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人工智能在自然周期宫内授精和定时性交中的应用
目的：开发一种机器学习模型，用于预测自然周期中宫内授精或定时性交 (TI) 的排卵时间和最佳受精窗口。设计：一项回顾性队列研究。地点：一家大型体外受精单位。患者：2018 年至 2022 年间接受 2,467 次自然周期 - 冷冻胚胎移植周期的患者。干预措施：无。主要结果测量：预测实施授精或 TI 的最佳日期的准确性。结果：数据集被分成一个包括 1,864 个周期的训练集和 2 个测试集。在测试集中，排卵是通过专家意见或由 2 名独立的生育专家确定排卵日（“专家”）（496 个周期）或根据连续 2 天的超声检查之间主要卵泡的消失来确定的（“确定排卵”）（107 个周期）。训练了两种算法：一种是 NGBoost 机器学习模型，用于估计每个周期发生排卵的概率；一种是治疗管理算法，使用学习模型来确定最佳授精日或是否应进行另一次血液测试。最后一次测试的雌二醇孕酮和黄体生成素水平是该模型使用的最具影响力的特征。“确定排卵”和“专家”测试集的平均测试次数分别为 2.78 和 2.85。在“专家”组中，92.9% 的病例中，该算法正确预测了排卵并建议在第 1 天或第 2 天进行授精。在 2.9% 的病例中，该算法预测为“失误”，这意味着上次测试日已经是排卵日或以后，建议避免进行授精。在 4.2% 的病例中，该算法预测为“错误”，建议进行授精，但事实上应该在非最佳日期（0 或 3）进行。“确定排卵”组也有类似的结果。结论：据我们所知，这是第一项仅基于血液测试实施机器学习模型以高精度安排授精或 TI 的研究，这归因于算法能够整合多种因素而不是仅仅依赖黄体生成素激增。引入该模型的功能可能会提高排卵预测的准确性和效率，并增加受孕的机会。临床试验注册号：HMC-0008-21。（Fertil Steril 2023；120：1004 – 2023 年 12 月，美国生殖医学会。）本文最后提供西班牙语版本。
使用二氧化碳激光器的浅表性腹膜子宫内膜异位症蒸发：长期单中心体验
摘要：宿主免疫系统的稳态受到白细胞的调节，具有各种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体，以唤起稳态迁移或朝向炎症组织或病原体的炎症条件下免疫细胞的趋化性。免疫系统的失调导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。 在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。 keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。 在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。 为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。 将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。 已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。 此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们从Chembl和策划数据集检索到大麻素受体的跨测试趋化因子受体数据集。在从Chembl检索的大麻素受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。
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达沙替尼治疗卵巢、输卵管、腹膜或子宫内膜复发性透明细胞癌的 2 期研究:NRG 肿瘤学/妇科肿瘤学组研究 0283
妇科癌症的治疗历来都是根据其推测的起源部位，而不考虑其潜在的组织学 [1]。众所周知，初始表现、自然病史和治疗反应会因组织学亚型的不同而有很大差异 [2]。对这些癌症进行严格的病理学研究和公正的基因组分析，正在阐明这些不同恶性肿瘤的潜在生物学。妇科透明细胞癌 (CCC) 就是这样一种罕见的组织学亚型。与其他更常见的亚型相比，透明细胞组织学与化疗难治性和较差的生存率有关 [3, 4]。从流行病学角度来看，CCC 与子宫内膜异位症病史有关，无论其起源部位如何，都表现出相似的肿瘤基因组图谱 [5–7]。 CCC 以及子宫内膜异位症相关子宫内膜样癌的基因组研究发现，肿瘤抑制基因 AT 富集相互作用域蛋白 1A (ARID1A) 的体细胞突变发生率很高 [6]。ARID1A 基因编码 BAF250a (ARID1A)，该蛋白形成几种不同的 ATP 依赖性染色质重塑 SWItch/蔗糖不可发酵 (SWI/SNF) 蛋白复合物的亚基 [8]。SWI/SNF 复合物是一种表观遗传调节剂，在细胞凋亡过程中起着重要作用。
高级别子宫内膜间叶肉瘤
子宫内膜间质肉瘤 (ESS) 是一种罕见的妇科恶性肿瘤，起源于子宫内膜间质组织。ESS 仅占子宫恶性肿瘤的十分之一，根据核分裂分为低级别 (LGESS) 和高级别 (HGESS)。有趣的是，预后研究发现 ESS 预后与核分裂活动之间没有很强的相关性。未分化子宫肉瘤 (UUS) 代表一系列具有多种形态学、临床和预后特征的肿瘤，缺乏标准化的命名惯例。2014 年，世界卫生组织根据临床和病理属性将 ESS 分为 LGESS、HGESS 和 UUS。尽管 HGESS 罕见，但其预后不良和生存率低而闻名。由于其无症状表现和发病机制不明确，其早期检测很复杂，导致治疗方法存在争议。本文深入探讨了有关 HGESS 的最新研究进展。
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
回顾腹膜免疫在腹膜子宫内膜异位症和相关不孕症中的作用
子宫内膜异位症被定义为一种疾病，其中子宫内膜的腺体和基质会定期在子宫腔外生长并脱落。在生殖年龄的女性中高度普遍，最常见的临床表现是慢性骨盆疼痛和不育。子宫内膜异位症的发病机理可能是多因素，包括解剖学，免疫，炎症，激素（雌激素），氧化应激，遗传学，表观遗传学和环境的因素。通常有三种类型的子宫内膜疾病，即腹膜，卵巢和深层浸润。对于同一患者，可能会同时使用一种或多种类型。这些类型的不同表现表明它们每个人都有自己的病因。许多研究表明，从腹膜免疫监测中逃避子宫内膜细胞有助于建立和维持腹膜子宫内膜异位症，但对特定机制却尚不清楚。同样，与子宫内膜异位有关的不育症的分子机制尚未清楚地阐明。本综述试图确定腹膜免疫在腹膜子宫内膜异位症和相关不育症中的作用，尤其是在分子机制方面。
胎儿免疫的发展从子宫内到出生后不久，并发症可能是由于功能不当而引起的
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pembrolizumab用于先前治疗的子宫内膜，胆道，结直肠，胃或小型
最终指导草案 - 用于先前治疗的子宫内膜，胆道，结直肠，胃或小肠癌的pembrolizumab，具有高度卫星的不稳定性或不匹配修复缺陷，第10页
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