Allo-HSCT术后浆细胞瘤样PTLD 1例

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移植后淋巴细胞增殖性疾病(PTLD)是异基因造血干细胞移植(Allo-HSCT)后一种罕见且致死率高的并发症。现报道1例急性混合表型白血病的青年女性患者,接受Allo-HSCT后并发浆细胞瘤样PTLD,应用利妥昔单抗、硼替佐米、甲泼尼龙治疗后缓解,截至2021年9月7日,浆细胞瘤未复发。

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目的探讨不同剂量阿帕替尼联合化疗在晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中的临床疗效以及不良反应。方法选取2018年1月至2020年6月中国人民解放军联勤保障部队第九〇一医院确诊的NSCLC患者69例,按照随机数字表法将患者分为单纯化疗组(采用多西他赛 顺铂化疗)、阿帕替尼A组[采用阿帕替尼(0.25g) 多西他赛 顺铂治疗]和阿帕替尼B组[采用阿帕替尼(0.50g) 多西他赛 顺铂治疗],每组23例。比较3组患者客观缓解率(ORR)、疾病控制率(DCR)、中位总生存期(OS)、中位无进展生存期(PFS)以及
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目的观察安罗替尼联合化疗对二线化疗失败晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的疗效及安全性。方法回顾性分析2017年1月至2019年10月安徽医科大学附属巢湖医院肿瘤科收治的80例二线化疗失败的晚期NSCLC患者,根据治疗方案不同,分为对照组(n=36)和观察组(n=44),对照组采用培美曲塞 顺铂治疗,观察组采用培美曲塞 顺铂 安罗替尼治疗。比较两组肿瘤客观缓解率(ORR)、疾病控制率(DCR)、中位无进展生存期(PFS)、总生存期(OS),患者治疗前、后血清血管内皮生长因子(VEGF)、癌胚抗原(CEA)
目的比较宫颈癌患者在2009和2018两版国际妇产科联盟(FIGO)分期的分布和预后差异,并分析宫颈癌患者的预后因素。方法回顾性分析2010年1月至2018年12月苏州大学附属第一医院收治的524例宫颈癌患者的临床资料,按照2009和2018FIGO分期分别对病例进行分期,计算Kendallτb系数比较两种分期病例分布的一致性;采用Kaplan-Meier法进行生存分析,log-rank检验各期预后差异。采用Cox比例风险回归模型分析宫颈癌患者的预后因素。结果2009FIGO分期中有1例ⅠB1期因镜下浸润
长非编码RNA(lncRNA)和环状RNA(circRNA)是两类重要的非编码RNA,可通过与DNA、RNA或蛋白质相互作用调控基因表达。lncRNA、circRNA不仅能够预测食管鳞状细胞癌(ESCC)患者的放化疗预后情况,还可以通过竞争性内源RNA机制、调控PI3K/Akt/mTOR及Wnt/β-catenin信号通路、参与DNA及蛋白质修饰、调节细胞周期等多种途径影响ESCC放化疗敏感性。对lncRNA、circRNA调控ESCC放化疗敏感性的作用机制进行深入研究,将有助于指导筛选患者人群,提高ES
免疫检查点抑制剂(ICI)不仅能在短时间内延长非小细胞肺癌(NSCLC)患者的生存时间,甚至还能对肿瘤实现持久应答。然而,ICI的疗效在不同类型NSCLC患者中存在显著异质性,目前仍缺乏普遍的生物标志物来预测ICI治疗的获益情况。炎症在肿瘤的发生发展中起一定作用,血清中多种炎性标志物也成为反映免疫状态的临床指标,如乳酸脱氢酶、C反应蛋白、血清中性粒细胞、淋巴细胞、血小板等指标。这些炎性标志物简单易得,与多种实体肿瘤的预后相关。
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人工智能是一种使用计算机算法来复制或模拟人类的行为,使机器拥有和人类相似的能力。随着放疗技术的飞速发展,人工智能在放疗的各个阶段均有巨大应用价值。图像分割是人工智能靶区勾画的前提,常用的应用于临床的方法主要包括基于深度学习和基于图谱库的自动分割方法。人工智能勾画危及器官技术较成熟,可显著缩短勾画时间,提高效率;勾画肿瘤靶区初有成就,在精确性方面仍有待进一步提高。人工智能技术使放疗靶区勾画越来越高效,一致性、重复性均得到了明显提升,有望为肿瘤患者提供更加精准及个体化的治疗方案。
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