我们的目的是使用基线和再分期增强计算机断层扫描 (CT) 图像和临床特征构建和验证深度学习 (DL) 放射组学列线图，以预测局部晚期胃癌 (LAGC) 转移淋巴结对新辅助化疗 (NACT) 的反应我们前瞻性地招募了 112 名在 2021 年 1 月至 2022 年 8 月期间接受 NACT 的 LAGC 患者。应用纳入和排除标准后，98 名患者按 7:3 随机分配到训练队列 (n = 68) 和验证队列 (n = 30) 。我们基于 NACT 前后 CT 图像的三个阶段建立并比较了三个放射组学特征，即放射组学基线、放射组学增量和放射组学重新阶段。然后，我们开发了临床模型、DL 模型和列线图来预测 NACT 后 LAGC 的反应。我们分别使用受试者工作特征曲线和决策曲线分析评估每个模型的预测准确性和临床有效性。放射组学-delta 特征是三个放射组学特征中最好的预测因子。因此，我们开发并验证了 DL delta 放射组学列线图 (DLDRN)。在验证队列中，DLDRN 产生的受试者工作曲线下面积为 0.94（95% 置信区间，0.82-0.96），并证明了对 NACT 良好反应的充分区分。此外，DLDRN 显着优于临床模型和 DL 模型 (p<0.001)。通过决策曲线分析证实了 DLDRN 的临床实用性。在 LAGC 患者中，DLDRN 有效预测了转移淋巴结的治疗反应，可为个体化治疗提供有价值的信息。© 2023。外科肿瘤学会。

根据巴塞罗那临床肝癌（BCLC）算法，肿瘤负荷和肝功能，而不是肿瘤生物学，是确定肿瘤分期和治疗方式以及评估治疗预后的关键因素。血清甲胎蛋白（AFP）水平是肝细胞癌（HCC）生物学的重要特征，我们的目的是评估其对接受早期HCC肝切除术的患者的预后价值。接受早期根治性肝切除术的患者HCC 是从多机构数据库中鉴定出来的。根据术前AFP水平将患者分为三组：低（<400ng/mL）、高（400-999ng/mL）和极高（≥1000ng/mL）AFP组。比较三组的总生存率（OS）和复发率。1284 例患者中，720 例（56.1%）、262 例（20.4%）和 302 例（23.5%）患者术前 AFP 水平低、高和极高， 分别。低 AFP 组患者的累积 5 年 OS 和复发率分别为 71.3 和 38.9%，高 AFP 组患者为 66.3 和 48.5%，极高 AFP 组患者为 45.7 和 67.2%（均 p < 0.001）。多变量 Cox 回归分析确定高 AFP 水平和极高 AFP 水平都是 OS 的独立危险因素（风险比 [HR] 1.275 和 1.978，95% 置信区间 [CI] 分别为 1.004-1.620 和 1.588-2.464；p = 0.047和 p < 0.001）和复发（HR 1.290 和 2.050，95% CI 分别为 1.047-1.588 和 1.692-2.484；分别为 p = 0.017 和 p < 0.001）。这项研究证明了术前 AFP 水平的重要预后价值接受早期 HCC 切除术的患者。将 AFP 纳入 BCLC 算法的预后评估有助于指导个体化风险分层并确定新辅助/辅助治疗的必要性。© 2023。外科肿瘤学会。

肾上腺皮质癌（ACC）是一种侵袭性、致命的恶性肿瘤。切除仍然是主要治疗方法；然而，关于手术的最佳方法和范围以及辅助治疗的作用，存在相互矛盾的证据。我们评估了手术技术和辅助治疗对非转移性 ACC 生存的影响。我们利用国家癌症数据库对 2010 年至 2019 年间接受非转移性 ACC 手术的受试者进行了一项回顾性队列研究。主要结果是总体生存率。 Cox 比例风险模型的开发是为了确定临床和治疗特征与生存之间的关联。总共包括 1175 名受试者。他们的平均年龄为 54±15 岁，其中 62% 的患者是女性。 67% 的手术通过开放手术进行，22% 涉及多器官切除，26% 包括淋巴结切除术。中位生存期为 77.1 个月。年龄（风险比[HR] 1.019；p < 0.001）、晚期（III期HR 2.421；p < 0.001）、腹腔镜手术（HR 1.329；p = 0.010）和阳性切缘（HR 1.587；p < 0.001）与生存呈负相关，而切除范围（HR 1.189；p = 0.140）和淋巴结清扫术（HR 1.039；p = 0.759）则没有相关性。按分期分层，腹腔镜切除仅与 III 期疾病的较差生存率相关（HR 1.548；p = 0.007）。放化疗仅与切缘阳性患者的生存率改善相关（HR 0.475；p = 0.004）。肿瘤生物学和手术切缘是非转移性 ACC 生存的主要决定因素。手术范围和淋巴结清扫术与总生存率无关。在晚期疾病中，开放式方法与提高生存率相关。© 2023。外科肿瘤学会。

我们的目的是开发和验证术前列线图，预测低级别、非肌层浸润性上尿路尿路上皮癌 (LG-NMI UTUC)，从而帮助准确选择内镜治疗 (EM) 候选者。这是一项回顾性研究其中包括 454 名接受根治性手术的患者（队列 1 和队列 2），以及 26 名接受 EM 的患者（队列 3）。利用多元逻辑回归模型，根据队列 1 的数据开发了预测 LG-NMI UTUC 的列线图。该列线图的准确性与传统的欧洲泌尿外科协会 (EAU) 和国家综合癌症网络 (NCCN) 模型进行了比较。使用队列 2 数据进行外部验证，并通过队列 3 中的疾病进展指标评估列线图的预后价值。在队列 1 中，多变量分析强调影像学上不存在侵袭性疾病（比值比 [OR] 7.04；p = 0.011） 、不存在肾积水（OR 2.06；p = 0.027）、乳头状结构（OR 24.9；p < 0.001）和缺乏高级别尿细胞学检查（OR 0.22；p < 0.001）作为 LG-NMI 疾病的独立预测因素。该列线图在预测准确性方面优于两种传统模型（0.869 vs. 0.759-0.821），并且在决策曲线分析中表现出更高的净效益。该模型的临床疗效在队列 2 中得到了证实。此外，列线图分层了队列 3 中的疾病无进展生存率。我们的列线图 (https://kmur.shinyapps.io/UTUC_URS/) 准确预测了 LG-NMI UTUC，从而确定适合 EM 的候选人。此外，该模型还可作为对接受 EM 的患者进行预后分层的有用工具。© 2023。外科肿瘤学会。

大约一半的 PTL 患者被诊断为 IE 期原发性甲状腺淋巴瘤 (PTL)；然而，IE PTL 期的最佳治疗方案尚未确定。IE 期 PTL 患者是从 1998 年至 2019 年间的监测、流行病学和最终结果 (SEER) 数据库中确定的。此后，疾病特异性生存率 (DSS) 和通过倾向评分匹配（PSM）后的Kaplan-Meier曲线和对数秩检验对这些患者的治疗方式（单纯手术、手术放疗（RT）和/或化疗（CT）以及RT和/或CT）进行比较。此外，作为外部队列，对2007年至2022年上海交通大学附属第六人民医院和医学院（中国上​​海）的PTL患者进行回顾性分析。SEER数据库中的1596例PTL患者中，842例被确定为IE期PTL患者，平均随访时间为7.8年。 PSM 后的配对分析显示三个治疗组的 DSS 之间没有显着差异。外部队列中共有 38 名 PTL 患者被识别，平均随访时间为 3.4 年。与 RT 和/或 CT 组相比，单纯手术组甲状腺功能减退症的发生率无显着差异 (p = 0.161)，但治疗相关并发症明显较少 (p = 0.021)，治疗时间较短 (p < 0.001) ），并且治疗成本较低（p = 0.025）。我们的研究结果表明，手术对于 IE PTL 期患者来说是一种可行的治疗选择。© 2023。外科肿瘤学会。

结直肠癌（CRC）是与胃癌（GC）同时发生的最常见癌症。尽管全结肠镜检查 (TCS) 作为 CRC 筛查工具在术前 GC 患者中的有效性已有报道，但同期 CRC (SCRC) 患者的长期结果仍不清楚。本研究旨在阐明术前 GC 筛查 TCS 对生存结果的重要性。我们纳入了 796 名接受 GC 术前 TCS 筛查的患者。对 SCRC 的危险因素、临床病理特征和生存结果进行了检查。此外，从改善CRC引起的死亡率的角度评估了成本效益。在43名患者（5.4%）中观察到了SCRC。对 30 名患者进行了 SCRC 的内镜治疗。总共有 15 名患者接受了手术切除，其中 2 名患者在内镜治疗后需要进行额外手术。关于病理分期，25名患者为0期，12名患者为I期，5名患者为II期，1名患者为IIIB期疾病。累积死亡率如下：GC相关死亡，12.6%；死于结直肠癌以外的癌症，1%；其他原因造成的死亡，5.5%。没有死亡是由 SCRC 造成的。与未接受 TCS 的患者相比，增量成本效益比分析表明，需要 586 万日元的筛查成本才能防止 1 例 CRC 死亡。所有 SCRC 患者都有可能获得治愈性治疗。没有死亡归因于 SCRC，这表明筛查 TCS 进行 GC 是有效的。© 2023。外科肿瘤学会。

胆囊癌（GBC）是一种致命的疾病，手术切除是唯一的治疗方法。然而，许多患者不适合手术，目前的辅助治疗效果有限。新一代测序提高了我们对癌症分子途径的理解，激发了人们对基于 microRNA 的基因调控的兴趣。该研究的目的是识别 GBC 中失调的 miRNA，并研究它们作为有效和有针对性的治疗策略的治疗工具的潜力。使用 Illumina HiSeq 平台对 GBC 和对照组织样本的 miRNA 表达进行测序。使用 Panther 和 Gene Ontology 数据库确定生物过程和相关途径。鉴定出439个显着差异表达的miRNA；其中19个上调，29个下调。关键丰富的生物过程包括免疫细胞凋亡、内质网（ER）超载反应和雄激素受体（AR）信号通路的负调节。 Panther 分析显示，胰岛素样生长因子 (IGF)-丝裂原激活蛋白激酶 (MAPK) 级联、p38 MAPK 通路、p53 通路和 FAS（肿瘤坏死因子受体的一个亚组）信号通路在失调的 miRNA 中高度富集。克尔斯滕大鼠肉瘤病毒（KRAS）、AR和干扰素γ（IFN-γ）途径被确定为可能适合靶向治疗的关键途径。我们的结论是，涉及基于 miRNA 的干预措施的组合方法可以增强治疗效果。我们的研究强调精准医学的重要性，利用有义和反义 miRNA 作为 GBC 中潜在疗法的靶向途径。© 2023。作者。

γ-丁酰甜菜碱羟化酶 1 反义 RNA 1 (BBOX1-AS1) 位于人类染色体 11 p14 上，在肿瘤发生中发挥着关键作用，具有多种致癌作用。 BBOX1-AS1 的异常表达复杂地调节各种细胞过程，包括细胞生长、上皮间质转化、迁移、侵袭、转移、细胞死亡和干性。值得注意的是，BBOX1-AS1的表达与临床病理特征和肿瘤预后显着相关，也可用于肺癌和食管癌的诊断。通过参与 ceRNA 网络，BBOX1-AS1 竞争性地结合 10 种不同癌症类型中的 8 种 miRNA。此外，BBOX1-AS1 可以直接调节下游蛋白质编码基因或充当 mRNA 稳定剂。 BBOX1-AS1 的影响延伸至关键信号通路，包括 Hedgehog、Wnt/β-catenin 和 MELK/FAK 通路。此外，它还影响肝细胞癌的耐药性。本研究对 BBOX1-AS1 在不同肿瘤类型中异常表达的临床意义进行了系统评价。它揭示了 BBOX1-AS1 影响癌症发生和进展的复杂分子机制，并概述了该领域未来研究的潜在途径。© 2023。作者。

基因状态已成为预后预测的焦点。此外，深度学习经常应用于医学成像领域，以诊断、预测和评估癌症患者的治疗反应。然而，基于突变基因的深度学习生存（DLS）模型与患者无进展生存（PFS）或总生存（OS）预后直接相关的报道很少。此外，DLS 模型尚未应用于根据突变基因确定 IO 相关预后。在此，我们开发了一种深度学习方法来预测接受或不接受免疫治疗（IO）治疗的肺癌患者的预后。对来自不同中心的 6542 名患者的样本进行了基因组测序。基于多组体细胞突变的 DLS 模型经过训练和验证，可预测未接受 IO 治疗的患者的 OS 和接受 IO 治疗的患者的 PFS。在未接受 IO 治疗的患者中，使用以下方法训练 DLS 模型（低 DLS 与高 DLS）：训练 MSK-MET 队列（HR = 0.241 [0.213-0.273]，P < 0.001）并在相互验证 MSK-MET 队列中进行测试（HR = 0.175 [0.148-0.206]，P < 0.001）。然后使用 OncoSG、MSK-CSC 和 TCGA-LUAD 队列验证 DLS 模型（HR = 0.420 [0.272-0.649]，P < 0.001；HR = 0.550 [0.424-0.714]，P < 0.001；HR = 0.2 15 [ 0.159-0.291]，P < 0.001，分别）。随后，它在接受 IO 治疗的患者中进行了微调和重新训练。 DLS 模型（低 DLS 与高 DLS）可以预测 MIND、MSKCC 和 POPLAR/OAK 队列中的 PFS 和 OS（分别为 P < 0.001）。与肿瘤淋巴结转移分期、COX模型、肿瘤突变负荷和程序性死亡配体1表达相比，DLS模型在接受或不接受IO治疗的患者中具有最高的C指数。基于突变基因的DLS模型可以稳健地预测接受或不接受 IO 治疗的肺癌患者的预后。© 2023。作者。

先前的研究表明，游离 RNA 的解卷积可以揭示组织起源。传统的反卷积方法依赖于构建参考组织特异性基因组，它无法捕获实际数据中存在的固有变化。为了解决这个问题，我们开发了一种新方法，利用神经网络框架来利用整个训练数据集。我们的方法包括训练一个包含 15 种不同组织类型的模型。通过一项半独立验证和两项完全独立验证，包括使用半计算机数据集进行反卷积、使用自定义正常组织混合物 RNA-seq 数据进行反卷积，以及来自癌症患者的纵向循环肿瘤细胞 RNA-seq (ctcRNA) 数据的反卷积对于转移性肿瘤，我们展示了深度学习方法的功效和优势，该方法通过有效捕获数据集中存在的固有变异性来发挥作用，从而提高准确性。敏感性分析表明，神经网络模型不太容易受到缺失数据的影响，这使得它们更适合实际应用。此外，通过利用向器官性的概念，我们应用我们的方法来追踪患有转移性肿瘤的癌症患者中循环肿瘤细胞衍生RNA（ctcRNA）的迁移，从而强调了早期检测癌症转移的潜在临床意义。© 2023 . 作者。