肺癌轉(zhuǎn)移

內(nèi)容概要

卡薩莫尼編著的《肺癌轉(zhuǎn)移——新型生物機(jī)制及其對臨床的影響》共分為十七章。第一章是肺癌概述，第二章對腫瘤轉(zhuǎn)移進(jìn)行了概述，第三章介紹了腫瘤干細(xì)胞和轉(zhuǎn)移的關(guān)系，第四章探討了上皮—間質(zhì)轉(zhuǎn)化在轉(zhuǎn)移機(jī)制中的作用，第五章詳細(xì)闡明了腫瘤侵襲轉(zhuǎn)移的過程。第六至第十一章分別從免疫學(xué)、腫瘤血管形成、淋巴轉(zhuǎn)移和內(nèi)環(huán)境等方面介紹了與腫瘤轉(zhuǎn)移相關(guān)的研究進(jìn)展。第十二至第十四章分別介紹了與肺癌轉(zhuǎn)移研究相關(guān)的實(shí)驗(yàn)動(dòng)物模型、分子影像和生物標(biāo)記等最新技術(shù)。第十五和十六章探討了肺癌轉(zhuǎn)移的臨床處理原則和最新進(jìn)展。第十七章介紹了如何從系統(tǒng)生物學(xué)的角度來研究肺癌轉(zhuǎn)移。
本書適合從事肺癌及腫瘤相關(guān)研究工作的研究生和博士后工作人員以及臨床工作的相關(guān)專業(yè)人員閱讀。

作者簡介

譯者：宋勇 沈小昆 編者：（美國）卡薩莫尼（Venkateshwar Keshamouni） Douglas Arenberg Gregory Kalemkerian

書籍目錄

第一章肺癌概述
第二章轉(zhuǎn)移的特征
第三章腫瘤干細(xì)胞和腫瘤轉(zhuǎn)移
第四章上皮—間質(zhì)轉(zhuǎn)化在轉(zhuǎn)移機(jī)制中的作用
第五章肺癌轉(zhuǎn)移中腫瘤細(xì)胞的遷移和侵襲機(jī)制
第六章肺癌形成和轉(zhuǎn)移的免疫機(jī)制
第七章肺癌轉(zhuǎn)移中的血管生成及血管生成多樣性
第八章趨化因子在肺癌轉(zhuǎn)移中的作用
第九章肺癌中淋巴轉(zhuǎn)移的分子調(diào)控
第十章肺癌組織中的癌相關(guān)成纖維細(xì)胞
第十一章腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞和其他天然免疫細(xì)胞在肺癌轉(zhuǎn)移中的作用
第十二章實(shí)驗(yàn)動(dòng)物模型在肺癌研究中的應(yīng)用
第十三章分子成像在肺癌轉(zhuǎn)移中的應(yīng)用
第十四章腫瘤轉(zhuǎn)移的生物標(biāo)記
第十五章當(dāng)前肺癌轉(zhuǎn)移的臨床處理
第十六章定點(diǎn)治療肺癌轉(zhuǎn)移
第十七章理解腫瘤轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)方法
索引

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：系統(tǒng)生物學(xué)中最常使用的一種模型由常微分方程組成。這種以微積分為基礎(chǔ)的方程模型描述了每一個(gè)變量怎樣因輸入（流入或產(chǎn)生）和輸出（流出、降解和反應(yīng)）變化而隨時(shí)間變化的。因?yàn)檫@些模型是用微分方程的語言建立的，所以它們可用大量的理論和已用于其他領(lǐng)域的計(jì)算工具來進(jìn)行分析。例如，Homberg等人最近的工作¨。。提出了一種關(guān)于表皮生長因子誘導(dǎo)的促進(jìn)細(xì)胞分裂的蛋白激酶信號(hào)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)制性現(xiàn)實(shí)模型。人們渴望確定這一通路中究竟有哪些信號(hào)元素影響了腫瘤細(xì)胞的生長，這也推動(dòng)了這項(xiàng)工作的進(jìn)展。該模型包括了103個(gè)不同信號(hào)類型的148個(gè)反應(yīng)。在分析這一模型時(shí)作者發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)腫瘤生成的信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路可以整合到一種非隨機(jī)性的方式中并且表現(xiàn)出類似原癌基因RaLf的特異敏感性。這一類模型的優(yōu)點(diǎn)就是足夠的實(shí)踐性，從而可以精確的預(yù)測在基因表達(dá)中，基因突變和改變所造成的不利影響。盡管有許多微分方程的實(shí)例，但這種模型仍存在兩種不足。第一，這一模型基本上是以專業(yè)知識(shí)為背景以手工組建而成。手工組建的內(nèi)在弊端在于其規(guī)模受限并且同時(shí)需要對其非常熟悉的人員參與模型維護(hù)工作。第二，微分方程模型中的許多參數(shù)很難從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得到。將來，更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)幫助人們緩解這方面的問題，但是諸如模擬等式和內(nèi)在的非可分解參數(shù)設(shè)置等細(xì)節(jié)的問題仍是一大挑戰(zhàn)。隨機(jī)性微分方程除了允許模擬每一個(gè)非確定的變量之外，其他方面與上述的常微分方程模型基本類似。雖然這種模型更加復(fù)雜，但是它們能夠更精確地反映我們所研究的過程中的不確定性。一個(gè)隨機(jī)性模型的例子就是前列腺特異抗原在放療后的變化。即dayaJlanda模型（達(dá)亞達(dá)模型）。通過這種模型，我們可以模擬PsA的時(shí)間軌道，去評價(jià)不同治療方法的療效。不幸的是，由于隨機(jī)性微分方程模型的復(fù)雜性，至今仍然很少有人運(yùn)用該模型來模擬大量的變量。

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《肺癌轉(zhuǎn)移:新型生物機(jī)制及其對臨床的影響(翻譯版)》是由人民衛(wèi)生出版社出版的。

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