近期科学家们在脑癌研究领域取得的新成果！

本文中，小编整理了近年来科学家们在脑癌研究上取得的新成果，与大家一起学习！

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【1】Nat Biomed Eng： 新研究可快速捕捉致命脑癌中的病变细胞

doi：10.1038/s41551-020-00621-9

近日，由约翰·霍普金斯大学生物工程师带领的研究小组开发的实验室测试可以准确地检测，捕获和分析成人最常见的侵袭性脑癌中最致命的细胞。该方法能够捕获胶质母细胞瘤中侵袭性和活动性极强的细胞，这有助于发现预防或减缓癌症扩散的新药。该测试还可以准确预测哪些患者的胶质母细胞瘤最具侵略性或最不具有侵略性。相关结果发表在最近的Nature Biomedical Engineering杂志上。

由于我们具有识别这些致命细胞的独特能力，因此我们设想利用该平台来筛选潜在的治疗药物，以有效地阻止这些细胞的侵袭和/或增殖，并通过在实践中应用精密药物来最终延长患者的生存时间，通过对这些致命细胞进行蛋白质组学分析，我们将鉴定和表征阻止这些高侵袭性和增殖细胞的新型靶标。研究者表示，当前的测试技术还不能有效地预测针对每个患者的胶质母细胞瘤结果。该论文指出，目前存在的单细胞分析方法过于费时，昂贵且由于胶质母细胞瘤患者的生存期较短，无法为患者提供信息；癌症的中位生存时间在侵略性最低的类型接近6个月，而侵略性最高的约为29个月。

【2】Cell Rep：科学家揭示脑癌耐药性新机制

doi：10.1016/j.celrep.2020.107897

通过调查患有脑肿瘤患者的大量细胞样本，乌普萨拉大学研究人员的一项研究发现，胶质母细胞瘤细胞的变化如何影响不同药物的作用。他们的发现发表在Cell Reports杂志上。胶质母细胞瘤是脑癌的一种严重形式，预后很差。胶质母细胞瘤肿瘤包含许多患者特异性的遗传畸变。尽管如此，仍然缺乏有效的治疗方法。

“这是我们研究的起点，其中我们检查了来自100名Uppsala患者的胶质母细胞瘤细胞对不同药物的反应。为此，我们使用了从患者样品中培养的细胞培养物并测试了1，500多种药物，以观察细胞如何反应”，乌普萨拉大学免疫学，遗传学和病理学系的Sven Nelander教授说。然后，研究人员使用一种算法来研究癌细胞中的哪些变化可以最好地预测特定药物的作用，通过这种表征，他们能够对肿瘤进行分组，并根据药物反应和某些基因的突变发现了两个主要的亚组。

【3】PNAS：抗疟疾药物有望治疗致命性脑癌

doi：10.1073/pnas.1921531117

多形性胶质母细胞瘤(GBM)是一种侵袭性的脑部癌症，通常是致命的。但是，弗吉尼亚州立邦联大学（VCU）Massey癌症中心和分子医学研究所（VIMM）的研究人员的新发现可能有助于增加目前最常见的治疗方法的有效性，即添加苯芴醇，这是一种FDA批准的用于治疗疟疾的药物。虽然目前的治疗标准包括放疗和替莫唑胺(一种抗癌化疗药物)，可以略微延长多型胶质母细胞瘤患者的生命，但GBM对这些治疗的耐药性经常发生。此外，按护理标准治疗的GBM患者的五年生存率低于6%，目前没有任何治疗可以防止复发。

研究人员一直致力于重新开发FDA批准的药物和更罕见的药物，这些药物可能有助于对抗胶质母细胞瘤的耐药性和治疗效果。我们的研究揭示了这种抗疟药物作为治疗对放射治疗和替莫唑胺治疗具有耐药性的多发性胶质母细胞瘤的一种可能的新应用。这项研究最近发表在Proceedings of the National Academy of Sciences杂志上。

【4】Nat Med：一种提高CAR-T疗法治疗脑癌疗效的新方法！

doi：10.1038/s41591-020-0827-2

两种儿童脑癌复发后很难治疗--成神经管细胞瘤和室管膜细胞瘤，这是一项使用新型疗法的临床试验的目标。贝勒医学院、德州儿童医院和多伦多病童医院（SickKids）究人员领导的国际研究小组已经开发出一种新方法，直接将合适靶点的嵌合抗原受体(CAR)T细胞输送到脑脊液肿瘤周围。研究人员在Nature Medicine杂志上发表报告说，这种方法在治疗小鼠模型上的这些癌症是有效的。这些发现支持进一步的临床研究，以评估这种策略治疗儿童脑癌的疗效，儿童脑癌是儿童癌症死亡的最常见原因。事实上，德克萨斯儿童医院和贝勒医学院的一项儿童临床试验正在招募患者来测试这种方法的安全性和抗肿瘤效果(clinicaltrial .gov identifier： NCT02442297)。

研究者表示，成神经管细胞瘤和室管膜细胞瘤的复发可通过浸在脑脊液中的大脑和脊髓播散。这个位置提供了绝佳的机会将治疗药物输送到脑脊腔室中，提供了一个比将CAR T细胞注射到血液中更有效到达肿瘤部位并清除肿瘤细胞的机会。

【5】Neuro Oncology：AI技术帮助脑癌患者早期检测

doi：10.1093/neuonc/noz199

近日，来自美国西南大学的一项新研究显示，通过人工智能手段，医生们只需检查大脑的三维图像，就能识别出胶质瘤肿瘤中的特定基因突变，准确率超过97%。这样的技术有可能代替目前常见的预处理手术的做法，即通过抽取胶质瘤样本并进行分析来选择合适的治疗方法。近年来，全国各地的科学家们一直在测试其他的成像技术，但最新的研究可能是最准确、最可行的临床方法之一。

研究者表示，知道胶质瘤中的特定突变状态对于确定预后和治疗策略非常重要，仅仅使用传统的影像学和人工智能来确定这种状态的能力是一个巨大的飞跃。该研究利用深度学习网络和标准磁共振成像（MRI）检测一种名为异柠檬酸脱氢酶（IDH）的基因的状态，这种基因产生的酶在突变状态下可能会引发脑内肿瘤生长，该方法具有高度的准确性。以往的技术往往无法达到90%的准确率。

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【6】JBC：治疗恶性脑癌与软组织癌症的新药物

doi：10.1074/jbc.RA119.011471

近日，来自南加州大学工程学院的研究人员设计了一种新的药物混合物，该混合物能够杀死某些类型的脑癌和软组织癌。研究人员的发现最近发表在《Journal of Biological Chemistry》杂志上，可能为靶向性癌症治疗铺平道路。

在这项研究中，作者首先研究了胶质母细胞瘤（脑癌）和肉瘤（软组织癌）对葡萄糖饥饿的反应。他们注意到，葡萄糖饥饿后死亡的细胞系显示出L-胱氨酸氨基酸的毒性堆积。进一步，作者发现L-胱氨酸的刺激导致活性氧的积累，后者则是可以损害细胞的高毒性分子。当研究小组用靶向其转运蛋白（一种叫做xCT的蛋白质）的药物阻止L-胱氨酸的活性时，癌细胞在葡萄糖缺乏的情况下仍然能够存活。

【7】Clin Cancer Res：治疗脑癌的新线索

doi：10.1158/1078-0432.CCR-19-2556

胶质母细胞瘤是一种恶性的癌症类型。患者在诊断后存活超过几年的比例极低。近日，凯斯西储大学医学院，凯斯工程学院和克利夫兰诊所的研究科学家和医生混合了两种截然不同的分析方法，以更好地理解和抗击脑癌。研究人员使用了人工智能（AI）工具对脑癌患者进行的最初MRI扫描的计算机图像分析，并将该图像分析与基因组研究相比较来分析癌症。

研究者表示，一种新的且更准确的方法不仅可以确定胶质母细胞瘤患者的相对预期寿命，还可以确定哪些患者可以进行实验性临床药物试验。文章中，研究人员使用的AI模型利用了肿瘤附近区域以及肿瘤内部的特征来识别哪些患者会发生预后不良症状。然后，他们利用基因表达信息阐明了哪些生物学途径与这些图像相关。

【8】Epidemiology：首次发现空气污染与脑癌有关

doi：10.1097/EDE.0000000000001137

在一项新的研究中，来自加拿大麦吉尔大学等研究机构的研究人员首次发现由燃料燃烧产生的超细颗粒与恶性脑瘤的产生有关。相关研究结果近期发表在Epidemiology期刊上，论文标题为“Within-City Spatial Variations in Ambient Ultrafine Particle Concentrations and Incident Brain Tumors in Adults”。先前的研究已表明这些与燃烧相关的纳米颗粒当被吸入体内时可以到达人类大脑。

在麦吉尔大学流行病学家Scott Weichenthal的领导下，这些研究人员分析了加拿大蒙特利尔市和多伦多市的190万成年人的医疗记录和空气污染暴露情况。他们发现每立方厘米增加1万个纳米颗粒的空气污染，可能导致每10万暴露于这种空气污染的人中再增加一例脑癌。这种空气污染增加相当于从一条安静的城市街道走到一条繁忙的街道。

【9】EbioMedicine：一种新型荧光颗粒有望帮助诊断脑癌并监测患者的疾病复发状况

doi：10.1016/j.ebiom.2019.09.025

近日，一项刊登在国际杂志EbioMedicine的研究报告中，来自麻省总医院的科学家们通过研究表示，一种通过使肿瘤细胞发荧光来改善脑癌手术的化学物质或能帮助临床医生安全诊断疾病并监测患者对这种化学物质的反应。脑癌非常难以诊断，而且患者在治疗后往往难以进行监测，因为诸如组织活检和放疗等手段会损伤患者的大脑组织，这项研究中，研究人员通过研究开发了一种侵入性更小的替代品，即让患者在进行脑癌手术前摄入一种特殊物质，其能使得患者大脑中的肿瘤变成亮粉红色。这种物质为5-氨基乙酰丙酸（5-ALA），其是一种被FDA批准的荧光制剂，往往用于疑似脑癌患者的手术治疗。

由于多种原因，大脑中能够吸收5-ALA，而正常的大脑细胞则不会吸收这种化学物质；因为所有细胞都会释放一种名为胞外囊泡（EVs，extracellular vesicles）的颗粒，因此研究人员就想知道当摄入5-ALA后脑癌患者血液中的EVs是否会转变成荧光粉红色（就像脑瘤一样），如果是这样的话，基于5-ALA的血液检测手段或许就有望诊断患者的脑瘤，并监测患者癌症的复发状况。

【10】Nat Commun：血液检测有助于预测脑癌

doi：10.1038/s41467-019-12527-5

近日，University of Strathclyde的科学家们开发了一种可以帮助加速脑癌诊断的血液测试方法。这项技术使用红外光营造血液样本的“生物特征”，并应用人工智能技术检查癌症的发生。该研究成果现已发表在Nature Communications杂志上。

来自ClinSpec Diagnostics的首席科学官Matthew J. Baker博士主持了这项研究。他说：“这是我们公布的关于临床可行性研究的第一份数据，也是我们血液测试在临床上首次证明。更早发现脑肿瘤能够显著改善患者生活质量，同时也节省了医疗服务费用。”诊断脑瘤往往和四分困难，从而导致许多患者延误治疗。究其原因，在于脑瘤的早期症状包括头痛或记忆力问题之类，这些都属于非特异性疾病，因此医生可能很难分辨出哪些人最可能患有脑瘤。（生物谷Bioon.com）

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