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    TISMO:建立肿瘤免疫和免疫治疗反应模型的同基因小鼠肿瘤数据库

    针对共同抑制途径的免疫治疗已经显示出显著的临床成功,但仅在癌症患者的亚群中显示出EF-敏感(1)。免疫检查点阻断(ICB)治疗异质性反应的潜在机制尚不清楚。肿瘤患者的临床症状准确地反映了肿瘤微环境(TME),但难以获得和控制实验。完全重述癌细胞复杂性及其与免疫系统相互作用的临床前模型对于研究ICB的潜在耐药机制至关重要(2)。目前用于癌症研究的体外系统,如传统的二维细胞培养或三维有机体,都是用来模拟TME的复杂性的。相反,将同基因肿瘤移植到免疫活性小鼠体内是容易获得的,并为癌症免疫学研究提供了可复制的结果。同基因小鼠模型已广泛应用于肿瘤免疫学研究,并产生了大量不同免疫治疗下的肿瘤表达谱(3,4).

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    通过深度学习识别和验证基于脑额叶区-后叶区功能失衡的重大精神疾病内的亚型

    精神分裂症(SZ)、双相情感障碍(BD)和重性抑郁症(MDD)是在精神疾病领域常见的三种疾病,合称为重大精神疾病(MPD),长期以来都是依据不同的核心症状被作为不同的疾病诊断,但一系列遗传学、分子学、组织学和神经影像学的研究都一致表明这三种疾病之间存在着共同的核心特征,提示我们这三种疾病之间的连续性是非常紧密的。因此,了解MPD的核心变化对于我们绘制导致精神病理的主要神经通路,以及导致诊断内和诊断间不同临床现象的交叉路径是至关重要的。静息态功能磁共振成像技术是一项已经非常成熟的对大脑内在功能进行无创性探索的技术,利用测量血氧饱和度依赖性(BOLD)信号中的自发低频波动(LFFs)已经被广泛应用于神经影像学。低频波动幅度(ALFF;一般在0.01-0.08 Hz范围内)是静息态时局部自发神经元活动的有效指标,ALFF的区域变异性可以反映了一个给定的体素的自发波动,与它的邻近、区域或网络连接无关,此外ALFF还表现出中等至高度的测试-再测试的可靠性,确保了其作为区域功能测量的有效性的高上限,这些特征都使ALFF成为一个检测个体差异良好指标。 此研究基于脑影像ALFF数据运用深度学习的方法将跨诊断的三种MDP疾病人群(SZ,BD,MDD)聚类,并从皮层厚度、白质完整性(FA)、多基因风险评分(PRS)和风险基因组织表达多层面数据对聚类出的两个生物亚型进行了验证,还进一步研究了药物治疗状态在不同亚型中对症状严重性的影响,以阐明不同亚型可能的药理作用。

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