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学术医疗中心银屑病患者使用多种生物制剂的相关因素及生物制剂生存期回顾
背景：尽管在 III 期试验中生物制剂 (PsO) 疗效显著，但随着时间的推移，生物制剂可能会失去疗效。与疗效丧失相关的因素尚未完全阐明。目的：我们旨在确定使用多种生物制剂的 PsO 患者与使用 1 种生物制剂的患者的相关因素。我们还查阅了比较不同生物制剂治疗 PsO 生存率的文献。方法：我们检查了 2006 年至 2020 年期间加州大学旧金山分校 222 名银屑病患者的临床数据，其中 51 名报告使用了 3 种或更多种生物制剂，171 名报告在纳入研究数据库时仅使用了一种生物制剂。本研究已获得加州大学旧金山分校的 IRB 批准（编号为 10-02830），所有受试者均提供了书面知情同意书。我们进行了单变量和多变量回归分析，以确定与多种生物制剂使用相关的重要人口统计学特征、临床特征和合并症。我们对比较 1、2 和 5 年银屑病生物制剂生存率以及单一生物制剂失败相关因素的研究进行了文献综述。结果：在单变量分析中，PsO 持续时间、臀裂处 PsO 的初始表现、红皮病型银屑病和痤疮与使用 3 种或更多种生物制剂有关。在多变量分析中，PsO、红皮病型银屑病和痤疮的持续时间仍然显著。我们对生物制剂生存率的回顾揭示了不同生物制剂类别的差异。结论：我们确定了与 PsO 中多种生物制剂使用相关的新因素。需要在该领域进一步研究以实现精准医疗方法。
抑制 DNA 甲基化和 RNA 编辑可上调免疫原性 RNA，从而改变肿瘤微环境并延长卵巢癌患者的生存期
摘要 背景 卵巢癌 (OC) 是女性第五大致命癌症，迫切需要新型疗法。临床前研究表明，DNA 甲基转移酶抑制剂 (DNMTis) 可以逆转 OC 中的免疫抑制肿瘤微环境。抑制 DNA 甲基转移酶可激活双链 (ds)RNA 的转录，包括转座因子。这些 dsRNA 激活细胞质中的传感器并触发 I 型干扰素 (IFN) 信号传导，招募宿主免疫细胞杀死肿瘤细胞。腺苷脱氨酶 1 (ADAR1) 由 IFN 信号传导诱导，并通过 A 到 I 核苷酸变化编辑哺乳动物 dsRNA，这在测序数据中读取为 A 到 G 的变化。这些编辑后的 dsRNA 无法被 dsRNA 传感器感知，因此 ADAR1 在负反馈回路中抑制 I 型 IFN 反应。我们假设减少 ADAR1 编辑将增强 DNMTi 诱导的免疫反应。方法用 DNMTi 体外处理人类 OC 细胞系，然后进行 RNA 测序以测量 RNA 编辑。Adar1 在 ID8 Trp53 -/- 小鼠 OC 细胞中被稳定敲低。用模拟或 DNMTi 处理测试对照细胞 (shGFP) 或 shAdar1 细胞。使用流式细胞术对肿瘤浸润免疫细胞进行免疫表型分析，并分析细胞培养上清液中分泌的趋化因子/细胞因子。给小鼠注射同源 shAdar1 ID8 Trp53 -/- 细胞并用四氢尿苷/DNMTi 处理，同时每 3 天给予抗干扰素 α 和 β 受体 1、抗 CD8 或抗 NK1.1 抗体。结果我们表明，在体外 DNMTi 处理后，ADAR1 会编辑人类 OC 细胞系中的转座因子。与单独干扰相比，将 ADAR1 敲低与 DNMTi 相结合可显著增加促炎性细胞因子/趋化因子的产生和对 IFN- β 的敏感性。此外，DNMTi 治疗和 Adar1 缺失可减轻肿瘤负担并延长 OC 免疫功能正常的小鼠模型的生存期。将 Adar1 缺失和 DNMTi 相结合可引发最强大的抗肿瘤反应，并通过增加 CD8+ T 细胞的募集和激活来改变免疫微环境。
ribociclib 联合氟维司群对晚期乳腺癌治疗总生存期的影响 — 最新 MONALEESA-3 结果
用于治疗ER+/HER2-乳腺癌患者的药物包括abemaciclib、palbociclib和ribociclib。Ribociclib是一种高选择性CDK4/6抑制剂，临床前研究表明其对实体瘤（包括ER+/HER2-晚期乳腺癌）有高活性[9]。人体体外和体内研究表明，它在肝脏中代谢（主要通过CYP3A4）。Ribociclib及其代谢物主要经粪便排泄，少量经肾脏排泄。已进行了三项III期研究，旨在确认ribociclib在治疗晚期乳腺癌患者中的有效性。第一项是III期MONALEESA-2研究，患者为激素依赖型HER2阴性晚期乳腺癌患者，由于病情进展，这些患者此前未接受过全身治疗[10]。该研究招募了 668 名患者，随机分配接受ribociclib联合来曲唑治疗或来曲唑单药治疗。主要终点是无进展生存期，ribociclib 组的无进展生存期明显更长；18 个月 PFS 率为 63% [95% CI (置信区间) 54.6–70.3]，安慰剂组为 42.2%，95% CI 为 34.8–49.5，安慰剂组的中位 PFS 为 14.7 个月（95% CI 13.0–16.5）（实验组中位 OS 未达到）。在更新的分析中，经过中位 26.4 个月的随访，实验组的中位 PFS 为 25.3 个月，对照组为 16 个月，风险比 (HR) 为 0.568； 95% CI 0.457–0.704；p = 9.63 × 10 –8 [11]。研究表明，作为次要终点的总生存期 (OS) 有所改善。在 2021 年欧洲肿瘤内科学会 (ESMO) 大会上，研究人员展示了最新的研究结果，结果显示联合治疗组的 OS 有所延长；中位数分别为 63.9 个月 vs. 51.4 个月 (HR 0.76；95% CI 0.63–0.93；p = 0.004) [12]。这是一项出色的观察结果，表明晚期乳腺癌患者可以存活 5 年以上。另一方面，MONALEESA-7 研究是第一项使用 CDK4/6 抑制剂的 III 期研究，仅招募绝经前或围绝经期患者 [13]。该研究纳入了 672 名患者，他们可接受激素治疗或化疗作为新疗法或辅助疗法，以及一线化疗治疗晚期疾病。患者接受瑞博西尼与他莫昔芬或芳香化酶抑制剂（来曲唑或阿那曲唑）和戈舍瑞林联合治疗，或对照组单独接受激素治疗。主要终点是 PFS，瑞博西尼组的中位 PFS 为 23.8 个月，而安慰剂组为 13 个月（HR 0.55；95% CI 0.44–0.69；p < 0.0001）。MONALEESA-7 研究中关于将瑞博西尼添加到激素治疗中的首批数据显示，与激素治疗相比，OS 显著增加
CT 体积测定与 RECIST 在预测胃癌肝转移治疗反应和总生存期方面的比较
图 1. 使用半自动量化技术对肝转移瘤进行体积测量的图像。AF。一例 57 岁男性胃癌肝转移瘤根据体积标准获得部分缓解的病例，其基线和第一次随访时门静脉期获得的 CT 图像。三维体积重建前的手绘图像，箭头位于基线（A）和治疗后（B）。基线时，肝右叶的肿瘤体积为 24 cm 3（箭头，C）。治疗后，肿瘤体积减小至 7 cm 3 [靶病变总体积减少 71%；箭头位于 (D) ]。根据 RECIST，该患者被诊断为病情稳定[从 38 到 33 mm，靶病变最大直径减少 13%，箭头位于 (E)、(F) ]。GL。图中显示的是一例根据体积标准诊断的胃癌肝转移进展病例，患者为 70 岁女性，基线和首次随访时门静脉期获得的 CT 图像。三维重建前的手绘图像，箭头指向基线（G）和治疗后（H）。基线时，肝左叶肿瘤体积为 6 cm 3（箭头，I）。治疗后，肿瘤体积增加至 15 cm 3 [靶病变总体积增加 150%；箭头指向 (J) ]。根据 RECIST，该患者被诊断为病情稳定[从 31 毫米到 34 毫米，靶病变最大直径增加 9.7%，箭头指向 (K) 和 (L) ]。RECIST = 实体肿瘤疗效评估标准
转移性 HER2 患者的生存期延长......
并且与非 IBC 相比临床结果更差，III 期疾病的中位生存期为 4.8 年，IV 期疾病的中位生存期为 2.3 年 [1]。此外，在确诊为 IBC 的患者中，与非 IBC 患者相比，新发转移性疾病的发生率更高（约 20% vs. 4%）[2]。因此，尽管 IBC 的发病率低，但却导致与乳腺癌相关的死亡人数不成比例。与所有乳腺癌一样，IBC 根据其雌激素受体 (ER)、孕激素受体 (PR) 和人表皮生长因子受体 2 (HER2) 状态进行分类。在 IBC 肿瘤中，HER2 阳性的患病率很高，约为 35%，而非 IBC 为 20% [2–4]。有趣的是，与 IBC 的其他亚型相比，HER2 阳性亚型的预后更有利 [2, 3]。在 IV 期 IBC 患者中，HER2 阳性患者的 5 年总生存率 (OS) 为 30% 至 45%，具体取决于激素受体 (HR)，即 ER 和 PR 状态，而 HR 阳性、HER2 阴性和三阴性 (ER/PR 和 HER2 阴性) IBC 患者分别为 35% 和 15% [4]。此外，与非 IBC 不同，HR 阳性似乎并没有为 HER2 阳性 IBC 患者带来额外的生存益处 [3, 4]。HER2 阳性转移性 IBC 的这些相对有利的结果归因于以 HER2 为靶向治疗方法的成功，以及过去十年中出现的大量新型抗 HER2 靶向药物。在这里，我们介绍了两例 HER2 阳性 IBC 患者，他们在诊断时存在内脏转移，并已存活超过 10 年。虽然这两个病例的病程都非常长，但其中一个病例证明了随着治疗方案的不断增加，可能带来的累积效益，而第二个病例则说明了患者从单一药物中获得的反应程度。
人工智能方法预测肝细胞癌总生存期
人工智能是指试图重现人类认知功能（如学习和解决问题）的计算机程序。机器学习最初是作为人工智能的一个分支而开发的，可以定义为创建预测模型和检测行为模式的算法。机器学习方法几乎广泛应用于医学的各个领域，现在也用于解决 HCC 知识空白领域，如致癌作用、筛查、非侵入性诊断、治疗后复发和治疗选择。提高预测 HCC 患者预后和生存的能力是巩固我们的知识和指导病例管理的重要一步。迄今为止，它在 HCC 中的研究相对不足，值得我们关注。
原始调查 | 肿瘤学 免疫疗法与使用 Defini 治疗的脑转移癌患者的生存期之间的关联
a 由于各组相互排斥，因此开发了三种不同的多变量分析模型。所有三种模型均根据诊断年龄、种族、医院类型、合并症评分和肿瘤类型进行了调整。化疗加免疫治疗模型还包括收入，而放化疗加免疫治疗模型则包括收入和诊断年份以及其他因素。