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外周血细胞及其膜电荷之间的相关性取决于手术去除胶质母细胞瘤的激进性
6。Pedachenko E.等。“聚集指数与具有再生潜力的外周血细胞数量之间的相关性分离有助于预期寿命和胶质母细胞瘤的增加”。在线神经与脑疾病杂志13（2021）：1-7。
拉丁伊比利亚髓母细胞瘤的体细胞突变分析和驱动基因的临床影响：迈向精准医疗
髓母细胞瘤 (MB) 是儿童中最常见的恶性脑肿瘤，以其异质性和治疗相关毒性而闻名，迫切需要新的治疗靶点。我们使用 Illumina TruSight Tumor 15 面板分析了 69 例拉丁-伊比利亚分子特征化的髓母细胞瘤中 15 个驱动基因的体细胞突变谱。我们根据变异的临床影响和致癌性对其进行了分类。在患者中，66.7% 为 MB SHH ，13.0% 为 MB WNT ，7.3% 为 MB Grp3 ，13.0% 为 MB Grp4 。在发现的 63 个变异中，54% 被归类为 I/II 级，31.7% 为致癌/可能致癌。我们观察到 33.3% 的病例至少有一个突变。 TP53（23.2%，16/69）是突变最多的基因，其次是 PIK3CA（5.8%，4/69）、KIT（4.3%，3/69）、PDGFRA（2.9%，2/69）、EGFR（1.4%，1/69）、ERBB2（1.4%，1/69）和 NRAS（1.4%，1/69）。约 41% 的 MB SHH 肿瘤表现出突变，TP53（32.6%）是突变最多的基因。I/II 级和致癌/可能致癌的 TP53 变异与复发、进展和较低的生存率有关。PIK3CA 和 KIT 基因中可能可操作的变异是
DNA甲基化剖面的异质性和10782成人型胶质母细胞瘤的拷贝数变化，IDH-WildType
我们确定了10782个上传到网页www.moleculacularneuropathology.org的甲基化数据集，海德堡脑肿瘤分类器版本v12.8的校准得分≥0.9。这些甲基化类别的特征是诊断胶质母细胞瘤是根据WHO 2021定义在每个类中遇到的最常见的分类。此外，为这项研究选择的甲基化类别主要含有成年患者。无监督的聚类证实，根据WHO 2021年的定义，含有最有可能接受诊断胶质母细胞瘤的肿瘤的九种甲基化类别。拷贝数分析和对具有典型数值改变的基因的关注，揭示了九种甲基化类别之间的明显差异。尽管在过去十年中已经取得了巨大的诊断精度进展，但我们的数据清楚地表明，胶质母细胞瘤，IDH-WildType仍然是一个需要进一步分层的异质群体。
通过基因表达数据的综合分析识别胶质母细胞瘤的潜在治疗靶点和生物标志物 Angélica Bautis
通过基因表达数据综合分析鉴定胶质母细胞瘤的潜在治疗靶点和生物标志物 Angélica Bautista 1 , Ricardo Romero 2 1,2 Departamento de Ciencias Naturales, UAM Unidad Cuajimalpa, Avenida Vasco de Quiroga 4871, Col. Santa Fe Cuajimalpa。Alcaldía Cuajimalpa de Morelos，C.P.05348，墨西哥城。摘要背景：在本研究中，我们对 GSE15824 和 GSE4290 研究中的差异基因表达数据进行了全面分析，以确定具有作为胶质母细胞瘤治疗靶点潜力的上调中心基因。结果：鉴定出 10 个上调的枢纽基因，即 TYROBP、C1QA、C1QB、TLR2、C1QC、CD163、VSIG4、ITGB2、VEGFA 和 CD14。其中，VEGFA 被选为虚拟筛选，发现了 6 个显著的匹配项。3 个匹配项来自 ChemDiv 激酶抑制剂库（D491-4259、J094-0246、D491-4785），3 个来自 ZINC20 数据库（ZINC57658、ZINC57652、ZINC57679），显示出药物发现的良好特性。此外，还鉴定出两种可重新利用的药物，即舒尼替尼和盐酸噻氯匹定。所有命中药物的表现均优于对照药物伊立替康、卡铂和氟尿嘧啶。此外，我们还确定了下调的枢纽基因 VAMP2 和 ANK3 是胶质母细胞瘤的潜在生物标志物。富集分析进一步深入了解了所涉及的分子通路，为治疗胶质母细胞瘤的潜在治疗策略提供了启示。结论：这项计算研究揭示了胶质母细胞瘤治疗的潜在候选药物，并对该疾病的分子机制提供了宝贵的见解，为改进治疗策略铺平了道路。关键词：胶质母细胞瘤、VEGFA 抑制剂、虚拟筛选、生物标志物。简介 中枢神经系统 (CNS) 的恶性肿瘤具有侵袭性和不良预后的特点。在这些肿瘤中，神经胶质瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，具有分化成各种细胞类型的能力，例如神经干细胞、星形胶质细胞或少突胶质祖细胞 [1]。胶质母细胞瘤被世界卫生组织 (WHO) 归类为 IV 级神经胶质瘤，是最具侵袭性的亚型，占恶性神经胶质瘤的 60-70% [2,3]。它们可进一步分为三种亚型：前神经型、经典型和间质型 [4]。神经胶质瘤的发病率随着年龄的增长而增加，尤其是在 75 岁以上的人群中，年龄也与存活率呈负相关 [5]。虽然导致胶质母细胞瘤发展的确切风险因素尚不清楚，但据观察，男性患胶质母细胞瘤的几率高于女性 [6,7]。
血管母细胞瘤的新兴疗法
血管母细胞瘤是由常染色体显性遗传性的von Hippel-lindau疾病引起的良性，血管化的颅肿瘤，或者可能偶尔出现。本综述将调查脑肿瘤的当前和新兴治疗方法。它将集中于当前，更重要的是，发展出血管母细胞瘤治疗。手术切除和放射疗法是脑肿瘤的有效治疗选择，而化学疗法由于其穿透血脑屏障的能力有限而通常不使用。最近的化学疗法表现出了希望，但是需要进一步的研究来确定疗效作为血管母细胞瘤的治疗方法。近距离放射治疗和免疫疗法的新进展被认为是血管母细胞瘤的有前途的治疗选择。本评论旨在为血管母细胞瘤治疗的最新发展提供宝贵的见解。
基于纳米药物的联合疗法可克服胶质母细胞瘤的替莫唑胺耐药性
摘要 胶质母细胞瘤（GBM）是最常见的恶性脑肿瘤，虽然目前的治疗策略包括手术、化疗和放疗等取得了临床效果并延长了患者的生存期，但对现有疗法的逐渐产生的耐药性导致了高复发率和治疗失败。耐药性产生的机制涉及多种因素，包括药物外排、DNA损伤修复、胶质瘤干细胞和缺氧肿瘤环境，这些因素通常相互关联、相互促进。随着许多潜在的治疗靶点被发现，调控多种耐药相关分子通路的联合治疗被认为是一种有吸引力的策略。近年来，纳米药物通过优化积累、渗透、内化和控制释放彻底改变了癌症治疗方法。通过修饰纳米药物上的配体并与血脑屏障（BBB）上的受体或转运蛋白相互作用，血脑屏障的穿透效率也得到显著提高。此外，联合治疗中不同的药物通常具有不同的药代动力学和生物分布，可通过药物输送系统进一步优化，以最大程度地提高联合治疗的治疗效果。本文讨论了目前基于纳米药物的胶质母细胞瘤联合治疗的成果。本综述旨在为未来胶质母细胞瘤治疗研究提供对耐药机制和基于纳米药物的联合疗法的更广泛理解。关键词 联合治疗；耐药性；胶质母细胞瘤；纳米技术；替莫唑胺
人工智能在胶质母细胞瘤放射组学分析中的应用
放射成像技术，包括磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET)，是广泛应用于神经肿瘤学的标准非侵入性诊断方法。不幸的是，由于与肿瘤进展和/或各种治疗干预相关的不同病理变化具有难以区分的放射图像特征，放射成像数据的准确解释不断受到挑战。近年来，基于机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 技术因其在隐式图像特征提取和综合数据分析方面的优势，已广泛应用于医学图像处理和生物信息学。尽管 ML 技术最近发展迅速，但它在神经肿瘤放射组学分析中的更广泛应用仍面临许多障碍，例如缺乏各种可访问的大型标准化真实患者放射组学脑肿瘤数据以及对各种治疗对肿瘤反应的可靠预测。因此，了解基于 ML 的 AI 技术对于帮助我们满足神经肿瘤临床部署的激增需求至关重要。本文概述了脑肿瘤放射组学分析的 ML 技术的最新进展，重点介绍了专有和公共数据集准备以及用于脑肿瘤诊断、分类（例如原发性和继发性肿瘤）、治疗效果（假进展、放射性坏死）和真实进展之间的区分、生存预测、炎症以及脑肿瘤生物标志物的识别的最新 ML 模型。我们还将神经放射学领域的 ML 模型与其他医学成像领域使用的 ML 模型的主要特征进行了比较，并讨论了这一新兴精准医学领域面临的开放研究挑战和未来工作方向。