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World File Search System口腔癌
引用本文：Sudhakaran G.人工智能减少口腔癌延误并提高准确性：近期事务。EJMO 2024；8（3）：378。
1. Vats R、Rai R、Kumar M。检测口腔癌：人工智能的潜力。Curr Med Imaging 2022；18：919-23。2. Ilhan B、Guneri P、Wilder-Smith P。人工智能在减少口腔癌诊断延迟方面的贡献。Oral Oncol 2021；116：105-254。3. Chapade A、Chhabra K、Reche A、Madhu P。人工智能在口腔潜在恶性病变诊断中的应用——当务之急。J Pharm Res Int 2021；33：83-90。4. Ilhan B、Lin K、Guneri P、Wilder-Smith P。通过成像和人工智能改善口腔癌治疗结果。J Dent Res 2020；99：241-8。
非编码RNA在口腔癌中的重要性
对治疗的抵抗力。例如，LNCRNA和miRNA与LNCRNA相互作用，LNCRNA充当竞争性内膜RNA（CERNAS），以改变miRNA活性并改变癌细胞中的mRNA表达。[5] lncrNA在肿瘤发生，预后结局，口腔癌的前体和相关信号通路中的作用，特别是引起了很多关注。这些分子在一系列生理和病理过程中具有重要功能，包括癌症和基因调节网络的复杂性。与口腔癌相关的识别和特征 - izing lncRNA为他们作为早期检测的生物标志物的潜力和开发成功疗法的靶标提供了重要的见解，同时还解决了使用NCRNA来改善患者结局的挑战。[6,7]三个肿瘤抑制lncRNA（MEG3，POU3F3和PANDAR），两个转移性的LNCRNA（Linc00312和Malat1）和六个LNCRNA（CD-KN2B-AS1，H19，H19，Hotair，Hotair，hotair，ap5m1，linc-linc-rinc-rer and cinterfif）[8] microRNA（miRNA）已成为口腔癌发病机理的关键参与者。microRNA是微小的非编码RNA分子，在转录后控制基因表达，影响各种生物学和病理过程，包括癌症形成和进展。他们参与口腔癌强调了它们作为早期检测生物标志物和新技术的靶标的潜力。研究
多模式深卷积神经网络管道，用于AI辅助口腔癌的早期检测
摘要口服鳞状细胞癌（OSCC）提出了重大的健康挑战，早期检测对于有效治疗和提高的存活率至关重要。先前的研究检查了标准照片的使用，例如智能手机中的照片，但它们通常仅依靠图像，忽略了合并多种方式的潜在好处。这项研究通过提出一条包含多种数据源的多模式深度学习管道来解决这一差距，其中包括患者元数据，该数据源模仿了临床医生在早期发现口腔癌中的诊断方法。该研究利用最新的图像编码将口腔病变分类为良性且潜在的恶性类别。提出了六个预训练的深度学习模型（Mobilenetv3-Large，MixNet-S，Resnet-50，Hrnet-W18-C，Densenet-121和Inception_V3）的性能比较。使用MobileNetV3-Large-large-large图像Encoder，提议的管道的性能达到了81％的总体精度，精度为79％，召回79％，F1得分为78％，MATTHEWS相关系数（MCC）为0.57。与仅使用图像数据相比，研究结果突出了整合多种数据模式的功效，以更准确地检测潜在的恶性肿瘤。结果可能为改善临床决策和患者预后铺平道路。
评论文章：AI照亮了口腔癌的路径
口腔癌仍然是全世界最低的生存率之一，尽管最近的治疗进步表明医疗保健中的顽强挑战。人工智能在不断升级的诊断和治疗程序中表现出值得注意的潜力，从而在医疗保健方面带来了有希望的进步。本综述需要用于口腔癌治疗的传统进化技术。人工智能在口腔癌预后中的作用，包括预测性建模，预后因素的识别和风险分层，在本综述中也进行了显着讨论。审查还涵盖了人工智能的利用，例如自动化图像分析，计算机辅助检测以及用于口腔癌诊断和治疗的机器学习算法的诊断整合。通过基于人工智能的个性化医学为口腔癌的定制治疗方法也是本综述的一部分。关键字：口服鳞状细胞癌，机器学习，卷积神经网络，计算机tomography，预测建模
K Suresh Kumar，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第8期，3445-3453 Bhumika Chandrakar博士，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第3期，385-395 Farhan Ahamad。 N. Pinjari，int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第2期，425-440 parbati kumari shah，int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第3期，148-156 Suma Sri Potti，int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第2期，1898- 1908年 nadeem siddiqui，int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第3期，316-323 Nikita Mane，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，问题01，137-146 Swapnil Tirmanwar，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，问题01，131-136 AI的药房和应用中的人工智能在... 中 Payal Gharate，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11期，1303-1311 Badwar Onkar，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11期，1121-1129 Kainat Ramzan，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第9期，399-412 P. Ahire，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11、88-113页 sushma，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第8、3437- ... km。 Shveta Yadav，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第1期... M. Govardhan博士，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第3期，775-782 唾液 - 一种口腔癌和口腔疾病的诊断工具
一种用于分析盐酸imeglimin的新方法，已经开发了一种口服抗糖尿病剂，并使用高性能薄层色谱（HPTLC）对散装和片剂形式进行了验证。该方法利用特定比例的丙酮，甲醇，甲苯和甲酸和甲酸的流动相。在244 nm的光密度扫描的硅胶TLC板上实现了色谱分离，该药物显示出明显的吸光度。验证遵循ICH Q2R1指南，证明了线性，准确性，精度（内部和时间间），检测极限（LOD），定量极限（LOQ）和鲁棒性的令人满意的结果。校准曲线在1000-5000 ng/band的浓度范围内线性，回归方程为y = 2.9501x + 3834.2，相关系数（R²）为0.9942。精确研究表明，日期和日期变化的较低％RSD值，确认可靠性。LOD和LOQ分别为1074.928 ng/lot和3257.54 ng/spot。恢复研究证明了该方法的准确性，在不同的尖峰水平下，恢复值的百分比接近100％。鲁棒性测试表明该方法对实验条件的较小，故意变化的弹性，在2％的可接受极限内恢复％。开发的HPTLC方法提供了一种简单，具有成本效益和可靠的手段，用于定量分析药品配方中的盐酸含Imeglimin。
Kainat Ramzan，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第9期，399-412 P. Ahire，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11、88-113页 sushma，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第8、3437- ... km。 Shveta Yadav，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第1期... M. Govardhan博士，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第3期，775-782 唾液 - 一种口腔癌和口腔疾病的诊断工具
阿尔茨海默氏病（AD）仍然是最具挑战性的神经退行性疾病之一，影响了全球数百万。尽管在理解其病理学，有效治疗和早期诊断方面取得了重大进展，仍然难以捉摸。本综述探讨了最新的治疗方法，包括靶向药物疗法，免疫疗法以及新颖的干预措施，例如基因编辑和神经刺激。此外，评论还研究了新兴的诊断工具，例如高级成像技术，生物标志物和AI驱动的诊断，它们正在推动早期检测的界限。通过研究这些进步以及临床应用中持续的挑战，本文强调了阿尔茨海默氏症研究中潜在的未来前景。当前知识的综合旨在全面了解阿尔茨海默氏症治疗和诊断的景观，强调需要继续创新和跨学科的合作来打击这种毁灭性疾病。
橙皮苷通过细胞凋亡和炎症信号介导机制抑制口腔癌细胞生长：体外和计算机模拟分析的证据
利用 MTT 测定法，揭示了橙皮苷的剂量依赖性细胞毒作用，显著的 IC50 值表明其对细胞增殖具有强效抑制作用。与这些发现 (p<0.05) 相辅相成的是，qRT-PCR 分析证明了橙皮苷对 KB 细胞系内关键分子靶标的调节影响。橙皮苷治疗导致 TNF- α 、白细胞介素-1β (IL-1- β )、IL- 6、活化 B 细胞的核因子 κ 轻链增强子 (NF- κ B) 和 B 细胞淋巴瘤 2 (Bcl-2) mRNA 表达水平显著降低 (p<0.05)，突出了其在细胞增殖、迁移和炎症过程中的抑制作用。同时，橙皮苷促进了 BAX mRNA 的表达 (p<0.05)，表明细胞死亡增加。分子对接模拟进一步揭示了橙皮苷和靶蛋白之间强大的结合亲和力，表明其有可能破坏口腔癌细胞的细胞功能和炎症信号通路。
口腔癌的分子发病机制——概述
在印度，口腔癌 (OC) 是最常见的恶性肿瘤，占所有癌症相关死亡人数的 50-70%，在亚洲国家发病率最高。尽管许多人不知道，但口腔癌是全球第六大致命恶性肿瘤。本文中的恶性肿瘤会影响口腔，特别是口腔粘膜 1 。在谈论与口腔癌相关的问题时，通常会引用“头颈癌”的研究，因为这种疾病与上消化道其他部位发生的鳞状细胞癌有许多相似之处，并且具有相似的危险因素。事实上，1973 年至 1987 年间，美国公共卫生服务登记处国家癌症研究所的 SEER（监测、流行病学和最终结果）项目报告的所有口咽恶性肿瘤中，95% 以上都是鳞状细胞癌，唾液腺、牙龈、鼻咽、鼻腔和鼻窦病变除外 2 。
探索与癌症相关的降孔的背景下口腔癌感染与口腔外因子之间的潜在联系
口腔漏洞是指口臭起源于口腔外部，例如上呼吸道或消化系统[40，41]。根据其不同的病因，可以将口腔症的分类分为三个主要类别：•上呼吸道肿瘤：通常是由呼吸道感染，鼻腔后滴水，慢性鼻窦炎或扁桃体炎症引起的。•胃肠道造口症：由消化系统疾病（例如胃食管反流疾病（GERD），胃炎，溃疡和结肠发酵引起的）。•全身性晕害：由肝脏衰竭，肾衰竭和某些类型的癌症等疾病引起。可以将这些分类为以下类别：•呼吸液晕症：这种类型的呼吸道中发生的呼吸道发展，与呼吸系统疾病有关，包括鼻窦炎，支气管炎和肺炎。呼吸道对细菌及其副产品的崩溃是引起进攻气味的原因[42]。•胃肠道造口症是一种口臭，与胃炎，胃食管反流疾病（GERD）和幽门螺杆菌感染有关。在胃中食物分解过程中，挥发性硫化合物（VSC）的产生是气味发射的原因。方括号围绕数字[43]。•肾脏口腔症是一种疾病，其特征是肾衰竭引起的恶臭和体内尿毒症毒素的积累。这种气味的一个具体描述是其特征性的可变气味。用户的文本是[44]。•几种化合物的分解，例如甲醛和醛，这些化合物与糖尿病和肝病等疾病有关，会导致代谢降孔[45]。
DOI:10.31557/APJCP.2024.25.6.2069 针对口腔癌：植物化学物质与致癌分子标记物的计算机对接研究
口腔癌变是一个多方面的复杂过程，其中调节正常细胞生理的信号转导通路内的遗传事件发生定性或定量改变 [1]。口腔鳞状细胞癌 (OSCC) 是最常见的口腔癌，占口腔所有恶性肿瘤的 80-90%。美国国家癌症研究所 (NCI) 发布的流行病学数据表明，OCSCC 的总体 5 年生存率为 63%，范围从早期的 83% 到晚期的 38%。在口腔癌中，某些分子靶点已被确定为疾病进展中的重要因素。两个这样的例子是 Cyclin D 和 PI3k-RAS 结合蛋白的异常，这有助于控制细胞周期。这些靶点非常重要，因为它们可以改变肿瘤的生长和扩散方式。为了做出新的分子治疗和化疗选择，我们需要充分了解这些分子靶点 [2]。细胞周期蛋白依赖性激酶 (CDK) 是保守的丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶家族之一，对于维持体内平衡和调节细胞至关重要