成纤维细胞活化蛋白（FAP）是一种潜在的肿瘤诊断和治疗靶点，因为它仅在大多数实体肿瘤基质中癌相关成纤维细胞的细胞膜上选择性表达。本研究的目的是开发一种99mTc标记的成纤维细胞活化蛋白抑制剂（FAPI）探针，评估其在裸鼠中的成像效果，并进一步探索对健康志愿者的生物分布和对肿瘤患者的摄取。设计并合成了一种含有d-脯氨酸的FAPI衍生物配体（DP-FAPI）作为连接物，并通过试剂盒配制得到了稳定的亲水性99mTc标记复合物（[99mTc]Tc-DP-FAPI）。在转染了FAP的HT-1080细胞（FAP-HT-1080）中进行了体外细胞摄取和饱和结合检测。在携带U87 MG肿瘤的BALB/c裸鼠中进行了生物分布表征和微型单光子发射计算机体层摄影（SPECT）成像。此外，对四名健康志愿者和三名胃肠道肿瘤患者进行了首次人体应用。体外实验表明，[99mTc]Tc-DP-FAPI的纳摩尔级Kd值表明其对FAP具有显着的高靶亲和力。生物分布和微型SPECT成像研究表明，[99mTc]Tc-DP-FAPI表现出高吸收量和高肿瘤/非靶向比率。在四名健康志愿者中计算出[99mTc]Tc-DP-FAPI的有效剂量约为<5 mSv。在三名胃肠道肿瘤患者中，[99mTc]Tc-DP-FAPI定量SPECT/ CT显示了高且可靠的摄取量。[99mTc]Tc-DP-FAPI在体外表现出对FAP的高选择性和亲和力。动物和临床研究证实了[99mTc]Tc-DP-FAPI在原发性肿瘤成像方面的安全性和有效性，揭示了该探针的潜在临床应用价值。

叶酸（FA）是一种配基，因其与叶酸受体（FR）的强结合而闻名。这种特定相互作用的强度导致产生大量的肿瘤靶向纳米药物传递系统。然而，根据癌细胞类型选择适当的FA靶向纳米药物以达到高效应用是至关重要的。了解药物如何通过细胞膜运输并在细胞内递送非常重要，以筛选适用于不同器官癌变的理想靶向纳米药物。在这里，利用原子力显微镜（AFM）的力追踪技术，实时监测了FA-聚酰胺胺-多西环素（FA-PAMAM-DOX）进入不同肿瘤细胞（HeLa和A549）和正常细胞（Vero）的动态过程。分析了FR高过度表达水平（HeLa）和FR低过度表达水平（A549）的肿瘤细胞中FA-PAMAM-DOX的细胞膜转运效果，其显著高于正常细胞（Vero），尤其是对于HeLa细胞。随后，利用荧光成像和基于AFM的纳米压痕技术测量了FA-PAMAM-DOX在不同细胞系中的细胞内输送效率。本报告将有助于发现纳米药物的细胞运输机制，并筛选出适用于不同类型肿瘤的最佳治疗纳米药物。

患癌症的患者越来越倾向于使用论坛和社交媒体平台来获取健康信息并分享他们的经验，特别是在使用传统、补充和综合医学（TCIM）方面。尽管TCIM在癌症患者中很受欢迎，但很少有相关研究利用这些基于网络的来源数据探索癌症患者对TCIM的使用。本研究利用多个论坛和社交媒体平台，探讨了患者在癌症治疗中使用、感兴趣和认知TCIM的情况。收集了从Facebook、Twitter、Reddit和16个健康论坛的开始时间到2022年2月的与TCIM相关的帖子（英文）。进行了人工评估和自然语言处理，进行了描述性分析，以探究针对每种症状和癌症类型最常讨论的TCIM模式。进行了情感分析，以衡量每篇帖子或评论的极性，并从具有积极和消极情感的帖子中识别主题。预先确定了指南中推荐的TCIM模式。采用潜在狄利克雷分配的探索性主题建模分析来研究患者对这些模式的看法。在可用的1620755篇帖子中，涉及到癌症相关症状，如疼痛（10/10，100%的癌症类型）、焦虑和抑郁（9/10，90%）以及失眠（9/10，90%）等，是常见的讨论。大麻是疼痛治疗的最常讨论的TCIM模式之一，在10种癌症类型中的7种（70%）中讨论，以及恶心呕吐、食欲减退、焦虑抑郁和失眠。还发现了7个积极主题和7个消极主题。积极主题包括TCIM使症状可控，减少药物和其副作用的需要等。认为TCIM和传统治疗之间没有互相排斥的关系，对传统治疗的不耐受可能会促进TCIM的使用。相反，TCIM被认为会导致患者拒绝传统治疗或延误诊断和治疗。医生对TCIM的无知和缺乏相关信息可能是其使用的障碍。探索性分析表明，患者很好地讨论了TCIM的推荐，但这些模式也被用于许多其他适应症。其他值得注意的主题包括对大麻合法化的担忧、指压技术和冥想的积极经验。利用机器学习技术，社交媒体和健康论坛提供了重要的患者生成数据资源，可用于了解TCIM的使用模式和患者对其的认知。这些信息将有助于澄清患者的需求和关切，并为将TCIM整合至癌症治疗方向的研究提供指导。我们的结果也表明，应实现对TCIM的有效沟通，并且医生应更加开放地与患者积极探讨TCIM的使用。

放射治疗加速器经历了持续的技术发展。我们研究了Radixact™和VMAT治疗计划之间的差异。本研究纳入60例患者，针对6种肿瘤部位（全脑、头颈部、淋巴瘤、肺、前列腺和直肠），进行了Radixact™和VMAT计划的剂量比较。VMAT计划是使用两台Elekta线性加速器（Synergy®和Versa HD™）生成的。考虑了计划目标体积（PTV）覆盖度、危及器官剂量约束和4个剂量指标，使用质量保证（伽马指数评估）测量来评估计划的可执行性，临床判断被包括在评估中。平均AAPM TG218（3％-2mm，全局归一化）伽马指数值分别为Radixact™，Versa HD™和Synergy®的96.6％，97.8％和99.4％。Radixact™在剂量指标、海马D100％、脊髓Dmax、直肠V38.4 Gy、膀胱V30 Gy和V40 Gy方面表现优于Versa HD™。而Versa HD™则在（肺-PTV）V5 Gy和（肺-PTV）Dmean、心脏Dmean、乳房V4 Gy和肠道V45 Gy方面表现更好。关于Synergy®，头颈部Radixact™计划节省了更多副甲状腺、口腔和会厌旁区。从临床角度而言，对于头颈部、前列腺和直肠部位，Radixact™和Versa HD™计划相似；Radixact™计划在头颈部和直肠部位优于Synergy®计划。放射治疗计划的质量已经得到改善，并且与调强放射治疗的差异已经减小。但是，调强放疗仍然是多台机器部门中不可或缺的附加设备。©2023。作者（根据日本放射技术协会和日本医学物理协会的独家许可）

乳腺癌（BC）诊断的年轻年龄和家族历史与BRCA1和BRCA2基因中有致病变异（PVs）的高流行率密切相关。对于ATM、CHEK2和PALB2等中度/高渗透度BC风险基因的这种关联证据有限。我们分析了多基因面板测试结果（09/2013-12/2019）对未受任何癌症影响的女性（N = 371,594）和那些因疑似遗传性乳腺和/或卵巢癌而受影响的BC患者（N = 130,151）。在控制个人/家族非BC历史和自报祖先的情况下，使用多变量逻辑回归检验PV状态与年龄（≤ 45 vs.> 45岁）或乳腺癌家族史的关联。诊断年龄较小（≤ 45岁）和PV存在之间的关联对BRCA1（OR 3.95，95％CI 3.64-4.29）非常强，对BRCA2（OR 1.98，95％CI 1.84-2.14）适中。对于ATM（OR 1.22，95％CI 1.08-1.37）和CHEK2（OR 1.34，95％CI 1.21-1.47）基因，观察到PV和诊断年龄较小之间的适度关联，但对于PALB2（OR 1.12，95％CI 0.98-1.27）不存在。对于BC患者，家族BC诊断年龄最小值遵循类似的模式。对于未受影响的女性，只有BRCA1（OR 2.34，95％CI 2.13-2.56）和BRCA2（OR 1.25，95％CI 1.16-1.35）的家族癌症诊断最小年龄与PV状态显著相关。诊断乳腺癌的年龄较小不是携带ATM、CHEK2或PALB2中BC相关基因中PV的强风险因素。©2023.作者（们）。

了解卵巢发育和功能的分子途径对改善研究生殖能力的方法至关重要。尽管我们对卵巢分子活动的认识有了显著提高，但在了解影响生育能力和卵巢病理（如癌症）的因素方面，仍有许多问题没有得到回答。在这里，我们对成年小鼠卵巢中发育转录因子LIM Homeobox 9（LHX9）的表达和功能进行了研究。我们在卵泡不同阶段的几种细胞类型中表征了Lhx9的表达情况。为了评估成年卵巢中可能的LHX9功能，我们研究了Lhx9+/-敲除小鼠模型中的卵巢解剖和转录。尽管基因型之间没有明显的解剖差异，但RNA测序发现Lhx9+/-和Lhx9+ / +小鼠之间有90个差异表达基因。基因本体分析揭示了在卵巢类固醇激素合成中具有重要作用的基因表达减少，而与卵巢癌相关的基因表达增加。卵巢上皮分析显示，Lhx9+/-小鼠具有紊乱的上皮表型，相应地有显着增加的上皮标记基因表达。这些结果提供了关于成年小鼠卵巢中Lhx9的分析，表明其在生育能力和卵巢上皮癌中起到了作用。©2023年由Wiley Periodicals LLC出版的分子生殖与发育期刊的作者。

为比较MRI与CT诊断胰管腺癌（PDAC）血管侵犯的诊断准确性而进行系统回顾。通过搜寻MEDLINE、EMBASE、Cochrane Central和Scopus数据库，截止到2021年12月，收集了对同一患者进行MRI与CT比较评估PDAC病理学确认的血管侵犯的诊断准确性研究。以手术切除或探查手术作为首选参考标准。运用《诊断准确性研究-比较工具》进行数据抽取、偏倚风险和适用性评估。采用带95%置信区间（95％CI）的双变量随机效应荟萃分析和荟萃回归。共选取3项研究，评估了107名患者中474个无血管侵犯的血管和65个有血管侵犯的血管。所有患者均使用MRI≥1.5 T和胰腺方案CT进行图像化。结果显示，MRI和CT在诊断PDAC血管侵犯方面没有差异，MRI/CT的敏感性（95％CI）分别为71％（47-87％）/74％（56-86％），特异性分别为97％（94-99％）/ 97％（94-98％）。偏倚来源包括仅有CT子集的选择性偏差和未能在手术确认疾病无法切除的患者中进行确认的验证偏差。在进行分期前没有患者接受新辅助治疗。基于有限数据，MRI与胰腺方案CT在PDAC血管侵犯评估方面未出现差异。MRI可能是某些患者胰腺方案CT的替代方法，特别是那些已经进行了单相CT检查的患者。需要进行更大规模和较新的队列研究来降低偏差风险，并包括接受新辅助治疗的患者。腹部MRI与胰腺方案CT在评估PDAC血管侵犯方面的表现相似，表明对于其中一些患者使用MRI进行局部分期是足够的。需要更多数据，包括接受新辅助治疗的患者，使用更大、更近期的队列进行比较MRI和CT的PDAC分期的诊断性能。©2023年，作者(们)独家授权欧洲放射学会使用。

对于许多使用规定放疗（RT）治疗的上皮恶性肿瘤而言，治疗延长和中断会对结果产生不良影响。本研究旨在分析接受规定化疗放疗（CRT）治疗的食管癌患者中，放疗持续时间与结果之间的关系。本研究是美国国家癌症研究所赞助的NRG Oncology（原国家外科辅助性乳腺和肠道计划、RTOG和妇科肿瘤研究组）的三项前瞻性、多中心3期随机临床试验（放射治疗肿瘤学组[RTOG] 8501、RTOG 9405和RTOG 0436）次要后续分析。1986年至2013年期间，这些试验中的非转移性食管癌患者接受了规定CRT，随访至2014年。数据分析时间为2022年3月至2023年2月。所有治疗组使用标准剂量RT（50Gy）和同时化疗。研究结果包括局部-区域性复发（LRF）、远处复发、无病生存（DFS）和总生存（OS）。使用多变量模型来研究这些结果与RT持续时间和中断之间的关系。采用X-Tile软件将放疗时间分析为二元变量，选择中位数作为切点和连续变量。本研究包括509名患者（年龄中位数[IQR] 64 [57-70]岁，男性418人[82%]，白种人376人[74%]）。生存患者的中位数[IQR]随访时间为4.01(2.93-4.92)年。RT持续时间的中位数切点在271名患者中为39天或更短（53%），在238名患者中为39天或更长（47%）；而X-Tile软件的切点在446名患者中为45天或更短（88%），在63名患者中为45天或更长（12%）。207名患者（41%）曾经发生过放疗中断。女性（相比男性）和其他族裔（相比白人）与较长的RT持续时间和RT中断有关。在多变量模型中，RT持续时间大于45天与DFS低劣相关（风险比[HR]，1.34；95% CI，1.01-1.77；p = .04）。OS的HR为1.33，但结果未达到统计学意义（95% CI，0.99-1.77；P = .05）。RT持续时间超过39天（相比≤39天）与LRF的风险升高相关（HR，1.32；95% CI，1.06-1.65；P = .01）。作为连续变量，每增加1周的放疗时间与DFS失败有关（HR，1.14；95% CI，1.01-1.28；P = .03）。LRF的HR为1.13，但结果未达到统计学意义（95% CI，0.99-1.28；P = .07）。研究结果表明，接受规定CRT治疗的食管癌患者中，RT持续时间延长与结果低劣相关；女性患者和其他族裔（相比白人）更可能出现较长的RT持续时间和RT中断。最小化放疗中断可优化结果。

原文：Primary central nervous system lymphoma (PCNSL) is a rare, aggressive form of extranodal non-Hodgkin lymphoma. To predict the overall survival (OS) in advance is of utmost importance as it has the potential to aid clinical decision-making. Though radiomics-based machine learning (ML) has demonstrated the promising performance in PCNSL, it demands large amounts of manual feature extraction efforts from magnetic resonance images beforehand. deep learning (DL) overcomes this limitation.In this paper, we tailored the 3D ResNet to predict the OS of patients with PCNSL. To overcome the limitation of data sparsity, we introduced data augmentation and transfer learning, and we evaluated the results using r stratified k-fold cross-validation. To explain the results of our model, gradient-weighted class activation mapping was applied.We obtained the best performance (the standard error) on post-contrast T1-weighted (T1Gd)-area under curve [Formula: see text], accuracy [Formula: see text], precision [Formula: see text], recall [Formula: see text] and F1-score [Formula: see text], while compared with ML-based models on clinical data and radiomics data, respectively, further confirming the stability of our model. Also, we observed that PCNSL is a whole-brain disease and in the cases where the OS is less than 1 year, it is more difficult to distinguish the tumor boundary from the normal part of the brain, which is consistent with the clinical outcome.All these findings indicate that T1Gd can improve prognosis predictions of patients with PCNSL. To the best of our knowledge, this is the first time to use DL to explain model patterns in OS classification of patients with PCNSL. Future work would involve collecting more data of patients with PCNSL, or additional retrospective studies on different patient populations with rare diseases, to further promote the clinical role of our model.© 2023. The Author(s). 原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）是一种罕见且具有侵袭性的非淋巴结型非何杰金淋巴瘤。提前预测总体生存率（OS）对于帮助临床决策具有至关重要的作用。尽管放射影像学机器学习（ML）在PCNSL方面表现出良好的性能，但要求事先从磁共振影像中进行大量手动特征提取的工作。而深度学习（DL）则克服了这种限制。在本文中，我们定制了3D ResNet来预测患有PCNSL病人的OS。为了克服数据稀疏的限制，我们引入了数据增强和转移学习，并使用分层k折交叉验证进行结果评估。为了解释我们模型的结果，应用了梯度加权的类激活映射。与基于ML的临床数据和放射影像学数据的模型相比，我们在增强后的T1加权（T1Gd）图像的面积曲线下，准确度、精度、召回率和F1得分方面获得了最佳表现（标准误差），进一步验证了我们模型的稳定性。此外，我们观察到PCNSL是一种全脑疾病，在OS少于1年的情况下，更难区分肿瘤边界和脑的正常部分，这与临床结果一致。所有这些发现表明，T1Gd可以提高预测患有PCNSL病人的预后。据我们所知，这是第一次使用DL来解释PCNSL患者OS分类模型的模式。未来的研究将涉及收集更多的PCNSL患者数据，或者对罕见病不同患者人群进行追溯性研究，以进一步推广我们模型的临床作用。 © 2023.作者。

细胞衰老会释放大量细胞因子、蛋白酶和生长因子，统称衰老相关分泌现象(SASP)。持续的SASP有助于衰老相关慢性炎症的形成，并与许多年龄相关性疾病有关。本文研究了免疫调节细胞因子B淋巴细胞活化因子(BAFF, 由TNFSF13B基因编码)在多个衰老模型中的表达和功能。首先，我们表征了BAFF在不同的衰老模型中的产生，包括老化的人类成纤维细胞(WI-38，IMR-90)和单核细胞白血病细胞(THP-1)，以及诱导老化的小鼠组织。然后我们发现，IRF1(干扰素调节因子1)是促进衰老中TNFSF13B mRNA转录的转录因子。我们发现抑制BAFF的产生会减轻成纤维细胞和单核细胞的衰老表型，减少IL6的分泌和SA-β-Gal染色。然而，BAFF对衰老程序的影响是细胞类型特异性的：在单核细胞中，BAFF促进NF-κB的早期活化和一般的SASP分泌，而在成纤维细胞中，BAFF有助于TP53(p53)的产生和功能。我们提出，BAFF在各种衰老模型中均上升，是一种可以用于老化治疗的潜在靶点。