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  • Neurology:阿尔茨海默氏症者智力下降的新生物标记物

    圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员发现,阿尔茨海默氏病的一个新的标志物可以预测在疾病确诊后,病人的记忆和其他心理能力是如何迅速下降。 随后事件推移,60例早期阿尔茨海默氏症患者体内,标志物——脊髓液中visinin样蛋白1(VILIP-1)水平越高,智力下降更快。 科学家需要在更大规模的研究以证实该结论,但新的数据表明相比于其他标志物,VILIP-1可更好的预测阿尔茨海默氏症疾病的进展。

  • Am J Pathol:头颈部肿瘤新生物标记物miR-375

    提到头颈部肿瘤,对于大多数人来讲可能比较陌生。它是按照人体部位来划分肿瘤的一种方法,已经被越来越多肿瘤专科医院和非专科医院所采纳。也就是说将肿瘤分为头颈部肿瘤、胸部肿瘤、腹部肿瘤,肢体肿瘤等等,而不是按各种系统进行分类。“头”即头部,“颈”即颈部,通俗讲就是“脖子”。那么,头颈部肿瘤包括那些那?它应包括颈部肿瘤、耳鼻喉科肿瘤以及口腔颌面部肿瘤三大部分。

  • 熬通宵对身体危害有多大?科学家研究人体内疲倦生物标记物

    在做重要报告之前通宵熬夜的危害有多大?长期每天睡眠不足七小时仅仅是一个困扰,抑或是一个严重的健康风险?如果拥有一个衡量自己需要多长时间睡眠的严格标准,人们就可以采取措施来抵挡倦意。 人人都知道通宵赶报告伤害身体,但是这种伤害到底有多大?科学家正在研究人体内疲倦的生物标记物,比如蛋白质、淀粉,以此来衡量人体的疲倦程度。当然,睡眠研究的这一领域尚处于初级阶段,真正付诸生物学实验可能还要等到数年之后。

  • 中枢神经系统生物标记物市场2015将达32亿美元

    生物标记物现在已经被生物制药行业的大多数公司广泛应用,其中最重要的一个治疗领域就是中枢神经系统(CNS)药物的开发,目前主要集中在阿尔茨海默病、帕金森病和癫痫。 美国塔夫斯大学药物研发中心发布的《个体化用药在药物开发过程中的作用》报告显示,受调查的生物制药公司百分之百在进行个体化用药的研究,如在药物发现的晚期阶段使用生物标记物对化合物进行评估。

  • 生物标记物市场5年后将达340亿美元

    近日,据Pharma Times报道,市场调研公司全球工业分析(GIA)公布的最新一份报告预测,新药临床开发将会促进全球生物标记物市场的快速增长,预计到2017年,该市场规模将达到340亿美元。 GIA称,在此期间,生物标记物在临床药物开发应用上的复合年均增长率(CAGR)将达26.5%。

  • 生物标记物市场2017年达340亿美元

    近日,据Pharma Times报道,市场调研公司全球工业分析(GIA)公布的最新一份报告预测,新药临床开发将会促进全球生物标记物市场的快速增长,预计到2017年,该市场规模将达到340亿美元。 GIA称,在此期间,生物标记物在临床药物开发应用上的复合年均增长率(CAGR)将达26.5%。

  • sMIC可能用作前列腺癌的生物标记物

    据8月16日《临床研究杂志》(J Clin Invest 2004;114:560-568)上的一项报告,晚期前列腺癌病人血清中的可溶性MHC I链相关性分子(sMIC)水平增高,因而“可能作为一种新的生物标记”。 作者、美国华盛顿大学的吴(Jennifer D. Wu)和同事解释,当MIC与自然杀伤细胞上的NKG2D受体结合时,该细胞被激活,促进了抗肿瘤的免疫反应。

  • 生物标记物”实验室在沪成立

    兔唇、联体婴儿,这些新生儿缺陷将可“母腹中”早期发现。昨天,上海生命科学院与上海交大医学院、飞利浦电子公司联合组建“生物标记物”实验室,在分子医学的尖端领域展开合作。 据介绍,“生物标记物”是一种从人的体液样本(如血液、尿液或唾液)中检测到的分子,通过新一代体外诊断技术检测疾病征兆。将超前预知常见传染病、遗传病的发生及癌症的早期诊断。兔唇、联体婴儿,这些新生儿缺陷有望在胎儿期就发现。

  • 生物标记物预测肝癌的转变

    意大利Padova大学的一个研究组发现,通过对因丙肝病毒(HCV)感染引发的肝硬化患者进行连续的鳞状细胞癌抗原(SCCA)和免疫球蛋白IgM检测,可以确定出患者在来年患上肝细胞癌的可能性。由于到目前为止,还没有血清生物标记物用于癌变监测,因此这一发现具有重要意义。 每年,大约有3%到4%的肝硬化患者患上原发性肝癌。那些肿瘤很小并容易通过手术切除或干扰的患者的预后最好。

  • 新的脑部肿瘤生物标记物被发现

    生物谷报道:近期,Emory 大学 Winship癌症研究所的研究人员发现了一种新的脑瘤生物标记物,并且揭示这种标记物可能在肿瘤扩散或复发中发挥作用。这篇题为“恶性星形细胞瘤病人脑脊液中吸引素含量增加,吸引素调节胶质细胞迁移”的文章发表在11月份的《临床癌症研究》上。 Van Meir和他的合作者应用蛋白质组学的方法,对大量病例样本中所有蛋白分子同时进行检测分析。