胆管癌(CCA)是一种致命的胆管癌,具有高耐药性和复发率,只有五分之一的患者有资格接受手术治疗。该疾病抵抗了标准的化疗,并且经常复发。嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法对血液学恶性肿瘤有望,但由于PD-L1表达等抗性机制,肿瘤用于逃避免疫系统,因此面临实体瘤的挑战。为了应对这一挑战,我们开发了针对整联蛋白αVβ6的第五代CAR T细胞,该细胞还分泌抗PD-L1单链可变片段(SCFV),以靶向肿瘤细胞和PD-1/PD-L1途径。我们在CCA细胞系和工程T细胞中检查了整联蛋白αVβ6和PD-L1的表达,以表达针对整联蛋白αVβ6(A20 CAR4 T细胞)的第四代CAR T细胞,或用抗PD-L1 SCFV分泌(A20 CAR5 T细胞)(A20 CAR5 T细胞)(A20 CAR4 T细胞)或第五代CAR T细胞(A20 CAR5 T细胞)。在体外,与A20 CAR4 T细胞相比,A20 CAR5 T细胞表现出更少的疲惫和长期功能。 在CCA的3D球体模型中,A20 CAR5 T细胞表现出增强的抗肿瘤活性,并更好地浸润到球体核心中。 这些发现表明A20 CAR5 T细胞在体内研究和临床试验中具有巨大的潜力,并需要进一步。在体外,与A20 CAR4 T细胞相比,A20 CAR5 T细胞表现出更少的疲惫和长期功能。在CCA的3D球体模型中,A20 CAR5 T细胞表现出增强的抗肿瘤活性,并更好地浸润到球体核心中。 这些发现表明A20 CAR5 T细胞在体内研究和临床试验中具有巨大的潜力,并需要进一步。在CCA的3D球体模型中,A20 CAR5 T细胞表现出增强的抗肿瘤活性,并更好地浸润到球体核心中。这些发现表明A20 CAR5 T细胞在体内研究和临床试验中具有巨大的潜力,并需要进一步。
1. Hendriks RW, Yuvaraj S, Kil LP。针对 B 细胞恶性肿瘤中的布鲁顿酪氨酸激酶。Nat Rev Cancer。2014;14(4):219-232 2. Pal Singh S, Dammeijer F, Hendriks RW。布鲁顿酪氨酸激酶在 B 细胞和恶性肿瘤中的作用。Mol Cancer。2018;17(1):57。 3. Preetesh J 等人。Br J Haematol。2018;183(4):578-87 4. Xu L 等人。Blood。2017;129(18):2519-2525 5. Woyach J 等人。Blood。2019;134(1):504 6. Wang H 等人。在 EHA 2023 上发表的海报;摘要编号:P1219 7. Feng X 等人在 EHA 2023 上发表的海报;摘要编号:P1239 8. Seymour JF 等人在 ASH 2023 上发表的海报;海报编号 4401 9. Parrondo R 等人在 EHA 2024 上发表的口头报告;S157 10. https://clinicaltrials.gov/study/NCT05006716 11. https://ir.beigene.com/news/beigene-s-bgb-16673-receives-us-fda-fast-track-designation-for-cll-sll/ed433e34-61fd-4d89-
• Adstiladrin (2022) • Vyjuvek (2023) • Elevidys (2023) • Roctavian (2023) • Lyfgenia (2023) • Casgevy (2023, 2024) • Lenmeldy (2024) • Beqvez (2024) • Tecelra (2024) • Aucatzyl (2024) • 科比利迪 (2024)
蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 已被开发为一种有用的靶向蛋白质降解技术。双功能 PROTAC 分子由目标蛋白质 (POI) 的配体(主要是小分子抑制剂)和 E3 泛素连接酶 (E3) 的共价连接配体组成。与 POI 结合后,PROTAC 可以募集 E3 进行 POI 泛素化,然后进行蛋白酶体介导的降解。PROTAC 补充了基于核酸的基因敲除/敲除技术,用于靶向蛋白质减少,并可以模拟药理学蛋白质抑制。迄今为止,已成功开发出靶向约 50 种蛋白质的 PROTAC,其中许多是经过临床验证的药物靶标,其中几种正在进行癌症治疗的临床试验。本文回顾了 PROTAC 介导的癌症(特别是血液系统恶性肿瘤)中关键癌蛋白的降解。总结了这些PROTAC的化学结构、细胞和体内活性、药代动力学和药效学。此外,还讨论了PROTAC技术在癌症治疗中的潜在优势、挑战和前景。
1。BékésM和Al。 nat Rev Discov。 2022; 21(3):181-200。 2。 汉密尔顿EP和Al。 ESMO演示; 10月20日至24日,2023年;西班牙马德里。 海报390p。 3。 hurvitz sa和al。 SABC演示;欺骗者5–9,2023;美国德克萨斯州圣安东尼奥市。 海报PO3-05-0 4。 sm gow和al。 Clins Ress。 2024; 30:3549-63。 5。 isaacs c和al。 SABC演示;欺骗者5–9,2023;美国德克萨斯州圣安东尼奥市。 海报PO2-20-04。 6。 姿势m和al。 J Pharmacol Clin。 2020; 60:915-3 承认BékésM和Al。nat Rev Discov。2022; 21(3):181-200。2。汉密尔顿EP和Al。ESMO演示; 10月20日至24日,2023年;西班牙马德里。海报390p。3。hurvitz sa和al。SABC演示;欺骗者5–9,2023;美国德克萨斯州圣安东尼奥市。海报PO3-05-04。sm gow和al。Clins Ress。2024; 30:3549-63。5。isaacs c和al。SABC演示;欺骗者5–9,2023;美国德克萨斯州圣安东尼奥市。海报PO2-20-04。6。姿势m和al。J Pharmacol Clin。2020; 60:915-3承认
嵌合抗原受体(CAR)-T细胞疗法在血液学恶性肿瘤中表现出显着的功效,正在扩展到包括脑部在内的难治性实体瘤的治疗。淋巴结序(LD)是一个必不可少的预处理过程,通过促进CAR-T细胞的扩张和体内持久性来增强CAR-T功效,并已成为血液学癌症的标准方案。CAR-T治疗对实体瘤的最新临床结果,包括脑肿瘤,表明环磷酰胺/基于氟达拉滨的预处理具有潜在的好处,并且正在实体瘤CAR-T试验中逐渐被采用。此外,一些针对固体TUMOR的CAR-T试验正在尝试开发专门针对实体瘤的LD方案,这与血液学癌症中使用的标准LD方案不同。相比之下,针对脑肿瘤的CAR-T治疗经常在肿瘤或脑脊液中使用局部重复给药,与其他实体瘤相比,LD的使用频率较低。然而,一些临床研究表明,LD仍可能为CAR-T扩展和全身性CAR-T给药的临床反应改善提供潜在的好处。本综述中提出的研究表明,尽管LD可以有益于提高CAR-T效力,但必须考虑其与CAR-T给药途径的兼容性,基于CAR-T结构特征的潜在过度激活以及在正常器官中的靶标表达。此外,鉴于脑部TUMOR的独特特征,可能需要优化的LD剂选择以及剂量和方案,从而突出了进一步研究的需求。
使用生物材料(细胞,组织和器官)制造活机是发育生物学和现代生物医学的挑战之一。再生潜力和免疫自卫机制的约束限制了该领域的进步。在这里,我们提出了与新的新兴参考物种的自我识别和祖先神经免疫体系结构有关的意外特征 - cenophores或梳子果冻。这些是最早生存的后代谱系的后代,具有独特的组织,器官和独立的动物特征的独立起源,例如神经元,肌肉,中胚层和穿透。因此,与双遗嘱人相比,c养家会趋于发展的复杂组织。然而,它们的神经和免疫系统可能在功能上耦合,从而实现了混合神经系统甚至整个动物的设计和实验构造。本报告说明了使用CTENOPHORES作为生物工程模型来建立嵌合动物和神经机器人的令人印象深刻的机会。来自三种c型物种(Bolinopsis,mnemiopsis和pleurobrachia)获得的神经动物和嵌合动物能够自主并生存数天。总的来说,生物多样性,细胞生物学和神经科学的统一为实验合成生物学打开了前所未有的机会。
据报道,用 BMP4 和 TGF β 信号抑制剂 (A83-01) 和 FGF 信号抑制剂 (PD173074)(称为 BAP)处理的人类胚胎干细胞 (hESC) 可以在体外有效分化为胚外 (ExE) 细胞。由于无法获得人类胚胎,从伦理上讲不可能在体内测试 ExE 细胞的发育潜力。在这里,我们证明大多数 ExE 细胞表达滋养层细胞 (TB) 和羊膜细胞 (AC) 的分子标记。宫内移植后,ExE 细胞会形成小鼠胎盘。更有趣的是,ExE 细胞可以与小鼠囊胚嵌合,因为在注射到囊胚后,它们会穿透其滋养外胚层。将注射的囊胚植入代孕小鼠体内后,在 E14 时在胎盘迷路、连接区甚至子宫蜕膜附近发现了人类细胞,这些细胞表达胎盘标志物并分泌人绒毛膜促性腺激素。令人惊讶的是,ExE 细胞也对嵌合胚胎的软骨有贡献,其中一些表达软骨标志物 SOX9,这与胎盘中 TB 和 AC 的中胚层潜力相一致。删除中胚层决定因子 MSX2 会限制 ExE 细胞对胎盘的贡献。因此,我们得出结论,hESC 衍生的 ExE 细胞可以与小鼠囊胚嵌合,并对嵌合体的胎盘和软骨都有贡献,这与它们的异质性一致。宫内和囊胚内注射是研究 ExE 细胞发育潜力的新颖而灵敏的方法。
图 2:模型概述。所研究蛋白质的 PDB 文件用于生成其图形表示。然后,将 POI 和 E3 连接酶的这些图形表示传递到预先训练的 GearNet 进行特征提取,同时从 PROTAC 组件的 SMILES 中收集指纹。然后将各个特征连接起来,并将连接的向量传递到机器学习模型(XGBoost、随机森林或 MLP)以预测 PROTAC 的 DC 50 值。单个示例的多格式标签允许在回归和分类任务中训练所研究的模型。