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在胃癌中重编程肿瘤相关的巨噬细胞：一种增强免疫疗法的途径
胃癌（GC）由于预后不良和治疗选择有限，尤其是在晚期阶段，这仍然是全球健康问题。肿瘤微环境（TME），尤其是与肿瘤相关的巨噬细胞（TAMS），在肿瘤进展，免疫逃避和耐药性中起关键作用。TAMS表现出可塑性，在促弹性M1和免疫抑制M2表型之间转移，后者在GC中占主导地位，并导致不良结果。最近的治疗进步着重于靶向TAM，包括抑制M2极化，对M1表型的重编程TAM以及将TAM靶向方法与免疫检查点抑制剂相结合。纳米技术，代谢重编程和靶向关键途径（例如白介素-6和C-C基序配体2/c-C基序趋化因子受体2）的创新2进一步增强了这些策略。然而，仍然存在挑战，包括TME内TAM的空间和功能异质性以及选择性靶向以避免破坏免疫稳态的需求。对TME内部的TAM起源，功能和相互作用的持续研究对于开发精确有效的疗法至关重要。这些进步不仅有望改善GC的结果，而且还可以解决具有类似复杂微环境的其他癌症。
在外太空的军备竞赛？
CRISPR – CAS系统需要在适应和干扰过程中歧视自我与非自我DNA。然而，已经报道了含有自动靶向垫片（STS）的细菌的多种情况，即CRISPR垫片针对同一基因组上的蛋白酶。sts被建议将电力自动免疫作为CRISPR-CAS防御的不良副作用或基因表达的调节机制。在这里，我们研究了超过1万个细菌基因组中STS的刺激性，分布和逃避。我们在所有CRISPR- CAS类型中发现了STS，并且在所有携带CRISPR的细菌的五分之一中。值得注意的是，多达40％的I-B和I-F CRISPR - CAS系统包含STS。我们观察到，含有基因组的STS几乎总是带有预言，并且在超过一半的情况下，STS映射到预言区域。尽管携带了STS，但CRISPR-CAS系统的遗传降低似乎很少见，这表明通过其他机制（例如抗crispr蛋白质和CRISPR靶标），STS对STS的潜在有害作用有很高的水平。我们提出了一种场景，在该方案中，可以通过I型系统中的启动间隔者获取启动间隔者的获取，而没有有害的Au-Au-tomunity效应，这可能会触发更广泛的STS堆积，而无需将自动免疫性逃避的机制造成了耐受性，从而耐受了STS的预测耐受性。
最初发表于：克里斯蒂娜·穆勒（Müller）； Schibli，罗杰；莫勒，布里塔（2020）。可以用基于叶酸的R
摘要：在本文中，我们讨论了基于叶酸的放射性药物对巨噬细胞成像的潜在作用，以支持COVID-19患者的临床决策。活化的巨噬细胞在冠状病毒感染中起重要作用。繁殖的宿主反应，即，巨噬细胞相关的细胞因子（例如TNFα，IL-1β和IL-6）的细胞因子风暴会导致大约20％的患者急性呼吸困扰综合征（ARDS），例如急性呼吸困扰综合征（ARDS），例如急性呼吸障碍综合征（ARDS）。目前正在临床试验中测试各种免疫调节疗法。在实验性间质肺疾病的临床前概念验证研究中，我们展示了18 F-扎非酚的潜力，这是一种基于18的F叶酸基于叶酸的放射性抗激素，作为一种特定的新型成像工具，用于可视化和监测巨噬细胞驱动的肺部肺部疾病。18 f- azafol与叶酸受体β（FRβ）结合，该叶酸受体β（FRβ）在涉及炎症条件的活化巨噬细胞上表示。在最近的一项多中心癌症试验中，成功，安全地应用了18个F-Asafol（NCT03242993）。据认为，通过叶酸放射性示意剂的核成像可视化激活的巨噬细胞相关疾病过程，可以通过鉴定有可能发生严重疾病进展的COVID-19患者，并具有潜在致命的结果，可以支持临床决策。
开发和验证胃癌和食管癌患者VTE风险的预测模型
方法：这项研究是一项现实研究，旨在预测GC/EC患者的VTE。数据是从2018年1月1日至2023年6月31日之间在四川省人民医院诊断为GC/EC的住院医师收集的。使用九种监督学习算法，基于56个可用变量开发了576个预测模型。随后，使用最佳性能模型的前12个特征变量采用了简化的建模方法。评估模型预测性能的主要度量是ROC曲线下的面积（AUC）。此外，还采用了用于构建本研究最佳模型的培训数据，以外部验证几种现有的评估模型，包括Padua，Caprini，Khorana和Compass-Cat分数。
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
PHD在食道癌生物标志物和治疗剂中的位置
项目描述Barrett的食道（BO）是一种癌前病，可显着增加患食管腺癌（OAC）的风险，这是一种高度侵略性的恶性肿瘤，生存结果差。肥胖是BO和OAC的公认危险因素，促进了慢性炎症和代谢失调，导致疾病进展。然而，将肥胖与BO进展联系起来的确切机制仍然很少理解，目前尚无有效的药理干预措施。这个博士学位项目将成为Allcan Consortium，这是一项全爱尔兰合作计划，致力于推进食道癌的研究。该项目旨在调查肥胖驱动的炎症和代谢变化如何促进BO进展，并评估针对这些途径的新型治疗策略。该研究将单独评估一种新型抗炎药，1-4二羟基奎尼（Q8）的影响，并与肥胖靶向药物结合使用，在调节BO微环境中的作用。该项目将为BO基础的代谢炎症机制提供关键的见解，并将有助于发展新颖的非侵入性治疗策略。这项研究有可能改变BO和OAC的临床管理，并通过精确的医学方法改善患者的结果。成功的申请人将获得转化研究的经验，与尖端的蛋白质组学，转录组学和患者衍生的离体和体内模型一起工作。博士将于2025年5月1日开始。通过利用UCD的Allcan财团的合作专业知识和结构化的博士计划，候选人将受益于跨学科研究环境和癌症生物学，生物标志物发现和治疗发展的广泛培训机会。申请和资格：在都柏林大学学院的Simone Marcone博士的监督下，在癌症生物学和治疗实验室中有4年的博士学位职位。该博士由生物学与环境科学学院全资金，包括费用和年度津贴25,000欧元。我们正在寻求一个热情的申请人，对生物医学和转化研究充满热情。申请人应具有相关生物学学科的2.1或更高学位，例如细胞生物学，药理学，医学，遗传学，生物化学等。
Aorto-Arto-Acomophapeal括约肌及其在胃食管反流的发病机理中的作用：病例报告和分析
辐射分析。如先前的研究所示，在健康个体中，蠕动波克服了LE的高音调，尽管胃中的压力升高，但尽管胃中的压力升高，尽管胃中的压力升高，但仍将推注进入胃中。因此，不可能在健康人中看到合同的LES。GERD中的炎症过程削弱了蠕动波的力，导致LES收缩和钡被困在收缩的上和下食管括约肌之间。食管中钡和不包含对比剂的胃中的钡之间的距离等于LES的长度。成人LE的真实长度范围为3.2至4.2 cm（3.60±0.08 cm）。3然而，在X光片上，由于投影放大倍数，所有值都大于真实值。对于平均患者大小和标准射击条件，投影失真系数为0.72。如果在X光片上可见第一个腰椎，则可以准确计算投影失真系数。它等于L-1（成人2.2 cm）的真实高度与X光片的高度之比。相对于标准的最小极限的LES缩短表示GERD。3-5
Barrett食管和其他食管疾病的生物标志物测试
摘要是接受算法分析（MAAAS）Tissuecypher Barrett的食管食管论文的Barrett食管分析的人的证据摘要，证据包括四个病例对照研究和一项前瞻性同胞研究。 Hayes完成了一项有关组织透明的食管测定法（Castle Biosciences Inc.）的分子测试评估，报告说，总体证据体的质量非常低，不足以评估该测定法的使用。 有限的证据可能表明，组织肉眼巴雷特的食道测定法可能会发现一些患有高风险进展的患者将是消除治疗的候选者，但证据表明该测试可能无法可靠地识别出低率的患者，而这些患者会候选降低监测的患者。 质疑基于此测定结果的临床决策是否会导致患者受益或伤害。 没有发现该测试是否影响临床结果的研究。 基于当前的证据，由于研究局限性而存在不确定性，这些局限性包括与测试准确性有关的问题以及缺乏直接评估测试临床结果的证据。 需要随机对照试验（RCT）来验证组织透明剂Barrett的食管分析的临床实用性，以改善指导管理中的患者结果。 证据不足以确定该技术会改善净健康结果。 需要 RCT来验证食管弦测试（EST）的临床实用性，用于改善指导管理方面的患者结果。摘要是接受算法分析（MAAAS）Tissuecypher Barrett的食管食管论文的Barrett食管分析的人的证据摘要，证据包括四个病例对照研究和一项前瞻性同胞研究。Hayes完成了一项有关组织透明的食管测定法（Castle Biosciences Inc.）的分子测试评估，报告说，总体证据体的质量非常低，不足以评估该测定法的使用。有限的证据可能表明，组织肉眼巴雷特的食道测定法可能会发现一些患有高风险进展的患者将是消除治疗的候选者，但证据表明该测试可能无法可靠地识别出低率的患者，而这些患者会候选降低监测的患者。质疑基于此测定结果的临床决策是否会导致患者受益或伤害。没有发现该测试是否影响临床结果的研究。基于当前的证据，由于研究局限性而存在不确定性，这些局限性包括与测试准确性有关的问题以及缺乏直接评估测试临床结果的证据。需要随机对照试验（RCT）来验证组织透明剂Barrett的食管分析的临床实用性，以改善指导管理中的患者结果。证据不足以确定该技术会改善净健康结果。RCT来验证食管弦测试（EST）的临床实用性，用于改善指导管理方面的患者结果。对于接受算法分析（MAAAS）食管弦测试（EST）的多肛门分析的嗜酸性食管炎的个体，证据包括两个前瞻性案例研究。尽管这些研究可能是有希望的，但未发现随机对照试验（RCT），尚不清楚该测试是否可以用于指导个别患者的管理。证据不足以确定该技术会改善净健康结果。其他信息不适用。
用重组人巨噬细胞半乳糖C型凝集素靶向TN-抗原阳性人类肿瘤
摘要：糖基化的改变会导致肿瘤发生过程中与肿瘤相关的碳水化合物抗原（TACA）的出现。o-糖果的截断揭示了经常连接到丝氨酸或苏氨酸氨基酸的N-乙酰基乳糖苷（GalNAC）的Thomsen Nouveau（TN）抗原，这是可以在癌细胞表面上访问的，但在健康细胞的表面上是可访问的。有趣的是，GalNAC可以通过巨噬细胞半乳糖凝集素（MGL）识别，这是一种在免疫细胞中表达的C型凝集素受体。在这项研究中，在体外测试了重组MGL片段，以测试流量细胞仪和共聚焦显微镜以及对肿瘤小鼠的流效量MGL后的癌细胞靶向效率。我们的结果证明了MGL靶向TN-阳性人类肿瘤而不诱导毒性的能力。这种结果使MGL是正常人蛋白的片段，是人类肿瘤的体内诊断和成像以及治疗应用的第一个载体候选。关键词：癌症，TN抗原，C型凝集素■简介
纳米药物输送至目标巨噬细胞的最新进展
纳米粒子（NPs）具有稳定性、生物相容性、血液循环、免疫原性和控制药物释放的能力，已被广泛应用于疾病治疗中的药物输送。由于吞噬细胞的特性，NPs在体内可以被吞噬细胞优先吸收，实现吞噬细胞靶向药物输送而不影响其他细胞的功能，成为药物输送的新方向。吞噬细胞，例如巨噬细胞，是最重要的先天免疫细胞，参与各种炎症相关疾病的病理过程，使巨噬细胞成为开发新型诊断成像和疾病治疗的重要靶点。因此，越来越多的研究将NPs用于巨噬细胞靶向药物输送。在这篇综述中，我们介绍了目前针对特定巨噬细胞靶向的NPs的改造策略及其在炎症疾病中的应用，为未来开发/优化巨噬细胞靶向NPs提供基础。