及免疫检查点抑制剂 (ICI)。尽管这些 mAb 彻底改变了癌症免疫疗法，但仍然只有约 30% 的患者对治疗有反应，长期缓解仍然不常见。哮喘和癌症中这种未满足的临床需求迫切需要开发新型疗法。
肿瘤学的进步 - 转化癌症治疗 - ...
肿瘤学是医学的一个分支，致力于研究和治疗癌症，在过去几十年中取得了显著的进步。癌症是一种复杂的疾病，其特征是异常细胞不受控制地生长，影响着全世界数百万人。然而，肿瘤学的发展前景通过创新的治疗方法、早期检测方法以及对驱动癌症的遗传和分子机制的深入了解为患者带来了新的希望。精准医疗的兴起是肿瘤学最重要的进步之一。传统的癌症治疗方法，如化疗和放射疗法，针对的是体内快速分裂的细胞，但往往会对健康细胞造成严重损害。另一方面，精准医疗则寻求根据患者的基因构成、生活方式和癌症的分子特征进行个性化治疗。通过分析癌症的基因突变和特征，肿瘤学家可以确定最有效、副作用更少的治疗方法。例如，靶向疗法旨在阻断促进癌细胞生长的特定分子，而免疫疗法旨在利用人体的免疫系统来识别和攻击癌细胞。这些疗法在治疗黑色素瘤、肺癌和白血病等癌症方面显示出了良好的前景，而传统疗法往往效果较差。免疫疗法被誉为癌症治疗的突破。与直接针对癌细胞的化疗或放疗不同，免疫疗法可以增强人体自身的免疫系统来抵抗癌症。通过使用免疫检查点抑制剂、单克隆抗体或癌症疫苗，免疫疗法可以激活免疫细胞，更有效地瞄准和摧毁癌细胞。最著名的免疫疗法之一是使用检查点抑制剂，其作用是阻断阻止免疫细胞攻击癌细胞的蛋白质。派姆单抗和纳武单抗等药物的获批改变了非小细胞肺癌、黑色素瘤和膀胱癌等癌症的治疗格局
肿瘤学中的人工智能：革命性的癌症护理
简介：随着人工智能（AI）的发展，即使是癌症护理方法也在发展，因为它正在为肿瘤学中一些最复杂的挑战提供创新的解决方案。本文深入研究了AI如何在全球癌症护理范围内产生深远的影响，从早期发现和精确诊断到治疗的个性化和改善患者管理。通过利用AI分析大规模数据集并确定超出人类感知的模式的能力，医疗保健专业人员可以提供更准确的诊断和针对个人患者需求量身定制的更有效治疗方法。本综述还强调了肿瘤学中AI驱动技术的最新进步，并着眼于未来，其中AI的作用有望进一步扩展。通过讨论AI在癌症护理中的潜在和挑战，本文提供了有关其如何重塑肿瘤学实践的见解，其最终目标是增强患者的结果并彻底改变癌症治疗。的目的和目标：本文旨在探讨人工智能（AI）在肿瘤学中的变革性作用，重点关注其对早期癌症检测，精确诊断，个性化治疗和整体患者管理的影响。它试图提供有关癌症护理中AI最近进步的最新进步，与融合相关的挑战以及肿瘤学潜在的未来方向的见解。材料和方法：对文献进行了全面的综述，重点介绍了肿瘤学中的AI应用，包括诊断成像，精度肿瘤学和临床决策支持系统。最近的研究进行了分析，以了解AI驱动技术在癌症诊断，治疗和管理中的作用。纳入标准：过去五年中发表的同行评审文章，案例研究和评论，重点是AI在肿瘤学中的应用，包括早期癌症检测，诊断准确性，个性化治疗方法和临床决策支持系统。排除标准：不关注肿瘤学，不涉及AI技术或未经同行评审的文章被排除在此评论之外。结果：AI已显示出癌症检测和诊断准确性的显着改善，尤其是通过先进的成像技术和个性化治疗策略。AI驱动的诊断工具通过提高检测率并减少诊断错误，彻底改变了成像。此外，AI在基于个体患者特征的治疗干预措施中发挥了至关重要的作用，因此有助于精确肿瘤学。结论：AI通过改善诊断精度，个性化治疗和增强患者预后来彻底改变癌症护理。但是，必须解决诸如数据隐私，算法偏见和法规复杂性之类的挑战。AI的未来创新以及合作的努力将进一步增强癌症护理，并为全球AI驱动的肿瘤学实践铺平道路。
临床肿瘤药物开发中的生物标志物、生存和安全性综合建模
基于模型的方法，包括群体药代动力学-药效学建模，已成为肿瘤药物开发临床阶段的重要组成部分。在过去二十年中，模型已经发展到描述生物标志物和肿瘤大小的时间动态、治疗相关不良事件及其与生存的关系。集成模型，在此定义为包含至少两个药效学/结果变量的模型，用于通过模拟回答药物开发问题，例如，支持探索患者亚组或其他肿瘤适应症的替代给药策略和研究设计。随着监管机构进一步强调早期和个性化剂量优化以及以患者为中心的包容性开发，预计这些药物计量学方法将得到扩展
NCCP国家出血 - 肿瘤学成人患者途径
7 NCCP肿瘤药物安全审查报告；建议29-32，36，37 8 NCCP SACT护理模型；建议1和2 9强化化学疗法定义为预期的，除其他潜在的器官毒性，合并症和脆弱性外，还会导致0.5 x10 9 /L或更低的严重中性粒细胞减少症大于7天。10出血 - 肿瘤策略的集中化正在发展
蓝色十字和BCN-肿瘤学：用于CAR -T细胞疗法，医学肿瘤学和辐射肿瘤学
注意：对于其他医学肿瘤学和支持护理药物，OnChealth对大多数成员进行了事先授权决定。Carelon确定蓝十字商业UAW退休人员医疗福利信托基金会成员。有关更多信息，请参见本文档稍后的适当部分。
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。