卵巢癌是妇科恶性肿瘤中死亡率最高、预后最差的癌症,目前缺少有效的早诊早筛工具.甲基化在卵巢癌发生发展中有关键作用,目前已经开展了多项研究,分析基于液体活检方案的细胞游离DNA甲基化检测诊断卵巢癌的效能,总体准确度达到85％的中位水平,优于糖类抗原125(CA125)等传统蛋白分子标志物.卵巢癌组织甲基化检测结果与患者生存结局及药物敏感性也密切相关.卵巢癌甲基化检测方式方法的改进发展有望为卵巢癌诊疗分子方案研究提供新的路径和机遇.

泌尿系统恶性肿瘤患者面临复杂的决策信息,识别患者决策需求并提供合适的共享决策(SDM)有利于提高患者决策质量,进而改善其生存质量.目前,我国正处于SDM初步发展阶段,通过借鉴国外SDM模式、渥太华决策支持框架、跨专业SDM模式等相关理论模式,采用决策辅助工具及决策辅导对患者实施SDM.但肿瘤患者SDM相关研究尚不成熟,国外SDM模式是否适用于我国泌尿系统恶性肿瘤患者仍需进一步探讨.本文对泌尿系统恶性肿瘤患者决策挑战及SDM实践经验予以综述.

目的:分析前列腺癌(PCa)患者第二原发恶性肿瘤(SPM)的发病趋势,探讨前列腺癌患者发生SPM的危险因素及其对生存的影响.方法:从SEER数据库(Surveillance,Epidemiology,and End Results Program database)中提取2004年至2016年前列腺癌患者作为研究队列,采用Joinpoint回归分析研究SPM的发病趋势.将患者分为仅患前列腺癌组(PCa组)和合并第二原发肿瘤组(PCa+1stPM组),使用倾向性评分匹配(PSM)方法以平衡基线特征.绘制Kaplan-Meier生存曲线并构建竞争风险模型比较患者总体生存(OS)和肿瘤特异性生存(CSS)情况.采用Logistic回归分析确定SPM的独立危险因素,Cox回归分析确定独立预后因素.通过构建列线图模型对前列腺癌合并SPM人群的预后进行预测.结果:基于对SEER数据库大样本量研究队列数据的观察发现,PCa组和PCa+1stPM组的发病率在1992年之前呈上升趋势,随后呈波动下降趋势.多因素Logistic回归分析发现,化疗是PCa术后发生SPM的独立危险因素(OR=1.43,95％CI 1.181～1.730,P＜0.001);PCa 患者合并 SPM 是 OS 较差的独立预后因素(HR=2.315,95％CI 2.260～2.369,P＜0.001).与对照组相比,手术(HR=0.62,95％CI 0.600～0.640,P＜0.001)或放疗(HR=0.76,95％CI 0.741～0.779,P＜0.001)可给予患者更好的生存获益.基于大样本量队列构建的列线图模型对PCa合并SPM患者的预后表现出良好的预测效果.结论:PCa术后化疗会增加患者罹患SPM的风险,且不能改善预后.SPM是PCa患者较差OS的独立预后因素.PCa的手术治疗和放疗可有效降低SPM患病风险,并使患者生存获益.本研究构建的PCa合并SPM特异性列线图模型,可有效预测该人群预后.

目的 探索胰腺导管腺癌(PDAC)组织中YAP/TAZ表达与临床病理指标的关系,分析YAP/TAZ与根治术后患者预后的关系.方法 分析178例公开数据癌症基因组图谱(TCGA)队列PDAC患者有关YAP/TAZ转录组学数据,并回顾性分析2015-12-25-2018-07-02于山东省立医院行胰腺肿瘤切除术的86例PDAC患者临床信息,通过YAP/TAZ免疫组化染色对术后病理标本进行评分.采用Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型分析YAP/TAZ与根治术后患者预后的关系.结果 86例患者中26例(30.23％)患者YAP强阳性,40例(46.51％)患者TAZ强阳性.YAP强阳性患者与YAP弱阳性患者1年生存率分别为30.8％和48.3％,2年生存率分别为11.5％和20.0％,P=0.021,YAP强阳性与较差的生存率有关(P=0.021),且YAP阳性综合评分为影响PDAC患者预后生存的危险因素(P=0.029,HR=1.707,95％CI:1.056～2.759);YAP强阳性表达与患者远处转移(P=0.020)和神经侵犯(P=0.036)有关联.结论 YAP是PDAC中有价值的预后生物标志物,与根治术后PDAC患者的生存期有关,且YAP表达水平与PDAC患者是否发生远处转移和神经侵犯有关联.

结直肠癌是全球第4大常见恶性肿瘤，其肝转移发病率高，5年生存率仅为14%。早期关于肝移植治疗不可切除结直肠癌肝转移(NRCLM)的研究结果并不乐观。然而，随着外科技术和围手术期管理的进步，如何应用肝移植为NRCLM患者带来生存获益的问题重新受到关注。最近的研究表明，通过制订严格的受者选择标准，可以显著提高这些患者肝移植后的生存率。NRCLM肝移植术后肿瘤复发仍是一个重要问题，但最常见的转移部位是肺部，如果积极治疗，对总生存率的影响很小。供者肝脏的短缺是肝移植的一个主要限制因素，但这一问题可以通过使用扩展标准供者、活体肝移植和开发创新手术技术等策略得到缓解。总之，肝移植作为一种治疗NRCLM的方法前景广阔，但还需要更多的研究来完善相关技术和策略。

目的 总结肝肉瘤样癌(HSC)的临床特征、诊治方案和预后情况,为该类患者的临床诊疗提供参考.方法 回顾性分析2012年1月至2024年3月期间就诊于浙江省人民医院、术后病理确诊为HSC的患者病例资料.结果 9例HSC患者中,男3例,女6例,年龄33～90岁.术前检查发现4例肿瘤标志物(AFP、CEA、CA199)升高.术前影像学诊断为肝肿瘤8例,误诊为肝脓肿1例.MRI检查肿瘤边界欠清,表现为"渐进性增强"或"周边增强".9例患者均接受腹腔镜下肝脏肿瘤切除术,平均肿瘤最大径(6.24±3.98)cm.AJCC分期:Ⅰ期1例、Ⅱ期4例、Ⅳ期4例.3例术后接受化疗,其中1例联合靶向治疗(安罗替尼+AG方案).术后病理表现为梭形细胞恶性肿瘤,免疫组化分析结果为CK(+)的上皮样表型和不同程度的间叶样表型Vim(+).随访截止2024年3月14日,患者术后生存时间1.6～29.9个月,中位生存时间4.3个月.结论 HSC恶性程度高,手术切除是首选的治疗方法,术后化疗联合靶向+免疫的治疗策略需要进一步探索.

卵巢癌作为妇科最常见的恶性肿瘤之一,具有预后差、易复发的特点,主要原因为其诊断时多已处于晚期、易发生腹膜转移,以及易对一线化疗药物铂类产生耐药.卵巢癌的治疗应更多考虑患者的预后和生存质量,及时诊断并选择合适化疗药物将在延长患者无进展生存期(progression-free survival,PFS)等多个方面使患者受益.影像组学在卵巢癌的治疗方面有着重要价值,近年来多有针对卵巢癌化疗耐药及预后的研究,本综述旨在对卵巢癌的术前预测、化疗反应评估、铂化疗耐药以及预后预测方面的影像组学研究进展进行总结概述,以期指导临床利用影像组学技术来更准确地预测患者疾病进展和治疗效果,从而制订个性化治疗方案,提高患者生存质量.未来的研究将进一步探索多组学数据融合的方法,将影像组学与基因组学、蛋白质组学等相结合,期望本综述可以为科研工作者提供研究方向的参考和启示.

随着肿瘤治疗手段的发展,头颈癌(head and neck cancer,HNC)生存者数量日益增多,生存者的心理痛苦越来越被临床医务人员所重视.本文就HNC生存者心理痛苦的定义与内涵、心理痛苦水平现状、评估工具、影响因素、干预策略方面进行综述,以期为指导临床实践提供文献参考.

目的 探讨体腔热灌注化疗联合贝伐珠单抗在子宫内膜癌中的应用效果.方法 选取2018年1月至2020年1月期间大兴区人民医院与解放军总医院第八医学中心收治的子宫内膜癌(EC)患者89例,随机分为对照组(44例)和研究组(45例),对照组采用体腔热灌注化疗,研究组采用贝伐珠单抗联合体腔热灌注化疗.对比两组的化疗效果,化疗前后的血清恶性生物学指标、原癌基因表达、不良反应发生情况及预后.结果 研究组化疗后有效率与疾病控制率均高于对照组(P＜0.05);化疗后两组的血清恶性肿瘤特异性生长因子(TSGF)、泌乳素(PRL)、血管内皮生长因子(VEGF)、糖类抗原125(CA125)水平均下降(P＜0.05),研究组化疗后上述血清恶性生物学指标均低于对照组(P＜0.05).两组化疗后的原癌基因人类表皮生长因子受体2(c-erbB2)、髓细胞增生原癌基因(c-myc)、Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物(K-ras)mRNA表达量均下降(P＜0.05),研究组化疗后c-erbB2、c-myc、K-ras表达量均低于对照组(P＜0.05).两组的毒副反应发生率比较差异无统计学意义(P＞0.05).随访6～36个月,对照组与研究组的无进展生存率分别为47.70％、68.20％,无进展生存时间分别为10个月和16个月,总生存率分别为20.5％、42.20％,总生存时间分别为18个月和23个月,两组的无进展生存率(Log-Rank x2=7.404,P=0.007)和总生存率比较差异有统计学意义(Log-Rank x2=8.432,P=0.004).结论 对EC患者应用贝伐珠单抗联合体腔热灌注化疗的效果显著,能有效降低血清恶性生物学指标和原癌基因的水平,延长患者的生存时间,且安全性佳.

弥漫性胶质瘤是最常见的颅脑原发恶性肿瘤,术前精准分级、分子分型预测等对于制订适当的治疗策略和预测生存率具有至关重要的作用.影像组学使用高级特征分析从医学图像中提取数据并构建预测模型,捕捉病变微小的变化,从而提高临床诊断、评估预后和预测治疗反应的准确性.深度学习(deep learning,DL)可以从大量原始数据中自动学习和提取多层特征,而不是手工提取的浅层特征,由于DL已被充分证明能够准确地找到非常深入和抽象的特征,这使其成为医学图像分析领域中广泛研究的课题.随着计算能力的进步,基于DL的人工智能已经彻底改变了各个领域.本研究基于多模态MRI影像组学与DL在胶质瘤术前分级、分子分型、生存预测及治疗评价中的最新研究进行综述,以期为胶质瘤患者提供精准诊疗.