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组蛋白去乙酰化酶 3 翻译后修饰对新生内膜增生中内皮-间质转化的调节
内皮细胞-间质细胞转化（EndMT）是内皮细胞失去其特异性标志物并获得间质细胞或肌成纤维细胞表型的过程（1,2）。包括我们之前的研究在内的许多研究已证实血管平滑肌细胞（VSMC）在内膜增生过程中起着关键作用（3-5）。新兴研究证明了EndMT在内膜增生中的重要性，内皮来源的VSMC也通过EndMT促进内膜增生（6,7）。有报道称，在生物力学应激诱导的病理性血管重塑中，内皮来源的细胞通过转化生长因子（TGF）-β信号通路介导的EndMT参与内膜病变的形成（6）。已经证明TGF-β 1作用于动脉壁的平滑肌细胞（SMC），加速内膜生长（8,9）。此外，血管炎症和新内膜增生密切相关（10）。炎症细胞因子肿瘤坏死因子 (TNF)-α 增强 TGF-β 依赖性
KLF15的丧失通过抑制子宫内膜异位症
胰高血糖素是由胰腺α细胞分泌的29个氨基酸胰肽激素。它是源自前体激素progucagon的，它也是胰高血糖素样肠肽的前体（Sandoval＆D'Alessio 2015）（图1）。已有近50年的历史，胰高血糖素被认为是相反的胰岛素作用的高血糖因子，并已在药理学上用于纠正胰岛素诱导的低血糖。最近，研究提高了我们对胰高血糖素的生理学的理解，其在糖尿病的因果关系中的潜在作用及其与其他肠激素在调节代谢方面的协同作用。在本文文章中，我们旨在总结胰高血糖素及其转化方面的已知影响。我们将首先回顾胰高血糖素在正常生理和糖尿病中的作用，然后讨论如何将该领域的研究转化为代谢状况的治疗。
美国晚期或复发性子宫内膜癌患者系统治疗的实际应用和结果
摘要 目的：评估美国接受治疗的晚期/复发性子宫内膜癌 (EC) 患者的全身治疗利用模式和结局。方法：这项回顾性观察研究使用了 Optum Clinformatics 扩展数据集市死亡日期数据库（2004 年 1 月 1 日 - 2019 年 12 月 31 日），并纳入了接受一线 (1L) 铂类化疗并开始二线 (2L) 抗肿瘤治疗的晚期/复发性 EC 成年患者的去识别数据。索引日期是开始 1L 治疗的日期。评估了接受治疗的次数和顺序以及每种疗法中接受每种治疗的患者比例。考虑到新药批准，还单独评估了 2018 年或 2019 年首次接受治疗的患者。结果：在符合所有资格标准的 1317 名患者中，520 名（39.5%）和 235 名（17.8%）患者分别接受了 3 线或 4 线治疗，中位总随访时间为 25.2 个月（范围：2.5 – 173.3 个月），从指数日期开始。化疗（包括铂类和非铂类方案）是所有治疗方案中最常见的治疗方法：2 线，80.0%；3 线，66.2%；4 线，80.4%。总体而言，2 线、3 线和 4 线患者中分别有 2.5%、2.3% 和 8.9% 接受了抗程序性死亡 1（抗 PD-1）免疫疗法。在 2018 年和 2019 年首次接受治疗的患者中（n = 163），9.8% 的患者在 2L 中接受了抗 PD-1 免疫治疗。在总体人群中，接受 2L、3L 和 4L 治疗的患者的下次治疗中位时间 (TTNT) 分别为 19.3、10.5 和 8.1 个月。结论：在临床实践中，在接受 1L 铂类疗法治疗的晚期/复发性 EC 患者中，化疗是所有疗法中最常见的治疗选择。免疫疗法的使用总体较低，但在 2018 年或 2019 年开始治疗的患者中有所增加。总体而言，随着疗法的增加，中位 TTNT 下降。
子宫内膜异常出血患者子宫内膜恶性肿瘤的发展和验证
目的：本研究旨在确定可以将子宫内膜癌（EC）和非典型子宫内膜增生（AEH）整合到异常子宫出血（AUB）女性中的危险因素和超声变量。材料和方法：这项回顾性研究包括1837例出现AUB并接受子宫内膜采样的患者。根据临床和超声协变量（子宫内膜厚度（ET），子宫内膜脉管系统的抗性指数（RI）），根据开发组（n = 1369）的EC/AEH的关联，并提出了预测性的NOMOMPOM。该模型在468名患者中得到了验证。结果：组织学检查显示开发组中有167名患者（12.2％）患有EC或AEH。使用多变量逻辑回归，在子宫内膜恶性肿瘤的预测中纳入了以下变量：代谢疾病[优势比（OR）= 7.764，95％置信区间（CI）5.042-11.955] 95％CI 1.878–5.435），RI≤0.5（OR = 8.733，95％CI 4.311–17.692）和ET≥10mm（OR = 8.479，95％CI 5.440-13.216）。使用这五个变量创建了一个列图，该变量在曲线下为0.837（95％CI 0.800–0.874）。校准曲线在观察到的事件和预测发生之间显示出良好的一致性。为验证组，该模型提供了可接受的歧视和校准。结论：拟议的nom图模型显示出AUB女性良性和恶性子宫内膜病变之间的差异化中等预测准确性。
子宫内膜癌的 Wee1 靶向治疗
摘要：EphA2 酪氨酸激酶在许多癌症中上调，与患者（包括子宫内膜癌患者）的较差生存率相关。针对 EphA2 的药物已显示出适度的临床益处。为了提高对此类药物的治疗反应，我们进行了高通量化学筛选，以发现针对 EphA2 的新型协同伙伴。我们的筛选确定了 Wee1 激酶抑制剂 MK1775 是 EphA2 的协同伙伴，并通过体外和体内实验证实了这一发现。我们假设 Wee1 抑制会使细胞对 EphA2 靶向治疗敏感。联合治疗降低了细胞活力，诱导了细胞凋亡，并降低了子宫内膜癌细胞系的克隆形成潜力。子宫内膜癌的体内 Hec1A 和 Ishikawa-Luc 原位小鼠模型对联合治疗的抗肿瘤反应比单一疗法更强。 RNASeq 分析强调了细胞增殖减少和 DNA 损伤反应通路缺陷是该组合效应的潜在介质。总之，我们的临床前研究结果表明，Wee1 抑制可以增强子宫内膜癌对 EphA2 靶向疗法的反应；因此，该策略值得进一步开发。
人类月经衍生的子宫内膜干细胞通过改善小鼠脊髓中的炎症微环境
抽象的脊髓损伤（SCI）是中枢神经系统的创伤性损伤。由于神经元在SCI后受损且难以再生，因此其修复仍然具有挑战性。然而，关于干细胞疗法的最新研究有利于SCI之后的使用。在这项研究中，基于建立小鼠SCI模型，人性衍生的子宫内膜干细胞（MENSC）被固定地注入，以探索MENSC在SCI中的作用和分子机制。MENSC，行为评估表明MENSC移植改善了功能恢复。因此，在7天后收集样品，并进行转录组测序。基因本体论（GO）富集分析表明，SCI与免疫系统过程密切相关。MENSC移植后，免疫反应显着激活。在基因和基因组分析的京都百科全书中，发现MENSC移植与TH1，TH2和TH17细胞分化途径密切相关。通过荧光免疫组织化学检测到不同组的神经元损伤和神经胶质细胞的增殖和激活，SCI后7天进行了蛋白质印迹。同时检测到不同类型的小胶质细胞的激活，并定量分析了促炎和抗炎因子的表达。本研究为研究MESC在SCI修复中的作用和分子机制提供了实验基础，并参考了SHH诱导的MENSC在SCI修复中的作用。结果表明，MENSC移植和声音刺猬（SHH）诱导的MESCS在受伤部位加速了神经元的恢复，抑制了神经胶质细胞的形成和受伤部位的小胶质细胞激活，抑制了炎症因子的表达，并改善了炎症性微观的条件，以提高功能性回收。
远程医疗和人工智能在子宫内膜异位症管理中的应用：根据当前进展对未来进行预测
亲爱的编辑，近几十年来，通信和计算机技术已成功应用于医疗保健管理 [1]。此外，这些技术已广泛应用于日常实践，特别是在 COVID-19 大流行期间管理患有子宫内膜异位症等慢性疾病的患者 [2]。由于大流行限制，大多数寻求缓解疼痛或不孕症的子宫内膜异位症患者无法去医院。这种情况给子宫内膜异位症患者带来了潜在风险，因为他们可能会出现肠梗阻、直肠或尿道出血、囊肿破裂和严重腹痛等急性并发症 [3]。除了紧急入院外，子宫内膜异位症管理还需要医疗和外科管理方面的经验和奉献精神。然而，对于患有子宫内膜异位症的患者来说，找到一家经验丰富的子宫内膜异位症中心或专家并不总是那么容易。
研究论文抗癌肽Q7通过抑制DHCR24表达和调节其功能来抑制人类子宫内膜癌的生长和迁移
子宫内膜癌是发达国家女性最常见的恶性肿瘤之一。切除子宫或病变区域通常是简单有效的首选治疗方法。因此，有必要找到一种新的治疗药物来减少手术区域以保留生育能力。抗癌肽 (ACP) 是一种生物活性氨基酸，毒性低于化学药物，特异性更高。本研究旨在解决一种 ACP，本文称为 Q7，它可以下调 24-脱氢胆固醇还原酶 (DHCR24) 以破坏脂质筏的形成，并进而影响 HEC-1-A 细胞的 AKT 信号通路以抑制其致瘤性，例如增殖和迁移。此外，脂质-PEI-PEG-复合物 (LPPC) 用于增强 Q7 体外抗癌活性并有效显示其对 HEC-1-A 细胞的作用。此外，LPPC-Q7 与阿霉素或紫杉醇联合使用表现出协同作用。总而言之，Q7 首次被证明对子宫内膜癌细胞具有抗癌作用，并且与 LPPC 结合有效提高了 Q7 的细胞毒性。
子宫内膜癌中的环状 RNA（综述）
摘要：子宫内膜癌（EC）是西方发达国家女性死亡的主要原因之一，是严重威胁女性健康的常见妇科恶性肿瘤。近年来，EC 呈年轻化趋势，总体发病率逐渐上升。环状 RNA（circRNA）是一类新的内源性转录本，由于其共价闭环结构，与其他类型的 RNA 不同，其编码蛋白质的能力有限。越来越多的证据表明，circRNA 在肺癌、胃癌、乳腺癌、EC 等恶性肿瘤中发挥着重要作用，并通过多种途径影响这些恶性肿瘤的发生发展，进一步证明了 circRNA 作为恶性肿瘤诊断、治疗和预后的分子生物标志物的潜力。本综述的目的是总结目前对环状RNA的生物发生和作用的理解，并讨论环状RNA在EC中的表达、功能和潜在机制，以便识别潜在的新生物标志物。
人工智能是子宫内膜异位症患者的新诊断方法吗？
这将通过管理数据集、正确使用卷积神经网络和重复神经网络以及将多个模型集成为一个端到端模型来实现。最后，使用大型异构数据集验证机器学习算法可确保结果推广到不同人群。人工智能似乎是诊断子宫内膜异位症的第一步。不可避免的是，在子宫内膜异位症诊断中使用人工智能会引发一些基本问题。数据解释需要人工监督吗，还是我们可以依赖人工智能？谁应该为误诊负责？依赖人工智能提供的自动化是否会破坏技术技能和经验？人工智能是否会减少医务人员的工作量或完全取代他们？