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关于脑肿瘤早期诊断的立场声明 - NCRI
流行病学研究强调，诊断延误在头痛和认知症状中最为常见。症状组合（例如头痛加认知障碍、人格改变或视觉症状）可提高对脑肿瘤的预测。此外，在可疑头痛病例中，简单的语义语言流畅性认知测试表现不佳是一个危险信号，即使患者没有意识到认知减慢。NICE 指南强调在评估可疑头痛时寻找视乳头水肿的重要性，但没有承认一线临床医生对识别视神经乳头肿胀的信心较低。社区验光服务越来越有能力就可能的早期视盘肿胀或视野缺损提供意见，并且通常可以通过当地眼科急诊科获得专家建议，以及根据验光学院的转诊建议紧急启动或促进视乳头水肿转诊的机制。
通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征
由英国癌症研究和NIHR资助（C8232/A25261）。这项研究已与MRC和Health（英格兰）（英格兰）（授予C1060/A10334和C1060/A16464）的CRUK和EPSRC癌症成像中心获得资金，并向NIHR生物医学研究中心和临床研究机构提供了癌症研究院和癌症研究所的临床研究机构的NHS资金。伯明翰儿童医院感谢NIHR 3T MRI中心的数据收集。A. C. Peet教授感谢NIHR研究教授职位（NIHR-RP-R2-12-019）的支持。S. K. Gill由Action Medical Research和Brain肿瘤慈善机构（GN2181）部分资助。H。E. L. Rose由Little Princess Trust与儿童癌症和白血病小组（CCLG 2019 26）和患有癌症的儿童（15/188）合作。我们还承认，帮助他人帮助他人和儿童研究基金会获得的资金。Martin O. Leach是NIHR名誉高级研究员。D. R. Hargrave博士得到了NIHR Biomedical Research Center在大奥蒙德街儿童医院NHS基金会信托基金会和伦敦大学学院的支持。蒂姆·贾斯坎（Tim Jaspan）和保罗·摩根（Paul S.我们要感谢Karen A. Manias博士在制作图9方面的帮助。
DNA甲基化在人胰腺神经内分泌肿瘤中的作用
胰腺神经内分泌肿瘤（PNET）是第二常见的胰腺肿瘤。然而，除了涉及多个内分泌肿瘤1（MEN1），ATRX染色质重塑剂和死亡结构域相关蛋白基因的突变之外，对它们的肿瘤驱动因素的了解鲜为人知，这些突变在约40％的散发性PNET中发现。PNET的突变负担低，因此表明其他因素可能有助于其发展，包括表观遗传调节剂。这样的表观遗传过程，DNA甲基化，通过5'methylcytosine（5MC）的沉默基因转录，这通常是由基因启动子周围富含CPG的富含CPG的DNA甲基转移酶促进的。然而，5'Hydroxym甲基胞嘧啶是胞质脱甲基化过程中的第一个表观遗传标记，并且反对5MC的功能与基因转录相关，尽管其意义尚不清楚，因为它与常规的Bisulfite转换技术相关，因为它与5MC没有区别。基于阵列的技术的进步促进了PNET甲基甲基组的研究，并使PNETs通过甲基化体特征聚集，这有助于预后和发现新的异常调节基因，这些基因有助于肿瘤。本综述将讨论DNA甲基化的生物学，其在PNET发育中的作用以及对表观基因组靶向疗法的预后和发现的影响。
预测肿瘤单细胞表达谱的药物反应
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月2日。 https://doi.org/10.1101/2023.06.01.543212 doi：Biorxiv Preprint
治疗脑肿瘤儿童的认知疲劳和处理速度
目的：在脑肿瘤的儿童和青少年幸存者中，疲劳与认知之间的关系尚未完全阐明。本研究的目的是研究这些幸存者的疲劳和认知障碍之间的潜在关系，因为该群体面临两种缺陷的风险。方法：小儿脑肿瘤的幸存者（n = 45）平均进行诊断后4年的神经心理学测试。随访时的平均年龄为13.41岁。认知，以及儿科生活质量（PEDSQL™）多维疲劳量表的疲劳。对颅放疗和诊断年龄进行调整的回归分析用于研究认知变量与疲劳分量表之间的关联。随后对与疲劳相关的认知变量进行了探索评估。结果：发现认知疲劳和认知处理速度的度量的显着关联；编码：p = .003，r = .583，95％CI [9.61; 22.83]和符号搜索：p = .001，r = .585，95％CI [10.54; 24.87]。较慢的处理速度与认知疲劳的结果较差有关。幸存者从基线到随访的加工速度降低最大的幸存者也经历了最大的认知疲劳。幸存者表达了更多的认知疲劳。结论：接受脑肿瘤治疗的儿童和青少年认知疲劳与认知处理速度之间的关联与先前在成年人中报道的结果一致。一些幸存者在处理速度中遇到疲劳而没有损害，这表明需要进行全面的评估。此外，该研究支持疲劳是一个多维概念，应相应地衡量。
使用深... 的MR图像中脑肿瘤的分类 用lomitapide靶向PP2A，通过激活AMPK/Beclin1介导的自噬 基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统 通过Fastai 在脑MR扫描上检测大脑异常检测的混合体系结构
脑肿瘤是大脑中异常细胞的质量或簇，由于其能够侵入邻近组织并形成转移酶的能力，因此可能会威胁生命。准确的诊断对于成功的治疗计划和磁共振成像是必不可少的，这是诊断脑肿瘤及其程度的主要成像方式。近年来，计算机视觉应用程序中的深度学习方法已显示出显着的改进，其中大多数可以将大量数据可用于培训模型，并且模型体系结构的改进在有监督的环境中产生更好的近似值。使用这种深度学习方法对肿瘤进行分类，这使得带有可靠注释的开放数据集的可用性取得了重大进展。通常这些方法是3D模型，它使用3D体积MRI，甚至是2D模型，即分别考虑每个切片。然而，通过分别处理一个空间维度，或通过将切片作为一系列图像随着时间的推移来处理，时空模型可以用作此任务的“空间空间”模型。这些模型具有学习特定的空间和时间关系的功能，同时降低了计算成本。本文使用两个时空模型，即Resnet（2+1）D和Resnet混合卷积，以对不同类型的脑肿瘤进行分类。观察到，这两个模型的性能都优于纯3D卷积模型RESNET18。此外，还观察到，在训练肿瘤分类任务之前，将模型预先培训在不同的，甚至是无关的数据集上可以提高性能。最后，在这些实验中，预先训练的重新结合卷积是最佳模型，达到了0.9345的宏F1评分，测试准确性为96.98％，而同时是计算成本最少的模型。
恶魔 - 策略：打破恶性脑肿瘤连通性障碍的路线图
1德国博恩大学医院神经外科系2脑肿瘤转化研究小组，德国大学医院3号，德国大学医院医学中心神经外科系3，德国大学医学中心4神经外科4神经外科部，BG Klinikum unfalkrankenhaus berkrankenhaus berlin berlin Ggmbh，德国5个病理学和病理学系，哥伦比亚省纽约市，纽约市，纽约州。德国大学医学中心乌尔姆大学医学中心和青少年医学7神经外科部，GUI de Chauliac医院，蒙彼尔特尔大学医学中心，法国8团队8“中枢神经系统的可塑性，干细胞和GLIAL肿瘤的可塑性”，美国国家健康研究所（INSERM），美国国家医学研究所（INSERM）德国波恩大学医院神经病学
使用拉曼光谱法诊断甲状腺肿瘤的临床研究
目的：RS探索了甲状腺肿瘤临床诊断的可行性。方法：收集来自30名良性患者和30名恶性患者的肿瘤标本。对收集的标本进行了RS和组织病理学分析。计算所有标本的拉曼峰强度，并使用判别分析分析数据。结果：（1）女性恶性肿瘤的患病率高达76.7％。恶性甲状腺肿瘤的中央淋巴结转移占病例的33.3％，颈外侧淋巴结转移仅占6.7％。（2）恶性甲状腺肿瘤的光谱强度明显大于1309 cm -1的良性甲状腺肿瘤，这应该是甲状腺癌的特征峰。RS与恶性甲状腺肿瘤区分良性的RS的准确性，敏感性和特异性为95％，83.3％和89.2％。结论：RS对于诊断甲状腺肿瘤是可行的。本研究为RS在甲状腺组织评估中的更广泛应用提供了实验和临床支持。证据级别：： 4级。
TRPM7的调节剂及其作为脑肿瘤的药物靶标的潜力TRPM7的调节剂及其作为脑肿瘤的药物靶标的潜力
trpm7是具有α-激酶域的非选择性二价阳离子通道。与其广泛的表达相对应，TRPM7在广泛的细胞功能（包括增殖，迁移和生存）中起作用。越来越多的证据表明，TRPM7在包括脑癌在内的各种癌症中也异常表达。由于离子通道具有广泛的组织分布，并且在功能失调时会导致广泛的生理后果，因此这些蛋白质可能是令人信服的药物靶标。实际上，离子通道构成了酶和受体之后的第三大药物靶类型。文献表明，TRPM7的抑制会导致几种人脑肿瘤的迁移，侵袭和增殖的抑制。因此，TRPM7提出了治疗性脑肿瘤干预措施的潜在靶标。本文回顾了有关TRPM7的当前文献作为脑肿瘤的潜在药物靶标，并概述了与药物，肿瘤学和离子通道功能相关的通道的各种选择性和非选择性调节剂。
肿瘤中 ADAM10 金属蛋白酶的优先抗体和药物偶联物靶向性
1 奥莉维亚纽顿约翰癌症研究所肿瘤靶向项目，海德堡，维多利亚州 3084，澳大利亚；hengkang.yan@onjcri.org.au（HY）；mary.vail@onjcri.org.au（MEV）；nancy.guo@onjcri.org.au（NG）；fsejlee@bigpond.net.au（F.-TL）2 拉筹伯大学癌症医学院，海德堡，维多利亚州 3084，澳大利亚 3 莫纳什生物医学发现研究所，莫纳什大学生物化学和分子生物学系，克莱顿，维多利亚州 3800，澳大利亚；linda.hii@monash.edu 4 卡布里尼莫纳什大学外科系，卡布里尼医院，马尔文，维多利亚州 3144，澳大利亚；pjm@colorectal.com.au（PJM）；kaz@bigpond.net.au（KO）； simonwilkins@cabrini.com.au (SW) 5 莫纳什大学流行病学和预防医学系，墨尔本，VIC 3004，澳大利亚 6 纪念斯隆凯特琳癌症中心结构生物学项目，纽约，NY 10065，美国；sahan@mskcc.org (NS)；nikolovd@mskcc.org (DBN) * 通信地址：andrew.scott@onjcri.org.au (AMS)；peter.janes@onjcri.org.au (PWJ)