XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtumors
iph4502 在选定的晚期实体肿瘤中
本新闻稿包含某些前瞻性陈述，包括适用证券法（包括 1995 年《私人证券诉讼改革法》）所定义的陈述。某些词语的使用，包括“预期”、“相信”、“可以”、“可能”、“估计”、“期望”、“可能”、“可能”、“潜在”、“期望”、“应该”、“将”或这些词语和类似表达的否定形式，旨在识别前瞻性陈述。尽管公司认为其预期是基于合理的假设，但这些前瞻性陈述受众多风险和不确定性的影响，这可能导致实际结果与预期结果大不相同。这些风险和不确定性包括但不限于研发固有的不确定性，包括与安全性、正在进行和计划中的临床试验和临床前研究的进展和结果、监管机构对其候选产品的审查和批准、公司对
利用免疫信息学治疗脑肿瘤
1 伊朗巴博勒医科大学学生研究委员会 2 伊朗巴博勒医科大学 USERN 办公室 3 伊朗巴博勒医科大学健康研究所非传染性儿科疾病研究中心 4 伊朗德黑兰医科大学医学院 5 伊朗克尔曼医科大学药学与化妆品研究中心 6 伊朗萨布泽瓦尔医科大学学生研究委员会 7 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学 Shohada Tajrish 神经外科综合卓越中心功能神经外科研究中心 8 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学功能神经外科研究中心 USERN 办公室
儿童脑肿瘤治疗进展
儿童脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因[1,2]。它们是一群异质性群体，具有不同的发育起源、基因组谱、治疗方法和预后。年幼儿童（三岁以下）的肿瘤通常起源于胚胎，而年龄较大儿童的脑肿瘤更可能来自神经胶质细胞[3,4]。外科、神经肿瘤学、神经放射学和放射肿瘤学的进展提高了某些肿瘤类型（如低级别神经胶质瘤和髓母细胞瘤）的患者生存率。然而，弥漫性中线神经胶质瘤、其他高级别神经胶质瘤 (HGG) 和大多数复发性儿童脑肿瘤患者的预后仍然不佳，因为目前的治疗策略无法将大多数患者的生存期延长超过几个月[5]。大多数高级别儿童脑肿瘤除了手术外，还需要强化化疗和局部或颅脑脊髓放疗，而这些治疗会对发育和认知产生毁灭性的长期影响。提高这类患者群体的生存率一直是大多数儿童癌症治疗联盟（如儿童肿瘤学组）的主要工作重点，但同样重要的目标是尽量减少化疗和电离辐射的短期和长期副作用（表 1）。自 2002 年 Pomeroy 等人发表了开创性研究，成功利用基因表达模式预测了中枢神经系统 (CNS) 胚胎肿瘤的结果以来，人们一直在齐心协力阐明驱动儿童脑肿瘤发生和发展的分子机制 [ 6 ]。这提高了诊断准确性，确定了潜在的治疗靶点，在某些情况下，实施了靶向治疗，以最小的脱靶效应实现肿瘤体积控制。在这篇综述中，我们旨在回顾针对儿童脑肿瘤的最新方法，这些方法以靶向分子治疗、免疫治疗和激光间质热治疗等较新的治疗方式为中心。
使用三维模型对脑肿瘤进行分割...
在包含胶质母细胞瘤的 MRI 图像中，我们考虑了全自动脑肿瘤分割的问题。我们建议采用 3D MedImg-CNN（三维卷积神经网络）方法，该方法在实现高效率的同时实现了高结果，这是当前技术难以实现的组合。我们的 3D MedImg-CNN 直接在原始图像模态上形成，因此可以直接从数据中学习特征表示。我们建议采用两种通路的新型级联架构，每种通路都提供肿瘤细节模型。充分利用我们模型的卷积特性也有助于我们在一分钟内分割出完整的大脑图像。建议的 3D MedImg-CNN 与 CNN 分割系统的效率是使用骰子相似系数 (DSC) 确定的。在 2013 年、2015 年和 2017 年 BraTS 数据集上进行的实验表明，所提出的方法在文献中占主导地位，因为它是最有效的方法之一。关键词 脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、分割
兰瑞肽在转移性肠胰神经内分泌肿瘤中的应用
来自伦敦皇家自由医院 (MEC)；柏林夏里特医学院 (MP)；波兰奥尔什丁瓦尔米亚-马祖里大学 (JBĆ.)；德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，休斯顿 (ATP)；维也纳大学医院 (MR)；捷克共和国布拉格第一医学院和综合教学医院肿瘤科 (ES)；兰斯罗伯特德勃雷医院 (GC)、益普生莱尤利斯 (AL、SM、JB)、克利希博容医院 (PR) 和巴黎狄德罗大学 (PR) — 均位于法国；塞缪尔奥斯钦癌症中心、洛杉矶雪松西奈医学中心 (EMW)；巴塞罗那 Vall d'Hebron 大学医院 (JC)；爱丁堡西部综合医院 (LW)；和罗马圣心天主教大学 (GR)。请将重印请求寄送至英国伦敦 NW3 2QG Pond St 皇家自由医院胃肠病学部的 Caplin 博士，或发送电子邮件至 m.caplin@ucl.ac.uk。
用钇-90 微球对肝脏肿瘤进行放射栓塞治疗
放射栓塞术 (RE)，也称为选择性内放射治疗 (SIRT)，近年来逐渐被引入到临床的细胞减灭术中。越来越多的证据表明，RE 对各种实体的肝脏肿瘤有效，其中最突出的是肝细胞癌、结直肠癌和神经内分泌肿瘤。许多其他肿瘤实体（包括乳腺癌、胆管癌和胰腺癌）的肝转移对治疗敏感，即使对其他治疗方式（如温和栓塞、区域或全身化疗）有抵抗力。SIRT 的抗肿瘤作用与放射有关，而不是栓塞，在存活肿瘤部位选择性地获得极高的局部放射剂量，对周围正常肝组织的影响很小。RE 后的形态学变化可能会给传统的重新分期解释肿瘤活力和对治疗的真实反应带来困难。因此，功能成像，即对大多数接受治疗的肿瘤进行 18 F 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (计算机断层扫描) 代谢成像，被视为这方面的黄金标准，应纳入 SIRT 前后评估。为防止与强效抗肿瘤功效相关的严重毒性，细致的治疗前评估尤为重要。预测剂量的改进将有助于优化治疗和患者选择。核医学程序对于 RE 的计划、执行和监测至关重要。然而，对于这种特殊的治疗形式，必须强调患者管理的跨学科方面。随着 SIRT 从抢救指征发展到肝肿瘤疾病早期阶段的使用，以及新治疗方案和靶向疗法的出现，将 SIRT 嵌入多学科方法将变得更加重要。本文重点介绍治疗的选择、准备和执行以及治疗后监测和反应评估的程序和技术方面。Semin Nucl Med 40:105-121 © 2010 Elsevier Inc. 保留所有权利。
针对同源重组成瘾肿瘤
与癌症易感性和肿瘤发生相关的 DDR 基因的发现迫使 NGS 面板扩展个性化方法，以超越 BRCAness（即 BRCA1/2 基因）的范畴。然而，仅仅试图扩展 DDR 基因面板也有局限性。首先，尚不清楚低频突变的 DDR 基因（甚至是变体）是否真的是肿瘤发生的驱动改变。不幸的是，在许多情况下，包括 BRCA1/2 突变肿瘤在内，在特定肿瘤类型中发现的突变频率可能与更常见的癌症驱动基因（例如 Kras 或 TP53 ）相比非常低，因此很难判断这些事件是否在给定的患者群中经常被选择。根据传统癌症遗传学的中心法则，某种肿瘤类型的突变频率必须高于健康对照群体的预期 (7)。其他复杂层面包括这些 DDR 相关基因是否具有与 BRCA1/2 等已建立的 DDR 基因相同的致命弱点（也称为合成致死性），以及这些基因是否符合经典的肿瘤抑制规则，即需要在肿瘤中丢失第二个等位基因（例如杂合性缺失，LOH）(7)。因此，在许多 DDR 基因中，尚不清楚这些 DDR 缺陷基因是否具有预测治疗价值。基于这些问题，许多研究人员试图设计检测分子特征的检测方法，以识别具有缺陷 DDR 通路的肿瘤（即 HRD，见下文）。
寻找神经内分泌肿瘤 - 内分泌相关癌症
神经内分泌肿瘤 (NET) 是一类源自神经内分泌系统的罕见异质性肿瘤。在一些情况下，这些肿瘤会释放生物活性激素，导致特征性临床综合征和激素失调，从而对这些患者的生活质量和生存产生不利影响。目前只有少数动物模型可用于研究 NET 的发病机制、进展和功能综合征并确定新的治疗策略。热带硬骨鱼斑马鱼 (Danio rerio) 是一种流行的脊椎动物模型系统，为研究从胚胎发育到癌症等人类疾病等多种生物过程提供了独特的优势。在这篇综述中，我们总结了利用现代基因和可移植技术进行 NET 临床前研究的斑马鱼模型的最新进展。未来，这些工具可能在 NET 的治疗决策和三级预防中发挥作用。
实体肿瘤的软脑膜转移
摘要 软脑膜转移 (LM) 越来越多地被认为是晚期癌症的一种可治疗但通常无法治愈的并发症。随着现代癌症治疗延长了转移性癌症患者的生命，特别是脑实质转移患者的生命，实体瘤 LM 患者的治疗方案和临床研究方案也同样不断发展，以提高特定人群的生存率。最近临床研究、早期诊断和药物开发的扩展引发了新的未解问题。这些问题包括软脑膜转移生物学和首选动物模型、现代癌症人群的流行病学、确保较新的软脑膜转移诊断的验证和可及性、具有多模态治疗方案的最佳临床实践、临床试验设计和反应评估的标准化，以及值得进一步研究的途径。在神经肿瘤学会和美国临床肿瘤学会的支持下，一个由 LM 研究和管理领域的多学科专家组成的国际小组聚集在一起，就这些紧迫问题达成共识，并为未来的发展方向提供路线图。我们希望这些建议能够加速 LM 领域的合作和进步，并成为进一步讨论和患者倡导的平台。
针对中枢神经系统肿瘤患者的支持系统
在神经肿瘤学中，MR成像对于获取详细的脑图像至关重要，以鉴定肿瘤，计划治疗，指导手术干预并监测肿瘤的反应。AI在神经影像学方面的最新进展在神经肿瘤学方面具有有希望的应用，包括指导临床决策和改善患者管理。但是，缺乏对AI如何进行预测的明确性阻碍了其临床翻译。可解释的AI（XAI）方法旨在提高信任度和信息性，但其成功取决于考虑最终用户（临床医生）的特定背景和偏好。以用户为中心的设计（UCD）在迭代设计过程中优先考虑用户需求，并涉及用户，提供了设计针对临床神经肿瘤学量身定制的XAI系统的机会。本综述着重于神经肿瘤患者管理的MR成像解释的交集，可解释的用于临床决策支持的AI以及以用户为中心的设计。我们提供了一种组织必要概念的资源，包括设计和评估，临床翻译，用户体验和效率增强，以及改善神经肿瘤患者管理的临床结果的AI。我们讨论了多学科技能和以用户为中心的设计在创建成功的神经肿瘤学系统中的重要性。我们还讨论了以人为中心的决策过程中嵌入的可解释的AI工具，并且与完全自动化的解决方案不同，可能会增强临床医生的绩效。遵循UCD原则以建立信任，最大程度地减少错误和偏见，并创建适应性的软件有望满足医疗保健专业人员的需求和期望。