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艾克發(fā)學術(shù)|張澤民院士系列重要研究成果匯集精粹

發(fā)布時間:2024.01.17

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引言

張澤民博士,中國科學院院士,國家特聘教授,北京大學生物醫(yī)學前沿創(chuàng)新中心(BIOPIC)主任、生命科學學院終身講席教授;大多醫(yī)學科研界研究者們耳熟能詳?shù)拿?,抑或了解過他的傳奇故事,聽到他,腦海中立刻浮現(xiàn) “生信大佬”,“單細胞測序技術(shù)”,“泛癌數(shù)據(jù)挖掘”等字樣。2017年發(fā)表的第一篇國產(chǎn)Cell[1]開始,讓中國的醫(yī)學科研界徹底記住了他的名字!之后張老師課題組一直致力于用前沿的基因組學和生物信息學技術(shù)來解決癌癥生物學中的核心問題,包括應用單細胞測序技術(shù)來研究腫瘤微環(huán)境(TME),在單細胞水平研究腫瘤免疫以及各種細胞成分對腫瘤功能和藥敏的影響,抗癌藥靶和生物標記物的發(fā)現(xiàn),以推進癌癥免疫治療和靶向治療的發(fā)展并提供新的可行方案。在短短5年時間內(nèi)產(chǎn)出許多具有重大意義的科研成果,發(fā)表在CNS主刊,特別是在2021年達到了學術(shù)頂峰,相信未來張老師團隊還可能繼續(xù)創(chuàng)造新的科研高峰。
今天艾發(fā)發(fā)同學借此機會系統(tǒng)總結(jié)下截至目前張老師重要的研究發(fā)現(xiàn)(內(nèi)含大量多重免疫組化的圖像驗證結(jié)果)(由于張老師掛名的論文太多,此次僅對科研最精華、張澤民老師作為末尾通訊的多項研究進行解讀)。


重要科研成果精粹解讀


首先介紹的是張老師名聲大燥的代表性文章,當屬2017年Cell上名為Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing的文章[1]。這項研究可謂是利用單細胞測序技術(shù)研究腫瘤免疫微環(huán)境(TiME)的經(jīng)典之作,也是國際上首次大規(guī)模針對肝癌相關(guān)T細胞的單細胞組學研究,首次在單細胞水平上描繪肝癌微環(huán)境中免疫圖譜,發(fā)現(xiàn)了肝癌免疫療法的潛在靶點,也為我們從多角度系統(tǒng)性理解肝癌T淋巴細胞特征奠定了基礎,為今后其他腫瘤開展類似研究及各類腫瘤免疫發(fā)展提供了基礎。


(文中Graphical Abstract)[1]

(文中Fig.1 多重免疫組化技術(shù)標記 Th-T helper; Tc-cytotoxic T cell; Treg-regulatory T cell)[1]


2018年張老師課題組在Nature Medicine上發(fā)表Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing文章[2]。其中,對來自14例非小細胞肺癌(NSCLC)初治患者外周血、癌組織及癌旁組織的12,346個的T細胞進行單細胞測序,發(fā)現(xiàn)了腫瘤中真正發(fā)揮抑制功能的調(diào)節(jié)性T(Treg)細胞,且激活態(tài)Treg的比例與肺腺癌病人的預后相關(guān)。該研究為患者分層提供了一種新的方法,將有助于進一步了解肺癌中T細胞的功能狀態(tài)和動力學。


(文中Fig.1)[2]


2018年張老師推出STARTRAC(Single T-cell Analysis by Rna-seq and Tcr TRACking)生物信息分析方法,在Nature雜志發(fā)表了題為Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer的研究論文[3]。該算法屬于國際領先的開創(chuàng)性工作,研究對在12位結(jié)直腸癌(CRC)病人中獲取的11,138個單個T細胞的組織分布特性、克隆性、遷移性和狀態(tài)變化特性進行了系統(tǒng)性地定量刻畫,是目前對腫瘤浸潤T細胞最新穎最深入的研究。不同癌種中T細胞的系統(tǒng)性地比較可能為腫瘤免疫治療響應的異質(zhì)性提供指導。



(文中Extended Fig.1)[3]


2019年底,研究名為Landscape and Dynamics of Single Immune Cells in Hepatocellular Carcinoma[4]發(fā)表在Cell上,也可作為一篇做腫瘤免疫的范本,特別是對使用單細胞技術(shù)揭示TME的研究提供了很多的借鑒。該研究通過整合SMART-seq2和10x Genomics Chromium 3’兩種單細胞測序的數(shù)據(jù),充分發(fā)揮不同數(shù)據(jù)類型的優(yōu)勢,獲得高分辨率的肝癌免疫圖譜,揭示肝癌免疫微環(huán)境的動態(tài)特征。


(文中Graphical Abstract)[4]


2020年是張老師科研產(chǎn)出較高的一年,其中包括1篇Cell,1篇Nature,1篇Cell research和2篇Nature Communications。著重為大家介紹的是發(fā)表在Cell上名為“Single-Cell Analyses Inform Mechanisms of Myeloid-Targeted Therapies in Colon Cancer”的論文[5]。研究通過單細胞測序技術(shù)對CRC患者腫瘤組織免疫細胞亞群進行了分析,鑒定出了TME中細胞-細胞相互作用中發(fā)揮關(guān)鍵作用的特定TAMs亞群和DCs亞群,首次通過泛癌分析刻畫了腫瘤浸潤髓系細胞在不同癌種內(nèi)的特征圖譜,并系統(tǒng)性地對比了各類髓系細胞類群在不同癌種內(nèi)組成和功能上的差異。


(文中Graphical Abstract)[5]

(文中Figure 3. CRC代表圖像:上圖-CD68+CD80+MAF+TAM,下圖-CD68+MARCO+VEGFA+TAM)[5]


另一項是篇名為Genomic basis for RNA alterations in cancer的研究論文發(fā)表在Nature雜志上。研究者們提出了一個跨越27種不同腫瘤類型的全面的RNA水平變化目錄,在基因組背景下,這種RNA改變?yōu)殍b定與癌癥相關(guān)的功能基因和機制提供了豐富的資源。 而發(fā)表在Cell research上的名為Reconstruction of cell spatial organization from single-cell RNA sequencing data based on ligand-receptor mediated self-assembly的文章是scRNA-seq結(jié)合空間轉(zhuǎn)錄組,研究組織/器官的空間組織結(jié)構(gòu)及胞間相互作用,最后通過多重免疫組化mIHC染色觀察驗證[6]。另外兩篇發(fā)表在Nature communications上的研究均是針對單細胞數(shù)據(jù)開發(fā)的算法。


(文中Fig.7)[6]


2021年是張老師產(chǎn)出最多的一年,共有4篇重大研究發(fā)表,其中包括2篇Cell,1篇Cancer Cell和1篇Genome Biology。
不得不提的利用純單細胞數(shù)據(jù)挖掘就能發(fā)表在Cell雜志上的名為A pan-cancer single-cell transcriptional atlas of tumor infiltrating myeloid cells的文章[7]。該研究在單細胞水平對15個癌種內(nèi)腫瘤進展的關(guān)鍵調(diào)節(jié)因子——腫瘤浸潤髓系細胞(TIMs)進行了系統(tǒng)性的刻畫,比較了肥大細胞、樹突狀細胞以及腫瘤相關(guān)巨噬細胞在不同癌種內(nèi)的特性,為靶向不同癌種內(nèi)髓系細胞的免疫治療提供了重要依據(jù)。(另一篇Cell是做的新冠研究,艾發(fā)發(fā)同學在此未贅述)

(文中Graphical Abstract)[7]

(文中Figure 2. 甲狀腺癌中VEGFA+ Mast和TNF+ Mast)[7]


(文中Fig.3 CRC代表圖像:Th-T helper; Tc-cytotoxic T cell; Treg-regulatory T cell)[7]


(文中Fig.6 THCA和腎臟代表圖像:SPP1+巨噬細胞和FN1+巨噬細胞)[7]


同年發(fā)在Cancer Cell上的一篇名為Single-cell analyses reveal key immune cell subsets associated with response to PD-L1 blockade in triple-negative breast cancer的文章研究的是三陰性乳腺癌(TNBC)PD-L1阻斷反應相關(guān)的關(guān)鍵免疫細胞亞群的研究[8],提出了紫杉醇與阿替唑珠聯(lián)合治療TNBC的潛在缺陷,為TNBC的免疫治療和精準治療提供了新的見解。

(文中Graphical Abstract)[8]


發(fā)表在Genome Biology上篇名為iMAP: integration of multiple single-cell datasets by adversarial paired transfer networks的研究。iMAP是張老師課題組開發(fā)的一個用于單細胞數(shù)據(jù)整合的工具,是基于python語言編寫的,雖對大多數(shù)只使用R語言的小伙伴來說不友好,但功能還是很強大的。
2022年張老師團隊在Science上名為Pan-cancer single-cell landscape of tumor-infiltrating T cells的文章[9],又是一篇純粹的只依賴于單細胞數(shù)據(jù)挖掘的文章,構(gòu)建了一種高分辨率的人類泛癌T細胞圖譜,其中包含21種癌癥類型的T細胞轉(zhuǎn)錄譜。研究團隊描繪了TME中T細胞異質(zhì)性和動態(tài)的泛癌景觀,并為未來與癌癥治療相關(guān)的時間或空間研究建立了基線參考。


(文中Graphical Abstract)[9]


同年,張老師團隊最厲害的一篇文章是在Nature發(fā)表了題為 Liver tumor immune microenvironment subtypes and neutrophil heterogeneity 的研究論文[10]。該研究首次在單細胞精度定義了肝癌的五種免疫微環(huán)境亞型(TIMELASER),探究了其細胞組成、空間分布、基因組特征和趨化因子受體-配體網(wǎng)絡,首次全面揭示腫瘤相關(guān)中性粒細胞(TAN)的異質(zhì)性并通過多重免疫組化(mIHC)進行驗證,為肝癌及其他實體瘤的基礎研究和臨床診療提供了關(guān)鍵信息。


(文中Fig.2)[10]


2023年4月,張老師受邀于Cell雜志發(fā)表了題為Accelerating the understanding of cancer biology through the lens of genomics的綜述文章[11],全面總結(jié)了腫瘤基因組學的發(fā)展歷程以及其對理解腫瘤驅(qū)動機制與異質(zhì)性、促進個體化精準腫瘤治療的重要貢獻,并強調(diào)了目前腫瘤基因組學研究視野的轉(zhuǎn)化,即從對癌細胞本身特性的關(guān)注提升到對整個腫瘤“生態(tài)系統(tǒng)”的研究,最后討論了腫瘤基因組學未來在推動基礎腫瘤生物學理解與臨床轉(zhuǎn)化應用方面潛在的發(fā)展方向。



2023年8月21日,張老師課題組在Cell上發(fā)表了題為A Pan-Cancer Single Cell Panorama of Human Natural Killer Cells的研究論文[12]。該研究以生物信息學數(shù)據(jù)整合為支撐,對收集的大規(guī)模單細胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)分析,首次在泛癌水平系統(tǒng)地鑒定了5類CD56brightCD16lo和9類CD56dimCD16hi NK細胞亞群,系統(tǒng)刻畫了自然殺傷 (NK) 細胞在不同癌癥類型和組織之間的異質(zhì)性,發(fā)現(xiàn)了TME特異富集、殺傷功能異常的NK細胞亞類,揭示了NK細胞與微環(huán)境中其他組分的潛在調(diào)控關(guān)系。



總結(jié) 
如今,作為全球范圍內(nèi)高影響力的教授,張老師的文章投到哪個雜志都會被給予很高的評價,因為張老師一致不斷挑戰(zhàn)自己,不斷從新的角度解決在實際臨床腫瘤治療中最迫切需要處理的問題。從上面部分展示成果中,不難看出每個思路都不太一樣,但mIHC一直是張老師團隊每項研究都必不可少的技術(shù)之一,將單細胞測序/轉(zhuǎn)錄組研究與mIHC緊密結(jié)合,用mIHC驗證了大量的重磅結(jié)果。張老師及其團隊的每一位老師自身對科研未知問題的執(zhí)著追求是值得每一個科研人學習的,衷心希望未來的中國醫(yī)學科研界涌現(xiàn)越來越多像張老師這樣的“大佬”,從而保證醫(yī)療科學事業(yè)長足發(fā)展!

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