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诱导休眠的 3D 工程基质揭示了......
尽管进行了局部和全身治疗，实体癌仍经常复发并出现远处转移。细胞休眠已被确定为导致晚期复发的耐药性的重要机制。因此，看似无病的患者出现不可见的、微小残留癌症复发需要适合药物发现的体外休眠细胞模型。在这里，我们探索了休眠诱导的 3D 工程基质，这些基质产生机械限制并诱导癌细胞生长停滞和化疗存活。我们通过 P-ERK 低：P-p38 高休眠信号比以及 Ki67 − 表达来表征单细胞的休眠表型。作为潜在机制，我们确定了四个半 LIM 结构域 2 (FHL2) 蛋白的硬度依赖性核定位，导致 p53 独立的高 p21 Cip1/Waf1 核表达，这在小鼠和人类组织中得到了验证。休眠诱导基质中的细胞在 FHL2 下调后对化疗变得敏感，这暗示了其具有抗药性作用。因此，我们基于生物材料的方法将能够系统地筛选出以前未发现的适合根除可能复发的休眠癌细胞的化合物。
癌症中的细胞休眠：机制和潜在...
癌症是全球范围内导致疾病相关死亡的主要原因。耐药性是抗癌治疗失败的主要原因之一。抗癌药物耐药性有许多潜在机制，包括遗传/表观遗传修饰、微环境因素和肿瘤异质性。在目前的情况下，研究人员专注于这些新机制和应对策略。最近，研究人员已经认识到癌症由于抗癌药物耐药性、肿瘤复发和进展而进入休眠状态的能力。目前，癌症休眠分为“肿瘤块休眠”和“细胞休眠”。肿瘤块休眠代表在血液供应和免疫反应的控制下细胞增殖与细胞死亡之间的平衡。细胞休眠表示细胞处于静止状态，其特征是自噬、应激耐受信号、微环境线索和表观遗传修饰。癌症休眠被认为是癌症患者原发性或远端复发性肿瘤形成和临床预后不良的根源。尽管缺乏可靠的细胞休眠模型，但许多研究已经阐明了细胞休眠调控的机制。更好地了解癌症休眠的生物学对于开发有效的抗癌治疗策略至关重要。在这篇综述中，我们总结了细胞休眠的特征和调控机制，介绍了几种针对细胞休眠的潜在策略，并讨论了未来的前景。
新闻稿唤醒“休眠”细胞对抗癌症
十年前，小分子靶向疗法的出现彻底改变了转移性黑色素瘤的治疗，前提是肿瘤携带对这些治疗有反应的突变。然而，尽管大多数患者都表现出显著的初始反应，但即使在最初反应惊人之后，大多数患者还是会出现复发。这些复发是由于“休眠”的持续性细胞对治疗没有反应。日内瓦大学 (UNIGE) 和日内瓦大学医院 (HUG) 的研究小组表明，这些细胞缺乏一种名为 HuR 的蛋白质表达。通过揭示这种表达不足的机制并使用酶抑制剂对其进行靶向治疗，该团队成功降低了所有黑色素瘤细胞的治疗耐药性。这些结果发表在《生化与生物物理研究通讯》上，为治疗转移性黑色素瘤和其他类型实体癌开辟了新的途径。
内部邪恶：通过休眠硬件Trojans的机器学习后门
摘要 - 后门对机器学习构成了严重威胁，因为它们会损害安全系统的完整性，例如自动驾驶汽车。虽然已经提出了不同的防御来解决这一威胁，但他们都依靠这样的假设：硬件加速器执行学习模型是信任的。本文挑战了这一假设，并研究了完全存在于这样的加速器中的后门攻击。在硬件之外，学习模型和软件都没有被操纵，以使当前的防御能力失败。作为硬件加速器上的内存有限，我们使用的最小后门仅通过几个模型参数偏离原始模型。为了安装后门，我们开发了一个硬件特洛伊木马，该木马会处于休眠状态，直到在现场部署后对其进行编程。可以使用最小的后门来配置特洛伊木马，并仅在处理目标模型时执行参数替换。我们通过将硬件特洛伊木马植入商用机器学习加速器中，并用最小的后门来证明攻击的可行性，以使其对交通符号识别系统进行编程。后门仅影响30个模型参数（0.069％），后门触发器覆盖了输入图像的6.25％，但是一旦输入包含后门触发器，它就可以可靠地操纵识别。我们的攻击仅将加速器的电路大小扩大了0.24％，并且不会增加运行时，几乎不可能进行检测。鉴于分布式硬件制造过程，我们的工作指出了机器学习中的新威胁，该威胁目前避免了安全机制。索引术语 - 硬件木马，机器学习后门。
二甲双胍激活 AMPK 促进休眠 ER+ 乳腺癌细胞存活
此预印本的版权所有者于 2020 年 1 月 28 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.01.21.914382 doi: bioRxiv preprint
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肿瘤休眠与神经母细胞瘤的预后预测和肿瘤免疫密切相关
神经母细胞瘤（NB）是童年时期最常见，最致命的实体瘤，其特征是从自发性回归到无情进展的异质行为（1）。尽管早期诊断和新的治疗方法，但NB复发仍然是该领域最大的临床挑战之一，并对生存产生了不利影响（2）。在大量的NB儿童中，遥远的转移发生了多年甚至数十年的潜伏期。在50％以上的病例中发生复发，5年生存率小于40％（3）。许多生物标志物已向医师提供有关NB的治疗和预后的指导，包括国际神经母细胞瘤分期系统（INSS）阶段，MYCN（N-MYC，骨髓细胞膜症癌），诊断年龄，诊断年龄，组织学类别，分化等级，差异，Karyorrhexis Inderex（Mkaryorrhexis Inder）（Mkaryorrhexis）（Mkiy）（Mkiy）（Mki）和pna。但是，这些生物标志物都无法准确预测复发（4,5）。尽管在强化多模式治疗方面取得了进展，但大多数高风险NB诊断时会出现广泛转移性疾病，并且在治疗后最初或最终对常规疗法反应，长期生存率小于50％（3）。免疫疗法可以大大提高癌症患者的存活率，而
乳腺癌播散性肿瘤细胞和休眠的临床和生物学方面
检测和治疗方面的进步大大提高了早期乳腺癌患者的生存率。然而，远处复发会导致高死亡率，通常被认为是无法治愈的。癌症通过循环肿瘤细胞 (CTC) 传播，多达 75% 的乳腺癌患者在诊断时可能存在微转移，而转移性复发通常发生在治疗后数年到数十年。在临床潜伏期，播散性肿瘤细胞 (DTC) 可以在远处进入细胞周期停滞或休眠状态，很可能无法被免疫检测和治疗。虽然这是一个挑战，但它也可以看作是一个绝佳的机会，可以在休眠 DTC 转化为致命的大转移病变之前及时将其靶向。在这里，我们回顾并讨论了我们在乳腺癌 DTC 和休眠生物学方面的进展。我们对这些特征的机制洞察取得了长足进步，从而确定了可能的靶向策略，但将它们整合到临床试验设计中仍不确定。结合微创液体活检和合理设计的辅助疗法，针对增殖和休眠肿瘤细胞，可能有助于应对当前的挑战并提高精准癌症治疗。
一个随机人群模型，用于癌细胞休眠对治疗成功的影响
摘要。逃避治疗以及随后的疾病进展 - 是当前肿瘤学的主要挑战。在这种情况下的重要作用似乎是由各种形式的癌细胞杂草扮演的。例如，在短时间内，治疗引起的休眠可能会给积极的治疗方法（例如化学疗法和长期休眠）造成严重的障碍，即使在最初成功治疗后很多年，也可能导致复发和转移。潜在的休眠相关机制是复杂且高度多样的，因此，对休眠状态的基本模式的分析甚至需要抽象和理想化，以及相关特定方案的识别。在本文中，我们关注的是，单个癌细胞可以自发地和治疗的响应以及相对短的时间跨度均可转移和从休眠状态转移。我们基于基于随机剂的相互作用的数学“玩具模型”，用于涉及单个短期休眠的癌细胞种群的动力学，并允许一系列（多药）治疗方案。我们的分析表明，在我们理想化的模型中，即使是一小少数的休眠细胞群体也可能导致经典（以及在没有休眠成功）的单药治疗下的治疗失败。我们进一步研究了多种多种药物方案（以特定方式操纵休眠癌细胞）的有效性，并根据人群中存在的休眠机制的类型和参数为设计（多）药物治疗方案的设计提供了一些基本规则。
细胞和发育生物学休眠，静止和育育的年度审查：储蓄占用
地球上的生活一直面临着众多的挑战，而一种或另一种方式一直胜利。从大规模灭绝到更多的每日困境，可以找到食物，到处都是不可预测的。生命形式对不断变化的环境的适应性是赋予生活稳健性的关键。适应性已成为由可遗传的遗传变化介导的达尔文进化论的代名词。极端基因的观点虽然具有核心意义，但有时使我们对这个细胞作为一个自我调节实体的欣赏，并告知了遗传数据。为适应性提供动力的基本要素是调节细胞生长的能力。在这篇综述中，我们提供了跨越物种，组织和调节机制的广泛概述。我们旨在强调这些现象及其分子调节因子的共同点和差异。最后，我们策划了开放的问题和领域以进行进一步探索。