自身免疫性肝炎（AIH）是一种T细胞介导的自身免疫性肝病，可导致肝损伤，且长期预后不良。间充质基质细胞（MSC）具有免疫抑制作用，可以治疗 AIH。 CD4 T 细胞表达独特的抑制性 Fcγ 受体 (FcγRIIB)，它是免疫抑制因子可溶性纤维蛋白原样蛋白 2 (sFgl2) 的唯一受体。本研究旨在探讨sFgl2基因修饰的MSCs（sFgl2-MSCs）对AIH的治疗作用。MSCs从小鼠腹股沟脂肪中获得，并与从小鼠脾脏中分选的CD4 T细胞共培养。通过流式细胞术测定 CD4 T 细胞上的 FcγRIIB 表达。通过酶联免疫吸附测定测定用携带 Fgl2 基因和绿色荧光蛋白编码序列的慢病毒载体转染的 MSC 中 sFgl2 的表达。流式细胞术测定Th1细胞、Th17细胞和调节性T细胞（Tregs）的百分比，Western blotting检测细胞与MSC共培养72 h后p-SHP2和p-SMAD2/3的水平。通过体内成像定位MSC后，Con A诱导的实验性AIH小鼠被随机分为4组并进行不同的治疗。 24小时后，检查肝功能和细胞因子水平的组织病理学评分，并通过流式细胞术测定脾脏和肝脏中CD4 T细胞、CD8 T细胞、Treg Th17细胞和Th1细胞的比例。此外，使用免疫组织化学染色检测 T-bet、Foxp3 和 RORγ 阳性细胞的肝脏浸润情况。与 MSC 共培养后，CD4 T 细胞上的 FcγRIIB 表达上调。与sFgl2-MSCs共培养后，CD4 T细胞中Treg细胞比例增加，Th17和Th1细胞比例下降，p-SHP2和p-SMAD2/3水平升高。在体内，sFgl2-MSCs显着改善肝功能，减少肝坏死面积，减少肿瘤坏死因子-α、白介素（IL）-1β和IL-6表达，增加IL-10表达，减少CD4 T和CD8 T肝脏浸润sFgl2基因修饰的MSCs通过促进Tregs分化、抑制Th17、Th1细胞分化，对Con A诱导的实验性AIH和可能代表 AIH 的临床治疗策略。© 2023。作者。

合并症负担对肺癌生存产生负面影响。几种合并症评分已经被描述并且目前正在使用。当前的挑战是选择最能反映其对生存影响的合并症评分。在这里，我们比较了七个可用的合并症评分（查尔森合并症指数、年龄调整的查尔森合并症指数、适应肺癌的查尔森合并症指数、国家癌症研究所综合指数、国家癌症研究所适应肺癌综合指数、Elixhauser 评分和适应肺癌的 Elixhauser 评分）肺癌），并根据《国际疾病和相关健康问题统计分类》第十次修订版编码管理数据，以选择预测四个月生存率的最佳预后指数。该队列包括每位诊断为肺癌住院治疗的患者2011 年至 2015 年期间，我们机构的胸部肿瘤科首次进行了这项研究。计算了这七个分数，并将其用于 Cox 回归方法，以模拟它们与四个月生存率的关系。然后，计算比较不同模型之间相对拟合优度的参数（Akaike 信息标准、贝叶斯信息标准）和判别参数（C 统计量和 Harrell 的 c 统计量）。最终使用 bootstrap 方法对 1,000 个样本进行了这些参数的敏感性分析。总共纳入了 633 名患者。男性、组织学类型、转移状态、CCI、CCI 肺、Elixhauser 评分和 Elixhauser 肺与较差的四个月生存率相关。 Elixhauser 评分的 AIC 和 BIC 最低，c 统计量和 Harrell 的 c 统计量最高。这些结果在敏感性分析中得到了证实，其中 Elixhauser 评分的这些区分参数与其他评分显着不同。基于该队列，Elixhauser 评分是预测住院肺癌四个月生存的最佳预后合并症评分患者。© 2023。作者。

正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）越来越多地应用于肿瘤学、神经病学、心脏病学和新兴医学领域。其成功源于混合 PET/CT 成像提供的综合信息，超越了单独用于不同恶性肿瘤时单独使用的能力。然而，手动图像判读需要广泛的疾病特定知识，并且是医生日常工作中耗时的一个方面。深度学习算法类似于训练期间的从业者，从图像中提取知识，通过检测症状和增强图像来促进诊断过程。所获得的知识有助于通过症状检测和图像增强来支持诊断过程。现有的 PET/CT 成像评论论文有一个缺点，因为它们要么包含额外的模式，要么检查各种类型的人工智能应用。然而，缺乏专门针对人工智能和深度学习在 PET/CT 图像上的高度具体应用的全面调查。本综述旨在通过调查采用深度学习进行 PET/CT 成像的论文中所用方法的特征来填补这一空白。在审查中，我们确定了 2017 年至 2022 年间发表的 99 项研究，这些研究将深度学习应用于 PET/CT 图像。我们还确定了 PET/CT 的最佳预处理算法和最有效的深度学习模型，同时强调了当前的局限性。我们的综述强调了深度学习 (DL) 在 PET/CT 成像中的潜力，在正弦图和图像空间中的病灶检测、肿瘤分割和疾病分类中取得了成功的应用。还讨论了常见和特定的预处理技术。深度学习算法擅长提取有意义的特征，并提高诊断的准确性和效率。然而，注释数据集的稀缺以及可解释性和不确定性方面的挑战带来了局限性。最近的深度学习模型，例如基于注意力的模型、生成模型、多模态模型、图卷积网络和变压器，有望改善 PET/CT 研究。此外，放射组学在肿瘤分类和预测患者预后方面也引起了人们的关注。在这个快速发展的领域中，持续的研究对于探索新应用和提高深度学习模型的准确性至关重要。版权所有 © 2023。由 Elsevier B.V. 出版。

结直肠癌（CRC）是世界上第三大常见癌症。 miRNA-22 已成为具有诊断意义的潜在候选者；然而，其在结直肠正常-腺瘤-癌转变过程中的表达谱仍未被探索。在这项研究中，我们评估了不同阶段 CRC 患者的血清 miRNA-22 水平。研究队列由 49 名健康对照者、50 名息肉患者、51 名结直肠腺瘤 (CRA) 患者和 50 名 CRC 病例组成，均通过直肠结肠镜检查和病理活检证实。采用实时定量聚合酶链反应验证血清 miRNA-22 在 CRC 进展不同阶段之间的显着差异表达。采用2-ΔΔCT方法评估血清miRNA-22表达水平的相对变化。我们的结果显示，四组之间的血清 miR-22 表达在性别、腺瘤分级、位置或 TNM 分类阶段方面没有显着差异。值得注意的是，与对照组相比，CRC 和 CRA 组均表现出更高的 miR-22 表达水平 (p = 0.0001，p = 0.0004)，其中 CRA 和 CRC 组表现出比息肉组更高的表达水平 (p = 0.02，p = 0.043）。有序多类别逻辑回归分析模型显示，在区分个体 CRC 和健康人时，年龄、性别、吸烟状况和 miR-22 表达的利用共同表现出曲线下面积的最高值 (AUC=0.748)。在区分 CRA 和健康个体时，miR-22 表达的独立因子表现出最显着的预测能力 (AUC=0.753)。此外，miR-22 的独立表达在息肉和 CRA/CRC 之间表现出可辨别的潜在分化（AUC=0.654，0.636）。值得注意的是，在区分息肉和健康个体时，年龄因素显示出最大的区分力（AUC=0.741）。我们的研究结果为考虑将 miR-22 作为 CRC 早期筛查的潜在生物标志物提供了支持证据。尽管如此，miR-22 在结直肠病变中调节的分子机制仍需研究。版权所有 © 2023。由 Elsevier B.V. 出版。

机器学习已越来越多地用于开发可改善医学诊断和预测的算法，并在改善甲状腺超声图像的分类方面显示出希望。这项概念验证研究旨在开发一种多模式机器学习模型来对滤泡性癌和腺瘤进行分类。这是一项对 2010 年至 2022 年间在单一机构患有滤泡性腺瘤或癌的患者进行的回顾性研究。人口统计学、影像学和围手术期收集了变量。感兴趣的区域在超声上注释并用于进行放射组学分析。然后使用影像特征和临床变量创建随机森林分类器来预测恶性肿瘤。进行留一法交叉验证，使用受试者工作特征曲线下的面积来评估分类器性能。包括具有完整影像和围手术期数据的滤泡性腺瘤 (n = 7) 和癌症 (n = 11) 患者。每幅图像总共提取了 910 个特征。 t 分布随机邻域嵌入方法将维度减少到 2 个主要表示分量。随机森林分类器的接受者操作特征曲线下面积分别为 0.76（仅临床）、0.29（仅图像）和 0.79（多模态数据）。我们的多模态机器学习模型在滤泡性癌和腺瘤的分类方面显示出有希望的结果。这种方法有可能应用于未来的研究中，以生成滤泡性甲状腺肿瘤术前分化的模型。版权所有 © 2023 Elsevier Inc. 保留所有权利。

胆管肿瘤血栓形成 (BDTT) 是一种并发症，主要见于晚期肝细胞癌 (HCC) 患者，导致黄疸并与不良临床结果相关。然而，其潜在的分子机制尚不清楚。在这里，我们利用 BDTT 开发自发性临床前 HCC 动物模型，以确定表达 BMI1 的肿瘤起始细胞 (BMI1high TIC) 在诱导 BDTT 中的作用。 BMI1过表达将肝祖细胞转化为BMI1high TIC，其具有很强的致瘤性，并通过分泌溶酶体组织蛋白酶B（CTSB）增加跨肝内胆管上皮迁移能力。将BMI1high TIC原位肝脏植入小鼠体内会产生肿瘤并触发CTSB介导的胆管侵袭形成肿瘤血栓，而CTSB抑制剂治疗可抑制BDTT并延长小鼠的生存期。临床上，血清 CTSB 水平升高决定了 HCC 患者 BDTT 的发生率。从机制上讲，BMI1 通过抑制 miR-218-1-3p 表达，在表观遗传上上调 TIC 中 CTSB 的分泌。这些发现为患有 BDTT 的 HCC 患者确定了潜在的诊断和治疗靶点。© 2023。作者。

干细胞作为一组未分化的细胞，具有丰富的自我更新能力和高增殖能力，作为治疗多种疾病的一种有前景的方法，近年来引起了许多研究人员的关注。然而，从细胞和分子的角度来看，DNA修复系统是通过干细胞技术实现治疗目标的最大挑战之一。 DNA修复机制对于不断增殖以应对各种类型的DNA损伤的干细胞来说是一个优势。然而，这种机制可以被认为是癌症干细胞的细胞存活和治疗抵抗游戏中的一张王牌，它可以阻碍各种类型癌症的治愈。因此，深入了解 DNA 修复系统可以使研究人员离实现主要治疗目标更近一步。 DNA修复系统的非凡之处在于，这个系统不仅受到遗传因素的控制，而且还受到表观遗传因素的控制。因此，有必要从两个方面研究DNA修复系统在维持癌症干细胞存活中的作用。© 2023。作者，获得Springer Nature Switzerland AG的独家许可。

放射引起的肺损伤（RILI）是肺癌放射治疗（RT）中主要的剂量限制性毒性之一。大约 10-20% 的患者表现出不同严重程度的 RILI 体征。 RILI 严重程度如此广泛的原因及其发展机制目前尚不完全清楚。已经确定了许多临床风险因素，可以帮助临床决策。放射治疗技术的进步和严格的危及器官剂量限制的使用有助于减少 RILI。通过结合细胞因子评估、白细胞 γH2AX 检测或表观遗传标记，可以进一步改善对谁有 RILI 风险的预测。一个复杂的因素是缺乏 RILI 的客观定义。可以使用 CT 密度测定、FDG-PET 摄取、肺功能测量变化或呼出气分析等工具来更好地定义和量化 RILI。这有助于寻找新的生物标志物，这些标志物可以通过组学技术、（单细胞）RNA 测序和质谱流式分析以及患者特异性体外细胞培养模型的进展来加速。 RILI 的客观量化与这些新技术相结合，有助于开发未来的生物标志物，以更好地预测哪些患者面临风险并做出个性化治疗决策。版权所有 © 2023。由 Elsevier Inc. 出版。

核酸疗法仍然无法实现口服给药。为此研究了许多基于纳米颗粒的药物递送系统，但大多数都存在肠道稳定性差、粘液扩散差和/或上皮吸收效率低的问题。来自牛乳的细胞外囊泡 (mEV) 具有口服核酸疗法所需的特性，因为它们既能在消化中存活并穿过肠粘膜。使用新工具，我们全面检查了 mEV 的肠道传递，探讨它们是否可以用作，或为口服核酸疗法纳米颗粒的设计提供信息。我们表明，mEV 可以有效地在 Caco-2 肠道模型中移位，并且不会因模拟肠液处理而受到影响。我们还首次证明了 mEV 在新型 3D“顶端输出”和单层人肠上皮类器官 (IEO) 中的转运。重要的是，载有小干扰RNA（siRNA）的mEV可诱导巨噬细胞中的（甘油醛3-磷酸脱氢酶，GAPDH）基因沉默。以炎症性肠病 (IBD) 作为应用示例，我们表明，施用抗肿瘤坏死因子 α (TNFα) siRNA 的 mEV 可减少 IBD 大鼠模型中的炎症。 总之，这项工作表明 mEV 可以作为天然的以及用于口服给药或核酸治疗的安全系统，或为此类应用的合成系统的设计提供信息。© 2023。作者。

作为具有自我更新和分化潜力的同质细胞群，干细胞库高度分隔并包含不同的子集，这些子集在稳态过程中表现出稳定但有限的异质性。然而，它们在自然或人为压力下表现出惊人的可塑性，例如受伤、移植、癌症和衰老，导致其表型、体质、代谢和功能发生变化。细胞外在生态位和信号通路的复杂多样的网络，与细胞内在遗传和表观遗传调节因子一起，严格调节稳态期间的异质性和扰动下的可塑性。操纵这些因素可以更好地控制干细胞行为，并为当前的再生医学状态带来潜在的革命。然而，基因突变或过度可塑性获得对正常调节的破坏可能会导致肿瘤的形成。通过利用创新技术来增强我们对干细胞异质性的理解，并采用新颖的方法来最大限度地利用干细胞可塑性，干细胞疗法有望彻底改变医学的未来。版权所有 © 2023。由爱思唯尔公司出版。