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颅内生殖细胞肿瘤：基因组诊断的进展和对新型治疗方法的需求
讨论：开发用于诊断和管理恶性肿瘤的液体活检平台是一个快速发展的领域。目前使用传统肿瘤标志物的方法存在很大的局限性。在这篇综述中，我们将讨论颅内 GCT 的遗传和表观遗传特征分析，这些特征正在成为有前途的生物标志物，有助于诊断和管理颅内 GCT。各种研究表明，MAPK 通路的激活突变是颅内 GCT 的常见改变，大多数生殖细胞瘤中都可见 KIT 表达。针对 KIT 的靶向疗法的开发为生殖细胞瘤的靶向治疗带来了前景。正在考虑进行临床开发的其他治疗方式包括免疫疗法和使用免疫检查点抑制剂，尤其是在 NGGCT 中。在这篇综述中，我们将讨论目前正在开发的潜在新型疗法和临床试验。
植物雄性不育的最新见解和进展
植物雄性不育 (MS) 是指植物无法产生功能性花药、花粉或雄配子。开发 MS 系是植物育种计划中最重要的挑战之一，因为建立 MS 系是 F1 杂交生产的主要目标。出于这些原因，已在几种具有经济价值的物种中开发了 MS 系，特别是在园艺作物和观赏植物中。多年来，MS 已通过许多不同的技术实现，从基于交叉介导的传统育种方法的方法到基于遗传学和基因组学知识的先进设备，再到基于基因组编辑 (GE) 的最先进分子技术。GE 方法，特别是由 CRISPR/Cas 相关工具介导的基因敲除，已经产生了灵活而成功的战略思想，用于改变关键基因的功能，调节包括 MS 在内的许多生物过程。这些精准育种技术耗时较少，可通过积累有利等位基因加速新遗传变异的产生，能够显著改变生物过程，从而提高品种开发绕过有性杂交的潜在效率。本文的主要目的是概述植物雄性不育方面的见解和进展，重点介绍最近通过靶向特定核基因座诱导 MS 的新型育种 GE 应用。本文总结了近期 CRISPR 技术的潜在机制和主要作物和观赏植物的相对成功应用。本文将讨论 CRISPR/Cas 系统在 MS 突变体生产中的未来挑战和新潜在应用以及其他潜在机会，例如通过瞬时转化系统生成 CRISPR 编辑的无 DNA 和跨代基因编辑以引入所需等位基因和精准育种策略。
免疫辅助治疗在脓毒症细胞死亡中的调节：最新进展和未来方向
脓毒症的特征是免疫细胞对感染同时产生早期促炎反应和相反的抗炎反应，后者会导致长期免疫抑制。脓毒症的主要病理事件是先天和适应性免疫细胞的广泛程序性细胞死亡或细胞自我牺牲，导致严重的免疫抑制。这种严重的免疫功能障碍会妨碍有效的原发性病原体清除，从而增加继发性机会性感染、潜伏性病毒再激活、多器官功能障碍和死亡率升高的风险。细胞死亡的类型包括细胞凋亡（I 型程序性细胞死亡）、自噬（II 型程序性细胞死亡）、NETosis（形成中性粒细胞胞外陷阱 (NET) 的程序）和其他程序性细胞死亡，如细胞焦亡、铁死亡、坏死性凋亡，每种细胞死亡在脓毒症后期都以不同的方式导致免疫抑制。淋巴细胞（如 CD4 +、CD8+ T 细胞和 B 细胞）的广泛凋亡与免疫抑制密切相关。树突状细胞凋亡进一步损害 T 细胞和 B 细胞的存活，并可诱导 T 细胞无能或促进调节性 Treg 细胞增殖。此外，延迟凋亡和中性粒细胞功能受损会导致脓毒症中的院内感染和免疫功能障碍。有趣的是，异常的 NETosis 和随后成熟中性粒细胞的耗竭也会引发免疫抑制，中性粒细胞焦亡可以正向调节 NETosis。程序性细胞死亡 1 (PD-1) 或程序性细胞死亡 1 配体 (PD-L1) 之间的相互作用在脓毒症中的 T 细胞调节和中性粒细胞凋亡中起关键作用。树突状细胞生长因子 Fms 样酪氨酸激酶 (FLTEL) 可增加树突状细胞数量、增强 CD 28 表达、减弱 PD-L1 并提高脓毒症患者的存活率。最近，免疫辅助疗法因其在脓毒症患者中恢复宿主生理免疫和体内平衡的潜力而受到关注。本综述重点介绍了几种潜在的免疫治疗剂，旨在增强脓毒症管理中被抑制的先天性和适应性免疫反应。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
引文 Shimizu T, Inoue E, Ohkuma R, Kobayashi S, Tsunoda T 和 Wada S (2023) 晚期非小细胞肺癌患者的可溶性 PD-L1 变化
非小细胞肺癌 (NSCLC) 占肺癌病例的大多数，是癌症相关死亡的主要原因。大多数 NSCLC 病例在诊断时伴有远处转移 (1)。因此，对晚期 NSCLC 病例的有效治疗至关重要 (2)。经过随机 3 期试验，针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 的单克隆抗体 nivolumab 和 pembrolizumab 已成为晚期 NSCLC 患者的标准治疗 (3-5)。程序性死亡蛋白配体 1 (PD-L1) 在 NSCLC 组织中的表达率为 24% 至 60%，肿瘤 PD-L1 表达似乎是预测免疫检查点抑制剂 (ICI) 有效性的潜在生物标志物。目前，这些抗 PD-1 抑制剂已被用作一线治疗 PD-L1 高表达（≥ 50% 的肿瘤细胞）且无 EGFR、ALK 或 ROS1 异常的晚期 NSCLC 患者的单药疗法（6）。获取晚期 NSCLC 患者的肿瘤组织可能具有挑战性。与基于血清的检测相比，组织分析不太适合用于治疗监测。最近有报道称，血浆或血清中的治疗前或治疗后可溶性 PD-L1（sPD-L1）可作为监测 NSCLC 患者 ICI 治疗的潜在生物标志物（7-13）。然而，很少有报道研究 sPD-L1 随时间的变化是否可以作为 ICI 疗效的生物标志物。在过去几年中，一些研究已经检验了治疗前或治疗后 sPD-L1 水平与各种癌症预后之间的关联。 2023 年，Sze ́ les 等人进行了一项荟萃分析，以评估治疗前 sPD-L1 与多种人类恶性肿瘤生存期之间的相关性 ( 14 )。汇总的总体估计值表明，sPD-L1 是各种癌症中 OS 较短的重要指标，在 NSCLC 中观察到的关联性最强。然而，当谈到 sPD-L1 变化时，先前的研究得出了不一致的结果，可能是由于样本量小或缺乏具有临床意义的关系。为了确定 sPD-L1 变化的作用，我们使用来自七项试验中的两项的个体患者数据对 PD-1 抑制剂治疗进行了协作个体患者数据荟萃分析。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
修复咨询委员会
修复咨询委员会 Microsoft Teams 混合会议记录 前海军航空站 缅因州布伦瑞克 2023 年 9 月 20 日，星期三 介绍 Dave Barney 于下午 2:05 开始会议 这次会议采用混合形式，有虚拟和面对面与会者。Jackie Boltz 审查了会议的 Microsoft Teams 工具，包括问答选项，Dave 审查了会议议程、混合会议信息和基本规则。Dave 指出，采用混合会议形式是为了允许最广泛的参与，并且会议仅用于准备会议记录。幻灯片 7 列出了会议公告比过去分发更广泛的方式。此更改符合最近更新的社区信息计划 (CIP)。Dave 参考了 RAB 成员名单（幻灯片 8），并指出 Rachelle Knight 将转任海军 RAB 联合主席。苏珊娜·约翰逊注意到斯科特·利比已辞去托普沙姆镇代表一职，并介绍了新任托普沙姆代表苏珊·肖。苏珊拥有 30 年的环境和公共卫生专业经验，具备风险评估、环境合规和流行病学背景，并曾担任多个州和联邦政府职务，包括能源部橡树岭国家实验室和缅因州疾病控制和预防中心的职务。苏珊娜询问月底政府可能关门的影响。戴夫回答说，海军的 BRAC 活动仍有资金支持，工作将继续进行。苏珊娜询问环保署是否会受到影响，戴夫回答说，在上次关门期间，环保署仅靠约 5% 到 10% 的员工开展工作。主要现场活动更新 RAB 成员 – 戴夫·巴尼戴夫在幻灯片 9 中总结了有关 RAB 成员的信息。 Suzanne 和 Dave 指出，虽然幻灯片中提到 RAB 成员预计任期 2 年，但任何人都可以根据自己的时间参与并出席任意数量的会议。
从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。