XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtumor
肿瘤微环境中的线粒体调节
线粒体调节在肿瘤微环境 (TME) 中的癌症免疫中起着至关重要的作用。在过滤过程中，免疫细胞（包括 T 细胞、自然杀伤 (NK) 细胞和巨噬细胞）会经历线粒体代谢重编程，以在 TME 的恶劣条件下生存并增强其抗肿瘤活性。另一方面，免疫抑制细胞（如髓系抑制细胞 (MDSC)、调节性 T 细胞 (Treg)、肥大细胞和肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)）也依赖线粒体调节来维持其功能。此外，癌细胞的线粒体调节有助于免疫逃避，甚至劫持免疫细胞的线粒体以增强其功能。最近的研究表明，针对线粒体可以协同减缓癌症进展，尤其是与传统癌症疗法和免疫检查点抑制剂相结合时。目前，许多针对线粒体的药物正在临床试验中，并有可能增强免疫疗法的疗效。这篇小型综述强调了线粒体调节在癌症免疫中的关键作用，并列出了有可能增强癌症免疫疗法疗效的针对线粒体的药物。
斑马鱼肿瘤异种移植模型的优势
在目前的临床前抗肿瘤研究中，普遍缺乏能够快速高效筛选有效抗肿瘤药物的体内模型。斑马鱼作为与人类基因相似度高达 87% 的物种，已被广泛用于模拟人类疾病，被认为是研究癌症发展、增殖和转移的替代经济模型。斑马鱼肿瘤异种移植模型已被有效用于各个层面的癌症药物开发，包括靶标验证和可能参与肿瘤调控的长链非编码 RNA (lncRNA) 的高通量筛选。在这篇综述中，我们全面概述了斑马鱼作为癌细胞生长、迁移、抗肿瘤免疫治疗和抗肿瘤药物筛选的体内模型。此外，一些活性 lncRNA 的调控机制已被确定在癌症的发病机制中发挥作用，但仍有必要利用高效的斑马鱼模型来筛选和进一步了解这些分子在肿瘤发展和迁移中的作用。目前的抗肿瘤疗法受到严重毒性和多药耐药性的限制。迫切需要经济高效的体内研究工具来提高我们的理解并克服这些问题。本文综述了使用斑马鱼模型进行抗肿瘤研究的不同目的。我们讨论了斑马鱼在癌细胞增殖和转移、识别信号通路、癌症药物发现和治疗开发以及毒性研究中的应用。最后，本综述强调了该领域的局限性和未来方向，以有效利用斑马鱼作为癌症治疗开发的高效模型。
从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。
头颈squa中PHT-427抑制剂的聚合物纳米颗粒的体内抗肿瘤活性
关于头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）肿瘤发生的摘要最近的研究揭示了几种分子途径失调。磷脂酰肌醇-3-激酶（PI3K）信号传导途径经常在HNSCC中激活，使其成为疗法的有吸引力的靶标。PHT-427是PI3K的双重抑制剂，也是AKT/PDK1的哺乳动物靶标。这项研究评估了抑制剂PHT-427的抗癌疗效，该抑制剂基于肿瘤内注射中施用α-TOS（NP-427）中的聚合物纳米粒子（NP）（NP），该抗癌器的疗效（NP-427），该抑制剂纳米粒子（NP-427）的抗癌纳米颗粒（NP-427）施加到肿瘤内注射中的抗癌纳米粒子（NP-427）。合成了基于N-乙烯基吡咯烷酮（VP）的块共聚物和α-TOS（MTOS）的甲基丙烯酸衍生物（MTOS）的纳米载体系统，并将PHT-427加载到递送系统中。首先，我们通过测量肿瘤的体积，小鼠体重，存活以及肿瘤溃疡和坏死的发展来评估NP-427对肿瘤生长的影响。此外，我们测量了PI3KCA/AKT/PDK1基因表达，PI3KCA/AKT/PDK1蛋白水平，表皮生长因子受体（EGFR）和肿瘤组织中的血管生成。PHT-427封装提高了药物功效和安全性，如肿瘤体积减少，PI3K/AKT/PDK1途径的降低所证明，并改善了小鼠异种移植模型中的抗肿瘤活性和坏死诱导。EGFR和血管生成标记物（因子VIII）表达显着降低。在肿瘤部位施用封装的PHT-427证明有望用于HNSCC治疗。
血管正常化：重塑卵巢癌的肿瘤微环境并增强抗肿瘤免疫力
卵巢癌仍然是一种具有挑战性的疾病，治疗方法有限，预后不良。肿瘤微环境 (TME) 在肿瘤生长、进展和治疗反应中起着至关重要的作用。TME 的一个特征是异常的肿瘤血管，这与血液灌注不足、缺氧和免疫逃逸有关。血管正常化是一种旨在纠正异常肿瘤血管的治疗策略，它已成为重塑 TME、增强抗肿瘤免疫力和与卵巢癌免疫治疗协同作用的一种有前途的方法。这篇综述文章全面概述了血管正常化及其在卵巢癌中的潜在影响。在这篇综述中，我们总结了抗血管生成和免疫调节之间复杂的相互作用，以及 ICI 联合抗血管生成治疗在卵巢癌中的应用。本综述中讨论的令人信服的证据有助于不断增长的知识体系支持使用联合疗法作为卵巢癌有希望的治疗模式，为进一步的临床开发和优化这种治疗方法铺平了道路。
抑制肿瘤依赖性的血管生成抑制剂在免疫学和功能上与血小板传播的片段无法区分
抽象是一种由仓鼠细胞中肿瘤抑制基因控制的血管生成的分泌抑制剂，与血小板和基质蛋白血小板传播的片段相似。这两种蛋白质在生化上相似，并且在免疫学上进行了交叉反应，并且可以在两个功能测定中互相代替。人类势头细胞蛋白在体内抑制了本体内的新血管形成，并且在体外抑制了内皮细胞的迁移，仓鼠蛋白GPL40也是如此。gpl4o和人血小板传播一样，使平滑肌细胞刺激了表皮生长因子。血小板传播基因已定位在人类铬-15。这些结果证明了泛素粘合剂糖蛋白血小板蛋白的功能，该功能可能在新生血管形成的正常生理下调中很重要。此外，它们增加了血小板传播可能是众多靶标分子之一，肿瘤抑制基因可以抑制肿瘤生长。
研究乳腺癌的肿瘤免疫原性
免疫细胞与恶性细胞之间的相互作用是根除乳腺癌的重要篇章。这种广泛分布且种类繁多的癌症对全世界的女性构成了重大威胁。乳腺癌的发病率与多种风险因素有关，特别是遗传易感性和家族史。尽管从手术和化疗到放疗和靶向治疗，治疗方式取得了进展，但持续的高复发率、转移率和治疗耐药性凸显了对新治疗方法的迫切需求。免疫疗法在乳腺癌治疗中取得了长足的进步，因为它利用了肿瘤微环境中复杂的相互作用。免疫细胞和肿瘤细胞之间的这种动态相互作用已成为免疫学研究的重点。本研究探讨了各种癌症标志物（如新抗原和免疫调节基因）在乳腺肿瘤诊断和治疗中的作用。此外，它还探索了免疫检查点抑制剂作为治疗有效药物的未来潜力，以及阻碍其疗效的挑战，特别是肿瘤诱导的免疫抑制和实现肿瘤特异性的困难。
免疫原性声动力疗法诱导免疫原性细胞死亡并激活抗肿瘤免疫
免疫治疗被广泛认为是一种很有前途的癌症治疗方法，但肿瘤微环境（TME）的免疫效应相抑制和免疫相关不良事件的产生限制了它的应用。研究表明，声动力疗法（SDT）能在杀死肿瘤细胞的同时有效激活抗肿瘤免疫。SDT产生肿瘤的细胞毒物质，然后在超声作用下选择性激活声敏剂，导致细胞凋亡和免疫原性死亡。近年来，各种SDT单独使用以及SDT与其他疗法联合使用被开发来诱导免疫原性细胞死亡（ICD）和增强免疫治疗。本文综述了近年来SDT与纳米技术的研究进展，包括单独使用SDT的策略、基于SDT的协同诱导抗肿瘤免疫的策略以及基于SDT的多模态免疫治疗的免疫疗法。最后讨论了这些基于SDT的疗法在癌症免疫治疗中的前景与挑战。
PD-L1抑制剂adebrelimab在恶性肿瘤治疗中的研究进展
免疫检查点抑制剂（ICI）成为近年来令人瞩目的突破之一，它的出现为肿瘤治疗带来了新的曙光。其主要通过阻断一类被称为免疫检查点的蛋白质来恢复免疫系统杀死肿瘤细胞的能力（1）。针对程序性死亡受体-1（PD-1）、程序性死亡受体配体-1（PD-L1）和细胞毒性T淋巴细胞相关抗原-4（CTLA-4）的抑制剂已成功获批用于临床治疗恶性淋巴瘤、非小细胞肺癌等多种恶性肿瘤（2-4）。然而，随着ICI的广泛使用，大量患者出现不同程度的免疫相关不良事件（irAE），甚至部分患者因严重的不良反应而中断治疗。因此，亟需开发疗效更好、安全性更高的免疫检查点抑制剂，为恶性肿瘤患者打破治疗困境。阿德瑞利单抗是一种 PD-L1 单克隆抗体，使用免疫球蛋白 (lg) G4 亚型免疫球蛋白，具有优异的抗肿瘤活性和安全性 ( 5 )。2023 年 2 月，该药物在中国获批用于
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
摘要：本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上，引入GSConv模块和ECA注意力机制，提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地聚焦重要通道，从而显著提高分割效果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线，我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点，随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势，特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进模型能够提供更为准确的分割结果，这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像事业的发展。