ASCENT试验证明了sacituzumab govitecan对于治疗晚期或转移性三阴性乳腺癌（TNBC）的疗效。本研究从美国支付方的角度评估了接受sacituzumab govitecan与接受标准护理化疗的费效比。采用分割存活方法来预测晚期或转移性TNBC的病程。分析了两组不同患者的存活模式。存活数据来自ASSENT试验。直接医疗成本来源于美国医疗保险和医疗补助中心的数据。效用数据收集自已发表的文献。增量成本效益比（ICUR）是衡量治疗方案费效比的主要结局。采用单向敏感性和概率敏感性分析来探索不确定性并验证结果的稳定性。 在基准情况下，采用经典存活模式设置时，sacituzumab govitecan与化疗相比的ICUR为$ 778,771.9/QALY和$ 702,281/QALY，分别适用于整个人群和无脑转移的人群。然而在巨细胞网状内皮瘤细胞（MES）治愈的存活模式下，ICUR为整个人群为$ 506,504.5/QALY，无脑转移人群为$ 274,232.0/QALY。单向敏感性分析显示，sacituzumab govitecan的单位成本和体重是降低ICUR值的关键因素。概率敏感性分析还显示，降低sacituzumab govitecan的单价可以提高其成本效益比。 本次费效度分析表明，从美国支付方的角度来看，以目前的价格，sacituzumab govitecan不太可能成为晚期或转移性TNBC患者的首选治疗方案，其费效比阈值为每QALY 15万美元。版权所有©2023作者。由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

原句：Pathologic complete response (pCR) after Primary Systemic Treatment (PST) for breast cancer is associated with excellent long-term outcomes. With increasing use of PST, the indication for regional nodal irradiation (RNI) has been challenged. The aim of this paper is to review the literature on de-escalation of RNI in patients treated with PST. We found no level 1 evidence on de-escalation of RNI after PST, but several randomized trials are ongoing. Consequently, current de-escalation strategies are based on cohort studies. These studies showed that in patients with low nodal tumour burden (LNTB) (≤3 suspicious nodes at imaging) prior to PST, and ypN0 based on Axillary Lymph Node Dissection (ALND), omission of RNI resulted in very low regional recurrences (RR) without compromising survival. In patients with LNTB and ypN0 based on Sentinel Lymph Node Biopsy (SLNB), omission of axillary treatment also resulted in low RR; the majority of these patients received local radiotherapy. Similarly, in patients with ypN1 (ALND) disease, omission of RNI resulted in low 5-year RR rates. Low RR-rates were also found in the few studies replacing ALND by RNI, in patients with ypN1 (SLNB) disease. In patients with high nodal tumour burden prior to PST and ypN0 (SLNB), replacing ALND by RNI also resulted in low RR. Due to the limited number of patients, these data should be interpreted with caution. We conclude that although level 1 evidence is lacking, de-escalation of RNI after PST can be considered in selected cases. 乳腺癌。经过原发性全身治疗 (PST) 后病理学完全缓解 (pCR) 与出色的长期结果相关。随着 PST 的日益普及，区域淋巴结放射治疗 (RNI) 的适应症受到挑战。本文的目的是回顾 PST 接受者中 RNI 逐步减少的文献。我们未发现关于 PST 后 RNI 逐步减少的一级证据，但有多项随机试验正在进行中。因此，目前的减少战略是基于队列研究。这些研究表明，当 PST 前淋巴结肿瘤负荷低 (LNTB) （影像学可疑结节≤3个）且根据腋窝淋巴结清扫 (ALND) 确定 ypN0 时，省略 RNI 可使区域复发 (RR) 非常低而不影响生存率。在 LNTB 和 ypN0（通过前哨淋巴结活检 (SLNB) 确定）的病人中，省略腋窝处理也可使 RR 降低，大多数病人接受局部放疗。同样，在 ypN1 (ALND) 疾病的病人中，省略 RNI 也可使 5 年 RR 率降低。在少数将 ALND 替换为 RNI 的研究中，发现 ypN1 (SLNB) 疾病的病人 RR 也很低。对于 PST 前淋巴结肿瘤负荷高且 ypN0 (SLNB) 的病人，替换 ALND 为 RNI 也可使 RR 降低。由于病人数量有限，这些数据应谨慎解读。我们得出结论，尽管缺乏一级证据，但在选择的病例中可以考虑 PST 后 RNI 的逐步减少。 版权所有 © 2023 作者。由爱思唯尔（Elsevier）有限公司出版。保留所有权利。

微侵袭性（T1mi）乳腺癌的自然史不确定。本研究旨在评估在一项分数减量随机试验中，接受全乳腺放射治疗（WBI）的T1mi患者与T1a-2疾病患者进行保乳手术（BCS）后的局部和远处复发率，并进行长期观察。1234名T1-2 N0乳腺癌患者随机接受术后42.5Gy、16次或50Gy、25次分数剂量的WBI。进行了T1mi肿瘤与T1a-2疾病患者的比较分析。采用Kaplan-Meier估算法，比较局部复发（LR）、远处复发和总生存（OS），使用对数秩检验。平均随访时间为12年。其中3%（n = 38）的患者为T1mi肿瘤。 与T1a-2乳腺癌相比，10年LR率为22.6％，而T1a-2乳腺癌仅为6.9％（危险比（HR）= 3.73，95％置信区间（CI）：1.93, 7.19，p <0.001）。 T1mi肿瘤的10年远处复发风险为5.1％，T1a-2疾病为12.1％（HR = 0.56，95％CI：0.19,1.84；p = 0.36）。 T1mi的10年OS为91.5％，T1a-2疾病为84.4％（HR = 0.48，95％CI：0.18,1.30；p = 0.14）。无论是接受分数减量还是常规分数剂量治疗，LR的发生率并没有明显不同（HR = 1.21，95％CI：0.35,4.18；p = 0.77）。与T1a-2肿瘤相比，T1mi患者的LR风险明显更高，但OS仍然非常良好。未来的研究应评估更广泛的局部切除和加强放射治疗是否能够优化微侵袭性乳腺癌的局部控制。 版权所有 © 2023 The Authors. Elsevier Ltd.保留所有权利。

Histolog®扫描仪（SamanTree Medical SA，瑞士洛桑）是一种大视野共焦激光扫描显微镜，旨在通过制作组织学图像，以便在手术室对切缘进行评估。我们评估了Histolog®扫描仪（HS）在乳腺保留手术标本的临床实践中正确识别浸润边缘的可行性和性能。我们推断，如果利用HS有潜力减少浸润边缘，因此可以减少由于主要诊断为乳腺癌（包括导管内乳头状癌）而接受乳腺保留手术（BCS）的患者重新手术的比率。这是一项单中心、前瞻性、非干预性、诊断性试验，包括50名连续接受BCS的患者。手术过程和标本的术中切缘评估按照常规进行，包括传统标本放射学检查以及外科医生的临床印象。三名外科医生和一名经验丰富的病理学家评估了HS产生的扫描结果上的癌细胞。与仅有传统标本放射学检查及临床常规相比，HS正确识别涉及的边缘的潜力进行了比较。组织病理学报告作为金标准。50个与300个表面相对应的标本通过HS进行了扫描。外科医生识别涉及边缘的平均灵敏度为37.5% ± 5.6%，特异性为75.2% ± 13.0%。病理学家的切缘切除评估结果为灵敏度37.5%，特异性81.0%；而局部临床常规结果为灵敏度37.5%，特异性78.2%。在临床实践中，使用HS获取高分辨率的组织学图像是可行的。灵敏度和特异性与临床常规相当。通过更精细的培训和经验，对图像解释和获取进行更精准的评估，HS可能有潜力提高BCS标本的切缘评估准确性。版权所有© 2023作者。由Elsevier Ltd.发表，保留所有权利。

在本篇综述中，我们评估了利用人工智能技术来降低局部和区域性乳腺癌治疗风险的潜力和最近的进展，特别关注新辅助系统治疗（NAST）后的手术治疗。 NAST的增加使用和功效使得具有病理完全反应(pCR)的患者的最佳局部和区域治疗成为临床相关的知识空白。有假设认为，具有pCR的患者没有受益于治疗性手术，因为NAST已经消灭了所有的肿瘤。然而，目前还不清楚如何可靠地排除NAST后的残余癌细胞，以确定适合忽略乳腺癌手术的患者。评估成像和微创活检排除残余癌细胞的临床试验的证据表明，存在高风险错过残余癌细胞。最近，基于人工智能算法显示了可靠地排除NAST后的残余癌细胞的良好结果。这个例子展示了基于人工智能算法进一步减少和个性化局部和区域性乳腺癌治疗的巨大潜力。版权所有©2023 Elsevier Ltd.出版。

基因组技术革命的近期医学影响之一是阐明癌症发病机制，从而提高癌症诊断和治疗选择。下一代测序技术加速了肿瘤的表征，导致对给定癌症基因组中所有主要变化的全面发现，随后利用计算和免疫信息学方法将这些信息转化为癌症诊断和治疗的实践。在本文中，我们回顾了应用于一系列癌症研究领域的癌症免疫信息学的各种组成部分，包括用于癌症突变检测的计算工具、癌症突变和免疫数据库以及计算免疫学。© The Author(s) 2022. Published by Oxford University Press. All rights reserved. For Permissions, please email: journals.permissions@oup.com.

弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是一种侵略性的非霍奇金淋巴瘤，对R-CHOP疗法反应较差，由于非常的异质性。根据基因表达，DLBCL被分为ABC和GCB两个亚型，其中ABC亚型与恶性结果有关。由于其与临床结果的关联，该分类也被称为细胞来源（COO），是预测对R-CHOP治疗反应的有效方式。以往的COO分类方法存在一些缺陷，例如训练数据集中的样本数量有限。这些缺陷挑战了这些方法的稳健性，并使它们难以推广到临床水平。为了解决以往方法的缺陷，我们使用20个基因的表达数据，在381名DLBCL患者的队列上开发了一个基于深度学习的分类器模型。我们使用多层感知器（MLP）来训练基于深度学习的分类器，名为MLP-COO。MLP-COO在训练和测试数据集中的10折交叉验证中，分别达到了99.70％和94.70％的准确率。我们还对294名DLBCL患者的独立数据集进行了评估。在独立数据集上，我们获得了95.90％的准确率，MCC为0.917。为了展示它的广泛适用性，我们使用该分类器使用两个大型DLBCL患者队列的生存数据来预测临床结果。在生存分析中，基于COO的MLP-COO重现了两个队列中DLBCL患者的生存概率。我们预计，本研究开发的MLP-COO模型将有助于准确预测DLBCL患者的COO和临床结果。© 作者（2022）。由牛津大学出版社发表。版权所有。请发送邮件至journals.permissions@oup.com获取权限。

肿瘤微环境中细胞间通讯（CCC）的分析有助于揭示癌症进展和药物耐受的潜在机制。目前，单细胞RNA-Seq数据大规模可用，提供了前所未有的预测细胞间通讯的机会。基于已知分子相互作用（如配体、受体和细胞外基质）推断细胞间通讯方面已经取得了许多成就和应用。但是，先验信息并不充分，只涉及细胞间通讯的一小部分，因此会产生许多假阳性或假阴性结果。为此，我们提出基于改进的层次变分自编码器（HiVAE）的模型，充分利用单细胞RNA-seq 数据，自动估计 CCC。具体而言，HiVAE 模型用于分别学习已知配体-受体基因和单细胞RNA-seq数据中所有基因的细胞潜在表达，进而进行级联集成。随后，利用转移熵衡量基于学习表示的两个细胞之间信息流的传递，这被视为有向的通讯关系。实验在人类皮肤疾病数据集和黑色素瘤数据集的单细胞RNA-seq数据上进行。结果表明，HiVAE 模型在学习细胞表示方面是有效的，而转移熵可用于估计细胞类型之间的通讯得分。 © 作者 2023 年。由牛津大学出版社出版。保留所有权利。请发送电子邮件至：journals.permissions@oup.com 以获取权限。

癌症的发展和进展是由于驱动基因的突变累积所致。正确识别导致癌症发展的驱动基因可以显著地辅助药物设计、癌症诊断和治疗。大多数计算机方法通过假设驱动基因往往一起工作、形成蛋白质复合物和富集通路来检测癌症驱动因子。然而，它们忽略了微核糖核酸(miRNA)调节其靶基因的表达并与人类疾病有关。在这项工作中，我们提出了一种称为GM-GCN的图卷积网络(GCN)方法，用于基于基因-miRNA网络识别癌症驱动基因。首先，我们构建了一个基因-miRNA网络，其中节点是miRNAs和它们的目标基因。连接miRNA和基因的边界表示miRNA和基因之间的调节关系。我们根据它们的生物学特性为miRNA和基因准备了初始特征，并使用GCN模型通过聚合邻近miRNA节点的特征来学习网络中的基因特征表示。然后，学习到的特征通过1D卷积模块进行特征维度变换。我们利用学习到的和原始的基因特征来优化模型参数。最后，从网络中学习的基因特征和初始输入的基因特征被馈送到逻辑回归模型中以预测基因是否为驱动基因。我们应用我们的模型和最先进的方法来预测泛癌症和个体癌症类型的癌症驱动因子。实验结果表明，与基于基因网络的最先进方法相比，我们的模型在受试者工作特征曲线下面积和精度-召回曲线下面积方面表现良好。GM-GCN可以通过https://github.com/weiba/GM-GCN免费获得。©作者（们）2023年。由牛津大学出版社出版。保留所有权利。有关权限，请发电子邮件至journals.permissions@oup.com。

增加饱和度，即在中间代谢转化过程中补充失去的碳，对于能量代谢缺陷很有必要。三庚酯是由7碳庚酸组成的甘油酯，经过直接氧化或生成5碳酮体可以增加饱和度。在这种情况下，三庚酯可用于治疗葡萄糖转运蛋白1缺乏性脑病（G1D）。每日口服三庚酯1克/公斤可提供接近总热量摄入量的35％，并影响G1D的癫痫和认知疾病。这激励我们建立一个最大剂量，以达到可接受的用量。使用在肿瘤领域有用的3 + 3剂量寻找方法，我们研究了三个年龄组：4-6岁、6.8-10岁和11-16岁。这使我们可以为每个组确定最大耐受剂量为每日热量摄入量的45％。通过分析血液测量，确认了安全性。在所有组中，频繁降低胃肠耐受性的情况下，中年组遇到了1/6受试者的剂量限制性毒性。在另一组G1D受试者中确定了三庚酯后的酮血症。在其中，β-酮戊酸和β-羟基戊酸浓度显著但不稳定地增加。这些结果为通过提供剂量和初始耐受性、安全性和酮血症潜力严格的三庚酯在G1D中的临床研究提供了基础。ClinicalTrials.gov注册：NCT03041363，首次注册于02/02/2017。©2023年作者。