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超十万肿瘤患者数据证明:TMB预测免疫治疗疗效靠

《权利的游戏》中情报之王瓦里斯有一句名言:" information is power",在战争之中,情报就是力量。这句话用在免疫治疗与肿瘤的战争中,再合适不过。随着免疫检查点抑制剂在我国的获批上市,免疫治疗大大改变了传统的肿瘤治疗策略。但是目前差不多只有20%-40%的肿瘤患者可以从免疫治疗中获益。要想筛选出最佳获益人群,就要做到知己知彼,通过标志物了解肿瘤和自身免疫系统的状态。近日,一项评估了

2019-09-28

迎接中国的新时代

  质谱分析目前是分析行业中技术含量最高,应用范围最广的一种分析测试方法。回顾质谱的百年发展历史,和质谱科技相关的研究中共有7项诺贝尔奖,其中3项物理奖、4项化学奖共11人得奖。质谱的发展前景无可限量,可广泛应用于食品安全、临床医疗、药物分析、生命科学、材料、能源和环境等国家重点关注的领域,利用质谱技术的科技工作者日渐增多,研究成果也日新月异,参与的人员越来越广泛。陈洪渊院士指

2019-09-05

拜耳“广”抗癌药Vitrakvi在TRK融合癌症中展现高缓解率、持久缓解长达3年!

2019年09月30日讯 /生物谷BIOON/ --2019年欧洲肿瘤医学学会(ESMO)年会于9月27日至10月1日在西班牙巴塞罗那举行。此次会议上,德国制药巨头拜耳(Bayer)公布了精准肿瘤学药物Vitrakvi(larotrectinib)治疗TRK融合癌症成人及儿童患者更新的临床数据。结果显示,2019年2月19日数据截止时,在153例可评估患者中,Vitrakvi显示出高缓解率,总缓解

2019-09-30

Mol Cell:调节染色结构的新元件

2019年9月25日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,来自香港大学的研究者们揭示了一种新的细胞调节染色质结构的机制。该发现最近发表在《Molecular Cell》杂志上。染色质是由其中的DNA与组蛋白包装在一起形成的结构,不同区域的DNA包装的紧密程度可能不同。其中,松散的包装意味着基因的活性开启,包装的紧密则意味着基因的“沉默”。此外,通过对组蛋白的化学修饰(或组蛋白标记),能够指示相关区

2019-09-26

布局攻坚战 – 临床检测哪家强?

质谱,是指通过制备、分离、检测气相离子来鉴定化合物的一种技术,一次分析即可得到丰富的检测信息。凭借高特异性、高灵敏度、低检测限、检测速度快等特点,质谱法在医学、化学、环境科学、刑侦等各个方面都有着十分广泛的应用。在医学尤其是代谢组学领域,质谱相关检测手段已被用于对付包括血液、尿液、唾液、羊水、胆汁、细胞、器官组织甚至头发等各种样本,可谓“固液通吃、内外不论”。[1] 业内甚至有人估计,质谱的临床检

2019-09-05

临床技术在中国

  质谱技术这一长期流连于科研院所的检测技术,因为其巨大的潜在临床应用前景,正逐渐被检验医学领域所关注。目前国内质谱技术在临床医学的应用尚处于起步阶段,国内许多三甲医院与第三方独立医学实验室都纷纷布局临床质谱技术。质谱技术对于中国的临床检验发展究竟有着什么样的作用?凯莱谱精准医疗的联合创始人兼CEO刘华芬,历任北美应用高级经理、中国应用总监、SCIEXLabs全球总监,被认为是

2019-08-28

首个与肿瘤类型无关的“广”抗癌药Vitrakvi在欧盟获批,治疗NTRK基因融合实体瘤

2019年09月24日/生物谷BIOON/--德国制药巨头拜耳(Bayer)近日宣布,欧盟委员会(EC)已批准精准肿瘤学药物Vitrakvi(larotrectinib),用于肿瘤中存在神经营养受体酪氨酸激酶(NTRK)基因融合的实体瘤儿童和成人患者,具体为:NTRK基因融合阳性、局部晚期、转移性或手术切除可能导致严重并发症、没有满意的替代治疗选择的患者。Vitrakvi是一种首创的口服TRK抑制

2019-09-24

技术,检验人的另一双“眼睛”!

 质谱技术是分离和检测带电粒子质荷比的分析技术。因设备、人员和标准化问题,一直以来只应用于有实力的科研机构。随着科学发展,质谱技术已成为化学分析领域和生命科学领域非常有效的分析工具,尤其在医学检验中,国内许多三甲医院与独立实验室纷纷布局临床质谱技术,看中的就是其巨大的临床应用前景!在不久前结束的中华医学会第十四次全国检验医学学术会议上,“质谱技术与临床”论坛会议异常火爆,来自国内外的检验

2019-08-27

研究通过多任务深度神经网络建立药物调控激酶的预测分析方法

蛋白激酶(protein kinases)是细胞功能的关键调节分子,是生物体内最大且功能最多样的基因家族之一。因此,激酶是开发治疗癌症、炎症、糖尿病、心血管疾病和阿尔兹海默症等相关疾病药物的重要靶标。然而,由于激酶家族蛋白质(特别是催化域)结构的高度保守性,给高效选择性激酶抑制剂的开发带来了巨大挑战。二十一世纪以来,随着计算机计算能力的迅猛提升和大数据的涌现,深度学习在机器学习算法的基础上快速崛起

2019-09-08