乳腺癌已成为世界上首要的癌症，而肠道菌群可能与之密切相关。地理位置也对人类肠道菌群有重要影响。我们在中国的热带地区——海南省，进行了首项乳腺癌患者和非乳腺癌患者肠道菌群的研究。同时，首次使用Pacbio平台进行了基于第三代测序的16S全长测序，对粪便微生物DNA进行了物种多样性分析和差异物种分析，并推断其功能基因组成并进行了功能差异分析。在海南省的两组之间的α多样性方面存在显著差异。通过物种组成差异分析，在门级别上，Bacteroidales（P=0.006）和Firmicutes（P=0.002）在两组之间有差异，并且在属级别上筛选出了与乳腺癌相关的17种差异物种，如Bacteroides。根据乳腺癌患者的ER水平、PR水平、HER2状态、Ki67指数和组织学分级等五种分组方法，分别筛选出了4、1、9、6、5种差异微生物，共计25种（所有亚组的P<0.05）。功能预测和差异分析揭示了两组微生物之间的两种功能代谢存在显著差异（P<0.05）。这些结果表明，乳腺癌与肠道菌群的组成和功能变化有关。这些菌群和功能差异可能成为乳腺癌的诊断和治疗的生物标志物或新的靶点。版权所有 © 2023 Elsevier Ltd.发表。

肌肉消耗是许多疾病的严重并发症，包括癌症、肾脏疾病、心力衰竭和衰老。骨骼肌质量的逐渐丧失对预后和生存率产生负面影响，并且常常伴随虚弱和生活质量差。对抗肌肉消耗的临床试验取得了有限的成功。一些治疗方法在患者中改善了肌肉质量，但在体力表现方面几乎没有明显差异。本综述文章讨论了调控肌肉萎缩的新途径，包括癌细胞生成素M（OSM）和外胚层发育异常蛋白A2（EDA2）受体（EDA2R）信号传导、近期临床试验的结果以及未来治疗的潜在药物靶点。版权所有 © 2023 Elsevier Ltd. 保留所有权利。

PTEN缺陷导致丝氨酸473位的磷酸化Akt（p-Akt）的激活，并通过与NUAK2扩增相结合促进黑色素瘤的肿瘤发生。我们测试了p-Akt和/或NUAK2表达对黑色素瘤患者复发无病生存期（RFS）和总生存期（OS）的预后影响。使用免疫组织化学检查了112例扩散黑色素瘤患者、38例低累积阳光损伤（CSD）黑色素瘤患者和18例高CSD黑色素瘤患者的原发肿瘤，并统计分析了它们的预后意义。p-Akt表达分别在扩散型黑色素瘤、低CSD黑色素瘤和高CSD黑色素瘤中发现为32.1%、68.4%和55.6%，而NUAK2表达分别为46.4%、76.3%和50.0%。无论是p-Akt还是NUAK2的表达都与原发黑色素瘤患者和扩散型黑色素瘤患者的RFS呈负相关（p-Akt：p < .0001，p < .0001；NUAK2：p = .0005，p < .0001）。引人注目的是，多变量分析显示p-Akt对RFS有显著影响（风险比 = 4.454；p < .0001），而NUAK2没有。进一步的亚组分析表明，p-Akt的表达对扩散型黑色素瘤患者的RFS有不良影响（风险比 = 4.036；p = .0005）。我们得出结论，p-Akt的表达对原发黑色素瘤患者的RFS有显著影响，可以预测扩散型黑色素瘤患者的复发。© 2023 John Wiley & Sons A/S. John Wiley & Sons Ltd.发表。

基于MTT实验的体外细胞毒性引导分离法对中国岩菖蒲（Penthorum chinense Pursh，石南科）进行了研究。从中国岩菖蒲的活性成分（乙酸乙酯提取物）中分离得到八种未报导过的新木脂素，命名为乙酸乙酯提取物A-H（1-8），以及两种已知的相似物（9和10）。通过实验和计算比较电子圆二色谱分析，确定了它们的绝对构型。通过MTT实验对获得的木脂素在HT29和LoVo细胞上的结果表明，之前未报导过的木脂素乙酸乙酯提取物A（1）和F（6）的细胞毒性优于阳性药物5-氟尿嘧啶。然后，通过5-乙炔基-2'-脱氧腺苷、创伤愈合、Transwell和Western blot等功能性技术，证明它们能够显著抑制HT29和LoVo细胞的增殖，通过上调Bax和下调B细胞CLL/淋巴瘤2和聚腺苷酸核苷酸聚合酶促进细胞凋亡。此外，Western blot结合Dsh同源物2激动剂IWP-L6和β-连环蛋白激动剂MG132的实验表明，它们的作用机制与抑制Wnt/β-连环蛋白信号通路密切相关。总之，之前未报导过的木脂素乙酸乙酯提取物A（1）和F（6）可能通过抑制Wnt/β-连环蛋白信号通路干预结直肠癌的发展和进展，并有潜力成为药物候选物。版权所有©2023，由Elsevier Ltd.出版。

腺样囊性恶性肿瘤（CXPA）是唾液腺的一种肿瘤，占唾液腺肿瘤的3.6%和唾液腺恶性肿瘤的12%。其预后由组织学在腺瘤包膜之外的进展决定。CXPA被认为是一种始发性或复发性多形性腺瘤的恶性转化，与良性和恶性病变相关。唾液腺癌是一种罕见的异质性肿瘤组，具有复杂的临床病理特征和独特的生物学行为。本病例报告总结了一名左腮腺CXPA患者的治疗情况，携带HER2扩增且预后不良。患者总生存期超过3.5年。本文讨论了免疫检查点抑制剂和靶向治疗联合方案在CXPA癌治疗中的应用和结果。靶向治疗与免疫治疗的联合长期临床受益，并且具有高临床响应率的靶向治疗（免疫治疗+双靶向三药联合方案）可能是治疗罕见和/或难治性肿瘤患者的理想选择，而不损害患者的安全性。© 2023 Elsevier Ltd. 保留所有权利。

FBXO28是F-box蛋白家族的成员，这些蛋白是SCF（SKP1、CULLIN1、F-box蛋白）泛素连接酶复合物的底物受体。尽管其在癌症中的作用有所暗示，但FBXO28在上皮间质转变（EMT）过程和肿瘤转移中的功能仍然被大部分未知。我们在这里报告FBXO28在体内外对人肝细胞癌（HCC）的迁移、侵袭和转移过程中是关键的负调控蛋白。FBXO28的表达在人上皮癌细胞系相对于间质对应物有上调。机制上，通过直接与SNAI2结合，FBXO28作为一个E3泛素连接酶在泛素蛋白酶体系统中定位底物以进行降解。重要的是，我们确立了PKA在FBXO28介导的SNAI2降解中的合作功能。在临床HCC标本中，FBXO28蛋白水平与PKAα和SNAI2水平呈正和负相关。低FBXO28或PRKACA表达与HCC患者的预后不佳相关。总之，这些发现阐明了FBXO28作为肿瘤中EMT和转移的关键抑制因子的新功能，并为其作为人类侵袭性HCC的新预后标志物和/或治疗靶点的候选理论提供了机制基础。©2023年。作者。

发现一种名为激酶相互作用蛋白1（AKIP1）的蛋白在多种人类肿瘤中过表达，并与患者的不良预后相关。多项研究证实AKIP1在肿瘤转移、血管生成和化疗放疗耐药中的恶性功能。然而，AKIP1在加速胶质母细胞瘤（GBM）进展中的作用机制还不清楚。本研究显示AKIP1的表达与胶质瘤的病理分级呈正相关。下调AKIP1显著抑制GBM细胞的增殖、集落形成能力和肿瘤形成能力。在机制方面，AKIP1与转录因子Yin Yang 1 (YY1)介导的热休克蛋白90α家族A类成员1（HSP90AA1）转录活化合作，增强表皮生长因子受体（EGFR）的稳定性。YY1被确定为HSP90AA1的一个潜在转录因子，并直接与AKIP1相互作用。α HSP90的过表达显著逆转了AKIP1的消耗引起的EGFR不稳定和细胞增殖受阻。此外，我们进一步研究了EGFR和HSP90α之间的相互作用模式。这些发现确立了AKIP1在GBM中的关键致癌因子作用，并揭示了EGFR异常表达的新的调节机制。© 2023. 作者，独家许可给Springer Nature 有限公司。

肝内胆固醇积累和高胆固醇血症与肝细胞癌（HCC）相关。然而，胆固醇降低药物对HCC的治疗效果存在争议，表明胆固醇代谢与HCC的关系比预期更为复杂。c-Myc小鼠肿瘤形成了胆固醇合成和戊糖磷酸途径（PPP）之间的正反馈，而不是糖酵解。阻断PPP阻止了c-Myc小鼠的胆固醇合成和HCC的发生，而消除糖酵解不影响胆固醇合成，也无法阻止c-Myc引起的HCC。令人意外的是，胆固醇合成和PPP的限速酶3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶（HMGCR）和葡萄糖-6-磷酸脱氢酶（G6PD）被识别为microRNA-206的直接靶点。通过靶向Hmgcr和G6pd，microRNA-206中断了正反馈并完全阻止了c-Myc小鼠的HCC，而100％的对照小鼠死于HCC。中断microRNA-206与Hmgcr和G6pd的相互作用恢复了由miR-206抑制的胆固醇合成、PPP和HCC生长。本研究发现了胆固醇合成和PPP之间以前未描述的正反馈环路，驱动HCC，而microRNA-206通过中断此环路来预防HCC。作为过程而非胆固醇本身是HCC的主要贡献者。© 2023.作者。

Hippo通路因其在发育、再生、器官大小控制和癌症中的重要参与而闻名。尽管已知能量应激能激活Hippo通路并抑制其效应因子YAP，但Hippo通路在能量应激应答中的精确作用仍不清楚。在这里，我们报告了Hippo通路在能量应激应答中无关YAP的功能，该过程通过其上游组分MAP4K2和STRIPAK介导的，促进自噬和细胞存活。在机械上，能量应激破坏了MAP4K2-STRIPAK的结合，导致MAP4K2的激活。随后，MAP4K2磷酸化ATG8家族成员LC3，从而促进自噬通量。在头颈癌中，MAP4K2的表达水平很高，并且其介导的自噬对小鼠头颈肿瘤生长起至关重要作用。总之，我们的研究揭示了Hippo通路在能量应激应答中的非经典作用，为组织稳态和癌症中的这一关键生长相关通路提供了启示。 版权所有 © 2023 Elsevier Inc. 保留所有权利。

由于数据注释的有限可用性，对医学图像进行分割模型训练仍然具有挑战性。Segment Anything Model (SAM) 是一个基础模型，通过对超过10亿个注释进行训练，主要针对自然图像，旨在以交互方式分割用户定义的感兴趣对象。尽管模型在自然图像上的性能令人印象深刻，但医学图像域存在一系列挑战。在这里，我们对SAM在来自各种模态和解剖学的19个医学成像数据集上分割医学图像的能力进行了广泛的评估。在我们的实验中，我们使用标准方法为SAM生成了点和框提示，以模拟交互式分割。我们报告以下的发现：(1) 根据单个提示，SAM的性能在不同的数据集和任务上有很大的变化，从脊柱MRI的IoU=0.1135到髋部X光的IoU=0.8650。(2) 对于具有较少歧义的提示的良好界定对象（如计算机断层扫描中的器官分割），分割性能似乎较好，而对于其他各种情景（如脑肿瘤的分割），分割性能较差。(3) 与点提示相比，SAM在框提示下的表现明显更好。(4) 在几乎所有单点提示设置中，SAM的性能优于类似的方法RITM、SimpleClick和FocalClick。(5) 当以迭代方式提供多个点提示时，SAM的性能一般仅略微提高，而其他方法的性能提高到超过SAM的基于点的性能水平。我们还提供了SAM在所有测试数据集上的表现、迭代分割和在提示模棱两可时的行为的几个示例。我们得出结论，SAM在某些医学成像数据集上表现出令人印象深刻的零样本分割性能，但在其他数据集上表现中等至较差。SAM在医学成像中自动化图像分割方面具有重要潜力，但在使用时需要适当关注。我们公开提供了评估SAM的代码，网址为https://github.com/mazurowski-lab/segment-anything-medical-evaluation。版权所有 © 2023 Elsevier B.V. 保留所有权利。