非霍奇金淋巴瘤复发先兆-眼内淋巴浸润(英文)

女性患者1例,60岁,4a前患有非霍奇金淋巴瘤,康复后主诉右眼视力丧失。检查发现前房和玻璃体有浮游细胞及脉络膜浸润表明淋巴病复发。数周后的脑磁共振成像显示有颅内肿瘤浸润,而后进行了全身化疗开始,眼内浸润是非霍奇金淋巴瘤复发的极为罕见的形式。

子宫腺肌瘤淋巴浸润刺激形成淋巴瘤

Uterine leiomyoma with lymphoid infiltration is a rare disease that simulates malignant lymphoma with only nine cases reported to date. We describe the first case of uterine adenomyoma with lymphoid infiltration simulating lymphoma. The specimen resected from a 30- year- old Chinese woman was a well defined firm nodule measuring 5 . A- 5.5 cm. The cut A- 5.5 .surface was similar to that of adenomyoma, which contained dark brown spots and a cyst. Microscopically, the tumor comprised smooth muscle cells intermixed with many lymphocytes. Many lymphoid follicles were present, just locating beside one side of thin walled blood vessels and protruding into the vessels. Endometrial type glands and stroma were visible in the tumor. We describe the first case of uterine adenomyoma with lymphoid infiltration simulating lymphoma.

CRISPR/CAS9敲除PD-1的肿瘤浸润T淋巴细胞回输对小鼠结肠癌的治疗作用

目的:探讨应用成簇规律间隔的短回文重复序列及其相关蛋白(CRISPR/Cas9)技术敲除程序性死亡分子-1(PD-1)的肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)回输对结肠癌小鼠的治疗作用。方法:皮下注射CT26构建小鼠结肠癌模型,从3只模型小鼠肿瘤组织中提取TIL,并提取外周血淋巴细胞;对TIL进行PD-1基因敲除;回输实验分为对照组(Control)、输注淋巴细胞组(Lym)、输注荷瘤小鼠TIL组(TIL)、慢病毒空载对照组(pVSV-G-PX458-NC)组、PX458-PD-1-sgRNA1组(PD-1-sgRNA1),每组10只;测量各组小鼠肿瘤组织质量及肿瘤抑制率;TUNEL法检测各组小鼠肿瘤组织细胞凋亡;ELISA检测各组小鼠肿瘤组织TNF-α和IFN-γ含量;免疫组化检测肿瘤组织CD4+T、CD8+T细胞表达;免疫荧光法检测肿瘤组织细胞增殖核抗原-67(Ki-67)和血管内皮生长因子(VEGF)表达;Western blot检测肿瘤组织PD-1及其主要配体PD-L1表达。结果:PD-1-sgRNA1能明显抑制小鼠肿瘤细胞体内生长,抑制肿瘤组织Ki-67和VEGF表达及PD-1、PD-L1表达,提高肿瘤组织细胞凋亡率、TNF-α、IFN-γ含量、CD4+T、CD8+T细胞表达(均P<0.05)。结论:CRISPR/CAS9敲除PD-1的TIL回输能明显抑制结肠癌小鼠肿瘤组织Ki-67和VEGF表达,增加CD4+T、CD8+T细胞,诱导肿瘤细胞凋亡,发挥抑制肿瘤生长作用。

基于MR超分重建图像的影像组学模型术前预测早期宫颈癌淋巴血管浸润的价值

目的:探讨基于MR深度迁移学习超分重建图像的影像组学模型术前预测早期宫颈癌(CC)淋巴血管间隙浸润(LVSI)的价值。方法:回顾性分析经术后病理证实的100例早期CC患者的MRI及临床资料,对矢状面T 2WI抑脂非增强序列原始图像(OI)进行深度迁移学习超分重建图像(SRI),并采用ITK-SNAP软件在OI及SRI上对全肿瘤区域进行3D标注,根据病理结果分为LVSI阳性与LVSI阴性组,并按照8:2比例随机分为训练集(80例)和验证集(20例)。对OI、SRI标注图像3D VOI进行特征提取及最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归筛选影像组学特征,并分别建立LightGBM影像组学模型,使用AUC评估模型的诊断效能,使用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床价值。结果:基于OI影像组学模型预测宫颈鳞癌LVSI状态,训练集AUC=0.795(95%CI:0.696~0.894),敏感度为0.533,特异度为0.920;验证集AUC=0.637(95%CI:0.350~0.924),敏感度为0.429,特异度为0.923。基于SRI影像组学模型预测宫颈鳞癌LVSI状态,训练集AUC=0.817(95%CI:0.722~0.913),敏感度为0.920,特异度为0.717;验证集AUC=0.815(95%CI:0.625~1.000),敏感度为0.667,特异度为0.786。两组图像训练集和验证集中均显示出良好的校准和区分能力,SRI较OI影像组学模型的诊断效能明显提高,DCA结果表明模型具有较高的临床价值。结论:基于MR深度迁移学习SRI影像组学模型对术前预测宫颈癌LVSI状态具有良好的应用价值,较OI影像组学模型的诊断效能有所提高,有助于更好地指导临床治疗决策。

子宫低级别子宫内膜样癌淋巴脉管间隙浸润的影响因素

目的探讨子宫低级别子宫内膜样癌患者淋巴脉管间隙浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)的影响因素。方法回顾性分析2015年1月~2023年5月167例手术病理诊断低级别(G1、G2)子宫内膜样癌患者的临床资料。选择年龄、是否绝经、异常阴道出血时间、合并代谢综合征、CA125升高(≥35 U/ml)、子宫内膜厚度、宫腔占位、合并子宫腺肌症、国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)2009分期9项指标进行单因素分析,对P<0.05的因素进行二元logistic回归分析。结果167例子宫低级别子宫内膜样癌患者中,LVSI 24例(14.4%)。对单因素分析中P<0.05的4项因素(异常阴道出血时间≥4个月、CA125升高、合并子宫腺肌症、分期Ⅱ期及以上)进行二元logistic回归分析,结果显示分期Ⅱ期及以上(OR=7.357,95%CI:2.140~25.288,P=0.002),CA125升高(OR=4.883,95%CI:1.612~14.794,P=0.005)为子宫低级别子宫内膜样癌LVSI的独立预后因素。结论FIGO 2009分期Ⅱ期及以上、CA125≥35 U/ml与子宫低级别子宫内膜样癌患者LVSI有关,间接提示淋巴结转移风险,术前应高度关注,以便制定更为精准的手术方案。

瘤内与瘤周超声影像组学模型对乳腺癌淋巴血管浸润状态的术前预测效能

目的探讨基于瘤内与瘤周的超声影像组学模型对乳腺癌淋巴血管浸润(LVI)状态的术前预测效能。方法回顾性选择2018年4月至2024年3月在丽水市中心医院乳腺外科收治的女性乳腺癌患者553例,按7∶3随机分为训练集387例和验证集166例。训练集和验证集患者均按照LVI状态分为LVI阴性组和LVI阳性组。收集患者的一般资料和病理资料。采集超声图像,选取二维超声图像上病灶最大层面勾画感兴趣区,同时自动适形向外扩展5 mm,分别提取瘤内、瘤周和瘤内+瘤周区域的超声影像组学特征。采用Mann-Whitney U检验和最小绝对收缩与选择算子回归进行超声影像组学特征筛选。利用支持向量机算法分别构建瘤内、瘤周和瘤内+瘤周超声影像组学模型。采用单因素及多因素logistic回归筛选临床危险因素并构建临床模型,结合超声影像组学特征和临床因素构建列线图模型。通过ROC曲线分析评估模型对乳腺癌LVI状态的术前预测效能,并计算AUC、灵敏度、特异度和准确度。结果在临床特征中,月经状态、后方回声和淋巴结状态是预测LVI状态的危险因素。在训练集和验证集中,瘤内+瘤周超声影像组学模型均表现出最高的预测效能,AUC分别为0.875、0.823。进一步结合临床危险因素构建的列线图模型,在训练集中的AUC、灵敏度、特异度、准确度分别为0.901、0.836、0.858、0.850,在验证集中的AUC、灵敏度、特异度、准确度分别为0.847、0.776、0.843、0.819。结论瘤内和瘤周超声影像组学特征对乳腺癌LVI状态有较高的术前预测效能,联合临床因素建立的列线图模型可进一步提升诊断效能。

基于对比增强CT的影像组学模型可预测乳腺癌患者的肿瘤浸润淋巴细胞水平

目的:基于对比增强CT开发用于预测乳腺癌(BC)患者肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)水平的新型影像组学模型。方法:回顾性纳入210名非特殊浸润性BC患者(训练集:147名,验证集:63名),使用Pyradiomics软件包提取患者对比增强CT图像中的高维影像组学特征,然后利用Mann-Whitney U检验、斯皮尔曼相关系数和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)算法进行特征逐步筛选。筛选后的最优特征通过非线性支持向量机(NLSVM)方法在训练集中开发了影像组学模型,并在验证集中对模型的判别能力进行验证。之后利用沙普利加和解释(SHAP)算法对模型进行全局解释与特征重要性排序。结果:模型训练组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为0.824(95%CI:0.762~0.886)和0.766(95%CI:0.624~0.909),影像组学模型有3个正向影响特征与4个负向影响特征,其中log-sigma-5-0-mm-3D_firstorder_Maximum对模型的影响力最大,其值越大时,模型输出SHAP值越小。结论:基于对比增强CT的影像组学模型可以帮助临床医生在治疗前准确预测BC患者的肿瘤浸润淋巴细胞水平,促进BC患者的个性化治疗。

DWI不同参数术前评估子宫内膜癌淋巴脉管间隙浸润的价值

目的:探讨弥散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)不同参数术前评估子宫内膜癌淋巴脉管间隙浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)的价值。方法:回顾并分析146例子宫内膜癌患者的临床及病理学资料,其中LVSI(-)组109例,LVSI(+)组37例。测量两组患者表观弥散系数最大值(maximum apparent diffusion coefficient,ADC_(max))、ADC最小值(ADC_(min))、ADC平均值(ADC_(mean))这3个参数,比较两组间各参数的差异,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线比较ADC_(min)及ADC_(mean)鉴别子宫内膜癌LVSI的诊断效能。结果:两组患者ADCmax差异无统计学意义(P>0.05),两组间ADC_(mean)(F=13.832,P<0.001)及ADC_(min)(F=19.927,P<0.001)差异有统计学意义。ADC_(min)、ADC_(mean)预测子宫内膜癌LVSI的ROC曲线的曲线下面积分别为0.853、0.772。根据最佳诊断阈值,ADC_(min)及ADC_(mean)评估子宫内膜癌LVSI的灵敏度分别为86.5%及62.2%,特异度为71.6%及82.6%。ADC_(min)评估LVSI的诊断效能明显高于ADC_(mean)(Z=2.221,P=0.026)。结论:ADC_(min)及ADC_(mean)均有助于术前评估子宫内膜癌LVSI,且ADC_(min)的诊断效能更高。

低级别子宫内膜样癌患者淋巴脉管间隙浸润的危险因素分析及列线图预测模型构建

目的分析低级别子宫内膜样癌患者淋巴脉管间隙浸润(LVSI)的危险因素,构建列线图预测模型并评价其效能。方法收集2015年1月至2023年5月在首都医科大学附属北京友谊医院妇科进行初始治疗的167例低级别子宫内膜样癌患者的临床资料进行回顾性分析。根据脉管浸润情况将患者分为无脉管浸润组(143例)和脉管浸润组(24例)。运用Logistic回归分析法确定低级别子宫内膜样癌LVSI的危险因素。建立预测低级别子宫内膜样癌LVSI风险的列线图模型,使用一致性系数和校准曲线评估该模型的预测性能和符合度。结果采用多因素Logistic回归模型(逐步选择法)分析低级别子宫内膜样癌患者LVSI的独立危险因素,结果显示,阴道出血时间长、甘油三酯≥1.7 mmol/L,糖类抗原125≥35 kU/L,国际妇产科联盟临床分期Ⅱ期及以上是低级别子宫内膜样癌患者LVSI的独立危险因素(比值比=1.000、1.070、1.820、7.700,均P<0.05)。利用以上多因素Logistic回归分析筛选出的独立危险因素建立预测低级别子宫内膜样癌LVSI风险的列线图模型,经校准验证,预测风险接近于实际风险,一致性指数为0.843。结论临床高分期、血清高甘油三酯、高糖类抗原125和术前阴道出血时间长是低级别子宫内膜样癌患者LVSI的危险因素,利用这些指标构建的列线图模型可用于术前评估该类患者LVSI风险。

肝细胞癌肿瘤微环境中肿瘤浸润淋巴细胞的研究进展

肝癌是病死率极高的恶性肿瘤。随着靶向药物、免疫治疗等技术手段的不断发展,转化治疗已成为目前中晚期肝癌治疗的共识。肝脏自身存在的免疫耐受,肿瘤组织以及各种免疫成分构成了动态变化的肝癌微环境。肝癌微环境下的免疫逃逸是当前免疫治疗的主要障碍。细胞免疫是机体抗肿瘤免疫的重要组成部分,免疫细胞的状态和功能与癌症预后密切相关。本文归纳了肝细胞癌微环境中肿瘤浸润淋巴细胞的研究进展,以便更好地探索针对性的抗肿瘤临床治疗策略。

不同培养添加物对肿瘤浸润淋巴细胞表型及体外抗肿瘤作用的影响

目的:探讨不同培养添加物对肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)表型及体外抗肿瘤作用的影响。方法:以2023年1—12月我院粗针穿刺活检获取的40例原发性肺癌组织为样本,用混合消化酶消化后进行密度梯度离心法获得TIL,分别采用人AB血清、人AB血浆、胎牛血清、胎牛血浆进行培养23d,统计扩增倍数和活率,采用流式细胞仪检测分析TIL表型情况,采用CCK-8法检测TIL细胞对肿瘤细胞的杀伤活性。结果:人AB血清培养后TIL扩增倍数、活率及CD3+、CD4+、CD8+表达水平均明显高于其他3种培养添加物(P<0.05),人AB血浆明显高于胎牛血清及胎牛血浆(P<0.05),胎牛血清明显高于胎牛血浆(P<0.05)。当效靶比为10∶1时,4种添加物培养后TIL对肿瘤细胞的杀伤活性均最强,杀伤活性随着效靶比的增高而增强,差异具有统计学意义(P<0.05)。人AB血清培养后TIL对肿瘤细胞的杀伤活性均明显优于其他3种培养添加物(P<0.05),人AB血浆明显优于胎牛血清及胎牛血浆(P<0.05),胎牛血清明显优于胎牛血浆(P<0.05)。结论:与其他3种培养添加物比较,人AB血清培养能在促进TIL扩增,提高活性,活化表型及体外抗肿瘤作用方面的优势更加显著。

基于深度学习算法的病理学图片淋巴细胞浸润检测

背景与目的:深度学习方法可用来在病理切片上开展淋巴细胞的自动分割和检测。本研究探讨使用变分自编码模型预训练的方法对病理学图片进行淋巴细胞浸润检测的性能,以及去除肿瘤坏死区域对模型性能的影响。方法:使用变分自编码模型(variational auto-encoder,VAE)先在来自肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库中的无标注的TCGA-COAD和TCGA-READ病理切片图像上进行预训练,获得一个自编码预训练模型,再在已标注淋巴细胞的公开数据集上进行淋巴细胞浸润检测的模型训练。为避免与坏死的区域相混淆,还训练了分割肿瘤坏死区域的Unet模型,以去除肿瘤坏死区域对淋巴细胞识别的影响。分析经过变分自编码模型预训练的淋巴细胞浸润检测模型在训练集和测试集上的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under curve,AUC)及其95%置信区间(confidence interval,CI)。结果:检测模型在训练集上AUC为0.979(95%CI:0.978~0.980),准确率为92.5%(95%CI:92.3%~92.6%),Kappa值为0.849,灵敏度为0.908,特异度为0.941,精确率为0.939,召回率为0.908,F1为0.923。验证集的AUC为0.968(95%CI:0.964~0.972),准确率为91.3%(95%CI:90.6%~92.0%),Kappa值为0.826,灵敏度为0.898,特异度为0.928,精确率为0.925,召回率为0.898,F1为0.912。Resnet18模型在已标注的数据集上直接训练的结果为:验证集的准确率为83.2%(95%CI:82.2%~84.1%),Kappa值为0.664,灵敏度为0.823,特异度为0.840,精确率为0.838,召回率为0.823,F1为0.830。分割肿瘤坏死区域的Unet模型最终在训练集上的DICE值为0.78,在验证集上为0.76。去除坏死区域后本文提出的变分自编码模型预训练的淋巴细胞浸润检测模型的预测性能获得了一定的提升,在验证集上的AUC从0.968(95%CI:0.964~0.972)提升至0.971(95%CI:0.968~0.975)。准确率为92.4%(95%CI:91.7%~93.0%),Kappa值为0.849,灵敏度为0.928,特异度为0.921,精确率为0.921,召回率为0.928,F1为0.925。结论:采用变分自编码模型预训练的方法,对淋巴细胞浸润的病理学图片进行浸润检测,可获得比直接训练更优的模型表现;并且通过Unet去除肿瘤坏死区域的影响能够进一步提高模型的性能。

基于MR-T2WI的深度学习与影像组学联合临床特征预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润

目的观察基于MR-T2WI的深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征、影像组学特征及临床特征构建的联合模型(列线图)在术前预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润(lymph vascular space invasion,LVSI)的价值。材料与方法回顾性分析178例经术后病理证实为宫颈癌的患者病例,其中70例LVSI(+)、108例LVSI(-),按照8∶2划分为训练集[142例,54例LVSI(+)、88例LVSI(-)]和测试集[36例,16例LVSI(+)、20例LVSI(-)]。对临床因素行单因素logistic分析,筛选出LVSI(+)独立预测因素。使用DTL方法和传统影像组学方法提取矢状位T2WI图像中病灶的DTL特征和影像组学特征,构建DTL特征数据集、影像组学特征数据集和DTL特征与影像组学特征融合的数据集,分别以t检验、Pearson分析和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归对训练集各特征数据集进行特征降维,以其最佳者构建影像组学(radiomics,Rad)模型、DTL模型、融合模型(Rad+DTL模型),并筛选最佳影像组学模型;基于上述最佳影像组学模型评分与临床独立因子构建联合模型,并绘制列线图。以校准曲线评估模型校准度,以决策曲线分析评价模型的应用价值。结果淋巴结转移、粒细胞比率均为LVSI(+)的独立预测因子(P<0.05)。Rad+DTL模型为最佳影像组学模型。联合模型在训练集和测试集中的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)高于Rad+DTL模型(0.984 vs.0.966,P<0.05;0.912 vs.0.759,P=0.05)。联合模型的校准度较高,临床净收益更大。结论基于MR-T2WI的DTL特征、影像组学特征联合临床特征构建的联合模型可有效预测宫颈癌LVSI。

瘤内及瘤周MR影像组学联合临床特征预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润

目的:探讨基于瘤内+瘤周MR影像组学联合临床特征构建的列线图模型,在预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润(LVSI)状态的价值。方法:回顾性分析178例经术后病理证实的宫颈癌患者资料,其中70例LVSI(+)、108例LVSI(-),按照8:2的比例将其划分为训练集[142例,54例LVSI(+)、88例LVSI(-)]和测试集[36例,16例LVSI(+)、20例LVSI(-)]。所有宫颈癌患者术前均行MRI检查,在T2WI序列上手动逐层勾画感兴趣区(ROI),瘤周区域分别等距外扩。对临床因素实行单因素逻辑分析,筛选宫颈癌LVSI(+)的独立预测因子。分别基于瘤内区、瘤周区和瘤内+瘤周区提取影像组学特征,以最佳者构建影像组学模型,比较各瘤周和瘤内+瘤周模型差异。基于最佳瘤内+瘤周模型影像组学评分与临床独立预测因子构建联合模型,绘制列线图。采用受试者工作特征曲线来评价各模型的诊断性能,决策曲线评价模型的临床价值。结果:联合模型在各种模型对比中效果最佳,训练集和测试集的AUC值为0.970和0.803。结论:瘤内+瘤周MR影像组学联合临床特征可以有效预测宫颈癌LVSI。

基于动态对比增强磁共振成像列线图对直肠癌淋巴血管浸润的预测价值

目的探讨动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)技术定量参数在评估直肠癌淋巴血管浸润(LVI)中的价值。方法回顾性分析2019年1月至2022年12月浙江省立同德医院住院治疗的79例直肠癌患者的临床资料,根据病理结果将其分为LVI阴性组及LVI阳性组。比较两组临床病理特征;比较两组DCE-MRI的定量参数[容量转移常数(K^(trans))、血管外细胞外间隙体积百分比值(V_(e))、速率常数(K_(ep))]及表面扩散系数(ADC);分析LVI阳性的影响因素;受试者操作特征曲线评估各参数模型的预测效能。结果79例患者中,LVI阴性46例,LVI阳性33例。两组病理T分期、病理N分期、长径比较,差异有统计学意义(P<0.05)。LVI阳性组K^(trans)、K_(ep)、V_(e)值高于LVI阴性组(P<0.05);两组ADC值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。K^(trans)(OR=143.46)和V_(e)(OR=50.92)为直肠癌LVI阳性的危险因素(P<0.05)。列线图预测直肠癌LVI阳性的曲线下面积值高于V_(e)(P<0.05)。校准曲线显示,列线图对直肠癌LVI有较好的预测能力。结论利用DCE-MRI定量参数K^(rans)、V_(e)值构建的列线图在预测直肠癌LVI中具有重要价值。

自动量化食管胃肿瘤浸润淋巴细胞工具的开发与应用

目的:基于HE染色的食管胃肿瘤切片图像构建细胞特征训练集,自动量化切片中的肿瘤浸润淋巴细胞(tumor-infiltrating lymphocytes,TILs),用以辅助预后研究。方法:纳入江苏泰兴214例食管胃交界处腺癌(adenocarcinoma of the esophagogastric junction,AEGJ)、256例胃腺癌(gastric adenocarcinoma,GAC)和752例食管鳞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)病例,由病理医师建立包含肿瘤细胞、基质细胞及淋巴细胞特征的训练集,并使用二折验证,单细胞注释与自动识别结果之间的相关性检验,自动评估的TILs与人工评估的TILs比例的趋势性检验来评估细胞识别准确性。使用Kaplan-Meier法和Cox等比例风险模型探索预后应用价值。结果:该工具识别食管胃肿瘤TILs的准确性至少达到90%。分类器与病理医师对AEGJ、GAC和ESCC定量评估的总体相关系数分别为0.92、0.93和0.93,TILs的相关系数分别为0.94、0.95和0.95。三种肿瘤的TILs比例自动识别结果与人工分级一致。预后应用显示TILs比例为食管胃肿瘤的独立预后标志物。结论:基于食管胃癌细胞特征训练集的TILs浸润度评估工具可用于TILs比例的准确评估,具有良好的预后应用前景。

肿瘤浸润淋巴细胞在重度免疫缺陷小鼠体内毒性研究

目的评价肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)在重度免疫缺陷小鼠体内的毒性反应。方法使用NOG小鼠,给予TIL细胞3次,每周1次。考察小鼠临床症状、注射部位刺激性、摄食量、体重、血液学和血清生化检查、人源细胞因子检测和组织病理学检查等,同时考察受试物在血液中的分布情况。结果两个剂量TIL注射对小鼠注射部位、体重、摄食量、血液学、血清生化、脏器重量等指标未见明显影响。在高剂量下,雌性小鼠在恢复期结束时IFN-γ浓度升高。与受试物相关的组织病理学改变为多器官混合细胞聚集,以及胸骨和大腿骨骨髓细胞数目增多。在血液中,均可检测到CD3^(+)、CD3^(+)CD4^(+)、CD3^(+)CD8^(+)细胞,3种细胞变化趋势一致,且呈剂量依赖性,至末次给药后29 d,3种细胞数量基本消除。结论NOG小鼠3次给药后,对TIL具有较好的耐受性,且在恢复期结束时TIL在小鼠血液中基本消除。

多参数磁共振影像组学列线图在术前可有效预测直肠癌淋巴血管浸润

目的 探讨基于多参数磁共振影像组学结合临床危险因素构建的列线图模型在术前预测直肠癌淋巴血管浸润的价值。方法 回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前行多参数MRI检查且术后病理证实为直肠腺癌的患者112例,收集患者的临床和盆腔影像资料,以7:3的比例随机分为训练集和验证集。通过单-多因素Logistic回归分析筛选与直肠癌淋巴血管浸润相关的临床独立危险因素;分别于T2WI、扩散加权成像和T1WI增强序列手动勾画感兴趣区并提取影像组学特征,经特征降维筛选最优影像组学特征构建影像组学模型;结合临床预测因子与影像组学评分标签构建列线图模型。采用ROC曲线下面积、校准曲线、决策曲线分析评价模型的预测效能。结果 列线图模型的预测效能最佳,其曲线下面积在训练集和验证集分别为0.876(95%CI:0.799~0.952)、0.769(95%CI:0.600~0.938),显著高于单独影像组学模型(0.818、0.741)和临床模型(0.714、0.548)。结论 本研究构建的列线图模型在预测直肠癌淋巴血管浸润方面具有较高的诊断性能,可以术前为临床决策提供重要指导。

南蛇藤提取物对结肠癌肿瘤浸润淋巴细胞抗肿瘤效果的影响及机制

目的探究南蛇藤提取物(Celastrus orbiculatus extracts,COE)对结肠癌肿瘤浸润淋巴细胞(tumor-infiltrating lymphocyte,TIL)抗肿瘤效果的影响及其机制。方法收集2022年4月至2022年7月经手术切除的22例结肠癌样本,分离提取TIL,经鉴定后进行体外培养。TIL分为对照组(正常培养)、COE组(40 mg/L COE)、COE+Erastin组(40 mg/L COE+10μmol/L Erastin),通过MTT、流式细胞术、生化检测各组TIL体外存活、杀伤能力、凋亡情况、氧化应激水平,Western blotting检测铁死亡相关蛋白表达,裸鼠体内异种移植实验观察抑瘤效果。结果与对照组相比,COE组、COE+Erastin组体外存活、杀伤能力、GSH、GPX4提高(P<0.05),凋亡水平、ROS、MDA、DMT1、TFR1下降(P<0.05);与COE组相比,COE+Erastin组体外存活、杀伤能力、GSH、GPX4下降(P<0.05),凋亡水平、ROS、MDA、DMT1、TFR1上升(P<0.05)。体内异种移植实验结果显示,与SW480、HCT-116空白组相比,对照组、COE组、COE+Erastin组肿瘤体积、重量减小(P<0.05);与对照组相比,COE组、COE+Erastin组肿瘤体积、重量进一步减小(P<0.05);与COE组相比,COE+Erastin组肿瘤体积、重量增大(P<0.05)。结论COE通过增强GSH信号通路抑制TIL铁死亡,延长TIL体外增殖能力,增强对结肠癌细胞的杀伤效果。