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综述:宫颈癌中的肿瘤免疫微环境:不同组织学亚型特有的免疫特征及其治疗意义
宫颈癌免疫微环境异质性及其临床意义。HPV感染相关组织学亚型(SCC、ADC等)通过单细胞与空间转录组学揭示免疫细胞(TILs、巨噬细胞、树突状细胞)组成、基质重塑及代谢调控(色氨酸代谢)的时空异质性,影响免疫逃逸与治疗应答。
来源:Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Cancer
时间:2026-04-03
一种具有可调硬度的3D打印纳米工程生物粘合剂,用于揭示电机械疗法辅助下的心脏微环境特性
多功心脏补片开发与心肌修复研究
来源:Biomaterials
自增强的纳米医学通过重新编程氧化还原代谢来触发结肠癌中的免疫原性铁死亡:多组学研究确定AMPD3是一种新的调控因子
通过整合MnO₂和 ferritin的纳米平台FeBMnDC NPs协同释放DHA和Ce6,利用光热和化学动力学放大ROS并耗竭GSH,诱导免疫原性铁死亡,显著增强结肠癌治疗疗效。
白血病微环境中BMP-介导的细胞粘附与分化信号通路失调:生物材料揭示的机制与转化潜力
急性髓系白血病(AML)患者的骨髓微环境富含骨形态发生蛋白(BMPs),但BMPs对间充质干细胞(MSC)的具体影响尚不清楚。本研究利用生物仿生细胞外基质材料模拟白血病微环境,探究了基质结合型BMPs/TGFβ1对AML患者来源MSC的调控作用。结果首次证明,AML微环境中的MSC表现出持续性的p-Smad信号激活、细胞粘附功能受损以及向成骨、成软骨和成脂谱系分化能力缺陷,这些异常与BMP受体(BMPR)和整合素之间的交互作用失调密切相关,为靶向ALK5和整合素β链的AML治疗新策略开辟了道路。
综述:异质性肿瘤微环境——成釉细胞瘤侵袭性表型的标志
本综述系统阐述了成釉细胞瘤侵袭性生长的核心在于其复杂的异质性肿瘤微环境(TME)。文章深入剖析了肿瘤细胞、癌症相关成纤维细胞(CAF)、间充质干细胞、内皮细胞及免疫细胞如何与细胞外基质(ECM)、缺氧微环境等非细胞成分相互作用,共同驱动肿瘤的局部侵袭、骨吸收和复发。文中详细讨论了MAPK、Hedgehog、Wnt/β-连环蛋白等关键信号通路的异常激活,及其对基质降解酶(如MMPs)、血管生成(如VEGF)和骨代谢(如RANKL/OPG轴)的调控作用,并基于此提出了多种潜在靶向治疗策略。
来源:Cancer Letters
Miniature5基因的自然变异会影响玉米线粒体nad1基因的剪接过程以及种子的发育
玉米籽粒大小由Mn5基因编码的线粒体靶向PPR蛋白决定,其Val109位点突变影响 nad1 intron1剪接,导致呼吸复合体活性降低和线粒体结构异常。该突变与籽粒变小相关,且通过招募maturases和PPR蛋白形成剪接复合体,自然变异Mn5为高产育种提供新靶点。
来源:Journal of Genetics and Genomics
在帕金森病(PD)和多系统萎缩(MSA)中,淋巴系统的功能障碍及自由水代谢的病理变化分别发挥着关键作用,这些机制为疾病的诊断提供了依据。具体而言,这两种疾病的病理过程存在显著差异,这使得临床医生能够通过细致的鉴别诊断来区分这两种疾病
帕金森病(PD)与多重系统萎缩(MSA)通过评估胶质清除功能(DTI-ALPS指数、脑脊膜体积)和自由水(FW)分布差异实现鉴别诊断。研究发现PD患者FW呈皮质/中线分布且与胶质功能损伤空间耦合,而MSA表现为小脑局灶性FW累积且无耦合。整合影像与临床指标模型诊断效能达0.994。
来源:Movement Disorders
Mosperafenib是一种新型的BRAF抑制剂,能够突破BRAF基因突变带来的治疗困境,并在BRAF突变的结直肠癌模型中展现出强大的临床前疗效。 现已上市可供购买
新一代BRAF抑制剂mosperafenib在携带BRAF V600E突变的转移性结直肠癌模型中显示单药活性优于encorafenib/cetuximab组合,与cetuximab及FOLFOX联用可产生协同抗肿瘤效应,且无ERK过度激活风险,为临床转化提供强有力预临床证据。
来源:Molecular Cancer Therapeutics
mFOLFOX6联合卡瑞利珠单抗与阿帕替尼新辅助治疗局部晚期结肠癌的疗效与时空多组学生物标志物探索
为评估新型联合疗法在局部晚期结肠癌新辅助治疗中的效果并探索疗效预测标志物,研究者开展了一项单臂II期临床试验。研究结果显示,mFOLFOX6联合camrelizumab(卡瑞利珠单抗)与apatinib(阿帕替尼)的方案取得了较高的病理缓解率(TRG 2-4率达81.8%)和病理完全缓解(pCR)率(45.5%),且随访期间复发率低。时空多组学分析提示组织驻留巨噬细胞等是潜在预测标志物,为优化结肠癌治疗策略提供了新思路。
来源:npj Precision Oncology
基于多模态AI模型与标志基因的肝细胞癌早期检测新策略
本研究致力于解决早期肝细胞癌(eHCC)与癌前高级别不典型增生结节(HGDN)鉴别诊断的临床难题。研究人员开发了一种多尺度深度学习模型(TMC-net)整合病理图像与转录组学数据,筛选出四个标志基因并构建了多模态分类模型。该模型在内外测试集上分别取得了0.8875和0.9500的AUROC,显著提升了诊断准确性,其学到的特征不仅与临床诊断标准一致,并能辅助初级病理医师,为eHCC的辅助诊断提供了优化的AI解决方案。
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