阿尔茨海默症中Aβ聚集所产生的蓝色自发荧光照亮老年斑以及复杂的血液和血管病理变化 研究背景 阿尔茨海默症（AD）是全球普遍的神经退行性疾病，老年斑是AD的主要病理标志，而其生化组成的主要成分是β-淀粉样蛋白（Aβ）。本研究的出发点是探讨了AD中老年斑的蓝色自发荧光——近40年前发现的一种现象，但对AD病理的影响尚未被充分研究。针对这个问题，研究者们通过免疫组织化学和荧光成像技术，对AD患者前额叶脑切片上的老年斑进行了分析，并在体外进行了Aβ聚合的研究。 文章信息 本研究由下列作者联合进行：付华林、李吉龙、张春蕾、杜鹏、高国、葛琪琪、关新萍、崔大祥。该团队来自上海交通大学纳米生物医学与工程研究所、海洋装备研究院、国家转化医学中心，以及其他一些联合单位。文章在2023年7月12日提交，2023年...

背景介绍 嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）在某些血液恶性肿瘤中的免疫治疗已显示出巨大的潜力。然而，CAR分子中包含的CD28和4-1BB共刺激内域如何在CAR-T细胞中起作用，仍未得到全面了解。CD28和4-1BB内域在CAR-T细胞中均表现出显著不同的磷酸化模式，这可能部分解释了为什么CD28共刺激介导的CAR-T细胞能够更快地杀死肿瘤，而4-1BB介导的效果相对较慢。此外，4-1BB共刺激的CAR-T细胞通常与更好的T细胞持久性、代谢适应性和记忆形成有关，但其增加了T细胞凋亡的风险。探究CD28和4-1BB内域在CAR-T细胞中的分子相互作用，对于优化CAR-T细胞的设计至关重要。 论文来源 本研究由Zhangqi Dou等研究人员完成，研究人员来自北卡罗来纳大学教堂山分校的Line...

背景介绍 在急性全身性炎症状态下，免疫系统功能会发生显著改变，通常表现为髓系细胞生成增加，同时淋巴细胞生成受到抑制。特别是在胸腺中，全身性炎症会导致急性胸腺萎缩并随之引发T淋巴细胞生成的障碍。然而，全身性炎症对胸腺的影响机制，除了抑制T细胞发育之外，尚不完全清楚。在本研究中，我们探讨了TL1A和IL-18两种细胞因子的协同作用如何抑制T淋巴细胞生成，并促进胸腺髓系细胞生成。 研究来源 该研究由Mario Ruiz Pérez、Christian Maueröder、Wolf Steels等人撰写，来自比利时根特大学及其附属研究机构，论文发表在2024年的学术期刊《Cellular & Molecular Immunology》上。 研究流程 实验模型和细胞因子注入 研究首先在新出生的小鼠中注...

儿童急性横贯性脊髓炎中的B细胞反应 急性横贯性脊髓炎（ATM）是一种自身免疫介导的脊髓炎性疾病，在每年每百万儿童中有1.7-2例发病率。ATM通常表现为肢体无力、感觉缺失和膀胱/肠道功能障碍，其症状在数小时到数天内迅速发展。磁共振成像（MRI）是诊断ATM的主要工具，尽管20-50%的病例在脑脊液（CSF）蛋白和细胞计数方面表现正常。ATM占儿童首次获得性脱髓鞘综合征（ADS）病例的20-30%，并可以作为多发性硬化（MS），神经脊髓炎谱系障碍（NMOSD）或抗髓鞘少突胶质蛋白抗体相关疾病（MOGAD）的首发症状。 研究背景及目的 相比成人，多发性硬化在儿童ATM患者中的发病率较低。流行病学研究显示，大约三分之一的成人ATM患者最终被诊断为MS，而只有22%的儿童ATM患者演变为MS。此外，...

单细胞RNA测序揭示出血性脑卒中后脑周水肿免疫景观的演变 研究背景 脑出血性中风(ICH)是全球健康威胁之一，以其高残疾率和死亡率而闻名。ICH所导致的次生脑损伤中，围血肿水肿(PHE)的形成是其致命性的重要因素。然而，PHE的具体病理生理机制尚不完全清楚。本研究目的在于详细描绘人类PHE组织中的免疫细胞群体的转录概况，并探索不同类型免疫细胞在显微层面的差异。 论文来源 论文由张鹏、高丛等共同撰写，由Daojing Li负责通讯，论文来自Jining Medical University附属医院。该论文发表于2024年的Journal of Neuroinflammation，DOI为10.1186/s12974-024-03113-8。 研究方法及流程 该研究共纳入9名基底节ICH患者，根...

精准医疗 | 多发性骨髓瘤患者的定量综合生存预测：基于硼替佐米诱导治疗、高剂量治疗和自体干细胞移植 引言 多发性骨髓瘤是一种恶性血液疾病，特点是骨髓内有克隆性浆细胞的积聚，并与正常造血及溶骨性骨病相关联的临床症状有关。多发性骨髓瘤患者的预后高度异质化，生存时间从几个月到超过15年不等。在临床实践中，风险分层通常通过结合间期荧光原位杂交（iFISH）检测到的高风险染色体畸变和国际分期系统（ISS）进行。而目前广泛接受的标准是修订版ISS评分（R-ISS），包括血清B2-微球蛋白，白蛋白，乳酸脱氢酶（LDH）和不利的预后染色体畸变。然而，现有的风险预测模型只将患者纳入两个至四个风险组内，如高风险、中高风险、中低风险及低风险组，但这些分组往往无法准确反映个体化的生存预测。因此，准确地定量预测个体患...