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行業新聞 Industry News

一周重磅學術期刊封面論文

DATE:2018-06-26    來源:齊一生物科技(上海)有限公司    點擊數:

《Science Translational Medicine》:治療攜帶 KRAS 基因突變肺癌的新方法

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KRAS 是在包括肺癌在內的多種癌癥中經常發生突變的致癌基因。攜帶 KRAS 基因突變的肺癌通常難于醫治,目前還沒有通過臨床驗證的有效治療手段。以前的觀點認為激活 KRAS 的基因突變導致的肺癌會對 EGFR 酪氨酸激酶抑制劑(tyrosine kinase inhibitors, TKIs) 產生抗性,因為 KRAS 處于酪氨酸激酶信號通路的下游,一旦激活型基因突變產生,它的活性不會因為上游信號通路的抑制而減弱。而在本期《Science Translational Medicine》發布的兩篇科學論文中,奧地利維也納醫科大學 (Medical University of Vienna) 和英國格拉斯哥大學 (University of Glasgow) 的兩個研究團隊分別獨立發現 KRAS 引發的肺癌仍然受到 ERBB 受體酪氨酸激酶 (receptor tyrosine kinases, RTKs) 活性的影響。使用小鼠模型,患者樣本和腫瘤細胞系作為研究模型,這兩個團隊發現多種 ERBB RTKs 表達在 KRAS 導致的肺癌腫瘤中,ERBB 活性能夠擴增 RAS 核心信號通路的信號,促進攜帶 KRAS 基因突變的腫瘤細胞的增生和腫瘤在體內的發展。更重要的是,兩個研究團隊同時發現,使用已經獲得 FDA 批準的泛 ERBB 抑制劑 (pan-ERBB inhibitors) 能夠有效阻礙 KRAS 引發的肺癌發生。這些研究表明,將泛 ERBB 抑制劑納入治療方案可能會給 KRAS 引發的肺癌患者帶來裨益。

《Science Signaling》:PARP12 抑制寨卡病毒感染的分子機制

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寨卡病毒 (Zika virus) 感染會激活宿主細胞的 1 型干擾素 (interferon, IFN) 反應,而 1 型 IFN 信號通路通過誘發上百個 IFN- 激活基因 (IFN-stimulated genes, ISGs) 來抑制病毒的復制。為了研究抑制寨卡病毒感染的 ISGs,中國科學院生物物理研究所 (Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences) 的研究人員對利用 CRISPR 技術生成的基因敲除細胞系進行了篩查。研究發現 PARP12 蛋白的缺失會導致病毒復制水平增加。對 PARP12 蛋白的進一步結構功能研究表明,它的抗病毒功能基于 PARP 蛋白域對名為 NS1 和 NS3 的病毒蛋白的 ADP 核糖基化。ADP 核糖基化會導致 NS1 和 NS3 蛋白被蛋白酶體降解。這項研究增進了對 PARP12 抗病毒機制的了解,并且意味著 PARP 激動劑可能成為有效的寨卡病毒治療方法。

《自然》:珊瑚礁生長速度對其防波護岸功能的影響

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熱帶珊瑚礁的生長不但對維持珊瑚礁結構和生物棲息地的多樣性非常關鍵,而且在保護沿海地區不被海浪侵蝕和減少洪水風險方面也起到必不可少的作用。但是隨著海平面的上升和珊瑚礁健康狀況的下降,這些重要功能正在受到嚴重威脅。英國??巳卮髮W (University of Exeter) 的研究人員率領的國際研究團隊對熱帶西大西洋 (western Atlantic ocean) 和印度洋的珊瑚礁的垂直生長速度進行了分析。珊瑚垂直生長的速度需要趕上海平面上升的速度才能保證高于珊瑚礁的海水深度不會增加。研究人員發現雖然目前珊瑚礁垂直生長的速度與海平面上升速度基本相當。但是隨著珊瑚礁健康狀況的下降,可以預見的是在由于氣候變化導致海平面中度或嚴重上升的情況下,幾乎沒有任何珊瑚礁的生長速度能夠追得上海平面的上升速度。這意味著低洼沿海地區和島國可能失去幫助防波護岸的一項關鍵機制。因此,人類需要緊急措施減輕氣候、海平面和未來的生態變化,減輕未來珊瑚礁被淹沒的速度。

《PNAS》:深度學習讓計算機自動識別野生動物

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在野生動物的自然棲息地設置攜帶運動傳感器 (motion sensor) 的相機能夠讓研究人員以廉價的方式在不影響動物的情況下獲取大量與它們的位置和行為相關的信息。這些信息對改善我們對生態系統的研究和保護都非常重要。攜帶運動傳感器的相機雖然能夠拍攝大量動物的照片,但是對這些照片的分析通常需要人力來進行。這個費時費力的過程是阻礙運動傳感器相機發揮出全部潛力的重要障礙。懷俄明大學 (University of Wyoming) 的研究人員試圖使用人工智能來自動對野生動物的照片進行分析。他們訓練深卷積神經網絡 (deep convolutional neural networks) 來識別,記錄和描述 320 萬張在非洲塞倫蓋蒂 (Serengeti) 國家公園中拍攝的照片中 48 種動物的行為。研究表明,他們開發的深度學習網絡能夠以 96.6% 的準確性自動識別 99.3% 的照片中的動物。它的準確率與人類志愿者分析達到的準確性相同,但是使用人工智能可以為人類志愿者節約超過 8.4 年的時間。這一研究表明,使用人工智能自動、準確并且廉價地分析圖像數據可能將野生動物生物學,動物學 (zoology),保護生物學(conservation biology) 和動物行為學轉化為新一代的“大數據”研究。


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