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目的 探讨高迁移率蛋白B1和N1(HMGN1和HMGB1)与非小细胞肺癌(NSCLC)临床病理特征及预后的相关性。方法 采用免疫组织化学染色(IHC)方法检测 91 例 NSCLC 患者的肿瘤组织石蜡标本胞浆中 HMGB1 和HMGN1的表达情况,计算阳性表达率。分析HMGB1和HMGN1的表达与临床病理特征相关性。利用Kaplan-Meier法分析HMGB1和HMGN1与预后的关系。结果 91例患者中HMGB1和HMGN1细胞胞浆的阳性表达率分别为40%(36/91)和31%(28/91),两者表达水平呈正相关(rs=0.319,P<0.001)。晚期NSCLC(Ⅲ~Ⅳ期)的HMGN1阳性表达率高于早期NSCLC(Ⅰ~Ⅱ期)患者(P<0.05)。有淋巴结转移者HMGN1的阳性表达率高于无淋巴结转移者(P<0.05);HMGN1高表达的NSCLC患者预后稍劣于低表达者,但差异无统计学意义。结论 HMGN1可能成为一种预测非小细胞肺癌预后的生物标志物。 相似文献
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肿瘤个体化治疗的进展对肿瘤组织病理标记物的精确诊断提出了更高的要求。数字病理(digital pathology,DP)的发展为人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断在肿瘤组织病理图像分析中的应用提供了基础。基于卷积神经网络的深度学习(deep learning,DL)算法能够将DP图像与计算机分析技术相结合,有望成为定量评价肿瘤组织生物标志物的重要工具。本文概述了AI在组织病理学中的发展,并以目前研究相对广泛且与临床诊疗密切相关的分子病理指标Her-2、Ki-67及PD-L1的图像分析为具体案例,重点阐述了当前AI在肿瘤病理标志物分析中的研究进展。AI辅助的肿瘤病理诊断具有客观性强及可重复性高等优点,能够实现肿瘤组织标志物诊断的定量分析,从而克服病理医生人工判读的挑战,提高病理诊断的精确性。通过计算机工具构建肿瘤组织标志物的AI判读模式,是构建未来肿瘤智能诊疗体系的重要环节。 相似文献
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随着精准医学的发展,靶向治疗在驱动基因阳性的晚期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者中取得了良好疗效,其中间变性淋巴瘤激酶(anaplastic lymphoma kinase,ALK)因低突变率、高生存率被称为钻石突变。在真实世界的应用中,ALK抑制剂致患者心律失常的发病率远高于临床试验报道,严重的心律失常导致患者减药、停药、安装起搏器甚至猝死。本文将重点对ALK抑制剂相关心律失常的研究进展进行综述,以期提高临床医生对该不良反应的认识,指导临床医生用药。 相似文献
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胰岛素样生长因子结合蛋白(insulin-like growth factor binding protein,IGFBPs)在机体的生长发育和增殖凋亡中发挥重要作用。该家族中,IGFBP2具有调控胰岛素样生长因子(insulin-like growth factor,IGF)的功能。IGFBP2通过自身独特的结构,不仅能与IGF结合,还与细胞外基质相互作用,进而激活下游相关信号通路,在肿瘤的生物学行为中发挥重要的作用。IGFBP2在多种恶性肿瘤中特异性高表达且与患者治疗和预后相关,具备作为诊断标记物和治疗靶点的潜力。本文结合国内外文献,就IGFBP2在肿瘤恶性生物学行为和临床应用中的研究进展进行综述。 相似文献
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