YAPはTEAD–NF-κB複合体を抑制し、明細胞腎細胞癌の成長を抑制します

YAP抑制TEAD-NF-κB複合体并抑制透明細胞腎細胞癌の成長 研究背景 一般的な認識では、Hippoシグナル伝達経路は、転写補助因子YAPのリン酸化を通じてそれを細胞質中に留め、YAP-TEAD転写複合体の形成を阻止し、腫瘍成長を抑制する役割を果たしています。しかし、新郷医学院、山東大学斉魯病院などの研究者たちは、透明細胞尿細胞腫瘍(CCRCC)において、YAPが腫瘍抑制の役割を果たしていることを発見しました。この研究は、YAPを活性化することで患者の治療に新しい戦略が見出される可能性を示唆しています。この研究はZhongbo LiとPeng Suをはじめとする研究チームによって行われ、2024年7月2日にScience Signaling誌に発表されました。 研究方法と発見 研究者たち...

サイトカインがエピジェネティックリワイヤリングと転写調節を介して記憶様NK細胞サブセットの形成を促進する

サイトカインがエピジェネティックリワイヤリングと転写調節を介して記憶様NK細胞サブセットの形成を促進する

現在の急速に進化する科学技術の背景において、自然殺傷(NK)細胞の免疫療法は、腫瘍やウイルス感染に対する潜在的な優位性のために科学界の広範な関心を引いています。特に、記憶様NK細胞の発見は、NK細胞をがん治療として利用するにあたって新たな希望をもたらしました。NK細胞の活性化とその記憶機能の分子メカニズムは完全には解明されておらず、研究者には新たな挑戦を提供しています。 この研究はJennifer A. Foltzらによって2024年6月28日に『Science Immunology』誌に発表されました。題名は「エピジェネティックリワイヤリングと転写調節を介した記憶様NK細胞サブセットの形成に対するサイトカインの駆動」です。研究チームはアメリカ、セントルイスのワシントン大学医学校およびその付...

高度悪性グリオーマの予後神経エピジェネティックシグネチャ

高度膠質腫瘍における神経上皮遺伝マーカーと予後の研究 背景と研究動機 高度膠質腫瘍(glioma)は非常に悪性度の高い脳腫瘍であり、患者の予後は通常悪い。以前の臨床前モデル研究は、神経と腫瘍細胞の相互作用が腫瘍の成長を促進することを示していたが、臨床でこのメカニズムを検証することはまだ限られていた。高度膠質腫瘍の分子メカニズムを理解するために、研究者たちは表観遺伝学に基づく神経マーカー(neural signature)を患者の生存期間を予測するための手段として提案した。中枢神経系(CNS)腫瘍の表観遺伝的特徴を分析することにより、臨床的に重要なサブクラスを特定することを目指している。 研究の出典 この論文はリチャード・ドレクスラーらによって執筆されており、彼らはそれぞれドイツのハンブルク大...

肺がん表現学習のためのグラフニューラルネットワーク

肺がん表現学習のためのグラフニューラルネットワーク

グラフニューラルネットワークに基づく肺癌の表現学習 背景紹介 デジタル病理学の急速な発展に伴い、画像ベースの診断システムは正確な病理診断においてますます重要になっています。これらのシステムは、全スライド画像(Whole Slide Images, WSIs)に対する複数インスタンス学習(Multiple Instance Learning, MIL)技術に依存しています。しかし、WSIsを効率的に表現する方法は依然として解決が急がれる問題です。深層ニューラルネットワークの出現により、ビジュアルコンピューティングは画期的な進展を遂げましたが、WSIの膨大なピクセル数に直面する現有のニューラルネットワーク手法は依然として大きなチャレンジに直面しています。近年、いくつかの研究がグラフベースのモデル...

非小細胞肺癌に対する免疫療法の有効性予測:多視点適応重み付きグラフ畳み込みネットワークを使用

非小细胞肺癌的免疫疗法疗效预测:多视角自适应加权图卷积网络研究报告 背景介绍 肺癌は発症率が非常に高く、予後が悪い悪性腫瘍であり、長年にわたりその致死率は高止まりしています。すべての肺癌患者の中で、非小細胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC)は約85%を占めています。新しい治療手段として、腫瘍免疫療法は癌患者に新しい治療のアイデアを提供しました。しかし、免疫療法は高額であり、約20%から50%の患者のみが満足のいく効果を得られるだけです。さらに治療中には、免疫性肺炎や肝炎などの副作用が発生する可能性があります。したがって、患者が免疫療法を受ける前にその効果を予測することは重要です。 近年、機械学習を基盤とする放射線オミクスは、NSCLCの免疫療法の効果予...

複数の先行知識を持つグラフニューラルネットワークによるマルチオミクスデータ分析

複数の先行知識を持つグラフニューラルネットワークによるマルチオミクスデータ分析

医学多組学データ分析における多重先験知識グラフニューラルネットワーク 背景紹介 精密医療は将来の医療保健において重要な分野であり、患者に個別化された治療計画を提供することにより、治療効果を改善しコストを削減します。例えば、乳がん患者の複雑な臨床、病理、および分子特性を考えると、同じ治療が異なる効果を示すことがあります。バイオ医学技術の急速な発展に伴い、多組学データを通じて疾病の特性化が可能になっています。多組学アプローチは単一組学アプローチに比べて、複数のデータ間で一貫性と補完的な情報を捉えることができ、より正確かつ深くモデルを構築することができます。例えば、がんゲノム図譜(The Cancer Genome Atlas, TCGA)は、mRNA 発現、DNA メチル化、およびコピー数変異(...