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基于癌症治疗
1 沙希德·贝赫什提医科大学植物化学研究中心，德黑兰，伊朗 2 健康科学学院，阿图罗·普拉特大学，Avda。 Arturo Prat 2120，伊基克 1110939，智利 3 东国大学生物技术与医学融合科学研究所，高阳市，韩国 4 中央农业大学园艺与林业学院收获后技术系，帕西加特，791102 阿鲁纳恰尔邦，印度 5 环境与可持续发展系，CSIR-矿物与材料技术研究所，布巴内斯瓦尔，751013 奥里萨邦，印度 6 应用微生物学，生物技术和纳米技术实验室，埃多大学 Iyamho，PMB 04 微生物学系，奥奇，埃多州，尼日利亚 7 心脏代谢研究组，生理学系，博文大学健康科学学院，伊沃，奥顺州，尼日利亚 8 植物生物学系，生物研究所，塔拉斯舍甫琴科国立大学，基辅 01033，乌克兰9 斯洛伐克农业大学植物生理学系，Nitra 94976，斯洛伐克 10 实验、诊断和专业医学系 - DIMES, Alma Mater Studiorum, University of Bologna, Via San Giacomo 14, 40126 Bologna, Italy 11 药用植物研究所“ Dr. Josif Pan č i ć ” , Tadeu š a Ko šć u š ka 1, 11000 Belgrade,塞尔维亚 12 葡萄牙波尔图大学医学院 13 葡萄牙波尔图大学健康研究与创新研究所 (i3S) 14 健康科学与技术研究与高级培训研究所 (CESPU), Rua Central de Gandra, 1317, 4585- 116 Gandra, PRD, 葡萄牙 15药用植物学，雅盖隆大学，医学院，Medyczna 9, 30-688 克拉科夫，波兰 16 卡拉奇大学国际化学和生物科学中心 HEJ 化学研究所，卡拉奇，巴基斯坦 17 沙希德贝赫什提医科大学药学院生药学和生物技术系，德黑兰，伊朗 18 法拉比哈萨克国立大学生物资源生物多样性系，阿拉木图，哈萨克斯坦 19 沙希德贝赫什提医科大学药学院药物化学系，德黑兰，伊朗 20 罗马尼亚蒂米什瓦拉“迈克尔一世国王”巴纳特农业科学和兽医学大学，蒂米什瓦拉，罗马尼亚 21 锡瓦斯共和大学理学院生物系，58140 锡瓦斯，土耳其 22 锡瓦斯共和报养蜂发展应用与研究中心大学，58140锡瓦斯，土耳其 23 克拉约瓦医药大学临床药学系，200349克拉约瓦，罗马尼亚
特刊|癌症
该系列是上一版的第二版，题为“慢性淋巴细胞白血病微环境的进步：支持性白血病/附属细胞相互作用以改善治疗反应的破坏”（https：////wwwwwww..mdpi.com/journal/cancers/cancers/cancers/special_iss_iss_issuse/16334M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34M34。越来越清楚的是，源自肿瘤细胞和微环境之间的串扰的刺激在慢性淋巴细胞性白血病（CLL） - 发病机理中具有关键作用。我们仍然需要更好地理解治疗衰竭的细胞内在和 - 效率的原因，并考虑到使用合并疗法的机会。今天，使用创新3D模型的Cll-肿瘤 - 微环境（TME）相互作用，模仿体内环境中更可靠和生理的肿瘤/辅助细胞，将进一步散发出新的光，并引起新的光线，并引起研究和临床目的。本期特刊涵盖了新的研究文章，并回顾了我们对CLL – TME串扰的了解，并突出了针对重塑原始微环境和增强当前疗法的优化的新型治疗方法。
特刊 - 癌症
靶向嵌合体（Protacs）是创新和令人兴奋的技术，在学术研究和制药行业中都迅速获得了吸引力。与旨在抑制或阻止有问题蛋白质活性的传统疗法不同，Protac通过降解蛋白质本身而起作用。这种独特的机制开辟了新的治疗可能性，尤其是对于以前无法使用常规抑制剂有效靶向的“不良”蛋白。，尽管他们承诺，但在Protacs可以完全过渡到临床使用之前，仍然存在一些挑战。对于本期特刊，我们邀请提交原始研究和审查文章，以探讨Protacs的最新进展。感兴趣的主题包括开发新的protac，它们在克服耐药性中的作用以及它们在各种疾病环境中的应用。我们也对专注于药物输送系统的研究特别感兴趣。提交的提交，强烈鼓励了癌症治疗和其他疾病的潜力。
癌症洞察
机器学习通过改变癌症的诊断和治疗方式，在医疗保健行业发挥了越来越重要的作用。通过分析患者数据，基因组数据和成像数据，机器学习算法可以确定将癌症患者与健康患者区分开的分子特征。可以通过分析这些数据源来准确检测和诊断癌症的生物标志物。此外，可以通过根据个体患者特征和癌症类型来确定最有效的治疗方法来开发个性化的癌症疗法。用于癌症生物标志物发现的某些机器学习技术包括深度学习和支持向量机，它们可以分别识别数据中的复杂模式并对数据进行分类以识别相关的生物标志物。将机器学习用于癌症生物标志物发现的好处很重要，包括更精确和个性化治疗，改善患者的结果以及改变癌症诊断和治疗的潜力。但是，将机器学习用于癌症生物标志物发现（例如数据收集和隐私问题）以及对更强大的计算资源的需求也存在挑战。本文探讨了机器学习在癌症生物标志物发现中的潜力，并认为该领域正在进行的研究有可能彻底改变癌症的诊断和治疗。未来的研究方向应集中于进一步开发机器学习算法以及有效的数据收集和隐私协议。
癌症免疫疗法：美国反对癌症
该课程是生物化学和分子生物学博士学位课程的一部分 - Bibim 2.0要参加课程，请在6月20日之前使用以下链接进行注册：https：//forms.gle/xwxnvu2csdcsd3t3tzubq9
癌症干细胞，染色体不稳定性和癌症免疫
癌症干细胞（CSC）是具有干细胞样性质的独特群群。他们被认为参与耐药性，潜在的治疗衰竭，治疗后肿瘤复发以及最终降低了癌症患者的总体存活率。可能导致CSC形成的因果因素之一是染色体不稳定性（CIN），这是一种动态事件，导致染色体的数值和结构变化。还建议CIN帮助维持CSC，有助于其异质性并促进其免疫逃生。然而，CIN在免疫系统调节肿瘤中的作用仍然是矛盾的。研究表明，它可以导致免疫系统的激活和抑制。以前的文献表明，CIN，CSC和癌症免疫（3C）相互作用并相互补充以创造肿瘤的环境。然而，这种相互作用的机制知之甚少。因此，在这篇评论文章中，已经尝试了解CIN，CSC三合会与肿瘤中的免疫反应与某些管理相同的途径之间相互作用的性质。理解上述可能是朝着完全治愈恶性疾病的积极步骤。