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World File Search System脑膜瘤
使用机器学习的研究文章可以预测低级神经胶质瘤，脑膜瘤和Acousti
使用大量的患者中HRQOL预后的大量前瞻性数据集在手术治疗的低年级神经瘤，声学神经瘤和脑膜瘤治疗的患者中，我们研究了ML预测A）在TUMOR切除和B）中均在60个月之间持续12到60个月的HRQOL持续的临床，而在60个月之间，在全球HRQOL中持续了12个月，而始于12个月份的临床均在12个月之间进行了较小的临床范围，而均应差距为60个月，而在较小的临床中均可差一点差异。使用十倍的交叉验证来测量接收器操作特征曲线下的面积（AUC），Precision-Recall曲线（PR-AUC）下的面积，模型的敏感性和特异性。根据结果探索了六种ML算法：随机森林分类，决策树分类器，逻辑回归，K邻居分类器，支持向量机和梯度提升机。
最新文献综述
脑膜瘤是成人中枢神经系统最常见的原发性颅内肿瘤，起源于脑膜和脑膜腔。手术切除和辅助放疗被认为是首选的治疗方法。虽然大多数脑膜瘤是良性的并且生长缓慢，但一些患者会出现肿瘤复发和疾病进展，最终导致较差的临床结果，包括恶性转化和死亡。因此，尽早识别这些“高风险”肿瘤至关重要；这需要深入了解分子和基因变异，从而为未来建立个性化和精准治疗提供理论基础。在这里，我们回顾了与脑膜瘤进展有关的细胞生物学变异的最新知识，包括细胞增殖、新血管生成、抑制凋亡和免疫原性。重点总结和讨论了包括染色体异常和 DNA 甲基化模式在内的遗传变异。我们还介绍了脑膜瘤治疗的最新治疗靶点和临床试验。进一步了解细胞生物学和遗传学改变将为复发和进展性脑膜瘤的精准筛查和治疗提供新的前景。
解释和整合基因组检验会导致临床癌症护理：概述和实际指导
脑膜瘤的护理标准包括手术切除和放射疗法，而药物疗法几乎在该疾病中没有作用。我们从手术去除脑膜瘤中产生了原发性培养物，以探索脑膜瘤细胞培养物中新型细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂TG02的活性。肿瘤和细胞培养物是通过突变的填充和DNA甲基化促进的特性。DNA甲基化数据用于将每个样品分配为六个先前确定的脑膜瘤甲基化类别中的一个：良性（BEN）-1、2、3，中间（INT）-a，B和恶性（MAL）。分配给甲基化类BEN-2的四个肿瘤在培养物中显示出相同的类别，而五个非BEN-2肿瘤的培养物在四名患者中显示出更恶性的类别。细胞培养物在纳摩尔范围内均匀地固定到TG02。将细胞培养物分配给更恶性甲基化类别似乎与TG02敏感性相关，而不是分配给原发性肿瘤等级的更高WHO。 脑膜瘤的原代细胞培养物促进了新型药物抗脑膜瘤活性的研究。 TG02，一种口服可用的细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）抑制剂，需要进一步探索。 ©2020作者。 由Elsevier Inc.代表Neoplasia Press，Inc。出版。 这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。将细胞培养物分配给更恶性甲基化类别似乎与TG02敏感性相关，而不是分配给原发性肿瘤等级的更高WHO。脑膜瘤的原代细胞培养物促进了新型药物抗脑膜瘤活性的研究。TG02，一种口服可用的细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）抑制剂，需要进一步探索。©2020作者。由Elsevier Inc.代表Neoplasia Press，Inc。出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
NF2 患者的脑膜瘤和造型瘤共存 牙齿颜色和面部吸引力：基于性别的方法的自我感知的研究方案 CD28家族受体在T细胞免疫调节中的作用
在相同的小脑角（CPA）中，切旺纳马瘤和脑膜瘤的共存并不常见。，存在由schwannoma和脑膜瘤组织的界定或相互混合成分组成的单个混合肿瘤非常罕见。这种现象主要在NF2患者或先前辐射史的患者中报道。我们介绍了两例在年轻成年患者中，同一小脑角度同时出现了切氏瘤和脑膜瘤，NF2的临床表现。第一位患者是一个18岁的年轻人，他患有双侧CPA肿瘤，脊髓肿块病变和多个小骨瘤的cauda equina病变。两种CPA肿瘤最初均基于术前MR成像诊断为Schwannomas，但是右CPA肿瘤似乎是由位于Antoni A和B类型的精神分裂的过渡性脑膜瘤组成的。第二名患者是一个16岁的年轻男孩，在上面和脑中呈现了Bilaterall CPA肿瘤以及许多脑膜肿瘤。左CPA中的两个相邻肿瘤被证明是Schwannoma和脑膜瘤。在这两种情况下，通过组织病理学和免疫组织化学研究证实了不同的肿瘤成分。这种发生的不同组织发生肿瘤发生的可能机制尚不清楚。
脑膜瘤中 MAP 激酶和 Pi3K-Akt-mTOR 通路的共同靶向作用：Alpelisib 和 Trametinib 的临床前研究
摘要：复发性或高级别脑膜瘤是一种尚未得到满足的医疗需求。最近，我们证明依维莫司靶向 mTOR 在体外和人体中都是相关的。然而，依维莫司诱导 AKT 活化，这可能会影响该药物的抗增殖作用。此外，MAP 激酶通路已被证明与脑膜瘤肿瘤发生有关。因此，我们通过结合使用 Pi3k 抑制剂 alpelisib 和 MEK 抑制剂 trametinib 来靶向 Pi3k‐AKT‐mTOR 和 MAP 激酶通路。我们的研究是在人脑膜瘤细胞系和大量原代培养物上进行的，这些原代培养物来自 63 个新手术的脑膜瘤，包括 35 个 WHO 1 级、23 个 2 级和 5 个 3 级，其中一半表现出 NF2 基因组改变。在所有细胞系和 32 个随机选择的肿瘤中，无论基因组状态、组织学亚型或等级如何，Alpelisib 对细胞活力和增殖的抑制作用均高于依维莫司。曲美替尼还强烈抑制细胞增殖并诱导 AKT 活化。Alpelisib 和曲美替尼联合治疗可逆转曲美替尼诱导的 AKT 活化，并诱导附加抑制作用，无论细胞系或肿瘤特征如何。共同靶向途径似乎很有前景，可能特别适用于侵袭性脑膜瘤。
项目标题：用于预测MRI脑扫描脑膜瘤增长的数字双轨迹的机器学习工具
该项目的目的是开发一种机器学习工具，该工具生成数字双轨迹，以用于脑MRI扫描中的脑膜瘤增长。通过利用深度学习，该工具将创建特定于患者的模型（数字双胞胎），以根据历史MRI数据来预测脑膜瘤的未来增长。该工具将支持临床医生预测肿瘤大小和形状的变化，从而实现脑膜瘤患者的主动，个性化的管理。特别是该模型可以为临床医生提供一种预测工具，可增强决策，从而及时进行干预和优化的监视。此外，这种方法可以为数字双胞胎应用奠定基础，以跟踪其他类型的肿瘤，从而扩大其在肿瘤学诊断中的影响。项目描述脑膜瘤是最常见的原发性脑肿瘤，起源于脑膜，脑周围的保护层和脊髓。尽管通常是良性的，但脑膜瘤表现出不同的增长率和行为。有些人多年来保持懒惰，而另一些人则迅速发展，可能导致严重的神经系统缺陷，例如癫痫发作，视力丧失和认知障碍，这是由于对周围脑结构的质量影响而导致的。因此，了解和预测其增长轨迹对于及时干预和有效管理至关重要。目前，监测脑膜瘤在很大程度上依赖于常规的MRI扫描，以评估大小和形态的变化。因此，仅靠基于间隔的成像的依赖可能会延迟关键干预措施，从而强调需要更先进的预测工具。但是，这种常规方法是有限的，因为它仅提供了肿瘤进展的回顾性观点，从而限制了主动的临床决策。MRI扫描可能会揭示肿瘤的当前状态，但它们缺乏预测未来生长模式或生长突然加速的预测能力，可能会影响患者的预后。为了解决这些局限性，该项目提出了针对脑膜瘤增长预测而定制的基于机器学习的数字双胞胎模型的开发。数字双胞胎是一个动态的计算模型，它不断响应实时数据，有效地反映了生物实体的不断发展的特征。对于脑膜瘤，创建数字双胞胎需要使用历史MRI数据和特定于患者的临床特征来训练一个可以模拟个性化肿瘤生长轨迹的深度学习模型。
偶然的大脑MRI发现UHL指南
脑膜瘤脑膜瘤是成年人中最常见的颅内肿瘤。标准途径是在区域神经肿瘤学MDT（QMC Nottingham）上讨论这些途径；通常将在诊所中看到1年的随访，以评估任何增长。有时，可以将其视为偶然的，而无需进一步的后续/推荐（例如，在老年人中钙化，以前的成像均未揭示出增长）。如果复杂，记者将煽动更紧急的行动（例如，大病变，质量效应，基础大脑中的水肿）。
埃及成年人口中脑部 MRI 偶然发现的患病率
结果：对 753 名接受脑部 MRI 扫描的神经健康受试者（389 名男性和 364 名女性）进行了筛查，以确定是否存在偶然发现，并记录每种发现的发生率。11.7% 的受试者记录了偶然发现，其中最常见的发现是脑膜瘤（2.5%），其次是血管畸形（动脉瘤、海绵状瘤），约占 2%。脑膜瘤、海绵状瘤和动脉瘤在女性中的发病率明显高于男性。肿瘤偶然发现的发生率随着年龄的增长而增加，而非肿瘤发现的发现率似乎随着年龄的增长而下降。结论：偶然发现在埃及成年人口中相对常见。最常见的发现是脑膜瘤，其次是血管畸形和蛛网膜囊肿。了解这些情况将有助于引导患者找到合适的专家，并制定适当的后续计划，以避免潜在的临床危害。它还提高了人们对筛查脑部扫描的重要性的认识，同时还对患者进行其他目的的扫描，如扫描鼻旁窦、眼眶和颞骨岩部进行扫描。
双重MTORC1/2抑制剂Vistusertib的前瞻性II期试验，用于神经纤维瘤病患者的进行性或有症状的脑膜瘤2
马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经病学系（J.T.J.，C.C.O.，R.D.T.，J.V.C. ）;美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院生物统计学中心（A.M.）；马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州哈佛医学院马萨诸塞州综合医院病理学系（A.S.-R。）；加州大学洛杉矶分校的大卫·格芬医学院的头和脖子外科系和美国加利福尼亚州洛杉矶分校的琼森综合癌症中心（JCCC），美国加利福尼亚州洛杉矶（M.G. ）;法国巴黎索邦大学的霍普蒂塔尔·皮蒂 - 萨尔佩特里尔神经外科部（M.K. ） ）;马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州基因组医学中心（R.L.B.，G.S.，V.R。 ）;美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院马萨诸塞州综合医院Neurosurgical Service（F.G.B.）马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经病学系（J.T.J.，C.C.O.，R.D.T.，J.V.C.）;美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院生物统计学中心（A.M.）；马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州哈佛医学院马萨诸塞州综合医院病理学系（A.S.-R。）；加州大学洛杉矶分校的大卫·格芬医学院的头和脖子外科系和美国加利福尼亚州洛杉矶分校的琼森综合癌症中心（JCCC），美国加利福尼亚州洛杉矶（M.G.）;法国巴黎索邦大学的霍普蒂塔尔·皮蒂 - 萨尔佩特里尔神经外科部（M.K.）;马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州基因组医学中心（R.L.B.，G.S.，V.R。）;美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院马萨诸塞州综合医院Neurosurgical Service（F.G.B.）
基于数据增强的 YOLOv8 用于 MRI 脑肿瘤...
摘要。目的：本研究旨在使用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。方法：本研究采用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。该研究收集了一组 T1 加权对比增强图像。该数据集用于训练、验证和测试。应用预处理和增强来增强训练数据。结果：应用数据增强技术后，所有肿瘤类型的表现都显着改善。与增强前的结果相比，脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤的准确率、召回率和 mAP50 得分都有所提高。研究结果强调了该方法在增强模型在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤的能力方面的有效性。有增强和无增强的研究都遵循类似的程序：首先进行数据收集，然后进行预处理，然后进行或不进行增强。随后，将收集到的数据分成训练和验证子集，用YOLOv8架构进行训练。最后，通过测试评估模型的性能，以评估其在检测脑肿瘤方面的有效性。 新颖性：这项研究的新颖性在于YOLOv8架构和用于MRI脑肿瘤检测的数据增强技术。该研究通过展示基于深度学习的方法在自动化检测过程和提高模型性能方面的有效性，为现有知识做出了贡献。通过将YOLOv8与数据增强相结合，提出的方法提高了模型的准确性和效率。研究结果强调了这种方法在促进早期诊断和治疗计划方面的潜力，从而在脑肿瘤检测的背景下改善患者护理。 关键词：深度学习、物体检测、脑肿瘤、YOLOv8、数据增强 收到日期：2023年7月/修订日期：2023年7月/接受日期：2023年8月 本作品根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。