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急性淋巴细胞白血病的遗传星座
急性淋巴细胞白血病（ALL）是由多种复发遗传畸变的星座驱动的异质癌。样品骨髓的易感性可以轻松进入癌细胞，并可以深入探索所有驱动全部的遗传学。自然而然地使用了每个新的GE网络工具，所有人的遗传星座通常是第一个探索的边界。这些深度探索导致了所有遗传星座的详细图（图1），这是世界卫生组织造血和淋巴组织肿瘤分类的基础。从1960年代建立核分型和染色体带时，调查人员开始了这项60年的发现旅程。此发现始于异常的整个染色体拷贝数，称为非整倍性。多余的染色体> 50，也称为高二倍体，是最常见的驱动因素（图1）。易位，其中一块染色体被异常融合，导致发现费城（pH）染色体T（9; 22）/ bcr :: abl1 and t（1; 19）/ tcf3 :: pbx1。不会更改诸如t（12; 21）/ etv6 :: runx1之类的频带模式的易位花费更长的时间才能屈服。与此发现并行的是更好的治疗方法。通过更好的治疗方法，研究人员发现这些遗传驱动因素是预后的，即他们预测复发的风险。遗传亚型的这种预后价值产发了遗传风险分层，并最终以遗传驱动的治疗，例如添加伊马替尼和dasatinib对pH值的添加。2使用单然而，核型淋巴细胞的困难以及对许多不同诊断平台的需求，例如多种荧光原位杂交（FISH）探针，有限的广泛使用遗传分层。在2000年代，基因阵列诱人地承诺了一个平台来询问所有人的遗传驱动因素。基因ex Prassion微阵列同时测量了数以万计基因的表达lev els，它允许发现“新颖”亚型1（后来发现是DUX4亚型）和pH样亚型。
TP53 与急性髓系白血病
摘要：肿瘤抑制基因 TP53 的突变与急性髓系白血病 (AML) 的极差生存率有关。虽然它是癌症中最常见的突变基因，但只有 5-10% 的新生 AML 和 30% 的治疗相关 AML (t-AML) 中观察到了它的发生。TP53 突变是标准化疗反应不佳的预后标志，尤其是在 t-AML 和具有复杂细胞遗传学的 AML 中。鉴于对传统化疗的反应不佳，并且低甲基化干预措施只能适度改善结果，因此在这些情况下通常建议进行同种异体干细胞移植，尽管这种反应通常很短暂。尽管 p53 在整个癌症谱系中经常发生突变，但针对 p53 的治疗干预措施的开发缺乏进展和热情，迄今为止尚无任何获批的药物可以减轻 TP53 突变的影响。越来越多的证据表明，p53 突变体在功能和形式上与典型的 AML 病例不同，因此在细胞水平上表现出对治疗的不一致反应。了解这种病理生物学活动对于制定有效的治疗策略至关重要。本综述旨在全面了解 TP53 对造血系统的影响，描述其在肿瘤抑制中的不同程度的功能，并说明在 AML 管理中采用个性化治疗策略以针对不同类别的 p53 突变的必要性。
我如何首先治疗高风险急性淋巴细胞白血病
1.Gökbuget N 等人。血液2012；120：1868-76； 2.Gökbuget N 等人。血液 2017；130：139（摘要）； 3.Bassan R 等人。血液2009；113：4153-62； 4.Bassan R 等人。血癌杂志2014；4：e225； 5.Bassan R 等人。血液 2016；128：176（摘要）； 6. Ribera JM 等人。 J Clin Oncol 2014；32：1595-604； 7. Ribera JM 等人。 Blood 2019；134：826（摘要）； 8.Dhèdin N 等人。血液 2015；125：2486-96。
急性髓系白血病：综述
摘要 急性髓系白血病 (AML) 是髓系干细胞前体细胞（红细胞、血小板和 B 细胞和 T 细胞以外的白细胞）的恶性肿瘤。与其他恶性肿瘤一样，它是由导致肿瘤性改变和克隆增殖的基因变异引起的。AML 仍然是一种罕见的恶性肿瘤，每年仅占美国所有新癌症诊断的 1.2%，但它占所有诊断出的白血病的近三分之一。*在 20 世纪和 21 世纪初的大部分时间里，治疗模式没有改变，生存曲线几十年来一直停滞不前。最近我们对该疾病基因变异的理解发生了变化，导致了一些有希望的新疗法，希望未来能改善结果。下面我们将回顾 AML 的定义、诊断和分类，以及它们如何影响不断发展的 AML 治疗模式。
616.急性髓系白血病
复发是接受异基因造血干细胞移植 (HCT) 治疗 AML 患者的主要死因。减少复发的策略包括造血干细胞移植后针对白血病的维持疗法，但这些策略大多无效。GO (Mylotarg TM ) 是一种抗 CD33 抗体药物偶联物，获准用于 AML，但其使用受到肝毒性和对 CD33+ 正常血细胞的靶向、非肿瘤造血毒性的限制，导致严重的血细胞减少症，尤其是在造血干细胞移植后。Tremtelectogene empogeditemcel (trem-cel；以前称为 VOR33) 是一种造血干细胞和祖细胞产品，由匹配供体的 CD34+ 细胞制成，并通过 CRISPR/Cas9 基因编辑删除 CD33。Trem-cel 的开发是为了保护正常造血细胞免受 CD33 靶向疗法的影响，并允许专门针对残留的 CD33+ 白血病。
a-genome-crispr-cas9屏幕 - 急性 - 果仁糖 -
引言TAK-243（也称为MLN7243）是泛素样修饰的一类抑制剂，它激活酶1（UBA1），它催化了泛素偶联级联的第一步（1-3）。通过此casade，蛋白质底物用单或多泛素蛋白标记，以诱导其蛋白酶体降解或调节其功能（4，5）。此过程是通过多步酶反应执行的，从而以泛素激活酶（E1）的方式激活泛素，以ATP依赖性方式激活。此步骤之后是将活化的泛素从E1的催化半胱氨酸位点转移到一种同源泛素偶联E2酶（E2S）中的一种中的催化性半胱氨酸。然后将泛素通过E2S转移到蛋白质底物上，此步骤由泛素连接酶（E3S）促进。虽然UBA1是细胞中主要的泛素E1，但有30多个泛素E2和数百个泛素E3s以高度协调的和特异性的方式介导底物的ubiq-依比克化（6）。我们先前报道说，与正常造血细胞相比，急性髓性白血病（AML）细胞系和原发性患者样本更依赖于UBA1的活性，因此与UBA1抑制更易受关系（7）。uba1作为癌症的治疗靶标（8）。因此，我们在AML的临床前模型中评估了选择性UBA1抑制剂TAK-243，发现它在体外和体内表现出有效的抗血性活性（9，10）。类似的发现也有
基于机器学习的急性死亡率的预测
对化学物质的调节需要了解其对大量物种的毒理作用，这些物种传统上是通过体内测试获得的。最近为基于机器学习寻找替代方案的努力并没有集中于保证透明度，可比性和可重复性，这使得很难评估这些方法的优势和缺点。此外，还需要可比的基线表现。在这项研究中，我们在[Schür等人，《自然科学数据》，2023年提出的Adore“ T-F2F”挑战上训练了回归模型，以预测鱼类上有机化合物的LC50（致命浓度50），以LC50（致命浓度50）测量。我们训练了拉索，随机森林（RF），XGBOOST，高斯工艺（GP）回归模型，并发现了一系列稳定的方面，这些方面均稳定：（i）使用质量或摩尔浓度不会影响性能； （ii）性能仅微弱地取决于化学物质的分子代表，但（iii）强烈地依赖于数据的分解方式。总体而言，基于树的型号RF和XGBoost表现最好，我们能够预测log10转换的LC50，其根平方误差为0.90，这对应于原始LC50量表上的数量级。在本地一级，模型无法始终如一地准确地预测单个化学物质的毒性。对单个化学物质的预测主要受几种化学特性的影响，而分类特性未被模型充分捕获。我们讨论了这些挑战的技术和概念改进，以增强对环境危害评估的适用性。因此，这项工作展示了最先进的模型，并为监管整合的持续讨论做出了贡献。
基于机器学习的急性死亡率的预测
化学物质的调节需要了解其对大量目标物种的毒理作用。传统上，这些知识是通过体内测试获得的。最近为基于机器学习寻找替代方案的努力并没有集中于保证透明度，可比性和可重复性，这使得很难评估这些方法的优势和缺点。此外，还需要可比的基线表现。在这项研究中，我们在[Schür等人，《自然科学数据》，2023年提出的Adore“ T-F2F”挑战上训练了回归模型，以预测鱼类上有机化合物的LC50（致命浓度50），以LC50（致命浓度50）测量。我们训练了拉索，随机森林（RF），XGBOOST，高斯工艺（GP）回归模型，并发现了一系列稳定的方面，这些方面均稳定：（i）使用质量或摩尔浓度不会影响性能； （ii）性能仅微弱地取决于化学物质的表示方式，但（iii）强烈地取决于数据的分配方式。总体而言，基于树的型号RF和XGBoost表现最好，我们能够预测log10转换的LC50，其根平方误差为0.90，这对应于原始LC50量表上的数量级。在本地一级，模型无法准确预测单个化学物质的毒性。对单个化学物质的预测主要由几种化学性质，分类性状并未被模型充分捕获。因此，模型尚不适用于监管过程。尽管如此，这项工作有助于就如何将机器学习整合到监管过程中的持续讨论。
用于治疗急性缺血性中风
本指南中的建议代表了尼斯的观点，在仔细考虑可用的证据后到达。在行使判断力时，希望卫生专业人员将此指南充分考虑到患者的个人需求，偏好和价值观。在本指南中应用建议是由卫生专业人员及其患者酌情决定的，并且不超越医疗保健专业人员的责任，以便与患者和/或其护理人员或监护人或监护人协商，以做出适合个人患者情况的决定。
基于门诊的急性心力衰竭护理的有效性
摘要：确定寡聚受体（OAS）的分子构象及其对分子填料的影响对于理解其所得聚合物太阳能电池（PSC）的光伏性能至关重要，但尚未得到很好的研究。在此，我们合成了两个二聚体受体材料，dibp3f-se和dibp3f-s，它们分别通过硒和噻吩桥接了Y6衍生物的两个段。理论仿真以及实验1D和2D NMR光谱研究证明，两个二聚体都表现出除S-或U形的相对词以外的O形构象。值得注意的是，这种O形构象可能受到独特的“构象锁定”机制的控制，这是由于其在二聚体内的两个末端组之间的分子内π -π相互作用加剧而产生的。基于Dibp3F-SE的PSC提供的最大效率为18.09％，表现优于基于DIBP3F-S的细胞（16.11％），并且在基于OA的PSC的最高效率中排名。这项工作展示了一种轻松获得OA构象的方法，并突出了二聚体受体对高性能PSC的潜力。