头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 是一种非常具有侵袭性的疾病,晚期肿瘤预后不良。最近的临床、基因组和细胞研究揭示了 HNSCC 的高度异质性和免疫抑制性。尽管多模式治疗干预取得了重大进展,但无法治愈和复发仍然很常见,是导致大多数死亡的原因。越来越明显的是,肿瘤微环境 (TME) 在 HNSCC 肿瘤发生中起着关键作用,促进侵袭性肿瘤的发展和对治疗的抵抗力,从而对预后产生不利影响。全面了解 TME 因素以及高度复杂的肿瘤 - 基质相互作用,可以带来新的 HNSCC 治疗干预措施。有趣的是,HPV + ve 和 HPV − ve(人乳头瘤病毒)HNSCC 肿瘤之间的不同分子和免疫景观为开发个性化、有针对性的化学免疫治疗 (CIT) 方案提供了新的机会。本综述重点介绍了目前对 HPV + ve 和 HPV − ve HNSCC TME 之间复杂性的理解以及各种肿瘤 - 基质串扰调节过程,包括上皮 - 间质转化 (EMT)、抗细胞凋亡、血管生成、免疫监视、转移性微环境、治疗抗性和侵袭性肿瘤表型的发展。此外,我们总结了 CIT 策略的最新发展和原理及其在 HPV + ve 和 HPV − ve HNSCC 中的临床应用。
由刺激基因编码的干扰素基因的刺激剂是一种378个氨基酸蛋白,其中包含三个功能结构域,即四个N末端跨膜螺旋,一个中央球状结构域,一个中央球状结构域和C-末端域和一个C-末端域(1,2)。sting,也称为TMEM173,MITA和MPYS,是I型IFN刺激剂,充当内质网适配器蛋白,在先天免疫信号传导中起重要作用(3,4)。先天免疫系统是宿主防御的第一线,可以感知并响应来自外部病原体或内部肿瘤的多种危险信号,从而导致炎症细胞因子的分泌以及近端抗原抗原抗原呈递细胞的成熟和激活(5,6)。环状GMP-AMP合酶(CGAS)是一种直接的细胞质DNA传感器,可以生成第二个信使环鸟嘌呤单磷酸 - 单磷酸盐单磷酸盐(CGAMP)(CGAMP),并招募sting以启动一系列下游反应(7-9)。激活的刺激随后募集并激活储罐结合激酶I(TBK1),然后磷酸化转录因子干扰素调节因子3或核因子kappa b,从而导致其核转移以促进I型IFN基因的转录(9-11)。I型IFN的产生进一步增强了抗肿瘤免疫反应(12)。 刺激对于抗癌免疫至关重要,抗癌免疫涉及免疫细胞(例如树突状细胞,正常千型型(NK)细胞和CD8+T细胞)的激活(13-15)。 此外,肿瘤内刺激激活触发了髓样衍生的抑制细胞(MDSC)和免疫抑制的募集(16)。I型IFN的产生进一步增强了抗肿瘤免疫反应(12)。刺激对于抗癌免疫至关重要,抗癌免疫涉及免疫细胞(例如树突状细胞,正常千型型(NK)细胞和CD8+T细胞)的激活(13-15)。此外,肿瘤内刺激激活触发了髓样衍生的抑制细胞(MDSC)和免疫抑制的募集(16)。癌细胞在肿瘤发育和进展过程中抑制CGA/STING途径,从而导致肿瘤免疫逃避(10)。CGA/STING途径是异质性的,具有肿瘤抑制或促肿瘤的活性,这为抗肿瘤治疗的发展提供了巨大的潜力(17,18)。在T-细胞衍生的肿瘤细胞中发现了与STING相关途径的凋亡功能障碍,而小鼠原发性T细胞白血病对刺痛激动剂的反应过度,这表明刺激者具有强大的治疗潜力(19)。泛癌研究表明,刺激在癌组织中高度表达。此外,刺激表达与某些肿瘤类型的临床结局密切相关,表明该蛋白在肿瘤中起重要作用
摘要:肿瘤的发生和发育需要癌细胞的代谢重编程,即通过各种代谢途径以自主方式改变伏布,以满足增加的生物能和生物合成需求。肿瘤细胞消耗大量养分,并通过其代谢产生相关的代谢。这导致肿瘤微环境(TME)的重塑以更好地支持肿瘤生长。在TME重塑期间,免疫细胞代谢和抗肿瘤免疫活性受到影响。这进一步导致肿瘤细胞从免疫监测,因此导致异常增殖。本综述总结了与肿瘤代谢重编程过程中代谢信号分子异常的生物合成和活性相关的调节功能。此外,我们还提供了对TME中营养的免疫细胞和肿瘤细胞之间竞争的全面描述,以及肿瘤代谢所需的代谢物,所涉及的代谢信号通路以及免疫细胞的功能。最后,我们总结了针对肿瘤免疫疗法发展的当前研究。我们旨在为未来研究肿瘤代谢重编程的机制提供新的概念,并探索这些机制与肿瘤免疫的关联。
Urothelial carcinoma (UC) originates from the urothelial lining renal pelvis, ureter, bladder, and urethra. Based on the report from Global Cancer Statistics 2020, bladder cancer is the 7th and 13th most frequent malignancy among men worldwide and those in Japan, respectively (1,2). Unresectable, metastatic, or advanced UC (aUC) is a progressive, poor prognostic disease with a median overall survival (OS) time of approximately 19–26 months following first-line (1L) platinum-based chemotherapy and subsequent administration of immune checkpoint inhibitors (ICIs) including anti-PD-1 and anti-PD-L1 antibodies (3-6). A substantial proportion of the population responds poorly to chemotherapy and ICIs, resulting in poor survival outcomes. Novel upfront drug combinations including ICIs, antibody-drug conjugates, and tyrosine kinase inhibitors (TKIs) are currently being tested in an attempt to overcome drug resistance and improve antitumor activity.
人们普遍认为肿瘤是一种由癌细胞、细胞外基质、炎症细胞、免疫细胞和其他细胞组成的复杂组织。肿瘤微环境失调可维持细胞生长、侵袭和逃避免疫监视的存活,从而促进肿瘤的侵袭性。一些饮食营养素可以改变肿瘤微环境的概念极具吸引力。许多研究表明,高脂饮食引起的肥胖会影响代谢,从而抑制抗肿瘤免疫,但氨基酸如何改变肿瘤微环境并影响肿瘤免疫仍未完全了解。事实上,不同信号通路中的氨基酸代谢及其串扰会影响癌症患者的肿瘤免疫和治疗效果。我们的综述重点介绍了氨基酸影响肿瘤微环境的机制,并发现了癌症免疫治疗的潜在药物靶点。
肿瘤是对人类健康的最大威胁之一。尽管近几十年来,技术和研究的进步已经大大提高了肿瘤疗法,但它仍然远非期望。因此,探索肿瘤生长,转移和抗性的机制非常重要。屏幕基于群集的定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR) - 千里联蛋白(CAS)9基因编辑技术是探索上述方面的强大工具。本评论总结了肿瘤微环境中癌细胞和免疫细胞中最近进行的筛查。癌细胞中的筛选主要集中于探索癌细胞生长,转移以及癌细胞如何从FDA认可的药物或免疫疗法中逃脱的机制。和与肿瘤相关的免疫细胞的研究主要旨在鉴定可以增强细胞毒性T淋巴细胞(CTL),CAR-T细胞和巨噬细胞的抗肿瘤功能的信号通路。此外,我们讨论了CRISPR屏幕的局限性,优点,以及其未来在肿瘤研究中的应用。重要的是,高吞吐量肿瘤相关的CRISPR筛查的最新进展对肿瘤发育,肿瘤耐药性和肿瘤免疫治疗的新概念和机制有深远的贡献,所有这些最终都将增强肿瘤患者的临床治疗。
1 Gorrell MD,等人。二肽基肽酶 IV 和相关蛋白的结构和功能。Adv Exp Med Biol。2006;575:45-54。Epub 2006/05/17。doi:10.1007/0-387-32824-6_5 | 2 .Rosenblum JS,等人。脯氨酰肽酶:具有高药物发现潜力的丝氨酸蛋白酶亚家族。化学生物学中的当前观点。2003;7(4):496-504。 doi:S136759310300084X [pii]。| 3 .Liu F 等。成纤维细胞活化蛋白在实体肿瘤中的过度表达及其临床意义:荟萃分析。PLoS One。2015;10(3):e0116683。doi: 10.1371/journal.pone.0116683。PMID: 25775399; PMCID:
摘要:脑肿瘤检测应用程序是一款移动应用程序,它使用先进的算法从医学图像中检测脑肿瘤。该应用程序允许医疗专业人员快速准确地诊断脑肿瘤,这对于早期治疗和改善患者预后至关重要。该应用程序设计为用户友好且高效,具有简单的界面,可轻松上传和分析图像。该应用程序能够在短时间内提供准确的结果。它结合使用放射线学和形态学特征来评估医学图像。随着脑肿瘤患病率的不断上升,脑肿瘤检测应用程序有可能彻底改变我们诊断和治疗这些复杂疾病的方式,从而提高全球患者的护理质量。该应用程序设计为易于使用且高效。该应用程序旨在供医生直接使用,使他们能够快速准确地检测医学图像中是否存在脑肿瘤。关键词:脑肿瘤检测、卷积神经网络、计算机辅助技术、图像处理 Python、Java、磁共振成像(MRI)、移动应用程序开发、用户界面设计、放射学、神经网络、医学图像、深度学习、应用程序开发、机器学习算法。