THE LANCET

1.開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證一種預(yù)測(cè)移植后一年急性乙型肝炎肝衰竭死亡率的新型預(yù)后模型：一項(xiàng)全國(guó)性、多中心、隊(duì)列研究

Development and validation of a novel prognostic model to predict 1-year post-transplant mortality for acute-on-chronic hepatitis B liver failure: a nationwide, multicentre, cohort study

（1）背景：該研究聚焦于乙型肝炎病毒相關(guān)的急性慢性肝衰竭（HBV-ACLF），這是一種以突發(fā)性肝功能失代償和多器官衰竭為特征的嚴(yán)重疾病，在中國(guó)尤其常見(jiàn)，占肝移植（LT）適應(yīng)癥的15.3%。因此，本研究旨在開(kāi)發(fā)一種整合受體和移植物因素的新型預(yù)后模型，以優(yōu)化候選者篩選和器官分配策略，減少徒勞移植（定義為5年生存率低于50%）。

（2）解釋：該研究通過(guò)全國(guó)多中心回顧性隊(duì)列，開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證了HBV-ACLF LT（HALT）模型。該模型基于Cox回歸分析識(shí)別出5個(gè)獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因素：受體年齡（>55歲，HR=2.74）、器官衰竭數(shù)量（HR=1.32）、動(dòng)脈乳酸濃度（HR=1.60）、移植物來(lái)源（循環(huán)死亡供體[DCD] vs. 腦死亡供體[DBD]，HR=1.61）和冷缺血時(shí)間（CIT>10小時(shí)，HR=1.08）。HALT模型公式為：0.475 × DCD + 0.074 × CIT + 0.274 × OF數(shù) + 0.469 × ln(乳酸) + 1.01 × 年齡。在外部驗(yàn)證隊(duì)列中，其預(yù)測(cè)1年移植后死亡率的C-index（0.791）顯著優(yōu)于現(xiàn)有8種模型（C-index 0.529-0.627），且校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析顯示更優(yōu)的臨床實(shí)用性。研究進(jìn)一步通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)分層（低、中、高風(fēng)險(xiǎn)移植物）和列線圖量化不同移植物-受體組合的死亡率，例如最嚴(yán)重患者（年齡>55歲、器官衰竭≥3、乳酸≥2.5 mmol/L）接受高風(fēng)險(xiǎn)移植物（DCD且CIT>10小時(shí)）時(shí)，1年死亡率高達(dá)85.6%，突顯該模型在避免徒勞移植和優(yōu)化器官分配中的價(jià)值。

 2.探索乳腺癌個(gè)性化新輔助治療選擇策略：可解釋的多模態(tài)反應(yīng)模型

Exploring personalized neoadjuvant therapy selection strategies in breast cancer: an explainable multi-modal response model

（1）背景：該研究的背景聚焦于當(dāng)前乳腺癌新輔助治療（NAT）方案選擇中的局限性和臨床需求?，F(xiàn)有指南主要依據(jù)癌癥階段和分子亞型（如雌激素受體/孕激素受體（ER/PR）狀態(tài)和人表皮生長(zhǎng)因子受體2（HER2）狀態(tài)）來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化治療方案，例如對(duì)HER2陽(yáng)性患者使用化療聯(lián)合HER2抗體、對(duì)三陰性患者使用蒽環(huán)類聯(lián)合紫杉烷類方案。然而，這種方法未充分考慮患者個(gè)體間的異質(zhì)性（如影像學(xué)、病理學(xué)和臨床特征的差異），導(dǎo)致治療效率低下或過(guò)度治療（如不必要的毒性暴露）。該模型利用對(duì)比語(yǔ)言-圖像預(yù)訓(xùn)練（CLIP）技術(shù)對(duì)齊多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)產(chǎn)品專家（PoE）方法融合特征分布，以優(yōu)化決策并減少偏差，為未來(lái)個(gè)性化治療提供基礎(chǔ)。。

（2）解釋：通過(guò)多模態(tài)響應(yīng)模型（整合臨床數(shù)據(jù)、DCE-MRI和醫(yī)療報(bào)告），研究成功預(yù)測(cè)了pCR和生存風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，識(shí)別出在現(xiàn)有治療方案下預(yù)后不良的患者亞組（如高風(fēng)險(xiǎn)三陰性患者，其風(fēng)險(xiǎn)比[HR]達(dá)3.54）。這為個(gè)性化方案推薦提供了依據(jù)：模型將患者分為三組（低毒性方案、高毒性方案或臨床試驗(yàn)），例如對(duì)可能實(shí)現(xiàn)pCR的患者推薦降階治療（如單HER2抗體替代多抗體方案），從而減少20%的過(guò)度治療；同時(shí)，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)患者建議升級(jí)治療或參與臨床試驗(yàn)，以避免療效不足。然而，這些推薦在生存結(jié)局上未顯示出統(tǒng)計(jì)顯著差異（如HER2陽(yáng)性患者臨床試驗(yàn)組的HR為2.22，置信區(qū)間跨越1），原因包括隨訪時(shí)間較短（中位4.4-4.9年）和ER/PR陽(yáng)性腫瘤的晚期復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。

Nature

1.免疫診斷血漿氨基酸殘留生物標(biāo)志物可早期檢測(cè)癌癥并預(yù)測(cè)治療反應(yīng)

Immunodiagnostic plasma amino acid residue biomarkers detect cancer early and predict treatment response

（1）介紹：本文旨在開(kāi)發(fā)一種創(chuàng)新的免疫診斷平臺(tái)，通過(guò)檢測(cè)血漿中特定氨基酸殘基生物標(biāo)志物的濃度變化，捕捉腫瘤免疫監(jiān)視的獨(dú)特信號(hào)。傳統(tǒng)液體活檢（如ctDNA）在早期癌癥檢測(cè)中因信號(hào)微弱（尤其Stage I漏檢率高達(dá)76-92%）和無(wú)法預(yù)測(cè)治療響應(yīng)而受限。本研究提出一種新策略：利用氨基酸濃度特征（AACS）量化免疫系統(tǒng)對(duì)腫瘤的反應(yīng)。該方法通過(guò)測(cè)量五種關(guān)鍵氨基酸（半胱氨酸、游離半胱氨酸、賴氨酸、色氨酸、酪氨酸）的總濃度，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)分析，克服傳統(tǒng)蛋白質(zhì)組學(xué)的高變異性問(wèn)題。其核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)多癌種早期檢測(cè)（MCED）和個(gè)體化治療響應(yīng)預(yù)測(cè)，填補(bǔ)免疫反應(yīng)在診斷領(lǐng)域的空白。

（2）結(jié)果：研究在170名參與者中驗(yàn)證了AACS平臺(tái)的臨床價(jià)值。在97例樣本中（77例癌癥患者，20例健康人），AACS模型區(qū)分癌癥與健康的AUROC達(dá)0.95，敏感性78%、特異性100%（假陽(yáng)性率0%）。癌癥、健康、自身免疫疾?。ㄈ珙愶L(fēng)濕關(guān)節(jié)炎）及感染（如COVID-19）的AACS模式顯著差異（p<0.0001），證明其對(duì)癌癥特異性免疫響應(yīng)的識(shí)別能力。在33例晚期乳腺癌患者中，基線AACS成功預(yù)測(cè)CDK4/6抑制劑治療反應(yīng)（p<0.05），準(zhǔn)確識(shí)別98%的應(yīng)答者（陽(yáng)性預(yù)測(cè)值100%）。