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抗体-药物偶联物在尿路上皮癌中的应用
摘要：过去几十年来，在了解尿路上皮癌 (UC) 肿瘤进展的生物学和机制方面取得了重大进展。尽管近年来随着免疫检查点抑制剂的引入，治疗前景发生了巨大变化，但晚期 UC 仍然与疾病快速进展和生存率低有关。对癌症发展和进展的发病机制和分子途径的了解不断增加，导致靶向疗法的引入，例如最近批准的 FGFR 抑制剂 Erdafitinib 或抗 nectin 4 抗体药物偶联物 Enfortumab vedotin。抗体药物偶联物代表了一种创新的治疗方法，它允许将靶向特异性单克隆抗体通过接头与细胞毒剂 (有效载荷) 共价结合。UC 是这种治疗方法的完美候选者，因为它表面的抗原表达特别丰富，并且每种特定抗原都可以代表一个潜在的治疗靶点。在本综述中，我们总结了 ADC 的作用机制、它们在局部性和转移性 UC 中的应用、主要的耐药机制以及它们在临床实践中的未来应用前景。
![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/b/b8f591abd64b6da4584d55fe0cdc94d21656ec12.webp)
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通用量子门作为量子电路上量子密码分析算法建模的工具 Aleksei Petrenko 1、Sergei Petrenko 1 和 Vik
摘要 本文讨论了在量子方案上对量子密码分析算法进行建模的特点。指出了量子密码分析算法实施的一些工程问题，并分析了解决这些问题的可能方法。指出了量子计算的独特性，因为它能够利用叠加进行一些非平凡的量子计算，也就是说，可以执行一系列数学运算，每个运算同时对所有存储的数据进行运算。本文讨论了一种量子计算机算法，该算法必须以某种指定的形式（取决于量子计算机的模型）初始化该向量。在算法的每个步骤中，该向量都由一个酉矩阵修改，该酉矩阵由设备的物理特性决定。提出将通用量子门视为来自通用集的经典布尔函数的量子等价物，它是一个门，作用于量子位或其各种组合，可以模仿任何其他量子门的动作。在量子算法研究中，多项式时间算法用于解决没有经典多项式算法可解的问题。为了保护量子系统免受退相干误差和其他量子噪声的影响，量子误差校正 (QEC) 方法已得到广泛应用。关键词 1 国家量子计划、量子技术发展路线图、量子计算和计算机、量子和后量子密码学、量子密码分析算法
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
尿路上皮癌的骨转移。月亮的黑暗面
骨转移在泌尿生殖器癌中很常见，但是它们被低估了，研究不足。同步骨转移发生在1.39–5.5％的膀胱癌患者中，而30-40％的病例是常规的。骨形态发生蛋白（BMP）在调节转移性尿路上皮癌（MUC）骨转移骨微环境中肿瘤细胞的增殖，迁移和侵袭中起关键作用。骨转移酶代表了较差的预后因素，因为高发病率和死亡率与骨骼相关事件（SRE）相关。膀胱，肾脏骨盆和输尿管癌的发病率从39％至68％。放射疗法是SRE最常见的治疗方法。早期使用骨骼靶向疗法（BTT），唑来膦酸和denosumab，改善了SRES的发病率和发病率，并且似乎可以改善总体生存率（OS）。迄今为止，几种新药物（免疫疗法和靶向药物）在MUC中表现出效率。然而，由于在分析骨骼样本，非病变病变和由于SRE导致的SRES延迟的SRE限制了临床试验中骨MUC患者入学时，通常无法获得骨转移的亚组分析。包括UC患者（包括UC患者）的较大的实体瘤研究是管理骨转移患者管理的主要数据来源。对于这些患者，应首选跨学科方法，包括骨科，放射线疗法和康复，以改善结果和生活质量。2021由Elsevier GmbH出版。新的前瞻性试验应具有骨转移患者的临床和分子特征，以及新药对这个预后不良的转移性部位的影响。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。
尿路上皮癌类器官：膀胱癌研究的工具
背景：膀胱癌是全球十大最常见肿瘤类型之一，是日益严重的医疗保健问题，占医疗保健总成本的很大一部分。化疗对部分患者有效，但会导致严重的副作用。肿瘤发病机制和耐药机制在很大程度上尚不清楚。精准医疗在膀胱癌领域失败了，因为膀胱肿瘤在基因和分子上非常异质性。目前，治疗决策取决于对手术获得的单个肿瘤组织的评估。目标：膀胱癌的新型临床前模型系统对于制定针对个体患者和肿瘤特征的治疗策略是必不可少的。类器官是小型 3D 组织培养物，可“在培养皿中”模拟小尺寸器官，而类肿瘤是一种特殊类型的癌症类器官（即恶性组织）。材料和方法：自 2016 年以来，我们一直与著名的 Hubrecht 研究所合作，提供模仿亲本肿瘤的组织型膀胱类肿瘤的概念验证。我们开发了一个活体生物库，其中包含从 50 多个患者样本中培养的膀胱类器官和肿瘤类，这些肿瘤类反映了膀胱癌发病机制的关键方面。结果：组织学和免疫荧光分析表明，肿瘤类的异质性和亚分类与相应的亲本肿瘤样本相似。因此，尿路上皮肿瘤类模仿了膀胱癌发病机制的关键方面。结论：尿路上皮肿瘤类的研究将为膀胱癌发病机制和耐药性研究以及精准医疗方法开辟新途径。
涉及尿路上皮癌的检查点抑制剂的组合疗法：叙事评论
毫无疑问，这些CPI彻底改变了MUC的治疗，其中一组患者表现出持续的治疗反应。然而，大多数接受CPI疗法的患者中发生进展和复发。肿瘤内异质性和达尔文式抗药性肿瘤亚克隆的选择，暴露于CPI的肿瘤细胞的适应性变化以及免疫逃避的替代机制是导致CPI单疗法失败的原因（12,13）。CPI与其他疗法的合理组合可以通过同时利用不同的作用模式和靶分子来克服抗药性。与CPI的严重不良事件的率相对较低，以及在肾细胞癌和黑色素瘤中批准CPI组合的批准，已推动临床试验测试BC中CPI组合治疗的临床试验（14,15）。在这篇综述中，我们将讨论可用的初步数据，并突出肌肉侵入性，局部先进和转移性BC的几种CPI组合的重要期III期试验。我们根据叙述性审查报告清单介绍以下文章（可在http://dx.doi.org/10.21037/tau-20-1177获取）。
尿路上皮癌全身治疗反应的分子标记
摘要 在任何癌症领域，寻找可靠的分子生物标志物来补充临床实践都是一项极具挑战性的工作。尿路上皮癌是一种非常异质性的疾病，全身治疗的反应和根治性膀胱切除术后的结果都很难预测。下一代测序和全基因组或转录组分析等分子生物学的进展为全面了解疾病背后的生物学提供了有希望的平台，并可以识别出新兴的预测性生物标志物。此外，对患者治愈性治疗后的复发风险进行分类，甚至预测传统或靶向治疗的益处，是一项极具挑战性的工作，可能会重塑个性化治疗的选择和疾病监测。虽然已经取得了进展，但目前在临床环境中没有使用分子生物标志物来预测新辅助或辅助环境中对全身药物的反应，突显出相关的未满足需求。在这里，我们旨在介绍分子生物标志物在预测尿路上皮癌对全身药物的反应方面的新兴作用。ª 2021 年《亚洲泌尿外科杂志》编辑部。由 Elsevier BV 制作和托管 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
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如何引用本文：Kim YH。医学超声检查中的人工智能：在未铺砌的道路上行驶。超声检查。2021 年 7 月；40(3)：313-317。
深度学习技术的最新进展为各行各业的人工智能 (AI) 研究和应用带来了革命性的变化，产生了面部识别和自动驾驶汽车等重大创新。医学也不例外，而放射学则基于对通过各种方法获得的图像数据的解释——经常与使用模式分析的计算机视觉进行比较——预计将经历一场重大革命。尽管人们期望人工智能超声检查的研究和开发不断增加，但人工智能在医学超声检查中的临床实施面临着独特的障碍。有必要标准化图像采集，规范操作员和解释员的资格和表现，整合临床信息，并提供绩效反馈，以最大限度地提高患者护理的效益。