位于小鼠大脑皮层中的原生质星形胶质细胞(PRA)紧密并置,在成人阶段形成了明显连续的三维基质。到目前为止,没有免疫染色策略可以将它们单一单一的策略和在成熟动物和皮质生成过程中的形态进行分割。皮质PRA起源于背胸膜中的祖细胞,可以轻松地使用整合载体的子宫电穿孔来靶向。这里提出了一项方案,该方案将这些细胞用可抑制基因组融合的颜色(魔术)标记策略标记,该策略依赖于PiggyBac/ tol2换位和CRE/ LOX重组以随机表达明显的荧光蛋白(蓝色,氰基,黄色和红色),以特定于特异性的亚细胞界面。这种多色命运映射策略使在胶片发生开始之前与颜色标记物的结合可以标记附近的皮质祖细胞,并跟踪其后代,包括星形胶质细胞,从胚胎到各个细胞水平的成人阶段。半parse标记通过调整电穿孔矢量的浓度和颜色对比度的浓度,该颜色可通过多种基因组整合的颜色标记(魔术标记或MM)提供,使星体胶质细胞个性化并将其领土和复杂的形态单一单一单一单一单独化。是一个全面的实验工作流程,包括电穿孔程序的详细信息,通过共聚焦显微镜进行多通道图像堆栈以及计算机辅助的三维分割,这将使实验者能够评估单个PRA的体积和形态。总而言之,魔术标记的电穿孔提供了一种方便的方法,可以单独标记许多星形胶质细胞并在不同的发育阶段访问其解剖特征。该技术对于分析各种小鼠模型中的皮质星形胶质细胞形态特性将是有用的,而无需诉诸于具有转基因报告基因的复杂杂交。
玻璃状细胞癌是一个极为罕见的实体,发生在所有宫颈癌病例的1%至2%中,影响倾向更大的年轻女性,与较差的前进和远处转移有关。它与高危人乳头瘤病毒(血清型16、18和31)的存在密切相关,并且在组织学上表现为地面玻璃细胞,具有巨大的颗粒和密集的染色质的细胞质,具有较大的核和大核和突起的核仁。我们出示了一名51岁的女性,她在FIGO IB1中被诊断出患有子宫颈的玻璃细胞癌(在世界卫生组织的最新版本肿瘤分类之前),该阶段IB1进行了治疗,该阶段是通过根部性的子宫切除术和双侧骨盆淋巴结剖分进行的,其病理学结果显示了该阴道上三分之二的渗透率,使cagia的渗透率更改为Figo I I I i ia crign conding figo i。她接受了辅助放疗/化学疗法,并具有良好的反应,随后的对照没有复发的迹象,目前还活着。
1索邦大学医院托管医院的妇产科和生殖医学系,法国75020,巴黎75020; yohann.dabi@gmail.com(y.d。); cyril.touboul@gmail.com(c.t.); Anne.puchar@aphp.fr(A.P。); emile.darai@aphp.fr(E.D。)2临床研究小组(RCM)巴黎6:子宫内膜异位专家中心(C3E),索邦大学(RCM6 C3E SU),75020巴黎,法国,法国3癌症生物学和治疗学,Saint-Antoine Research Center(CRSA),Sorbonne University,Sorbonne University,Sorbonne Universiti 69003法国里昂; stephane@ziwig.com 5巴黎脑部ICM脑部ICM,索邦大学,Inserm U1127,CNRS UMR 7225,AP-HP-HP-HPITAL PITII piti piti piti-salpê-Salpê分类,75013 Paris,法国,法国; ludmila.jornea@icm-institte.org 6 Gentoyping和测序核心设施,Igenseq,大脑研究所和Marrowépinipini,ICM,iCm,h。piti piti piti-salpê-sallp sort,47-83 Boulevard de l'h h华pital pital,75013 Paris,75013 Paris,75013 Paris,france,France; delphine.boutiller@icm-institut.org *通信:sofifane.bendifallah@aphp.fr;这样的。: +33-1-56-01-73-18
摘要cérvix癌症是发展中国家女性最常见的肿瘤中之一。 div>通过疫苗接种烟乳头瘤病毒以及通过筛查程序的早期检测来降低其主要预防率的心理案例。 div>一旦开发,治疗就取决于体育场。 div>手术(子宫切除术或特定病例切除术)尤其是在初始阶段。 div>在初始阶段,手术后中间或高复发的风险中,还表明了放疗(外部和近距离放射治疗);在局部晚期疾病中,在两种情况下,有或不与化学疗法兼容。 div>化学疗法是晚期疾病的基本治疗方法,以及在某些本地晚期病例中,例如化学疗法之前的诱导。 div>添加到化学疗法中的贝伐单抗已显示出可改善晚期疾病生存率。 div>最近,在证明生存益处后,已将免疫疗法纳入了局部晚期和晚期疾病中。 div>
在美国的34个州和加拿大的4个省份不可避免地扩展(5)。CWD首次出现在挪威的野生驯鹿(Rangifer Tarandus),此后不久,在2 Moose(Alces Alces Alces)中出现。作为挪威广泛的监视计划的一部分,研究人员已经认同21驯鹿,13个驼鹿和3只红鹿(Cervus Elaphus),被CWD感染。在欧洲有一个野生驯鹿或驼鹿的国家 /地区进行了为期3年的活动计划,该计划在芬兰的3 Muose和瑞典的4 Muose中揭示了CWD。尚不清楚在Eu-Rope中鉴定出的CWD疾病的起源。越来越多的数据表明,北欧病例中发现的prion菌菌株与北美的病毒菌株(6-8)不同。在驯鹿中发现的菌株与北美的菌株在PRP SC的分配方面与北美菌株非常相似,首先是淋巴系统中的,后来在大脑中,以及自然宿主中具有传染性的特征。然而,在欧洲驯鹿中发现的CWD菌株与北美的CWD并不相同(9,10)。此外,与北美菌株相比,北欧国家的驼鹿的CWD菌株表现出很大的差异。那些在挪威,芬兰和瑞典具有零星地理分布的驼鹿,具有以前没有记录的独特特征,并提出了它们的感染为零星的CWD(11)。此外,搜索者已经观察到了单个驼鹿分离株之间的PRP SC和应变变化(9、10、12、13)。在银行田鼠和表达子宫颈PRP的转基因小鼠中的传播研究表明,驼鹿中的CWD Prions显然与挪威驯鹿和所研究的北美分离株的CWD Prions显然有所不同。搜索者研究受CWD影响的驼鹿并使用传统的免疫探测测试(Elisa,Western
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一,对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是,传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序,这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现,机器学习(ML)已成为一种变革性方法,提供了强大的工具来分析大型数据集,识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架,利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性,例如患者人口统计学,肿瘤特征,遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值,标准化数据并降低维度的预处理技术,以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法,利用支持向量机(SVM),随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施,以进行稳健分类,而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外,具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的,以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡,患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展,准确的解决方案,以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外,它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力,从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距,这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长,为早期癌症检测的进步铺平了道路,并改善了患者护理结果。
• 年龄增长 • 月经初潮早 (<12) 和绝经晚 (>55) • 无对抗雌激素 (例如,仅雌激素 HRT、月经稀发 / PCOS) • 他莫昔芬 – 绝经后妇女的风险增加,增加约 1% (雌激素激动剂对子宫内膜的作用) • 林奇综合症 (罕见,影响约 1/400 人 – 女性一生中患 EC 的风险为 40%,卵巢癌的风险为 12%) • 肥胖 (由于脂肪细胞将肾上腺雄激素在外周芳香化为雌激素而导致的高雌激素状态)
1 保利-卡尔梅特研究所免疫监测部,13009 马赛,法国; roussetrouvieres@ipc.unicancer.fr (SR-R.); rochigneuxp@ipc.unicancer.fr(公关); anne-sophie.chretien@inserm.fr (A.-SC); stephane.fattori@inserm.fr (SF); laurent.gorvel@inserm.fr (LG); ambaudiee@ipc.unicancer.fr (EL); daniel.olive@inserm.fr (DO) 2 法国马赛保利卡尔梅特研究所外科肿瘤学系,13009 3 预测肿瘤学实验室,CRCM,Inserm U1068,CNRS U7258,保利卡尔梅特研究所,艾克斯马赛大学,13009 马赛,法国 4 法国马赛保利卡尔梅特研究所医学肿瘤学系,13009 马赛,法国;provansalm@ipc.unicancer.fr 5 法国马赛保利卡尔梅特研究所免疫与癌症团队,Inserm U1068,CNRS U7258,CRCM,艾克斯马赛大学,13009 马赛,法国* 通信地址:sabatierr@ipc.unicancer.fr;电话:+33-4-9122-3537