Переводы англоязычных аннотаций
1. Аннотация к статье «Impact of EML4-ALK Variant on Resistance Mechanisms and Clinical Outcomes in ALK-Positive Lung Cancer» (URL: https://www.pubfacts.com/detail/29373100/Impact-of-EML4-ALK-Variant-on-Resistance-Mechanisms-and-Clinical-Outcomes-in-ALK-Positive-Lung-Cance).
Цель. Продвинутая анапластическая лимфома киназа (ALK) слияния-положительный немелкоклеточный рак легких (НМРЛ) эффективно лечится ингибиторами ALK-тирозинкиназы (TKIs). Однако клинические исходы у этих пациентов различны и польза ТКИ ограничена в результате приобретенной резистентности. Новые данные предполагают, что вариант слияния ALK может повлиять на клинический исход, но молекулярная основа этой ассоциации неизвестна.
Пациенты и методы. Мы идентифицировали 129 пациентов с ALK-позитивным НМРЛ с известными вариантами ALK. Мутации резистентности к ALK и клинические исходы на ALK TKIS были ретроспективно оценены в соответствии с вариантом ALK. Также был исследован набор данных фундаментальной медицины из 577 пациентов с ALK-позитивным НМРЛ.
Результаты. Наиболее частыми вариантами ALK были EML4-ALK вариант 1 у 55 пациентов (43%) и вариант 3 у 51 пациента (40%). Мы проанализировали 77 образцов биопсии опухоли от пациентов с вариантами 1 и 3, которые прогрессировали на АЛК–ТКИ. Мутации резистентности к ALK встречались значительно чаще в варианте 3, чем в варианте 1 (57% против 30%; р=0,023). В частности, ALK G1202R был более распространен в варианте 3, чем в варианте 1 (32% v 0%; р <0,001). Анализ базы данных Foundation Medicine выявил сходные ассоциации варианта 3 с мутацией резистентности к ALK и с G1202R (р=.0,10 и 0,15 соответственно). Среди пациентов, получавших лорлатиниб ALK TKI третьего поколения, вариант 3 был ассоциирован со значительно более длительной выживаемостью без прогрессирования, чем вариант 1 (отношение рисков 0,31; 95% ДИ 0,12–0,79; р=0,011).
Заключение. Специфические варианты ALK могут быть связаны с развитием мутаций резистентности к ALK, в частности G1202R, и обеспечивать молекулярную связь между вариантом и клиническим исходом. Таким образом, вариант ALK представляет собой потенциально важный фактор в выборе ингибиторов ALK следующего поколения.
2. Аннотация к статье F. Liu, Z. Zhou et al. «Deep convolutional neural network and 3D deformable approach for tissue segmentation in musculoskeletal magnetic resonance imaging» (URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28733975/).
Цель. Описать и оценить новый полностью автоматизированный метод сегментации костно-мышечной ткани с использованием глубокой сверточной нейронной сети (CNN) и трехмерного (3D) симплексного деформируемого моделирования для повышения точности и эффективности сегментации хряща и кости в коленном суставе.
Методы. Полностью автоматизированный конвейер сегментации был построен путем объединения CNN семантической сегментации и трехмерного симплексного деформируемого моделирования. Методика CNN под названием SegNet была применена в качестве ядра метода сегментации для выполнения попиксельной классификации тканей с высоким разрешением. Трехмерное симплексное деформируемое моделирование улучшило выходные данные SegNet с целью сохранить общую форму и желаемую гладкую поверхность для скелетно-мышечной структуры. Полностью автоматизированный метод сегментации был протестирован с использованием общедоступного набора данных изображений коленного сустава для сравнения с используемыми в настоящее время современными методами сегментации. Полностью автоматизированный метод также оценивался на двух разных наборах данных, которые включают морфологические и количественные МРТ-изображения с разными тканевыми контрастами.
Результаты. Предложенный полностью автоматизированный метод сегментации обеспечил хорошую производительность и точность сегментации, превосходящие большинство современных методов в общедоступном наборе данных изображений коленного сустава. Метод также продемонстрировал универсальную эффективность сегментации как на морфологических, так и на количественных МР-изображениях опорно-двигательного аппарата с различными контрастами тканей и пространственным разрешением. Вывод. Исследование показывает, что комбинированный подход CNN и 3D-деформируемого моделирования полезен для выполнения быстрой и точной сегментации хряща и кости в коленном суставе.
3. Аннотация к статье L.A. Torre, F. Bray, R.L. Siegel, J. Ferlay et al. «Global cancer statistics, 2012» (URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25651787/).
«Рак представляет собой огромное бремя для общества как в более, так и в менее экономически развитых странах. Заболеваемость раком увеличивается из-за роста и старения населения, а также увеличения распространенности определенных факторов риска, таких как курение, избыточный вес, отсутствие физической активности и трансформация репродуктивных моделей, связанных с урбанизацией и экономическим развитием. По оценкам базы данных GLOBOCAN, в 2012 году во всем мире произошло около 14,1 миллиона новых случаев рака и 8,2 миллиона случаев смерти. С годами это бремя переместилось в менее развитые страны, на которые в настоящее время приходится около 57% случаев и 65% смертей от рака во всем мире. Рак легкого является самой распространенной причиной смерти от рака среди мужчин как в более, так и в менее развитых странах, и превзошел рак груди как самую распространенную причину смерти от рака среди женщин в более развитых странах; рак груди остается наиболее распространенной причиной смерти от рака среди женщин в менее развитых странах. Другие ведущие причины смерти от рака в более развитых странах включают колоректальный рак у мужчин и женщин и рак простаты у мужчин. В менее развитых странах рак печени и желудка у мужчин и рак шейки матки у женщин также являются ведущими причинами смерти от рака. Хотя показатели заболеваемости всеми видами рака в совокупности почти в два раза выше в более развитых странах, чем в менее развитых странах, как у мужчин, так и у женщин, показатели смертности только на 8–15% выше в более развитых странах. Это несоответствие отражает региональные различия в сочетании раковых заболеваний, на которые влияют факторы риска и методы выявления и/или доступность лечения. Факторы риска, связанные с основными причинами смерти от рака, включают употребление табака (рак легких, толстой кишки, желудка и печени), избыточный вес/ожирение и отсутствие физической активности (рак груди и толстой и прямой кишки) и инфекции (рак печени, желудка и шейки матки). Значительную часть случаев рака и смерти можно было бы предотвратить, широко применяя эффективные профилактические меры, такие как борьба против табака, вакцинация и использование методов ранней диагностики рака».