目的。癌症患者来源的类器官 (PDO) 在细胞外基质存在下生长为三维 (3D) 结构,并且已发现代表原始肿瘤的遗传复杂性。此外,与患者来源的异种移植模型相比,PDO 可以在更短的时间内生长并进行药物敏感性测试,并且费用更低。许多复发性卵巢癌患者会出现对化疗具有耐药性的恶性积液。由于这些患者经常接受腹水或胸腔积液的姑息抽吸,因此有可能获得存在于恶性积液中的多细胞球体 (MCS) 形式的肿瘤样本。我们的目标是在选择支持类器官生长的条件下开发卵巢癌恶性积液中 MCS 的短期培养物,并将其用作经验性药物敏感性测试的平台。方法。本研究从高级别浆液性卵巢癌 ( HGSOC ) 患者中收集恶性积液标本。回收 MCS 并置于支持类器官生长的培养条件下。在其中一部分标本中,在短期培养的两个时间点进行 RNA 测序,以确定转录组对培养条件的变化。还使用 Ki67 染色和组织学分析来表征这些标本中的类器官诱导。对所有标本进行了药物敏感性测试。结果。我们的模型描述了在原代培养数天内形成的类器官,它可以重现恶性腹水的组织学特征,并可以扩增至少 6 天。对四名患者标本的 RNA 测序分析表明,在培养 6 天内,与细胞增殖、上皮-间质转化和 KRAS 信号通路相关的基因显着上调。药物敏感性测试确定了几种具有治疗潜力的药物。结论。来自 HGSOC 恶性积液的 MCS 的短期类器官培养可用作经验性药物敏感性测试的平台。这些离体模型可能有助于在个性化治疗方案之前筛选新的或现有的治疗药物。© 2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
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哮喘和肺英国,2012年数据●肺部疾病占5分的死亡人口●肺癌通常具有侵略性轨迹(15%5年生存率*)●慢性阻塞性肺疾病(COPD)的严重性可能有所不同,但无效,但没有治愈性,并且没有治疗●肺炎是普通人的官员,这是普通人的死亡,老年人是老年人的,老年人是老年人的,老年人是多因素。侵略性,但预后有所改善,最近有针对性的疗法
摘要 采用微尺度蛋白质组学探索三阴性乳腺癌 (TNBC) 新辅助卡铂和多西他赛联合化疗不同反应的分子基础。治疗前患者活检的蛋白质组学分析独特地揭示了与耐药性相关的代谢途径,包括氧化磷酸化、脂肪生成和脂肪酸代谢。蛋白质组学和转录组学均表明,敏感性以 DNA 修复、E2F 靶点、G 2 -M 检查点、干扰素-γ 信号和免疫检查点成分的升高为标志。体细胞拷贝数畸变的蛋白质组学分析发现了与耐药性相关的 19q13.31-33 缺失,其中 LIG1、POLD1 和 XRCC1 位于该位置。在正交数据集中,LIG1(DNA 连接酶 I)基因缺失和/或低 mRNA 表达水平与 TNBC 缺乏病理完全缓解、染色体不稳定性指数 (CIN) 较高和预后不良以及 TNBC 临床前模型中的卡铂选择性耐药性有关。LIG1 的半合子缺失也与其他癌症类型的 CIN 较高和预后不良有关,显示出更广泛的临床意义。
1.1。真核生物中的表观遗传标记,DNA围绕组蛋白八聚体形成核小体,可以化学修饰。在组蛋白尾部进行的这些修饰,例如甲基化和乙酰化,影响染色质结构和基因可及性,而无需改变DNA序列。对这些修改对基因表达的影响需要诱导其在神经区域的收益或损失来评估因果关系。特定的修饰,H3K4ME3,与活性基因启动子相关,而H3K9ME3和H3K27ME3与转铺回归有关(Policarpi等,2022)。存在H3K4me3与转录之间的相关性,但是为了研究因果关系,需要通过组蛋白脱甲基酶诱导H3K4ME3损失的实验来确定在那里是否下调转录。
人类大脑类器官,又称大脑类器官或早期的“迷你大脑”,是重现人类大脑发育各个方面的 3D 细胞模型。它们在促进我们对神经发育和神经系统疾病的理解方面显示出巨大的希望。然而,前所未有的体外模拟人类大脑发育和功能的能力也带来了复杂的伦理、法律和社会挑战。类器官智能 (OI) 描述了将此类类器官与人工智能相结合以建立基本记忆和学习形式的持续运动。本文讨论了有关大脑类器官和 OI 的科学地位和前景、意识的概念化和心脑关系、伦理和法律层面的关键问题,包括道德地位、人与动物嵌合体、知情同意和治理问题,例如监督和监管。需要一个平衡的框架来允许重要的研究,同时解决公众的看法和道德问题。科学家、伦理学家、政策制定者和公众之间的跨学科视角和积极参与可以为类器官技术提供负责任的转化途径。可能需要一个深思熟虑、积极主动的治理框架来确保这一有前途的领域在道德上负责任的进展。
摘要:组织培养物(尤其是脑类器官)的分析需要高度的协调、测量和监控。我们开发了一个自动化研究平台,使独立设备能够实现反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。通过物联网 (IoT) 架构统一,我们的方法能够实现各种传感和驱动设备之间的持续通信交互,实现对体外生物实验的精确定时控制。该框架集成了微流体、电生理学和成像设备,以维持大脑皮层类器官并监测其神经元活动。类器官在定制的 3D 打印腔室中培养,这些腔室连接到商用微电极阵列以进行电生理学监测。使用可编程微流体泵实现定期进料。我们开发了计算机视觉液体体积估计方法,可实现高精度的抽吸培养基,并使用反馈来纠正培养基进料/抽吸循环期间微流体灌注的偏差。我们通过对小鼠大脑皮层类器官进行为期 7 天的研究验证了该系统,比较了手动和自动协议。自动化实验样本在整个实验过程中保持了强劲的神经活动,与对照样本相当。自动化系统可以每小时进行一次电生理记录,揭示了神经元放电率的显著时间变化,而这种变化在每天一次的记录中是观察不到的。
Marı´a Ramos Zapatero, 1,11 Alexander Tong, 2,3,4,11 James W. Opzoomer, 1 Rhianna O'Sullivan, 1 Ferran Cardoso Rodriguez, 1 Jahangir Sufi, 1 Petra Vlckova, 1 Callum Nattress, 1 Xiao Qin, 1 Jeroen Claus, 5 Daniel Hochhauser, 6 Smita克里希纳斯瓦米(Krishnaswamy),2,7,8,9,10,12 *和克里斯托弗·J·Tape 1,12,13, * 1 Cell Communication Lab, Department of Oncology, University College London Cancer Institute, London WC1E 6DD, UK 2 Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA 3 Department of Computer Science and Operations Research, Universite´ de Montre´ al, Montreal, QC, Canada 4 Mila – Quebec AI Institute, Montre´ al, QC, Canada 5 Phospho Biomedical Animation,Greenhouse Studio 6,伦敦N17 9QU,英国6药物-DNA互动小组,肿瘤学系,伦敦大学癌症研究所,伦敦WC1E 6DD,英国7耶鲁大学,耶鲁大学,纽黑文,美国康涅狄格州纽黑文市8计划美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学研究所11这些作者同等贡献12名高级作者13领导联系人 *信件:smita.krishnaswamy@yale@yale.edu(S.K.),c.tape@ucl.ac.uk(C.J.T。)https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.005https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.005
Michael A. Helmrath,医学博士Leyla Esfandiari,辛辛那提辛辛那提儿童医院医学中心辛辛那提大学干细胞和类器官医学系生物医学工程系3333 Burnet Avenue,MLC 2023 2023 2851 2851 michael.helmrath@cchmc.org leyla.esfandiari@uc.edu 513.636.4200 513.556.1355
生物学和数字技术的融合正在重新确定我们对智力,创新和人类未来的理解。合成生物智能(SBI)和Organtiquence(OI)通过将活的生物系统与计算框架合并,在医学,研究和生物计算方面创造了突破性的机会,从而引起了这种转变。研究主题“生物学和数字之间的相交:合成生物智能和器官智能”反映了这一领域的跨学科性质和破坏性潜力。在关闭研究主题时,已经有近9,000次下载和86,000次观看次数,很明显,该主题在全球的研究人员和创新者中深深地引起了共鸣。25位作者的五篇文章和贡献提供了对这种快速发展的领域,跨越实验方法,工程解决方案和道德考虑因素的全面探索。