SJTU
6月12日
获得胰腺癌免疫逃逸机制新发现
发展生物芯片新技术用于关键蛋白质的上游调控蛋白的全局性发现
6月13日
6月13日
在人工智能与量子信息技术交叉领域取得重要突破
取得原钙粘蛋白脑发育脑功能机制研究重大突破
6月19日
6月20日
疥疮研究成果在《柳叶刀》发表
揭示核PTEN发挥肿瘤抑制作用新机制
6月20日
6月12日
获得胰腺癌免疫逃逸机制新发现
上海交通医院普外科裘正军教授领衔团队经过多年研究，日前在肿瘤转移机制上实现突破：肿瘤细胞通过携带信号分子的外泌体驯化巨噬细胞，逃脱免疫监控，实现远处转移。相关研究成果发表在最新一期国际权威肿瘤学杂志《癌症研究》（CancerResearch，影响因子9.）上。
以胰腺癌为主的消化道肿瘤约占恶性肿瘤总量的“半壁江山”。胰腺癌是一种发病隐匿，进展迅速，预后极差的消化道恶性肿瘤，素有癌症之王的称呼。主要原因在于其早期难诊断、易转移。因此阐明其复发转移的具体机制，寻找新的分子诊疗靶点，对临床上制定更有效的防治策略具有重要意义。
课题组首先采用电镜和NTA等技术，测定了低氧可以使得肿瘤细胞分泌的外泌体增多。通过免疫组化染色可看到肿瘤组织中外泌体标记物相对于癌旁正常组织明显增高。外泌体是由细胞在胞吞过程中产生的直径在30-nm的膜性囊泡，能携带DNA、miRNA等各种生物活性分子，进行细胞间信息交流，广泛存在于血液、尿液等各种体液中。这就为肿瘤细胞“拉帮结派”以实现“阵地转移”提供了“通讯手段”。
接下来，课题组将低氧下肿瘤细胞分泌的外泌体与巨噬细胞共孵育之后，有趣的事情发生了，摄取了外泌体之后的巨噬细胞“叛变”了，巨噬细胞被“驯化”成了M2型巨噬细胞。研究已知，M2型巨噬细胞能参与抗炎反应、血管生成、以及促进肿瘤生长转移等。被外泌体诱导极化之后的M2巨噬细胞开始“助纣为虐”，极大地促进了肿瘤细胞的转移。这说明肿瘤细胞在发生转移的过程中，能有效利用肿瘤微环境中别的基质细胞，“拉帮结派”，来达到自己的目的。
课题组利用miRNA芯片技术检测到miRNA-a在低氧下表达明显升高了，将富集了miRNA-a的外泌体与巨噬细胞共孵育之后，巨噬细胞中miRNA-a的表达也明显升高。进一步研究分析表明，miRNA-a通过下调抑癌基因PTEN，激活PI3Kγ这一巨噬细胞M2极化的关键信号分子，从而实现“驯化”巨噬细胞这一目的。为验证miRNA-a在肿瘤诊断以及预后中的价值，课题组检测了肿瘤病人血液外泌体中miRNA-a的表达，发现其与病人的TNM分期成正相关，与生存率成负相关。继而通过独立回归分析发现，miRNA-a可以作为胰腺癌的独立预后因素。此外通过尾静脉注射构建裸鼠肺转移模型，发现体内被肿瘤细胞外泌体诱导极化后的巨噬细胞同样能促进肿瘤细胞的转移。
通过这项研究，裘正军教授研究团队首次证实了Exosomal-miR-a在肿瘤免疫逃逸以及转移中的调控作用。Exosomal-miR-a作为促癌分子，有可能成为以胰腺癌为主的消化道肿瘤新的诊疗靶点，具有重要理论价值和临床意义。
6月13日
发展生物芯片新技术用于关键蛋白质的上游调控蛋白的全局性发现
来自上海医院陶生策团队，联合中国科学院深圳先进研究院戴俊彪团队以蛋白质芯片为载体、以酿酒酵母作为研究对象，结合组蛋白标记特异性抗体，发展了一套简便通用的重要蛋白上游蛋白质调控网络的技术。这项研究成果在MolecularCellularProteomics（MCP）上在线发表。
作为生命活动的主要执行者，蛋白质的含量和翻译后修饰的改变都会影响其功能，从而影响生命进程并导致疾病的发生。因此了解细胞内蛋白质如何被调控对于我们理解生命过程意义重大。探索特定蛋白/基因与靶蛋白的关系通常采用基因扰动的方法改变基因的表达水平，检测其对靶蛋白的含量和/或翻译后修饰水平的影响，从而获得该蛋白/基因对靶蛋白的调控关系。
组蛋白是细胞内最重要的蛋白质类型之一，是核小体的重要组成部分，而核小体是染色体的构成单位。组蛋白能够被多种小分子基团，如甲基和乙酰基，进行修饰，从而改变其与DNA和其他蛋白质的相互作用，影响基因的转录激活，参与多种细胞生命活动，如细胞分化、细胞凋亡和X染色体失活等。目前已经发现的组蛋白修饰类型已达21种，而特定位点的特定修饰，即组蛋白标记（histonemark）种类已有多种。对于这些组蛋白标记在体内是怎样被精确调控却知之甚少。
在该研究中，研究人员以酿酒酵母非必需基因敲除库和必需基因的温度敏感突变库的细胞裂解液为样本，构建了一张包含5,个单基因敲除/突变菌株的细胞裂解液芯片，覆盖82%的酵母基因组。为了验证该芯片可以应用于组蛋白标记的调控蛋白的全局性发现研究，研究人员以两个研究得较为清楚的组蛋白标记H3K4三甲基化和H3K36三甲基化为例，通过简单的芯片实验找到了80%以上的已知调控蛋白。随后，通过H4K16乙酰化抗体的芯片实验，找到了两个调控蛋白Cab4p和Cab5p。它们参与CoA的合成，分别催化CoA合成通路中的最后两步。进一步的研究发现这两个蛋白对多种酰化都有全局性影响，包括H3K56和H4K8位的乙酰化、H4K12位的丙酰化、H3K9位的丁酰化、H3K14和H4K12位的巴豆酰化以及H4K16位的β-羟基丁酰化等。质谱结果进一步确认了组蛋白酰化修饰水平的降低是与胞内CoA及酰化CoA含量的降低相关。同时，通过三个芯片实验建立了三个组蛋白标记的上游调控蛋白网络，结合已有的表达谱数据，获得了三张以组蛋白标记为中心的上下游蛋白调控关系网络。
综上所述，该研究开发了一套全局性发现组蛋白标记调控蛋白的细胞裂解液芯片技术（CellLysatemICroarrayonKilo-conditions，CLICK），该方法能够从基因组水平对影响组蛋白标记的蛋白进行全局性发现。同时，该方法也具有普适性，并不仅仅局限于组蛋白标记领域，还适用于寻找任意酿酒酵母蛋白翻译后修饰的调控蛋白，并且该方法的指导思想也同样适用于其它物种的重要蛋白及翻译后修饰调控蛋白的发现。
上海医院陶生策研究员与中科院深圳先进研究院戴俊彪研究员为本文通讯作者。陶生策团队博士生程莉为本文第一作者。陶生策研究员的主要研究方向为蛋白质芯片技术的开发和应用，建立了系列特色蛋白质芯片技术平台，并在其基础上开展了与医学密切相关的系统性研究。
该项研究得到了“十三五”蛋白质机器与生命过程调控重点专项、国家“十二五”传染病重大专项以及国家自然科学基金等资助。
6月13日
在人工智能与量子信息技术交叉领域取得重要突破
近日，国际物理学权威期刊《物理评论快报》以“ExperimentalMachineLearningofQuantumStates”为题发表了上海交通大学金贤敏研究团队在人工智能与量子信息技术交叉领域取得重要突破。金贤敏研究团队与南方科技大学翁文康教授合作，首次将机器学习技术应用于解决量子信息难题，实验实现了基于人工神经网络的量子态分类器。人工智能未来或为量子信息技术带来一场新的变革。
量子信息科学与人工智能技术，作为近年来最前沿的研究领域，不断取得了诸多改变传统信息科学的进展。量子信息科学以量子物理基本原理作为依托，结合数学、信息科学、光电工程等学科，有望为信息安全和计算机的绝对计算能力带来了革命性的提升；另一方面，机器学习，作为人工智能研究领域中一个极其重要的研究分支，在大数据时代背景下，能有效地抽取信息，从信息技术到社会科学等多个领域中，展示了解决实际问题的巨大潜力。因此，能否实现两个领域的交叉关联，成为近来科学家们专家为你分析白蚀症有何表现那些偏方能治白癜风
