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人工智能在...领域的潜力
最复杂的机器学习形式涉及深度学习。这是一种神经网络，但具有许多预测结果的层。它已用于肿瘤学和放射学的准确诊断。此类模型中可能存在多个隐藏特征，由于当今的技术，这些特征可以更快地被发现。深度学习通常用于识别放射学中的癌变组织。4 它可以识别放射图像和放射组学中的潜在癌变病变，以检测肉眼看不见的临床相关数据。深度学习也用于语音识别。然而，这种类型的学习很复杂，超出了普通人类观察者的解释范围。人工智能 (AI) 在商业和社会等领域越来越普遍，现在也被用于医疗保健。人工智能技术有可能改变患者护理和管理医疗保健部门的行政流程。多项研究指出，人工智能在关键的医疗保健任务中表现优于人类，例如在诊断疾病、研究、发现肿瘤等方面。尽管如此，人们相信人工智能不会很快取代人类在医疗保健领域的地位。文章
AI在早期疾病检测和诊断中的作用。
癌症是全球死亡的主要原因，早期发现对于提高存活率至关重要。AI在最早的阶段（通常在症状表现出来）表现出巨大的希望。AI系统可以分析遗传数据，生物标志物和医学图像，以检测与癌变相关的模式。 例如，在乳腺癌中，已经对AI工具进行了训练，以识别乳房X线照片的细微变化，这些乳房X线照片表明存在肿瘤的存在，有时在它们通过传统筛查方法可检测的几年之前。 这种早期检测允许减少侵入性治疗，并显着改善患者的预后[3]。AI系统可以分析遗传数据，生物标志物和医学图像，以检测与癌变相关的模式。例如，在乳腺癌中，已经对AI工具进行了训练，以识别乳房X线照片的细微变化，这些乳房X线照片表明存在肿瘤的存在，有时在它们通过传统筛查方法可检测的几年之前。这种早期检测允许减少侵入性治疗，并显着改善患者的预后[3]。
阐明脂肪质量与肥胖相关（FTO）基因，生活方式和癌症之间的复杂相互作用
致癌过程是一个复杂的过程，起源于遗传，表观遗传和环境因素。最近的研究报道了通过不同的信号传导途径（例如mRNA N6-甲基腺苷（M6A）脱甲基化）通过不同的信号传导途径在癌变中具有潜在的关键作用。哺乳动物mRNA中最常见的内部修饰是M6A RNA甲基化，通过调节癌症相关的细胞过程具有显着的生物学功能。某些环境因素，例如体育活动和饮食摄入，可能会通过调节FTO基因表达来影响从事癌变的信号传导途径。此外，患有FTO基因多态性的人可能会受到癌症危险因素的影响，例如，FTO风险等位基因携带者可能需要更高的营养摄入量来预防癌症。为了获得FTO，生活方式和与癌症相关的途径相互作用的更深层次的观点，本综述旨在讨论与FTO基因和癌症相关的上游和下游途径。本研究讨论了FTO基因与各种癌症的相互作用的可能机制，并提供了影响FTO基因影响的生活方式因素，以及可能导致FTO基因对癌症的影响的下游途径。Adv Nutr 2022; 13：2406–2419。
咨询小组的报告建议...
在会议上，咨询小组审查了证据流组织的子组中的写作任务（即暴露表征，人类的癌症，实验动物中的癌症以及癌变机制）和剂类型（例如生物学剂，复杂的暴露，职业，药物，金属，颗粒和纤维，化学物质），以告知有关优先级建议的发展。亚组会议开发了草案，以进一步讨论和采用全体会议，其中提名是（i）人类暴露和（ii）对致癌性的证据或怀疑可能导致新的或修订的分类的证据或怀疑的证据。不建议使用不符合这些标准的代理进行评估。
DNA损伤响应相关的免疫激活签名预测对免疫检查点抑制剂的响应：从胃肠道癌分析到泛滥验证
1胃肠道癌和国家消化疾病临床研究中心的整体综合管理国家主要实验室，空军军事医科大学Xijing医院，中国710032； 2中国450003的郑州大学人民医院河南省人民医院肿瘤学系； 3西北大学生命科学学院，中国710069； 4人民解放军的73211，中国南京211800； 5中国西部西北大学医学院的资源生物学和生物技术的主要实验室，中国西北大学710069； 6 Shaanxi中医大学，第二临床医学系，西安712046，中国； 7肾脏癌和黑色素瘤部癌变和转化研究的主要实验室，北京大学癌症医院和研究所，北京100142，中国
喹啉衍生物作为抗...的概述
癌症是由单个细胞发展而来的，该细胞中控制生长和增殖的正常机制发生了改变。已知某些物质具有致癌风险，包括化学物质、环境因素和病毒。过度暴露在阳光下等环境因素会导致皮肤癌，而吸烟被广泛认为是导致肺癌的一个原因。病毒，包括人乳头瘤病毒 (HPV)、爱泼斯坦-巴尔病毒和乙型肝炎病毒，分别与宫颈癌、淋巴瘤和肝癌有关（Chisholm-Burns et al ., 2013）。参与致癌作用的主要基因有两类（致癌基因），即 Ras 基因和肿瘤抑制基因（抗癌基因），即 p53。如果它们发生突变，就会破坏正常的细胞功能，细胞就会癌变（Patrick, 2005）。
肝癌中 TGF 功能二元性的表观遗传控制
1 法国雷恩第一大学欧仁·马奎斯抗癌中心，法国国家健康与医学研究院，UMR_S 1242，COSS（化学，癌变应激信号），35042 雷恩，法国；bevantkevin@gmail.com（KB）；matthis.desoteux@univ-rennes1.fr（MD）2 埃及开罗大学国家癌症研究所癌症生物学系，开罗 11796，埃及；abdelhadynci@gmail.com 3 埃及开罗大学学生医院医学实验室部，开罗 11796，埃及；drsabrin2007@gmail.com 4 埃及米斯尔科技大学（MUST）应用健康科学技术学院医学实验室技术系，Al-Motamayez 区，十月六日邮政信箱 77，埃及* 通讯地址：ayman.metwally@must.edu.eg（AMM）； cedric.coulouarn@inserm.fr (CC) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
