简介：背景：在研发新的治疗方法时，发现抑制酪氨酸蛋白激酶（PTK）是一种有前景的策略，可针对黑色素瘤增生的信号传导途径起作用。Gleevec是一类新型抗肿瘤药物，可能对黑色素瘤有潜在治疗作用，黑色素瘤常涉及abl、c-kit和血小板源性生长因子（PDGF）酪氨酸激酶活性异常。方法：肿瘤标本来自13例转移性黑色素瘤患者，在治疗前及Gleevec400mg每132次治疗2周后，用免疫组化法筛查PKT[c-kit，C-abl，abl相关基因（ARG），PDGF受体α（PDGFR-α）和PDGFR-β]的表达。同时评价染色阳性细胞百分比和染色强度。结果：作者在治疗后的随访活检标本中发现PKT表达出现选择性缺失，在染色强度和阳性细胞数上均有统计学意义（P〈0．01）。PDGFR-α和PDGFR-β的表达均有最大水平的降低。其中1例患者临床反应持久，随访活检显示4个PTKs（即c-abl、ARG、PDGFR-α和PDGFR-β）均为阴性表达。结论：作者的研究报道首次证实，在抗酪氨酸激酶治疗中，Gleevec在体内可引起显著的PTKs表达选择性降低，提示了抗酪氨酸激酶治疗在黑色素瘤治疗中的潜在作用。

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简介：尽管蕈样肉芽肿病（MF）的发生涉及病原体感染和其他一些环境暴露因素的作用，但其病因仍然无法确定。作者报道首例夫妻共患大细胞变异性MF。妻子经历10年I期MF后发展为肿瘤，行皮肤活检显示出现核发育不良的大的异型细胞，呈片状分布，诊断为变异性MF。丈夫被疑诊为银屑病15年，妻子确诊14个月后，其经右臂和小腿活检确诊为变异性MF。这种病变共同发生于结婚已经超过25年的夫妻的罕见情况，表明病变是由一种共同的环境暴露因素引起。

简介：目的：探讨人类乳头瘤状病毒（HPV）持续感染者与一过性感染者细胞免疫状态的差异。方法：采用基因扩增技术及导流杂交技术检测局部脱落细胞的HPV,将HPV阳性者分为HPV持续感染组和一过性感染组,选择同期健康体检者作为健康对照组。采用流式细胞技术测定三组受检者外周血CD4~＋CD25~＋Foxp3~＋调节性T细胞（Treg细胞）的水平。结果：经筛查,入组HPV感染者143例,其中持续感染者36例,一过性感染者107例。持续感染组HPV混合感染率为52.78%,明显高于一过性感染组的17.76%,差异有统计学意义（2=16.93,P〈0.01）。HPV感染组外周血Treg细胞比值水平为（7.72±2.08）%,明显高于健康对照组的（5.28±1.21）%;HPV持续感染组的外周血Treg细胞比值水平为（8.84±1.98）%,明显高于一过性感染组的（7.28±1.99）%,差异均有统计学意义（t值分别为8.83、3.91,P值均〈0.05）。结论：在HPV持续感染者中混合感染率更高;HPV感染者外周血Treg细胞数量较健康人增加,表明HPV感染者细胞免疫受抑制;持续感染者较一过性感染者外周血Treg细胞数量增加更明显,其细胞免疫受抑制的程度更显著。

简介：皮下脂膜炎样T细胞淋巴瘤(SPTCL)是一种罕见的细胞毒性T细胞淋巴瘤,其皮肤表现为组织病理学特征类似小叶性脂膜炎样改变。肿瘤性T淋巴细胞在皮下小叶中形成环绕个别脂肪细胞的花环样结构,即所谓的脂肪细胞“花环”,被认为是这种皮肤淋巴瘤特征性的形态学改变。本研究回顾了45例原发性或继发性皮肤B和T细胞淋巴瘤患者以及1例累及皮下组织的髓细胞性白血病患者的活检标本,以研究脂肪细胞花环犤皮下脂膜炎样T细胞淋巴瘤:n=16;蕈样肉芽肿,肿瘤期:n=3;侵袭性嗜表皮性CD8T细胞淋巴瘤:n=2;皮肤γ/δT细胞淋巴瘤:n=4;结节外NK/T细胞淋巴瘤,鼻型:n=4;皮肤中等大多形性T细胞淋巴瘤,NOS:n=5;CD4/CD56血液肿瘤(原始NK细胞淋巴瘤):n=7;继发性皮肤大B细胞淋巴瘤:n=3;继发性皮肤淋巴浆细胞样淋巴瘤:n=1;急性骨髓性白血病的特殊皮肤表现:n=1犦。作者证实由肿瘤细胞环绕脂肪细胞的花环不仅出现在皮下脂膜炎样T细胞淋巴瘤,而且也出现于几种伴有皮肤损害的不同恶性淋巴瘤疾病中。伴有显著皮下组织受累的病例精确分类可以获得临床病理与表型特征的精确相关性。脂肪细胞花环不应被考虑为皮下脂膜炎样T细胞淋巴瘤的特...

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简介：背景：有经验的皮肤科医师使用临床诊断标准（通常为ABCD规则）早期诊断黑色素瘤的正确率可达64％～80％，诊断黑色素瘤的自动化系统仍被认为是一种实验性方法，只能作为肉眼诊断的辅助措施。为帮助早期诊断黑色素瘤，作者开发了一种图像处理系统帮助鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣，并建立了一种明确黑色素瘤发生率的数字模式。方法：分析132处黑色素细胞皮损（23处黑色素瘤及109处黑色素细胞痣）的数字图像特征，包括几何特征、颜色、颜色纹理。共分析了所有皮损的43个特征变量：几何形状、颜色纹理、边界锐度、颜色变量等。由于任何多阶式变量选择法中存在变量多重共线性均可导致严重错误，因此采用单变量logistic回归分析法及“-2loglikelihood”检测和Spearman秩相关系数，以排除不适当的变量。最初“-2loglikelihood”和非参数Spearmanp选择了5个变量进入多变量预测模式，随后5变量模式被削减为3变量模式，且验证了每种模式的性能。用“jackknife”法验证3变量模式，并通过受试者工作特性（ROC）曲线图比较其与5变量模式的精确度，结论表明3变量模式的鉴别能力未受影响。结果：并非全部变量均对此模式有用，故逐渐剔除至剩下3个有意义的协变量。合并几何形状、颜色、颜色纹理等独立协变量参数，计算预测性公式，用于黑色素瘤的预测。此模式诊断黑色素瘤的灵敏度为60．9％，特异度为95．4％，总精确度达89．4％（概率水平O．5），有8％的假阴性结果。结论：通过数字图像处理系统和发展数字预测模式，采用多变量logistic回归分析法高精度地鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣是可行的。此模式早期诊断黑色素瘤具有可行性。为预测组织学确诊前未能诊断的黑色素瘤，没有必要使用昂贵或复杂的设备，仅使用价格合适的便�

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