新的一年又悄然来临,回首过去的2022年,许多国内外的知名学者和临床医生为Clinical and Translational Medicine 期刊贡献了颇具影响力的最新研究和综述,我们表示深深的感谢。
借此契机我们收集了发表在2022年通过Wiley Online Library, PubMed以及其他数据库被全文下载或者阅读次数最多的10篇文章,翻译并总结了其中8篇作品的研究亮点,供广大医学研究人员、临床医生和研究生免费阅读、参考和学习。
Single-cell RNA sequencing technologies and applications: A brief overview
作者:Dragomirka Jovic, Xue Liang, Hua Zeng, Lin Lin, Fengping Xu, Yonglun Luo
中文题目:单细胞RNA测序技术和应用:简要概述
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术已经成为揭示单个细胞内RNA转录本异质性和复杂性以及揭示组织/器官/生物体中不同细胞类型的组成和功能的最先进的方法。本篇综述简要概述了scRNA-seq技术中将生物和分子过程转化为计算和统计数据的实验和计算过程,并解释了实现该技术的关键技术步骤。scRNA-seq技术建立的更好的、高分辨率的生物细胞目录可更好地为人类了解疾病并治疗疾病提供解决方案的关键资源。总之,该技术在所有领域都显示出巨大的前景,在改变目前疾病诊断和治疗方案方面拥有巨大潜力。
图1 单细胞RNA测序技术的应用
Spatial omics: Navigating to the golden era of cancer research
作者:Yingcheng Wu, Yifei Cheng, Xiangdong Wang, Jia Fan, Qiang Gao
中文题目:空间组学:走向癌症研究的黄金时代
本综述回顾了空间组学的技术进展,以及先进的计算方法如何促进多模态空间数据分析。然后讨论了空间组学研究在精准肿瘤学中的潜在临床转化,并提出了空间生态学原理在空间数据解释中向癌症生物学的转移。到目前为止,空间组学将我们带入了空间癌症研究的黄金时代。空间组学的进一步发展和应用,可能会对肿瘤微环境(TME)生态系统进行全面解码,将当前的时空分子医学研究带入一个全新的范式。
图2 空间组学解码肿瘤微环境的三维结构
Revealing the transcriptional heterogeneity of organ-specific metastasis in human gastric cancer using single-cell RNA Sequencing
作者:Haiping Jiang, Dingyi Yu, Penghui Yang, Rongfang Guo, Mei Kong, Yuan Gao, Xiongfei Yu, Xiaoyan Lu, Xiaohui Fan
中文题目:单细胞RNA测序揭示胃癌器官特异性转移的转录异质性
本研究在单细胞分辨率水平上深入了解胃癌(GC)原发性肿瘤和不同器官转移的肿瘤内和肿瘤间异质性的研究,说明了癌细胞与肿瘤微环境之间的对应关系,定义了GC进展的群体结构和细胞状态,并将不同亚群的几个标记基因与人类的临床结果相关联。此外,该研究还揭示了不同子集群与GC进展的功能相关性,为GC原发性肿瘤和器官特异性转移的异质性微环境提供了见解,并为精准诊断和治疗提供支持。
图3 GC原发性肿瘤、转移和邻近非肿瘤样本的单细胞转录组图谱
Real-world evidence for preventive effects of statins on cancer incidence: A trans-Atlantic analysis
作者:Bjoern-O Gohlke, Fabian Zincke, Andreas Eckert, Dennis Kobelt, Saskia Preissner, Juliane Maria Liebeskind, Nikolas Gunkel, Kerstin Putzker, Joe Lewis, Sally Preissner, Benedikt Kortüm, Wolfgang Walther, Cameron Mura, Philip E. Bourne, Ulrike Stein Robert Preissner
中文题目:他汀类药物预防癌症发病率的现实证据:跨大西洋分析
先前的研究发现,洛伐他汀可通过抑制MACC1基因的转录,以抑制结直肠癌的生长及转移,而MACC1基因可作为超过20种实体瘤的预后及预测标志物。本研究发现,他汀摄入与癌症发病率及死亡率降低相关。体外及体内研究揭示,他汀通过抑制MACC1基因的转录,从而发挥其癌症预防作用,MACC1可作为预测生物标志物和介入靶点。
The brain-penetrant ATM inhibitor, AZD1390, promotes axon regeneration and functional recovery in preclinical models of spinal cord injury
作者:Zubair Ahmed, Richard I. Tuxworth
中文题目:脑穿透ATM抑制剂AZD1390促进脊髓损伤临床前模型中的轴突再生和功能恢复
该研究使用细胞和动物模型表明,当口服候选药物AZD1390时,可以阻断神经细胞对DNA损伤的反应,促进受损神经的再生,从而恢复脊髓损伤(SCI)后的感觉和运动功能。口服AZD1390导致ATM蛋白激酶途径的显著抑制,损伤部位以外的神经再生,以及这些神经在损伤部位传递电信号的能力。口服给药途径和良好的安全性表明,AZD1390是一种潜在的新疗法,可促进患者SCI后功能恢复。
Zinc and vitamin C intake increases spike and neutralising antibody production following SARS-CoV-2 infection
作者:Amy May Lin Quek, Delicia Shu Qin Ooi, Ooiean Teng, Chang Yien Chan, Geelyn Jeng Lin Ng, Mei Yen Ng, Sidney Yee, Ee Wan Cheong, Ruifen Weng, Alex R. Cook, Mikael Hartman, Veronique Angeli, Paul Anantharajah Tambyah, Raymond Chee Seong Seet
中文题目:锌和维生素C的摄入会增加SARS-CoV-2感染后抗体的产生
研究发现,感染新冠后超过50%的个体中和抗体的产生欠佳。在本文中,研究人员对患者体内的抗SARS-CoV-2免疫球蛋白G(IgG)水平进行检测,结果发现,服用锌+维生素C组的患者体内的IgG水平出现显著升高。这项研究的结果强调,同时服用维生素C+锌,可以让患者尽可能的提升中和抗体水平,减少重复感染几率。
Multi-omic landscaping of human midbrains identifies disease-relevant molecular targets and pathways in advanced-stage Parkinson's disease
作者:Lucas Caldi Gomes, Ana Galhoz, Gaurav Jain, Anna-Elisa Roser, Fabian Maass, Eleonora Carboni, Elisabeth Barski, Christof Lenz, Katja Lohmann, Christine Klein, Mathias Bähr, André Fischer, Michael P. Menden Paul Lingor
中文题目:人类中脑的多组学景观可以识别晚期帕金森病的疾病相关分子靶点和途径
帕金森病(PD)是常见的神经退行性疾病,其患病率在全球范围内迅速增加。本文对PD影响和控制人类中脑的综合评估揭示了与晚期PD疾病机制相关的多个分子靶点和网络。多组学综合分析强调了神经炎症、免疫反应激活、线粒体和突触功能障碍作为晚期PD的假定治疗靶点的重要性。
图4 PD和对照组CTR患者的中脑样本多组学分析
作者:Li Liu, Jiangtu He, Guifeng Sun, Nan Huang, Zhixuan Bian, Chang Xu, Yue Zhang, Zhongqi Cui, Wenqiang Xu, Fenyong Sun, Chengle Zhuang, Qiuhong Man, Song Gu
中文题目:m6A修饰通过抑制肝母细胞瘤中SLC7A11 mRNA的去乙酰化来增强铁死亡抗性
本研究阐明了METTL3介导的SLC7A11 m6A修饰增强了肝母细胞瘤(HB)中铁死亡的抗性。METTL3/IGF2BP1/m6A修饰增强了SLC7A11 mRNA的稳定性和表达,从而促进SLC7A11诱导的铁死亡。此外,METTL3缺失增强了HB细胞对铁死亡的敏感性,表明阻断m6A-SLC7A11轴可能代表一种潜在的HB治疗方法。本研究强调了m6A修饰在SLC7A11介导的铁死亡中的关键作用,通过阻断m6A-SLC7A11轴为HB治疗提供了潜在的策略。
图5 m6A修饰通过抑制肝母细胞瘤中SLC7A11 mRNA的去乙酰化来增强铁死亡抗性
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1. 单细胞和癌症:
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2. 疾病中的脂质代谢:
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撰写 | Imperio
改编 | Tina
排版 | 周凯瑶
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