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食管鳞状细胞癌的药物重新定位
食管癌 (EC) 仍然是全球面临的重大挑战，其发病率位居世界第八位，死亡率位居世界第六位。食管鳞状细胞癌 (ESCC) 是亚洲最常见的 EC 形式。至关重要的是，中国 90% 以上的 EC 病例都是 ESCC。EC 的高死亡率可能是由于有效治疗方案数量有限。为了提高患者存活率，必须为 EC 患者制定新的治疗策略。不幸的是，新药的开发也带来了自身的重大挑战，因为大多数新药由于缺乏疗效或安全性问题而无法上市。一种更省时、更划算的策略是确定现有的药物，这些药物已被批准用于治疗其他疾病，可以通过药物重新定位来重新用于治疗 EC 患者。这可以通过将疾病状态的基因表达谱与给定药物对基因表达的影响进行比较来实现。在我们的分析中，我们使用了之前发表的微阵列数据并确定了 167 个差异表达基因 (DEG)。使用加权关键驱动因素分析，我们确定了 39 个关键驱动基因。然后，这些驱动基因用于药理学中的重叠分析和网络分析。通过提取两种分析中共有的药物，预测有 24 种药物对 EC 患者有治疗作用。其中几种药物已被证明对 EC 有治疗作用，最值得注意的是阿霉素（常用于治疗 EC 患者）和伊沙佐米（最近被证明可以诱导细胞凋亡并抑制 EC 细胞系的生长）。此外，我们的分析预测多种精神药物（包括文拉法辛）是重新定位的药物。这与最近的研究一致，该研究建议应研究精神药物在 EC 等胃肠道癌症中的应用。我们的研究表明，药物重新定位方法是识别新型 ESCC 疗法的可行策略，并且还可以提高对药物靶点潜在机制的理解。
人工智能在诊断巴雷特食管相关肿瘤中的作用
诊断和治疗患者的有效方式。为此，人工智能 (AI) 与医学领域越来越相关，尤其是在肿瘤的早期诊断方面。人工智能是一个涵盖广泛主题的总称，其总体思路是使用需要与人类智能相似的特征（例如学习能力）的算法来解决问题。机器学习 (ML) 作为人工智能的一个分支学科，描述了用于从现有数据中学习的算法。与医学（尤其是内窥镜检查）最相关的人工智能领域是深度学习。深度学习是 ML 的一个子类型，描述了一种旨在使用大量数据在很少或没有监督的情况下解决定义问题的方法。与人脑类似，应用的算法或卷积神经网络 (CNN) 由多层神经元组成。CNN 学习识别提供的输入数据中的某些模式并产生预测或输出。
使用 Esopredict® 改善巴雷特食管患者的治疗效果
1. Esopredict 性能：存档数据。预览。2. Laun SE 等人（2023 年）。Esopredict：一种可用于临床的 Barrett 食管患者风险分层预后检测方法。胃肠病学。164. S-188。10.1016/S0016-5085(23)01411-7。3. Bastakoti I 等人（2022 年）。基于 DNA 甲基化的 Barrett 食管患者风险分层诊断检测方法的验证。胃肠病学。162. S-714。10.1016/S0016-5085(22)61683-4。4. Jin Z 等人。一项多中心、双盲验证研究，探讨甲基化生物标志物在巴雷特食管进展预测中的作用。Cancer Res。2009 年 5 月 15 日；69(10):4112-5。doi: 10.1158/0008-5472.CAN-09-0028。5. Sato F 等人。三层风险分层模型利用表观遗传和临床特征预测巴雷特食管进展。PLoS One。2008 年 4 月 2 日；3(4):e1890。doi: 10.1371/journal.pone.0001890。6. Schulmann K 等人。p16、RUNX3 和 HPP1 失活发生在巴雷特相关肿瘤进展的早期，并可预测进展风险。Oncogene。 2005 年 6 月 9 日;24(25):4138-48。doi: 10.1038/sj.onc.1208598。
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
心脏移植中的围手术期经食管超声心动图
心脏移植是对无常规治疗反应的终阶段心脏病的手术治疗的一种重要形式。自1967年的第一次心脏移植以来，由于许多领域的发展，例如器官捐赠，手术技术，器官保存，围手术期护理，免疫风险评估，免疫抑制剂和器官功能的监测，接受者的寿命已大大增加。[1]此外，随着捐助者标准的扩展和某些国家的数据传输的增加，全球心脏移植案件的年数已超过5500。[2]由于这些患者通常有其他疾病，例如慢性肺部疾病和肺部高血压，可用于心肌功能障碍，phisepeacheageal Echocarecar-dio摄影（TEE）可用于评估这些患者的心脏功能。[3]
内窥镜和ENT食管镜检查的仪器 - 支气管镜检查
卡尔·斯托兹（Karl Storz）参加了参与内窥镜和内窥镜配件标准的国家和国际机构。标准化的设计和开发长期以来一直由Karl Storz始终如一地实施。用户可以放心，Karl Storz Group的所有产品都经过设计和构建，不仅符合严格的内部质量指南，而且还符合国际标准。所有与安全使用相关的数据，例如查看方向，尺寸和直径，或有关望远镜灭菌的注释，均根据国际标准制定到工具上，因此提供了可靠的信息。
精确医学治疗晚期胃食管治疗腺癌：正在进行的工作
摘要：胃食管腺癌（GEA）代表一种异质性疾病，当被诊断为局部晚期或转移性时，它的特征是预后不良。在过去的几年中，已经提出了几种分子分类，以试图个性化被诊断出患有晚期疾病的患者的治疗。尽管如此，尽管有很大的效果，但精密药物仍然远非现实。由于基于DNA和RNA测序的高通量技术的应用，分子分析的改善已经开辟了一种新的情况，导致治疗个性化。靶向表皮生长因子受体（HER）2，Claudine，成纤维细胞生长因子受体（FGFR）的可能性以及通过分子匹配疗法进行的其他改变的可能性可以显着改善晚期胃癌患者的临床结果。另一方面，免疫疗法的发展也可能代表选定人群中有前途的策略。在这篇综述中，我们试图描述与GEA进展有关的新途径和分子匹配的疗法的结果。
食管鳞状细胞癌的围手术期免疫疗法
食管鳞状细胞癌（ESCC）是主要的组织学亚型，占全球食管癌病例的85％。传统的ESCC治疗涉及化学疗法，放疗和手术。但是，总体预后仍然不利。最近，使用反编程细胞死亡1（PD-1）/PD-1配体（PD-L1）抗体的免疫检查点阻滞（ICB）治疗不仅在ESCC的临床管理中实现了显着的好处，而且还完全改变了该癌症治疗方法。在短短几年内，ICB治疗已迅速进行，并被添加到ESCC患者的一线治疗方案中。但是，术前免疫疗法尚待批准。在这篇综述中，我们总结了ESCC临床免疫疗法中常用的ICB抗体，并讨论了免疫疗法与化学疗法和放射疗法在ESCC的围手术期治疗中的进展，旨在在整个治疗过程中为ESCC患者的临床管理提供参考。
功能性吞咽困难的叙事回顾 - 到目前为止我们所知道的
显示出具有80％敏感性的口咽和食管吞咽困难的区分：（i）引发燕子会延迟吗？（ii）是否存在鼻后反流？（iii）是否有退化性咳嗽？（iv）是否需要重复吞咽才能获得令人满意的间隙（29）？对这些问题的任何一个肯定的答案都表明口咽吞咽困难（29）。相比之下，食管吞咽困难的特征是吞咽后不久，胸部或胸部不适感中粘着食物的感觉。怀疑食管吞咽困难时，应获得具有中间和下食管活检的上内窥镜检查，以排除GERD和EOE。应进行食管钡，以排除结构性病变（例如狭窄，环，网），并初步评估食管运动障碍（例如，aChalasia，食管食管痉挛，食管胃张开交界处流量流失障碍物）。最后，应获得高分辨率食管测压法（HRM）以评估更多