肝细胞癌（HCC）是唯一一种可以基于影像进行无创诊断而不需要进一步的组织学证据的肿瘤实体。因此，对于HCC的诊断来说，优秀的图像质量至关重要。新型光子计数探测器（PCD）CT通过噪声降低和更高的空间分辨率改善了图像质量，天然地提供了光谱信息。本研究的目的是通过三期肝脏PCD-CT的幻影和患者人口研究，重点研究识别最佳重建核的HCC成像中的这些改进。执行幻影实验以分析常规体和定量重建核每个具有四个锐度等级（36-40-44-48）的客观质量特征。用PCD-CT在24名具有存活性HCC病灶的患者中，使用这些核心再构建50 keV的虚拟单能量图像。定量图像分析包括对比度噪声比（CNR）和边缘锐度。三名评估员进行定性分析，评估噪声、对比度、病灶显著性和整体图像质量。在所有对比度相位中，CNR在使用锐度水平36的核心时最高（全部p <0.05），对病灶锐度没有显著影响。也评价更柔和重建核对于噪声和图像质量更好（全部p <0.05）。在图像对比度和病灶显著性方面没有显着差异。将具有相同锐度级别的体和定量核心进行比较，无论是在体外还是体内分析中，图像质量标准都没有差异。在PCD-CT的评估HCC的情况下，软重建核产生最佳总体质量。由于具有潜在原始光谱处理能力的定量核与常规体核相比在图像质量上并不受限制，因此应优先选择它们。

利用CT图像提取的放射组学和深度学习（DL）特征开发出一种人工智能（AI）模型来区分良性和恶性卵巢肿瘤。我们招募了149名病理学确认的卵巢肿瘤患者，共包括185个肿瘤，并按7:3的比例将其分为训练组和测试组。所有肿瘤都是手动从术前增强CT图像中分割出来的。使用放射组学和DL提取CT图像特征。我们构建了五种不同特征组合的模型。使用机器学习（ML）分类器对良性和恶性肿瘤进行分类。将模型与测试集上的五名放射科医生进行比较。在五个模型中，表现最佳的是使用放射组学，DL和临床特征组合的集合模型。该模型的准确度为82％，特异度为89％，敏感度为68％。与初级放射科医生的平均结果相比，该模型准确度（82％ vs 66％）和特异度（89％ vs 65％）更高，敏感度（68％ vs 67％）相当。在模型的帮助下，初级放射科医生的平均准确度（81％ vs 66％）、特异度（80％ vs 65％）和敏感度（82％ vs 67％）都更高，接近于资深放射科医生的表现。我们开发了一种基于CT的AI模型，可以高精度地区分良性和恶性卵巢肿瘤。该模型显著提高了经验不足的放射科医生在卵巢肿瘤评估方面的表现，并可能指导妇科医生为这些患者提供更好的治疗策略。©2023。作者（们）。

识别遗传性癌症易感性可促进高风险器官特异性癌症监测和预防。在PTEN错构瘤肿瘤综合征（PHTS）中，纵向研究仍然缺乏，儿童和年轻成年人以及神经发育障碍（NDD）的患者的癌症数据也不足。本研究旨在评估携带生殖系PTEN变异的PHTS患者中，包括第二恶性肿瘤（SMN）在内的终身癌症风险。前瞻性纵向队列研究（2005年9月1日至2022年1月6日）。关于全人群风险的监测、流行病学和最终结果数据库。从北美洲、南美洲、欧洲、澳大利亚和亚洲的社区和学术医疗中心中招募了通过分子学定义为携带生殖系PTEN变异的PHTS患者。数据分析自2022年7月至2023年2月。通过物理和电子病历审核，以及随访通过临床访问或电话采访。相对于全人群的PHTS患者的终身癌症风险。共有7302名患者被前瞻性招募，其中701名患者携带生殖系PTEN变异（同意时的中位数[四分位距]年龄为38[12-52]岁，其中413名女性患者[59％]）。260名患者（37％）获得了纵向跟踪数据，随访中位数（四分位距）为4（2-8）年。在701名患者中，341名（49％）接受了至少1次癌症诊断，其中144名（42％）患有SMN。该研究发现乳腺癌（91％）、子宫内膜癌（48％）、甲状腺癌（33％）、肾癌（30％）和结肠直肠癌（17％）以及黑色素瘤（5％）的终身风险显著升高。在携带PHTS的儿童和年轻成年人（15％）以及神经发育障碍患者（11％）中也观察到了癌症诊断。观察到甲状腺（年龄调整标准化发生率比[ SIR ]，32.1；95％CI，26.0-39.0）、肾（SIR，26.5；95％CI，18.8-36.3）、子宫内膜（SIR，26.0；95％CI，19.5-34.1）、乳腺（SIR，20.3；95％CI，17.3-23.7）和结肠直肠（SIR，7.9；95％CI，5.2-11.7）癌症以及黑色素瘤（SIR，6.3；95％CI，3.5-10.5）的升高风险（P＜.001）。在341名患有PHTS癌症的患者中，有51名（15％）的年龄29岁或以下被诊断出1种或多种癌症，并且其中16人（31.4％）在最后一次随访时患有SMN。发现了23名携带PHTS和癌症的NDD患者，其中5人（22％）在最后一次随访时发生了SMN。与没有NDD的患者相比，患有PHTS和NDD的个体表现出更高的终身癌症风险（危险比，2.7；95％CI，1.7-4.2；P＜.001）。这项队列研究发现了PHTS中持续升高的终身癌症风险。PHTS患者应继续进行特定器官的监测。需要进行更多的研究来确定患有PHTS和NDD的患者的升高癌症风险。

克隆形成试验常规用于评估癌细胞对外部辐射场的反应，评估它们的放射线抵抗力和放射线敏感性，估计放射治疗的表现。然而，经典的克隆形成测试侧重于在接受电离辐射后生成在衬底上的菌落数量，而忽略了细胞生成具有某种形状的结构等其他重要特性。癌细胞的放射线抵抗力和放射线敏感性可能更少取决于菌落中的细胞数，而更取决于细胞相互作用以形成复杂网络的方式。在此研究中，我们考察了2D癌细胞图的拓扑结构是否受到电离辐射的影响。我们将不同的癌细胞系，例如H4上皮神经胶质瘤细胞，H460肺癌细胞，PC3前列腺癌IV级骨转移和T24膀胱癌细胞，培养在平面表面上，暴露于逐渐递增的光子辐射水平，最高可达6 Gy。然后处理样品的荧光图像以确定随时间发展的细胞图的拓扑参数。我们发现，剂量越大，细胞在衬底上的分布越不均匀，表现为高小世界系数(cc)、高聚集系数(cc)和小特征路径长度(cpl)的值。对于所有考虑的细胞系，[Formula：见文本]在剂量高于或等于4 Gy时，敏感性因不同的细胞系而异：T24细胞受辐射影响最为明显，其次是H4，H460和PC3细胞。该研究结果表明，癌细胞的特征和它们对放射治疗的反应可以通过检测它们的集体行为-以少量拓扑参数编码-来确定，作为经典克隆形成试验的替代方法。©2023年，作者。

近年来，肺癌微生物菌群失调引起了极大的关注。肺微生物的研究大多基于测序，导致潜在功能菌株的极低丰度无法发现。本研究采用培养法和16S rRNA基因测序，对肺和口腔微生物群进行了表征和比较。在198个经过种水平识别的支气管肺泡灌洗液（BALF）样本中，厚壁菌门是优势菌门（39.90%）。从BALF样本中分离出的20种细菌在至少半数患者中存在，并且在口腔样本中也很丰富。其中链球菌属和维氏菌属是极高优势菌属。从口腔到肺的丰度，美沙酮菌属和维氏菌属降低，而假单胞菌属增加。线性判别分析效应大小表明，在健康样本中，美沙酮菌属比癌性患者的样本更多，这与采用培养法从健康组中仅分离出美沙酮菌属的现象一致。此外，从非小细胞肺癌（NSCLC）组中仅分离出了血红珊瑚球菌和中间链球菌，16S rRNA基因测序显示它们在NSCLC中较大。此外，肺腺癌富含芽孢杆菌和卡斯特拉尼拉菌，肺鳞癌富含布鲁氏菌。总体而言，肺癌患者微生物群落发生了变化，多样性可能取决于部位和病理学。使用培养法和16S rRNA基因插入扩增测序法，本研究为肺癌患者的肺部和口腔微生物群变化提供了深入的洞察。因此，这些特征可能成为潜在的细菌生物标志物和肺癌诊断和治疗的新靶点。此外，还建立了肺癌患者的肺和口腔微生物库，这是研究宿主-微生物相互作用的有用资源。

亚洲喜树是喜树碱 (CPT) 的主要来源，因其卓越的抗肿瘤活性而受到越来越多关注。许多 CPT 衍生物在世界范围内作为有效的抗癌药物得到临床应用。然而，它们的生物合成机制仍不清楚，揭示这条路线将极大地促进开发替代 CPT 生产方法以取代目前低效的植物衍生方法。在十种亚洲喜树组织中，使用独特的分子识别符 RNA测序准确量化了> 30,000 基因的表达，并使用无标签定量蛋白质组学对来自五种组织的7,854个蛋白质进行了量化。使用长读取 Oxford Nanopore 技术对十五个全长转录本进行了测序，并在4,746个基因中发现了5,692个可变剪接事件。集成转录组和蛋白质组分析提供了有关 CPT 生物合成及其分层调节的新见解。五个细胞色素P450和三个O-甲基转移酶被认为是参与CPT及其衍生物的生物合成的候选者，而筛选出了十五个转录因子可能调节CPT生物合成。这些发现为阐明CPT及其衍生物的生物合成机制提供了重要线索，并实质性地有助于未来利用合成生物学生产这些抗癌药物。产生的大规模多组学数据也为研究最重要的CPT生产植物品种-亚洲喜树的功能基因组学提供了宝贵资源。本文受版权保护。版权所有。

上皮性卵巢癌（EOC）通常在晚期被诊断，并且具有较高的死亡率。在本研究中，我们使用Olink Proteomics的接近扩展物法（proximity extension assay）寻找新的血浆蛋白生物标志物，以预测EOC患者的整体生存率（OS）。从116名接受原发性去肿术的EOC患者，其中包括28例早期EOC（FIGO分期I-II）和88例晚期EOC（FIGO分期III-IV），术前采集外周血样本。使用Olink Oncology II和Inflammation面板测量蛋白质。总共分析了177个独特的蛋白质生物标志物。将交叉验证和LASSO回归相结合以选择OS的预测模型。包括年龄和三种生物标志物组合神经营养素3（NT-3）+跨膜糖蛋白NMB（GPNMB）+中皮素（MSLN）的模型预测了较差的OS，AUC = 0.79（p = 0.004）。将癌抗原125（CA125）和人类附睾蛋白4（HE4）添加到模型中进一步提高了性能（AUC = 0.83；p = 0.003）。在包括年龄和分期（III + IV vs.I + II）的术后模型中，趋化因子（C-C基序）配体28（CCL28）+ T细胞白血病/淋巴瘤蛋白1A（TCL1A）+ GPNMB的三种生物标志物组合改善了OS的预测（从AUC = 0.83提高到AUC = 0.90；p = 0.05）。在包括年龄和分为两组的分期（III vs. I + II）的术后模型中，生物标志物CCL28和GPNMB1改善了OS的预测（AUC = 0.86；p <0.001）。同时具有高水平的CA125和HE4可预测更差的生存率（p = 0.05）。在评估血浆蛋白质生物标志物预测OS表现的探索性研究中，我们发现添加生物标志物（特别是NT-3）到组合中改善了OS的预测。 版权所有©2023年，国际抗癌研究所（George J. Delinasios医生），保留所有权利。

慢性疼痛在风湿性关节炎（RA）患者中很普遍，增加了使用阿片类药物的风险。本研究的目的是评估疾病修复性抗风湿药物（DMARD）的使用情况及其对RA患者长期使用阿片类药物的影响。这项队列研究包括2017年接受至少连续30天阿片类药物处方且诊断为RA的医保受益人（n=23,608）。患者被分为非DMARD用户和DMARD用户，后者进一步被分成美国风湿病学会制定的方案。 结果是2018年长期使用阿片类药物，定义为连续接受至少90天的阿片类药物处方。还评估了阿片类药物使用的剂量和持续时间。还进行了识别与非DMARD使用相关因素的多变量模型。与非DMARD用户相比，DMARD用户长期使用阿片类药物的几率显著降低（比值比为0.89；95％置信区间为0.83-0.95）。除非非肿瘤坏死因子生物制剂+甲氨蝶呤外的所有方案都与非DMARD用户相比降低了长期使用阿片类药物的几率。相比非DMARD用户，DMARD用户的平均总吗啡毫克当量、每日吗啡毫克当量和使用阿片类药物的总天数更低。年龄较大、男性、黑人种族、精神和医疗共病和未见风湿病专科医生与非DMARD使用有显著关联。疾病修复性抗风湿药物的使用与RA患者基线阿片类药物处方的长期使用几率降低有关。与非DMARD使用有关的因素为干预提高RA患者与疼痛相关的生活质量提供了机会窗口。版权所有©2023 Wolters Kluwer Health，Inc.。保留所有权利。

基于核酸的分析生物平台已经成为基因组学诊断测试和癌症等疾病早期检测工具的重要手段。在这种情况下，我们报告了一种安培计生物平台的开发，用于测定特定的人乳头状瘤病毒16型（HPV16）序列。该生物平台采用免疫核酸杂交夹心法。一种与选定的HPV16目标DNA序列互补的生物素化RNA捕获探针（RNAbCp）被固定在链霉亲和素包被磁微珠（Strep-MBs）的表面上。RNAbCP和HPV16目标序列杂交形成的RNA/DNA杂交物被一种商业抗体识别，该抗体专门结合到杂交物（AbDNA-RNA）。辣根过氧化物酶标记的二抗（antiIgG-HRP）用于检测AbDNA-RNA。在H2O2和氢醌（HQ）存在的情况下，依靠检测屏幕印刷电极（SPCEs）上捕获的标记有HRP的磁性生物结合物的安培检测，该生物工具的低检测限（0.5pM）可用于合成HPV16目标DNA。此外，该开发的生物平台能够在45分钟的测试时间内仅使用25 ng的扩增DNA区别于HPV16阳性和阴性的人类癌细胞。版权所有©2023 Elsevier B.V.。

乳腺癌是一个重大的健康负担，达到三分之一的乳腺癌患者会出现脑转移，这与预后非常不良有关。目前少有生物标志物可用于预测转移患者的预后。免疫组织化学评估可作为预测这些肿瘤行为的工具。使用来自114名乳腺癌脑转移患者的生物样本，进行了一项回顾性横断面研究。利用免疫组织化学评估了CD44、HER2、ER、PR、CA9、PDL-1、CD133、ALDH1、PTEN、AKT、PI3K和AR标记的表达。单变量分析表明，在灰质和骨转移的队列中，CD44和AKT的过表达与较差的总体生存率相关（P=0.047和P=0.034），AKT的表达对灰质队列的影响也在单变量分析中得到了体现（P=0.021），在多变量分析中也得到了展现（P=0.027）。其余标记没有显示出统计学上的相关性。免疫组织化学标记如CD44和AKT可能对乳腺癌脑转移患者的生存预后产生影响，与其他标记的结合可能有助于患者的分层和治疗。版权所有 © 2023 Wolters Kluwer Health，Inc. 保留所有权利。