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World File Search System癌细胞
利用功能基因组学和人工智能对人类癌细胞进行逆向工程
我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是：“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要，是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步，但一旦疾病扩散到远处器官，患者的治疗进展就非常有限。正因为如此，我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了，因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用，但无法让我们到达最后的顶峰，即转移性癌症的治愈。在我看来，其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据，以制定真正个性化的策略，以对个体患者进行癌症逆向工程。因此，本书的目标是让读者相信这是可能的，至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是，我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时，其他人也在努力开发类似的方法，利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用，因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家，我不会在这里讨论这些方法，因为它们可以在其他出版物中找到。
用于靶向癌细胞的药物偶联物的 Affibody 分子的选择和表征
摘要................................................................................................................................................................ 2
AI 预测的 mTOR 抑制剂可减少癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命
摘要：雷帕霉素 (mTOR) 激酶的机制靶点是促进健康和延长寿命的首要药物靶点之一。除雷帕霉素外，只有少数其他 mTOR 抑制剂被开发出来并被证明能够减缓衰老。我们使用机器学习来预测针对 mTOR 的新型小分子。我们选择了一种小分子 TKA001，基于对高靶向概率、低毒性、良好的物理化学性质和更好的 ADMET 特征的计算机预测。我们通过分子对接和分子动力学对 TKA001 结合进行了计算机建模。TKA001 在体外可有效抑制 TOR 复合物 1 和 2 信号传导。此外，TKA001 在体外可抑制人类癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命，这表明 TKA001 能够在体内减缓衰老。
新型 Siglec-15-Sia 轴抑制剂通过靶向 miR-6715b-3p 和致癌基因导致结直肠癌细胞死亡
Siglecs 是众所周知的癌症免疫治疗靶点。目前的检查点抑制剂疗效有限，因此需要针对 Siglec-15 等靶点的新型疗法。目前，针对 Siglec-15 的小分子抑制剂尚未与涉及 CRC 进展的 microRNA 的特征性调控机制一起进行探索。因此，体外阐明了针对 Siglec-15 的小分子抑制剂，并研究了 microRNA 介导的抑制剂作用。我们的研究结果表明，SHG-8 分子对细胞活力、迁移和菌落形成具有显着的细胞毒性，IC 50 值约为 20µM。SHG-8 暴露在体外诱导 SW480 CRC 细胞晚期凋亡。值得注意的是，miR-6715b-3p 是高通量测序中上调最多的 miRNA，这也通过 RT-qPCR 进行了验证。 MiR-6715b-3p 可能调节 PTTG1IP，这是一种潜在的致癌基因，已通过 RT-qPCR 和计算机模拟分析进行了验证。此外，分子对接研究显示 SHG-8 与 Siglec-15 结合口袋相互作用，结合亲和力为 -5.4 kcal/mol，突出了其作为小分子抑制剂的作用。重要的是，Siglec-15 和 PD-L1 在相互排斥的癌细胞群中表达，表明与 PD-L1 拮抗剂联合治疗的潜力。
YM155 适应的癌细胞系揭示药物
摘要：Survivin 是一种药物靶点，其抑制剂 YM155 是一种主要用于治疗高危神经母细胞瘤的候选药物。神经母细胞瘤细胞系 UKF-NB-3 的一个 YM155 适应亚系的研究结果表明，ABCB1（介导 YM155 外排）水平升高、SLC35F2（介导 YM155 摄取）水平降低、Survivin 水平降低和 TP53 突变表明 YM155 耐药。在此，对另外 10 个 YM155 适应 UKF-NB-3 亚系的研究仅证实了 ABCB1 和 SLC35F2 的作用。然而，细胞 ABCB1 和 SLC35F2 水平并不表明 YM155 幼稚细胞对 YM155 敏感，如来自癌症治疗反应门户 (CTRP) 和癌症药物敏感性基因组学 (GDSC) 数据库的药物反应数据所示。此外，耐药亚系具有显著的异质性。只有七个亚系产生了靶向耐药性，这表现为对 RNAi 介导的 survivin 耗竭的耐药性。这些亚系对其他抗癌药物的反应也各不相同。总之，内在异质性有限的癌细胞群在治疗后会形成各种耐药表型。因此，个性化治疗需要监测癌细胞在治疗后的演变。此外，生物标志物可以在获得性耐药环境中指示耐药性的形成，即使在内在耐药环境中无法预测。
在乳腺癌细胞中雌激素受体靶向疗法中miR-33a表达的体外研究
在供应链级别上的合作是确保设计服务符合客户需求的关键，同时也要确保这些服务顺利提供（Morgan-Thomas，2016; Pilon和Hadjielias，2017; 2017; Ruiz-Alba等人，2019AB; Johansson et al。指的是制造业中的服务，服务不是一个新的研究领域，但它仍然缺乏就其定义，理论背景和影响的共识（Pinillos等，2022）。Furthermore, because most of the servitization research has been focused on the focal manufacturing firm, an examination of the servitization literature shows a limited understanding of the role of inter-firm relationships and supply chain collaboration (SCC) (Bikfalvi et al., 2013; Finne and Holmström, 2013; Xu et al, 2020; Galvani and Bocconcelli, 2022).试图阐明这一差距，这项调查着重于SCC对服务的影响。
使用有效的代谢抑制剂Orozco-Moreno，M。靶向前列腺癌细胞中异常的溶解和岩藻糖基化。 Visser，Eline A。； hodgso
1纽卡斯尔大学癌症中心，纽卡斯尔大学生物科学研究所，中央大道，纽卡斯尔 - 泰恩，泰恩河畔纽卡斯尔和佩戴NE1 3BZ，英国，2合成有机化学，分子与材料研究所，Radboud University nijmegen，Nijmegen，Nijmegeld 1，Toernooiveld 1，Toernooiveld 1，Toernooiveld 1，nijmegen，Nijmegen，Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，netherland，代谢组学，莱顿大学医学中心，Albinusdreef 2，2333 Za Leiden，荷兰，4个Glycotherapeutics B.V.肌肉骨骼研究，肿瘤学和代谢系，Sheffinfiled大学，医学院，Beech Hill Rd，Beech Hill Rd，Sheffiffiffiffiffiffiffiffiard，约克郡S10 2RX，英国，7生物分子化学研究所，分子和材料研究所，Radboud Universit
CENPF（+）癌细胞促进早期TP53突变体肺腺癌的恶性进展
以小结节（IA阶段）为特征的早期肺腺癌（LUAD）的预防和精确治疗仍然对临床医生来说是一个重大挑战，这在很大程度上是由于对对不稳定性腺癌的预旧植物范围内的致癌机制的有限理解。我们的研究强调了由TP53突变驱动的癌细胞表现出高表达的癌细胞（CENPF）的关键作用，在TP53突变驱动的过程中，在从质量研究到侵入性LUAD的过渡期间，这些突变变得越来越普遍。从生物学上讲，癌细胞（CENPF +）表现出强大的增殖和类似茎状的能力，从而推动了早期LUAD的恶性进展。在临床上，组织中针对CENPF的自身抗体和组织中的癌细胞（CENPF +）升高与早期LUAD的进展呈正相关，尤其是在IA阶段的早期LUAD的进展。我们的发现表明，癌细胞（CENPF +）在策划Luad的恶性进化中起着核心作用，并具有作为早期检测和治疗疾病的新生物标志物的潜力。
完全人类的单克隆抗体靶向大肠癌细胞上激活的ADAM10
*相应的作者。sahan@mskcc.org（N。Saha），nikolovd@mskcc.org（d.b.Nikolov）。信用撰稿人贡献声明Nayanendu Saha：概念化，方法论，调查，验证，写作 - 审查和编辑。du-san Baek：方法，调查，数据策划，验证。Rachelle P. Mendoza：资源，数据策划，调查。Dorothea Robev：调查，方法论。Yan Xu：调查，方法论。 Yehuda Goldgur：方法，软件，验证。 M. Jason de la Cruz：资源，数据策划。 Elisa de Stanchina：监督，方法论，调查。 Peter W. Janes：正式分析。 Kai Xu：方法，软件，验证。 Dimiter S. Dimitrov：监督，正式分析，资金获取。 Dimitar B. Nikolov：正式分析，资金获取，写作 - 原始草案，监督，项目管理，验证。Yan Xu：调查，方法论。Yehuda Goldgur：方法，软件，验证。M. Jason de la Cruz：资源，数据策划。Elisa de Stanchina：监督，方法论，调查。Peter W. Janes：正式分析。Kai Xu：方法，软件，验证。 Dimiter S. Dimitrov：监督，正式分析，资金获取。 Dimitar B. Nikolov：正式分析，资金获取，写作 - 原始草案，监督，项目管理，验证。Kai Xu：方法，软件，验证。Dimiter S. Dimitrov：监督，正式分析，资金获取。Dimitar B. Nikolov：正式分析，资金获取，写作 - 原始草案，监督，项目管理，验证。
自适应进化：细菌和癌细胞如何生存...
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