ESPN 资深篮球分析师迪克·维塔尔第四次被诊断出患有癌症
运动的 ESPN 长期担任大学篮球分析师的迪克·维塔利在社交媒体上表示，他已第四次被诊断出患有癌症。 85 岁老人表示他定于周二接受手术 美联社 · 发布时间：2024 年 6 月 28 日，晚上 9:20（美国东部时间）| 最后更新时间：10 小时前 2022 年的迪克·维塔尔周五宣布，他第四次被诊断出患有癌症。这位 ESPN 资深篮球分析师证实，他将于周二接受手术。 （达伦·卡明斯/美联社） ESPN 长期担任大学篮球分析师的迪克·维塔利在社交媒体上表示，他已第四次被诊断出患有癌症。 维塔尔周五宣布，颈部淋巴结活检结果显示患有癌症。他定于周二接受手术。 我的颈部淋巴结活检报告已经出来了，是癌症。感谢我收到的所有🙏🙏🙏以及家人、朋友和医生的关爱支持 @espn 同事们，我会赢得这场战斗。🙏🙏🙏周二的手术将会成功。感谢大家的祈祷。 —@DickieV “随着 [prayers] 我得到了家人、朋友和 ESPN 同事的热情支持，我一定会赢得这场战斗，”维塔莱在 X（原 Twitter）上说道。 85 岁的维塔尔曾接受过黑色素瘤和淋巴瘤治疗。去年检查发现他患有声带癌，他还接受了六周的放射治疗。 维塔尔自 1979 年 ESPN 成立以来就一直担任该频道的主持人。这位前教练主持了 ESPN 的首个大学篮球转播。他也是癌症研究的长期筹款人。 维塔尔帮助朋友吉姆·瓦尔瓦诺登上 1993 年 ESPY 颁奖典礼的舞台，瓦尔瓦诺在台上发表了他著名的“不要放弃”演讲。不到两个月后，瓦尔瓦诺因腺癌去世。 更正和澄清|报告错误 1719663104 2024-06-29 01:20:00
综述分析了分子靶点和治疗进展
胃肠道 (GI) 癌症包括食管癌、胃癌、小肠癌和结直肠癌，由于其高发病率和高死亡率，给全球带来了巨大的健康负担。M. Jesús Fernández-Aceñero 等人撰写的这篇综述深入分析了这些恶性肿瘤的分子特征、预后和当前治疗策略，重点介绍了该领域的最新进展和挑战。 最近的基因组研究为食管鳞状细胞癌的基因变异提供了宝贵的见解。全基因组和全外显子组测序等技术已经确定了潜在的治疗靶点，例如 WNT/Notch1 通路和 CCL2-CCR2 轴。然而，包括 EGFR 抑制剂在内的靶向疗法尚未在 3 期试验中证明临床疗效，这凸显了预测性生物标记物对个性化治疗策略的必要性。 紧密连接蛋白 claudin-18 亚型 2 (CLDN 18.2) 是胃癌的一个有希望的治疗靶点，该蛋白在多达 30% 的胃癌和胃食管癌中过度表达。佐贝妥昔单抗是一种抗 CLDN 18.2 抗体，已在临床试验中显示出疗效，为 HER2 阴性胃癌和胃食管腺癌提供了新的治疗途径。尽管成纤维细胞生长因子受体 (FGFR) 抑制剂具有潜力，但它们的成功率有限，这可能是由于影响 FGFR 的多种基因变异所致。 与其他胃肠道癌症相比，小肠癌相对罕见。人们对这些肿瘤的分子结构了解较少，但最近的研究已经开始揭示其中涉及的基因变化。小肠癌的治疗策略通常与其他胃肠道癌症的治疗策略相似，包括手术切除和化疗。特定分子改变的识别可能会在未来带来更有针对性的治疗。 结直肠癌 (CRC) 是全球最常见的恶性肿瘤之一。分子生物学的进展已确定了与 CRC 发病机制有关的几种基因突变和通路，包括 APC、KRAS 和 TP53 突变。这些发现为靶向治疗和个性化治疗方法铺平了道路。免疫疗法，特别是免疫检查点抑制剂，在 CRC 中显示出良好的前景，尤其是在微卫星不稳定性高 (MSI-H) 肿瘤中。 胃肠道癌症治疗的未来在于更深入地了解这些疾病背后的分子机制。目前正在进行研究以阐明这些癌症的分子发病机制，这可能导致开发更有效和个性化的治疗方法。高通量分子技术和下一代测序的整合有可能识别新的靶点和生物标志物，为胃肠道肿瘤的个性化医疗铺平道路。 胃肠道肿瘤的分子特征显著提高了我们对这些恶性肿瘤的了解，从而促进了靶向治疗和个性化治疗策略的发展。然而，挑战仍然存在，包括需要可靠的预测生物标记和克服对靶向治疗的耐药性。持续的研究对于改善胃肠道癌症患者的预后和治疗结果至关重要。 这篇全面的评论强调了将分子发现整合到临床实践中的重要性，以加强对胃肠道肿瘤的管理，最终旨在获得更好的患者治疗效果和个性化的治疗方法。 来源： 期刊参考： 费尔南德斯-阿克涅罗，MJ等人. (2024). 胃肠道肿瘤治疗的回顾与更新：从实验室到临床实践。 […]
新型 AI 模型凭借卓越的癌症诊断能力为数字病理学树立了标杆
在最近发表在期刊上的一项研究中 自然， 研究人员开发并评估了普罗维登斯千兆像素病理模型 (Prov-GigaPath)，这是一种全幻灯片病理基础模型，使用大规模真实世界数据和新颖的视觉转换器架构在数字病理任务中实现最先进的性能。 学习： 基于真实世界数据的数字病理学全幻灯片基础模型图片来源：Color4260 / Shutterstock 背景 计算病理学可以通过亚型分类、分期和预后预测应用彻底改变癌症诊断。然而，目前的方法需要大量带注释的数据，这既昂贵又耗时。自我监督学习通过使用未标记的数据对模型进行预训练，减少了这种需求，显示出良好的前景。挑战包括可用数据有限且质量参差不齐、难以捕捉局部和全局模式以及对预训练模型的访问受限。基础模型提供了强大的通用性，这对于拥有大量未标记数据的生物医学领域至关重要。需要进一步研究以提高这些模型在不同数据集和真实世界环境中的通用性和临床适用性。 关于研究 本研究对全幻灯片图像 (WSI) 的预处理涉及 171,189 张苏木精和伊红 (H&E) 染色和免疫组织化学幻灯片的流水线。组织分割使用 Otsu 图像阈值过滤背景区域。WSI 的大小被调整为每像素 0.5 μm，并裁剪为 256×256 像素的图块，丢弃组织覆盖率低于 10% 的图块。Prov-GigaPath 使用 Vision Transformer (ViT) 和网络知识提炼版本 2 (DINOv2) 设置对 1,384,860,229 个图块进行了预训练。幻灯片编码器使用长序列网络 (LongNet) 架构。预训练涉及网格离散化、增强和掩蔽自动编码器，使用了 16 个节点和 4×80 GB A100 GPU，在 2 天内完成。 Prov-GigaPath 与分层图像金字塔变换器 (HIPT)、基于对比学习的病理学模型 (CtransPath) 以及用于诊断成像的稳健且数据高效的自监督机器学习泛化 (REMEDIS) 进行了比较。HIPT 在癌症基因组图谱 […]
放化疗或放疗治疗低风险早期宫颈癌？
要点： 对于早期患者 宫颈癌 新的研究显示，在没有任何高危因素的情况下，无论组织学亚型如何，单独术后放疗（RT）与同步放化疗产生的结果相似，但放化疗会带来更多的3级或更高的血液学毒性。 方法： 对于无高危因素的早期宫颈癌患者，最佳术后治疗方案仍不明确，尤其是术后放化疗是否优于单纯放疗。 为了进行调查，研究人员查阅了 403 名接受根治性手术的 I-IIA 期宫颈癌女性的医疗记录； 105 例仅接受术后放疗； 298 人接受了放化疗，平均随访时间为 52 个月。 研究人员排除了具有高危因素的患者，包括盆腔淋巴结阳性、切缘阳性和宫旁侵犯。 作者将患者分为中危组（350 名患者）和低危组（53 名患者），其中肿瘤较大（≥ 4 cm）、深部间质侵犯（≥ 1/2）和淋巴血管间隙受累定义为中危组团体。 带走： 在中危患者中，单独放疗和放化疗的 5 年总生存率相似（分别为 93.4% 和 93.8%； 磷 = .741); 5 年无病生存率也是如此（DFS 分别为 90.6% 和 91.4%； 磷 = .733）。 在低风险患者中，接受放疗的患者 5 年总生存率较高，但差异并不显着 — 单独放疗为 100.0%，而放化疗为 93.5%（磷 = .241）；两组的 5 年 DFS […]
研究强调胰腺癌细胞因位置而异
一项新的研究发现，胰腺癌细胞根据其在胰腺中的位置而有所不同，这提供了有关肿瘤的新信息，从而可以带来更好的靶向治疗。 阿卜杜勒拉希姆和他的合作者提出了一个假设，即胰头与胰体和尾部的肿瘤微环境存在差异，特别是在胰腺每个部分发现的免疫治疗受体。 通过关注肿瘤周围的生物学并考虑其在胰腺上的位置，我们可以更好地评估我们的治疗方案。 转向基于肿瘤位置的模型可以严重改变临床医生制定初步治疗计划的方式，而不是在胰腺恶性肿瘤的保护下治疗患者。” Maen Abdelrahim 博士，休斯顿卫理公会胃肠道肿瘤科科长 研究小组希望这一发现能够帮助临床医生制定更具体的治疗计划并改善患者的治疗结果。 Abdelrahim 在这项研究中的合作者包括 Benjamine A. Weinberg、Adbullah Esmail、Anup Kasi、Nestor F. Esnaola、Joanne Xiu 和 Yasmine Baca。 科克雷尔基金会和休斯顿卫理公会医院基金会支持这项研究。 来源： 期刊参考： 阿卜杜勒拉希姆，M.， 等人。 （2024）。 头部与体部和尾部胰腺导管腺癌的比较分子谱分析。 Npj 精准肿瘤学。 doi.org/10.1038/s41698-024-00571-4。 2024-05-01 02:47:00 1714533227 #研究强调胰腺癌细胞因位置而异
一位死于癌症的女性的故事，她认为自己的肚子因为怀孕而变大
雅加达 – 苏格兰霍利敦一位名叫菲奥娜·加拉赫 (Fiona Gallacher)（33 岁）的母亲在以为自己怀孕几周后就因癌症去世了。 他最初经历了两个月的严重胃痛、腹胀和呕吐。 由于她所经历的症状，她在一月份接受了妊娠测试，直到结果呈阴性。 菲奥娜最终决定去医院。 检查最终发现菲奥娜患有第四期腺癌。 腺癌是指起源于上皮衬里细胞或具有腺细胞类型的器官外部细胞的癌症病症。 它几乎存在于身体的所有器官中，例如食道、前列腺、胰腺、乳房和肺。 医生最初表示菲奥娜“只能”活六个月到一年。 然而，11周后，确切地说是3月22日，菲奥娜终于去世了。 受此事件影响，菲奥娜的家人呼吁公众尽早检查健康状况，不要忽视可能出现的症状。 菲奥娜的妹妹凯莉安 (Kellyann) 说：“菲奥娜开始出现严重的胃痛，但只是感觉不舒服。她的肚子突然肿胀，无法容纳任何东西，一开始她以为自己怀孕了，因为她的感觉。” 《每日邮报》，周六（2024 年 3 月 30 日）。 凯莉安随后表示，几天后他们被告知菲奥娜患有癌症。 医生说他活不了多久了。 “这对我们所有人来说都是如此震惊，感觉超现实，”他补充道。 腺癌通常仅在另一种疾病的检测或治疗过程中被发现。 这种疾病约占所有肾癌和结肠癌的 90%、肺癌的 85% 和所有宫颈癌的四分之一。 由于癌症可能发生在身体的多个部位，因此没有一份明确的疾病症状列表，并且取决于受影响的器官。 有些患者可能不会出现任何症状，直到癌症达到更晚期。 菲奥娜的姐姐萨拉汉强调说：“我敦促任何经历异常胃痛的人不要三思而后行去检查。不要等到最后一刻才去检查，尽快让医生检查。” 观看视频“凯特·米德尔顿在被诊断患有癌症后接受化疗” (12月/北大西洋公约组织) 1711809987 2024-03-30 12:00:04 #一位死于癌症的女性的故事她认为自己的肚子因为怀孕而变大
下一代测序和机器学习用于绘制胰腺癌的遗传图谱
一篇新的研究论文发表于 肿瘤靶点 2024 年 2 月 5 日第 15 卷，标题为“胰腺癌队列中的遗传和治疗景观：用于完整肿瘤外显子组分析的下一代测序和机器学习”。 所有癌症死亡中约 7% 是由胰腺癌 (PCa) 引起的。 PCa 以其在所有肿瘤疾病中最低的存活率和异质分子谱而闻名。 包括体细胞突变在内的大量遗传变化超出了常规临床遗传实验室测试的极限，并进一步阻碍了个性化治疗的发展。 在这项新研究中，研究人员 PA Shatalov、NA Falaleeva、EA Bykova、DO Korostin、VA Belova、AA Zabolotneva、AP Shinkarkina、A. Yu Gorbachev、MB Potievskiy、VS Surkova、Zh V. Khailova、NA Kulemin、Denis Baranovskii、AA Kostin、AD Kaprin、 和 光伏射盖 俄罗斯联邦卫生部、俄罗斯皮罗戈夫国立研究医科大学、莫斯科联邦医学生物局和俄罗斯人民友谊大学（RUDN 大学）的研究旨在基于对有限的患者群体进行全外显子组下一代测序（NGS）。 “通过对完整的外显子组个体数据应用机器学习模型，我们收到了针对每个临床病例的针对性治疗方案的个性化建议，并将其总结为独特的治疗方案。” 来源： 期刊参考： 宾夕法尼亚州沙塔洛夫， 等人。 （2024）。 胰腺癌队列的遗传和治疗景观：用于完整肿瘤外显子组分析的下一代测序和机器学习。 肿瘤靶标。 doi.org/10.18632/oncotarget.28512。 2024-02-16 04:19:00 1708057521 #下一代测序和机器学习用于绘制胰腺癌的遗传图谱