癌症免疫学 乳酸-SREBP2信号轴驱动的耐受性树突状细胞成熟及其癌症进展促进作用 背景介绍 在癌症中，常规树突状细胞（DCs）是反肿瘤免疫的关键介导者。然而，癌症发展出了使DCs在肿瘤微环境（TME）中失效的机制，这些机制尚未完全理解。本研究识别了CD63作为特异性表面标志物，揭示了成熟的调节性树突状细胞（mregDCs）迁移到肿瘤引流淋巴结组织并抑制DC抗原交叉呈递，同时促进辅助性T细胞2型（Th2）及调节性T细胞（Tregs）的分化。转录和代谢研究表明，mregDCs的功能依赖于甲羟戊酸（MVA）生物合成途径及其主导转录因子SREBP2。研究发现黑色素瘤来源的乳酸在肿瘤DCs中激活SREBP2，推动了mregDCs的形成。通过DCs特异性基因沉默和药理学抑制SREBP2，促进了抗肿瘤C...
MAIT细胞监测肠道菌群失调并在结肠炎中保护宿主 研究背景 随着关于肠道与宿主健康关系的研究不断深化，肠道微生物组的变化与多种人类疾病紧密相关，尤其是肠道炎症性疾病（IBD）。目前，人们已经认识到在稳态条件下，宿主通过控制关键营养物质的可用性，促进益生菌的生长并限制有害细菌的扩张。然而，关于宿主如何监测并响应肠道微生物组变化，还不完全清楚。最近的研究将目光聚焦到粘膜相关不变T（MAIT）细胞上，它们能够侦测微生物代谢物并在肠道炎症中起到保护作用。 研究来源 该研究由Yara El Morr，Mariela Fürstenheim等人完成，隶属于Institut Curie, PSL University, Inserm U932, Immunity and Cancer, Paris等科研机...
TGF-β1在纤维化进展中的研究：一种针对结合蛋白抗体的探索 研究背景 纤维化是众多疾病（如慢性肾病、非酒精性脂肪肝炎和特发性肺纤维化）预后不良的主因。尽管医学需求巨大，但直接靶向纤维化进展一直面临挑战。其中，转化生长因子-β（TGF-β）途径是推动纤维化的核心分子机制之一，在肺、肝和肾纤维化中的潜在有效性已被多项前期临床研究所证实。然而，安全靶向TGF-β途径一直具有挑战性。目前，靶向所有三种同源的TGF-β生长因子（TGF-β1，TGF-β2和TGF-β3）或其共有受体的抗体或激酶抑制剂，已在啮齿动物和灵长类模型中出现严重心血管瓣膜病变，导致了该领域临床研究剂量的调整和进一步发展的限制。尽管如此，靶向TGF-β途径仍然具有潜力，随后一代治疗方法集中在更具选择性的策略上，以减少安全顾虑。 ...
YAP抑制TEAD-NF-κB复合体并抑制透明细胞肾细胞癌的生长 研究背景 常规认知中，Hippo信号通路通过磷酸化转录辅助因子YAP将其留在细胞质中从而抑制YAP-TEAD转录复合物的形成，发挥着抑制肿瘤生长的作用。但是，来自新乡医学院、山东大学齐鲁医院等机构的研究者们发现，在清细胞肾细胞癌（CCRCC）中，YAP扮演了抑制肿瘤的角色。这项研究意味着通过激活YAP可能成为治疗患者的新策略。该研究由Zhongbo Li和Peng Su等人共同完成，于2024年7月2日发表在Science Signaling杂志上。 研究方法与发现 研究者在细胞培养、异种移植和患者源试验模型中发现，抑制上游Hippo通路激酶MST1和MST2或表达一个持续活性的YAP突变体阻碍了CCRCC增殖，降低了由转录因...
在当今科学技术飞速发展的背景下，自然杀伤（NK）细胞的免疫疗法因其在抗击肿瘤和病毒感染中的潜在优势而引起科学界的广泛关注。尤其是记忆样NK细胞的发现，为NK细胞作为抗癌疗法带来新的希望。NK细胞的激活与其记忆功能之间的分子机制尚未完全阐明，这为研究者提供了新的挑战。 本项研究由Jennifer A. Foltz等人于2024年6月28日在《Science Immunology》期刊上发表，题为“Cytokines drive the formation of memory-like NK cell subsets via epigenetic rewiring and transcriptional regulation”。研究团队来自美国圣路易斯华盛顿大学医学院及其附属研究所。 这项研究探...
高级别胶质瘤中的神经上皮遗传标志与预后研究 背景与研究动机 高级别胶质瘤（glioma）是一种恶性程度极高的脑肿瘤，患者预后通常较差。先前的临床前模型研究表明，神经和肿瘤细胞之间的相互作用推动了肿瘤的生长，但在临床中验证这种机制仍然有限。为了解高级别胶质瘤的分子机制，研究人员提出了一种基于表观遗传学的神经标志（neural signature）用于预测患者生存期。通过分析中央神经系统（CNS）肿瘤的表观遗传学特征，研究人员希望识别出在临床上具有重要意义的子类。 研究来源 这篇文章由Richard Drexler等人撰写，他们分别来自德国汉堡大学医学中心、斯坦福大学等多个不同的研究机构。文章于2024年6月发表在《Nature Medicine》上。 研究流程与方法 研究流程 研究包含多个步骤...
基于图神经网络的肺癌表示学习 背景介绍 随着数字病理学的快速发展，基于图像的诊断系统在精确病理诊断中变得越来越重要。这些系统依赖于用于全切片图像（Whole Slide Images, WSIs）上的多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）技术。然而，如何有效表示WSIs仍然是一个亟需解决的问题。深度神经网络的出现使得视觉计算取得了突破性进展，但面对每个WSI中庞大的像素量，现有的神经网络方法仍面临巨大挑战。近年来，一些研究已经探索了基于图的模型，以期在嵌入和表示WSIs的过程中捕捉图像中的复杂关系。 文章来源 本文的研究由以下作者完成：Rukhma Aftab, Yan Qiang, Juanjuan Zhao, Zia Urrehman和Zijuan ...
非小细胞肺癌的免疫疗法疗效预测：多视角自适应加权图卷积网络研究报告 背景介绍 肺癌是一种具有极高发病率和较差预后效果的恶性肿瘤，长期以来其致命率居高不下。在所有的肺癌患者中，非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer，简称NSCLC）约占85%。作为一种新兴的治疗手段，肿瘤免疫疗法为癌症患者提供了新的治疗思路。然而，免疫疗法费用高昂，且仅有约20%到50%的患者能够通过免疫疗法获得满意的疗效。此外，在治疗过程中，免疫性肺炎和肝炎等副作用可能发生。因此，在患者接受免疫疗法治疗前预测其疗效具有重要意义。 近年来，以机器学习为基础的放射组学在预测NSCLC免疫疗法的疗效方面表现出潜力。放射组学特征已经被证明为有效预测免疫疗法疗效的代理标志物。然而，大多数研究仅考虑了个体患者...
医学多组学数据分析中的多重先验知识图神经网络 背景介绍 精确医学是未来医疗保健的重要领域，因为它为患者提供个性化的治疗方案，从而改善治疗效果并降低成本。例如，由于乳腺癌患者存在复杂的临床、病理和分子特征，相同的治疗可能表现出不同的效果。随着生物医学技术的高速发展，疾病的表征可以通过多组学数据来实现。多组学方法相较单组学方法能够在多个数据间捕捉一致和互补的信息，从而建立更加准确和深入的模型。例如，癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）提供了包括mRNA表达、DNA甲基化和拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）在内的多组学数据。因此，在精确医学的各类任务中引入多组学数据变得必要，这些任务包括药物反应预测、基因发现和生存分析等。 作...
关于组蛋白H3赖氨酸9位乙酰化（H3K9ac）特异性重编程在食管鳞状细胞癌（ESCC）进展与转移中的作用机制 背景介绍 食管癌是全球范围内最为普遍和侵袭性的恶性肿瘤之一，每年导致超过50万癌症相关死亡病例，位列癌症致死原因第六位。食管鳞状细胞癌（ESCC）占所有食管癌病例的近90%，主要影响东亚和非洲地区的人群。尽管近几十年在治疗上取得了显著进展，ESCC的总体5年生存率仍低于20%，这主要源于ESCC早期症状不明显、多数患者在确诊时已是局部晚期或存在区域性淋巴结转移，容易导致肿瘤病灶复发或远处转移，最终致病。 目前已知大多数人类癌症是由基因突变和表观遗传改变共同作用的结果，包括DNA甲基化和组蛋白翻译后修饰（PTMs）。ESCC的基因组异常已被广泛研究，但缺乏驱动突变，因此基因组指导的治疗...