主题:研究者

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研究者们首次发现了大脑最早的阿兹海默症症状

最近,来自Lund大学的研究者们首次发现了大脑最早的阿兹海默症症状。这一发现对于未来的阿兹海默症研究以及早期诊断具有重要的意义。在阿兹海默症发病过程中,大脑的变化主要是beta-淀粉样蛋白质的...即将发布

日期:2017年11月6日 - 来自[新药]栏目
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研究者们解开乳腺癌“暗物质”之谜

虽然癌细胞基因组中的蛋白质编码基因往往存在突变现象,但对于非编码区域来说,它们的突变也会导致肿瘤的生长。最近一项研究则从乳腺癌中找到了这样的例子。虽然癌细胞基因组中的蛋白质编码基因往往存在突变现象,但...即将发布

日期:2017年7月4日 - 来自[技术要闻]栏目

BMC Biol:男人和女人的差异在哪里?6500个基因解释差异所在!

图片摘自:WeizmannInstituteofScience男性和女性在很多方面表现不一样,比如特定疾病的流行率以及对药物的反应等,那么这种现象和性别到底有什么关系?近日一项刊登在国际杂志BMCBi...即将发布

日期:2017年5月9日 - 来自[技术要闻]栏目
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科学家如何解密癌症大数据信息?

感谢成像领域、模型研究以及遗传学研究的进展,如今大量的数据源源不断地涌入癌症研究者的手中,如今临床试验中来自单一患者肿瘤的相关数据量已经高达1TB了,这些数据信息量相当于13万本书的内容。

但如今研究者仍然缺乏工具来有效处理这些大量的遗传数据从而为疗法的开发进行精准地预测,而治疗癌症似乎依然是研究者未来的一个终极目标,目前研究者并不能准确预测特定的肿瘤如何对任何给定的药物产生反应,以及患者如何进行治疗,是否癌细胞能够不断进化从而使得疗法失效等等问题。

如今来自美国能源部和国家癌症研究所进行联合研究来抵御癌症,在一项为期三年的研究计划中,研究人员就利用了美国能源部的超级计算功能构建了复杂的计算机模型,从而就能够在分子、病人以及群体水平上来研究抵御癌症的策略。这项研究计划基于美国总统奥巴马提出的精准医疗计划以及副总统近日提出的癌症探月计划,的确研究者的目的是针对个体不同的状况实现个体化的诊断和癌症治疗。

来自美国国家癌症研究所的研究者Warren Kibbe说道,癌症研究者们非常擅长通过基因组数据、蛋白质组数据以及成像数据得出多种类型的数据,但我们并不擅长如何将这些信息数据进行整合,使其成为一种一致性的模型,并且有效预测肿瘤是否会对既定的疗法产生反应。

CANDLE

合作的关键在于计算机框架,其名为“癌症分布式学习环境计划”( CANcer Distributed Learning Environment,CANDLE)。过去很多年里,科学家们进行了多项研究计划,评估了大量的癌症研究数据,其中包括肿瘤的基因组、病人的数据以及多项潜在药物的临床数据等,CANDLE的设计就是利用机器学习算法来在大型数据库中寻找合适的模式,机器的学习就是一类人工智能,其重点关注于那些能够教授我们处理数据的一些程序,这些模式或许最终就能够帮助改善患者的疗法或指导科学家进行新的实验。

截止到目前为止,很多机器学习相关的研究都产生了新型的计算机模型来在单一的数据点评估药物的的反应,然而研究者们想象到了一个更高程度的复杂性并且整合了多种类型的信息,比如药物反应和患者谱系特殊性等。

分子水平上的研究

30%的癌症都表现出了Ras家族的突变,Ras蛋白家族能够帮助诱导细胞机器制造新型细胞或杀灭老细胞。研究者Lawrence Livermore就进行的是分子水平上的试点研究,他利用CANDLE架构来预测Ras蛋白家族蛋白如何在细胞膜上发挥作用,随后他将相关信息加入到了Ras通路问题的研究上,Ras通路问题会导致基因停留在“开启”的位置从而引发肿瘤

研究者想进行高度复杂性的模拟来描述细胞膜上蛋白质如何移动以及如何结合到特殊位点,他们希望将这些信息能够应用于数百万个Ras通路上,并且明显增强他们的理解,从而预测单一信号在疾病发生过程中的作用。

病人水平上

癌症往往包含着成百上千种疾病,每一种都有着不同的发病原因,因此对于特殊患者而言将精准化引入到疗法选择中或许就是研究者在病人水平上进行研究的终极目的。在CANDLE平台的帮助下,研究人员开发了新型的预测模型,其基于更广泛的多种数据能够引导针对不同肿瘤的疗法选择。

研究者Kibbe说道,研究者们或许会去尝试寻找特殊肿瘤逃脱疗法获产生耐药性的机制,从概念上而言,未来的癌症疗法或许是不断改进变化的,如今我们并不理解癌症对于任何特殊疗法所产生的耐药性对于预测组合性疗法效果的生物学意义,但我认为,模拟将能够帮助我们更好地预测组合性疗法对特殊患者的有效性及重要性。

群体水平上

在任何一个时间点,3%至5%的癌症患者都会参与到癌症临床试验中,而且对患者研究数据的分析编目也仍然是一项非常巨大的手工任务;美国橡树岭国家实验室(Oak Ridge)就将帮助国家癌症研究所的研究者,通过自动化的样品读取及分析过程来监测癌症患者的变化,通过将自然的语言处理及机器学习算法应用到数百万份临床报告中,计算机就会从医生和护士笔记本的信息中提取出有效的东西进行加工。

加工完成后,系统就会自动分析并且提取相关信息以便科学家们监测遍布全球的结果,随后就能指导不同生活方式、环境以及癌症类型的患者进行治疗;档案在进行群体水平的试点研究之前研究者们必须对数据进行去识别化操作。

下一步该怎么做?

在接下来3年里,美国国家癌症研究所及能源部的研究者将会进行一项巨大任务,对此研究者们是由计划的,首先第一年他们讲重点关注合并统计学模型并且构建机器学习方法来对现象进行最好地解释和预测;第二年计算机科学家将会利用计算机进行推断他们对这些预测结果的自信程度;最后一年研究者们将会把所有的信息相结合,同时整合后进行试验性设计分析。

研究者Stevens表示,此刻我们处于一种特殊的阶段,如今在政府部门间出现了一些让人难以置信的谈话,关于如何整合大数据以及信息来理解疾病的发病机制等信息,如果我们能够理解突变、正常生物学过程以及癌症之间的相互作用,那么我们或许就有望对疾病进行干预或预测。

Stevens已经从事了将近20年的计算生物学领域研究,他表示如今他们面临了很多问题,而且他们也并不确定如果他们真的那样做会带来什么后果,但如今癌症探月计划给他们带来了动力,研究者认为,随着后期深入的研究以及多种信息的整合,未来或许有望早期破解癌症大数据,从而为开发新型个体化癌症疗法提供新的思路和希望。

日期:2016年10月25日 - 来自[肿瘤相关]栏目

新一代的抗疟疾药物或将问世

发表于国际杂志Nature上的一项研究论文中,来自斯坦福大学的研究人员通过研究开发了一种新型可以有效抑制恶性疟原虫(Plasmodium falciparum)的治疗性化合物,恶性疟原虫是一种引发个体患疟疾的寄生虫,其每年都会引发很多患者死亡;这种化合物可以使得对疟原虫生命周期非常必要的酶类复合物失活,同时这种酶类也可以作为一种重要靶点来帮助开发抵御耐药性疟疾的新型疗法。

研究者Richard Conroy博士指出,疟疾的影响非常广泛而且严重,目前我们迫切需要寻找方法在降低药物副作用及疟原虫耐受性的前体下,来尽可能提高疗法的治疗效果;本文研究中研究者就提供了一种新型方法来帮助开发新型方法或药物来对靶点酶类进行有效作用,并且有效增强当前抗疟疾药物的效率。

文章中,研究者利用电镜来研究蛋白酶体的结构,蛋白酶体是人类细胞中用于进行蛋白质循环及完成细胞过程的关键蛋白酶复合物,寄生虫依赖于这种复合物来快速在宿主细胞中分裂;研究人员Matthew Bogyo对蛋白酶体进行了20多年研究,开始研究时他们发现基于蛋白酶体的药物可以作为多发性骨髓瘤的新型疗法。Bogyo说道,我们非常感兴趣将蛋白酶体作为一种新型靶点进行研究,如果我们可以抑制这种酶的功能,就可以有效抑制处于生命周期不同阶段的疟原虫的生长,从而抑制疟原虫的传播及感染,然而首批研究结果显示,可以有效杀灭小鼠机体中疟原虫的蛋白酶体抑制剂同时也对疟疾感染的动物具有毒性作用。

为此研究者就需要利用一种系统性的方法,来真正筛查人类和疟原虫蛋白酶体之间的差别,随后他们利用质谱法建立了人类和疟原虫种蛋白酶体的特性,研究者们寻找到了每一个蛋白酶体所倾向的特殊蛋白片段,而这也将帮助研究人员有效区分人类和疟原虫种酶类的差异。研究者随后利用低温电镜术对疟原虫蛋白酶体的结构进行了多张成像,基于对这些图像的分析,研究人员就可以确定疟原虫在人类和动物宿主血液中的两个生命周期阶段中如何对抑制性化合物变得敏感。

研究者Bogyo及其团队目前正在继续从事研究来改善这种化合物的潜能,同时他们还开发出了一种新型算法来帮助进行每日的药物口服管理,以便这种新型化合物可以同当前的抗疟疾药物相结合,未来研究者们将继续深入研究来不断优化这种化合物和多种检测试验,未来研究者希望这种化合物可以早日推向临床中去。

(本文系转载,如有侵权,请联系删除。)

日期:2016年3月16日 - 来自[新药]栏目
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澳大利亚研究者发现辣椒可成为减肥秘方


澳大利亚阿德莱德大学的研究者近日发现,在辣椒中一种化学物质可帮助人们减少食量从而达到减肥的目的。

据澳大利亚广播公司报道,该校研究者一直在探寻辣椒中的化学物质是如何刺激胃部神经并向大脑传递胃部已饱和信息的。他们还发现,高脂膳食可能削弱胃部神经传递饱和信号的功能,导致人们暴饮暴食。

阿德莱德大学营养与胃肠疾病研究中心的斯蒂芬·肯蒂什博士表示,之前的研究已经证明辣椒里的辣椒素能够帮助人减少食物摄入量。此次研究已经确定,如果去除被研究的老鼠胃部的这种化学感受器,让神经对辣椒素的刺激无法做出反应,她们会吃掉更多的食物。这也表明,这在控制食物摄入量上起关键作用。

肯蒂什表示,将要开发一种化学药品,使人们在吃含有大量辣椒的食物时没有辛辣的感觉,以适应绝大多数人的食用需求,达到减肥和抑制增肥的目的。


日期:2015年8月21日 - 来自[减肥知识]栏目

王辰院士:临床医生都应是研究者

 

“我国的临床医学研究,资源丰富,但却涉猎粗浅、观念落后,同时成果又最实用、需求最急迫。”近日,在“第五届重大疾病防治科技创新高峰论坛”上,中国工程院院士、中日友好医院院长王辰在题为《我国临床医学研究体系与能力建设》的报告中提出,临床研究是医生的天职天命。

目前社会上有种偏见,认为医生可以不作研究,甚至有人将医生与研究割裂开来。但在王辰看来,医生注定就是研究者。

“医生的学识与技能来源,有直接经验和知识,也有间接经验和知识。直接的经验与知识,既有医疗实践,需要医生在‘摸爬滚打’中积累经验;也要源于医疗实践,发现诊疗与预防规律、发明技术。”王辰说,“研究,主要是临床研究,是一种高级的直接经验获取方式。”

王辰把医生分成三个类别:医匠、医师、医帅。“只有从事研究工作,医生才能成其圆满,才能创造先进技术,才能把握、主宰医学的发展,成长为医帅。无研究,无以造就好医生。只有从事研究工作,科室、医院才能成为先进。”

王辰认为,行医的过程就是一个研究的过程,是临床与研究的高度统一。而研究有多种,医生可以不作基础研究,但不能不作临床研究。研究需要总结,以论文形式表述发现、揭示规律。医生作为知识分子,必然担负知识创造的责任。

“但目前却出现了‘中国式的扭曲’。论文的数量等于钞票的张数,论文的影响因子决定了钞票的面值。”王辰说,国内对论文的认知出现了偏颇,我们对SCI论文,既不用鞭挞,也不要盲目尊崇。

要成为杰出的“大医生”,需要不断学习,积累诊疗实践,加强临床修炼,强化人文素养。“要积极开展临床研究,创造新的知识、观念、理论、技术、方法,研究者才能成为医学的引领者、先驱者。”王辰说。

王辰认为,我国的疾病谱急剧变化,亟待形成科学适宜的防治模式。因此加强临床研究需求急迫,临床医学研究体系与能力建设将会从根本上提升中国的医疗卫生水平。

“研究是医生从医匠向医帅转化的必由之路,临床医生都应是研究者。”王辰认为,应在此前提下,着力于人才队伍建设,着意于打造专业化的临床研究队伍和专业化的数据信息、医学统计、生物标本库管理、物流后勤队伍,改变兼职作坊式、游击队式研究现状。

在王辰看来,发展我国的临床研究,要打造专业化临床研究平台,建设成规模的临床基地、规范的临床生物标本库、专业化的临床数据库等,同时加强院际多中心临床研究网络等协同体系建设,加强顶层政策引导。“前提是观念,关键是人才,依托是项目,支撑靠IT,运营靠平台,开放靠协同,引导靠政策。”

日期:2014年12月17日 - 来自[人物专访]栏目
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美华裔教授获乳癌杰出研究者奖 亚裔首获此殊荣


康毅滨获美国癌症研究学会2014年度“乳癌杰出研究者奖”。(美国《世界日报》)

据美国《世界日报》报道,美国癌症研究学会(American Association for Cancer Research,简称AACR)日前宣布,本年度“乳癌杰出研究者奖”(Outstanding Investigator Award for Breast Cancer Research)获奖者为普林斯顿大学分子生物系终身讲席教授(Warner-Lambert/Parke-Davis Professor)康毅滨。康毅滨也成为首位获此奖项的亚裔科学家。

41岁的康毅滨在今年7月刚当选国际癌转移学会(Metastasis Research Soceity)2016年至2018年度主席,成为该学会史上最年轻的主席,亦是首位亚裔主席。而在9月,投入乳癌研究正好满十年的康毅滨,获得全球癌症研究权威机构的AACR所颁发的该领域“杰出研究者奖”,再创历史。

据AACR介绍,这一奖项是颁给在乳癌研究领域做出杰出贡献,成果显著并广获承认的科学家,由全球该领域研究者提名,最终选出一名获奖者。康毅滨2004年加入普林斯顿大学生物学系,正式开始乳癌研究,至今年9月刚好满十年。十年磨一剑,康毅滨表示在今年获颁该奖,更显意义重大,对十年来的研究成果获得认可表示欣慰。

在美国,每八位女性中就有一位患有浸润性乳癌,每年有近4万人因此的死亡,众多患者产生致命的化疗抗性。康毅滨与其所领导的科研团队致力于乳癌转移研究,在近期成功解析了Meadherin(MTDH)基因诱发乳癌肿瘤发生与扩散的分子机制,对乳癌的临床预防和治疗是一大推动。AACR将在12月12日于德州圣安东尼(San Antonio)举行的第37届乳癌年会上为康毅滨颁发该奖。

日期:2014年10月10日 - 来自[肿瘤相关]栏目
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