利用CBM数据库检索关于乳腺癌的诊断和治疗方面的发表在《临床肿瘤学杂志》上的文献,请写出具体步骤和

医学文献检索题（我们这学期刚上完这门课哈哈哈）

网页链接打开 CBM数据库 官网

（PS 疫情期间，这有免费的账号和密码。）

2进入SinoMed首页，点击导航栏的“文献检索”，选中 中文检索

3选择绿色导航栏下方的“主题检索”，在此列标签下的搜索框中输入“乳腺癌”，并点击“查找”。

4进入查找页面，并点击“主题词”的“乳腺肿瘤”。

5进入主题词“乳腺肿瘤”界面，将“TH 治疗(+)”勾选勾选“TH治疗(+)”后，其中的有一些标签会被系统勾选，保持默认，点击“发送至检索框”，此时，最上方检索框中会出现："乳腺肿瘤/按摩疗法/影像诊断/膳食疗法/诊断/药物疗法/护理/预防和控制/气功疗法/康复/放射疗法/外科学/治疗/穴位疗法/中药疗法/中西医结合疗法/针灸疗法/中医疗法"[不加权:扩展]

6d出检索页面，左侧会有一栏“结果筛选”，点击里面的“期刊”

7耐心地往下找找，会找到“临床肿瘤学杂志”，并勾选

8检索出了337篇文献

癌症压根就不属于传染性疾病的范畴，然而导致癌症的病因，却完全可以传染。在近期的《Lancet Global Health》期刊上，世卫组织国际癌症研究所的团队公布了一项新的分析：全球13%的癌症发病、220万人的患癌，都得归因于「传染性疾病」！

这项研究的数据，来自全球癌症流行病学数据库《GLOBOCAN》在2018年的统计结果。统计结果指出，会导致或是间接影响癌症的细菌、病毒，前 5 名分别是幽门螺杆菌、HPV病毒、B肝病毒、C肝病毒和EB病毒。

在前 5 名当中，B肝已经有疫苗，C肝也已经有了健保给付的根治药物， 更是预估在2025年就可以消除C肝；而HPV疫苗现在也被列为公费施打项目。然而，排在第一位、高达 50 %的人都有的幽门杆菌，近年来反而被大家所忽略。

图说：带有幽门杆菌的人口众多。/来源：期刊截图 50 % 的台湾人曾感染幽门杆菌，胃癌机率高 5 倍！

书田诊所胃肠肝胆科主任医师邱展贤指出，幽门螺旋杆菌是人类最常见的慢性细菌之一，台湾有50％的人曾经感染，而且多半在幼儿期就已经感染。幽门杆菌的传染途径是透过粪便、唾液，幼儿期很容易因为父母喂食的口水、或是亲近家中宠物的粪便、换尿布时沾染没有清洗干净等，感染到幽门杆菌。

研究发现，有25％的感染者会出现胃部溃疡等消化道溃疡疾病，长期破坏之下，黏膜会产生异变，造成未来罹患胃癌的机率是一般人的5倍。国际癌症研究组织将幽门杆菌列为「第一级人类致癌物」，确认跟癌症明确相关。

「吹一口气」就知道是否得幽门杆菌！没有症状追踪即可

如何检测自己是否有幽门杆菌，只要进行两次呼气，第一次将气吹进收集袋里，接下来喝幽门杆菌的检测剂，30分钟后再将气吹进另一个收集袋；如果检测后发现是带菌者，但没有任何症状，可以选择不做杀菌治疗，但没有发现溃疡，并不代表未来不会出现，所以还是要定期追踪。

邱展贤表示，带原者应该定期追踪感染情况，但如果没有发炎的状况，不一定需要进行除菌。「因为除菌后仍然有复发或再感染的风险，没有症状单纯想除菌的人，有时候会没有动力完成整个疗程，反而导致幽门杆菌产生了抗药性。」

图说：幽门杆菌是一级致癌物。/照片档 ID：496159007 有胃癌家族史、慢性胃病的人，只要 2 星期抗生素即可治疗

不过，还是有特定的群体需要积极接受除菌，比如医生检查已经有发炎问题的，或是患有十二指肠溃疡、胃溃疡、胃黏膜性淋巴瘤的人，特异性血小板缺乏紫斑症患者以及患有原因不明的缺铁性贫血的人，或是患有萎缩性胃炎，胃癌手术后仍有幽门杆菌的人，以及胃癌患者的一等亲，还是建议积极治疗。

目前，治疗方式是使用制酸剂加上抗生素（三合一或是四合一）用药7-14天，除菌治疗除了降低胃癌风险的长期效果之外，短期成效还可以显著降低消化性溃疡的风险。

研究人员与InsilicoMedicine合作，利用名为Pharma的人工智能（AI）药物发现平台，在30天内就开发出肝细胞癌（HCC）的潜在治疗药物，而且只合成了7种成分。

据报道，HCC是最常见的原发性肝癌类型，但AI发现了一个以前未知的治疗途径，并设计了一个可以与该目标结合的“新型靶向分子”。

InsilicoMedicine公司创始人兼首席执行官AlexZhavoronkov表示，当世界为艺术和语言方面的生成性人工智能的进展所吸引时，该公司的生成性人工智能算法成功地设计出具有AlphaFold衍生结构的目标有效抑制剂。

AlphaFold数据库设计并合成了一种潜在的药物来治疗HCC。

据悉，AlphaFold是一个由人工智能（AI）驱动的蛋白质结构数据库，设计并合成了一种潜在的药物来治疗HCC。

这一任务从目标选择开始仅用30天就完成了，而且只合成了7种成分。

在第二轮人工智能驱动的化合物生成中，研究人员发现了一个更有效的靶向分子，尽管任何潜在的药物仍然需要进行临床试验。

在预测人体内所有蛋白质的结构方面开拓了新的科学领域，可以利用这些结构并将其应用于“端到端”人工智能平台，以产生新的治疗方法来解决顽症。

人工智能正在成为对抗致命疾病的新武器，因为该技术能够分析大量的数据，发现模式和关系。

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