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现代颅咽管瘤的靶向治疗
背景：颅咽管瘤 (CP) 与关键神经血管结构的接近可导致一系列神经和内分泌并发症，从而给手术治疗带来困难。在本综述中，我们研究了与 CP 有关的分子和遗传标记、它们在致瘤途径中的参与以及它们对 CP 预后和治疗的影响。方法：我们对与 CP 有关的相关文章、临床试验和分子摘要进行了重点回顾。结果：遗传和免疫标记在不同类型的 CP 中表现出不同的表达。BRAF 与乳头状 CP (pCP) 的肿瘤发生有关，而 CTNNB1 和 EGFR 在釉质瘤性 CP (aCP) 中经常过度表达，VEGF 在 aCP 和复发性 CP 中过度表达。抑制这些途径的靶向治疗方式可以缩小或阻止 CP 的进展。此外，EGFR 抑制剂可能会使肿瘤对放射疗法敏感。这些药物在脑性瘫痪的医疗管理和新辅助治疗中显示出良好的前景。免疫疗法，包括抗白细胞介素 6 (IL-6) 药物和干扰素治疗，在控制肿瘤生长方面也非常有效。正在进行的脑性瘫痪临床试验有限，但正在测试 BRAF/MET 抑制剂和 IL-6 单克隆抗体。结论：遗传和免疫标记在脑性瘫痪的不同亚型中表现出不同的表达。目前几种分子疗法在治疗这种疾病方面取得了一些成功。额外的临床试验和靶向疗法对于改善脑性瘫痪患者的预后非常重要。
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背景：颅咽管瘤 (CP) 与关键神经血管结构的接近可导致一系列神经和内分泌并发症，从而给手术治疗带来困难。在本综述中，我们研究了与 CP 有关的分子和遗传标记、它们在致瘤途径中的参与以及它们对 CP 预后和治疗的影响。方法：我们对与 CP 有关的相关文章、临床试验和分子摘要进行了重点回顾。结果：遗传和免疫标记在不同类型的 CP 中表现出不同的表达。BRAF 与乳头状 CP (pCP) 的肿瘤发生有关，而 CTNNB1 和 EGFR 在釉质瘤性 CP (aCP) 中经常过度表达，VEGF 在 aCP 和复发性 CP 中过度表达。抑制这些途径的靶向治疗方式可以缩小或阻止 CP 的进展。此外，EGFR 抑制剂可能会使肿瘤对放射疗法敏感。这些药物在脑性瘫痪的医疗管理和新辅助治疗中显示出良好的前景。免疫疗法，包括抗白细胞介素 6 (IL-6) 药物和干扰素治疗，在控制肿瘤生长方面也非常有效。正在进行的脑性瘫痪临床试验有限，但正在测试 BRAF/MET 抑制剂和 IL-6 单克隆抗体。结论：遗传和免疫标记在脑性瘫痪的不同亚型中表现出不同的表达。目前几种分子疗法在治疗这种疾病方面取得了一些成功。额外的临床试验和靶向疗法对于改善脑性瘫痪患者的预后非常重要。
脑科学视角下经颅磁刺激治疗精神障碍的法律问题及对策研究
Ren J，Li X Y，Liang H Y，等。从脑科学的角度来看，针对精神障碍的经颅磁刺激的法律问题和对策。中国通用实践，2024，27 （8）：1015-1020。
使用基于 U-Net 的深度卷积神经网络自动分割 MRI 图像上的颅咽管瘤
摘要 目的 开发一种基于U-Net的颅咽管瘤自动分割深度学习模型。方法 本研究纳入264例确诊为颅咽管瘤的患者。收集、注释治疗前的MRI图像，并将其作为基本事实来学习和评估深度学习模型。来自其他机构的38名患者用于独立的外部测试。提出的分割模型基于U-Net架构构建。计算每例的骰子相似系数（DSC）、95%百分位数（95HD）的Hausdorff距离、Jaccard值、真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。使用单因素方差分析来探讨模型性能是否与肿瘤的放射学特征有关。结果所提出的模型在分割方面表现出良好的性能，平均 DSC 为 0.840、Jaccard 为 0.734、TPR 为 0.820、FPR 为 0.000、95HD 为 3.669 毫米。它在独立的外部测试集中表现良好，平均 DSC 为 0.816、Jaccard 为 0.704、TPR 为 0.765、FPR 为 0.000、95HD 为 4.201 毫米。此外，单因素方差分析表明，该性能与放射学特征无统计学相关性，包括主要成分（p = 0.370）、分叶形状（p = 0.353）、受压或封闭的 ICA（p = 0.809）和海绵窦侵犯（p = 0.283）。结论 提出的深度学习模型在颅咽管瘤自动分割方面表现出良好的效果。要点 • 基于 U-Net 的分割模型在颅咽管瘤分割中表现出良好的性能。 • 无论颅咽管瘤的放射学特征如何，提出的模型都表现出良好的性能。 • 该模型在从另一个中心获得的独立外部数据集中实现了可行性。
机器学习方法筛选釉质瘤性颅咽管瘤的新诊断特征并探索个性化治疗策略
颅咽管瘤（CP）是一种低度侵袭性的颅内肿瘤（1）。CP 有 2 种组织学亚型（即釉质瘤和乳头状瘤），均为发生在鞍区和鞍旁区的胚胎性脑肿瘤，通常是良性中枢神经系统肿瘤，占颅内肿瘤的 2%–3%（2）。釉质瘤颅咽管瘤（ACP）可发生于任何年龄，且在年龄上呈双峰分布。在组织病理学方面，釉质型好发于 5–14 岁的儿童，而乳头状亚型主要见于 50–74 岁的中老年人（2）。ACP 可从翼状鞍向上进展至第三脑室，影响下丘脑-垂体及视觉神经通路区。患者也可能因占位效应和周围组织的浸润而出现症状。由于垂体、下丘脑、视神经和颈内动脉等重要神经血管结构非常接近，
每个细胞都有故事：肿瘤和免疫细胞
颅咽管瘤 (CP) 是一种罕见的脑肿瘤，发生在下丘脑和垂体附近的区域。颅咽管瘤会导致视力缺陷、神经元缺陷、糖尿病和发育问题等并发症。颅咽管瘤有两种主要亚型：釉质瘤性颅咽管瘤 (ACP) 和乳头状颅咽管瘤 (PCP)。这两种亚型以其独特的基因特征为特征。ACP 通常以 CTNNB1 基因突变为特征，而 PCP 主要与 BRAF 基因突变有关。治疗颅咽管瘤的主要方法是手术干预。然而，肿瘤的侵袭性及其靠近关键结构的位置对手术干预提出了重大挑战。随着肿瘤的进展，它会渗透到周围组织，导致严重的神经系统损伤。因此，单靠手术不足以解决颅咽管瘤带来的复杂挑战。为了成功切除肿瘤并保留周围健康组织，必须全面了解肿瘤的生物学特性和分子进展。在此背景下，田中智明教授与日本千叶大学医学院的樋口义则教授和河野隆史博士合作开展了一项研究，以阐明这种肿瘤所涉及的潜在生物学过程。该研究于2024年9月30日在线发布，并于2024年11月15日发表在iScience杂志第27卷第11期上。为此，他们利用单细胞RNA测序（一种揭示单个细胞间基因表达差异的技术）并分析了10例CP。在一次采访中，该研究的资深作者田中教授解释了其背后的动机。他说：“尽管这些肿瘤在组织学上是良性的，但它们会严重影响关键的大脑结构。” “我们的目标是开发更有针对性和侵入性更小的治疗方法，从而显著改善患者的治疗效果和生活质量。” 单细胞分析显示，肿瘤微环境 (TME) 内有多种细胞类型，包括肿瘤细胞、免疫细胞和成纤维细胞，不同病例的比例各不相同。肿瘤细胞分为两种主要亚型：1 型，在 ACP 中占主导地位，2 型，在 PCP 中占主导地位。ACP 和 PCP 亚型的单细胞基因表达数据被聚类以揭示肿瘤内不同的细胞类型。该研究确定了与 ACP 和 PCP 肿瘤中上皮细胞发育和免疫反应相关的细胞类型。然而，与肿瘤钙化有关的细胞类型在 ACP 中尤为普遍，而细胞周期相关基因在 PCP 类型中占主导地位。此外，研究团队发现两种肿瘤类型之间的巨噬细胞类型存在显著差异。促炎性M1巨噬细胞和炎症相关标志物在ACP中较高，而抗炎性M2巨噬细胞在PCP中较高。因此，M1和M2巨噬细胞比例较高与糖尿病和垂体功能不全的发生相关。
颅后骨骼
心脏的基本形式虽然人体所有血管的具体排列因动物而异，但这些变化是基于基本脊椎动物计划的修改（您已经在实验室中已经过了）。所有主要动脉和静脉的布置和名称在所有脊椎动物中都是相似的，并且在您的文本中进行了描述。我想在演讲中涵盖的两件事是： - 我们心脏中看到的进化趋势 - 我们在主动脉弓中看到的进化趋势。虽然在您的教科书中分别考虑了这些内容，但我想将这两组结构的趋势一起考虑在一起，而不是在讲座中分别考虑。从系统发育上，心脏可能始于没有明显的腔室或瓣膜的收缩血管 - 就像两栖动物一样。虽然这似乎效率低下，但在这一点上，有机体是无柄的，大多数交换仍在整个身体表面进行。在这些条件下，这种循环形式足以满足他们的需求。随着原子化的发展，我们看到了真正的心脏的发展。在早期脊椎动物中，接收所有静脉血的心脏的第一个腔室是鼻窦静脉。这导致中庭进入中庭，进而进入心室，最终导致动脉圆锥体。每个室通过单向阀与前者分开。所有腔室都是肌肉发达的，并且都能够产生自主节奏（即每个人都有类似起搏器的属性）。管状心脏的屈曲和膨胀使心脏转向不同动物的不同构型，但血液的内部路径总是相同的。心脏从相对直的管变成鲨鱼和鱼中具有独特的“ S”形状，使薄壁的鼻窦静脉和心房在心脏前的心房躺在心室上方。
健康个体中的咽电刺激（PE）：
参考文献Fraser C，Power M，Hamdy S，Rothwell J，Hobday D，Hollander I等。在人类成人运动皮层中驾驶可塑性与脑损伤后的运动功能改善有关。神经元。2002; 34：831–40。 Omari T，Ciucci M，Gozdzikowska K，HernándezE，Hutcheson K，Jones C等。 高分辨率的咽部测压和阻抗：协议和指标 - 高分辨率咽部管理国际工作组的表示。 吞咽困难[Internet]。 2020; 35（2）：281–95。 Omari T，Cock C，Wu P，Szczesniak MM，Schar M，Tack J等。 使用高分辨率的试剂阻抗诊断上食管括约肌和咽运动障碍。 neurogastroenterol motil。 2022; 00（E14461）：1-10。2002; 34：831–40。Omari T，Ciucci M，Gozdzikowska K，HernándezE，Hutcheson K，Jones C等。高分辨率的咽部测压和阻抗：协议和指标 - 高分辨率咽部管理国际工作组的表示。吞咽困难[Internet]。2020; 35（2）：281–95。Omari T，Cock C，Wu P，Szczesniak MM，Schar M，Tack J等。使用高分辨率的试剂阻抗诊断上食管括约肌和咽运动障碍。neurogastroenterol motil。2022; 00（E14461）：1-10。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。