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用于脑肿瘤切除的计算超声组织表征
1 开放式体内数据库可在 https://www.synapse.org/InVivoDataForUSE 上获取 2 开放式模拟数据库可在 https://www.synapse.org/SimForSWEI 上获取 3 开源平台可在 https://github.com/UCL/SkullBaseNavigation 上获取
肿瘤突变负荷对健康的影响的系统评价和荟萃分析
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.03.25321619 doi：medRxiv 预印本
基于深度学习的肿瘤检测和语义分割框架
摘要。对于脑肿瘤治疗计划，医生和放射科医生的诊断和预测取决于医学成像。从各种成像方式（例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振 (MR) 扫描）获取具有临床意义的信息是放射科医生使用的软件和高级筛查的核心方法。在本文中，介绍了一个通用而复杂的框架，用于剂量控制过程的两个部分：从医学图像中检测肿瘤和分割肿瘤区域。该框架形成了从 CT 和 PET 扫描中检测神经胶质瘤的方法的实现。研究了两个深度学习预训练模型：VGG19 和 VGG19-BN，并将其用于融合 CT 和 PET 检查结果。Mask R-CNN（基于区域的卷积神经网络）用于肿瘤检测——该模型的输出是图像中每个对象（肿瘤）的边界框坐标。 U-Net 用于执行语义分割：分割恶性细胞和肿瘤区域。迁移学习技术用于在数据集有限的情况下提高模型的准确性。应用数据增强方法来生成和增加训练样本的数量。实施的框架可用于结合灰度和 RGB 图像中的对象检测和区域分割的其他用例，尤其是塑造医疗保健行业的计算机辅助诊断 (CADx) 和计算机辅助检测 (CADe) 系统，以方便和协助医生和医疗保健提供者。
针对髓样驱动的肿瘤免疫的PI3K -GAMMA ...
摘要肿瘤微环境（TME）中免疫细胞和基质细胞之间的复杂相互作用显着影响肿瘤进展。髓样细胞，包括与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM），中性粒细胞（TAN）和粒细胞衍生的抑制细胞（MDSC），有助于TME的免疫抑制（Nakamura（Nakamura）（Nakamura和Smyth）（细胞Mol Immu Immu Immu Immu-Nol 17（1）：1-12（1-12（2020）。https：//doi。org/10. 1038/s41423-019-0306-1; Nat Rev Immunol的Denardo和Ruffell 19（6）：369–382（2019）。https：//doi。org/10. 1038/s41577-019-0127-6）。这对依靠宿主免疫来发挥作用的新型免疫治疗剂提出了重大挑战。这项系统评价探讨了围绕抑制磷酸肌醇3-激酶γ（PI3Kγ）的临床前证据，作为逆转实体瘤中髓样驱动的免疫抑制的一种策略。在2022年10月6日使用关键字和主题标题术语搜索相关研究的 embase，Medline和PubMed数据库。 针对动物模型中PI3Kγ抑制作用的研究受到预定义的包含和排除标准。 提取的数据包括肿瘤生长动力学，生存终点和荟萃分析的免疫反应。 遵循 Prisma和Moose指南。 在综述和荟萃分析中总共包括了36项涵盖73种动物模型的研究。 肿瘤模型涵盖了乳房，结直肠，肺，皮肤，胰腺，脑，肝脏，前列腺，头颈部，软组织，胃癌和口腔癌。 生存分析表明，联合疗法的总体生存中位生存率明显增加。embase，Medline和PubMed数据库。针对动物模型中PI3Kγ抑制作用的研究受到预定义的包含和排除标准。提取的数据包括肿瘤生长动力学，生存终点和荟萃分析的免疫反应。Prisma和Moose指南。在综述和荟萃分析中总共包括了36项涵盖73种动物模型的研究。肿瘤模型涵盖了乳房，结直肠，肺，皮肤，胰腺，脑，肝脏，前列腺，头颈部，软组织，胃癌和口腔癌。生存分析表明，联合疗法的总体生存中位生存率明显增加。主要的PI3Kγ抑制剂为IPI-549和TG100-115，表现出对伽马同工型的良好特异性。组合疗法，通常涉及化学疗法，放疗，免疫检查点抑制剂，生物学剂或疫苗。对肿瘤生长动力学的分析表明，尽管对PI3Kγ单一疗法的反应具有统计学意义，而联合治疗组的肿瘤生长则更加一致地降低。这项系统评价对研究了髓样驱动的肿瘤免疫抑制中的PI3Kγ抑制作用进行了全面的分析。确定的研究强调了通过调节髓样细胞功能来重塑TME的PI3Kγ抑制潜力。PI3Kγ抑制与其他治疗方式的组合表现出增强的抗肿瘤作用，这表明一种协同方法可以克服免疫抑制。这些发现支持PI3Kγ靶向疗法的潜力，尤其是在组合方案中，是多种实体瘤类型中未来临床探索的有前途的途径。
感染和免疫中的性别和性别：解决从基础科学到公共卫生和临床应用的瓶颈
疾病的小鼠模型在癌症药物发育的所有阶段都起着关键作用。 细胞系衍生的亚细胞肿瘤模型在早期的药物发现中主要是主要的，但是人们对更复杂的原位和转移性肿瘤模型的重要性越来越认识到，可以理解正确的组织中靶向生物学的靶向生物学，以及肿瘤微环境和免疫系统对治疗的影响。 本综述的目的是强调原位和转移模型为研究肿瘤生物学和药物发育带来的价值，同时指出了这些模型最有可能在文献中所涉及的模型。 讨论了原位模型中的重要发展，例如讨论了早期PASAGE患者材料（PDX，类器官）和人类小鼠模型的使用，因为这些方法可能会提高临床前研究的预测价值，并最终提高临床试验中AN-TICANCER药物的成功率。 ©2024作者。 由Elsevier Inc.出版 这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。疾病的小鼠模型在癌症药物发育的所有阶段都起着关键作用。细胞系衍生的亚细胞肿瘤模型在早期的药物发现中主要是主要的，但是人们对更复杂的原位和转移性肿瘤模型的重要性越来越认识到，可以理解正确的组织中靶向生物学的靶向生物学，以及肿瘤微环境和免疫系统对治疗的影响。本综述的目的是强调原位和转移模型为研究肿瘤生物学和药物发育带来的价值，同时指出了这些模型最有可能在文献中所涉及的模型。讨论了原位模型中的重要发展，例如讨论了早期PASAGE患者材料（PDX，类器官）和人类小鼠模型的使用，因为这些方法可能会提高临床前研究的预测价值，并最终提高临床试验中AN-TICANCER药物的成功率。©2024作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
肿瘤浸润B细胞区分检查点阻滞...
a Molecular Oncology Group, Cancer Research UK Manchester Institute, The University of Manchester, Alderley Park SK10 4TG, United Kingdom b The Christie NHS Foundation Trust, 550 Wilmslow Road, Manchester M20 4BX, United Kingdom c Department of Surgery, Manchester University NHS Foundation Trust, Manchester, United Kingdom d Molecular Biology Core Facility, Cancer Research UK Manchester Institute, The University of曼彻斯特，奥尔德利公园SK10 4TG，英国E免疫疗法和稀有肿瘤部门，伊斯蒂托托科学家公司Romagnolo per lo studio lo studio e lo cura cura dei dei tumori（IRST）“ Dino Amadori” IRCCS，MELDOLA（MELDOLA），MELDOLA（fc），曼彻斯特型曼彻斯特型，曼彻斯特型，曼彻斯特型曼彻斯特型曼彻斯特型，曼彻斯特大学SK10 4TG，英国G计算生物学支持团队，曼彻斯特癌症研究所，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，Alderley Park SK10 4TG，英国生物科学学院，生物学，医学和健康学院，英国曼彻斯特大学，英国
从磁共振成像中检测脑肿瘤...
简介：这项工作的目的是使用计算智能技术对磁共振成像（MRI）图像进行检测和分类。材料和方法：3264个MRI脑图像的数据集包含4类：未指定的神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和健康的大脑，在本研究中使用。Twelve convolutional neural networks (GoogleNet, MobileNetV2, Xception, DesNet-BC, ResNet 50, SqueezeNet, ShuffleNet, VGG-16, AlexNet, Enet, EfficientB0, and MobileNetV2 with meta pseudo-labels) were used to clas- sify gliomas, meningiomas, pituitary tumours, and healthy brains找到最合适的模型。典范包括图像预处理和超参数调整。根据每种类型的脑肿瘤的准确性，精度，召回和F量表来评估每个神经网络的性能。结果：实验结果表明，MobilenetV2循环神经网络（CNN）模型能够以99％的精度，98％的召回率和99％的F1得分来诊断脑肿瘤。另一方面，验证数据分析表明，CNN模型Googlenet在CNN中的精度最高（97％），并且似乎是脑肿瘤分类的最佳选择。结论：这项工作的结果强调了人工智能和机器学习对脑肿瘤预测的重要性。此外，这项研究达到了迄今为止脑肿瘤分类中最高的确定性，这也是唯一一项同时比较许多神经网络的性能的研究。
基于最优卷积神经网络的脑肿瘤检测
引言：肿瘤是当今第二大癌症病因。许多人因癌症而处于危险之中。为了检测脑肿瘤等癌症，医疗部门需要一种快速、自动化、高效和可靠的程序。目的：治疗的早期阶段对于检测至关重要。如果能够准确诊断肿瘤，医生就可以保护患者免受危险。在这个程序中，使用了几种图像处理算法。方法：利用这种方法，无数癌症患者得到了治疗，挽救了他们的生命。肿瘤只不过是不受控制地增殖的细胞的集合。脑衰竭是由脑癌细胞的发展引起的，这些细胞会吞噬健康细胞和组织所需的所有营养。目前，医生会仔细检查大脑的 MRI 图像，以确定患者脑肿瘤的位置和大小。这需要大量时间，并会增加错误的肿瘤检测。结果：肿瘤是不受控制的组织生长。迁移学习可用于检测脑癌。该模型能够预测图片中是否存在癌症，这是其最大的优势。如果存在肿瘤，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。结论：总之，使用 CNN 和深度学习算法识别脑肿瘤已显示出巨大的前景，并有可能彻底改变放射学学科。
'我觉得这么头晕，我以为是脑肿瘤'
冰雹到一个私人诊所，该私人诊所仍以每次流行的600英镑进行大脑扫描，并认为世界的尽头至少对我来说是近在咫尺。尽管扫描没有发现肿瘤，但后来的诊断表明我的病起源于耳朵，但它使我的大脑和情绪扮演着重要的角色。欢迎来到平衡疾病的世界，在那里，生理，神经和心理学都将它们一起编织成一个病理学的裹尸布，似乎不可能取消。患者通常将自己的整体感觉描述为头晕的一种，但症状可能从脑雾，不稳定，海绵状和视力模糊到眩晕感。现在对9,000名中年和老年人平均年龄为61.8的研究，发表在《美国医学协会专业杂志》 JAMA耳鼻喉科学上，已经建立了
2024年成人脑肿瘤研究：地位，挑战和建议
图3。数据绘制了一些最多（乳腺，肠，肺，前列腺）和普遍的癌症亚型（脑，骨髓瘤，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺）的数据：a）所有NCRI伴侣的年度研究资金分配，根据注册的诊断数量，在2017年和2021年结束时绘制的诊断数量； b）所有NCRI合作伙伴截至2017年（TOP）或2021年（底部）的所有NCRI合作伙伴的年度癌症研究资金总数的百分比; c）所有NCRI合作伙伴的年度研究资金分配在截至2021年的一年中，根据最近计算出的平均寿命损失绘制； d）根据每个常见的研究领域科学轮廓分类所花费的百分比，所有NCRI合作伙伴在截至2021年的一年中的资金分配都被分解。