嵌合抗原受体的间充质基质细胞用于增强免疫抑制

嵌合抗原受体的间充质基质细胞用于增强免疫抑制 背景介绍 间充质基质细胞(Mesenchymal Stromal Cells, MSCs)是多能细胞,存在于几乎所有组织中,具有显著的免疫抑制、再生特性。这些特性使得MSCs在免疫疾病和组织再生的治疗中被广泛研究。尽管同种异体MSCs的临床试验展示了其安全性,然而其免疫抑制效能和治疗结果迄今仍未令人满意。为了提高MSCs的免疫抑制效果,本研究通过细胞工程技术,对来自健康供体脂肪来源的初级MSCs进行改造,开发了一种新的治疗策略。 论文来源 本研究由Olivia Sirpilla、R. Leo Sakemura和Mehrdad Hefazi等人完成,隶属于Mayo Clinic的T Cell Engineering部门,以及Division of ...

溶瘤矿化细菌可能通过局部注射用于肿瘤免疫治疗

溶瘤矿化细菌可能通过局部注射用于肿瘤免疫治疗 研究背景 作为一种新的癌症治疗方法,基于细菌的癌症免疫治疗已经有悠久的历史,最早可以追溯到19世纪末,通过注射加热灭活的细菌治疗肉瘤。初步的试验发现这些细菌能够激发强烈的不特异性免疫应答并招募大量的杀伤细胞以对抗肿瘤细胞。然而,现代的研究表明,尽管这些类型的细菌(如Coley毒素)在20世纪被放疗和化疗取代,但其治疗效果与标准放疗和化疗相当。自20世纪90年代以来,研究发现卡介苗(BCG)作为一种减毒活菌,已经成为治疗膀胱癌的首选膀胱内免疫疗法。 近年来,许多研究组和生物技术公司投入了大量资源开发新的抗肿瘤溶瘤菌型,通常通过基因工程方法减少其毒性并赋予其额外的抗肿瘤能力。此外,细菌也被用于开发癌症疫苗,为细菌基治疗癌症免疫疗法提供新的机遇。值得注...

构建人类3D纹状体-黑质体神经样器官以模拟亨廷顿病中中型棘状神经元投射缺陷

构建人类3D纹状体-黑质体神经样器官以模拟亨廷顿病中中型棘状神经元投射缺陷

构建人类3D纹状体-黑质体神经样器官以模拟亨廷顿病中中型棘状神经元投射缺 背景介绍 亨廷顿病(HD)是一种导致运动系统明显衰退的神经退行性疾病,主要特征是由纹状体(striatum)到中脑黑质(substantia nigra,SN)的中型多棘神经元(medium spiny neurons,MSNs)投射缺陷。然而,研究亨廷顿病病理生理学面临的挑战之一是缺乏有效的人类模型,特别是能够模拟这些神经回路缺陷的体外模型。尽管HD的病因已知是由亨廷顿基因(huntingtin gene)中的异常扩展的CAG重复所致,但有效的治疗方法仍然欠缺,这可能部分归因于缺乏类似物模型用于药理学研究。 在亨廷顿病患者中,纹状体-黑质(striatum-substantia nigra,STR-SN)回路功能障碍...

物理免疫逃逸:机械通信导减弱致转移性结直肠癌细胞逃避巨噬细胞

物理免疫逃逸:机械通信导减弱致转移性结直肠癌细胞逃避巨噬细胞

科物理性免疫逃逸:机械通讯减弱导致转移性结直肠癌细胞逃逸巨噬细胞攻击 背景介绍 癌症转移是一个复杂且令人望而生畏的挑战,转移性癌细胞能够逃避免疫细胞的攻击,突破细胞外基质(Extracellular Matrix, ECM),并迁移到其他部位形成二次肿瘤。虽然已经确立了肿瘤免疫微环境中生化信号在影响癌细胞免疫逃逸和转移中的重要性,但环境中物理因素的作用仍然未受到充分探索。具体来说,通过ECM介导的癌细胞与免疫细胞之间的机械相互作用在癌细胞免疫逃逸中的作用尚不明确。最近的研究表明,微环境中的机械信号对调节生物过程至关重要,并吸引了免疫活动中的兴趣。 论文出处 该研究文章由Chen Yang等人撰写,分别来自北京航空航天大学、北京物理研究所、中国科学院等机构。论文发表于2024年5月21日的Pr...

在人类经济交往过程中,黑质中的多巴胺和血清素与价值计算和社会行为有关

在人类经济交往过程中,黑质中的多巴胺和血清素与价值计算和社会行为有关

背景介绍 在当代神经科学研究中,多巴胺(dopamine)和5-羟色胺(serotonin)被假设为指导社会行为的重要神经调节物质。然而,人们对这些神经调节物质在社会互动过程中的动态变化知之甚少。尽管已有非侵入性功能神经影像方法(如脑电图和功能磁共振成像)帮助绘制了大脑中与社会任务相关的“社会脑”网络,但这些方法通常在空间和时间分辨率上存在权衡,且获得的数据反映了电学和化学事件的混合。因此,我们在更精细的生物学尺度上对人类社会脑的理解仍然匮乏。 研究团队提出了一种新的电化学方法,能够在毫秒级别检测到人脑中多巴胺和5-羟色胺的波动。之前的研究已经表明,多巴胺和5-羟色胺在老鼠中对奖赏预期误差和适应性行为起关键作用,但动物模型仍然无法完全代表人类社会互动的复杂性。 研究来源 本文由Seth R....

利用基于细胞学的深度学习预测未知原发性癌症的肿瘤起源

利用基于细胞学的深度学习预测未知原发性癌症的肿瘤起源

背景介绍 肿瘤未明原发癌(Cancer of Unknown Primary, CUP)是一类通过组织病理学确认为恶性转移但无法通过常规基线诊断方法明确原发部位的恶性疾病。CUP在临床中具有较大的诊断挑战和治疗难度,被认为占所有人类癌症的3-5%。其中,腺癌是最常见的病理类型,其次是鳞状细胞癌和未分化癌。尽管采用了一系列联合化疗治疗手段,患者的整体预后依然极差,仅有20%的患者可以达到10个月的中位生存期。CUP的一个显著特征是其早期扩散、侵袭性较强的临床表现和多器官受累的特点。 免疫组化试验(Immunohistochemistry, IHC)通常被用作预测CUP可能原发部位的关键手段,然而,通过大约20种不同免疫染色单元组合,仅不到30%的CUP病例能够被精确定位。因而,准确预测原发部位...