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关键词： 颅脑肿瘤   术后   抑郁   影响因素  

摘要： 目的探讨颅脑肿瘤术后发生抑郁的影响因素。方法观察对象为2021年1月~2025年1月105例颅脑肿瘤患者,均采用手术治疗,采用抑郁自评量表(Self-rating Depressed Scale,SDS)评估抑郁情绪,根据有无抑郁情绪对年龄、肿瘤类型等病历资料进行单因素分析,以有无抑郁情绪为因变量,以单因素分析有显著性差异的资料为自变量,进行Logistic回归分析。结果105例颅脑肿瘤术后40例患者具有抑郁情绪,抑郁率38.10%;单因素分析显示,两组患者肿瘤类型、性质、最长径、累及额叶;术后并发症;术后神经功能缺损评分;手术时间;受教育年限具有显著性差异(P<0.05),两组性别、年龄、居住地、婚姻差异无显著性(P>0.05);多因素分析显示,胶质瘤、恶性肿瘤、累及额叶、术后并发症、术后神经功能缺损评分是颅脑肿瘤术后抑郁的影响因素(P<0.05),肿瘤最长径、手术时间、受教育年限是无关因素(P>0.05)。结论颅脑肿瘤术后容易出现抑郁情绪,影响因素包括胶质瘤、恶性肿瘤、累及额叶等,应重点对这些群体进行抑郁的防治。

关键词： 肾肿瘤   孤立性纤维瘤   免疫组织化学   诊断   预后  

摘要： 目的探讨肾脏孤立性纤维性肿瘤(solitary fibrous tumor,SFT)的临床病理学特点及诊断、预后。方法收集青岛大学附属医院2011年1月至2025年7月病理科确诊的5例肾脏SFT,分析其临床、形态学、免疫表型及分子学特点,并进行文献复习。结果5例中男性2例,女性3例。年龄范围45~62岁,中位年龄53.0(46.5,61.5)岁。均因体检发现肾脏占位就诊。大体检查:5例均位于肾实质内,结节状,直径2.5~11.0 cm(平均5.8 cm),切面灰白或灰黄色。镜下观察:4例瘤细胞卵圆形或短梭形,疏密不等,短束状、编织状或无规律排列,间质内均可见多少不一的粗大胶原及散在多少不一的鹿角形血管。1例(例5)瘤细胞长梭形,较丰富,束状、编织状排列,边界不清,核中度异型,核分裂象≥4个/10 HPF,瘤组织内尤其边缘可见不规则斑片状胶原沉积。2例(例3、5)瘤组织内可见散在分布多少不一的肾小管。2例(例4、5)局灶侵及肾组织,均无坏死。免疫组织化学染色:5例瘤细胞均呈波形蛋白、STAT6弥漫强阳性和CD34阳性表达,4例bcl-2阳性。5例CKpan、EMA、PAX8、HMB45、Melan A、SMA和S-100蛋白均阴性,p53为野生型,Ki-67阳性指数1%~8%。对1例(例4)进行下一代测序检测,结果显示存在NAB2(exon 3)::STAT6(exon18)基因融合。5例随访1~158个月(平均56个月),均存活,未见复发或转移。结论肾脏SFT罕见,与肾外SFT形态相似,短梭形瘤细胞呈束状、编织状或无规律排列伴有鹿角形血管以及瘤组织内散在粗大的玻璃样变胶原纤维是其重要的形态学特征。而伴有上皮性包含物的SFT可能是肾脏相对常见的特殊组织亚型。免疫组织化学STAT6、CD34弥漫强阳性有助于该肿瘤的诊断。染色体12q的偏着丝粒翻转导致NAB2和STAT6基因融合为其发病机制。该肿瘤大多数预后良好。

关键词： 抗肿瘤新药   临床价值   治疗费用   医保谈判  

摘要： 目的:回顾性分析独家抗肿瘤新药的临床价值与药品治疗费用的关系。方法:对所有有资格参与2017—2023年国家医保药品谈判的医保目录外独家上市抗肿瘤新药进行多元线性回归分析,以探讨其年治疗费用与临床价值的关系。结果:共纳入分析92个符合条件的药品,其中74个经谈判准入医保目录。回归分析结果显示,无进展生存期风险比与药品谈判前年治疗费用正相关,药品无进展生存期获益越高,年治疗费用越高(β=-1.01,P=0.009),总生存期获益和安全性与药品年治疗费用不相关。稳健性分析结果显示,纳入医保药品的临床价值与费用的相关关系在谈判前后保持不变。结论:近年来在中国上市的抗肿瘤新药临床价值与费用正相关,医保谈判显著降低了抗肿瘤药的治疗费用,临床价值与费用间的正相关关系保持不变。

关键词： 肿瘤浸润淋巴细胞   嵌合抗原受体T细胞   T细胞受体工程化T细胞   临床试验   药学审评  

摘要： 近年来,肿瘤浸润淋巴细胞(tumor-infiltrating lymphocyte,TIL)作为过继性T细胞疗法(adoptive T cell therapy,ACT)中一类细胞治疗产品受到广泛关注,并在多种实体瘤中开展临床研究。TIL与嵌合抗原受体T细胞(chimeric antigen receptor T-cell immunotherapy,CAR-T)和T细胞受体工程化T细胞(T-cell receptor engineered T cells,TCR-T)等其他细胞治疗相比,具有较好的肿瘤趋向性、可靶向识别多种肿瘤抗原、较低的免疫毒性等优势。目前全球已有1款TIL产品批准上市,且全球批准临床试验的TIL产品迅速增加,我国也已有多个TIL产品批准开展临床试验。本文根据当前认知并结合审评经验,对TIL申报临床试验阶段药学研究中与安全性相关的关键问题进行总结,并提出审评关注点,以期更好地促进TIL产品的开发和临床应用。

关键词： 胶质瘤   肿瘤微环境   放化疗   磁共振成像   总生存期  

摘要： 目的观察基于MRI时序性肿瘤内异质性(ITH)特征预测高级别胶质瘤(HGG)放化疗反应及患者总生存期(OS)的价值。方法回顾性纳入72例于肿瘤次全切除术后接受同步放化疗的HGG患者,根据其治疗反应分为有效组(n=40)与无效组(n=32)。基于组间差异有统计学意义的临床资料构建预测HGG放化疗反应的临床模型;采用nnUnet模型分割肿瘤,以K-means聚类算法生成ITH区域,提取并筛选治疗前(T1)、后(T2)ITH特征,据以构建T1模型、T2模型及时序性模型(即T1+T2模型);结合时序性模型与临床模型构建联合模型,以受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评估模型效能。采用单及多因素Cox回归分析筛选可用于预测HGG患者OS特征,并以时间依赖型ROC(tROC)曲线评估其效能。结果基于异柠檬酸脱氢酶(IDH)伴1p/19q状态及O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(MGMT)启动子甲基化状态构建临床模型,基于T1 ITH特征gldm_LowGrayLevelEmphasis构建T1模型,基于T2 ITH特征ngtdm_Strength构建T2模型,基于T1、T2 ITH特征构建时序性模型;上述模型预测HGG放化疗反应的AUC为0.687~0.758,均低于联合模型(AUC=0.853)。T2 ITH特征glszm_SizeZoneNonUniformity和治疗反应均为预测HGG患者放化疗后OS的最优特征,其联合预测放化疗后HGG患者12、24及36个月OS的AUC分别为0.724、0.704及0.802。结论基于MRI时序性ITH特征可有效预测HGG放化疗反应及患者OS。

关键词： 恶病质   脾肾衰惫   浊毒内蕴   中药  

摘要： 肿瘤恶病质是一种多因素导致的复杂综合征,严重影响患者生活质量与预后,其总病机与脾气亏虚,肾精不足,浊毒内生,气血精气生成障碍,不能濡养肌骨有关。在“脾肾衰惫为本,浊毒内蕴为标”动态辨治体系指导下,从开阖脾胃、滋肾助运、化浊解毒、益气养阴4个维度进行整体调节,在干预肿瘤恶病质方面展现出独特价值,可为肿瘤恶病质的中医临床实践提供思路与借鉴。

关键词： 肿瘤微环境   细胞因子   CD8^(+)T细胞   免疫调控  

摘要： 肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)可以通过多种途径影响肿瘤免疫反应,其中细胞因子在调控肿瘤反应性CD8^(+)T细胞的功能和命运中发挥着至关重要的作用。CD8^(+)T细胞作为主要的抗肿瘤免疫效应细胞,能够通过特异性识别并直接杀伤肿瘤细胞,其活性和效应受多种细胞因子的作用调节。近年来,许多研究表明肿瘤微环境中的一些细胞因子,如白介素-2(interleukin-2,IL-2)、干扰素-γ(interferon-γ,IFN-γ)、转化生长因子-β(transforming growth factor-β,TGF-β)、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)等,通过多种机制影响CD8^(+)T细胞的增殖、分泌、效应功能和免疫反应,从而发挥抗肿瘤或促进肿瘤的作用。本文就围绕肿瘤微环境中细胞因子对肿瘤反应性CD8^(+)T细胞的调控作用及其机制进行简要综述,为优化肿瘤免疫治疗策略提供新的视角和可能的干预策略。

关键词： 脑肿瘤分割   全卷积网络   MRI成像   损失函数   类别不平衡  

摘要： 针对模型设计以及样本类别不平衡等问题,论文提出一种新型的脑肿瘤分割网络,即NFGAN。对于模型结构设计,基于全卷积网络的生成器模型实现分割网络的端到端输出,将预测图像和标签图像共同输入到判别卷积网络,通过对抗训练来加强学习数据的本质特征以提高分割模型的分割性能。此外,论文提出了基于加权交叉熵和广义骰子的组合损失函数,以此减轻类别不平衡的影响。实验结果表明,所提出的模型在BraTs2018数据集上的整体肿瘤,核心肿瘤和增强肿瘤分割精度分别为0.879、0.812和0.778,相较于传统U-Net模型的分割效果尤为显著。

关键词： 深度学习   VGG16模型   迁移学习   重采样技术  

摘要： 研究提出了一种基于深度学习的人脑肿瘤检测算法,重点研究VGG16网络模型在公开脑肿瘤数据集上的应用与优化。通过整合Kaggle平台和figshare的脑肿瘤MRI数据集,构建了一个针对人脑肿瘤检测的优化VGG16网络模型。针对数据集中样本不均衡的问题,采用重采样技术(包括过采样和欠采样)来实现类别均衡,有效防止模型过拟合。同时,通过迁移学习和模型微调策略,进一步提升了模型的性能。此外,还对比优化后的VGG16网络模型与AlexNet分类方法在人脑肿瘤检测中的效果。实验结果表明,提出的人脑肿瘤检测算法在检测精度上达到了95.4%,显著优于AlexNet方法,展现了深度学习在人脑肿瘤检测领域的应用潜力和实用价值。