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生物医学研究前沿:从精准免疫治疗到微生物基因组学

2025-09-11 09:29:15 武汉基因美 阅读 1354

科学界的创新步伐从未停歇,尤其是在生物医学领域,几乎每一天都有令人振奋的新发现。

生物医学研究在2025年9月呈现多领域爆发态势。中国科学院团队开发出新型肿瘤免疫治疗策略,通过邻近标记技术在癌细胞表面制造人工靶点,显著提升了免疫细胞的识别和攻击效率

斯坦福大学研究人员成功逆转小鼠自闭症样症状,发现了潜在治疗靶点。与此同时,重庆医科大学与欧洲团队合作开发了高效序列比对软件LexicMap,能够在百万规模微生物基因组中快速精准定位目标序列


01 肿瘤免疫治疗新突破:邻近标记技术化身为治疗武器

中国科学院分子细胞科学卓越创新中心韩硕研究团队取得重大突破,他们将原本用于基础研究的邻近标记技术转化为一种有效的治疗工具。

这项技术的核心是开发了一种工程化纳米酶,在深红光或超声波激发下,能够在肿瘤细胞表面制造人工靶点

研究人员引入一种特制的T细胞结合器BiTE,能够同时抓住癌细胞的抗原“补丁”和免疫T细胞。这种高密度标记如同吹响战斗的集结号,能促使T细胞表面的相关识别受体高效聚集并激活,触发“最强攻击模式”

在动物实验中,该方法能数十倍乃至上百倍地提升打击效果,纳米酶被激发后一到两天后,就能观察到肿瘤指标的下降

02 自闭症与癫痫研究进展:丘脑网状核过度兴奋成为关键发现

斯坦福大学的研究揭示了自闭症的潜在神经机制,指出大脑丘脑网状核(RT)的过度兴奋可能是驱动自闭症行为的原因

研究团队通过使用Z944药物和DREADD技术,在小鼠模型中成功逆转了自闭症样症状,并证明这种过度兴奋与癫痫共病有关

这项发现具有重要意义,因为它不仅揭示了自闭症的神经机制,还发现了自闭症与癫痫之间的共病关系。然而,研究人员强调这项研究仍需经过严格的人体临床试验以验证其有效性和安全性

03 微生物基因组学工具创新:LexicMap实现高效序列比对

重庆医科大学附属第二医院病毒性肝炎研究所沈伟副研究员与欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI)Zamin Iqbal教授合作,开发了一个全新的序列比对软件LexicMap

该软件支持在百万规模原核(细菌与古菌)基因组中,对基因、质粒、长读长测序数据进行准确、快速、低内存的碱基水平序列比对

与现有方法相比,LexicMap在保持相当准确性的同时,速度更快、内存占用更低、具有更高的可扩展性。例如,在包含234万个细菌与古菌的数据库中,比对1个基因并返回所有匹配结果仅耗时3到33分钟

这一工具将使研究人员能够在单机环境下,对全球所有已测序拼接的微生物基因组实现准确而快速的序列比对,为流行病学、生态学、进化生物学等领域的研究提供有力支持

04 心血管疾病炎症机制:胆固醇与炎症的协同作用

匹兹堡大学医学中心助理教授Anum Saeed指出:“炎症是动脉粥样硬化进程的明确风险因素,与心肌梗死、缺血性卒中和缺血性心力衰竭直接相关。”

研究发现炎症生物标志物存在性别差异,这可能导致女性心血管疾病常被漏诊。在临床管理方面,他汀类药物虽能降低LDL胆固醇和炎症负荷,但患者仍存在残余心血管风险

新型疗法如秋水仙碱可显著降低急性冠脉事件、心脏骤停等风险。IL-6抑制剂ziltivekimab的Ⅱ期试验表明,其对慢性肾病等高危人群的炎症抑制效果显著

05 纳米孔RNA测序技术:WarpDemuX提升样本多重分析能力

研究人员推出了WarpDemuX,这是一种超快速、高精度的适配器条形码和解复用方法,适用于SQK-RNA002和SQK-RNA004化学法的纳米孔直接RNA测序

该方法通过快速处理原始纳米孔信号、使用轻量级机器学习算法和设计优化的条形码集,提高了速度和准确性

研究团队通过在一个流动池上对纵向样本进行多重测序,对不同SARS-CoV-2病毒进行快速表型分析,确定了感染期间转录本丰度和poly(A)尾长的系统差异

06 中性粒细胞胞外陷阱:生物力学调节机制的新发现

研究发现机械信号如剪切应力、基质硬度和循环拉伸 critically regulate NET formation

中性粒细胞胞外陷阱(NETs)是一把双刃剑:虽然在感染控制和伤口愈合中必不可少,但过多的NETosis会驱动慢性炎症和组织损伤

越来越多的证据将NET形成失调与心血管疾病和血栓事件联系起来。机械信号和细胞应激作为NETosis的有效非感染性触发因素,扩展了我们 beyond classical pathogen-driven activation

这些进展将NETs置于宿主防御和疾病的交叉点,激发了人们对其治疗靶向的新兴趣

07 单细胞SERS分析:解码细胞异质性的新技术

单细胞表面增强拉曼散射(SERS)已经成为精准医学的强大工具,得益于其无标记检测、超灵敏性和独特的分子指纹识别能力

与传统的批量分析不同,它能够详细描述细胞异质性,特别是在循环肿瘤细胞(CTC)识别、肿瘤微环境(TME)代谢分析、亚细胞成像和药物敏感性评估方面具有特殊前景

尽管在纳米探针安全性、复杂光谱解释和临床转化方面存在障碍,但人工智能驱动数据处理(如卷积神经网络)和小型化设备的进展正在加速向术中引导、改进液体活检和初级医疗保健应用的进展


这项技术不仅能直接杀伤肿瘤细胞,还能解放新抗原并促进表位扩展——免疫系统将其识别能力扩展到多个肿瘤表位,包括远端未经治疗的病变

即使在未来出现新的癌细胞,免疫系统也能立即识别并清除,如同接种了“肿瘤疫苗。这意味着我们可能正在走向一种不仅治疗癌症,而且提供长期保护的新时代。

未来的生物医学研究将继续向个性化、精准化方向发展,多种技术的融合与创新将成为推动领域进步的核心动力