肝细胞癌（HCC）是原发性肝细胞癌（PHC）最常见的类型。早期诊断HCC仍然是改善预后的关键。近年来，随着精准医学的概念推广和对HCC生物学机制更深入的分析，出现了一系列新的诊断方法，包括新兴的血清标记物、液态活检、分子诊断和成像技术（新颖的造影剂和放射组学）。在此，我们回顾和分析了HCC早期诊断的科学进展，并讨论了它们的应用和不足。本综述旨在为科学研究和临床实践提供参考。版权所有©2023中国医学会，由Wolters Kluwer公司在CC-BY-NC-ND许可下制作。

肺癌的发病率和死亡率在全球范围内均居高不下。传统的治疗方法包括手术、化疗和放疗。尽管过去十年取得了快速的进展，但治疗的限制仍然存在。因此，找到更安全和有效的治疗方法至关重要，目前正在进行研究以寻找更高效和更少毒副作用的药物。近年来，基于必需微量元素硒（Se）的抗肿瘤药物的发现为肺癌治疗提供了良好的前景。特别是相比于无机Se（Inorg-Se）和有机Se（Org-Se），Se纳米药物（Se纳米粒子；SeNPs）显示出更高的生物利用度和抗氧化活性以及更低的毒性。SeNPs还可以用作药物传递载体，以更好地调节蛋白质和DNA合成以及蛋白激酶C活性，从而在抑制癌细胞增殖方面发挥作用。 SeNPs还可以有效地激活抗原呈递细胞以刺激细胞免疫力，对先天和调节免疫力产生调节作用，并增强肺癌免疫疗法。本文综述了Se基种类和材料在肺癌诊断（包括荧光、MR、CT、光声成像等诊断方法）及治疗中的应用（包括直接杀死、放射增敏、化疗增敏、光热动力学和增强免疫疗法）。此外，本文还探讨了Se基药物在肺癌中的应用前景和挑战，以及它们预测的未来临床应用和可持续发展。 ©2023.作者（们）。

背景：谷胱甘肽S-转移酶kappa 1（GSTK1）对肉瘤和乳腺癌（BRCA）的发展至关重要。然而，GSTK1在头颈鳞状细胞癌（HNSC）中的临床意义仍不清楚。本研究是对GSTK1在HNSC中作用的首次研究。 方法：所有原始数据均从癌症基因组图谱（TCGA）数据集下载，并通过R Base Package 4.2.0验证。使用TIMER和TCGA数据库探索了GSTK1在各种癌症中的表达。使用Kaplan-Meier绘图仪和Human Protein Atlas数据库以及Cox回归分析来分析GSTK1的预后价值。通过Wilcoxon符号秩检验和logistic回归分析评估了GSTK1与临床特征的关联。进一步探讨了GSTK1与免疫浸润和甲基化水平之间的关系。使用免疫组化染色（IHC）验证了GSTK1的表达及其与免疫细胞浸润的相关性。 结果：HNSC，BRCA，肺鳞状细胞癌和甲状腺癌中的GSTK1低于癌旁组织。低GSTK1表达与膀胱泌尿上皮癌，肾小管细胞癌，BRCA和HNSC患者的全身预后较差有关。然而，只有在BRCA和HNSC中，肿瘤中的GSTK1表达低于正常组织。Cox回归分析证实GSTK1是HNSC患者总体生存的独立预后因子。HNSC中GSTK1表达下降显著与高T期和吸烟史有关。IHC显示，HNSC中GSTK1的表达水平低于癌旁组织。此外，GSEA显示与免疫浸润有关的三条通路与GSTK1的表达呈正相关，而与DNA甲基化有关的两条通路与GSTK1的表达呈负相关。进一步的分析显示，GSTK1与T细胞和细胞毒性细胞的浸润水平有中度正相关，这也得到了IHC的进一步证实。GSTK1的甲基化水平与HNSC患者的预后有关。 结论：低GSTK1表达可能是HNSC患者不良预后的潜在分子标记，并为诊断标记或治疗靶点的开发提供新的见解。 版权所有©2023 Feng, Zhou, Zhao, Su, Chen, Zhao, Ye, Hu, Ou-Yang, Zhong, Yang, Han, Guo和Feng。

N6-甲基腺嘌呤（m6A）修饰已被证明在结直肠癌（CRC）患者的预后效果中发挥至关重要的作用。然而，m6A在生存率和免疫治疗反应中的潜在机制仍不清楚。在这里，我们研究了与m6A调节因子相关的基因，并开发了一个风险评分来预测CRC患者的整体生存期（OS）。我们从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中获取了COAD / READ样本的RNA-seq转录组谱数据。我们进行了绝对收缩和选择操作（LASSO）- Cox回归分析，以确定与m6A相关的基因表达签名，并将所选基因输入逐步回归以在TCGA中开发预后风险评分，并进一步验证其在基因表达的广义数据库（GEO）数据集中对CRC生存的预测性能。根据我们的结果，在TCGA和GEO数据集中，包含18个m6A相关mRNA的风险评分与CRC生存显著相关。分层分析还证实，不同年龄、性别、T期和肿瘤、淋巴结、转移（TNM）分期的高风险评分都是不良因素。与临床特征相结合的m6A相关预后评分产生了时间依赖性的接收者操作特征曲线下面积（AUC），在TCGA队列中预测了1、3、5年的CRC OS的AUC分别为0.85（95％CI：0.79-0.91）、0.84（95％CI：0.79-0.90）和0.80（95％CI：0.71-0.88）。此外，高风险组的肿瘤基因突变更为频繁，肿瘤微环境中免疫细胞的组成在低风险组和高风险组之间显著不同。低风险组的微卫星不稳定性（MSI）评分、T细胞排斥评分和功能失调评分较低，这表明低风险患者可能比高风险患者对免疫治疗有更好的反应。总之，从m6A相关基因表达标志物中得出的预后风险评分可作为潜在的CRC生存预测因子和预测CRC患者免疫治疗反应的指标。版权所有©2023年于，王，孙，周，胡，胡，何，林，陈，徐，邓洛普，西奥多拉图，丁和李。

背景：ACER2是一个重要的基因，调节癌细胞的生长和迁移，然而ACER2在肿瘤微环境（TME）中的免疫学角色鲜有报道。因此，我们研究ACER2在膀胱癌（BLCA）中的潜在表现。方法：我们首先基于从癌症基因组图谱（TCGA）和我们的湘雅队列收集的数据，比较了BLCA和正常尿路上皮组织中ACER2的表达。随后，我们系统地探索了ACER2与免疫调节剂、抗癌免疫周期、肿瘤浸润免疫细胞、免疫检查点和T细胞注射性评分（TIS）之间的相关性，进一步确认其在BLCA TME中的免疫学角色。此外，我们进行了ROC分析，以说明ACER2在预测BLCA分子亚型方面的准确性，并探索了对几种癌症相关治疗的反应。最后，我们在免疫治疗队列和湘雅队列中验证了结果，以确保研究的稳定性。结果：与正常尿路上皮相比，ACER2在几种细胞系和BLCA肿瘤组织中显著过表达。ACER2可导致非炎性BLCA TME的形成，其与免疫调节剂、抗癌免疫周期、肿瘤浸润免疫细胞、免疫检查点和TIS的负相关支持这一结论。此外，ACER2高表达的BLCA患者倾向于腺管亚型，这些亚型表现出对新辅助化疗、化疗和放疗的不敏感，但对免疫治疗没有不敏感。IMvigor210和湘雅队列的结果一致。结论：ACER2可以准确预测BLCA的TME和临床结果，未来可以作为精准治疗的有前途的靶点。版权所有©2023年刘、程、祁、肖、周、邓和戴。

输尿管上皮癌是常见的泌尿系统肿瘤，约占所有输尿管疾病的40%至60%。本研究试图通过基因和炎症反应生物标志物来分析尿路上皮癌患者的预后。在本文中，提出了共表达网络分析和基于基因图像融合评估方法，以获得输尿管上皮癌患者的预后结果。实验结果表明，PLR和NLR水平增高，而HGB和HCT水平降低；高PLR和高NLR水平、低HGB和低HCT水平都是影响膀胱上皮癌的风险因素，其比率（OR）分别为1.023、1.611、0.961、0.859、1.015、1.072 、0.979和0.951。然而，高PLR和高NLR水平是膀胱上皮癌的独立风险因素，其OR值分别为1.497和1.071。通过生物标志物诊断，hsa-mir-17、hsa-mir-93、hsa-mir-429和hsa-mir-20a的曲线下面积、敏感性、特异性和Youden指数均超过0.9，表明这是潜在的诊断指标。总之，在输尿管癌的治疗中，为了减少肿瘤复发，应与全身性治疗相结合。此外，本研究还分析了化疗患者的预后，结果显示免疫治疗可能会增加化疗期间肿瘤细胞再灌注的风险。版权所有©2023 Chen、Liu、Li、Wang 和 Zhang。

肿瘤亚型和绝经状态是乳腺癌（BC）预后的强预测因子。我们旨在寻找并验证肿瘤DNA甲基化（DNAm）的亚型或绝经状态特定变化，以其与全因死亡或BC进展相关联。在The Cancer Genome Atlas参与者中（n = 692），采用Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip阵列数据估计了位点特定肿瘤DNAm与BC预后的关联。通过以肿瘤亚型为分层变量，调整年龄、种族、阶段、绝经状态、肿瘤纯度和细胞类型比例的Cox比例风险模型，建立了全因死亡和BC进展预测模型。通过将DNAm与乘积项进行组合评估亚型和绝经状态的效应测量修饰。使用位点特定推理来识别亚型或绝经状态特定的差异甲基化区域（DMR）和功能途径。结果的验证在独立数据集（GSE72308; n = 180）上进行。我们发现共计15个独特的CpG探针与亚型或绝经状态特异性方式的生存结局有显著关联（P≤1×10-7）。其中，7个探针与luminal A亚型女性的总生存期（OS）或无进展生存期（PFI）有关，4个探针与luminal B亚型女性的PFI有关，5个探针与绝经后的女性的PFI有关。大多数显著探针显示较高的DNAm降低了OS或BC进展的风险。我们识别出亚型或绝经状态特定的DMR和功能途径，其中前几个相关途径在亚型或绝经状态之间存在差异。尽管经验证分析中没有位点特定分析中的显著探针达到基因组范围内的显著性水平，但系数的方向和大小显示一致的模式。我们已经确定了与全因死亡或BC进展相关的亚型或绝经状态特定的DNAm生物标志物、DMR和功能途径，尽管受到限制的验证。未来研究需要对非luminal A亚型和非绝经状态的更大独立队列进行研究，以识别亚型和绝经状态特定的DNAm生物标志物，以供BC预后使用。版权所有©2023 Kim、Binder、Zhou和Jung。

目标：基于免疫浸润和铁死亡的转录组分析，筛选出治疗胃癌的潜在草药和草药成分。 方法：从GEO数据库中获取胃肿瘤组织和正常组织样本的基因表达谱，并分析免疫细胞浸润情况和铁死亡的差异表达基因。通过蛋白质相互作用（PPI）和富集分析筛选关键基因，利用分子对接预测和初步验证基于关键基因的胃癌潜在草药和中药成分。最后，采用RT-QPCR验证预测结果。 结果：免疫细胞浸润分析揭示了活化CD4记忆T细胞、单核细胞和M0巨噬细胞在胃肿瘤组织中的高水平浸润，而浆细胞和休息型肥大细胞在旁肿瘤组织中的浸润水平较高。差异基因表达分析识别出1,012个上调基因和880个下调基因，其中84个免疫相关差异表达基因（如CTSB、PGF和PLAU）和10个铁死亡相关差异表达基因（如HSF1、NOX4和NF2）在胃癌组织中高表达。富集分析结果显示，它们主要涉及343个生物过程（如细胞外基质组织和细胞外结构组织）、37个细胞组分（如胶原三聚体复合物和基底膜）、35个分子功能（如信号受体激活活性和受体配体活性）和19条调节通路（如细胞因子-细胞因子受体相互作用和视黄醇代谢）。最后，选出了TLR4和KRAS两个关键基因，基于关键基因预测出12种草药（如黄芪、黄连、虎杖和27种草药成分（如白藜芦醇、丹参酸B）。分子对接结果表明，KRAS紧密结合香豆素和木兰酚，而TLR4能紧密结合白藜芦醇、姜黄素、丹参酸B、紫草素。随后对白藜芦醇和木兰酚的效果进行了实验验证。 结论：如黄芪、黄连、虎杖等草药和如白藜芦醇、姜黄素、丹参酸B等草药成分可为胃癌肿瘤微环境的免疫调节和肿瘤细胞铁死亡提供研究方向和替代治疗方法。 版权所有©2023Li，Tao，Qian，Jiang，Song，Zeng和Cai。

介绍：铜依赖性细胞死亡，即铜病死（cuproptosis），包括铜结合到硫代乙酰三羧酸（TCA）循环组分的脂酰基化过程。在铜病死中，铁硫蛋白1（FDX1）和脂酰化作为关键调节因子。铜病死的机制与目前对细胞死亡的认知不同，可能会促进铜在癌症治疗中的研究。脑胶质瘤是最常见的原发性颅内肿瘤，其预后极其不良。在脑胶质瘤患者中，手术和化疗等常规治疗效果有限。多种细胞死亡方式已被证实在脑胶质瘤肿瘤发生和进展中起作用，并参与肿瘤微环境（TME）。本研究旨在探讨铜病死是否影响脑胶质瘤肿瘤发生。 方法：通过比较癌症基因组图谱数据库（The Cancer Genome Atlas, TCGA）中脑胶质瘤组织及其相邻组织的基因表达谱来全面评估与铜病死相关的基因表达谱。从TCGA和基因表达 Omnibus（GEO）数据库检索获得的低级别脑胶质瘤（LGG）和胶质母细胞瘤的基因表达、预后、临床和病理数据。数据集由"Combat"算法管理以消除批处理效应，然后进行整合。基于分离中心点（PAM）算法的一致性聚类算法用于将725名LGG和胶质母细胞瘤患者分成两种铜病死亚型。根据两种铜病死亚型中差异表达的基因，将725名患者分为两种基因亚型。此外，建立与TME相关的评分系统以预测患者的生存和免疫治疗效果。此外，我们还构建了一个预后CRG得分和图谱系统，以预测脑胶质瘤患者的预后。收集83例脑胶质瘤患者的95个组织标本，包括相邻组织。使用免疫组化和RT-qPCR验证了这些临床样本中与铜病死相关的基因表达和CRG得分预测能力。 结果：我们的研究揭示了铜病死相关基因在细胞周期、TME、临床病理特征和预后中的广泛调控机制。我们还基于铜病死开发了一个预后模型。通过数据库和临床样本的验证，我们认为铜病死影响脑胶质瘤的预后，并可能为新的脑胶质瘤研究提供新途径。 结论：我们建议铜病死在治疗脑胶质瘤方面具有潜在重要性，并可用于新的脑胶质瘤研究。版权所有 © 2023 Wu、Li、Zhu、Li、Zhou、Chen、Huang、Zhang、Jiang和Ren。

介绍：尽管Krüpple-like因子4（KLF4）在HCC肿瘤发生中作为肿瘤抑制因子的分子机制已经得到彻底研究，但是在HCC患者中其精确预后和对肿瘤免疫微环境的影响方面的临床应用还需要进一步研究。方法：生物信息学和免疫组化（IHC）被用于验证组织芯片（TMA）中含有HCC样本的KLF4表达。使用Cox回归模型，鉴定独立的预后因素并应用于制定诊断模型。决策曲线分析（DCA）证明模型的优越性。应用GO和KEGG通路分析对KLF4进行功能研究。GSVA程序探索KLF4表达与肿瘤浸润免疫细胞之间的联系，而CAMOIP则用于构建KLF4表达的免疫评分。研究与KLF4表达有关的免疫相关基因标志物的变化。IHC在TMA中验证了免疫细胞浸润和KLF4表达之间的关联。结果：报道了HCC具有明显的KLF4消耗。KLF4的缺失与HCC的进展临床病理特征有关，预示着患者的不良预后。使用KLF4表达、肿瘤分化和TNM分期制定的诊断模型，比仅使用TNM分期更准确地评估HCC患者的预后。KLF4表达与免疫相关功能、巨噬细胞、CD8+T细胞和其他免疫细胞的浸润以及免疫检查点的升高有关。在HCC TMA中，CD8+T细胞和巨噬细胞浸润水平的升高与KLF4表达升高相关。结论：HCC中的KLF4丧失是影响肿瘤免疫微环境（TIME）的预后生物标志物。Copyright © 2023 Chen, Zhu, Li, Fan, Lou, Zhang, Huang and Sun.