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Research progress in tumor angiogenesis and drug resistance in breast cancer

Cancer Biology & Medicine 2024年第7期21卷 571-585页

作者： jiancheng mou Chenhong Li Qinghui Zheng Xuli Meng Hongchao Tang The Second Clinical Medical College Zhejiang Chinese Medical University Department of Breast Surgery General Surgery Cancer Center Zhejiang Provincial People's Hospital (Affiliated People's Hospital) Hangzhou Medical College Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Upper Limb Edema and Stasis of Breast Cancer

Angiogenesis is considered a hallmark pathophysiological process in tumor development. Aberrant vasculature resulting from tumor angiogenesis plays a critical role in the development of resistance to breast cancer treatments, via exacerbation of tumor hypoxia, decreased effective drug concentrations within tumors, and immune-related mechanisms. Antiangiogenic therapy can counteract these breast cancer resistance factors by promoting tumor vascular normalization. The combination of antiangiogenic therapy with chemotherapy, targeted therapy, or immunotherapy has emerged as a promising approach for overcoming drug resistance in breast cancer. This review examines the mechanisms associated with angiogenesis and the interactions among tumor angiogenesis, the hypoxic tumor microenvironment, drug distribution, and immune mechanisms in breast cancer. Furthermore, this review provides a comprehensive summary of specific antiangiogenic drugs, and relevant studies assessing the reversal of drug resistance in breast cancer. The potential mechanisms underlying these interventions are discussed, and prospects for the clinical application of antiangiogenic therapy to overcome breast cancer treatment resistance are highlighted.

关键词： Angiogenesis breast cancer chemotherapy drug resistance immunologic therapy tumor microenvironment (TME) vascular normalization

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基于深度学习的中文临床实验筛选标准的分类

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成都信息工程大学学报 2024年第2期39卷 170-177页

作者：刘子琦胡建成牟谷芳成都信息工程大学应用数学学院四川成都610255

针对大多数临床实验筛选标准的分类研究都集中在英文资格标准上,研究适合中文资格标准的分类模型,利用第五届中国健康信息处理会议开发的中文临床实验短文本数据集,结合神经网络和预训练语言模型对分类任务进行构建和微调,比较分析Word2... 详细信息

针对大多数临床实验筛选标准的分类研究都集中在英文资格标准上,研究适合中文资格标准的分类模型,利用第五届中国健康信息处理会议开发的中文临床实验短文本数据集,结合神经网络和预训练语言模型对分类任务进行构建和微调,比较分析Word2vec-BiLSTM模型、CNN模型、RNN模型、预训练语言模型在此应用上的效果差异,并通过实验得到预训练模型ERNIE的分类效果优于其他模型。针对数据不平衡这一特征,对数量较少的类别语料进行数据增强后可有效提升模型的性能和效果,结果显示ERNIE模型的宏观平均F1值和微观平均F1值分别可达到0.8281和0.8537。

关键词：临床实验医学短文本分类深度学习预训练模型

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