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奶牛临床和亚临床子宫内膜炎的起源
参考：Bogado Pascottini Osvaldo，Leblanc Stephen J.，Gnemi Giovanni，Leroy Jo，Opsomer Geert。 166：2（2023），p。 R15-R24全文（发布者的DOI）：https：//doi.org/10.1530/rep-22-0452引用此参考：https：//hdl.handle.net/10067/10067/1983480151151151162162162162162162162162162162162162162162165141
Trodelvy®在子宫内膜癌患者中使用
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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。
子宫内膜异位症：疾病机制和健康差异
nr还为牛津大学人类遗传学中心工作，领导塞浦路斯妇女健康研究学会的科学委员会，是世界子宫内膜异位研究基金会的大使。ktz还为牛津大学人类遗传学中心工作，并且是世界子宫内膜异位研究基金会的委员会。
识别在机器人简单子宫切除术中使用子宫操纵器的关键预测因子：回顾性队列分析
子宫切除术是对子宫良性疾病的女性进行的最常见的外科手术，约占子宫切除术的90％（1）。在手术机器人之前，腹腔镜检查是唯一受到陡峭的学习曲线和对高级训练的需求的唯一最低侵入性选择。由于美国食品药品监督管理局于2005年批准了DA Vinci机器人（直觉手术），因此机器人技术的进步大大增加了其在妇科手术中的使用。目前，机器人简单子宫切除术（RSH）现在是美国最常见的机器人妇科手术（2，3）。与剖腹手术或腹腔镜检查相比，机器人手术的最大优势是人力资源的节省。RSH的设备每次手术的设备比总腹腔镜子宫切除术（TLH）稍贵，但是执行45个或更多的RSH程序比TLH更具成本效率（4，5）。使用子宫操纵剂的使用已经很好地确定，很明显，子宫操纵剂是手术期间最简单处理子宫的方法（6）。据报道， TLH没有子宫操纵器可减少手术时间和骨盆助手的需求（7）。 但是，很少有研究检查RSH是否需要操纵器。 在这项研究中，我们的目的是回顾性地比较有或没有操纵器的RSH案例，并确定术中使用操作剂的预测因素。TLH没有子宫操纵器可减少手术时间和骨盆助手的需求（7）。但是，很少有研究检查RSH是否需要操纵器。在这项研究中，我们的目的是回顾性地比较有或没有操纵器的RSH案例，并确定术中使用操作剂的预测因素。
2024; 15(10): 2948-2959. doi: 10.7150/jca.92201 研究论文建立子宫体子宫内膜癌的预后模型并预测
背景：子宫体子宫内膜癌 (UCEC) 是子宫内最常见的癌症类型，具体起源于子宫内膜，即子宫内膜。程序性细胞死亡 (PCD) 是一个高度受调控的过程，可消除体内受损、老化或不需要的细胞。PCD 通路失调可导致各种癌症的形成和进展，包括 UCEC。方法：十四种 PCD 通路（自噬依赖性细胞死亡、碱凋亡、细胞凋亡、杯凋亡、内细胞死亡、铁凋亡、免疫原性细胞死亡、溶酶体依赖性细胞死亡、MPT 驱动的坏死、坏死性凋亡、网状细胞死亡、氧化凋亡、单核细胞死亡和焦亡）参与了预后特征的构建。该模型使用来自 TCGA-UCEC 的数据进行训练和测试，并使用 GSE119041 数据集进行验证。结果：建立了12个基因的PCD特征（DRAM1、ELAPOR1、MAPT、TRIM58、UCHL1、CDKN2A、CYFIP2、AKT2、LINC00618、TTPA、TRIM46和NOS2），并在独立数据集中进行了验证。具有高PCD评分（PCDS）的UCEC患者预后较差。此外，通过多种方法发现PCDS与免疫相关细胞和关键肿瘤微环境成分相关。观察发现，具有高PCD评分的UCEC患者可能无法从免疫治疗中受益，但某些化疗药物如硼替佐米可能会有用。结论：总之，通过全面分析不同的细胞死亡模式建立了一种新颖的PCD模型。该模型准确预测了UCEC的临床预后和药物敏感性。研究结果表明，PCD特征可以作为评估UCEC患者预后和指导治疗决策的有力工具。
英国子宫内膜异位症战略，2021 – 2025 年
我们是英国领先的为所有子宫内膜异位症患者提供帮助的慈善机构，我们致力于确保每个人都能得到及时诊断和最佳治疗与支持。我们致力于打破获取信息的障碍——无论是信息、治疗还是支持——无论子宫内膜异位症对人们的生活造成何种影响。我们是子宫内膜异位症患者的有力代言人，推动着英国各地的护理标准提高。我们在整个社区中协作领导，为所有受此疾病影响的人提供信息、赋权和倡导。子宫内膜异位症社区是我们所有工作的核心，我们努力支持和代表所有经历者。我们努力为每个子宫内膜异位症患者带来改变，结束对慢性月经相关疼痛的正常忽视，并提高公众对子宫内膜异位症的认识。为什么需要我们
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？
子宫内膜癌的 EphA2 和 HDAC 靶向联合治疗
1 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心妇科肿瘤学和生殖医学系，美国德克萨斯州休斯顿 77030；rjoseph7@mdanderson.org（RJ）；santy2407@gmail.com（SKD）；sumamaheswaran@mdanderson.org（SU）；lsmangala@mdanderson.org（LSM）；ebayraktar@mdanderson.org（EB）；wyutuandr@gmail.com（YW）；yliu32@mdanderson.org（YL）；mkim3@mdanderson.org（MSK）；scorvigno@mdanderson.org（SC）；fosterki13@gmail.com（KF）；phanjra@mdanderson.org（PH）；tvu9@mdanderson.org（TCV）；mamur@utexas.edu（MAC）； swestin@mdanderson.org (SNW) 2 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心 UTHealth 休斯顿生物医学科学研究生院，美国德克萨斯州休斯顿 77030 3 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心实验治疗学系，美国德克萨斯州休斯顿 77030；crodriguez2@mdanderson.org (CR-A.)；pamero@mdanderson.org (PA)；glopez@mdanderson.org (GL-B.) 4 高通量研究和筛选中心，转化癌症研究中心，德克萨斯 A&M 健康科学中心，生物科学与技术研究所，美国德克萨斯州休斯顿 77030；nnguyen@tamu.edu (NN)；repowell@tamu.edu (RTP)；msobieski@tamu.edu (MS)； cstephan@ibt.tamhsc.edu (CS) * 通讯地址：asood@mdanderson.org；电话：+1-713-745-5266 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。‡ 当前地址：印度国家动物生物技术研究所，海得拉巴 500029。