组织病理学

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组织病理学

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血液干细胞突变或加速大肠癌进展？

克隆性造血作用被定义为在没有被诊断为血液恶性肿瘤时所出现突变的造血干细胞克隆扩增，包括结肠癌在内的实体瘤患者机体中克隆性造血的出现往往与患者较短的生存期有关。近日，佛罗里达大学医学院研究人员在Journal of Experimental Medicine发表最新研究，通过动物实验探究了血液系统中常见与年龄相关的改变是如何促使特定的结肠癌生长更快的，发现骨髓干细胞中的Dnmt3a基因可能通过多种机制对结肠癌发生产生深远影响，其中一些机制或能作为治疗性靶点，值得关注。

基因突变造血干细胞研究论文基础研究组织病理学

肿瘤微环境（TME）

Cell子刊：单细胞分析揭示胃癌进展过程中的免疫、间质细胞及生态型演变

了解胃腺癌（GAC）进展过程中的肿瘤微环境重编程可能会发现新的治疗靶点。近日，美国德克萨斯大学研究人员在Cancer Cell发表最新研究，收集了43名GAC患者的免疫和基质细胞的单细胞RNA测序数据，还采集了部分患者未受累的正常组织和外周血样本。刻画了在不同GAC阶段肿瘤微环境中免疫和基质细胞群体的转录状态、细胞组成、分化轨迹、细胞间互作及细胞生态类型。总之，该研究对于揭示GAC进展过程中免疫和基质细胞演变规律提供了新方向和靶点，值得关注。

肿瘤微环境（TME）生态型演变研究论文基础研究单细胞测序

Nature子刊：利用组织病理学图像预测大肠癌预后

组织病理学评估对于诊断结直肠癌（CRC）是必不可少的。然而，在显微镜下对病变组织进行人工评估并不能可靠地告知患者预后或对治疗选择至关重要的基因组变异。Nature Communications近期发表的文章，通过机器学习的方法构建出MOMA平台，可利用CRC患者的组织病理学来预测患者的多组学变化、临床特征等，或可为癌症患者的治疗提供信息。

结直肠癌组织病理学机器学习

Lancet子刊：利用组织病理学信息，绘制结肠癌的分子空间图谱

研究显示，基于深度学习构建模型，能够直接从结肠癌的组织病理学图像中预测微卫星不稳定性和遗传驱动突变，但这些研究都只是单独分析图像信息，而忽略了组织切片之间的空间关联的重要性。Lancet Digital Health近期发表的文章，开发出肿瘤的空间感知图神经网络，能够预测结肠癌的分子图谱分布，并可推广到直肠癌。该方法可用于推断多尺度分子生物标志物的预后价值，并确定结肠癌患者的靶向治疗。

结肠癌组织病理学分子图谱回顾性队列研究

注意了：持续存在的食管低级别不典型增生，癌变风险高

① 本研究前瞻性地分析了255个初诊的低度异型增生（LGD）病例，中位随访时间为42个月，平均每位患者进行了4次内镜随访，3位病理学专家独立地对基线时和随访期间的标本阅片；② 共有45位患者发生了高度异型增生（HGD）或者食管腺癌（EAC）；③ 确诊LGD的医生数量越多，第一次内镜随访时LGD持续存在，都会增加患者发生HGD和EAC的风险；④ 本研究结果有助于对确诊为LGD的Barrett食管患者进行危险分层，并且判断其是否适合预防性消融治疗。

SURF试验食管癌组织病理学预后因素 SURF Trial