Dachsous 钙粘蛋白相关蛋白 1 (DCHS1) 是钙依赖性粘附膜蛋白之一，主要参与哺乳动物组织的发育。目前关于DCHS1在泛癌中的生物学功能缺乏更详细的研究。我们利用TCGA、UALCAN、HPA、GEPIA2等数据库评估了DCHS1的表达、预后价值、诊断价值和基因组变化。 0 和 GSCA。我们利用UCSC、TIMER2.0、TISIDB、GSCA数据库分析DCHS1表达与免疫微环境、干性、TMB、MSI和抗癌药物敏感性之间的关联。使用BioGRID、STRING和GEPIA2.0进行蛋白质相互作用和功能富集分析。通过实时定量PCR、CCK8、Transwell实验和Western blot来确定DCHS1在UCEC中的功能。DCHS1在多种癌症中存在差异表达，其表达与肿瘤的预后和诊断显着相关。在大多数癌症中，DCHS1 表达与癌症相关成纤维细胞 (CAF)、内皮细胞 (EC) 和造血干细胞的浸润显着相关。此外，DCHS1 与许多抗肿瘤药物的敏感性显着相关。功能富集分析显示DCHS1相关蛋白参与粘着斑、子宫内膜癌和Wnt信号通路。 GSEA 结果显示 DCHS1 与许多癌症中的上皮间质转化（EMT）相关。 UCEC 体外实验表明 DCHS1 调节细胞增殖、迁移和 EMT。我们的研究结果表明 DCHS1 可能是一种新型的预后和诊断生物标志物和免疫治疗靶点，并在 UCEC 的增殖、迁移和 EMT 中发挥重要作用。© 2024 . 作者。

卵巢癌（OC）是发达国家最致命的妇科癌症。大多数病例在 III-IV 期晚期诊断，5 年总生存率非常低。几项研究表明，与非激素治疗 (HT) 治疗者相比，激素治疗 (HT) 治疗者发生 OC 的风险更高。 HT持续时间延长是一个统计上显着的危险因素。碳水化合物抗原或癌抗原 125 (CA-125) 仍然是 OC 的最佳筛查工具；然而，由于特异性低，其价值有限，导致不必要的干预、手术和心理伤害。此外，超声解释的可变性凸显了迫切需要开发一种具有更高敏感性和特异性的单变量指数，用于 HT 下女性 OC 的早期诊断。在此，我们批判性地回顾了用于检测 OC 的生物标志物的局限性，旨在提出一种准确且具有成本效益的诊断比率，消除体重指数、年龄、HT、吸烟和良性卵巢疾病对测量的影响。许多研究将 CA-125、人附睾蛋白 4 和胸苷激酶 1 等生物标志物结合到诊断算法中。数据表明，雌激素受体的表达可能具有诊断和预后价值，因为由于 ERβ 下调，OC 中雌激素受体 α (ERα):雌激素受体 β (ERβ) 的比率显着高于正常组织。 CA-125 和碳水化合物抗原或癌抗原 72 - 4 (CA72-4) 的表达分别与 ERα 和 ERβ 之间存在高度正相关性，这表明新的比率 CA-125:CA72-4 可能是监测术后的节点。 HT 下的更年期妇女。© 2024。作者。

免疫检查点抑制剂（ICIs）干扰的免疫耐受改变可能导致新发风湿性多肌痛（PMR）和巨细胞动脉炎（GCA）。这篇系统文献综述 (SLR) 检查了 ICI 抗癌治疗后 PMR 和 GCA 样综合征的特征，总结了它们的人口统计学、临床和治疗相关特征，以提供它们是否与特发性形式不同的见解。SLR 在 Medline 上进行和 EMBASE 数据库（从成立到 2024 年 7 月）以及 EULAR/ACR 摘要数据库（2021-2023 年）。使用将两组作为比较对象的研究数据，将 ICI 诱发的 PMR 和 GCA 综合征与疾病的主要形式进行比较。对于缺乏直接比较的手稿，我们总结了主要发现，并通过对主要形式的系统评价或大型观察性研究讨论了差异。从 1237 篇筛选的摘要中，46 篇符合纳入标准，涉及 358 名患者（314 名患有 ICI-PMR，44 名患有 ICI-PMR）。 ICI-GCA）。 ICI-PMR 在 ICI 接受者中的估计汇总患病率为 0.1% [95% CI: 0.07%, 0.14%]，在经历风湿免疫相关不良事件的患者中为 15.9% [95% CI: 12.6%, 19.9%]。 ICI-PMR患者的男女比例为1.7:1，平均年龄为71±4岁。大多数病例与 PD1/PDL1 阻滞剂有关 (87%)。临床特征包括腰带炎性疼痛（100%），尽管在某些病例中骨盆带受累的报道较少（3/28 研究）。 35%的患者存在周围关节炎。实验室检查显示 26% 的病例炎症标志物正常或轻微升高。糖皮质激素 (GC) 使 84% 的病例症状改善，但 20% 的病例需要免疫抑制治疗，14% 的病例出现复发。 ICI-GCA在ICI接受者中的患病率为0.06%，性别分布相等，平均年龄为71±5岁。大多数患者接受了抗 PD1/PDL1 阻滞剂（57%）。临床表现包括头部症状（75%）、永久性视力丧失（23%）和与大血管受累相关的症状（54%）。高剂量 GC 是有效的，96% 的患者获得缓解，但 17% 的患者出现复发。与特发性形式相比，ICI 诱导的 PMR 和 GCA 可能具有不同的临床特征，可能具有更轻微的症状和更好的治疗反应。需要进一步的研究来证实这些发现，并更好地了解这些病症的长期结果和病理生理学。版权所有 © 2024。由 Elsevier B.V. 出版。

三七是一种著名的多年生草本植物，广泛用作医药和保健食品的原料。由于其多种治疗作用，近年来对三七的研究工作迅速增加，迫切需要对这种重要药用植物的研究进展进行全面综述。在此，我们总结了三七代表性生物活性成分及其心血管保护、抗肿瘤、免疫调节等多种药理作用的最新研究。更重要的是，我们强调人参皂苷的生物合成和调控，人参皂苷是三七的主要生物活性成分。综述了人参皂苷生物合成中涉及的关键酶和转录因子 (TF)，包括多种 CYP450、UGT、bHLH 和 ERF TF。我们还基于多组学数据构建了一个转录调控网络，并预测了介导人参皂苷生物合成的候选转录因子。最后，重点介绍了目前人参皂苷生产的三种主要生物技术方法。本综述涵盖了过去几十年的进展，为三七资源的质量评价和合理利用和开发提供了见解。现代组学技术有利于探索人参皂苷生物合成的分子机制，这对于三七新品种的选育至关重要。鉴定生物合成人参皂苷的功能酶将有助于制定高效、大规模生产特定人参皂苷的潜在策略。© 作者 2024。由牛津大学出版社代表南京农业大学出版。

除了在保持血管完整性方面的基本作用外，血小板还有助于肿瘤血管生成和转移。然而，尽管血小板是血管生成和转移性细胞因子的储存库，但它也具有肿瘤进展的负调节因子。 Angpt1（血管生成素-1）是一种对于发育性血管生成至关重要的细胞因子，还可以通过一种未明确的机制防止肿瘤细胞转移。尽管活化的血小板将 Angpt1 从 α 颗粒释放到循环中，但血小板 Angpt1 对肿瘤生长、血管生成和转移的贡献尚未得到研究。使用细胞因子阵列和 ELISA，我们首先比较了乳腺癌和黑色素瘤小鼠肿瘤模型中的血小板 Angpt1 水平，无肿瘤对照。然后，我们评估了缺乏巨核细胞和血小板 Angpt1 (Angpt1Plt KO) 的小鼠的肿瘤生长和转移。使用 RT-PCR 定量乳腺注射肿瘤细胞向肺部的自发转移。使用荧光显微镜和流式细胞术测定静脉注射肿瘤细胞的肺部定植和肿瘤细胞外渗。PyMT（多瘤中间肿瘤抗原）乳腺癌小鼠模型中血小板Angpt1选择性上调，血小板是血液中Angpt1的主要来源循环。虽然原发性肿瘤生长和血管生成不受影响，但 Angpt1Plt KO 小鼠在乳腺或静脉注射后自发性肺转移和肿瘤细胞肺部定植均增加。尽管血小板 Angpt1 不影响肺部最初的肿瘤细胞截留，但 Angpt1Plt KO 小鼠的肿瘤细胞滞留和外渗增加。与对照小鼠 (Angpt1WT) 的血清相比，Angpt1Plt KO 小鼠的血清增加了内皮通透性，降低了内皮连接处的 VE-钙粘蛋白表达。血小板提供了 Angpt1 的血管内来源，通过保留肺微脉管系统限制肿瘤细胞外渗来抑制肿瘤转移。

HCC-1（hemofiltrate CC chemokine-1）是一种 CC 型趋化因子，发挥改变细胞内钙浓度、诱导白细胞和操纵酶释放的功能，尤其是在单核细胞中。据报道，HCC-1可以通过调节细胞周期和促进细胞凋亡来预测持续性急性肾损伤或抑制肝细胞癌，但HCC-1对动脉粥样硬化的作用尚不清楚。本研究旨在阐明HCC-1在动脉粥样硬化中的功能和机制，以及其是否可以作为诊断动脉粥样硬化的新型生物标志物。HCC-1在动脉粥样硬化患者血清、动脉粥样硬化斑块和正常动脉组织中的表达情况对照组通过ELISA、免疫组织化学和共聚焦显微镜以及生物信息分析进行评估。 HCC-1 过表达小鼠和对照小鼠的动脉粥样硬化模型是通过在 ApoE-/- 背景下尾静脉注射腺相关病毒血清型 9-HCC-1 产生的。在体外评估细胞粘附、极化和细胞焦亡。分析动脉粥样硬化患者血清中 HCC-1 浓度与动脉粥样硬化的关系。生物信息学分析显示，HCC-1 表达与动脉粥样硬化的发生及稳定-不稳定转换呈正相关，HCC-1 升高的结果进一步支持了这一点。 AS 患者血清和动脉粥样硬化斑块中均表达 1。腺相关病毒血清型9-HCC-1小鼠炎症因子水平较高，斑块中巨噬细胞积累和焦亡率增加，动脉粥样硬化斑块稳定性降低。在体外，HCC-1 促进单核细胞粘附和 M1 极化，并诱导 EC 和巨噬细胞炎症和焦亡。动脉粥样硬化患者中 HCC-1 表达增加，HCC-1 过表达通过增强单核细胞募集、M1 加速动脉粥样硬化负荷EC 和巨噬细胞中的极化和焦亡。我们的研究结果表明，HCC-1可以作为诊断动脉粥样硬化的早期生物标志物，能够反映狭窄程度。

联合学习支持在分布式、隐私敏感的医学成像数据上训练模型。然而，参与机构之间的数据异质性导致模型性能下降和公平性问题，特别是对于代表性不足的数据集。为了应对这些挑战，我们建议利用 Vision Transformers 中的多头注意力机制来协调跨客户端的异构数据的表示。通过关注注意力机制作为对齐目标，我们的方法旨在提高医学成像应用中联邦学习模型的准确性和公平性。我们在 IQ-OTH/NCCD 肺癌数据集上评估我们的方法，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 模拟不同级别的数据异质性。我们的结果表明，与不同异质性水平上最先进的联邦学习方法相比，我们的方法实现了具有竞争力的性能，并提高了代表性不足的客户的模型性能，促进了联邦学习环境中的公平性。这些发现凸显了利用多头注意力机制解决医学联邦学习中数据异构性挑战的潜力。版权所有 © 2024 Elsevier B.V. 保留所有权利。

黑色素瘤对人类健康构成严重威胁，早期识别对于治疗成功至关重要。深度学习 (DL) 具有利用成像技术检测癌症的潜力，许多研究提供证据表明 DL 算法可以在黑色素瘤诊断中实现高精度。 批判性评估使用皮肤镜图像诊断黑色素瘤的不同 DL 性能，并讨论皮肤科医生与 DL 之间的关系.Ovid-Medline、Embase、IEEE Xplore 和 Cochrane 图书馆从开始到 2021 年 12 月 7 日进行了系统检索。报告使用皮肤镜图像检测黑色素瘤的诊断 DL 模型性能的研究如果具有特定结果和组织病理学确认，则被纳入。提取二元诊断准确性数据和列联表来分析感兴趣的结果，其中包括敏感性 (SEN)、特异性 (SPE) 和曲线下面积 (AUC)。根据人机比较和合作进行亚组分析。该研究在PROSPERO中注册，CRD42022367824.2309条记录初步检索，其中37项研究符合我们的纳入标准，27项为荟萃分析综合提供了足够的数据。合并的 SEN 为 82%（范围 77-86），SPE 为 87%（范围 84-90），AUC 为 0.92（范围 0.89-0.94）。人机比较发现 DL 和皮肤科医生的汇总 AUC 分别为 0.87 (0.84-0.90) 和 0.83 (0.79-0.86)。 DL、初级和高级皮肤科医生的汇总 AUC 分别为 0.90 (0.87-0.93)、0.80 (0.76-0.83) 和 0.88 (0.85-0.91)。 DL 的人机合作分析为 0.88 (0.85-0.91)，无辅助的为 0.76 (0.72-0.79)，DL 辅助的皮肤科医生为 0.87 (0.84-0.90)。有证据表明，DL 算法与高级皮肤科医生一样准确。黑色素瘤诊断。因此，深度学习可以用来支持皮肤科医生的诊断决策。尽管如此，仍需要进一步的高质量、大规模多中心研究来解决与基于人工智能的医疗诊断相关的具体挑战。版权所有 © 2024 Elsevier B.V. 保留所有权利。

准确预测克尔斯滕大鼠肉瘤（KRAS）突变状态对于晚期结直肠癌患者的个体化治疗至关重要。然而，尽管深度学习模型在某些方面表现出色，但它们往往忽视了多个任务之间的协同促进以及对全局和局部信息的考虑，这会显着降低预测精度。为了解决这些问题，本文提出了一种称为多任务全局局部协作混合网络（CHNet）的创新方法，旨在更准确地预测患者的 KRAS 突变状态。 CHNet 由两个分支组成，可以分别从分割和分类任务中提取全局和局部特征，并交换互补信息以协作执行这些任务。在这两个分支中，我们设计了通道混合变压器（CHT）和空间混合变压器（SHT）。这些 Transformer 集成了 Transformer 和 CNN 的优点，采用级联混合注意力和卷积从两个任务中捕获全局和局部信息。此外，我们创建了自适应协作注意（ACA）模块，以通过指导促进分割和分类特征的协作融合。此外，我们引入了一种新颖的类激活图（CAM）损失，以鼓励 CHNet 学习两个任务之间的补充信息。我们在 T2 加权 MRI 数据集上评估 CHNet，KRAS 突变状态预测的准确率达到 88.93%，优于代表性 KRAS 突变状态预测方法的性能。结果表明，我们的 CHNet 通过多任务协作促进并考虑全局-局部信息方式，可以更准确地预测患者的 KRAS 突变状态，这可以帮助医生为患者制定更个性化的治疗策略。版权所有 © 2024。由 Elsevier 出版B.V.

细胞治疗作为一种新兴的治疗策略，需要科学的监管框架，但由于风险分类缺乏全球共识，因此面临基于风险的监管挑战。本研究应用贝叶斯网络分析来比较和评估美国食品药品监督管理局 (FDA)、厚生劳动省 (MHLW) 和世界卫生组织 (WHO) 提出的细胞产品风险分类策略，使用真实的世界数据来验证模型。在三个监管框架内评估关键风险因素的适当性及其对临床安全的影响。结果表明了改进风险分类方法的几个方向。此外，一项子研究重点关注特定类型的细胞和基因疗法 (CGT)，即嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法。它强调了在评估 CAR T 细胞产品的安全风险时考虑 CAR 靶点、肿瘤类型和共刺激领域的重要性。总体而言，目前蜂窝产品缺乏基于真实数据的监管框架，也缺乏基于风险的分类审查方法。本研究旨在完善细胞产品的监管体系，强调基于风险的分类。此外，该研究主张在监管科学中利用机器学习来加强对细胞产品安全性的评估，说明贝叶斯网络在协助细胞产品风险分类的监管决策中的作用。版权所有 © 2024 作者。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。