AmpliconSuite 发布:面向肿瘤基因组局灶性扩增的端到端分析流程
AmpliconSuite 是一个从肿瘤全基因组测序数据分析局灶性扩增的工具包,可识别染色体外 DNA(ecDNA)、断裂-融合-桥(breakage–fusion–bridge)及其他扩增模式,其 ecContext 模块对 ecDNA 结构分类以理解形成机制。
推荐理由:该工具把肿瘤全基因组测序中的局灶性扩增分析整合为端到端流程,并在 72 个模型、175 个基因上做了 FISH 验证。
AmpliconSuite 是一个从肿瘤全基因组测序数据分析局灶性扩增的工具包,可识别染色体外 DNA(ecDNA)、断裂-融合-桥(breakage–fusion–bridge)及其他扩增模式,其 ecContext 模块对 ecDNA 结构分类以理解形成机制。
推荐理由:该工具把肿瘤全基因组测序中的局灶性扩增分析整合为端到端流程,并在 72 个模型、175 个基因上做了 FISH 验证。
EMA 人用药品委员会(CHMP)建议在欧盟批准 Rasonque(daraxonrasib)上市,用于既往至少接受过一次治疗的成人转移性胰腺腺癌。该药为口服 RAS 抑制剂,通过结合 cyclophilin A 形成复合物附着于 RAS 蛋白并阻断其活性。
推荐理由:CHMP 对 daraxonrasib 的阶段性审评把评估压缩到 150 天内,为 RAS 抑制剂在胰腺癌的监管路径提供了参照。
一项发表于Genome Medicine的研究用定量演化框架分析2171份样本,区分突变率与选择,发现NOTCH1突变在组织学正常食管上皮克隆扩增中受强正选择,这解释了其在该组织中的高 prevalence。
推荐理由:研究用2171份样本区分突变率与选择,显示NOTCH1在正常食管上皮中受强选择,却与TP53、RB1呈拮抗上位性,抑制后续恶性演化。
研究团队开发了靶向 NK 细胞的脂质纳米颗粒 NtLNPs,用工程化双靶向 NK 细胞配体驱动受体特异性摄取和 mRNA 递送,在小鼠中实现最高约 80% 的 NK 细胞转染且脱靶效应很小。经系统给药递送 CAR mRNA 可在体内生成 CAR NK 细胞:靶向 CD19 的 CAR NK 细胞在健康小鼠中完全清除循环 B 细胞,靶向 CD3 的 CAR NK 细胞在自身免疫性肝炎模型中清除几乎全部自身反应性 T 细胞,作者据此提出其在 T 细胞驱动疾病上可能优于 CAR T 疗法。
推荐理由:研究用双靶向配体修饰的 LNP 在小鼠体内直接生成 CAR NK 细胞,为体内细胞工程提供了可迁移的递送思路。
研究对 62 例原发胰腺导管腺癌肿瘤进行单细胞 RNA 测序(443,451 个细胞),并对其中 11 例做匹配的空间转录组(53,236 个 spot),刻画克隆、转录与空间多样性。分析发现肿瘤内存在多个遗传上不同的恶性克隆,配体-受体程序受基因组剂量调控,8q24(MYC)扩增与谱系内经典向基底样转变反复相关;小鼠与原代人模型中的 MYC 敲低可重新激活经典程序并恢复免疫应答通路。
推荐理由:62 例原发肿瘤的单细胞与空间转录组图谱显示,8q24 的 MYC 扩增与肿瘤谱系内经典向基底样转变相关,为理解 PDAC 克隆异质性提供了资源。
研究发现 ecDNA 是微核的重要来源,复制压力下 ecDNA 发生有丝分裂聚集、不对称分配和错分进入微核,携带 ecDNA^+ 微核的细胞增殖能力下降、更易死亡。单微核测序显示多个不同 ecDNA 种类会汇聚到同一微核中;在 MYCN 扩增的神经母细胞瘤患者中,诊断时 ecDNA^+ 微核频率较高与总生存期改善相关。作者据此提出有丝分裂期 ecDNA 滞留可能成为治疗切入点。
推荐理由:研究把 ecDNA 的微核错分与适合度下降联系起来,并给出神经母细胞瘤患者生存关联,为理解 ecDNA 的代价提供新角度。
微软研究院推出 Quine,一个由多模态生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 组成的 AI 研究系统。
推荐理由:微软研究院公开了面向生物学的多模态世界模型与实验编排系统,并给出胰腺癌细胞状态转换的湿实验验证案例。
研究结合大规模单细胞 RNA 测序、空间验证和功能实验,构建了人正常结肠成纤维细胞与间质亚群的参考图谱,并以小鼠结肠为参照。
推荐理由:该研究以小鼠结肠为参照,用单细胞与空间验证构建人正常结肠和结直肠癌成纤维细胞参考图谱,为 CAF 分型提供统一坐标。
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作在 Nature Genetics 发表两篇论文,提出“cancer quantum biology”假说:同类型肿瘤在患者间拥有几乎相同的恶性细胞状态集合,这些状态可相互转换从而逃避单靶点药物。
推荐理由:两篇 Nature Genetics 论文提出肿瘤细胞状态在患者间高度保守,并用 AI 预测针对多状态的联合用药,在 DMG 小鼠模型中延长生存。