驱动基因阳性晚期非小细胞肺癌既往被认为是免疫治疗"禁区"，但随着对靶向药物免疫调节作用的深入认识及临床证据不断生成，免疫治疗有望为驱动基因阳性晚期非小细胞肺癌带来新希望。共识在《晚期驱动基因阳性非小细胞肺癌免疫治疗专家共识(2022版)》的基础上，由共识专家组结合最新循证医学证据和临床实践，通过共识更新研讨会共同制定。专家组经充分研讨在3个临床问题上形成新的共识，不推荐免疫检查点抑制剂(ICIs)用于治疗间变性淋巴瘤激酶酪氨酸激酶抑制剂(TKI)耐药后非小细胞肺癌患者，推荐人表皮生长因子受体2突变患者使用以ICIs为基础的治疗策略，推荐MET14外显子跳跃突变患者在靶向治疗耐药或不可及时使用以ICIs为基础的治疗策略。同时，随着临床证据的不断积累，专家组也调整了3条共识意见的推荐级别，对于表皮生长因子TKI耐药后发生广泛进展患者使用ICIs联合抗血管治疗调整为强推荐，对于晚期KRAS突变和BRAF突变非小细胞肺癌患者的ICIs治疗分别调整为一致推荐和强推荐。共识结合国内外驱动基因阳性晚期非小细胞肺癌免疫治疗的最新进展及专家组广泛认可的临床经验，旨在为中国临床医师的免疫治疗临床实践提供规范化引导。

目的:探讨奥西替尼对晚期肺腺癌一线酪氨酸激酶抑制剂（TKI）耐药患者的疗效及癌胚抗原（CEA）、血管内皮生长因子（VEGF）表达的影响。方法:选择2017年6月至2019年6月金华广福肿瘤医院接诊的晚期一线TKI耐药肺腺癌患者（T790M检测阴性或拒测）72例作为研究对象。按照随机数字表法分为观察组和对照组各36例。对照组采用传统培美曲塞+顺铂（AP）方案治疗，观察组采用甲磺酸奥西替尼靶向治疗。在治疗前和治疗4周后，记录两组患者血清CEA、VEGF水平以及治疗4周后患者治疗效果、不良反应发生情况和治疗6个月、1年、2年后各时间点生存率情况。结果:观察组患者有效率、控制率分别为80.6%（29/36）、94.4%（34/36），明显高于对照组的58.3%（21/36）、75.0%（27/36），差异均有统计学意义（χ 2=4.193、5.261，均 P<0.05）。两组治疗前血清CEA、VEGF水平差异均无统计学意义（均 P>0.05），两组治疗后血清CEA、VEGF水平均有明显降低（均 P<0.05），观察组血清CEA、VEGF水平分别为（5.36±0.33）U/mL、（121.56±11.57）ng/L，均明显低于对照组的（8.25±0.54）U/mL、（163.68±14.59）ng/L（ t=27.399、13.572，均 P<0.001）。观察组不良反应发生率为19.4%（7/36），明显低于对照组的44.4%（16/36）（χ 2=5.173， P=0.011）。观察组患者6个月、1年、2年总生存率分别为94.29%、77.14%、60.00%，对照组患者6个月、1年、2年总生存率分别为91.43%、54.29%、34.29%，两组6个月生存率差异无统计学意义（χ 2=0.352， P=0.251），观察组1年、2年生存率均明显高于对照组（χ 2=4.058， P=0.044；χ 2=4.644， P=0.031）。 结论:奥西替尼靶向治疗一线TKI耐药的晚期肺腺癌疗效显著，可有效抑制血清CEA、VEGF表达，延长患者生存期，具有临床应用价值。

甲磺酸仑伐替尼是一种针对血管内皮生长因子受体1~3、成纤维细胞生长因子受体1~4、血小板衍生生长因子受体α、干细胞生长因子受体以及转染重排基因等靶点的口服酪氨酸激酶受体抑制剂。该药于2018年9月4日经我国国家药品监督管理局批准，用于治疗未接受过系统治疗的不可切除肝细胞癌患者。截至2023年2月，仑伐替尼已在我国上市4年余，积累了一系列临床研究证据。为了临床上更加合理、有效使用仑伐替尼，国内相关领域的多学科专家学者，采用德尔菲法，根据仑伐替尼上市前后的临床实践，参考其他抗血管生成抑制剂的使用经验，经过多次共同讨论，反复修改，最终形成《仑伐替尼肝癌全病程应用中国专家指导意见》，以供临床医师参考。

目的:探讨微滴式数字聚合酶链反应（ddPCR）在检测非小细胞肺癌（NSCLC）患者外周血循环肿瘤DNA（ctDNA）中表皮生长因子受体（EGFR）突变的应用价值。方法:收集山西省肿瘤医院2018年8月至2019年3月就诊的63例NSCLC患者外周血标本，采用ddPCR检测患者外周血EGFR敏感突变，并与对应组织扩增阻滞突变系统PCR（ARMS-PCR）检测结果比较。采用Kappa检验对两种检测方法一致性进行分析。结果:63例患者中，ddPCR共检测到EGFR敏感突变31例（49.2%），包括第18号外显子G719X突变1例（1.6%）、第19号外显子缺失（E19-Del）12例（19.0%）、第20号外显子T790M突变（T790M）11例（17.5%）、第21号外显子L858R突变（L858R）7例（11.1%）；31例突变患者中7例（22.6%）为双突变。ARMS-PCR检出上述4种突变26例（41.3%），依次有0例、12例（19.0%）、6例（9.5%）、8例（12.7%）；26例突变患者中双突变5例（19.2%）。1例患者ARMS-PCR检测L858R阳性而ddPCR检测L858R阴性。两种检测方法一致率为90.3%（κ=0.8，P<0.05）。31例ddPCR检测突变患者外周血ctDNA EGFR突变中位丰度1.7%（0.04%~23.60%），其中E19-Del中位丰度为2.5%（0.35%~22.70%），T790M突变中位丰度为0.6%（0.04%~14.00%），L858R突变中位丰度为2.3%（0.20%~23.60%）；ddPCR检测EGFR基因突变丰度<1%者10例，占所有突变者的32.6%（10/31），ARMS-PCR仅检出其中5例。接受酪氨酸激酶抑制剂（TKI）治疗且发生获得性耐药的19例患者中，ddPCR检出T790M突变11例（57.9%），而无TKI用药史患者均未检测出此突变。11例T790M突变患者中，突变丰度<0.1%者1例，0.1%~2.0%者7例，>2.0%者3例。结论:ddPCR检测NSCLC患者外周血ctDNA中EGFR基因突变无创、快捷、灵敏度高且可绝对定量，为取样困难或因获得性耐药需重复取样肺癌患者进行EGFR-TKI靶向治疗提供了一个新的检测途径，个体化靶向治疗提供重要依据。

甲磺酸仑伐替尼是一种针对血管内皮生长因子受体1~3、成纤维细胞生长因子受体1~4、血小板衍生生长因子受体α、干细胞生长因子受体以及转染重排基因等靶点的口服酪氨酸激酶受体抑制剂。该药于2018年9月4日经我国国家药品监督管理局批准，用于治疗未接受过系统治疗的不可切除肝细胞癌患者。截至2023年2月，仑伐替尼已在我国上市4年余，积累了一系列临床研究证据。为了临床上更加合理、有效使用仑伐替尼，国内相关领域的多学科专家学者，采用德尔菲法，根据仑伐替尼上市前后的临床实践，参考其他抗血管生成抑制剂的使用经验，经过多次共同讨论，反复修改，最终形成《仑伐替尼肝癌全病程应用中国专家指导意见》，以供临床医师参考。

随着靶向药物的广泛应用，癌症患者的生存率得到显著提升，但药物的不良反应也逐渐显现，特别是在眼表的不良反应可能严重影响患者的视力和生活质量。本文系统性地分析了包括表皮生长因子受体抑制剂、人表皮生长因子受体2抑制剂、成纤维细胞生长因子受体抑制剂、选择性雌激素受体调节剂、血管内皮生长因子受体抑制剂、芳香化酶抑制剂、蛋白酶体抑制剂、抗体-药物偶联物、布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂、FMS样酪氨酸激酶3抑制剂和细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂在内的多种靶向药物，并探讨了它们在眼表的不良反应。本文强调了临床医生在监测和管理患者眼表健康中的作用，以及早期诊断和干预的重要性，以确保患者在接受抗肿瘤治疗的同时获得最佳的视觉保护。

目的:系统评价血管内皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂（VEGFR-TKI）致肿瘤患者发生严重胃肠道事件风险。方法:检索国内外有关数据库（截至2020年12月），收集VEGFR-TKI治疗肿瘤的随机对照研究，以应用1种VEGFR-TKI者为试验组，以应用安慰剂或另1种VEGFR-TKI者为对照组，结局指标包含严重胃肠道事件发生率。采用Jadad评分量表评价纳入研究的质量，采用Review Manager 5.3软件对严重胃肠道事件发生风险进行直接meta分析；采用Stata13.0软件和基于频率学框架的混合线性模型对发生风险最高的严重胃肠道事件进行网状meta分析，结果用相对危险度（ RR）及其95%置信区间（ CI）表示。 结果:共38项研究纳入分析，均为高质量研究（Jadad评分4~7分）；共包括15 217例患者，试验组9 130例，对照组6 087例。meta分析结果显示，VEGFR-TKI组严重腹泻、严重厌食和严重恶心发生风险均明显高于对照组，差异均有统计学意义[6.8%（602/8 894）比0.7%（49/6 584）， RR=6.62（95 %CI：5.00~8.76）， P<0.001；2.5%（201/7 937）比0.7%（41/5 831）， RR=2.14（95 %CI：1.40~3.25）， P<0.001；1.5%（92/6 343）比0.4%（21/4 870）， RR=1.95（95 %CI：1.23~3.12）， P=0.005]，以严重腹泻的发生风险最高；而严重呕吐和严重腹痛发生风险与对照组比较差异无统计学意义[1.4%（79/5 788）比0.7%（32/4 428）， RR=1.49（95 %CI：0.90~2.47）， P=0.120；1.7%（82/4 766）比1.1%（40/3 628）， RR=1.35（95 %CI：0.84~2.16）， P=0.210]。对严重腹泻事件的网状meta分析结果显示，不同品种VEGFR-TKI致严重腹泻发生风险相对大小为阿昔替尼>安罗替尼>卡博替尼≈凡德他尼≈舒尼替尼≈仑伐替尼≈索拉非尼≈帕唑帕尼>瑞戈非尼>呋喹替尼>阿帕替尼。 结论:肿瘤患者应用VEGFR-TKI可增加严重腹泻的发生风险，尤以阿昔替尼风险较大，值得临床关注和警惕。

目的 基于网络药理学与分子对接技术探究传统壮药地耳草抗肝纤维化的作用机制.方法 利用网络药理学技术搜集地耳草药物作用靶点和肝纤维化疾病靶点,绘制构建"地耳草核心成分-作用靶点"及蛋白-蛋白相互作用网络图,最后使用Discovery studio对分子对接结果进行可视化处理、分析并预测其作用机制.结果 筛选得到地耳草有效活性成分7种,药物靶点227个.在药物作用通路中涉及到肝纤维化的主要有Ras-proximate-1信号通路、内分泌抵抗、表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂耐药性通路等;分子对接结果显示,地耳草活性成分与核心靶点蛋白均有较好的结合活性;在地耳草抗肝纤维化核心靶点中,非受体酪氨酸激酶能够竞争血管内皮生长因子结合靶点,或者在血管内皮生长因子的作用下抑制肝血管的再生,可起到阻断肝纤维化进展的作用.蛋白激酶 B能够经过血管内皮生长因子诱导后非受体酪氨酸激酶激活其激活PKB/Akt细胞信号传导通路,抑制凋亡诱导基因的表达和蛋白水解酶的活性,减缓肝固有细胞的损伤.结论 地耳草有效活性成分能够发挥抗肝纤维化作用,但地耳草在肝纤维化不同进程中具有不同的效果,其药物作用机制有待进一步研究.

目的:采用网络药理学方法预测桂枝-赤芍配伍影响肿瘤血管生成的潜在靶点和通路,从分子网络药理学水平探索该配伍重塑肿瘤血管微环境的网络药理学机制.方法:采用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)检索桂枝、赤芍的化学成分和潜在靶点,选择口服生物利用度≥30%和类药性≥0.18 作为化学成分筛选条件;在GeneCards数据库中检索血管生成的靶点;利用Cytoscape 3.6.0 软件绘制桂枝-赤芍配伍-化合物-靶点-血管生成网络;使用STRING 11.0 在线软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络并挖掘核心靶点;采用David Bioinformatics Resources数据库对该复方活性成分潜在的靶点网络中的蛋白进行基因本体(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析.结果:桂枝-赤芍配伍的 33 种有效成分作用于血管生成过程的 77 个靶点,PPI网络的核心靶点包括蛋白激酶B(Akt)1、JUN、白细胞介素 6、基质金属蛋白酶、血管内皮生长因子A、一氧化氮合酶 2 和缺氧诱导因子-1α等多个蛋白.GO功能富集分析提示,该配伍的关键蛋白主要参与了DNA结合转录激活剂活性、血红素结合、抗氧化活性、核受体活性和转录因子活性等生物过程.KEGG通路富集分析显示,该配伍参与了缺氧诱导因子-1(HIF-1)信号通路、肿瘤蛋白 53 信号通路、细胞凋亡信号通路、表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂耐药信号通路、血管内皮生长因子(VEGF)信号通路和磷脂酰肌醇 3 激酶-Akt信号通路等,提示桂枝-赤芍配伍与肿瘤血管生成的关系最为密切.结论:桂枝-赤芍配伍中的黄芩素、谷甾醇和鞣花酸等成分可能通过HIF-1 信号通路、VEGF信号通路影响肿瘤血管生成,干预肿瘤的生物学行为.

目的:系统评价血管内皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂(VEGFR-TKI)致肿瘤患者发生蛋白尿和严重蛋白尿的风险。方法:检索国内外有关数据库(截至2023年3月），收集VEGFR-TKI治疗肿瘤的随机对照研究，以应用VEGFR-TKI者为试验组，以应用安慰剂或其他药物(除外VEGFR-TKI）者为对照组，结局指标包含蛋白尿和严重蛋白尿发生率。采用Jadad评分量表评价纳入文献质量，采用STATA 12.0软件进行荟萃分析，结果用RR及其95%CI表示。结果:纳入分析的文献共19篇，18篇为高质量，1篇为低质量；涉及患者5 246例，试验组3 173例，对照组2 073例。荟萃分析结果显示，试验组蛋白尿和严重蛋白尿发生率均明显高于对照组[20.74%(658/3173)比7.48%(155/2073)，RR=2.54，95%CI：1.86~3.46，P<0.001；2.87%(91/3173)比0.43%(9/2073)，RR=4.41，95%CI：2.47~7.89，P<0.001]。亚组分析结果显示，帕唑帕尼组蛋白尿和严重蛋白尿的发生率均明显高于对照组[11.69%(124/1061)比4.35%(39/897)，RR=2.80，95%CI：1.11~7.08，P<0.05；1.79%(19/1061)比0.45%(4/897)，RR=3.57，95%CI：1.25~10.25，P<0.05]；阿帕替尼组、呋喹替尼组、瑞戈非尼组和安罗替尼组的蛋白尿发生率明显高于对照组[44.27%(112/253)比14.88%(25/168)，RR=2.85，95%CI：1.93~4.21，P<0.001；40.41%(137/339)比23.21%(39/168)，RR=1.74，95%CI：1.28~2.35，P<0.001；8.27%(55/665)比1.79%(6/335)，RR=4.51，95%CI：1.97~10.34，P<0.001；27.12%(96/354)比12.00%(24/200)，RR=2.16，95%CI：1.43~3.27，P<0.001]；仑伐替尼组的严重蛋白尿的发生率明显高于对照组[8.97%(28/312)比0.55%(1/181)，RR=11.78，95%CI：2.01~68.93，P<0.01]。结论:肿瘤患者应用VEGFR-TKI可增加蛋白尿和严重蛋白尿的风险，尤其是临床使用帕唑帕尼和仑伐替尼时，应加强肾功能监测。