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2月必看的重磅级研究Top10

发布时间:2019-02-27

转眼间2019年2月份已经接近尾声了,这个月又有哪些亮点研究值得我们深入学习一下呢?小编根据本月新闻的热度、点击量、研究领域筛选出了本月的重磅级研究Top10,供大家学习交流。

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【1】PNAS:弹性蛋白原或能促进干细胞生长 有望加速新型干细胞疗法的开发

doi:10.1073/pnas.1812951116

近日,一项刊登在国际杂志Proceedings of the National Academy of Sciences上的研究报告中,来自悉尼大学的科学家们通过研究发现,一种用于制造弹性外科凝胶剂(胶水)的原料—弹性蛋白原(tropoelastin)或能促进干细胞生长并帮助机体进行自我修复。干细胞能帮助机体修复并组建包括皮肤和肌肉等多种人体组织,多年以来研究人员一直在寻找新方法让干细胞能够更好地发挥作用,但并未取得显著的成果。

这项研究中,研究人员开发了一种新方法,即利用弹性蛋白原就能快速廉价地产生更多干细胞,弹性蛋白原能赋予活体组织伸展和收缩的能力;研究者表示,这种新方法能够快速有效地促进间质干细胞生长和补充。Giselle Yeo博士解释道,如今越来越多的科学家开始利用干细胞开发新型细胞疗法治疗一系列利用常规疗法无法治疗的人类疾病,包括骨骼组织损伤、心脏病、退行性疾病和器官衰竭等。但很不幸的是,由于干细胞供应不足,基于干细胞的细胞疗法的广泛应用受到了明显的抑制。

 


【2】锻炼真能有效抵御多种疾病

新闻阅读:Exercise your right to fight disease

很多研究总是会告诉你锻炼对机体健康有多重要,其不仅能帮助抵御心脏病、中风、糖尿病以及很多癌症(乳腺癌和结肠癌等);但近日,一项刊登在国际杂志New England Journal of Medicine上的研究报告中,研究人员发现,对于更广泛的癌症群体而言,一个更重要的预防性因素则是体重指数(BMI)低于25。

BMI是测定体脂的指数,将个体的身高和体重进行综合分析就能得出一个人的BMI值,BMI值较低意味着机体脂肪较少;研究报告指出,如果个体处于过重状态(BMI位于25-29.9之间),其健康风险会增加50%;如果处于肥胖状态(BMI不低于30),那么个体的健康风险将会增加至80%。


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【3】EMPH:癌症新观点!能量过多或是导致癌症发生的原因

doi:10.1093/emph/eoz004

目前已知肥胖、糖尿病和慢性炎症是癌症的主要风险,但是我们却不知道这些疾病是如何一步步演化为癌症以及为什么健康的饮食和规律的锻炼可以帮助防止这个过程。一项最近发表在Evolution, Medicine and Public Health的研究提供了一个有趣的理论:这些疾病也许通过给细胞提供过量的能量使细胞过度生长从而引起它们癌变。

许多探索癌症是如何发生的研究都聚焦于非生殖细胞中出现的基因突变,这意味着这些细胞不会将基因突变传递给下一代,而是只能传递给子代细胞。但是近期一些研究表明这些突变不仅存在于癌细胞中,也存在于正常细胞中。“这使我相信促癌基因突变并不能完美的解释为什么有的组织产生了癌症而有的组织不会。”该研究作者、美国国立癌症研究所癌症预防小组的生物学家John Pepper说道,他还是圣达菲学院的外聘教授。

 


【4】Nature:重磅!科学家在人类肠道中鉴别出将近2000种未知细菌

doi:10.1038/s41586-019-0965-1

近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自欧洲生物信息研究所和桑格研究所的科学家们通过研究在人类肠道中鉴别出了近2000种细菌,目前这些细菌并未在实验室条件下培养出来,研究者利用一系列计算方法对来自全球的个体样本进行分析,尽管目前研究人员有望创建一份北美和欧洲人群肠道中常见微生物的全面清单,但仍然缺乏来自世界其它地区的数据信息。

人类肠道是许多微生物的定居场所,其被统称为肠道菌群,尽管科学家们对肠道菌群进行了大量研究,但目前他们还在继续深入寻找在人类健康中扮演关键角色的特殊微生物群落。到目前为止,研究人员仍然不清楚肠道菌群中的某些细菌,原因有很多,比如这些细菌的含量非常低,或者其在肠道外环境中无法生存,通过利用新型的计算方法,研究人员就能重建这些细菌的基因组信息。


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【5】Nature期刊评选出2019年需要关注的7大技术

新闻阅读:Technologies to watch in 2019

7位专家预测了2019年将推动他们各自所在的领域向前发展的技术进展,包括高分辨率成像和从头构建基因组大小的DNA分子等。对生命科学技术来说,2019年看起来非常令人期待。

在过去十年中,我们已观察到研究人员一次能够分析的单细胞数量大幅增加。这将继续增加下去,这主要归因于细胞捕获技术的改进、使用条形码对细胞进行标记的方法以及将现有技术结合在一起的更智能方法。

这种增加可能听起来很平凡,但是它允许我们进行不同类型的实验和在更高的分辨率下研究更复杂的样品。比如,研究人员将能够同时研究20或100个人的样本,而不是仅能分析一个人的样本。这意味着我们将能够更好地控制人群多样性。我们还将能够分析更多的发育时间点、组织和个体,从而能够增加我们的分析的统计学意义。

 

【6】Stem Cell Rep:新型药物混合制剂有望将星形细胞转化为神经元 治疗多种神经变性疾病

doi:10.1016/j.stemcr.2019.01.003

近日,一项刊登在国际杂志Stem Cell Reports上的研究报告中,来自宾夕法尼亚州立大学的科学家们通过研究开发了一种简单的药物混合制剂,其或能将受损神经元附近的细胞转化成为功能性的新型神经元,从而用来治疗中风、阿尔兹海默病和大脑损伤等疾病;研究者表示,一组由四种(甚至三种)分子组成的混合制剂就能将胶质细胞转化为新的神经元细胞。

研究者Gong Chen教授说道,大脑修复的最大问题就是在患者大脑损伤后神经元细胞无法再生,因为神经元细胞不能分裂;相比较而言,聚集在损伤大脑组织附近的胶质细胞则能在大脑损伤后增殖,研究者认为,将这些胶质细胞转化称为新的神经元或许是恢复缺失神经元功能的最佳手段。


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【7】Sci Adv:科学家有望开发出潜在的HIV功能性疗法

doi:10.1126/sciadv.aat7911

近日,一项刊登在国际杂志Science Advances上的研究报告中,来自美国乔治梅森大学的科学家们通过研究鉴别出了一种特殊的指标,其或能帮助开发治疗HIV的新型疗法。文章中,研究者重点对一种名为丝切蛋白(cofilin)的蛋白质进行研究,其能调节细胞动员并抵御机体感染的机制。

在感染HIV的患者中,丝切蛋白功能障碍是辅助T细胞缺陷的关键因子,辅助T细胞能通过识别外源性抗原并帮助机体免疫系统产生反应,从而增强机体的免疫反应。研究者Yuntao Wu博士表示,当一个人遭受感染时,其机体就需要动员T细胞,而在HIV感染过程中,淋巴组织(比如肠道)中的辅助T细胞就会出现严重损耗。

 

 

【8】Neuron:科学家阐明青蒿素发挥作用的分子机制

doi:10.1016/j.neuron.2019.01.001

青蒿素来自于艾蒿的叶子和花,其用作中药已经几个世纪了,来自中国的科学家屠呦呦深入研究了青蒿素的作用,同时她也获得了2015年的诺贝尔生理学或医学奖,青蒿素通常用来治疗疟疾,此外,其还会影响人类机体多个细胞学过程,比如,青蒿素能激活机体免疫系统来抵御多种类型癌症,同时还能调节胰腺中T细胞的分化,从而用来治疗糖尿病。

尽管这种经过临床批准的药物已经被广泛使用了几个世纪了,但研究人员仍然并不清楚青蒿素发挥作用的分子机制,比如其如何靶向作用蛋白质的调节,近日,一项刊登在国际杂志Neuron上的研究报告中,来自维尔茨堡大学的科学家们就通过研究阐明了青蒿素发挥作用的分子机制。


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【9】JCI:科学家发现机体免疫系统的“总开关”

doi:10.1172/JCI124725

近日,一项刊登在国际杂志Journal of Clinical Investigation上的研究报告中,来自曼彻斯特大学的科学家们通过研究发现了机体免疫系统的重要部分,其或许对于开发治疗人类最具毁灭性疾病的新型疗法具有重大意义,比如癌症、糖尿病、多发性硬化症克罗恩病等。

研究者指出,这项研究中我们发现了一种被microRNA-142分子所调节的分子通路,这对于理解机体免疫系统的功能非常重要;microRNA-142分子能控制调节性T细胞,从而调节机体免疫系统的功能并帮助抑制自身免疫性疾病的发生,该分子是免疫系统中高度表达的调节子。

 


【10】Nature:重磅!解码人体免疫系统!首次对人体免疫系统进行全面测序

doi:10.1038/s41586-019-0934-8

有史以来第一次,科学家们对人体免疫系统进行全面测序,人体免疫系统比人类基因组大数十亿倍。在一项新的研究中,来自美国范德堡大学的研究人员对这个庞大而又神秘的系统的一个关键部分---编码循环B细胞受体库的基因---进行了测序。通过对成年人和婴儿中的这些B细胞受体进行测序,他们发现了令人吃惊的抗体序列重叠,这些重叠可能为开发在不同人群中起作用的疫苗和疗法提供了潜在新的抗体靶标。作为一项大型的多年计划的一部分,这项研究旨在确定人们能够应对和适应各种各样疾病的遗传基础,相关研究结果刊登于国际杂志Nature杂志上。

这一进展之所以成为可能,是因为生物学研究与高性能前沿超级计算的结合。尽管人类基因组计划(Human Genome Project)对人类基因组进行了测序并导致了新型基因组学工具的开发,但是它没有解决人类免疫系统的规模和复杂性。

转载于生物谷