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评估小胶质细胞发育和胎儿编程的体外模型：一篇评论
本综述评估了用于研究怀孕期间母体影响如何影响后代小胶质细胞（中枢神经系统的免疫细胞）发育的体外模型。所研究的模型包括原代小胶质细胞培养物、小胶质细胞系、iPSC 衍生的小胶质细胞、PBMC 诱导的小胶质细胞样细胞、源自 iPSC 的 3D 脑器官和霍夫鲍尔细胞。我们将评估每种模型复制发育大脑体内环境的能力，重点关注其优势、局限性和实际挑战。重点介绍了可扩展性、遗传和表观遗传保真度以及生理相关性等关键因素。小胶质细胞系具有高度可扩展性，但缺乏遗传和表观遗传保真度。iPSC 衍生的小胶质细胞提供中等的生理相关性和患者特异性遗传见解，但面临着重编程固有的操作和表观遗传挑战。源自 iPSC 的 3D 脑类器官为研究复杂的神经发育过程提供了先进的平台，但需要大量资源和技术专长。霍夫鲍尔细胞是位于胎盘中的胎儿巨噬细胞，与小胶质细胞具有共同的发育起源，它们独特地暴露于产前母体因素，并且根据胎儿屏障成熟度表现出不同的表观遗传保真度。这使得它们特别适用于探索母体对小胶质细胞发育胎儿编程的影响。该综述的结论是，没有一个模型能够全面捕捉母体对小胶质细胞发育的所有方面的影响，但它提供了根据特定研究目标和实验限制选择最合适模型的指导。
编程的细胞死亡配体2：癌症的新见解
免疫疗法已彻底改变了癌症治疗，抗PD-1/PD-L1轴治疗表现出各种肿瘤类型的显着临床效率。但是，应该注意的是，这种疗法对于所有PD-L1阳性患者而言并不普遍有效，强调需要加快对PD-1的第二个配体（称为程序性细胞死亡受体配体2（PD-L2））进行加快研究。作为免疫检查点分子，PD-L2与患者的预后有关，并且在癌细胞免疫逃生中起关键作用。对PD-L2表达的调节过程的深入了解可能会使患者从抗PD-1免疫疗法中分层。我们的综述着重于探索不同肿瘤中的PD-L2表达，其与预后，调节因子的相关性以及PD-L2与肿瘤治疗之间的相互作用，这可能在开发免疫组合疗法方面可提供明显的途径，并改善抗PD-1治疗的临床效率。
利用活细胞中的 ADAR 编辑进行模块化和可编程的 RNA 传感
随着单细胞转录组的可用性不断提高，RNA 特征为靶向活细胞提供了有希望的基础。分子 RNA 传感器将能够在不同情况下研究和治疗干预特定细胞类型/统计数据，特别是在人类患者和非模型生物中。在这里，我们描述了一种使用作用于 RNA 的腺苷脱氨酶 (RADAR) 进行活体 RNA 传感的模块化和可编程设计。我们验证并扩展了我们的基本设计，表征了其性能，并彻底分析了其与人类/小鼠转录组的兼容性。我们还确定了进一步提高输出水平和改善动态范围的策略。我们表明 RADAR 是可编程和模块化的，并且独特地支持紧凑的 AND 逻辑。除了定量之外，RADAR 还可以区分与疾病相关的点突变。最后，我们证明 RADAR 是一个独立的系统，具有在各种生物体中发挥作用的潜力。
基于现场编程的门阵列...
摘要 - 离散傅里叶变形（DFT）的数字实施是对记录的生物电势评估的特征评估，尤其是在量化神经系统疾病状态的生物标志物中用于自适应深脑刺激。快速傅立叶变换（FFT）算法和体系结构在可植入的医疗设备中的机载电池中呈现了巨大的功率需求，因此需要在资源约束环境中开发超低功率傅立叶变换方法。许多FFT架构旨在通过计算效率优化功率和资源需求；但是，优先考虑以其他计算为代价减少逻辑复合物可能是平等或更有效的。本文引入了最小的体系结构单延迟反馈离散傅立叶变换（MSDF-DFT），用于超低功率字段可编程的门阵列应用程序，并显示了对先进的FFT方法的能量和功率改进。与最先进的FFT算法相比，我们观察到动态功率降低了33％，在神经传感应用中降低了4％的资源利用率。虽然设计用于闭环深脑刺激和医疗设备实现，但MSDF-DFT也很容易扩展到任何超低功率嵌入式应用程序。
标题编程的IFN-γ的α病毒超出了巨噬细胞对溶瘤病毒疗法的不利影响。
与肿瘤相关的巨噬细胞摄取的病毒摄取可能会显着降低癌细胞感染的溶瘤病毒的可用性，并限制治疗功效。通过计算模型，我们假设编码诸如IFN-γ之类的T细胞刺激信号的溶瘤病毒都可以增强功效，而与巨噬细胞无关。为了测试这一点，我们设计了一个基于α病毒的复制子，表达IFN-γ，并研究了其在各种肿瘤免疫共培养系统中的作用。虽然α病毒复制子在巨噬细胞中不复制，但巨噬细胞很容易吸收病毒，以频率依赖性但非表型独立的方式限制肿瘤感染。然而，病毒摄取激活促炎反应，通过表达病毒编码的IFN-γ的相邻癌细胞进一步增强。因此，即使被感染的肿瘤细胞表达IFN-γ，无论巨噬细胞的存在，频率或表型如何，也可以确保T细胞激活。这些发现提出了一种通过设计可以刺激T细胞激活的病毒来优化高巨噬细胞浸润的肿瘤病毒疗法的策略，从而确保了治疗功效。
可重编程的4D组织工程水凝胶支架通过可逆离子
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637741 doi：Biorxiv Preprint
通过裂解 CRISPR RNA 编程的 V 型 Cas12a 效应子进行有效的靶向切割
1 斯科尔科沃科学技术学院生命科学中心，莫斯科 143026，俄罗斯，2 UMR7156 - 分子遗传学、基因组学、微生物学，斯特拉斯堡大学和法国国家科学研究中心 (CNRS)，斯特拉斯堡 67000，法国，3 罗格斯新泽西州立大学瓦克斯曼微生物研究所，皮斯卡塔韦 08854，美国，4 白俄罗斯国家科学院物理有机化学研究所生物共轭化学实验室，明斯克 220072，白俄罗斯，5 库尔恰托夫基因组学中心，国家研究中心“库尔恰托夫研究所”，莫斯科 123098，俄罗斯，6 莫斯科罗蒙诺索夫国立大学生物学院，莫斯科 119991，俄罗斯和 7 俄罗斯科学院基因生物学研究所精准基因组编辑和生物医学遗传技术中心科学院，莫斯科 119334，俄罗斯
开发下一代编程的T细胞疗法
这些幻灯片包含1995年《私人证券诉讼改革法》的“安全港”规定的含义。前瞻性陈述是不是历史事实的陈述，在某些情况下可以通过诸如“可能”，“意志”，“可能”，“期望”，“计划”，“预期”和“相信”等术语来识别。这些陈述包括但不限于有关自动公司开发其产品候选者的陈述，包括OBE-CEL计划； Obe cel在其他疾病环境中的特征和潜在应用；公司候选人的未来临床开发，疗效，安全性和治疗潜力，包括进步，对数据，行为和时间报告的期望以及潜在的未来临床和临床前活动以及里程碑；关于临床试验和临床前研究数据的启动，设计和报告的期望；管道的延伸超出OBE-CEL；对任何候选产品的监管批准过程的期望； Autolus和Biontech之间合作的好处，包括在战略合作条款下的里程碑支付和特许权使用费的潜力和时机；公司的当前和未来制造能力；以及公司的预期现金跑道。任何前瞻性陈述均基于管理层的当前观点和假设，并涉及可能导致实际结果，绩效或事件的风险和不确定性与此类陈述中所示或暗示的情况有重大不同。这些风险和不确定性包括但不限于Autolus的临床前或临床计划不会及时或成本有效的基础或完全有效的产品的风险；早期临床试验的结果并不总是可以预测未来的结果。临床试验的成本，时机和结果；许多产品候选人不会及时或成本效益或根本没有成为批准的药物；能够让患者参加临床试验的能力；以及可能的安全性和功效问题。讨论其他风险和不确定性以及其他重要因素，任何这些因素都可能导致自动结果与前瞻性陈述中所包含的结果不同，请参见《自动汇报》中的“风险因素”的部分，该部分在自动汇率上提交的表单10- Q年度报告中，与证券和交易所委员会（SEC）或SEC的第2024年11月12日，潜在的风险以及其他重要因素，以及其他重要因素，以及其他重要因素，以及其他重要因素，以及其他重要因素。向美国证券交易委员会提交的文件。本演示文稿中的所有信息都是截至演示日期，并且自动公司没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，但法律要求除外。因此，您不应依靠这些前瞻性陈述代表公司在本演示日期之日起的任何日期的观点。
使用无需编程的人工智能辅助图像分类对男性不育进行评分
“自 50 年前首次报道以来，Johnsen 评分已广泛应用于泌尿科。然而，睾丸的组织病理学评估并非易事，需要花费大量时间，因为睾丸组织非常复杂，精子发生过程中涉及多个高度专业化的步骤。我们的目标是利用人工智能技术简化这一耗时的诊断步骤。为此，我们选择了 Google 的自动机器学习 (AutoML) Vision，它不需要编程，可以为单个患者数据集创建人工智能模型。借助 AutoML Vision，没有编程技能的临床医生可以使用深度学习构建自己的模型，而无需数据科学家的帮助，”东邦大学医学院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 博士说道（图 1）。
通过制造开发编程的细胞外矩阵提示2。研究项目/研究grou div div div div div
该研究项目的目的是通过提供适当的细胞外基质（ECM）提示来完善诱导的多能干细胞（IPSC）神经元模型。IPSC技术提供了前所未有的对人类中枢神经系统的访问，并使模型的构建能够研究神经发育和神经系统疾病机制。但是，IPSC衍生的神经元的培养物具有局限性，例如形态成熟，突触连通性和电生理活性。的确，转录分析表明它们类似于晚期胚胎的神经元与早期产后阶段，这阻碍了成人发作神经退行性疾病的研究。我们假设缺乏适当的时空ECM信号是这些局限性的主要因素。ECM是一种复杂组织的分泌蛋白质和复杂糖的细胞间支架，可在整个中枢神经系统中配置时空微环境。它为神经元提供了关键的结构支持，可作为可溶性因子的储层，并介导调节神经元发育，成熟和衰老的细胞信号传导。然而，中枢神经系统中源自定义为ECM和ECM相关蛋白的合奏的时间多样性和功能效应的特征很差。因此，不可能培养IPSC衍生的神经元的体外平台设计，这些神经元真正概括了生理ECM。在这里，我们将首先使用生化纯化和定量质谱法（MS）的蛋白质组学来定义体内人CNS基质组重塑的组成和性质。然后，我们将利用IPSC技术和生物材料的联合专业知识来建立ECM模拟矩阵，这些矩阵可以概括生理基质组的结构和调节活性，以促进2D和3D干细胞衍生细胞衍生的神经模型的成熟和衰老。