日本新研究探明一种治疗乳腺癌机制

日本新研究探明一种治疗乳腺癌机制日本一项新研究发现，在乳腺癌药物诱导癌细胞老化的过程中有一种蛋白质发挥了重要作用，探明这个机制有助于开发治疗乳腺癌的新方法。新华社报道，日本京都大学等机构研究人员日前在国际学术期刊《通讯-生物学》上发表论文说，两种主要治疗乳腺癌的药物阿霉素和阿贝西利能够让乳腺癌细胞老化，在相关过程中有一种名为“ATP6AP2”的蛋白质发挥了重要作用。研究发现，这种蛋白质能够维持细胞内的酸碱度，在经相关药物治疗的癌细胞中，ATP6AP2的浓度下降，使癌细胞出现酸化等变化，从而导致癌细胞老化，帮助控制癌症。京都大学发布的新闻公报说，这项成果有望推动研发针对乳腺癌的新疗法以及防止乳腺癌复发的方法。但研究人员也表示，目前尚不清楚细胞内酸碱度的变化如何进一步影响免疫系统，接下来将展开相关研究以更好地探索治疗癌症的方法。2023年12月3日9:44PM

日本一项新研究发现，在乳腺癌药物诱导癌细胞老化的过程中有一种蛋白质发挥了重要作用，探明这个机制有助于开发治疗乳腺癌的新方法。

日本一项新研究发现，在乳腺癌药物诱导癌细胞老化的过程中有一种蛋白质发挥了重要作用，探明这个机制有助于开发治疗乳腺癌的新方法。日本京都大学等机构研究人员日前在国际学术期刊《通讯-生物学》上发表论文说，两种主要治疗乳腺癌的药物阿霉素和阿贝西利能够让乳腺癌细胞老化，在相关过程中有一种名为ATP6AP2的蛋白质发挥了重要作用。研究发现，这种蛋白质能够维持细胞内的酸碱度，在经相关药物治疗的癌细胞中，ATP6AP2的浓度下降，使癌细胞出现酸化等变化，从而导致癌细胞老化，帮助控制癌症。（新华社）

最新蛋白质研究成果可用于阻止乳腺癌的发生

最新蛋白质研究成果可用于阻止乳腺癌的发生人类乳腺癌细胞--腺癌MDA-MB-231在模拟软组织的胶原基质中表现出类似转移的粘附性、扩散性和迁移性。宾夕法尼亚州立大学领导的新研究首次揭示了乳腺癌细胞如何侵入健康组织背后的机理。这一发现表明，一种名为"动力蛋白"（dynein）的运动蛋白为软组织模型中癌细胞的运动提供了动力，从而为临床抗癌转移提供了新的靶点，并有可能从根本上改变癌症的治疗方法。图片来源：ErdemTabdanov/宾夕法尼亚州立大学提供。现在，宾夕法尼亚州立大学（PennsylvaniaStateUniversity）的研究人员发现，一种名为"dynein"的蛋白质在乳腺癌转移过程中不可或缺，这提供了一个新的治疗靶点，有可能阻止癌症的发生。这项研究的共同通讯作者埃尔德姆-塔布达诺夫（ErdemTabdanov）说："这一发现标志着许多方面的范式转变。到目前为止，我们还从未发现过为癌细胞运动提供机械力的动力，而这正是癌细胞自我移动的能力。现在我们可以看到，如果以dynein为标靶，就能有效阻止这些细胞的运动，从而阻止转移扩散。"像动力蛋白这样的运动蛋白由化学能提供动力，对于真核细胞或具有细胞核的细胞的运动、分裂和空间组织至关重要。为了研究动力蛋白的作用，研究人员使用两种人体模型研究了乳腺癌活细胞的迁移过程。第一个模型是一个二维胶原纤维网络，展示了癌细胞如何在肿瘤周围的细胞外基质中移动，以及dynein在这种移动中的关键作用。第二个模型是为了模拟软组织而设计的，使用了一个由微小的水凝胶颗粒（微凝胶）组成的网络，这些颗粒以三维肿瘤的形状连接在一起。与第一个模型一样，研究人员发现，驱动蛋白是癌细胞运动的必要条件。另一位通讯作者阿米尔-谢克希（AmirSheikhi）说："利用这些部分模拟肿瘤的三维模型，我们发现如果阻断了动力蛋白，癌细胞就不能有效地移动和浸润实体组织。在这两种模型中，我们都发现，dynein对细胞运动极为重要，这为癌症治疗提供了一种全新的方法。我们展示了如何使癌细胞瘫痪，而不是用放疗或化疗杀死癌细胞。这是个好消息，因为不必真的杀死细胞，这是一种同时针对癌细胞和健康细胞的严酷方法。相反，你只需阻止癌细胞移动即可。"研究人员说，在手术切除肿瘤后，麻痹任何残留的癌细胞可能是一种有效且毒性较低的化疗替代方法。塔布达诺夫说："化疗的诀窍在于杀死癌细胞的速度要比身体其他部位稍快--这是一场与时间的赛跑。化疗在忙于杀死癌细胞的同时，也会对人体正常的健康组织造成很大伤害。如果我们能控制住癌症，阻止它的发展，就能让身体健康的部分更健康。"任何针对dynein的潜在治疗方法都还很遥远，但这项研究是阻止乳腺癌扩散的重要的第一步。这项研究发表在《先进科学》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393085.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393085.htm

实验性乳腺癌疫苗通过1期人体试验 已可证明其安全性且前景向好

实验性乳腺癌疫苗通过1期人体试验已可证明其安全性且前景向好高达30%的乳腺癌涉及一种名为人类表皮生长因子受体2（HER2）的蛋白质的过度生产。这些HER2阳性的癌症往往比其他类型的乳腺癌更具侵略性，生长速度更快，更容易复发。在过去的几十年里，对这种类型的乳腺癌更有效的临床治疗方法之一是一种单克隆抗体疗法，旨在阻断肿瘤细胞上HER2的活性。然而，研究人员长期以来一直在研究疫苗，以训练免疫系统针对这些HER2阳性肿瘤细胞。这些类型的癌症疫苗并不是被设计成从一开始就阻止癌症出现的预防性疫苗。相反，这些被称为治疗性疫苗，在患者被诊断出癌症后给予他们，希望他们能帮助免疫系统更好地寻找和摧毁某些肿瘤。在这种情况下，研究人员正在使用所谓的DNA疫苗。这些疫苗将用于生产某些蛋白质的DNA蓝图送入细胞核。该蛋白质随后由细胞产生，引发免疫反应。正在测试的疫苗促使细胞产生HER2蛋白的一个特定片段。这项1期试验始于20年前，该计划缓慢地招募了66名晚期HER2阳性乳腺癌患者，一共测试了三种不同的剂量水平，试验的主要目标是评估疫苗的长期安全性。因为HER2蛋白可以在身体的其他细胞类型上发现，研究人员计划对每个参与者进行10年的跟踪，以确保没有针对健康组织的免疫活动的遗留问题。新研究的主要作者MaryDisis说："结果显示，该疫苗非常安全。事实上，我们在大约一半的病人身上看到的最常见的副作用与你在COVID-19疫苗上看到的非常相似：注射部位发红和肿胀，也许还有一些发烧、发冷和类似流感的症状。"该试验并不是为了评估实验性疫苗对治疗乳腺癌的有效性。但Disis指出了有希望的早期疗效迹象，80%接受治疗的试验参与者在整个10年的随访中存活下来。一般来说，只有大约50%的晚期HER2乳腺癌患者能活过五年以上，因此疫苗很可能正在发挥作用。目前正在进行第二阶段的试验，在更多的HER2阳性患者中测试疫苗的疗效。该试验几年前就开始了，只有两年的随访期。因此，初步结果可能在未来几年内开始出现。如果新的疫苗随机对照2期试验的结果是积极的，这将是一个强烈的信号，使我们迅速推进最终的III期试验。研究人员对人类接近拥有一种能够有效治疗乳腺癌患者的疫苗寄予厚望。这项新研究发表在《美国医学会肿瘤学》上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1331985.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1331985.htm

新型人工智能工具改变了乳腺癌的治疗方法和预后

新型人工智能工具改变了乳腺癌的治疗方法和预后人工智能工具能够识别出目前被归类为高风险或中度风险但成为长期幸存者的乳腺癌患者。这意味着他们的化疗时间或强度可以缩短。这一点非常重要，因为化疗会带来令人不快的有害副作用，如恶心，或更罕见的对心脏的损害。目前，病理学家通过评估患者组织中的癌细胞来确定治疗方法。但研究显示，非癌细胞的模式对预测结果非常重要。这是第一项使用人工智能对浸润性乳腺癌的癌细胞和非癌细胞进行全面评估的研究。"我们的研究证明了非癌成分在决定患者预后方面的重要性，"该研究的通讯作者、西北大学范伯格医学院病理学副教授李-库珀（LeeCooper）说。"生物学研究已经知道了这些元素的重要性，但这些知识还没有有效地转化到临床应用中"。这项研究将于今天（11月27日）发表在《自然医学》杂志上。2023年，约有30万美国妇女将被诊断为浸润性乳腺癌。大约每八名美国妇女中就有一人在一生中会被诊断出患有乳腺癌。在诊断过程中，病理学家会对癌变组织进行复查，以确定组织的异常程度。这一过程被称为分级，主要针对癌细胞的外观，几十年来基本保持不变。病理学家确定的分级有助于决定患者将接受何种治疗。许多乳腺癌生物学研究表明，非癌细胞，包括免疫系统细胞和为组织提供形态和结构的细胞，在维持或抑制癌症生长方面发挥着重要作用。库珀及其同事建立了一个人工智能模型，从数字图像中评估乳腺癌组织，测量癌细胞和非癌细胞的外观以及它们之间的相互作用。西北大学罗伯特-H-卢里综合癌症中心成员库珀说："病理学家评估这些模式具有挑战性，因为人眼很难对它们进行可靠的分类。人工智能模型测量这些模式，并以一种让病理学家清楚人工智能决策过程的方式向病理学家展示信息"。"人工智能系统分析患者乳腺组织的26种不同属性，生成总体预后评分。该系统还能生成癌细胞、免疫细胞和基质细胞的单项评分，以便向病理学家解释总体评分。例如，对某些患者来说，良好的预后评分可能是由于其免疫细胞的特性，而对另一些患者来说，良好的预后评分可能是由于其癌细胞的特性。病人的护理团队可以利用这些信息制定个性化的治疗方案。采用这种新模型可以为被诊断为乳腺癌的患者提供与其疾病相关的更准确的风险估计，使他们有能力对自己的临床治疗做出明智的决定。此外，该模型还有助于评估治疗反应，根据组织的显微外观随时间的变化情况来升级或降级治疗。例如，该工具也许能识别病人的免疫系统在化疗过程中针对癌症的有效性，从而缩短化疗时间或降低化疗强度。库珀说："我们还希望这种模式能够减少在社区环境中确诊的患者的不平等。这些患者可能无法接触到乳腺癌专科病理学家，而我们的人工智能模型可以帮助全科病理学家评估乳腺癌"。这项研究是与美国癌症协会（ACS）合作进行的，该协会通过癌症预防研究建立了一个独特的乳腺癌患者数据集。该数据集代表了来自美国超过423个县的患者，其中许多人是在社区医疗中心接受诊断或治疗的。这一点非常重要，因为大多数研究通常使用大型学术医疗中心的数据，而这些数据只代表了美国人口的一部分。在这次合作中，西北大学开发了人工智能软件，而美国癌症协会和国家癌症研究所的科学家则提供了乳腺癌流行病学和临床结果方面的专业知识。为了训练人工智能模型，科学家们需要在患者组织的数字图像中生成数十万个由人类生成的细胞和组织结构注释。为此，他们创建了一个由几大洲的医学生和病理学家组成的国际网络。这些志愿者在数年时间里通过网站提供这些数据，使人工智能模型能够可靠地解读乳腺癌组织图像。接下来，科学家们将对这一模型进行前瞻性评估，以验证其临床用途。这与西北医学中心将在未来三年内过渡到使用数字图像进行诊断的时间相吻合。科学家们还在努力开发适用于更多特定类型乳腺癌（如三阴性或HER2阳性）的模型。浸润性乳腺癌包括几种不同的类型，不同类型乳腺癌的重要组织模式可能会有所不同。库珀说："这将提高我们预测结果的能力，并将为乳腺癌的生物学研究提供进一步的见解。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400159.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400159.htm

新的乳腺癌研究发现了潜在的治疗新目标

新的乳腺癌研究发现了潜在的治疗新目标世界卫生组织（WHO）报告说，在2020年底，有780万活着的妇女在过去五年中被诊断为乳腺癌。据估计，5%至10%的乳腺癌与家庭世代相传的基因突变有关。所有的生物分子--RNA、DNA、蛋白质、糖类和脂肪都会受到修改。特别是RNA，它带有一系列的化学修饰，在基因表达的调节中发挥着重要作用。RNA的甲基化形成N6-甲基腺苷（m6A）是信使RNAs（mRNAs）最普遍的内部修饰。甲基化是一个化学过程，其中一个小分子（甲基）被添加到DNA、蛋白质或其他分子，并改变它们的作用方式。RNA甲基化与癌症有关，并在甲基化特异性蛋白的相互作用下得到促进。来自澳大利亚悉尼百周年研究所的研究人员集中研究了这些蛋白质之一，即Virilizer-like甲基转移酶或VIRMA，在乳腺癌中的作用。研究人员给小鼠注射乳腺癌细胞，每周对动物进行两次监测，评估身体状况，测量体重和肿瘤大小。然后检查肿瘤，并测量小鼠的VIRMA水平。研究人员发现，在细胞核内发现的VIRMA的一个独特变体在15%至20%的乳腺癌中被扩增和过度表达。VIRMA通过影响RNA甲基化而促进乳腺癌细胞的生长。此外，研究人员还发现了一种名为NEAT1的非编码RNA分子，该分子与VIRMA相互作用，促进癌细胞生长，导致疾病的进展。除了对乳腺癌的分子机制有更深入的了解外，这项研究还有一个更好的结果。在检查VIRMA高表达的乳腺癌细胞的过程中，研究人员发现它们很容易受到压力的影响，从而导致它们死亡。这些压力条件--例如，缺氧或低氧水平--经常存在于肿瘤微环境中，研究人员说，这可能是一个致命的弱点，在开发新的、有针对性的癌症治疗方法时可以加以利用。该研究的通讯作者JustinWong说："根据我们的发现，我们可以重新利用某些触发应激反应的治疗药物来靶向并消除具有高水平VIRMA的乳腺癌细胞。通过靶向VIRMA高表达的癌细胞，目的是增强癌细胞的应激反应，最终迫使它们自行凋亡。"该研究发表在《细胞和分子生命科学》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1364209.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1364209.htm