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白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年12月27日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.12.26.630451 doi：Biorxiv Preprint
靶向KAT7抑制结直肠癌的进展
1。中国510280的南科尔大学朱吉安医院血液学系。 2。 广东免疫细胞疗法技术中心广州工程研究中心，广州，中国510280。 3。 癌症中心，南科伦大学（Dongguan People Hospital's Hospital of Southern医院第十属医院），位于中国523059，南科登大学，南科大大学。 4。 广东省级心脏功能和微循环的关键实验室，广州，510280，中国。 5。 dongguan临床癌症研究所，东圭恩肿瘤精确诊断和治疗的主要实验室，东瓜工程研究中心，创新硼药物和新颖的放射免疫药物，第十附属医院，南科伦大学（Dongguan Peopure Hospital）（Dongguan人民医院），中国523059，中国。 6。 中国523059的南科登大学，南医科大学的南部医科大学（东南医院）第十属分支机构医院。 7。 胃肠道手术系，广州公共医科大学第二附属医院，中国510280。中国510280的南科尔大学朱吉安医院血液学系。2。广东免疫细胞疗法技术中心广州工程研究中心，广州，中国510280。 3。 癌症中心，南科伦大学（Dongguan People Hospital's Hospital of Southern医院第十属医院），位于中国523059，南科登大学，南科大大学。 4。 广东省级心脏功能和微循环的关键实验室，广州，510280，中国。 5。 dongguan临床癌症研究所，东圭恩肿瘤精确诊断和治疗的主要实验室，东瓜工程研究中心，创新硼药物和新颖的放射免疫药物，第十附属医院，南科伦大学（Dongguan Peopure Hospital）（Dongguan人民医院），中国523059，中国。 6。 中国523059的南科登大学，南医科大学的南部医科大学（东南医院）第十属分支机构医院。 7。 胃肠道手术系，广州公共医科大学第二附属医院，中国510280。广东免疫细胞疗法技术中心广州工程研究中心，广州，中国510280。3。癌症中心，南科伦大学（Dongguan People Hospital's Hospital of Southern医院第十属医院），位于中国523059，南科登大学，南科大大学。4。广东省级心脏功能和微循环的关键实验室，广州，510280，中国。5。dongguan临床癌症研究所，东圭恩肿瘤精确诊断和治疗的主要实验室，东瓜工程研究中心，创新硼药物和新颖的放射免疫药物，第十附属医院，南科伦大学（Dongguan Peopure Hospital）（Dongguan人民医院），中国523059，中国。6。中国523059的南科登大学，南医科大学的南部医科大学（东南医院）第十属分支机构医院。7。胃肠道手术系，广州公共医科大学第二附属医院，中国510280。
人工智能在基于 MRI 的直肠癌分期中的作用：系统评价
多项研究探讨了人工智能 (AI) 在基于磁共振成像 (MRI) 的直肠癌 (RC) 分期中的应用，但仍然缺乏全面的评估。本系统评价旨在回顾 AI 模型在基于 MRI 的 RC 分期中的表现。对 PubMed 和 Embase 进行了搜索，从数据库建立之初到 2024 年 10 月，没有任何语言和年份限制。本评价纳入了前瞻性或回顾性研究，这些研究评估了 AI 模型（包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)）在基于 MRI 的 RC 分期中的诊断性能与任何比较器进行比较。绩效指标被视为结果。两名独立审阅者参与了研究的选择和数据提取，以限制偏见；任何分歧都通过相互协商或与第三位审阅者讨论解决。从数据库中共找到 716 条记录。其中，14 项研究（1.95%）最终被纳入本综述。这些研究发表于 2019 年至 2024 年之间。这些研究采用了各种 MRI 技术，并开发了多种 AI 模型。深度学习是最常见的。用于开发 AI 模型的 MRI 图像包括来自不同景观和系统的 T1 加权图像（14.28%）、T2 加权图像（85.71%）、扩散加权图像（42.85%）或这些图像的组合。这些模型是使用各种技术构建的，主要是深度学习，例如传统神经网络（28.57%）、深度学习重建（14.28%）、弱监督模型开发框架（7.12%）、深度神经网络（7.12%）、基于更快区域的 CNN（7.12%）、ResNet、基于深度学习的临床放射组学列线图（7.12%）、LASSO（7.12%）和随机森林分类器（7.12%）。所有使用单一类型图像或组合成像模式的模型在准确度、灵敏度、特异性、阳性似然比、阴性似然比和曲线下面积方面均表现出优于人工评估的性能，得分 >0.75。这被认为是良好的表现。目前的研究表明，基于 MRI 的 RC 分期 AI 模型表现出很高的性能，前景广阔。
分析结直肠的多基因分子面板...
简介：最常见的癌症之一结直肠癌（CRC）是全球主要的公共卫生问题，尤其是在西方国家。在波兰，无论是男性和女性，CRC都是一种癌症，发病率和死亡人数率很高，占据了第二–3 –3的位置。由于分子分析中的里程碑以及对分子途径的深入了解，现在可以进行个性化处理。下一代测序（NGS）技术可实现许多基因检测，因此可以鉴定患有癌症的突变的人。研究的目的：在当前的研究中，我们分析了≤50岁患者的CRC的分子研究。材料和方法：我们将没有事先放射和化学疗法的患者纳入纳入标准。我们与FFPE分离了DNA。我们使用了包含50个基因（700个扩增子）的Illumina热点癌面板。结果：年龄的中位数为43岁。女性比率为1：1。我们记录了以下突变频率：TP53 76％，APC 57％，KRAS 43％，NRAS 29％，SMAD4 9％，PIK3CA 14％和FBXW7 5％。我们注意到20％的患者的共发生APC/ KRAS/ TP53突变。结论：在86％的患者中发现了突变的共发生，最常见于2或3。IDH1仅在预后更好的患者中发现，而TP53，APC和KRAS突变的预后患者的发生频率更高。
针对 DR4、DR5 的结合 TRAIL 治疗结直肠癌：未来的发展方向？
摘要 TRAIL 或肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体一直是治疗致癌的化疗方法的主要前沿之一。尽管出现了 TRAIL 抗性癌细胞系，但它因其诱导细胞凋亡和为任何其他结合化疗药物提供特异性的独特特性而得到了广泛的研究。TRIAL 大大降低了剂量并增加了对癌细胞的特异性和靶向作用。它是癌细胞表面死亡受体 DR4 和 DR5 的特异性激动剂。正常细胞有更多的诱饵型死亡受体表达，这使得 TRAIL 对正常细胞的使用更安全。TRAIL-药物偶联系统由于其可能具有高协同潜力而一直受到关注，并可能为未来癌症特异性靶向治疗前沿打开大门。进行本项研究的目的是提供该分子与其他各种分子、RNA、配体和抗癌药物的不同结合的当前方案的简明扼要的汇总。此外，还介绍了 TRIAL 的可能输送系统，该系统可能具有重大的未来，以及这种特殊的癌症联合化疗方式的前景，尤其适用于结直肠癌。
BRAF 抑制剂在转移性结直肠癌中的应用及其耐药机制：文献综述
结直肠癌是目前最常见的肿瘤之一，是男性第三大常见肿瘤，女性第二大常见肿瘤 [1]。其在西方国家的发病率呈上升趋势，高达 70% 的 CRC 为散发性肿瘤，且与烟草、酒精、饮食、久坐的生活方式或肥胖等环境因素有关 [2]。全球范围内，结直肠癌占全球所有新发癌症病例的 11% [3]，其中高达四分之一在诊断时已出现远处转移。在其余四分之三可进行手术的患者中，近一半会在疾病过程中出现转移 [2]。因此，这带来了重大的医疗保健挑战。BRAF 原癌基因位于 7 号染色体上，由 18 个外显子组成 [2]。7% 的肿瘤存在该基因突变，其中大部分是黑色素瘤，其中高达 50% 的肿瘤存在 BRAF 突变 [4]。在转移性结直肠癌中，BRAF 突变频率徘徊在 12% 左右 [ 5 ]。转移性结直肠癌中的 BRAF 突变具有独立的预后价值，并与临床和生物学疾病特征有显著关联 [ 6 ]。这导致人们对 BRAF 突变的基因检测和针对它们的靶向治疗的开发越来越感兴趣。
C1ORF174在结直肠癌中的诊断和预后价值
摘要简介：结直肠癌（CRC）是致命的癌症之一，表明需要鉴定新的生物标志物以在早期阶段检测患者。RNA和microRNA测序，以鉴定差异表达的基因（DEG），然后在CRC患者中进行验证。方法：从631个样品中的全基因组RNA测序，包括398例患者和233例正常病例，从癌症基因组地图集（TCGA）中提取。使用deseq套件在R中鉴定了DEG。使用Kaplan -Meier分析评估生存分析以鉴定预后生物标志物。通过机器学习算法（例如深度学习，决策树和支持向量机）来确定预测性生物标志物。评估了生物学途径，蛋白质蛋白质相互作用（PPI），DEG的共表达以及DEG和临床数据之间的相关性。此外，使用Combioroc包装评估诊断标记。最后，CRC患者的实时PCR验证了候选TOPE评分基因。结果：生存分析揭示了五个新型的预后基因，包括KCNK13，C1ORF174，CLEC18A，SRRM5和GPR89A。39个上调，40个下调的基因和20个miRNA通过SVM检测到高精度和AUC。KRT20和FAM118A基因的上调以及LRAT和ProZ基因的下调在晚期阶段的系数最高。此外，我们的发现表明，三个miRNA（miR-19b-1，miR-326和miR-330）在晚期阶段上调。C1ORF174作为一种新基因。组合曲线分析表明，C1ORF174-AKAP4-DIRC1-SKIL-SCAN29A4的组合可以将其视为具有敏感性，特异性和AUC值0.90、0.94和0.92的诊断标记。结论：机器学习算法可用于识别与疾病发病机理有关的关键失调基因/miRNA，从而导致早期患者的检测。我们的数据还证明了C1ORF174在结直肠癌中的预后价值。
HEDIS MY2024提供商测量指南结直肠...
通过Medi-Cal。•临终关怀或使用临终关怀服务的成员被排除在此措施之外。•接受姑息治疗的成员被排除在此措施之外。•在测量年份中死亡的成员被排除在此措施之外。•患有大肠癌的成员被排除在此措施之外。•全结肠切除术的成员被排除在此措施之外。•美国预防服务工作队“建议在所有年龄较大的成年人中筛查结直肠癌
结直肠癌全基因组游离DNA片段长度分布的通道容量
此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 11 月 1 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.07.17.24310568 doi: medRxiv preprint