YAP抑制TEAD-NF-κB复合体并抑制透明细胞肾细胞癌的生长

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...

细胞因子通过表观遗传重编程和转录调控驱动记忆样NK细胞亚群的形成

细胞因子通过表观遗传重编程和转录调控驱动记忆样NK细胞亚群的形成

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...

高级胶质瘤预后的神经表观遗传标志

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

基于图神经网络的肺癌表示学习

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 ...

使用多视角自适应加权图卷积网络预测非小细胞肺癌的免疫治疗效果

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...

结合多重先验知识的图神经网络用于多组学数据分析

结合多重先验知识的图神经网络用于多组学数据分析

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...

组蛋白H3K9ac特异性重编程调控食管鳞状细胞癌进展与转移

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...

通过质粒基因疗法修饰肿瘤微环境来增强抗肿瘤免疫

由Guilan Shi、Jody Synowiec、Julie Singh和Richard Heller组成的研究团队在《Cancer Gene Therapy》上发表了一篇题为“Modification of the tumor microenvironment enhances immunity with plasmid gene therapy”的论文。本篇论文的研究背景源于目前肿瘤免疫治疗领域的挑战性问题,如肿瘤细胞逃避免疫监视,尤其是通过MHC-I分子和PD-L1的表达调控,阻碍T细胞的杀伤作用。因此,研究这些分子的上调机制及其应用潜力具有重要的临床意义。 研究背景与动机 肿瘤细胞通常通过干扰MHC介导的抗原呈递和表达抑制性受体如PD-L1来逃避免疫监视。在肿瘤发生和进展过程中,M...

施旺细胞来源的多效蛋白刺激成纤维细胞在丛状神经纤维瘤中过度增殖和胶原沉积

本研究探讨了神经纤维瘤病1型(neurofibromatosis type 1, NF1)相关的丛状神经纤维瘤(plexiform neurofibroma, PNF)中Schwann细胞和成纤维细胞之间的相互作用。研究的背景源于NF1的高发病率,约影响全球1/3000的新生儿,并伴随一系列独特的临床表现。PNF是NF1患者中常见的周围神经鞘瘤,约50%的患者罹患此疾病,并严重影响其生活质量。尽管经过数十年的研究,PNF依然无法治愈。现有的治疗方法主要针对NF1相关的Schwann细胞,并取得了一些临床疗效。然而,许多治疗方法,如选择性MEK抑制剂Selumetinib,仅对部分患者有效,且长期使用会导致耐药性。这促使研究人员将目光转向PNF中的成纤维细胞及其在肿瘤中异常增殖和胶原沉积的作用...

GRIN2A 突变是预测多种癌症中免疫检查点抑制剂受益者的新指标

GRIN2A 突变是多种癌症中免疫检查点抑制剂受益者的分层新指标 背景介绍 免疫检查点抑制剂(ICIs)治疗通过调节细胞毒性T淋巴细胞抗原4(CTLA-4)和程序性细胞死亡(配体)1(PD-(L)1)通路,已经在多种癌症治疗中取得了革命性进展。然而,尽管ICIs疗效显著,不同肿瘤患者之间的临床反应仍存在显著差异。因此,识别预测ICI反应的可靠生物标志物对于开发更精准的治疗干预措施是迫在眉睫的。在现今的研究中,已有多种生物标志物被联系到ICI反应,包括免疫检查点水平、肿瘤突变负荷(TMB)、非整倍性评分、插入缺失变异和单核苷酸变异(SNV)新抗原负荷、微卫星不稳定性、淋巴细胞浸润、特定基因突变和拷贝数变异(CNA)。但是,这些生物标志物在实际应用中仍有局限性。 N-甲基-D-天冬氨酸受体(NM...