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World File Search System药物筛选
人工智能在生物技术中的作用
摘要 尽管听起来充满未来感，但人工智能 (AI) 已经存在于许多现代设备中。例如，它使我们的移动设备能够进行语音和面部识别。在生物技术领域，人工智能已被证明对药物发现和开发的许多方面都至关重要，它也开始变得更加引人注目。药物靶标识别、药物筛选、图像筛选和预测模型都是 AI 在生物技术行业中应用的例子。此外，临床试验数据和科学文献的搜索也使用 AI。人工智能可能会改变生物技术。生物技术公司可以以多种方式利用 AI 来增强其运营、刺激创新和探索新的商业模式。关键词：人工智能、生物技术、机器学习、体外诊断、电子健康记录。
肾脏类器官作为疾病模型
慢性肾病是全球主要的健康问题，影响着全球 10% 的人口，每年导致数百万患者死亡。因此，开发能够帮助我们了解 CKD 发病机制并改进治疗策略的模型至关重要。人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 的发现以及最近开发出的 3D 类器官生成方法，为体外模拟人类肾脏发育和疾病以及直接在人体组织上测试新药开辟了道路。在这篇综述中，我们将讨论用于模拟疾病的肾脏类器官领域的最新进展，以及这些模型在药物筛选中的预期应用。我们还将强调 CRISPR/cas9 基因组工程对该领域的影响，指出现有类器官技术的当前局限性，并讨论一系列可能有助于克服局限性并促进将这些激动人心的工具纳入基础生物医学研究的技术发展。
通过可执行建模解密皮肤原发性黑色素瘤的局部免疫监视
虽然皮肤是主动免疫监视的部位，但原发性黑色素瘤经常逃脱检测。在这里，我们开发了一个计算机模型来确定黑色素瘤和朗格汉斯细胞 (LC) 之间的局部串扰，朗格汉斯细胞是黑色素瘤发展部位的主要抗原呈递细胞。该模型预测，黑色素瘤在肿瘤达到临界大小之前无法激活 LC 向淋巴结迁移，这由黑色素瘤内的正 TNF-α 反馈回路决定，这与我们对小鼠肿瘤的观察结果一致。计算机药物筛选，以及随后的实验测试，表明用 MAPK 通路抑制剂治疗原发性肿瘤可能会进一步阻止 LC 迁移。此外，我们的计算机模型预测了绕过 LC 功能障碍的治疗组合。总之，我们结合计算机和体内研究的方法提出了一种分子机制，可以解释早期黑色素瘤如何在 LC 的免疫监视下发展。
患者来源的类器官 (PDO)、细胞外基质 (ECM...
简单总结：卵巢癌 (OC) 由于诊断时已为晚期、治疗耐药性高、复发率高以及缺乏针对性的个性化治疗，是所有妇科恶性肿瘤中死亡率最高的。这需要开发能够根据患者特征模拟各种 OC 亚型的组织学、分子和病理生理学特征的临床前模型。在这种情况下，患者来源的类器官代表了一种新兴模型 (PDO)。PDO 是 3D 动态肿瘤模型，可以从患者来源的卵巢肿瘤组织、腹水或胸腔积液中成功生长。该模型重现了 OC 的异质性，并允许进行药物筛选以及开发新的靶向疗法。本研究的目的是提供有关 PDO 的信息以及细胞外基质 (ECM) 和肿瘤微环境 (TME) 在其发展中的关键作用，以便在卵巢癌患者中实施精准医疗。
神经科学 2024
Brandon Coventry 博士，威斯康星大学麦迪逊分校博士后 Kip Ludwig 博士实验室“用于慢性临床前神经调节研究的闭环刺激和记录植入式脉冲发生器平台。” Yanru Ji，研究生，普渡大学 Ranjie Xu 博士实验室“开发血管化神经免疫类器官模型用于研究散发性阿尔茨海默病和药物筛选。” Sára Nemes，研究生，印第安纳大学医学院 Liana Apostolova 博士实验室“早发性阿尔茨海默病中血浆和脑脊液生物标志物的性别相关差异。” Apostolia Topaloudi 博士，博士后，普渡大学 Peristera Paschou 博士实验室“迄今为止最大规模的图雷特综合症 GWAS 的孟德尔随机化分析确定了与新基因的因果关系。”
crispr/cas9介导的鼠pa中的α-enac敲除...
许多离子通道参与控制胰岛β细胞的胰岛素合成和分泌。上皮钠通道（ENAC），但是ENAC在胰腺β细胞中的生物学作用尚不清楚。在这里，我们将CRISPR/ CAS9基因编辑技术应用于鼠胰腺β-细胞系（MIN6 Cell）中的敲除α -ENAC基因。为α -ENAC的外显子设计了四个单个指定RNA（SGRNA）位点。具有较高活性的SGRNA1和SGRNA3并共转染到MIN6细胞中。通过处理一系列实验流，包括药物筛选，克隆和测序，获得了MIN6细胞中的α -ENAC基因敲除（α -enac - / - ）。与野生型MIN6细胞相比，细胞活力和胰岛素含量在α -ENAC - / - MIN6细胞中显着增加。因此，由CRISPR/CAS9技术产生的α-ENAC - / - MIN6细胞增加了研究胰腺β细胞中α -ENAC的生物学功能的有效工具。
药理学和毒理学年度评论下一代治疗学：利用 iPSC、基因组学、AI 和临床试验在培养皿中开展开创性药物发现
在高风险的药物研发领域，高达 92% 的失败率阻碍了从实验室到临床的进程，这主要是由于临床试验中无法预测的毒性和治疗效果不足。FDA 现代化法案 2.0 预示着一种变革性方法的出现，倡导将替代方法与传统动物试验相结合，包括采用人类诱导多能干细胞 (iPSC) 衍生的类器官和器官芯片技术进行细胞检测，并结合复杂的人工智能 (AI) 方法。我们的综述探讨了 iPSC 衍生的临床试验在为心血管疾病研究设计的培养皿模型中的创新能力。我们还强调了 iPSC 技术与 AI 的结合如何加速可行的治疗候选物的识别、简化药物筛选并为更加个性化的医疗铺平道路。通过此，我们全面概述了研究界和制药行业正在探索的 iPSC 和 AI 应用的当前前景和未来影响。
引用 Glinkina, KA、Teunisse、AFAS、Gelmi、MC、Vries、J. de、Jager、MJ 和 Jochemsen、AG (2023)。 Mcl-1 和 YAP1/TAZ 联合抑制
葡萄膜黑色素瘤是成人最常见的眼内肿瘤，约占所有黑色素瘤病例的 5%。多达 50% 的葡萄膜黑色素瘤患者会发生转移，并且对大多数常用的抗肿瘤治疗具有耐药性。几乎所有的葡萄膜黑色素瘤都含有 GNAQ 或 GNA11 的激活突变，分别编码 G α q 和 G α 11。这些蛋白质的持续活性会导致多个下游信号通路的失调，包括 PKC、MAPK 和 YAP1/TAZ。虽然 YAP1 信号传导对葡萄膜黑色素瘤增殖的重要性最近已被证实，但对 YAP1 转录辅激活因子 TAZ 的旁系同源物知之甚少；然而，与 YAP1 类似，TAZ 有望成为葡萄膜黑色素瘤的治疗靶点。我们进行了小规模的药物筛选，以发现一种与 YAP1/TAZ 抑制相结合可协同抑制葡萄膜黑色素瘤增殖/存活的化合物。我们发现 YAP1/TAZ 的基因耗竭与 Mcl-1 的结合
拷贝数畸变驱动激酶重新布线，导致癌症的遗传脆弱性
体细胞DNA拷贝数变化（CNV）在癌症中很普遍，并且可以驱动癌症进展，尽管在改变细胞信号状态下通常具有未表征的作用。在这里，我们整合了5,598个肿瘤样品的基因组和蛋白质组学数据，以鉴定导致异常信号转导的CNV。由此产生的关联概括了已知的激酶 - 基底关系，并进一步的网络分析优先考虑可能因果基因。在癌细胞系中复制了43％，包括在多种肿瘤类型中鉴定出的44种强大的基因磷材料。实验验证了几个预测的河马信号调节剂。使用RNAi，CRISPR和药物筛选数据，我们发现癌细胞系中激酶成瘾的证据，确定靶向激酶依赖性细胞系的抑制剂。我们建议基因的拷贝数状态，作为激酶抑制差异影响的有用预测指标，这是一种抗癌疗法的策略。
药物测试问答
海军药物筛选实验室 (NDSL) 每年检测多少样本？两家 NDSL 每年检测约 250 万个样本，这些样本来自海军和海军陆战队现役、新兵和预备役成员、通过军事入口处理站处理的所有国防部 (DOD) 军事申请人以及其他军事成员（即陆军、空军、海岸警卫队、ROTC）。样本如何检测？样本通过美国邮政服务、私人承运商（FEDEX、DHL、UPS）或手工递送从提交单位运送到实验室。接收部门工作人员在样本保管和控制文件上记录样本的收据，检查包裹、样本和随附文件，并分配适用的差异代码。在样本处理和加工的整个过程中，都保持严格的保管链。接收部门的技术人员准备初始测试批次，将每个样本的等分试样倒入单独的试管中，然后将该批次转移到筛选部门，使用免疫测定仪器进行初步测试分析。