“從2009年大規模定制 Hadoop 到2013年第一個前端可視化產品 ECharts 率先開源，再到2016年和2017年分別正式對外開源飛槳（PaddlePaddle）、Apollo 兩大平臺，截至目前，百度已在 GitHub 主導18個開源組織，累計開源項目1023個、社區貢獻者20000+、獲得 Star 總數210000+，并向 Apache 基金會、Linux 基金會、CNCF、開放原子基金會累計捐贈9個項目。”
截止2020年底，在 GitHub/Gitee 百度官方組織下已經圍繞著安全、監控、知識圖譜、網絡與接入、視覺、量子計算、開發框架等20個技術領域開源了86個項目，其中自然語言處理、開發框架與前端領域的開源項目數占比超過50%。
百度開源 GitHub 組織：
https://github.com/baidu
百度開源 Gitee 組織：
https://gitee.com/baidu
Github 項目地址：
https://github.com/paddlepaddle
Gitee 項目地址：
https://gitee.com/paddlepaddle
飛槳（PaddlePaddle）以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，是中國首個自主研發、功能完備、開源開放的產業級深度學習平臺，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件和豐富的工具組件于一體。目前，飛槳累計開發者265萬，服務企業超過10萬家，基于飛槳開源深度學習平臺產生了34萬+個模型。飛槳助力開發者快速實現 AI 想法，快速上線 AI 業務。幫助越來越多的行業完成 AI 賦能，實現產業智能化升級。
飛槳生態社區建設：GitHub 的所有倉庫（repo）累計 star 數量 55000+（2020年新增30000+），累計 commits 超過16萬次，開源貢獻者超過 5000+，飛槳開發者技術專家（PPDE）97位，飛槳特別興趣小組（PPSIG） 7個。
2020年發版情況如下：
【1.7.0】版本對框架功能層面進行了重點增強，預測部署能力全面提升，分布式訓練發布 PLSC 支持超大規模分類，并對參數服務器模式進行優化整合。
【1.8.0】版本深度優化了命令式編程模式（動態圖）的功能、性能和體驗，框架基礎功能也進一步強化；全新發布量槳 Paddle Quantum 量子機器學習框架。
【2.0-RC1】飛槳核心框架重要升級，先后發布了2.0-alpha、2.0-beta、2.0-rc0、2.0-rc1共計 4個版本。2.0版本為開發者提供了“編程一致、動靜統一”的全新開發體驗，動態圖功能走向成熟、API 進行了全面升級，同時動靜統一的編程體驗將為深度概率編程、量子機器學習等前沿學術研究提供更好的支持。
12月20日，在 WAVE SUMMIT+2020深度學習開發者峰會上，飛槳全新發布 PaddleHelix 螺旋槳生物計算平臺；推出業內首個通用異構參數服務器架構；開源算法庫全面升級，官方算法數量從140+擴展至200+；飛槳硬件生態伙伴達到20家，適配或者正在適配的芯片/IP 型號29種。飛槳提供了開源深度學習平臺自主可控的堅實底座，加速 AI 產業生態構建。
在企業應用方面，飛槳已經在產業界廣泛應用，合作伙伴包括但不限于：中國電信、聯通、工行、小米、OPPO、58同城、國家電網、昆侖數智，寧德時代等（排名不分先后）。
Github 項目地址：
https://github.com/ApolloAuto
Gitee 項目地址：
https://gitee.com/ApolloAuto
Apollo 開放平臺是一個開放的、完整的、安全的平臺，將幫助汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的自動駕駛系統。Apollo 平臺是百度重點打造的 AI 開放平臺之一，包括有多個算法模塊：定位、感知、車輛規劃控制。
自2017年開源以來，發布了9個版本，從簡單循跡出發，逐步增加支持高速場景自動駕駛、城市場景自動駕駛。隨著技術的發展，平臺里也增加了學術前沿領域的智能新模型，同時平臺系統以及相關基礎軟件也進行了整體性的升級。Apollo 平臺今年發布了6.0版本，主要功能包含：
智能新模型 ：基于語義地圖的規劃模仿學習模型，模仿學習老司機，提升動態避障能力。
安全無人化：支持遠程平行駕駛接口，監測通信設備狀態，壓縮傳輸視頻和音頻信號，保持穩定的通訊連接，接受遠程操作指令，下發規劃控制指令操作車輛；音頻檢測緊急車輛，通過多聲道麥克風捕捉音頻，判斷緊急車輛方位，判斷緊急車輛靠近或遠離。
系統升級 Bazel、Python、C++、GCC、CUDA、PCL、Pytorch、TensorRT 等基礎軟件。
開放新服務，整合 Dreamland 和 Fuel，統一服務入口；整合離散服務，由單個服務到聯動服務。
V2X 車路協同，車路協同升級，首發對象級別的車端感知與路側感知融合特性。
2020年，Apollo 開發者社區已擁有來自全球97個國家，55000多名開發者，涵蓋221多所高校，308多家科技公司，57多家車企。目前，社區累計發布內容超過1200篇，其中開發者貢獻內容60余篇。此外，面向自動駕駛行業開發者的研發產品——Apollo 自動駕駛開發套件（Apollo D-KIT），已為100多家高校、科研機構及行業伙伴提供研發支持。作為全球最大自動駕駛開放平臺，Apollo 擁有生態合作伙伴達210家，幾乎囊括全球主流汽車制造商、一級零部件供應商、芯片公司、傳感器公司、交通集成商、出行企業等，覆蓋從硬件到軟件的完整產業鏈。
截止目前，Apollo 測試車隊規模已達500輛級別，獲得專利數2900件，測試里程總計超過700萬公里，獲得測試牌照總計近200張，其中載人測試牌超過120張。同時，百度還將北京市自動駕駛測試管理聯席小組發布的首批 T4 級別自動駕駛測試牌照收入囊中，成為中國第一家、也是唯一獲得此級別牌照的企業。2020年3月份，全球知名調研機構 NR，將 Apollo 列為全球自動駕駛領域四大“領導者”之一。
Apollo 依靠合作共贏的開放平臺，帶動全球的開發者、汽車制造商、百余家高校，互惠互利，造福人類發展。
項目地址：
https://github.com/xuperchain/
2019年5月，百度基于持續多年在區塊鏈技術與應用領域的研究與探索，推出了完全自主知識產權的區塊鏈底層技術——超級鏈（XuperChain）并正式開源，現已成為國內最具影響力的區塊鏈開源技術之一，其具有四大核心技術亮點，如下：
高度易用：多語言智能合約支持、多語言 sdk+合約模板；詳解全面文檔中心；IDE、瀏覽器、可視化管理工具等；7X24H 技術客服+繁榮生態支持；
超高性能：超級節點技術；鏈內并行技術；存儲、計算可水平擴展；合約 ACL 背書驗簽技術；
高可擴展：動態內核技術保證架構上高可擴展；多引擎架構技術保證核心流程和技術選型可按場景訂制；超級節點技術保證存儲和計算上高可擴展；
高可用性：超級鏈開放網絡多節點長期運行驗證，穩定性≥99.99%；14w 節點廣告聚屏案例生產環境檢驗；
2020年9月，超級鏈成為首個捐贈給開放原子開源基金會的項目；
2020年10月，開放原子開源基金會宣布成立國內首個區塊鏈開源工作組，工作組由百度發起，與浪潮、招商銀行等知名企業共同成立，在開放原子開源基金會指導下進行區塊鏈相關事務的專項管理。
2020年 XuperChain 項目累計獲得 Star 數 1266個，Fork 287次，代碼提交次660次，貢獻者37人，全球開發者使用數量10,000+次，外部代碼貢獻 20%+，版本迭代12次，技術專利發布425篇，社群人數達10,000人。在架構、功能、性能上也有較大的提升：
架構：內核技術 XuperCore 獨立發展，依托動態內核技術，實現廣域場景適用；
功能：落地了國密算法、合約事件、EVM 虛擬機等實用功能；持續完善聯盟場景支持，完成了 XPoA 共識、靜態 P2P 網絡、平行鏈群組技術等技術的落地；
易用性：智能合約語言支持 JAVA、Solidity 等語言；智能合約 SDK 支持跨鏈、可信計算等高級功能；
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同時今年完成了適配 BSN 區塊鏈網絡服務底層，還將全新升級的百度超級鏈內核 XuperCore 作為區塊鏈開源工作組的內核技術。為信浦存證平臺、鏈上巨鹿政務服務、百度文庫、百信銀行、浦發銀行、北京互聯網法院等20余家企業機構及平臺，提供底層技術服務與區塊鏈解決方案。
項目地址：
https://echarts.apache.org/
2020 年，百度繼續深度參與 Apache ECharts 的項目開發及社區建設工作，保持著穩定的發版節奏，并在年底發布了全新重量級的 Apache ECharts 5，在最新版本中，實現了五大模塊、十五項特性的全面升級。此外，經過兩年時間 Apache Way 的學習和開源社區的建設，ECharts 于 2020 年 12 月正式從 Apache 軟件基金會畢業，成為頂級 Apache 項目，也是首個百度捐贈到 Apache 基金會中畢業的項目。
在最新大版本 Apache ECharts 5 中，重點圍繞圖表的敘事能力，在動態敘事、視覺設計、交互能力、開發體驗以及可訪問性等方面做了專項優化升級，幫助開發者更方便地創建具有強大敘事能力的圖表。
動態敘事：敘事功能提供了更簡便的方式以展現數據在時間維度上的發展變化；
視覺設計：根據可視化理論優化設計，提高信息墨水比，讓讀者更專注在重要的數據信息；
交互能力：多狀態設計讓讀者參與交互，交互的豐富性和流暢性使得用戶更深刻理解數據之間的關聯；
開發體驗：默認更強大更好用，讓開發者無需為性能、數據處理等問題分心，更高效地專注在傳遞信息；
可訪問性：無障礙設計讓視覺障礙人士能夠平等了解圖表傳遞的信息。
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隨著產品不斷迭代，以及社區發展上的發力，給 Apache ECharts 帶來了開發者的持續增長。在 npm 上，Apache ECharts 的每周下載量約為25萬，較去年同期增長40%。項目在 Github 的關注數（star）增加到4.4萬，較去年同期增長15%。
為了使產品能夠可持續地健康發展，團隊積極引導開發者參與到社區貢獻中，通過優化開發文檔、建立新手任務、悉心指導 pull request 等方式，降低開發者參與開源共建的門檻，讓更多人能夠加入到社區貢獻中。在2020年，項目新發展5個 Apache Committer，2個 Apache PPMC。在 Github 的累計貢獻者數量超過了百位。
在 ApacheCon 2020上，百度資深研發工程師出席分享了 Apache ECharts 在過去的一年中在產品和社區建設方面取得的進展，也讓更多海外的開發者了解到 ECharts。在許多國外社交平臺上，越來越多的用戶自發地對 ECharts 發表積極評價并向其他人推薦。產品本身的質量成為口碑營銷的有力途徑。
在2021年，Apache ECharts 作為 Apache 軟件基金會的頂級項目，必將以更為成熟、開放的姿態，來迎接新的挑戰和機遇。
項目地址：
https://github.com/apache/incubator-doris
Apache Doris（原百度 Palo）是一款基于大規模并行處理技術的分布式 SQL 數據倉庫，由百度在2017年開源，2018年進入 Apache 孵化器。專門應對高并發、低延時的 Pb 級實時數據倉庫使用場景，全面兼容 MySQL 協議，可以毫秒級針對億萬級數據進行及時的多維分析透視和業務探查。
在2020年，Star 數增長668，Contributor 增長65，在 Apache 社區保持著平均每個季度發布一個大版本，每周發布一個3位版本。4月發布0.12.0版本、11月發布0.13.0版本。今年新增加14個新 feature：
全新的存儲格式 SegmentV2
Spark on Doris
明細模型上的物化視圖功能
支持 ORC 格式數據的導入
動態分區
差集、交集、Grouping Set
大查詢落盤
物化視圖支持 bitmap_union, hll_union 和 count
Spark 導入
RoutineLoad 和 StreamLoad 支持新的數據格式：Json
修改 RoutineLoad
Logstash 插件
支持查詢結果輸出到文件
在 delete 語句中支持謂詞
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目前，Doris 用戶涵蓋字節跳動、美團、小米、京東、微博、快手、貝殼找房、愛奇藝等100+行業優秀企業。
項目地址：
https://teaclave.apache.org/
Apache Teaclave （incubating）是全球首個通用安全計算平臺，為隱私數據計算賦能，讓安全計算更簡單。Teaclave 基于硬件安全能力（Intel SGX），確保敏感數據在可信域外和離岸場景下安全可控的流通和處理，無需擔心隱私數據泄露和濫用。同時，Teaclave 還支持多方參與的聯合計算，打破企業和組織中的數據孤島。Teaclave 于 2019 年 8 月進入 Apache 基金會孵化器，2020 年 10 月，Teaclave 社區正式通過并發布了 0.1.0 版。
2020 年發布首個 Apache Incubator 版本 0.1.0，啟動了對項目的重構計劃，同時對整個項目代碼 和交互的梳理，0.1.0 的發布是項目從誕生到成長的第一步。
在以下幾個方面做了代碼重構和功能特性完善：提供了更完善的函數和數據注冊執行，重新設計的函數的 開發流程，支持兼容 protobuf 的 RPC 定義接口，支持分布式執行服務，支持自定義執行 器，提供更佳完善的文檔，重新設計了錯誤處理機制，完善測試框架和測試用例，實現了更 多的內置函數，支持了更加靈活的遠程證實方式（DCAP），重新設計 RPC 方式等等。
更詳細的修改可以看版本發布文檔。這次發布一共修改了876個源文件，新增了 78,237 行代碼，刪除了 54,846 行代碼，并且在 GitHub issue 上解決了來自社區的102 個問題。詳情可見0.1.0 發布文檔：
https://teaclave.apache.org/blog/2020-10-28-announcing-teaclave-0-1-0-cn/
截止目前，Github 上 Teaclave 項目 star 數1,205個，新增一名 commiter，累計支持廠內多個團隊業務以及數十家外部開源項目，建立了健康、可持續的開源社區和 Teaclave 安全計算生態。
項目地址：
https://github.com/apache/incubator-brpc
Apache brpc（incubating）是一個用來構建高可用和高性能后臺服務的企業品質的 RPC 開發框架，在百度內部應用的非常廣泛，在多個核心業務上都有應用。
自2017年從百度對外開源，2018年成為 Apache 開源基金會孵化項目后，越來越多的公司在使用它，包括愛奇藝，B 站，小米，螞蟻等。同時，也有更多的同學對這個項目作出貢獻。是百度內最常使用的工業級 RPC 框架，有1,000,000+個實例（不包含 client）和上千種多種服務。
“brpc”的含義是“better RPC“。其特性：
囊括百度內部所有 RPC 協議，支持多種第三方協議
模塊化設計，層次清晰，很容易添加自定義協議
全面的服務發現、負載均衡、組合訪問支持
可視化的內置服務和調試工具
性能上領跑目前其他所有 RPC 產品
項目今年新增一名 commiter，累計 star 數11,000個，fork2,700次，發布了0.9.7新版本：內置服務支持火焰圖、增加 gdb bthread 堆棧查看工具、適配 arm64、支持 redis 協議 server、備份請求支持熔斷器。
項目地址：
https://github.com/bfenetworks/bfe
BFE（Beyond Front End），是現代的七層負載均衡和流量轉發引擎。BFE 目前已接入百度大部分流量，每日轉發請求接近1萬億，峰值 QPS 超過1000萬。BFE 于2019年7月正式開源，并獲得了廣泛的關注。
2020年6月24日，BFE 開源項目被 CNCF （Cloud Native Computing Foundation，云原生計算基金會）正式接納為 Sandbox Project。這是百度第一個被 CNCF 接納的開源項目，也是在網絡方向上中國第一個被 CNCF 接納的開源項目。
2020年 BFE 完成7次版本發布。截止12月29日，獲得4,213個 Stars，較2019年12月約增長40%。新增 Contributer 50位。增加多個新的 feature，其中重點功能包括：
項目地址：
https://github.com/baetyl
Baetyl 是 Linux Foundation Edge 旗下的邊緣計算項目，旨在將云計算能力拓展至用戶現場。提供臨時離線、低延時的計算服務，包括設備接入、消息路由、數據遙傳、函數計算、視頻采集、AI 推斷、狀態上報、配置下發等功能。
在2019年9月23日，百度宣布將 BAETYL 捐贈給 Linux 基金會旗下社區，是首個 LF Edge 捐贈項目。BAETYL 名字源自希臘語 βα?τυλο? (baítulos)，字面意思是 House of God，古代指賦予萬物生命的圣石。借此意希望該項目能成為賦予萬物智能的基石，讓 ABC Anywhere。
今年6月 Baetyl 正式發布2.0版本，Baetyl v2提供了一個全新的邊云融合平臺，采用云端管理、邊緣運行的方案，分成邊緣計算框架和云端管理套件兩部分，支持多種部署方式。可在云端管理所有資源，比如節點、應用、配置等，自動部署應用到邊緣節點，滿足各種邊緣計算場景，特別適合新興的強邊緣設備，比如 AI 一體機、5G 路測盒子等。v2 和 v1 版本的主要區別如下：
邊緣和云端框架全部向云原生演化，已支持運行在 K8S 或 K3S 之上。
引入聲明式的設計，通過影子（Report/Desire）實現端云同步（OTA）。
邊緣框架暫不支持進程（native）運行模式，由于運行在 K3S 上，所以整體的資源開銷會有增加。
邊緣框架將來會支持邊緣節點集群。
項目地址：
https://gerrit.akraino.org/r/
IME，Intelligent Mobile Edge，智能移動邊緣，立足 5G，以 AI+視頻為抓手，借助軟硬一體的邊緣計算平臺能力，構建行業解決方案底座，屏蔽產業轉型期的典型問題，通過開放合作和協同創新，支撐企業快速構建各種行業的解決方案，助力產業快速智能化轉型。
IME 項目源自百度 5G 移動邊緣產品，于2019年5月在 Github 開源，并于2019年9月貢獻給 LF Edge Akraino 社區，成為國內首批進入 LF Edge Akraino 并孵化的邊緣計算平臺之一。
目前，IME 已經進入 LF Edge Akraino 第三個正式的版本，正在準備成熟度審核及 Release 4的相關工作，即將成為 Akraino 核心項目。IME 最新版本（V3.0）：
邊緣集群輕量化，在資源有限的邊緣節點能夠使得 IME 組件盡量少得占據計算資源，為業務讓位。
多集群管理，目的是通過多層級的分級自治管理，實現一次部署下發，全量集群實現部署的功能。
多功能自動化交付組件——kube-sitter，旨在把機器設備管理、監控采集、開機環境初始化、軟件包部署管理等主要功能集成于一身，精簡功能滿足輕量化要求。
邊緣節點自治，使得即使邊緣節點在與中心機房斷連甚至中心機房宕機的情況下，也可以確保邊緣節點上的感知算法依舊能正常運轉。
項目地址：
https://github.com/elasticdeeplearning/edl
EDL 是一個基于 Kubernetes 的原生深度學習框架，它支持大規模分布式訓練任務的容錯和彈性縮放。EDL 基于 Kubernetes 優先級的搶占功能，實現了深度學習任務的彈性調度。深度學習模型訓練和具有彈性資源的推理將在云上很常見，諸如 Amazon AWS，百度云之類的云計算資源具有多租戶。
在提出了彈性深度學習（EDL），該方法使在云上進行深度學習模型的訓練和推理變得更加輕松和高效。現在，EDL 是 LF AI 基金會的孵化階段項目。最新版本（0.3.1）：
在訓練過程中通過推理型服務支持彈性訓練，例如知識蒸餾
infernce 服務通過 EDL 中的服務發現自動注冊
計算機視覺和自然語言處理中的知識蒸餾示例
彌漫大B細胞淋巴瘤（DLBCL）是一種具有高度異質性和侵襲性的常見非霍奇金淋巴瘤。以利妥昔單抗、環磷酰胺、多柔比星、長春新堿和潑尼松（R-CHOP）方案為主的一線標準治療方案的應用，改善了大部分患者的生存和預后1，但仍有部分患者面臨疾病難治或復發進展，亟需全新機制的藥物以提高患者緩解率。
核輸出蛋白1（XPO1）介導生長調節蛋白的轉運，在DLBCL疾病進展中起到了重要作用。塞利尼索（希維奧?）是全球首個獲批上市的口服XPO1選擇性核輸出蛋白抑制劑（SINE），以緩慢可逆的方式，特異性阻抑XPO1，發揮抗腫瘤作用。基于其全新獨特的作用機制，塞利尼索治療方案于2020年6月被美國國家綜合癌癥網絡（NCCN）指南推薦用于復發難治性（R/R）DLBCL患者的三線及以上治療；并于2022年4月被中國臨床腫瘤學會（CSCO）淋巴瘤診療指南推薦用于治療至少2次復發/進展的R/R DLBCL。值此之際，醫脈通特邀青島市市立醫院鐘玉萍教授分享塞利尼索治療DLBCL的病例體會并對該病例進行點評！
患者，女，41歲，確診為DLBCL并治療1年余。患者入院前1月余無明顯誘因出現咽部異物感，自行觀察發現由小白點逐漸發展為潰瘍，伴咽痛，吞咽時明顯，一周內體重下降4.5kg，至當地醫院給予頭孢類抗生素輸液后咽痛略減輕。
體格檢查：雙側頸部可觸及多個花生米大小淋巴結，質韌，活動可，有壓痛。張口受限，咽無充血，雙側扁桃體I°腫大，左側扁桃體可見潰瘍，表面灰白色偽膜覆蓋。
血常規及生化：WBC 8.28×109/L，RBC 3.91×1012/L，HGB 122g/L，PLT 195×109/L，CRP28.05mg/L，LDH 170U/L。
免疫組化：CD3（-），CD20（+），CD56（-），TIA-1（-），CD30（-），Ki67（90%+），CD79a（+），GrB（-），CD8（-），CyclinD1（-），CD10（-），BCL2（-），BCL6（+），MUM1（+），c-Myc（10%+），CD79b（+），CD5（-），p53（60-70%+），EBER-ISH（-）。
FISH：IGH/BCL2、BCL6基因重排、IGH//MYC均陰性；TP53突變率52.4%。
PET/CT：口咽雙側壁FDG高代謝灶，SUVmax23.6，左側咽旁間隙及雙側頸部多發高代謝淋巴結，SUVmax8.5，結合病史考慮淋巴瘤累及；左側鼻咽部受累不除外，SUVmax3.4（Deauville評分5分）。
臨床診斷：DLBCL（II期B，年齡調整的國際預后指數[aaIPI]0分，P53陽性）；慢性扁桃體炎。
2020年9月-2021年1月 利妥昔單抗、依托泊苷、潑尼松、長春新堿、環磷酰胺和多柔比星（R-EPOCH）方案，共6個療程；
最佳療效評估為完全緩解（CR）；
2021年4月 行自體造血干細胞移植（ASCT），最佳療效評估達CR，2021年11月疾病復發。
2021年11月 利妥昔單抗聯合來那度胺（R2）方案，共1個療程。
療效評估為疾病進展（PD）。
患者既往經歷2線治療，通過常規化療方案及ASCT獲得CR，但在半年后疾病仍復發進展，出現鼻咽頂后壁及雙側咽隱窩新發淋巴瘤病灶，后線治療方案未能獲得緩解。
塞利尼索聯合利妥昔單抗、吉西他濱、地塞米松和順鉑（R-GDP）方案，共2個療程；
不良反應及相關支持治療：
化療后骨髓抑制期，合并貧血、血小板減少及中性粒細胞缺乏，給予輸紅細胞、血小板支持治療；使用粒細胞集落刺激因子以提升中性粒細胞水平。
治療約8周后，患者出現發熱，合并粒細胞缺乏癥、肺部感染，先后給予抗細菌治療、抗病毒治療、抗真菌治療，同時給予霧化止咳、化痰擴張支氣管等對癥治療，患者體溫好轉，咳嗽減輕，病情好轉后出院。
治療約10周后，復查PET-CT，療效評估為CR。
PET-CT與三線治療前的報告比較，①鼻咽部未見明顯增厚及FDG高代謝灶；②鼻咽頂后壁未見高代謝，雙側咽隱窩對稱性輕度高代謝，SUVmax2.7（原SUVmax11.1）；③雙側口咽壁未見明顯增厚，代謝較前減低，SUVmax2.8（原SUVmax9.2）；④雙側咽旁間隙及雙側頸部未見高代謝淋巴結（原SUVmax5.5）。
該患者為DLBCL早期復發患者，既往接受2線治療及ASCT，獲得短暫的緩解后，疾病進展，患者在后續化療方案中未得到有效緩解，結合患者病史，調整治療方案為塞利尼索聯合R-GDP方案，2個療程后達到CR，療效可觀且不良反應可耐受。
用藥體會：一線治療選擇常規化療方案獲得CR后序貫ASCT是DLBCL患者的常用方案，有助于改善患者預后及生存。但是該患者存在TP53突變，在ASCT治療獲得短暫緩解后7個月便出現疾病復發且存在鼻咽頂后壁及雙側咽隱窩新發淋巴瘤病灶，屬于早期復發的DLBCL。復發后給予R2方案治療效果不理想，結合患者病史及既往用藥情況，需要盡快選擇合適的方案取得疾病的緩解后，進行下一步的CAR-T或者異基因造血干細胞移植以達到較好的生存。我們選擇XPO1抑制劑塞利尼索聯合R-GDP方案治療2個療程后，復查PET-CT，療效評估為CR，在治療過程中藥物安全性良好，患者無惡心嘔吐發生，其他不良反應予以支持治療后患者好轉，下一步預備行CAR-T治療，以期患者持續緩解。
點評：DLBCL是一種來源于成熟B細胞的常見非霍奇金淋巴瘤亞類，目前臨床上最常用的方案為CHOP樣化療方案，具有較高的緩解率1，但部分患者仍易出現耐藥及疾病復發，影響患者預后和生存。對于R/R DLBCL患者，CSCO指南推薦選擇其他與CHOP無交叉耐藥的藥物或個體化方案治療，如XPO-1抑制劑、CAR-T細胞治療等新藥單用或聯合治療亦體現出初步療效2。塞利尼索是全球首個獲批上市的口服選擇性核輸出蛋白抑制劑，通過阻抑XPO1，促使腫瘤抑制蛋白和其他生長調節蛋白的核內儲留和活化，并下調細胞漿內多種致癌蛋白水平，以誘導腫瘤細胞凋亡。塞利尼索在多項臨床研究中表現出良好的抗腫瘤活性及安全性。
2021年美國血液學會（ASH）年會公布了一項塞利尼索聯合R-GDP治療DLBCL的Ib期臨床研究的初步數據，研究共納入18例R/R B細胞淋巴瘤患者接受塞利尼索II期試驗推薦劑量（RP2D）的治療，其中15例為DLBCL患者。研究結果顯示，在DLBCL亞組中，總體緩解率（ORR）為60%3，主要不良事件可逆且可有效管理。基于塞利尼索獨特的作用機制及良好的臨床療效，已被NCCN4、CSCO2等國內外權威指南推薦用于R/R DLBCL的治療，為患者帶來了更好的生存獲益。
鐘玉萍 教授
青島市市立醫院血液科主任，醫學博士，主任醫師，三級教授
青島市高層次引進人才
中國醫師協會血液科醫師分會全國委員
中華醫學會血液學分會漿細胞疾病學組委員
中國醫師協會多發性骨髓瘤專業委員會委員
中國醫藥教育協會專業委員會多發性骨髓瘤專業委員會常務委員
中國老年醫學血液學分會多發性骨髓瘤專業委員會委員
中國中西醫結合學會血液學分會全國委員
中國抗癌協會腫瘤營養與支持治療專業委員會常務委員兼秘書
2004年-2020年在首都醫科大學附屬北京朝陽醫院工作
2012年8月至2013年9月在美國德克薩斯大學安德森癌癥中心淋巴瘤與骨髓瘤系做高級訪問學者
曾先后到梅奧，意大利都靈醫學院和國際骨髓瘤基金會等國際醫療中心進行學習和交流
注：希維奧?為塞利尼索商品名。2021年12月，中國國家藥品監督管理局（NMPA）批準了德琪醫藥的塞利尼索的新藥上市申請，通過與地塞米松聯用，治療既往接受過治療且對至少一種蛋白酶體抑制劑，一種免疫調節劑以及一種抗CD38單抗難治的復發或難治性多發性骨髓瘤（R/R MM）。
2020年6月，美國食品藥品監督管理局（FDA）批準塞利尼索治療二線以上彌漫性大B細胞淋巴瘤（DLBCL）患者；除此之外，塞利尼索還獲得多國批準，用于治療復發難治性DLBCL患者。
以上觀點系專家臨床診斷經驗，文章中所涉及的案例為教學案例且已進行匿名化處理。
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參考文獻：
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