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World File Search System黑色素瘤
接受抗癌药物治疗的转移性黑色素瘤患者：2010 年至 2017 年总体生存率的变化
通讯作者：Alain Dupuy 医学博士、哲学博士，雷恩中央大学皮肤病学系，2 rue Henri le Guilloux，35000 雷恩，法国，电话：+ 33 2 99 28 43 68，传真：+ 33 2 99 28 41 00 Mailto：alain.dupuy@chu-rennes.fr。 Twitter 帐号：EReperes ORCID 号码：Florence Poizeau 0000-0002-0754-361X Sandrine Kerbrat 0000-0003-4119-203X André Happe 0000-0001-9487-1533 Caroline Rault 0000-0001-9719-0653 Erwan Drezen 0000-0002-4054-5668 Frédéric Balusson 0000-0001-6684-1361 Philippe Tuppin 0000-0001-5698-9215 Bernard Guillot 0000-0001-6139-4136 Anne Thuret 0000-0002-9637-3084 Lise Boussemart 0000-0002-6895-0139 Monica Dinulescu 0000-0002-3950-4340 Marc Pracht 0000-0001-8110-0780 Thierry Lesimple 0000-0002-1360-5135 Catherine Droitcourt 0000-0001-6714-6643 Emmanuel Oger 0000-0001-9837-2977 Alain Dupuy 0000-0003-3212-7455 字数：3451 字
使用深度学习方法的黑色素瘤皮肤癌检测
黑色素瘤是皮肤癌最具侵略性的类型之一，其早期发现对于改善患者的存活率和治疗结果至关重要。常规的诊断方法通常遭受高计算成本和较低的精度，这主要是由于特征选择和分类策略不足。这项研究的目的是将最先进的深度学习技术与优化算法相结合，以开发出一种精确有效的预测系统以进行黑素瘤检测。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架集成了用于图像分类的卷积神经网络（CNN）和用于特征选择的二进制灰狼优化（GWO）算法。二进制GWO算法确定了皮肤病学图像中最相关的特征，从而消除了冗余并减轻了计算负担。然后对CNN进行精制特征子集的训练，以提高分类效率。公开可用的皮肤病变数据集的广泛实验表明，所提出的模型显着优于传统的机器学习模型。敏感性，特异性和整体分类精度的提高突出了将深度学习与优化技术相结合的有效性。我们的结果表明，深度学习和优化方法（例如二进制GWO算法）可以成功应用于黑色素瘤诊断。该策略不仅提高了检测效率和准确性，而且还支持早期诊断和治疗计划，从而提高患者的结果。通过利用二进制GWO算法来优化特征选择过程和用于图像分类的CNN，建议的方法可以降低计算成本，同时提高分类精度。与传统机器学习模型相比，该模型在公开可用的皮肤病变数据集进行了培训和评估时，表现出敏感性，特异性和整体准确性的显着提高。
针对肿瘤微环境的碳纳米管可抑制黑色素瘤临床前模型中的转移
尽管癌症治疗取得了显著进展，但转移性疾病仍然是癌症相关死亡的主要原因。多壁碳纳米管 (MWCNT) 可以进入组织和细胞，并以仿生方式干扰细胞骨架纳米丝的动力学。这赋予它们与微管结合化疗（如 Taxol ® ）相当的内在抗肿瘤作用。在本研究中，我们的重点是探索氧化 MWCNT 在选择性靶向血管内皮生长因子受体 (VEGFR) 方面的潜力。我们的目标是评估它们通过诱导对癌症和肿瘤微环境细胞的抗增殖、抗迁移和细胞毒性作用来抑制转移性生长的有效性。我们的研究结果表明，在静脉注射靶向可生物降解的 MWCNT 后，恶性黑色素瘤肺转移显著减少 80% 以上，动物整体福利显著改善。此外，这些纳米材料与传统化疗药物 Taxol ® 的结合使抗转移效果显著提高 90%。这些结果凸显了这种联合治疗方法对抗转移性疾病的巨大潜力，并且至关重要，因为转移每年导致近 60,000 人死亡。
微生物组与黑色素瘤对免疫检查点抑制剂治疗的反应以及免疫相关不良事件的关系（NCT05102773）
图 1. 研究时间表和样本收集摘要。A) 参与者招募、同意、纳入和样本收集的可视化，显示最终队列以及在每个时间点收集的样本数量。B) 描述试验时间表的研究方案。转移性黑色素瘤患者被要求在 ICI 周期 1 第 1 天 (C1D1) 的 10 天内、12 周计算机断层扫描 (CT) 扫描时以及在 C1D1 后 16 周内发生任何级别的 irAE 时采集血液和微生物组样本。C) 每位患者的时间表，显示微生物组样本采集、CT 扫描时间、反应和 irAE 发展的变化。
靶向DDR1和DDR2克服了基质介导的黑色素瘤细胞适应BRAF靶向疗法
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
肢端黑色素瘤的分子特征
摘要................................................................................................................ix
S100B蛋白在非转移性皮肤黑色素瘤患者的随访中有用吗？真实的队列研究
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的，包括基线人口统计学，疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的
tert启动子突变是不良预后的独立预后标记，MAPK抑制剂治疗的黑色素瘤
1实体瘤，病理学和癌症学的生物学实验室，中心医院的蒙彼利埃大学，法国34000蒙彼利埃； p-blateau@chu-montpellier.fr（p.b.）; b-beganton@chu-montpellier.fr（B.B.）; v-ducros@chu-montpellier.fr（V.D.）; g-chauchard@chu-montpellier.fr（G.C.）; j-vendrell@chu-montpellier.fr（J.A.V.）2 Institute for research in the Cancan é rologie de Montpellier, Inserm, University of Montpellier, Institut du Cancer de Montpellier, University of Montpellier, 34000 Montpellier, France 3 Laboratory Prot omique r e ponse in fl ammmattoire spectromé de mass (Prism), Inserm U1192, University Center,里尔（Lille），F-59000 Lille，法国； coyleud@gmail.com（E.C。）; estellelaurent81@gmail.com（E.L。） *通信：j-soletol@chu-montpellier.fr;这样的。： + 33-467-33-58-71
卵子黑色素瘤中遗传易感因子的功能基因组学表征
这项工作导致了这篇论文的起草是四年的果实，这将使我在职业和个人上都发展，而没有许多人的支持，参与和友谊，这是不可能的。我首先感谢U830，其导演奥利维尔·德拉特特（Olivier Delattre）及其所有成员，因为在这个研究部门中，我很荣幸能参与其中。也感谢Carole Drique和Keila Risal在我们的研究项目的管理中以及他们无瑕的友善中所做的至关重要的作用。我感谢我的论文委员会的所有成员，他们将通过他们的想法和我们的讨论参与了该项目的塑造，尤其是乔什·沃特（Josh Waterfall）博士，乔塞林·诺伊尔（Josselin Noirel）博士，乔塞林·诺伊尔（Josselin Noirel）博士，拉斐尔·玛格隆（Raphael Margueron）博士和奥利维尔·德拉特雷（Olivier Delattre）博士的所有建议和专业知识。以同样的方式，我要热烈地感谢那些同意参加我的论文陪审团的人，对安妮·鲍科克教授的特别认可以及劳菲·阿蒙达达蒂尔博士接受了本文论文的报告员的角色，以及罗伯特·巴洛蒂（Robert Ballotti），以及Jurgio jurgio Rosan Roman-Roman-Roman-Moman，他们是Siviners ore everman seviens is os Insemers，是该论文的主席。感谢Curie Institute的教学部门，欧洲计划H2020-MSCA IC-3I-PHD Cofund和癌症联盟的招聘和4年的支持。曾是我的导师，设计了这个项目，并以生动的兴趣紧随其后，并给了我所有的信心，我最真诚地感谢Marc-Henri。自从我开始在实验室开始以来，您的完美支持，您的专业知识，您的好奇心和科学热情对于实现我的工作至关重要。感谢您紧随该项目，以技术建议和丰富的观点进行装饰，同时也赋予我对我的日常工作以及这些结果的自由和自信，因为这种自由使我自治，自信，独立和独立。拥有鼓团队的所有成员，比同事更多，您是朋友。我不会掩饰让我写这些话的情绪。lenha，谢谢您在我开始团队时用手握住我，谢谢您的仁慈，您的耐心和您教给我的一切，因为正是您将我整合到这个团队中比任何人都多。dorine，当什么都没有进行，最好的办公室邻居时，您是必不可少的支持，最重要的是您发布的角色力量启发了我以榜样为例。Stéphane，除了我们的共同作品外，我们非常感谢我们的共同经验，您以您的利他主义，您的意志和您的自愿性为我标记了我。感谢您多次在我的知识中，当时什么都没有去实验室，以及您的所有支持。我也想到了曼农（Manon），她也参加了实验室的欢乐时刻，使我笑得如此多，并以她的善良为标志。对所有积极参与该项目的工作的人，我非常感谢您的智慧和您的工作，因为您的友谊和我们所有的喜悦时刻，这些都将始终如一地刻上：Manuel，Manuel，Olivier，Alexandre H.，Alexandre H.，Alexandre E.，感谢您的感谢，我对您的论文进行了衡量的效果，并且可以通过您的身份来衡量您的机会。与André，Thomas，Thibault，Tatiana，Anaïs，Agathe以及所有其他我不会忘记的所有其他人，这要归功于一切，每天都很容易上班，与您交流并付出最好的我自己。 感谢您的友善和利他主义，小亚历克斯（Alex），最佳的共同助手/共同的人，您的倾听和诚意，为您的所有轶事提供午餐的手册（尽管是Kimchi）（尽管是Kimchi）（即与André，Thomas，Thibault，Tatiana，Anaïs，Agathe以及所有其他我不会忘记的所有其他人，这要归功于一切，每天都很容易上班，与您交流并付出最好的我自己。感谢您的友善和利他主义，小亚历克斯（Alex），最佳的共同助手/共同的人，您的倾听和诚意，为您的所有轶事提供午餐的手册（尽管是Kimchi）（尽管是Kimchi）（即
肿瘤微环境作为黑色素瘤治疗的治疗靶点
1 生物材料与生物工程，斯特拉斯堡大学国立卫生与医学研究院，研究混合单位 1121，67000 斯特拉斯堡，法国；dentenajikharouf@gmail.com（NK）；youssef.haikel@unistra.fr（YH） 2 斯特拉斯堡大学牙科学院牙髓病学和牙本质保护学系，67000 斯特拉斯堡，法国 3 路易斯安那州立大学健康科学中心药理学和实验治疗学系，新奥尔良，路易斯安那州 70112，美国；tflan1@lsuhsc.edu 4 杜塞尔多夫海因里希海涅大学科学学院化学系，40225 杜塞尔多夫，德国；sofie00@gmx.de（S.-YH）； slh03122001@gmail.com (S.-LH) 5 杜兰大学医学院泌尿外科系，新奥尔良，路易斯安那州 70112，美国 6 叙利亚大马士革 0100 兽药工业 Beta 工厂生产部；marla.khabaz2@gmail.com 7 亚琛大学医院皮肤病诊所，52074 亚琛，德国；mmegahed@ukaachen.de 8 斯特拉斯堡大学医院民事医院口腔外科，67000 斯特拉斯堡，法国 9 杜塞尔多夫海因里希海涅大学医学院移植诊断与细胞治疗研究所表观遗传学核心实验室，40225 杜塞尔多夫，德国； simeon.santourlidis@med.uni-duesseldorf.de 10 外科-肿瘤学研究实验室，杜兰大学医学院外科系，路易斯安那州新奥尔良 70112，美国 * 通讯地址：dr.hassan@gmx.de