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摘要 - 肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因，非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的亚型。这项研究旨在使用来自GDS3837数据集的基因表达分析在非吸烟的雄性中与III期NSCLC相关的关键生物标志物。利用机器学习算法的XGBoost，该分析实现了强大的预测性能，而AUC得分为0.835。The top biomarkers identified—CCAAT enhancer binding protein alpha (C/EBP α ), lactate dehydrogenase A4 (LDHA), UNC-45 myosin chaperone B (UNC-45B), checkpoint kinase 1 (CHK1), and hypoxia-inducible factor 1 subunit alpha (HIF- 1 α )—have been validated in the literature as being与肺癌显着相关。这些发现突出了这些生物标志物在早期诊断和个性化疗法中的潜力，强调了将机器学习与分子分析在癌症研究中的价值。索引术语 - 肺癌生物标志物，非小细胞肺癌（NSCLC），生物信息学，机器学习
DNA 损伤反应相关蛋白具有预后作用...
摘要：恶性白血病细胞的存活依赖于 DNA 损伤修复 (DDR) 信号传导。使用来自 810 名成人和 500 名儿童急性髓性白血病 (AML) 患者的诊断样本组装了反相蛋白阵列 (RPPA) 数据集，并分别用 412 种和 296 种经过严格验证的抗体进行探测，其中包括检测直接参与 DDR 的蛋白质表达的抗体。无偏层次聚类确定了成人和儿童 AML 中强烈的复发性 DDR 蛋白表达模式。从整体上看，DDR 表达与基因突变状态相关，并且可预测包括总生存期 (OS)、复发率和缓解持续时间 (RD) 在内的结果。在成人患者中，七种 DDR 蛋白可单独预测 RD 或 OS。当将 DDR 蛋白与在不同细胞信号通路中运作的 DDR 相关蛋白一起分析时，这些扩展的分组也对 OS 具有高度的预后性。对接受常规化疗或维奈克拉联合低甲基化剂治疗的患者进行分析后发现，蛋白质簇对每个治疗组中的有利和不利预后存在差异预测。总之，这项研究深入了解了 AML 中不同的 DDR 通路激活情况，并可能有助于指导未来针对 AML 患者的个性化 DDR 靶向疗法。
乳腺癌患者的创新预后测试
艾哈迈达巴德，2022年11月16日，全球创新驱动的医疗保健公司Zydus Lifesciences Ltd.宣布，它将独家营销Canassist Canassist乳房，这是一项创新性和高级预后测试，对早期阶段的乳腺癌患者进行了高级预后测试，以帮助临床医生在患者是否需要化学治疗或不需要化学疗法。在印度的2.1个LAC乳腺癌病例中，近50％的激素呈阳性。在没有这样的预后测试的情况下，许多患者接受化学疗法可能无济于事。然而，借助Canassist乳房及其确切发现，临床医生可以根据科学证据避免对患者进行化学疗法。Oncostem经过五年的研究，已经开发了这项测试，并为印度和世界各地患有乳腺癌患者的患者产生了大量数据。乳腺癌是印度女性癌症的主要原因，其风险随着年龄的增长而增加。据估计，印度有29名女性在她的一生中有患乳腺癌的风险。激素受体阳性是乳腺癌最常见的亚型，估计有65000例新的早期激素阳性乳腺癌每年被诊断出来。此测试可以帮助他们在效果，成本和生活质量方面平衡他们的治疗计划。目前在印度没有进行此类测试。临床医生将组织样本发送到美国，以获得类似的测试，从而导致高成本负担和潜在的治疗计划延迟。canassist乳房助长生理患者canassist乳房是一项测试，可在早期（I＆ii）激素受体阳性，HER2受体负面类型的乳腺癌中优化治疗选择。它决定了患者患乳腺癌复发的风险，并使用专有人工智能/机器学习方法将患者归类为“低风险”或“高风险”。
FGFR2 在 ER 阳性乳腺癌中的预后价值是……
简介：成纤维细胞生长因子受体 2 (FGFR2) 激活与腔内乳腺癌 (BC) 的内分泌治疗耐药性有关，但临床证据仍不一致。鉴于 FGFR 在介导肿瘤微环境 (TME) 相互作用中的作用，FGFR2 的预后价值可能取决于基质成分。本研究旨在验证雌激素受体阳性浸润性导管癌 (IDC) 中基质的 FGFR 相关特征与 FGFR2 预后价值之间的关联。材料和方法：计算机基因表达分析确定了 12 种基质因子（ FAP 、 CXCL12 、 PDG- FRA 、 COL1A1 、 HSPG2 、 CCL2 、 MMP14 、 S100A4 、 MMP9 、 PDGFA 、 MCAM 、 IL6 ），形成了“基质的 FGFR 相关谱”。分析了来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的 257 名 ER+ IDC 患者队列。根据基质基因表达使用 k 均值对肿瘤进行聚类，并使用 Cox 比例风险回归模型评估 FGFR2 与总体生存期 (OS) 之间的关联。结果：根据基质基因表达谱确定了两组 ER+ IDC 肿瘤。虽然这两个簇具有相似的肿瘤分期和激素受体状态，但针对临床因素进行的多变量分析显示，FGFR2 表达与簇分配之间存在显著关联。在簇 I（基质基因高表达）中，高 FGFR2 与预后不良相关，而在簇 II（低表达）中，高 FGFR2 表示预后良好。FGFR1、FGFR3 和 FGFR4 没有显示出显著的预后价值。结论：基质谱调节 FGFR2 在管腔乳腺癌中的预后意义，强调 TME 谱对生物标志物评估的重要性并解释 FGFR2 研究中的不一致之处。
SST2在心力衰竭中的预后价值-IRIS
摘要：近年来，人们对心力衰竭的风险层次的兴趣越来越大，以及使用多种生物标志物来识别与这种情况相关的不同病理生理过程。这样的生物标志物是对肿瘤性-2（SST2）的可溶抑制，它显示出一些整合到临床实践中的潜力。SST2是由心脏纤维细胞和心肌细胞响应心肌应激而产生的。SST2的其他来源是主动脉和冠状动脉和免疫细胞（如T细胞）的内皮细胞。的确，ST2也与炎症和免疫过程有关。我们旨在回顾慢性和急性心力衰竭中SST2的预后价值。在这种情况下，我们还提供了有关其在临床实践中的潜在用途的浮雕。
鉴定吸烟相关肺癌的预后生物标志物
肺癌是影响人类的最严重的恶性肿瘤之一。根据《最新世界癌症报告》 [2022]，肺癌在男性的发病率和死亡率中排名第一，在女性中的发病率和死亡率中排名第二（1,2）。基于形成肺癌的不同细胞类型，可以将其分为小细胞肺癌（SCLC）（约占病例的15％）和非小细胞肺癌（NSCLC）（约为病例的85％）。NSCLC可以进一步分为三种类型：肺腺癌（LUAD）（30-40％的病例），肺鳞状细胞癌（LUSC）（占病例的20-25％）和大细胞癌（LCC）（LCC）（LCC）（LCC）（15-20％）（15-20％）（15-20％）（3）（3）。由于早期肺癌通常缺乏明显的症状，因此在疾病进展过程中，大约40％的NSCLC患者被诊断为转移（4）。此外，对肺癌的早期诊断和有效的预后治疗方法仍受到限制，导致这些患者的5年生存率低于15％（5,6）。因此，进一步
C1ORF174在结直肠癌中的诊断和预后价值
摘要简介：结直肠癌（CRC）是致命的癌症之一，表明需要鉴定新的生物标志物以在早期阶段检测患者。RNA和microRNA测序，以鉴定差异表达的基因（DEG），然后在CRC患者中进行验证。方法：从631个样品中的全基因组RNA测序，包括398例患者和233例正常病例，从癌症基因组地图集（TCGA）中提取。使用deseq套件在R中鉴定了DEG。使用Kaplan -Meier分析评估生存分析以鉴定预后生物标志物。通过机器学习算法（例如深度学习，决策树和支持向量机）来确定预测性生物标志物。评估了生物学途径，蛋白质蛋白质相互作用（PPI），DEG的共表达以及DEG和临床数据之间的相关性。此外，使用Combioroc包装评估诊断标记。最后，CRC患者的实时PCR验证了候选TOPE评分基因。结果：生存分析揭示了五个新型的预后基因，包括KCNK13，C1ORF174，CLEC18A，SRRM5和GPR89A。39个上调，40个下调的基因和20个miRNA通过SVM检测到高精度和AUC。KRT20和FAM118A基因的上调以及LRAT和ProZ基因的下调在晚期阶段的系数最高。此外，我们的发现表明，三个miRNA（miR-19b-1，miR-326和miR-330）在晚期阶段上调。C1ORF174作为一种新基因。组合曲线分析表明，C1ORF174-AKAP4-DIRC1-SKIL-SCAN29A4的组合可以将其视为具有敏感性，特异性和AUC值0.90、0.94和0.92的诊断标记。结论：机器学习算法可用于识别与疾病发病机理有关的关键失调基因/miRNA，从而导致早期患者的检测。我们的数据还证明了C1ORF174在结直肠癌中的预后价值。
线粒体融合蛋白 2 表达对结肠癌预后的影响
线粒体功能障碍和糖酵解激活被广泛认为是癌症的标志 (5)。线粒体融合蛋白 2 (MFN2) 编码位于线粒体外膜上的 GTPase 蛋白，也称为增生抑制基因。它最初是在自发性高血压大鼠的血管平滑肌细胞中发现的 (6)。先前的研究表明，MFN2 疾病与高血压、腓骨肌萎缩症、肥胖症、糖尿病、动脉粥样硬化和癌症等多种疾病有关 (7,8)。MFN2 在许多癌症中起着肿瘤抑制因子的作用，包括宫颈癌、肝细胞癌、胰腺癌、乳腺癌、胃癌和膀胱癌 (9-11)。然而，据我们所知，MFN2 与结肠癌之间的潜在关系尚未得到充分研究。
量子算法，用于更快的临床预后分析
摘要背景：在医学诊断和临床实践中，早期诊断疾病对于准确治疗至关重要，减轻了对医疗保健系统的压力。在医学成像研究中，图像处理技术对于高准确性分析和解决疾病往往至关重要。本文通过模拟技术建立了一种新的图像分类和分割方法，该技术是对印度共同19岁患者的图像进行的，并在医学实践中引入了量子机学习（QML）的使用。方法：本研究建立了用于对Covid-19进行分类的原型模型，将其与计算机断层扫描（CT）图像中的非旋转肺炎信号进行了比较。模拟工作评估了量子机学习算法的使用，同时评估了图像分类问题的深度学习模型的功效，从而确定了在处理具有较高偏见的复杂临床图像数据时，需要提高预测率所需的性能质量。结果：研究考虑了一种新型算法实现，利用了量子神经网络（QNN）。所提出的模型的表现优于特定分类任务的常规深度学习模型。由于量子模拟的效率和更快的收敛性属性解决了用于网络培训的优化问题，因此是显而易见的。 在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。是显而易见的。在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。模拟表明，QNN的表现优于DNN，CNN，2D CNN的准确度量度超过2.92％，平均召回率约为97.7％。
主要铂抗性及其在...
目的：耐铂卵巢癌（PROC）的患者对可靠的预后标记非常需要。由于原发性铂耐药性（PPR）与继发性铂耐药性（SPR）的显着性是在接受抗血管生成疗法的患者中鉴定出来的，因此尚未仅通过化学疗法得到证实。方法：该荟萃分析中包括了Noggo研究组（Tower，Noggo-Treosulfan和Trias）的3例前瞻性试验的PROC患者。进行了探索性COX和逻辑回归分析，以将无进展的生存（PFS）和总体存活率（OS）与铂耐药性时的时间相关联。结果：在477名患者中，有264名（55.3％）被归类为PPR，而SPR则为213（44.7％）。仅接受化学疗法的患者，SPR与PPR的3.1个月相比，中位PFS明显更长的PFS（危险比[HR] = 0.78； P = 0.015）相比。spr vess ppr被确认为在多变量分析中更好的PFS的独立预后因素（HR = 0.74； P = 0.029）。与SPR患者相比，PPR中主要出现了将索拉非尼添加到化学疗法中（HR = 0.40； P <0.001）（HR = 0.83； P = 0.465）。结论：仅接受化学疗法的患者可以阐明SPR与PPR的预后意义。与贝伐单抗相比，多激酶抑制剂索拉非尼在PPR患者中表现出深刻的治疗功效，表明可能克服这种负面的预后影响。