英矽智能宣布利用端到端AI药物研发平台，发现针对肾纤维化的临床前候选化合物
2021年8月4日，美国纽约/中国香港---业界领先的、专注于将下一代机器学习技术应用于药物研发的英矽智能（Insilico Medicine）今天宣布，利用其自主研发的人工智能药物发现平台，获得了针对肾纤维化的全新临床前候选化合物。该临床前候选化合物在药理和药代动力学方面表现良好，在体外和体内临床前研究中均显示出具有前景的结果。公司正在积极将该项目推进到临
殷咏梅教授：以全程关爱为核心，共建多学科体系，贯通院内外诊疗，推进肿瘤慢病化管理
随着医改政策的不断推进和医学的不断发展，肿瘤治疗已经从单纯的治疗向慢病管理的方向发展，同时患者对生存改善和生活质量提出了更高的要求。如何从实际出发，挖掘患者未被满足的需求，探讨患者全程关爱，构建多学科体系和院内外高效协同，实现患者的长生存，保障患者的生活质量，临床医生起着带头作用。
Signal Transduction Targeted Therapy：RHBDF1促进AP-1激活的内皮-间质转化在肿瘤纤维化间质形成中的作用
越来越多的证据表明，人菱形家族-1基因(RHBDF1)在肿瘤炎症和缺氧微环境的调节中起重要作用。作者在此报道了RHBDF1在转录因子AP-1激活中的分子机制的发现，AP-1是调节纤维化间质形成的主要因素，是肿瘤内炎症状态下癌相关成纤维细胞(CAF)聚集和增殖的结果。有趣的是，某些CAF被发现来源于不稳定的血管系统，这一过程被称为内皮-间充质转化(Endmt)
Cancer Res: 肿瘤相关成纤维细胞激活TGF-β信号决定肺腺癌的组织学特征
侵袭性肺腺癌(LADC)在组织学上可分为细毛型、腺泡型、乳头状型、微乳头状型或实性型。大多数LADC肿瘤表现出这些组织学亚型中的几种，异质性与治疗耐药有关。作者在此报道，在免疫缺陷小鼠中，人LADC细胞形成具有不同组织学特征的肿瘤，MUC5AC表达固体型或细胞角蛋白7(CK7)表达的腺泡型肿瘤，取决于发育部位，并且肿瘤微环境可以诱导固体到腺泡的转变(SAT)
Br J Pharmacol：可的松对肺部炎症和纤维化的保护作用
急性肺损伤(ALI)、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)和肺纤维化仍然是危重病人发病率、死亡率和医疗负担的主要原因。医学上迫切需要确定易感因素和预后因素，并设计新的治疗工具来治疗这些疾病。在这里，作者评估了免疫调节神经肽皮质抑素在体内调节肺部炎症和纤维化的能力。作者确认皮质他汀是肺炎症和纤维化的内源性破坏。皮质酮缺乏可能是炎症性/纤维性肺疾病预后不良的标志。基于
Nature：基因MEOX1控制心脏中的成纤维细胞激活，阻止它有望预防心脏纤维化
2021年7月13日讯/生物谷BIOON/---健康的心脏是一种柔韧的、不断活动的器官。但在因损伤、心血管或衰老引起的应激下，心脏会在一种称为纤维化的过程中变厚和变硬，这涉及到弥漫的疤痕状组织形成。长期以来，减缓或阻止纤维化以治疗和预防心力衰竭一直是心脏病专家的目标。如今，在一项新的研究中，来自美国格拉德斯通研究所的研究人员发现心脏纤维化的一个主控开关。他们
Theranostics： IgE升高通过抑制miR-486A-5p促进心肌纤维化
心脏纤维化是心脏重构的一个重要特征，是心力衰竭的一个标志。最近的研究表明，IgE升高在病理性心脏重构中起着因果作用。然而，IgE促进心肌纤维化的潜在机制尚未完全阐明。作者的研究表明，升高的IgE通过调节miR-486a-5p及其下游因子，如Smad1，促进病理性心脏纤维化。这些发现为病理性心肌纤维化干预提供了新的靶点。
PNAS：科学家开发出有望治疗肝纤维化等疾病的新型免疫毒素
2021年7月15日 讯 /生物谷BIOON/ --间皮素（Mesothelin，MSLN）在受损伤肝脏和其它器官的组织成纤维细胞中的表达量会增加，MSLN是肝脏、肺脏和肾脏纤维化的常见介导子。长期酗酒和肝炎会损伤肝脏健康并导致肝脏纤维化，即胶原蛋白和疤痕组织的堆积等；近日，一篇发表在国际杂志PNAS上题为“Immunotherapy-based targe
Cancer Res：CDK6是骨髓纤维化的治疗靶点
骨髓纤维化(MF)是骨髓增殖性肿瘤(MPN)中预后最差的一种致命性血液肿瘤。JAK2抑制剂Ruxolitinib和Fedratinib已被批准用于MF治疗，但它们并不能显著改善骨髓纤维化。MPN/MF造血祖细胞中CDK6表达显著升高。在本研究中，作者研究了CDK4/6抑制剂Palbociclib单独或联合Ruxolitinib对Jak2V617F和MPLW5
Nature：基于机器学习的工具BoostDM可识别每种肿瘤类型的癌症驱动突变，有助开发个性化癌症治疗
2021年8月4日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自西班牙巴塞罗那生物医学研究所的研究人员开发出一种计算工具，它可以识别每种肿瘤类型的癌症驱动突变。这一发现有助于加速癌症研究，并提供工具帮助肿瘤学家为每名患者选择最佳治疗方法。相关研究结果于2021年7月28日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“In silico saturation