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提高癌症治疗的精准度：基因治疗和免疫调节在肿瘤学中的作用
基因疗法长期以来一直是治疗罕见病和遗传性疾病的基石，为曾经被认为无法治愈的疾病提供了有针对性的解决方案。随着该领域的发展，其变革潜力现已扩展到肿瘤学，个性化疗法可解决癌症的遗传和免疫相关复杂性。本综述重点介绍了创新的治疗策略，包括基因置换、基因沉默、溶瘤病毒疗法、CAR-T 细胞疗法和 CRISPR-Cas9 基因编辑，重点介绍它们在血液系统恶性肿瘤和实体瘤中的应用。CRISPR-Cas9 是精准医疗的革命性工具，可以精确编辑致癌突变，增强免疫反应并破坏肿瘤生长机制。此外，新兴方法针对铁死亡（一种受调控的铁依赖性细胞死亡形式），为选择性诱导耐药性癌症中的肿瘤细胞死亡提供了新的可能性。尽管取得了重大突破，但肿瘤异质性、免疫逃避和免疫抑制性肿瘤微环境 (TME) 等挑战仍然存在。为了克服这些障碍，人们正在探索新方法，例如双靶向、装甲 CAR-T 细胞以及与免疫检查点抑制剂和铁死亡诱导剂的联合疗法。此外，同种异体“现成” CAR-T 疗法的兴起提供了可扩展且更易于获得的治疗选择。监管环境正在不断发展以适应这些进步，美国的 RMAT（再生医学先进疗法）和欧洲的 ATMP（先进疗法药物）等框架正在快速批准基因疗法。然而，围绕基于 CRISPR 的基因编辑的伦理考虑（例如脱靶效应、种系编辑和确保公平获取）仍然处于最前沿，需要持续的伦理监督。脂质纳米颗粒 (LNP) 和外泌体等非病毒递送系统的进展正在提高基因疗法的安全性和有效性。通过将这些创新与联合疗法相结合并解决监管和道德问题，基因疗法将彻底改变癌症治疗，为血液系统肿瘤和实体肿瘤提供持久、有效和个性化的解决方案。
人工智能驱动的诊断：彻底改变医疗保健精准度
人工智能驱动的诊断代表了医疗保健领域的一项重大进步，解决了传统方法中长期存在的低效率和不准确性问题。通过利用尖端技术，医疗保健组织可以改善患者治疗效果、提高运营效率，并最终彻底改变医疗服务。随着这些技术的不断发展，人工智能在医疗保健诊断中的潜力将不断扩大，使精准医疗不再只是一种愿望，而成为现实。持续投资研发以及技术与医疗保健组织之间的战略伙伴关系将进一步为成功实施和将人工智能解决方案融入日常实践铺平道路。
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。