8p12 染色体上的肿瘤抑制因子长链非编码 RNA (TSLNC8) 是一种 RNA 基因,可产生从两条链间转录的长链非编码 RNA。近年来,它在人类恶性肿瘤中的重要作用引起了广泛关注。已使用各种技术在组织标本和细胞系中对 TSLNC8 的表达进行了分析,包括逆转录定量聚合酶链反应 (RT-qPCR)、原位杂交 (ISH) 和微阵列分析。此外,还进行了涉及细胞和动物模型中 TSLNC8 功能丧失和/或获得的功能研究。这些研究突出了 TSLNC8 对关键肿瘤相关过程的影响,包括迁移、侵袭和转移。此外,TSLNC8 已成为一种能够调节关键信号通路(如 Hippo、STAT3、WNT/β-catenin 和 MAPK 通路)的调节剂。在这篇综述中,我们综合了体外和体内研究的结果以及对临床样本进行的分析,以全面了解 TSLNC8 作为有前途的肿瘤生物标志物和治疗干预的潜在靶点的多方面作用。
摘要:对癌症治疗的抵抗仍然是治疗各种固体恶性肿瘤患者的重要障碍。暴露于当前的化学治疗剂和靶向剂时,总是会导致耐药性,预示着对新型药物的需求。癌症干细胞(CSC) - 具有用于自我更新和多轮的能力的肿瘤细胞的亚群,证明了一系列治疗性抗性细胞。CSC通常与人体的干细胞种群共享物理和分子特征。在治疗性抗性肿瘤中有选择性地靶向CSC仍然具有挑战性。CSC的产生和诱导治疗性抗性可以归因于几种失调的临界生长调节信号传导途径,例如Wnt/β-catenin,Notch,Hippo,Hippo和Hedgehog。超出生长调节途径,CSC还改变了肿瘤微环境并抵抗内源性免疫攻击。因此,CSC可以干扰从恶性转化到转移到肿瘤复发的每一个阶段。对针对CSC作用的新型靶向剂进行了彻底的综述,对于在固有和获得性抗性的情况下推进癌症治疗是至关重要的。
摘要:信号通路在胰腺癌的发生、发展及治疗中起重要作用,其主要治疗手段有手术、化疗、放疗、介入治疗中的动脉灌注化疗、免疫治疗等。大量研究表明,信号通路在胰腺癌的发生发展中发挥作用,如磷酸肌醇3-激酶(PI3K)/AKT、核因子-κB、Ras、白细胞介素(IL)-17B/IL-17RB、Wnt、肝细胞生长因子/c-MET等在胰腺癌的增殖、转移、侵袭、抑制凋亡、促进血管生成、产生耐药性等过程中发挥作用。信号通路间的相互作用影响胰腺癌的生物学行为;例如神经降压素/NTSR1通路的激活在前列腺癌中起着重要作用,该通路可激活丝裂原活化蛋白激酶、核因子κB等与前列腺干细胞相关的通路,而其数量的增加则与Wnt/β-catenin、PI3K通路有关。化疗是前列腺癌治疗的主要手段,但耐药性限制了其应用。此外,IL-17B/IL-17RB信号通路的异常激活与耐药性有关。本文就前列腺癌发生发展过程中发挥不同作用的信号通路,以及信号通路在前列腺癌治疗中的研究现状进行综述。
定点 RNA 碱基编辑能够实现遗传信息的瞬时和可控改变,代表了一种操纵细胞过程的最新策略,为新型治疗方式铺平了道路。虽然已经对引入腺苷到肌苷变化的工具进行了深入研究,但对胞苷到尿苷编辑的精确和可编程工具的工程设计却有些落后。在这里,我们证明,从 RESCUE-S 工具中获取的 ADAR2 腺苷脱氨酶进化而来的胞苷脱氨酶结构域在将 RNA 靶向机制从基于 Cas13 更改为基于 SNAP 标签时提供了非常高效且高度可编程的编辑。向导 RNA 化学的优化进一步允许在难以编辑的 5'-CCN 序列环境中显着提高编辑产量,从而提高了该工具的底物范围。关于编辑效率,SNAP-CDAR-S 在所有测试目标上都明显胜过 RESCUE-S 工具,并且在扰乱 β-catenin 通路方面也非常出色。 NGS 分析表明,这两种工具都存在类似、适度的全局脱靶 A 到 I 和 C 到 U 编辑。
耐药性是癌症治疗中最大的挑战之一,限制了治愈患者的潜力。在许多肿瘤中,蛋白质 NRF2 的持续激活使肿瘤细胞对化疗和放疗产生耐药性。因此,阻断癌症中不适当的 NRF2 活性已被证明可以降低疾病模型中的耐药性。人们对 NRF2 抑制剂的科学兴趣日益浓厚。然而,迄今为止开发的化合物并非靶向特异性的,并且具有高度毒性,阻碍了临床应用。能够增强 NRF2 与其泛素化促进调节蛋白(KEAP1 或 β -TrCP)结合的化合物有可能增加 NRF2 降解,并可能作为癌症治疗中的潜在化学增敏剂。基于分子胶型机制的方法,其中配体稳定蛋白质与其结合伙伴之间的三元复合物,已证明可通过稳定其与 β -TrCP 的相互作用来增强 β -catenin 降解。该策略可用于合理发现降解性 β -TrCP-NRF2 和 KEAP1-NRF2 蛋白质-蛋白质相互作用增强剂。我们提出了一种选择性抑制肿瘤中 NRF2 活性的新方法。该方法基于最新方法,有可能成为抗癌药物库中一个有前途的新成员。
现在被广泛接受的是,干细胞存在于包括肺癌在内的各种癌症中,这些癌症被称为癌症干细胞(CSC)。CSC在这种情况下定义为肿瘤细胞的子集,具有在连续移植和克隆测定中形成肿瘤并在转移部位形成肿瘤的能力。肺癌的小鼠模型表明,肺CSC居住在维持茎,可塑性,启用抗体免疫逃避并提供转移潜力的壁ches中。类似于正常的肺干细胞,Notch,Wnt和HedgeHog信号传导级联反应,CSC已募集以调节干燥性,并在肺癌中提供治疗驱动的耐药性。靶向β-蛋白质和声音刺猬(SHH)活性的化合物在肺癌的临床前鼠模型中表现出了有希望的抗CSC的抗CSC。了解CSC及其在肺癌中的壁ni可以回答与肿瘤维持和相关的免疫调节和逃生有关的基本问题,这些问题对于寻求开发新型肺癌疗法的努力以及对当前认可的化学,靶向,靶向,靶向,和免疫治疗疗法的敏感性似乎很重要。
摘要 继免疫检查点阻滞剂 (ICB) 在不同类型的癌症中取得成功后,目前大量研究正在研究 ICB 在肝细胞癌 (HCC) 患者中的单独使用或与其他治疗方法联合使用。美国食品药品管理局已加速批准 nivolumab 和 pembrolizumab 以及 nivolumab 与 ipilimumab 的组合用于接受过索拉非尼治疗的患者。虽然 nivolumab 和 pembrolizumab 在 III 期试验中均未能达到其主要终点,但阿替利珠单抗加贝伐单抗的组合最终在一线 III 期试验中与索拉非尼相比改善了总体生存期和无进展生存期,因此将成为这种情况下的新标准治疗方法。尽管取得了这一突破,但由于安全问题或潜在的缺乏疗效,某些患有某些潜在疾病的患者群体可能并不适合接受这种新疗法。在本综述中,我们讨论了 ICB 对患有自身免疫性疾病、IBD 或有实体器官移植史的患者是否安全。此外,我们总结了新出现的临床前和临床数据,这些数据表明 ICB 对患有潜在非酒精性脂肪性肝炎或 Wnt/β-catenin 信号激活的肝细胞癌的患者可能疗效较差。
酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 耐药性是慢性粒细胞白血病 (CML) 的主要问题。我们在选择性伊马替尼-甲磺酸盐压力下产生了 TKI 耐药的 K562 亚群 K562-IR。K562-IR 细胞是 CD34 - /CD38 - 、BCR-Abl 非依赖性的,增殖缓慢,高度粘附并形成完整的肿瘤球体。CD45 和其他造血标志物的缺失表明这些细胞已脱离其造血起源。CD34 阴性,E-cadherin 和 CD44 高表达;CD45 和 β -catenin 水平降低与白血病干细胞 (LSC) 表型不完全一致。表达分析表明 K562-IR 细胞差异表达组织/器官发育和分化基因。我们的数据表明,观察到的表型转变是一个适应性过程,使 TKI 应激下的细胞变得不依赖致癌基因。细胞发展转录不稳定性以寻找适合新环境压力的基因表达框架,从而导致适应性表型转变,其中某些细胞部分表现出 LSC 样特性。随着白血病/癌症干细胞靶向疗法的进行,治疗实体和一系列动态细胞状态之间的差异将对结果产生决定性影响。
摘要:Wnt途径是在人类癌症中经常失调的主要信号级联之一。最初的研究集中在以β -catenin上为中心的信号转导,作为一种关键效应子激活促肿瘤的转录反应,但如今,众所周知,Wnt配体也可以诱导多种β-依赖性的β-蛋白酶独立的细胞途径。传统上,这些包括Wnt/Planar Cell Pallation(PCP)和Wnt/Ca 2+信号传导。此外,通过受体酪氨酸激酶样受体(RORS)通过受体酪氨酸激酶样受体(RORS)发出信号,由于它们在众多肿瘤实体中的过表达,在癌症研究中的注意力越来越多。主动Wnt/ROR信号传导与驱动肿瘤发展和进展的过程有关,例如细胞增殖,生存,侵袭或耐药性。在成人组织中,大部分不存在ROR,这激发了人们对靶向癌症治疗的兴趣。在临床前和初始临床研究中的有希望的结果开始揭示此类治疗方法的巨大潜力。在这篇综述中,我们总结了有关癌症中ROR的结构和表达的开创性发现,其下游信号传导及其在肿瘤细胞功能方面的输出。此外,我们介绍了当前的临床抗ROR治疗策略,并讨论了最新方法以及不同方法的挑战。
肝细胞癌(HCC)是上皮起源的癌。虽然有几个因素,但特定的遗传和表观遗传景观定义了HCC的起始和进展。遗传突变,尤其是错义突变,通常是包括HCC在内的癌症发作的预测指标。具体而言,与端粒酶,TP53和β-catenin(CTNNB1)相关的突变是HCC中最常见的三个最常见突变基因之一。这些遗传突变定义了HCC的特定亚型,在miRNA表达和相互作用组方面表现出特定的表观遗传表达模式。在当前的研究中,我们在三种不同的细胞系Hepg2,Huh7和QGY7703之间对表现出不同的突变模式进行了多个miRNA的差异表达分析。这是第一个基于miRNA表达的HCC细胞系的研究。我们还确定了与显着差异表达的miRNA相关的富集途径,生物信息上预测了它们的靶标,并表征了相互作用。此外,我们根据癌症样品的突变状态对可公开可用数据集的小型RNA测序数据进行了分类,并计算了与体外数据相似的MiRNA的重叠,并预测了顶级HUB基因及其相关途径,并使用集成的BioEnformic方法预测了他们相关的途径。
