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校正：pembrolizumab，放射疗法和免疫调节性五药鸡尾酒，持续，复发或转移性宫颈或子宫内膜癌的预处理患者：II期Primmo研究的结果
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Marvelon（Desogestel和乙酰雌二醇）
老年医学：绝经后妇女未指出Marvelon®。2的禁忌症组合荷尔蒙避孕药（CHC）。如果在CHC使用期间首次出现任何条件，则应立即停止产品。•Marvelon®在对该药物过敏或配方中的任何成分（包括容器的任何非中成分或成分）的患者中禁忌。有关完整的清单，请参阅剂型，优势，成分和包装。
使用扩散模型模拟射电星系的图像
上下文。随着天文调查产生的数据量的越来越多，自动分析方法已变得至关重要。合成数据是开发和测试此类方法所必需的。当前模拟的经典方法通常从不可能的细节或源类型出现的不准确表示。深层生成建模已成为综合现实图像数据以克服这些定义的新方法。目标。，我们实施了一个深入的生成模型，该模型对观测值进行了训练，以产生逼真的射电星系图像，并完全控制了频道和源形态。方法。我们使用了一个分散模型，该模型经过连续的时间步骤训练，以减少采样时间而没有质量损害。这两个模型分别在两个不同的数据集上进行了培训。一组是从Lofar两米高调查（Lots）的第二个数据发布中获得的图像选择。该模型在重新缩放图像像素值后保留信号强度信息的峰值条件。另一个较小的集合是从非常大的阵列（VLA）调查中，对二十秒（第一个）的无线电天空的微弱图像进行了调查。在该集合中，每个图像都带有形态学类标签。有条件的抽样是通过无分类的分解指导实现的。，我们通过比较了实际数据和生成数据的不同数量的分布来评估生成的图像的质量，包括来自标准源填充算法的结果。结果。通过培训分类器并比较其在实际数据和生成的数据上的性能来评估类调节。我们已经能够使用25个采样步骤来生成高质量的逼真图像，这在射电天文学领域是前所未有的。生成的图像在视觉上与训练数据无法区分，并且已成功复制了不同图像指标的分布。分类器显示出对真实图像和生成的图像的表现同样出色，表明对形态源特性的强烈采样控制。
![cxcr4指导的内放射疗法[177lu] pentixather ...](/simg/8/88d932972b8a170969f9ae53b3abef171a8fef86.webp)
cxcr4指导的内放射疗法[177lu] pentixather ...
理由：尽管AML的靶向疗法最近进步，但该疾病的预后仍然不良。同种异体造血干细胞移植（AlloSCT）仍然是适合患有高风险疾病患者的治疗疗法选择。尤其是复发或难治性（R/R）AML的患者的预后较差。基于髓质的总体辐照（TBI）可以在AML患者中使用多种标准疗法，但对于被认为是化学疗法 - 难治性的患者而言，最佳调节方案仍不清楚。 C-X-C-MOTIF趋化因子受体4（CXCR4）指导的内放射疗法（ERT）以前已在白血病爆炸中CXCR4表达的AML患者中已证明。 方法：在这里，我们报告了七个AML患者的一小部分，可对多种系（范围3-7）的治疗，他们与[177 lu] Pentixather一起接受了CXCR4定向的ERT，并与TBI和Allosct之前的化学疗法结合使用。 我们报告的结果着重于毒性，植入，对骨髓（BM）生态位和功效的影响。 结果：在这一深入治疗的患者组中，观察到有希望的反应（7例患者中有6例）和植入率（在7例患者中有6例）。 组织病理学分析表明，尽管存在ERT和TBI调节，但仍可以保留利基区室，并允许发生植入。基于髓质的总体辐照（TBI）可以在AML患者中使用多种标准疗法，但对于被认为是化学疗法 - 难治性的患者而言，最佳调节方案仍不清楚。C-X-C-MOTIF趋化因子受体4（CXCR4）指导的内放射疗法（ERT）以前已在白血病爆炸中CXCR4表达的AML患者中已证明。方法：在这里，我们报告了七个AML患者的一小部分，可对多种系（范围3-7）的治疗，他们与[177 lu] Pentixather一起接受了CXCR4定向的ERT，并与TBI和Allosct之前的化学疗法结合使用。我们报告的结果着重于毒性，植入，对骨髓（BM）生态位和功效的影响。结果：在这一深入治疗的患者组中，观察到有希望的反应（7例患者中有6例）和植入率（在7例患者中有6例）。组织病理学分析表明，尽管存在ERT和TBI调节，但仍可以保留利基区室，并允许发生植入。结论：据我们所知，我们报告了前七名与TBI和化学疗法相结合的CXCR4指导ERT的患者，为深入治疗的R/R AML患者提供了有效的，个性化的调理方案。
放射组学，放射基因组学和人工智能...
该博士学位论文介绍了人工智能，机器学习，深度学习，放射素学，放射基因组学及其在肌肉骨骼放射学中的应用，重点是血液学疾病（多发性脊髓瘤和先例）骨骼和中央软骨肿瘤的肿瘤）和风湿性疾病。除了现代的多参数成像技术外，这些新的后处理和分析解决方案允许对诊断，鉴别诊断，机会性筛查，治疗反应监测和临床结果预测有更深入的见解。一般而言，自动参数或特征提取，分割，病变检测，分类或分类以及对临床结果的预测可以帮助研究人员和临床医生为患者提供更高质量和个性化的护理。在上述技术和临床领域中，该博士学位论文为进一步研究提供了坚实的基础。以这种方式，可以以患者为中心的方式建立早期和更量身定制的（差异）诊断和治疗途径，以提供个性化的护理，这是由临床和技术参数启用的临床医生所提供的，并由高端软件解决方案提供了帮助，以获得更深入的见解。
原创文章 PSMA 靶向 PET 放射性药物 18 F-flotufolastat 的正常器官分布：LIGHTHOUSE 和 SPO 的事后分析
摘要：背景：高亲和力放射性杂交 PSMA 靶向放射性药物 18 F-flotufolastat ( 18 F-rhPSMA-7.3) 新近获批用于前列腺癌的诊断成像。在此，我们对两项 3 期研究进行了事后分析，以量化一系列正常器官对 18 F-flotufolastat 的摄取。方法：重新评估了 LIGHTHOUSE 和 SPOTLIGHT 中的所有 718 次可评估的 18 F-flotufolastat 扫描。此外，还审查了患者的医疗记录，并排除了肿瘤负荷高 (PSA>20 ng/mL)、生物分布改变 (例如慢性肾病)、正常器官发生重大解剖变化 (例如肾切除术) 或有任何其他癌症病史的患者。医学物理学家在特定器官上定义感兴趣体积，以根据 PERCIST 1.0 标准评估 SUV 平均值和 SUV 峰值。正态分布的数据以平均值 (SD) 报告，非正态分布的数据以中位数 (IQR) 报告。变异系数 (CoV；对于正态分布数据计算为 SD/平均值，对于非正态分布数据计算为 IQR/中位数) 用于量化 SUV 指标的变异性。结果：总共有 546 名患者（244 名原发性患者，302 名复发性患者）的扫描结果符合分析条件。除膀胱和脾脏外，所有器官均被视为正态分布。在肝脏中，平均 SUV 平均值为 6.7（SD 1.7），CoV 26%，而膀胱中位 SUV 平均值为 10.6（IQR 11.9），CoV 112%。肝脏中的平均 SUV 峰值为 8.2（SD 2.1），CoV 26%，膀胱中位 SUV 峰值为 16.0（IQR 18.5），CoV 116%。结论：正常器官对 18 F-氟托福司他的生理吸收与其他肾脏清除的放射性药物大致一致，这可能在考虑放射性配体治疗的患者选择时具有重要的临床意义。此外，18 F-氟托福司他的膀胱中位 SUV 峰值低于之前报道的
原创文章 肠脑轴与克罗恩病之间的关联证据，重点关注神经营养功能障碍和放射影像分析 - 系统
摘要：目的：进行系统评价（SR）以寻找克罗恩病（CD）与肠脑轴（GBA）之间联系的证据。方法：本研究采用搜索策略和严格的纳入标准进行系统评价（SR）。研究通过搜索以下数据库中 2017 年至 2024 年期间发表的研究进行：PUBMED、PUBMED PMC、BVS-BIREME、SCOPUS、WEB OF SCIENCE、EMBASE 和 COCHRANE。结果：共纳入 50 篇原创研究文章。其中，20 篇研究涉及神经影像学方法评估 CD 患者的功能性或结构性大脑变化。神经退行性疾病是研究中第二大主题，有 18 篇文章涉及帕金森病、阿尔茨海默病、痴呆、肌萎缩侧索硬化症、多发性硬化症和多系统萎缩等不同疾病。八篇文章探讨了与 CD 相关的睡眠障碍；其中两篇探讨了脑电图变化；一篇研究了脑源性神经营养因子血清水平；一篇研究了迷走神经切断术与 CD 之间的关系。结论：人们对 CD 和 GBA 之间的联系越来越感兴趣，但研究仍然多种多样且没有定论，从流行病学到脑成像，忽视了对机制关系的研究。这篇 SR 强调需要进一步研究以更好地了解 GBA 在 CD 预后和病因中的潜在作用，并强调其复杂性。
2024; 14(18): 7122-7139. doi: 10.7150/thno.99516 研究论文 揭示放射性药物治疗对肿瘤微环境的影响
放射性药物治疗 (RPT) 是一种新兴的前列腺癌治疗方法，可将辐射传递到肿瘤微环境 (TME) 内的特定分子，从而导致 DNA 损伤和细胞死亡。鉴于 TME 的异质性，探索 RPT 剂量测定和细胞水平的生物学影响至关重要。我们将空间转录组学 (ST) 与计算建模相结合，以研究 RPT 靶向前列腺特异性膜抗原 (PSMA)、成纤维细胞活化蛋白 (FAP) 和胃泌素释放肽受体 (GRPR) 的影响，这些受体均用 β 发射镥-177 ( 177 Lu) 和 α 发射锕-225 ( 225 Ac) 标记。方法：从两名前列腺癌患者的原发组织样本中获取了三个 ST 数据集。从这些数据集中，我们提取了基因表达，包括 FOLH1、GRPR、FAP 和 Harris Hypoxia，并估计了相应 ST 点中不同细胞类型（上皮、内皮和前列腺癌 (PC) 细胞）的比例。我们使用对流-反应-扩散 (CRD) 模型求解偏微分方程 (PDE)，计算了每个 ST 点处每个靶向 PSMA、FAP 和 GRPR 的 RPT 的时空分布，假设所有配体的药代动力学参数相似。使用完善的生理学药代动力学 (PBPK) 模型模拟前列腺中的输入功能，该模型经过精心校准，可在 20 天内向前列腺肿瘤输送 10 Gy。使用医学内照射剂量 (MIRD) 形式估计剂量，应用剂量点核 (DVK) 方法。使用线性二次模型估算生存概率，该模型适用于用 177 Lu 和 225 Ac 标记的 β 发射 RPT。使用改进的线性二次模型来估计 α 发射 RPT 的生物效应。结果：结果显示 ST 样本之间的剂量反应和功效模式不同，与 PSMA 和 GRPR 靶向疗法相比，FAP 靶向 RPT 在肿瘤细胞富集区域中表现出有限的有效性。与其他疗法相比，GRPR 靶向 RPT 在缺氧区域表现出更高的耐药性。此外，225 Ac 标记的 RPT 总体上比 177 Lu 标记的 RPT 更有效，尤其是在癌细胞比例低或缺氧高的区域。研究结果表明，225 Ac 标记的 FAP 和 PSMA 靶向 RPT 的组合提供了最佳治疗策略。结论：所提出的方法结合 ST 和计算模型来确定 TME 中 RPT 的剂量和细胞存活概率，有望确定最佳的个性化 RPT 策略。
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -