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World File Search System胶质瘤
外泌体对胶质瘤的双重作用
胶质瘤是一种常见的癌症，会影响中枢神经系统。尽管有标准化的治疗方案，包括手术切除、同步放疗和辅助替莫唑胺 (TMZ) 治疗，但胶质瘤患者的预后通常不容乐观。外泌体充当细胞间通讯的载体，有助于组织修复、免疫调节和将代谢货物转移到受体细胞。然而，异常物质的传输也会导致癌症、代谢疾病和神经退行性疾病等病理状态。肿瘤学外泌体研究领域取得了重大进展，外泌体被确定为肿瘤细胞增殖、迁移和侵袭以及血管生成和耐药性的动态调节剂。外泌体的细胞毒性可以忽略不计，免疫原性低，体积小，使其成为胶质瘤的理想治疗候选药物。这篇全面的综述讨论了外泌体在胶质瘤中的双重作用，重点介绍了它们在促进耐药性方面的作用。此外，还详细讨论了外泌体在胶质瘤治疗中的临床应用和目前的局限性。
高级神经胶质瘤（HGG） - 简短信息
•试用HGG 2013：自2018年7月以来，新近被诊断出患有高级神经胶质瘤（级别IV神经胶质瘤，偏花胶质细胞瘤III级）的儿童和青少年，可以将其招募到这项试验中。HIT-HGG 2013代表了HIT-HGG 2007试验的随后研究，该试验已在2016年底之前封闭，目前正在分析。整个德国，瑞士，奥地利和比利时的童年癌症中心都参加了这项试验。德国试验中心位于大学医院Göttingen大学医院儿科肿瘤学/血液学系（首席研究员：医学博士。Christof Kramm）。请注意：从2023年底开始，没有进一步的患者接受审判！
高级别胶质瘤的治疗进展
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神经胶质瘤手术后的脑梗塞
抽象背景患病率，放射学特征和神经胶质瘤手术后周围梗死的危险因素没有太多研究。在这项研究中，我们评估了周围梗塞的形状，体积和患病率，并研究了相关因素。在一项前瞻性单中心队列研究中的方法，我们纳入了2007年1月至2018年12月从事弥漫性神经胶质瘤的所有成年患者。使用早期术后MRI图像进行了术后梗塞，并评估了术后梗塞的体积，形状和位置。创建了肿瘤分布和梗塞分布的热图。539个操作中238个（44％）的MRI结果显示出与操作腔有关的限制扩散，被解释为术后梗塞。是边缘形的86（36％），103（43％）为扇形，40（17％）是边缘和扇形形的组合，远程梗塞是远程梗塞。中值梗塞体积为1.7 cm 3（IQR 0.7-4.3，范围0.1-67.1）。如果肿瘤位于颞叶，并且地图在脑室流域区域显示更多的梗塞，则梗塞更为常见。扇形形状的梗塞在已知的脑血管性疾病患者中经常出现（47.6％vs. 25.5％，p = 0.024）。梗塞体积与肿瘤体积（r = 0.267，p <0.001）与梗塞体积和围手术期出血（r = 0.176，p = 0.014）之间存在正相关。此外，年龄和较大的梗塞体积之间存在显着的正相关（r = 0.193，p = 0.003）。梗塞率和梗塞量在各个外科医生之间有所不同，p = 0.037（范围32-72％）和p = 0.026。在本研究中得出的结论，弥漫性神经胶质瘤手术后44％发生了周围的梗死。梗塞在颞叶中因肿瘤手术而进行的患者更为常见，但在经常性的手术后并不是更常见的。扇形形梗死在已知脑血管疾病的患者中更为常见。年龄增加，较大的肿瘤和更多的围手术期出血是与梗塞体积相关的因素。梗塞和梗塞量的风险也可能是外科医生依赖的。
应用低级神经胶质瘤和相关
药物优势和可用的小瓶SIOP-LGG-2004感应卡铂强度10mg/ml； 5、15、45和60毫升长春新碱强度为1mg/ml的小瓶；在过敏或早期进展的情况下，1和2ML巩固卡铂的固结
胶质瘤干细胞作为免疫治疗靶点
胶质母细胞瘤是最常见和最致命的原发性脑恶性肿瘤。尽管在胶质母细胞瘤生物学和药物开发研究方面投入了大量资金，但治疗方法仍然有限，1-2 年后生存率也没有显著提高。癌症干细胞 (CSC) 或神经胶质瘤干细胞 (GSC) 是指能够自我更新和分化的肿瘤起源细胞群。尽管存在争议且研究具有挑战性，但有证据表明 GCS 可能导致胶质母细胞瘤肿瘤复发和对治疗产生耐药性。针对 GCS 提出了多种治疗策略，包括免疫疗法、转录后调控、调节肿瘤微环境和表观遗传调节。在这篇综述中，我们讨论了胶质母细胞瘤治疗的最新进展，特别关注 GCS 的靶向性以及它们与当前临床途径和试验的潜在整合。
磁性胶质瘤分割的智能方法......
Sohail N.、Anwar S.、Majeed F.、Szczerbicki E.，使用改进的卷积网络架构 (U-NET) 进行磁共振成像中胶质瘤分割的智能方法，控制论与系统 (2021)，第 1-23 页，DOI：10.1080/01969722.2020.1871231
胶质瘤的免疫检查点靶向治疗
胶质瘤是中枢神经系统最恶性的原发性肿瘤，其特点是总体生存率极低。最近，使用免疫检查点阻断疗法治疗癌症的突破引起了广泛关注。然而，尽管免疫检查点阻断疗法代表了最有前途的癌症治疗方法（免疫疗法），但由于胶质瘤的“冷表型”以及多种引起内在和获得性耐药性的因素，免疫检查点阻断疗法在胶质瘤患者中的临床应用仍然具有挑战性。因此，全面了解肿瘤微环境和大脑的独特免疫状态对于胶质瘤免疫疗法的应用至关重要。更灵敏的生物标志物用于监测免疫反应以及结合多种免疫治疗策略，可能会加速临床进展并为胶质瘤患者开发有效且安全的治疗方法。
用于在包含非胶质瘤图像的数据集中识别胶质瘤的新型机器学习方法的发展趋势：系统评价
结果：共确定了 11,727 篇候选文章，其中 12 篇文章被纳入最终分析。研究调查了包括神经胶质瘤在内的数据集中正常图像与异常图像的区分（7 篇文章）以及神经胶质瘤图像与非神经胶质瘤或正常图像的区分（5 篇文章）。单一机构数据集最常见（5 篇文章），其次是 BRATS（3 篇文章）。样本量中位数为 280 名患者。算法测试策略包括五倍交叉验证（5 篇文章）和使用同一数据集中的独家图像集进行训练和测试（7 篇文章）。神经网络是最常见的算法类型（10 篇文章）。算法的准确率范围为 0.75 到 1.00（中位数 0.96，10 篇文章）。利用 TRIPOD 标准进行报告质量评估得出的平均单个 TRIPOD 比率为 0.50（标准差 0.14，范围 0.37 至 0.85）。
glioseg 的验证：实现稳健的胶质瘤分割
在实习期间，您将通过广泛的验证协议评估 Glioseg 的稳健性，其中包括分析管道中使用的各个分割模型的输出，并探索各种标签融合策略以组合这些输出。目标是实施和比较几种融合策略（从简单到更高级的策略），并找到提高分割准确性的最佳策略。在评估阶段，您将使用来自胶质瘤患者的扫描的保留数据集，其中将提供两位专家评估者的分割结果。这项工作将有助于提高管道的稳健性，并可能为脑肿瘤分析带来更好的临床应用。对于这个项目，拥有一些基本的 Python 编程和深度学习经验很重要。