Front in Genet：DNA标记或能促进基于血液的检测手段 从而有效评估癌症疗法的预后
2021年7月29日 讯 /生物谷BIOON/ --检测组织活检中的细胞改变一直是癌症诊断的基础，然而，组织活检具有侵入性，且由于取样位置、取样频率的限制和对组织异质性的代表性差，常常会受到不准确的限制。20世纪40年代末，研究人员在机体血液中发现了无细胞的DNA（cfDNA），近些年来基因组学和计算分析技术的快速发展，如今，一篇发表在国际杂志Frontie
通过尿液或血液竟然能够检测胶质瘤？
2021年7月27日 讯 /生物谷BIOON/ --神经胶质瘤简称胶质瘤，也称为胶质细胞瘤，是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，约占所有颅内原发肿瘤的一半，其预后差生存期短，且缺乏有效的治疗方法。胶质瘤诊断一直依赖于神经影像学检查，但最近，英国剑桥癌症研究所的研究人员证实，通过尿液或血液检测就能够准确鉴别不同类型的脑肿瘤，包括胶质瘤。
基石药业艾伏尼布一项全球III期研究结果出炉 新诊断突变急性髓系白血病患者迎来新曙光
2021年8月2日，一项旨在评估同类首创靶向药物艾伏尼布（ivosidenib）联合化疗药物阿扎胞苷在不符合强化化疗条件的新诊断AML病患者中的疗效和安全性的全球III期研究由于获得明确的积极疗效和安全性数据，这意味着艾伏尼布在单药治疗IDH1突变的复发或难治性AML成人患者的基础上进一步扩大适用范围，更多的AML患者将从中获益。 AM
青海省高原红细胞增多症的病理生理机制和探寻早期诊断研究取得重要进展
近日，青海省科技厅组织专家对青海大学承担的青海省应用基础研究计划项目“miR-23a在高原红细胞增多症中的作用机制及作为潜在生物标志物的研究”进行了验收。项目紧扣高原人群健康问题，探讨了高原红细胞增多症中红系特异性转录因子1及多个低氧性微小RNA的促红系分化作用。研究发现，高原红细胞增多症患者红系细胞集落形成能力增强，红系特异性转录因
基石药业联合泛生子合作开发的泰吉华®伴随诊断试剂盒获NMPA优先审批
日前，基石药业（香港联交所代码：2616）的合作伙伴泛生子（纳斯达克代码：GTH）宣布，其联合基石药业开发的泰吉华®伴随诊断试剂盒——人PDGFRA基因D842V突变检测试剂盒（PCR-荧光探针法）获国家药品监督管理局（NMPA）优先审批，成为首个进入优先审批程序的国产伴随诊断试剂盒。 据了解，《医疗器械优先审批程序》旨在对符合条件的境内
Cancer Science:开发出一种肺结节良恶性无创诊断方法
近期，中国科学院合肥物质科学研究院健康与医学技术研究所研究员聂金福、副研究员洪波生物信息学研究团队、研究员王宏志课题组和安徽医科大学二附院赵大海团队合作，在肿瘤早筛领域取得进展，开发出基于血液cfDNA甲基化的肺结节良恶性无创诊断模型。相关研究成果在线发表在Cancer Science上。肺癌的早期发现是提高肺癌病人生存期的关键。早期
Chemical Science：smFRET检测GPCR调控下游蛋白arrestin的构象分布研究中获进展
G蛋白偶联受体（GPCR）是目前已知的人类基因组中最大的膜蛋白家族，约30%的临床处方药的直接靶点是GPCR，负责80%左右的跨膜信号转导，参与调控人体中多数病理与生理过程。GPCR主要通过G蛋白及arrestin将细胞外的刺激转变为细胞内信号。近年来，结构生物学研究方法的进步为研究GPCR及其下游蛋白arrestin和G蛋白的功能奠
世卫组织发布宫颈癌筛查新指南首推HPV-DNA检测
宫颈癌是一种可防可治的疾病，但全球每年仍有大量女性死于宫颈癌。世界卫生组织和联合国人类生殖特别规划处6日共同发布了一份新指南，以帮助各国更好地开展宫颈癌筛查和治疗，其中推荐HPV-DNA（人乳头瘤病毒-脱氧核糖核酸）检测作为宫颈癌筛查的首选筛查方法。世卫组织的数据显示，在2020年全球有宫颈癌新发病例超过50万例，约34万名女性死于宫颈癌。人乳头瘤病毒被认为
Science子刊：新型高通量无细胞无病毒定量中和测试方法可检测患者对SARS-CoV-2的免疫力，灵敏度高达96.7%
2021年7月17日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自瑞士洛桑大学医院和洛桑联邦理工学院的研究人员开发出一种新的高通量无细胞无病毒定量中和测试方法（high-throughput cell- and virus-free quantitative neutralization assay），其灵敏度足以测量血液中存在的SARS-CoV-2中和
Kidney International：利用CT影像组学技术实现术前在体诊断感染性尿路结石
孙逸仙纪念医院副院长林天歆教授团队在国际知名学术期刊Kidney International发表题为“A multicenter study to develop a non-invasive radiomic model to identify urinary infection stone in vivo using machine-learning”的