Design and synthesis of amino-substituted N-arylpiperidinyl-based inhibitors of the (immuno)proteasome

The constitutive proteasome and the immunoproteasome represent validated targets for pharmacological intervention in the context of various diseases, such as cancer, inflammation, and autoimmune diseases. The development of novel chemical scaffolds of non-peptidic nature, capable of inhibiting different catalytically active subunits of both isoforms, is a viable approach against these diseases. Such compounds are also useful as leads for the development of biochemical probes that enable the studies of the roles of both isoforms in various biological contexts. Here, we present a ligand-based computational design of (immuno)proteasome inhibitors, which resulted in the amino-substituted N-arylpiperidine-based compounds that can inhibit different subunits of the (immuno)proteasome in the low micromolar range. The compounds represent a useful starting point for further structure-activity relationship studies that will, hopefully, lead to non-peptidic compounds that could be used in pharmacological and biochemical studies of both proteasomes

Radiooznačeni peptidi v nuklearni medicini

Nuklearna medicina pri obravnavi onkoloških bolnikov omogoča slikovni prikaz oziroma lokalizacijo tumorjev, ciljano zdravljenje ter spremljanje uspešnosti zdravljenja. Visoko specifične radiooznačene peptidne učinkovine lahko izkoristimo za ciljanje tumorskih celic, ki imajo na svoji površini prekomerno izražene receptorje za te učinkovine. Enako peptidno učinkovino lahko radiooznačimo tako z diagnostičnimi kot terapevtskimi radionuklidi, kar nam omogoča personaliziran pristop pri obravnavi bolnikov. V preglednem članku opisujemo dva sistema teranostičnih parov, ki jih v nuklearni medicini uporabljamo za diagnosticiranje ter zdravljenje tumorjev. Klasičen primer takšnih teranostičnih parov so radiooznačeni analogi somatostatina, ki se rutinsko uporabljajo v diagnostiki ter zdravljenju nevroendokrinih tumorjev (NET) s prekomerno izraženimi receptorji za somatostatin. Po drugi strani pa so radiooznačeni analogi minigastrina, ki se vežejo na receptorje za holecistokinin-2, primerni za diagnostiko medularnega raka ščitnice (MTC), za njihovo varno zdravljenje pa še potekajo klinična preskušanja

Rezultati dela Ambulante za bolezni dojk pri Splošni bolnišnici Trbovlje

V članku avtorji prikazujejo rezultate dela Ambulante za bolezni dojk pri ginekološko-porodniškem oddelku Splošne bolnišnice Trbovlje. V devetih letih dela ambulante za bolezni dojk so opravili več kot 10.000 pregledov. Na dodatne preglede so napotili 171 pregledanih žensk. Pri 78 (47 %) napotenih ženskah je bil potrjen rak dojke. Pri 15 (19,2 %) je bil rak dojke v začetnem, neinvazivnem stadiju, pri 63 (80,7 %) pa v invazivnem stadiju bolezni. Pri 24 (30,7 %) so bile metastaze že v regionalnih bezgavkah, pri 48 (61,54 %) bolnicah pa takih metastaz niso ugotovili. Za 5 (6,4 %) bolnic ni podatkov, ugotovili so en primer vnetnega raka. Ugotavljajo 9 intervalnih rakov, kar je 0,09 % od vseh pregledanih žensk oz. 11,3 % ugotovljenih rakov. Ugotavljajo, da je v prikazanem vzorcu rak dojke zelo pogost že pred 50. letom starosti28,2 % primerov je bilo v starostni skupini 30–49 let, v skupini 50–69 let pa 47,4 % vseh za rakom na dojki obolelih žensk. To pomeni, da je v starostni skupini 30–69 let za rakom dojke zbolelo 75,6 % vseh obolelih. Ugotavljajo tudi pomanjkljivo povezavo med družinskimi zdravniki, Onkološkim inštitutom in ambulanto za bolezni dojk

Identification of women with high risk histopatology after conisation by neural networks

Na svetu je rak materničnega vratu (RMV) četrti najpogostejši rak pri ženskah. V Sloveniji je bil pri ženskah leta 2017 na sedemnajstem mestu. Z ustreznim presejanjem, zgodnjim odkrivanjem predrakavih sprememb in njihovim zdravljenjem, ga je mogoče preprečiti. Metode umetne inteligence (\u27artificial intelligence – AI\u27) bi lahko postale orodje, ki bi pripomoglo k rešitvi problema RMV. Z našo študijo smo želeli preveriti, ali lahko z umetnimi nevronskimi mrežami na podlagi dejavnikov tveganja za razvoj ploščatocelične intraepitelijske lezije (PIL) na materničnem vratu (MV) in RMV ter izvida zadnjega brisa materničnega vratu (BMV) napovemo, ali bo končni histološki izvid konusa PIL visoke stopnje (PIL-VS) oziroma RMV ali ne. Poleg nevronskih mrež smo preizkusili tudi nekatere druge klasifikacijske sisteme. Za analizo smo uporabili podatke 1475 pacientk, ki so imele narejeno konizacijo na Kliniki za ginekologijo in perinatologijo Univerzitetnega kliničnega centra Maribor v letih 1993–2005. Vse podatke smo anonimizirali. Uporabili smo metode za uravnoteženje manjšinskega in večinskega razreda. Za analizo smo oblikovali več baz, izvedli pa smo jo z odprtokodnim programskim paketom za podatkovno rudarjenje WEKA. Nevronske mreže so bile uspešnejše pri napovedovanju tveganih pacientk kot večinski algoritem. V naši študiji se je klasifikacijski algoritem Random Forest s sestavljeno metodo \u27bagging\u27 izkazal kot najuspešnejši in bi bil primeren za klinično uporabo.Cervical cancer is the fourth most common cancer in women globally. In Slovenia, it was the seventeenth most common cancer in women in 2017. Cervical cancer can be prevented with early detection and treatment of precancerous lesions. Artificial intelligence (AI), therefore, has the potential to be an important tool for eliminating the problem of cervical cancer. The aim of our study was to evaluate if artificial neural networks (ANN) can identify women who have high-grade final histopathology of the cone only on the basis of known risk factors for the development of cervical squamous intraepithelial lesion (SIL) and cancer, and last PAP smear result. Other classification algorithms were also tested. Data from 1475 patients who had conization at the Clinic for gynaecology and perinatology of University Clinical Centre Maribor from 1993-2005 was used for analysis. Data was anonymized. Methods to deal with imbalanced classes were used. Multiple databases were constructed for analysis with WEKA open-source program for data mining. Neural networks outperformed the majority algorithm in predicting high-risk patients. In our study, Random Forest algorithm with bagging method proved to be the best algorithm for the task and is suitable for clinical use

Izzivi kolposkopije v dobi HPV

Kolposkopija je pomembna diagnostična metoda, ki jo ginekologi uporabljamo pri svojem delu. Kljub temu, da je najbolj znana kot preiskovalna metoda pri diagnosticiranju in razločevanju sprememb na materničnem vratu (MV), ima pomembno vlogo tudi pri diagnosticiranju sprememb v vagini in na vulvi. Ne glede na uvajanje novih preiskovalnih metod za odkrivanje predrakavih in rakavih sprememb na materničnem vratu, je njeno pomembno mesto v diagnostičem procesu nesporno. Kot vsaka druga diagnostična metoda, tudi kolposkopija zahteva ustrezno opremo, znanje in čas ter kritično vrednotenje dobljenih rezultatov. V dobi testiranj pacientk s spremembami na materničnem vratu na prisotnost visokorizičnih tipov HPV se je spremenilo tako število opravljenih kolposkopij kot tudi pričakovanja preiskave