IsoPlexis最新文献速递：预测PD-1免疫组合疗法疗效的新型生物标志物
2021年7月，来自德克萨斯大学安德森癌症中心的Adi Diab博士课题组，在《Journal of Clinical Oncology》期刊上发表了题为“Bempegaldesleukin Plus Nivolumab in First-Line Metastatic Melanoma”的文章。
Nature：基于机器学习的工具BoostDM可识别每种肿瘤类型的癌症驱动突变，有助开发个性化癌症治疗
2021年8月4日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自西班牙巴塞罗那生物医学研究所的研究人员开发出一种计算工具，它可以识别每种肿瘤类型的癌症驱动突变。这一发现有助于加速癌症研究，并提供工具帮助肿瘤学家为每名患者选择最佳治疗方法。相关研究结果于2021年7月28日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“In silico saturation
CANCER RES:毒性与非毒性miRNA的比值或可预测卵巢癌对铂的敏感性
上皮性卵巢癌是最致命的妇科恶性肿瘤之一。绝大多数晚期卵巢癌患者仍会复发并死于此病。大多数患者对铂(Pt)化疗产生耐药性，而铂是卵巢癌标准一线治疗的一部分。miRNA是一种短链、双链、负调控基因表达的非编码RNA，可以作为肿瘤抑制因子或致癌基因。
Nat Med：新研究预测哪些血癌患者可能受益于CAR-T细胞疗法
2021年8月6日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国斯坦福大学医学院的研究人员指出许多人设想的改善某些血癌治疗的一举两得的方法，实施起来可能比之前预期的更具挑战性。相关研究结果于2021年7月26日在线发表在Nature Medicine期刊上，论文标题为“CAR T cells with dual targeting of CD19 a
EclinicalMedicine：新型计算机成像分析工具或能识别出致死性肺部疾病新亚型
2021年7月22日 讯 /生物谷BIOON/ --众所周知，特发性肺纤维化（IPF，Idiopathic pulmonary fibrosis）和特发性胸膜肺弹力纤维增生症（PPFE，pleuroparenchymal fibroelastosis）患者的预后不佳，但对这些形态学过程之间的关联的预后意义却缺乏相应的检查和分析。近日，一篇发表在国际杂志Ecl
Nat Commun：新型成像技术或能预测干细胞分化为心肌细胞的方式和效率
2021年7月30日 讯 /生物谷BIOON/ --人类多能干细胞(hPSC)衍生的心肌细胞能为心血管疾病患者提供一种非常有希望的再生细胞疗法，同时其还能作为加速药物开发的重要模型系统；然而研究人员必须开发具有成本效益和时间效益的平台来评估hPSC衍生的心肌细胞在生物制造过程中的质量。干细胞研究在再生疗法和防治用于抵御心血管疾病上拥有巨大的潜力，目前心血管疾
Front Cardiovasc Med：新型人工智能工具或能通过测定机体心脏周围的脂肪水平来预测个体患糖尿病的风险
2021年7月10日 讯 /生物谷BIOON/ --心周脂肪（PAT，Pericardial adipose tissue）或许是机体心血管疾病的一个新型的风险标志物，然而由于缺乏快速的无辐射PAT定量方法，因此目前科学家们无法开展对大样本的检查。近日，一篇发表在国际杂志Frontiers in Cardiovascular Medicine上题为“Auto
PLoS Biol：人类大脑顶内沟中的神经递质水平可预测数学成绩
2021年7月26日讯/生物谷BIOON/---神经递质γ-氨基丁酸（GABA）和谷氨酸具有互补的作用---GABA抑制神经元，而谷氨酸使其更加活跃。在一项新的研究中，由英国牛津大学的Roi Cohen Kadosh和George Zacharopoulos领导的一个研究团队发现，这两种神经递质在大脑顶内沟（intraparietal sulcus）中的水平
Nature：利用人工智能系统Alphafold发布最完整的预测人类蛋白质三维结构数据库
2021年7月24日讯/生物谷BIOON/---2021年7月22日，DeepMind宣布与欧洲分子生物学实验室（EMBL）合作，为人类蛋白质组的预测蛋白质结构模型建立迄今为止最完整、最精确的数据库。这将涵盖人类基因组所表达的全部约20000种蛋白质，并且这些数据将免费向科学界公开提供。该数据库和人工智能系统为结构生物学家提供了探究蛋白质三维结构的强大的新工
Science：利用新型人工智能软件工具RoseTTAFold仅需10分钟就可准确地计算出蛋白质三维结构
2021年7月17日讯/生物谷BIOON/---自从DeepMind在2020年的“结构预测关键评估（Critical Assessment of Structure Prediction）”（CASP14）会议上展示了该领域的显著进展以来，科学家们已经等待了数月，以获得高度准确的蛋白质结构预测的机会。现在等待已经结束。在一项新的研究中，来自美国多个研究机构