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免疫学和淋巴系统简介
438：抗原和免疫原之间存在差异。并非所有抗原都会诱导免疫反应。诱导免疫反应的抗原称为免疫原子。 因此，所有免疫原是抗原，但并非所有抗原都是免疫原子。诱导免疫反应的抗原称为免疫原子。因此，所有免疫原是抗原，但并非所有抗原都是免疫原子。
西班牙裔，黑人和白人的邻里障碍和2型糖尿病差异
中枢神经系统（CNS）是一种免疫学专业的组织，需要特殊的保护和平衡的免疫反应（Rua和McGavern，2018； Alves de Lima等，2020）。长期以来，大脑被认为是一个“免疫特异性”部位，它是指为耐受抗原引入而开发的进化适应性而无需诱导强大的免疫反应（Alves de Lima等，2020）。然而，大量的研究表明，在不同的病理状况中，中枢神经系统中有强大的免疫反应，包括感染，自身免疫性神经蛋白浮肿，神经退行性疾病和CNS损伤（Croese等人，Croese等，2021）。中枢神经系统由两个主要结构，脑和脊髓组成，这些结构被保护性物理屏障（例如脑膜，血脑屏障（BBB），血液中性障碍物和血液脑脊液（CSF）屏障）所包围（Alves de Lima等人（Alves de Lima等）。脑膜作为CNS障碍，但也代表了与外围的界面，并有助于CNS稳态和免疫反应（Rua和McGavern，2018）。脑膜由三层 - 硬脑膜，蛛网膜母乳和PIA MATER组成。硬脑膜是颅骨附近的最外层，该层高度支配，血管化并包含淋巴管（Aspelund等，2015； Louveau等，2015）。脑膜
非霍奇金淋巴瘤（淋巴肿瘤）
对受感染淋巴结进行活检（一种收集肿瘤样本的程序）是确诊 NHL 的唯一方法。在诊断淋巴瘤时，切除整个淋巴结或肿瘤的切除活检优于针吸活检，以确保有足够的组织来确定淋巴瘤的类型。病理学家（专门通过研究患者体液和组织样本中的细胞来诊断疾病的医生）和最好是血液病理学家（接受过诊断血癌（包括淋巴瘤）的额外培训的病理学家）应该审查活检，他们在诊断淋巴瘤方面经验丰富。NHL 有多种亚型，其中许多非常罕见，可能需要高度专业化的程序和测试才能做出准确的诊断。准确的诊断和对确切的 NHL 亚型的了解有助于确定适合患者特定 NHL 亚型的治疗方案。
三级淋巴结构形成的机制
要安装能够控制或消除疾病的有效抗肿瘤免疫反应，必须募集足够数量的淋巴细胞来进行恶性组织并允许维持其效应子功能。的确，肿瘤组织中T和B细胞的纤维化较高，通常称为“热肿瘤”，是患者生存的预后，并且可以预测几乎所有癌症类型中对免疫疗法的反应。实体瘤中三级淋巴结构（TLS）的组织是热肿瘤的一个独特例子，在该肿瘤中，T和B淋巴细胞与抗原存在的细胞和高内皮细胞聚集，并反映在淋巴机构中观察到的细胞组织。许多小组报告说，肿瘤中存在先前存在的TLS与适应性免疫反应，对免疫疗法的反应以及对没有TLS的人的生存改善有关。因此，了解TLS如何以及为什么组织的机制有显着的兴趣，以便在很少或没有TLS的患者中对它们进行治疗。不幸的是，最常用的癌症小鼠模型不会自发形成TLS，因此显着限制了我们对TLS生物学的理解。此简短审查将总结我们当前对TLS新生成的知识状态，并解决该场中的当前差距。
先天淋巴样细胞 - 免疫的无释放的监护人
先天淋巴样细胞（ILC）表现出显着的可塑性和影响的免疫力，作为致病提示的早期剂量[1-4]。一般术语“ ILC”描述了具有淋巴细胞最常见特征的先天免疫细胞。ilcs包含5种不同的子集：细胞毒性天然杀伤细胞（NK细胞），淋巴组织诱导者细胞（LTI）和3个类似助手的子集，第1组ILCS（ILC1），第2组ILCS（ILC2）（ILC2）和3 ILCS（ILC 3 ILCS）（ILCS（ILC3）[3 ilc3）[3，5-7] [3，5-7]。ILC由它们的特异性细胞因子和转录因子曲线定义，在很大程度上反映了T助手（Th）子集的功能[3，4，8]。然而，ILC的命运是由ID2确定的，ID2阻断了T细胞分化并驱动ILC发育[2，9，10]。因此，ILC通常缺乏抗GEN特异性T或B细胞受体[3]，将它们在适应性和先天免疫之间的作用夹在其中。在稳态中，ILC1s依赖于T-bet和Express干扰素γ（IFN-γ）以及肿瘤坏死因子alpha（TNF-α）。ilc2s在分化后与GFI1一起参与GATA3，RORα，BCL11B [2，3]，并产生IL-13，IL-5，IL-4，IL-4，IL-9和两静脉蛋白[2，11，12]。最后，在分泌IL-22和IL-17时，ILC3需要RORγT以及AHR [4，13 - 15]。大多数ILC是长期寿命的自我更新细胞，居住在组织屏障上，如果他们通过细胞因子释放很容易对生理或病理触发反应[2，4，16，17]（表1）。因此，ILC可能获得与有效免疫监测有关的持久免疫记忆[18-21]。我们将讨论针对不同病原体的可塑性。ilcs还可以为引起慢性发病的免疫反应失调，从而恶化疾病结果[4，22，23]（表1）。然而，调节ILC对病原体极化的生物学机制仍然不足，对NK细胞和ILC之间的可塑性的了解甚至更少[4，24]。此外，人类和鼠ILC之间的相当大差异一直在摆动路障，以更好地了解其免疫学功能[25，26]。在这项工作中，我们提供了有关主要ILC子集的概述的概述，强调了在传染病中的可能作用。最后，我们将检查ILC在患者中的免疫调节潜力，以及ILC生物学的未来挑战。
NX-5948：具有治疗淋巴系统恶性肿瘤活性的 BTK 降解剂
本演示稿包含与未来事件和预期相关的陈述，因此构成《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的前瞻性陈述。本演示稿中使用时，“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“期望”、“打算”、“可能”、“展望”、“计划”、“预测”、“应该”、“将”等词语以及类似表达及其变体，只要与 Nurix Therapeutics, Inc.（“Nurix”、“公司”、“我们”或“我们的”）相关，即可识别前瞻性陈述。除历史事实陈述外，所有反映 Nurix 对未来的预期、假设或预测的陈述均为前瞻性陈述，包括但不限于有关我们未来财务或业务计划的陈述；我们未来的业绩、前景和战略；未来状况、趋势和其他财务和业务事项；我们当前和未来的候选药物；我们候选药物临床试验计划的计划时间和实施；提供临床更新和临床研究初步结果的计划时间；我们合作的潜在利益，包括潜在的里程碑和销售相关付款；我们的 DELigase 的潜在优势
成熟淋巴肿瘤的人工智能和分类
血液学家，遗传学家和临床医生就结合了临床特征，组织学特征，免疫表型和分子病理学分析的淋巴性肿瘤分类达成了多学科协议。The current classification includes the World Health Organization (WHO) Classification of tumours of haematopoietic and lymphoid tissues revised 4th edition, the International Consensus Classification (ICC) of mature lymphoid neoplasms (report from the Clinical Advisory Committee 2022), and the 5th edition of the proposed WHO Classification of haematolymphoid tumours (lymphoid neoplasms, WHO-HAEM5).本文修改了成熟淋巴肿瘤分类的最新进展。人工智能（AI）最近迅速发展，随着AI整合计算机科学和数据集以基于复杂的输入数据进行预测或分类，其在医学中的作用变得越来越重要。总结了先前的研究，据描述了几个机器学习和神经网络如何预测患者的预后，并分类成熟的B细胞肿瘤。In addition, new analysis predicted lymphoma subtypes using cell-of-origin markers that hematopathologists use in the clinical routine, including CD3, CD5 , CD19 , CD79A , MS4A1 ( CD20 ), MME ( CD10 ), BCL6 , IRF4 ( MUM-1 ), BCL2 , SOX11 , MNDA , and FCRL4 ( IRTA1 ).总而言之，尽管大多数类别在两种分类中都是相似的，但是在某些疾病的诊断标准上也存在概念上的差异和差异。预计AI将被纳入淋巴瘤分类为另一种生物信息学工具。
树突状细胞在三级淋巴结构中的作用
三级淋巴结构 (TLS) 是免疫细胞（例如 T 细胞、B 细胞和树突状细胞 (DC) 以及成纤维细胞）的组织聚集体，是在出生后响应细胞因子和趋化因子的信号而形成的。TLS 功能的核心是 DC，它是协调适应性免疫反应的专业抗原呈递细胞 (APC)，可分为具有特定功能和标记的不同亚群。在本文中，我们回顾了不同 DC 亚群对癌症和自身免疫（免疫反应的两个对立面）中的 TLS 功能的贡献的当前数据。不同的 DC 亚群可见于不同的肿瘤类型，并与癌症预后相关。此外，DC 也存在于自身免疫和炎症条件下的 TLS 中，有助于疾病发展。总体而言，TLS 中 DC 的存在似乎与癌症的良好临床结果有关，而在自身免疫病理中，这些细胞与不良预后有关。因此，分析 TLS 内 DC 的复杂功能非常重要，这不仅有助于我们加强对免疫调节的基本理解，而且也有可能为患有各种病理疾病的患者的特定需求设计创新的临床干预措施。