研究背景与问题 - 胶质母细胞瘤（GBM）是最常见且最恶性的脑肿瘤，约占所有胶质瘤的57%，复发率超过90% [5] - 免疫检查点阻断（ICB）疗法对胶质母细胞瘤复发疗效有限，主要因术后肿瘤微环境（pTME）呈"免疫冷肿瘤"表型，细胞毒性T淋巴细胞（CTL）浸润不足且功能受损 [2][5] - 术后肿瘤微环境中PD-L1过度表达、CTL耗竭及酸性环境（pH约7.0）导致免疫抑制加剧，阻碍CTL浸润 [5][6] 技术方案与机制 - 开发水凝胶纤维复合设备（HFCD），由碳酸钠交联季铵化壳聚糖水凝胶和分层结构静电纺丝纤维组成 [7][8] - 水凝胶中和酸性pTME，纤维内部腔体封装CXCL10趋化因子，PLGA基质封装PD-L1抑制剂 [8] - 设备植入后水凝胶分解释放CXCL10形成趋化梯度，特异性招募CTL至pTME，同时持续释放PD-L1抑制剂维持免疫阻断 [8] 疗效数据 - 在原位GBM切除模型中，HFCD治疗使40%病例完全抑制复发，中位生存期延长至49天 [9] - 该策略通过时空协调免疫调控减轻免疫抑制，并诱导免疫记忆反应 [8][9] 应用前景 - HFCD是一种有前景的胶质母细胞瘤辅助治疗设备，具备临床转化潜力及对免疫抑制性肿瘤的可扩展性 [10]

研究背景 - 免疫检查点阻断（ICB）疗法彻底改变了癌症治疗格局 但存在应答率低和免疫相关不良事件（irAE）的局限性 [6] - 肠道微生物群在调节ICB疗法的有效性和安全性方面发挥关键作用 [2][6] 技术方案 - 研究团队开发了一种口服药食同源配方CV/APS-MS 使用微球共封装普通小球藻（C vulgaris）和黄芪多糖（APS） [3][6] - 普通小球藻是一种营养丰富的微藻 广泛用作膳食补充剂 被认为能增强免疫疗法抗肿瘤效果并减轻免疫毒性 [6] - 黄芪多糖是传统中药黄芪的主要活性成分 具有调节免疫力、抗氧化等作用 [6] 实验效果 - 在黑色素瘤肺转移小鼠模型中 CV/APS-MS延长了在肠道滞留时间 调控肠道微生物群 并增强T细胞介导的抗肿瘤免疫 [8] - 该配方通过恢复肠道微生物平衡和降低促炎细胞因子 缓解ICB治疗引起的结肠炎和肺炎 [8] - CV/APS-MS不仅改善癌症免疫治疗效果 还减少免疫相关不良事件（irAE）风险 [8] 战略意义 - 研究凸显了一种有前景且安全的基于饮食的癌症免疫治疗支持策略 [10] - 将食品级生物制剂与现代医学相结合 可能是提高癌症治疗效果和耐受性的有力方法 [10]

紫杉醇药物局限性及当前市场格局 - 紫杉醇是一种用于治疗乳腺癌、胰腺癌、卵巢癌等多种癌症的化疗药物 但受限于溶解性不佳、药代动力学特性不利、肿瘤内化和渗透有限以及严重不良反应 潜在疗效受到极大抑制[3] - 美国FDA仅批准两种紫杉醇制剂：紫杉醇注射液（Taxol）和白蛋白结合型紫杉醇（Abraxane） Taxol使用Cremophor EL和乙醇提高水溶性 但辅料导致严重过敏反应 需静脉注射预处理药物 Abraxane为白蛋白结合型紫杉醇纳米颗粒 安全性更高且有害不良反应更低 但在药代动力学和肿瘤递送方面未显著优于Taxol 临床治疗效果不尽如人意[4] 新型紫杉醇纳米囊泡技术突破 - 研究团队通过将紫杉醇与鞘磷脂共价偶联 开发出鞘磷脂衍生的紫杉醇纳米囊泡Paclitaxome 改善了药代动力学特性 在转移性三阴性乳腺癌和胰腺癌小鼠模型中增强抗肿瘤疗效 同时降低骨髓抑制毒性[7][10] - 进一步整合超pH敏感的氮杂环庚烷（AZE）探针并通过CD47"自身"肽（CD47p）修饰纳米囊泡表面 构建功能化递送系统CD47p/AZE-paclitaxome 增强肿瘤组织渗透能力并减少免疫系统吞噬作用[7][10] - 该制剂可实现吉西他滨或卡铂的协同递送 在晚期KPC-Luc胰腺癌模型中强化肿瘤抑制并完全清除转移灶 在术后4T1-Luc2三阴性乳腺癌模型中预防肿瘤复发并显著延长雌性小鼠生存期[7][10] 技术优势及平台拓展性 - 新型紫杉醇制剂治疗效果优于既往已报道的紫杉醇纳米制剂[12] - 该系列纳米改造策略成功拓展应用于喜树碱纳米递送系统 验证了平台技术的可推广性[12]

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 能量感应器 AMPK 在应激条件下促进肿瘤细胞的存活，然而，如何阻止 AMPK 的激活以抑制肿瘤进展，目前仍不清楚。 在这项最新研究中，研究团队发现，代谢物 α-酮戊二酸 （α-KG） 通过 TET-YBX1 信号轴调控 AMPK 的翻译和 AMPK 蛋白的合成，这一机制可用于增强人类 癌细胞对能量应激的敏感性。 代谢失调 是 癌症 的一个显著特征。癌细胞会经历代谢重塑，以维持生物合成，从而在氧气和营养物质有限的恶劣肿瘤微环境中生存下来，并逃避免疫监视或药 物治疗。 在癌症代谢适应应激的过程中，一种不可或缺的调控因子是 AMPK ，它也被称为 能量感应器 。AMPK 的激活会抑制脂质和蛋白质合成，刺激葡萄糖摄取、脂肪 酸氧化以及线粒体和溶酶体的生成，共同维持能量和氧化还原平衡。AMPK 的失活则会抑制体内肿瘤的进展。因此，阻断 AMPK 激活以使癌细胞失去能量感知， 可能在能量应激条件下从功能上抑制肿瘤生长，然而，目前尚缺乏可行的治疗策略来实现这一目标。 2025 年 8 月 22 日，复旦大学代谢与整合生物学研究院 李福明 团队联合 中国科学院分子细胞卓越科学创新中心 ...

第七届科学探索奖获奖名单 - 2025年8月25日第七届科学探索奖揭晓 50位青年科学家获奖 覆盖数学物理学 化学新材料 天文和地学 生命科学 医学科学 信息电子 能源环境 先进制造 交通建筑和前沿交叉领域[2] 获奖者领域分布 - 生命科学领域5人获奖 包括毛亚飞 徐通达 薛愿超 闫浈 竺淑佳[3] - 医学科学领域5人获奖 包括李伟 林贤丰 舒易来 徐和平 周青[4] - 前沿交叉领域6人获奖 包括陈明城 司廷 宋成 陶光明 张嘉漪 赵方庆[5] 获奖者研究成果 生命科学领域 - 毛亚飞团队2025年2月26日在Nature发表研究 首次完成非人灵长类端粒到端粒完整基因组组装 系统解析猕猴属与人类的大尺度基因组差异[7] - 徐通达团队2019年4月3日在Nature发表研究 揭示植物类受体蛋白激酶TMK1介导的生长素信号途径调控植物差异性生长的分子机制[10] - 薛愿超团队2023年7月12日在Nature发表研究 发现增强子和启动子非编码RNA中反向互补的Alu序列可通过碱基配对决定增强子-启动子配对选择特异性[14] - 闫浈团队2024年8月27日在Cell发表两篇研究 深入揭示叶绿体蛋白转运的动力机制及其进化多样性 可能提升粮食作物单位面积产量和植物固碳能力[18] - 竺淑佳团队2025年1月23日在Cell发表研究 解析出大鼠大脑皮层和海马中内源NMDA受体3种主要亚型及比例 揭示原子分辨率三维结构[20][21] 医学科学领域 - 李伟团队2024年7月8日在Cell发表研究 开发使用RNA供体进行大片段基因精准写入的R2逆转座子工具 在多种哺乳动物细胞系实现大片段基因(>1.5 kb)高效精准整合 最高效率超过60%[23] - 林贤丰团队2022年12月7日在Nature发表研究 实现向哺乳动物细胞跨物种植入植物天然光合系统 在衰老退行性疾病(骨关节炎)治疗中显示良好临床应用前景[27] - 舒易来团队2024年1月25日在The Lancet发表临床试验研究 AAV1-hOTOF基因疗法治疗6名OTOF双等位基因突变患儿 5人获得稳健听力恢复和语言感知能力改善[31] - 徐和平团队2023年9月14日在Science发表研究 揭示肠道神经系统信号通过调控嗜酸性粒细胞活性调节小肠上皮细胞稳态和粘膜免疫力[35] - 周青团队2019年12月12日在Nature发表研究 报道人类RIPK1切割位点变异导致细胞凋亡 细胞坏死和炎症信号通路过度激活 引起严重自身炎症疾病[38] 前沿交叉领域 - 张嘉漪团队2025年6月5日在Science发表研究 开发出全球首款光谱覆盖范围极广(470-1550nm)的视觉假体 使失明动物模型恢复可见光视觉能力并感知红外光[41] - 赵方庆团队2025年1月23日在Cell发表研究 提出全新空间蛋白组学技术框架PLATO 实现全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测(25微米分辨率 数千个蛋白)[44] 研究成果发表情况 - 12位获奖者代表论文中 5人论文发表在Nature 4人论文发表在Cell 2人论文发表在Science 1人论文发表在The Lancet[2] 科学探索奖背景 - 科学探索奖由新基石科学基金会出资 科学家主导人才遴选 面向中国内地及港澳地区全职工作的杰出青年科学家(男性45周岁及以下 女性48周岁及以下)[47] - 奖项每年遴选不超过50位获奖人 每位获奖人5年内获得总计300万元人民币奖金 截至2025年共资助347位杰出青年科学家[47]

轴突退行机制研究 - 轴突退行是神经系统疾病常见病理变化 表现为轴突肿胀、碎裂和萎缩 与阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病密切相关 [2] - SARM1是轴突退行的关键执行者 通过TIR结构域的NAD酶活性导致NAD⁺耗竭发挥作用 正常情况下处于自抑制状态 轴突损伤时被激活 [2] SARM1激活机制 - NMN作为NAD⁺前体启动SARM1碱基交换活性 促使ADP-核糖与化合物形成共价加合物 [5] - ADP-核糖偶联物作为分子胶促进超螺旋SARM1细丝组装 使TIR结构域呈现活性构象 [5] - 细丝达到溶解度极限后凝聚成具有完整酶活性的稳定相分离组装体 [5] 抑制剂研究发现 - 靶向SARM1 TIR结构域的临床阶段抑制剂意外形成类似加合物 反而促进其活化 [6] - 该发现揭示将SARM1激活限制在受损轴突空间范围的分子机制 为开发神经保护策略提供新指导 [7]

以下文章来源于赛业生物订阅号 ，作者小赛 赛业生物订阅号 . 分享生命科学领域的前沿资讯、解读行业动态、讲解实用的学科知识、实验方法和技巧。 近日， Nature 期刊 发表了一项关于阿尔茨海默病的研究论文，哈佛医学院的研究团队通过阿尔茨海默病小 鼠模型和人类脑组织分析等， 首次揭示了锂在大脑正常功能中扮演关键角色，并可能抵抗脑衰老与阿尔茨海 默病 [1] 。这一突破性研究再次凸显了 可靠的疾病模型 于神经疾病研究中的重要价值。 包括阿尔茨海默病在内的神经退行性疾病机制复杂，想要深入理解疾病发生过程仍是一场漫长攻坚战。如何 使不同层次的模型——从细胞模型到动物实验——有效衔接、相互验证，从而更可靠地揭示疾病机制？ 在这一过程中研究人员仍面临着严峻挑战： 模型代表性有限： 传统细胞系难以模拟神经元特异性通路和慢性退行过程； 动物模型表型不稳定： 遗传背景、环境因素导致表型异质性，增加体内验证变数； 体外-体内相关性不足： 病理指标不匹配，阻碍研究成果向临床转化； 模型构建与验证周期长： 基因编辑、表型鉴定等技术流程复杂，延缓研发进程。 新一期线上课程 「神经退行性疾病的机制研究与模型应用——从体外筛选到体内验证 ...

研究背景与意义 - 同义突变曾被认为不改变蛋白质序列且无生物学意义，但近年研究表明其可能影响转录和转录后过程[3] - 在多细胞生物中关于同义突变影响生物性状的遗传证据仍然较少[3] - 该研究首次在遗传学上证明同义突变可通过m6A修饰和mRNA结构调控驯化性状[4] 研究团队与发表信息 - 由中国农业科学院蔬菜花卉研究所杨学勇团队联合国内外多家机构完成[4] - 研究成果于2025年7月1日发表在Cell期刊[4] - 研究团队包括中国农业科学院（深圳）农业基因组研究所黄三文院士和英国约翰英纳斯研究中心丁一倞研究员等[4][14] 分子机制发现 - 鉴定出YTH1（m6A阅读器蛋白）和ACS2（乙烯合成限速酶）两个上位相互作用基因[8] - ACS2基因的1287C>T同义突变是导致性状变化的关键突变[9][11] - 野生型ACS2-1287C会形成松散RNA构象并增强m6A修饰，导致ACS2蛋白水平升高和果实变短[9][11] - 栽培型ACS2-1287T破坏m6A修饰并形成紧凑RNA构象，降低ACS2蛋白表达和乙烯生成，使果实伸长[9][11] 科学突破 - 首次在植物中提供同义突变通过表观转录调控决定驯化性状的完整分子证据链[11] - 揭示同义突变通过双重机制（破坏m6A修饰+改变RNA结构）调控基因表达[13] - 挑战了同义突变"沉默无害"的传统认知[11][13] 应用前景 - 为作物驯化分子基础提供新理解[13] - 证明RNA结构和修饰可作为育种新靶点[13] - 为通过精准编辑（如同义突变设计）改良作物产量等性状开辟新路径[4][13] - 对理解人类疾病中同义突变与表型关系具有参考价值[14]

人工智能在有机合成领域的应用 - 人工智能通过机器学习和深度学习方法改变了精准有机合成领域 在预测反应性能和合成规划方面展现出巨大潜力 [2] 研究背景与挑战 - 数值回归驱动的反应性能预测与序列生成驱动的合成规划之间存在内在方法论分歧 这对构建统一的深度学习架构构成重大挑战 [3] - 研究团队在Nature Machine Intelligence上发表论文 提出解决这一挑战的新框架 [3] RXNGraphormer框架创新 - 研究团队开发了RXNGraphormer框架 这是一个用于跨任务反应性能预测和合成规划的统一预训练深度学习框架 [3] - 该框架整合了图神经网络(GNN)与Transformer模型 为化学反应预测与合成设计提供通用工具 [3] - 通过统一预训练方法协同处理反应性能预测与合成规划任务 [5] - 采用面向分子内模式识别的GNN与面向分子间相互作用建模的Transformer模型相融合 [5] - 使用精心设计的策略对1300万个化学反应进行训练 [5] 框架性能表现 - 在八个基准数据集上实现了最先进性能(SOTA) 涵盖反应活性/选择性预测和正/逆向合成规划领域 [5] - 在三个外源现实数据集上的反应活性/选择性预测也达到最先进性能 [5] - 模型生成的化学特征嵌入能够无监督地按反应类型自发聚类 [5] 研究意义 - 该研究弥合了化学人工智能领域性能预测与合成规划任务间的关键鸿沟 [7] - 为精准反应预测与合成设计提供了一个统一的多功能工具 [7]

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 生成式药物设计 ，开辟了在广阔的化学空间内发现新型化合物的途径，而非局限于对有限的化合物库进行传统筛选。 然而，生成分子的实际效用常常受到限制，因为许多设计优先考虑的是有限的药理特性，而忽视了物理可靠性，这阻碍了后续湿实验室评估的成功率。 2025 年 8 月 20 日， 上海交通大学医学人工智能研究院 张健 团队 （ 李明玉 、 宋堃 、 何继骁 为共同第一作者 ） 在 Nature 子刊 Nature Machine Intelligence 上 发表了题为： Electron-density-informed effective and reliable de novo molecular design and optimization with ED2Mol 的研究论文，该论 文被选为当期 封面论文 。 该研究开发了一种 人工智能药物设计新技术 —— ED2Mol （ transforming E lectron D ensity T o bioactive Mol ecules ) 。 该工作建立了从苗头分子生成到先 导分子优化的统一智能框架，自动化 生成 的 ...