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World File Search System分子数据
分子标记在识别遗传疾病中的作用
抽象分子标记是识别遗传疾病的关键工具，可以进行精确的诊断，风险评估和个性化治疗方法。它们分为各种类别，包括单核苷酸多态性（SNP），短串联重复序列（STR）和限制性片段长度多态性（RFLP），每个多态性（RFLP）在遗传诊断中起着不同的作用。SNP被广泛用于全基因组关联研究（GWAS），以鉴定出对复杂疾病的遗传易感性，而STR在诊断诸如亨廷顿氏病等疾病中很有价值。rflps虽然今天不常用，但在特定的诊断环境中仍然很重要。分子标记物的应用跨越了广泛的遗传疾病，从囊性纤维化（CF）等复杂疾病（如遗传性乳腺癌和卵巢癌综合征和脆弱的X综合征）。这些标记能够早期检测和有针对性的干预措施，从而改善了患者的预后。然而，一些挑战阻碍了他们的广泛采用，包括难以解释遗传数据，有限的遗传筛查以及与隐私和遗传歧视有关的道德问题。将分子标记物用于遗传筛查的未来方向涉及整合先进的技术，例如下一代测序以及将分子数据与其他OMIC方法结合在一起，以提供对遗传疾病的更全面的理解。应对数据解释，可访问性和道德问题的挑战对于扩大分子标记在临床实践中的效用至关重要。分子标记技术的进步及其在检测特定遗传疾病中的应用有望提高诊断准确性和个性化治疗策略。但是，确保这些技术是可以访问的，并且在道德上实施将是其成功转变医疗保健的关键。分子标记和遗传筛查技术的持续发展表明，早期诊断和个性化药物成为遗传疾病的标准护理的未来。关键词：分子标记，遗传疾病，SNP，遗传筛查，个性化医学
脂肪酸合酶作为HER2- ...
抽象目的曲妥珠单抗是一种HER2特异性药物，被批准为晚期HER2阳性（HER2+）胃癌（GC）的金标准疗法，但是高率和快速抗性限制了其临床功效，从而导致需要识别新的脆弱性。定义影响HER2+癌症干细胞（CSC）维持/生存的驱动因素可以代表抵消肿瘤生长和耐药性的临床上有用的策略。积累的证据表明，作为脂肪酸合酶（FASN），靶向关键的代谢中心可能在临床上相关。方法通过WB和FACS以及QRT-PCR和GEP分析检查了FASN蛋白和转录本表达，在曲妥珠单抗敏感和抗曲妥珠单抗耐药的HER2+ GC细胞系中分别检查了在依从性（2D）或胃部促进（3D）条件的情况下培养的。分子数据。FASN抑制剂TVB3166对抗HER2治疗的有效性在胃 - 局势效率生物测定和体内的体外测试，并在具有抗trastuzumab的GC细胞的小鼠中测试。结果，我们比较了在2D中培养的HER2+ GC细胞的转录组曲线，而3D条件发现3D培养物中FASN的显着富集。FASN上调与HER2+ GC病例中的高干性评分显着相关。TVB3166处理可显着降低所有细胞靶标的GCSC。HER2和FASN cotageting显着降低了形成胃 - 局势与单一疗法相对于单一疗法的能力，并降低了抗曲妥珠单抗耐药的GC细胞的体内生长。结论我们的发现表明，对HER2和FASN进行攻击增加了抗HER2疗法的好处，这代表了代谢抗击曲妥珠单抗耐药的HER2+ GC的新机会。
用人工智能革命性关节炎护理
摘要关节炎，全世界残疾的主要原因，主要表现为骨关节炎（OA）和类风湿关节炎（RA）。传统的关节炎诊断方法，包括临床评估和放射学成像，面临着明显的局限性，例如主观性和晚期检测。人工智能（AI），涵盖机器学习（ML）和深度学习（DL）技术已成为医疗保健中的一种变革性工具，为这些挑战提供了潜在的解决方案。AI可以处理大量数据集，以识别人们避开人类观察的模式，从而提高诊断准确性，预测疾病进展并优化关节炎护理中的治疗策略。最近的研究表明，通过先进的成像分析，AI可以改善OA和RA的早期检测能力。AI模型，尤其是卷积神经网络（CNN），已经有效地确定了关节炎的早期迹象，例如关节空间狭窄和滑膜炎症，其精度比常规方法更高。此外，AI的预测能力扩展到评估关节炎和调整个性化治疗计划的进展，从而显着增强患者的预后。本综述提供了对关节炎中AI应用的全面概述，重点是诊断进步，预后模型和治疗反应预测。它突出了AI在各种成像方式中的集成，遗传和分子数据的结合以及在AI模型中使用患者报告的结果和可穿戴技术。关键词：关节炎；放射学；人工智能;治疗。该评论还解决了COVID-19大流行对关节炎管理的影响，探讨了如何利用AI来研究Covid-19-19与关节炎之间的相交。虽然AI在革命性关节炎护理中的潜力显而易见，但必须解决数据多样性，模型解释性和道德考虑之类的挑战，以充分实现其利益。随着AI技术的不断发展，它有望在关节炎的管理中发挥越来越重要的作用，为早期发现，个性化治疗和改善患者护理提供了新的途径。
药物发现的多组学实验设计
术语“ OMICS”是指研究生物中存在的整体生物分子的科学分支，包括基因组学；转录组学；蛋白质组学和代谢组学等。每个“ Omic”层都会发现一个关于细胞或组织样品的独特分子故事。例如，基因组学告知可能发生的事情，转录组学表明可能发生的事情，蛋白质组学描述了发生的事情，代谢组学揭示了目前正在发生的事情。虽然单词研究对生物标志物的识别很有用，但它们缺乏解决缺失的遗传力问题所需的预后或预测能力，这表现为三个关键的基因差距：数值差距，预测性差距和机械差距。相比之下，一种分层的多摩变方法在生物系统的计算机建模中提供了真实的承诺，可以通过整合多种分子层来预测扰动并弥合机械差距，从而产生新的见解，这些新见解通常会错过这些洞察力。然而，多词数据的集成是复杂的，并且充满了技术和计算挑战，尤其是在将垂直分子层与不同的参数和统计分布相结合时。此外，垂直积分加剧了维度的概念（p≫n），当特征（P）的数量远远超过样品数量（n）时，会发生这种情况，从而导致算法的过度训练以及统计和机器学习模型的分解，这些模型已优化了用于富含样品的空间。为了解决这个问题，应包括单细胞和空间多族研究。单细胞OMICS启用细胞水平分子分辨率，可以通过细胞读数来解决异质性并显着增加样品数量。空间多摩变分析将保留分子数据的空间环境。鉴于多摩变研究设计所涉及的许多考虑因素，从数据获取到功能分析，本综述旨在为实验设计提供全面的路线图，并采用改善数据整合的策略，以帮助利用系统生物学的能力进行药物发现。
实施针对急性髓系白血病的功能精准医学肿瘤委员会
（1）难治性或复发性 (R/R) AML 患者，尤其是老年患者，治疗选择有限，生存率仍然很低 (1, 2)。基因组分析有助于揭示 AML 的生物学基础、异质性和克隆进化，并突出了新的治疗靶点和亚组 (3–6)。FLT3 抑制剂 (FLT3i) 米哚妥林 (7) 和吉特替尼 (8)、IDH1 突变抑制剂 ivosidenib (9) 和 IDH2 突变抑制剂 enasidenib (10) 为 AML 患者提供了新的基因指导治疗选择。然而，只有一小部分患者携带这些突变，对基因指定的治疗有反应的患者就更少了 (11, 12)。此外，通常没有可操作的突变来指导治疗决策，许多疗法甚至没有任何已证实的（基因组）生物标记 (13, 14)。例如，BCL2 抑制剂 (BCL2i) venetoclax 可在 AML 治疗中提供显著的临床益处，但我们缺乏有效的生物标志物来识别可能受益的患者 (15–17)。我们和其他人已经利用高通量离体测试 AML 细胞来功能性地识别药物反应模式 (18–24)。Beat AML 研究报告了在 562 个生物库 AML 患者样本中结合基因组分析对 122 种小分子抑制剂进行功能测试的情况 (23)。Snijder 和同事应用基于图像的药物测试检测 (药镜检查) 来证明该检测可以预测化疗的临床反应 (21)。流式细胞术也已用于量化不同细胞亚群的反应 (19, 25–27)。然而，其中许多研究都是回顾性的，缺乏功能和分子数据的整合。需要在临床决策过程中前瞻性地实施这些检测。在这里，我们在 AML 患者细胞中对多达 347 种新兴和 168 种已批准的抗癌药物进行了体外药物敏感性和耐药性测试 (DSRT)。对个别患者的分子和功能数据进行了解释和整合，以考虑 R/R AML 患者的新治疗方案。为了实时将结果用于临床转化，我们设计了一种多学科功能精准医学
聚焦欧洲分子病理学硕士
摘要 尽管精准医疗取得了进展，但全球许多癌症患者，尤其是资源受限环境中的患者，在获取高质量分子检测和靶向治疗方面仍面临重大挑战。分子检测的巨大差异凸显了协调欧洲及其他地区实践的迫切需要，在分子病理学实验室中建立更标准化和一致的方法。专业人员，尤其是分子病理学家，必须超越传统教育来应对这种差异。这一观点解决了分子病理学 (MP) 中的关键问题，例如获得高质量分子检测的机会有限，导致癌症治疗的差异以及不一致实践的后果。认识到需要建立标准化的教育框架来解决这些问题，教育计划在更新专业人员的技能以实现分子病理学标准化方面发挥着关键作用。来自指导委员会、欧洲医学专家联盟病理学部门和欧洲病理学会的欧洲专家提议创建一个名为“欧洲分子病理学硕士”(EMMP) 的综合硕士学位课程。该项目是对 MP 教育专业化和标准化框架需求的战略性回应，旨在满足同时工作和学习的专业人士的需求。该项目的设计符合循证教育方法，确保有效的学习和参与，同时整合计算病理学来分析复杂的分子数据、提高诊断准确性和改善治疗结果。EMMP 的结构化课程、战略合作伙伴关系和定期更新强调了其在标准化 MP 实践中的重要性。从探索未来发展的角度出发，该视角深入探讨了技术集成和跨学科合作，预测了持续的进步和协调。讨论了 MP 教育中的挑战和未来方向，强调了动态课程更新、无缝技术集成和跨学科合作的必要性。这一观点强调了 EMMP 在为这一充满活力的领域培养病理学家方面的关键作用，倡导教育和培训的不断进步，以维护 MP 实践的卓越性并保持最高的患者护理标准。
基于 rbc L、mat K 和 ITS 序列对菲律宾 11 种特有万代兰进行 DNA 条形码编码
DNA 条形码因其在植物种类识别、鉴别和分类以及揭示近缘物种间的系统发育关系方面的潜力而备受关注。使用 BLASTn、遗传距离相似性和基于树的方法评估了三种条形码标记（rbc L、mat K 和 ITS）及其组合对菲律宾 11 种特有万代兰的有效性。使用通用引物成功扩增并测序了代表 11 种万代兰的 40 个种质的每个条形码区域。比对序列中可变位点的数量在 ITS 区域最多（30%），其次是组合区域（3%）、mat K（2%）和 rbc L（2%）。BLASTn 结果显示，基于 NCBI 数据库中可用的 rbc L、mat K 和 ITS 序列，大多数样本都被正确识别到属的水平。在 NCBI 数据库中，仅两个物种（Vanda sanderiana 和 Vanda luzonica）根据 mat K 和 ITS 序列在物种水平上被正确识别。从三个区域的组合计算出的遗传距离范围为 0.0000–0.01528。Vanda aurantiaca 和 Vanda lamellata var remediosa 之间的遗传距离最大（0.01528），这表明它们之间的遗传相似性较低。使用最大简约法和 1000 次引导重复测试为每个基因序列构建系统发育树。在从 rbc L、mat K 和 ITS 区域序列生成的系统发育树中，从 ITS 序列生成的系统发育树根据其当前基于形态学的分区分类完全区分了 11 个 Vanda 物种。基于这三个区域的组合序列构建的系统发育树与基于 ITS 区域构建的系统发育树相似，只是 MP 分析对聚类的支持更强。MP 树中呈现的分子数据支持 Vanda 的现有形态部分。单条形码 ITS 是菲律宾 Vanda 物种的合适条形码。因此，ITS 应与植物核心条形码、rbc L 和 mat K 结合使用，以区分和分类菲律宾特有的 Vanda 物种。本研究提供了菲律宾 Vanda 物种的条形码数据库，可能对保护兰科中这一宝贵属做出重大贡献。
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欧文，德克萨斯州，2024年12月3日 - 领先的下一代AI Techbio公司和精确医学先驱Caris LifeSciences®（Caris）今天宣布，来自领先的癌症中心的公司和合作者，包括Caris Precision precision Alcoliance Alliance Alliance Alliance™（CARIS POA）中的甲型乳腺癌范围，包括Caris Precision Precision Alcogy Alliance uniance uniance uniance uniance uniance uniance uniance之间，包括在内，包括在乳腺癌中，包括一系列甲类的甲类类型，包括大犬类范围，包括，包括，包括，包括，包括，包括，包括大犬类的类型（SABC）从2024年12月10日至13日（展位＃1217）。该研究强调了Caris广泛的多模式数据库发现新的癌症见解的能力，这可能会显着影响患者的诊断，预后，治疗计划和治疗反应。“在今年的圣安东尼奥乳腺癌研讨会上进行的研究证明了卡里斯对数据驱动的分子创新的持续承诺以及我们不断扩大的合作者网络的力量，以回答当今的精确肿瘤学上的一些紧迫问题，”“超过一半的研究都关注男性乳腺癌，这是一种经常被掩盖的乳腺癌“我们来自748,000多个案例的广泛现实世界证据，包括超过550,000个具有匹配的分子数据和结果，使我们的团队和研究合作者能够更好地了解癌症的生物学标志，以及它们如何影响临床结果，为个性化疗法和改善的患者成果铺平了道路。” Spotlight海报演示包括：这些发现强调了综合分析在癌症护理中的关键作用以及大型临床基因组数据集的功能，使能够鉴定出具有不同肿瘤类型的临床意义的新生物标志物，包括罕见的癌症。”卡里斯总裁戴维·斯佩茨勒（David Spetzler）说：“我们的综合分子分析以及丰富的临床数据使Caris能够帮助临床医生做出最佳的治疗选择，研究人员发现新型的癌症生物学，以及生物制药行业以开发下一个突破性的药物。”
药物再利用及其各种方法
摘要 药物再利用有可能为不同群体的患者提供具有既定安全性的药物。大量的例子表明，人们发现了现有分子的新用途，这些分子通常是偶然发现的，或者是与药物特定作用机制相关的有针对性的研究工作。药物研究新方法的必要性以及大数据存储库及其相应分析技术的进步引发了药物再利用系统方法的发展。许多新的计算技术已经出现，以促进系统性再利用筛选，无论是在实验环境中还是通过计算机模拟。有效的药物再利用管道需要强大的理解力、技能和坚实的实验框架，以整合分子数据和临床开发专业知识。本综述概述了各种系统性再利用方法，并探讨了该领域的关键参与者。战略合作对于提高将现有分子再利用用于新适应症的成功率至关重要。本综述还研究了药物再利用作为制药公司采用的药物开发策略的利弊和挑战。简介 将现有药物或候选药物重新用于之前未曾指征的新疗法或医疗状况称为药物再利用。它最初是为了治疗另一种疾病而创建的。有些人称之为一个无法预见的、偶然的过程。通常，具有已证实的人类安全记录的药物也会针对其预期用途以外的特定疾病进行测试和生产。（1）通过绕过药物开发过程并直接进行临床前和临床试验，这种方法降低了风险和成本。 药物再利用是制药行业的一个重要方面，近年来在研究人员和行业参与者中引起了很大的关注。它本质上意味着为成功和不成功的药物寻找新的应用和适应症。相对而言，这比实验性药物发现更可靠，成本更低。（2）实验性药物发现的目标很少，而且这个过程成本高、耗时且危险。因此，已经开发出许多计算机技术，这些技术可以使用现成的高通量数据评估数十万种药物的重新定位。然而，目前发表的文献缺乏对当代计算药物重新定位技术的全面和最新研究。（3）无需具体确定作用机制，重新定位可以帮助根据其表型优势发现新药。临床前动物模型可用于直接评估这一点，研究和临床应用可以从这些发现中受益更多。它可能会直接进入 II 期临床试验。重新利用的药物有一点失败的风险。与常规发现相比，重新利用药物在降低开发成本和加快上市时间方面具有显著优势。
Ana Conesa 博士
科学陈述 我是西班牙国家研究委员会 (CSIC) 的研究教授。1993 年，我毕业于瓦伦西亚理工大学，获得农业工程师学位，并在荷兰莱顿大学获得分子微生物学博士学位，研究项目在荷兰食品研究所 (TNO) 微生物学系进行。我获得了 Ramon y Cajal 奖，并于 2003 年加入瓦伦西亚农业研究所 (西班牙)，开发柑橘基因组学的生物信息学工具。2007 年，我加入 CIPF，并于 2010 年成为高级组长，创建了基因表达基因组学实验室。2014 年 8 月至 2021 年 5 月，我是佛罗里达大学微生物学和细胞科学系和遗传学研究所的正教授。2021 年 5 月，我加入 CSIC 综合系统生物学研究所 (I2SysBio)，成为佛罗里达大学的兼职教师。 2022 年 1 月，我当选为西班牙皇家工程院院士。我对了解基因表达在基因组水平上的功能方面、跨不同生物体以及与病理过程的关系很感兴趣。我的团队开发了统计方法和软件工具，用于分析转录组的动态方面，将它们与其他类型的分子数据集成并对其进行功能注释，特别关注下一代测序 (NGS) 数据。我是 Blast2GO、Paintomics、maSigPro、NOISeq、Qualimap、SQANTI、tappAS 等流行生物信息学软件的创建者，在全球拥有数万名用户，并率先使用单分子测序技术进行转录组分析。我的研究得到了国家和国际资助机构的大力资助，包括 Horizon Europa、H2020、Marie Curie Actions、NIH、NASA 和 USDA，以及 Santander、JDRF 和 Helmsley 等私人基金会。我领导过多个国际研究联盟项目，包括 STATegra（欧盟第七框架计划，11 个合作伙伴，8 个国家，600 万欧元，用于多组学数据集成）、DEANN（居里夫人行动，16 个合作伙伴，14 个国家，90 万欧元，用于生物信息学科学交流）、LongTREC（居里夫人行动博士网络，12 个合作伙伴，10 个国家，270 万欧元，长读生物信息学工具开发）以及佛罗里达大学的 6 名 PI 团队，旨在开发 1 型糖尿病进展的多组学模型。我（共同）组织过许多生物信息学和 NGS 会议，包括计算生物学领域的主要会议 ISMB，并在五大洲的 10 多个国家开设了专门的生物信息学课程，参加人数超过 500 人。我是 Biobam Bioinformatics 的联合创始人和科学顾问，该公司自 2010 年成立，致力于为生物学家打造生物信息学解决方案。我目前的研究兴趣是开发系统生物学多组学数据整合的统计方法，创建第三代测序数据分析工具，并通过群落建模了解微生物相互作用。