最高IF29,7!LabEx多检测平台助力肿瘤研究高分文献(二)
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  肿瘤研究一直是医学和生命科学领域的重要议题之一。随着科学技术的不断发展,对肿瘤的认识也日益深入。癌症是全球范围内的主要死亡原因之一,每年造成数百万人死亡。尽管在过去几十年里取得了一些重要的进展,但癌症的治疗和预防仍然面临巨大挑战。因此,对肿瘤发生、发展和治疗的研究一直备受关注。

 

  肿瘤研究的目标之一是深入了解肿瘤形成的分子机制。这包括了肿瘤细胞的起源、肿瘤细胞与正常细胞之间的相互作用,以及肿瘤细胞对治疗方法的反应。同时,越来越多的研究聚焦于个体化治疗和靶向治疗,旨在提高治疗的效果并减少不良反应。

 

  乐备实(LabEx)为主要专注于提供多组学/多因子相关检测分析的实验服务专家,目前已扩展到单细胞测序、空间多组学、流式检测、电化学发光、液相微阵列、蛋白芯片、抗体芯片、PCR ArrayELISAElispot、多色免疫组化等20+个技术平台。成立至今,已经为超过2500个客户提供服务,帮助客户发表文献。以下为部分高分文献合集:

 

Integrin αvβ3-targeted radionuclide therapy combined with immune checkpoint blockade immunotherapy synergistically enhances anti-tumor efficacy

   

摘要:放疗结合免疫疗法在临床前研究和正在进行的临床试验中显示出了有希望的结果。靶向放射性核素治疗(TRT)是放疗的一个分支,涉及使用放射性同位素、放射性标记分子或纳米颗粒将粒子辐射输送到癌细胞。TRT在常规治疗不再有效的转移性疾病中是一种有前景的方法。TRT的日益应用引发了如何最佳整合TRT与免疫疗法的问题。在本研究中,我们提出了一种新型治疗方案,将程序性死亡配体1PD-L1)为基础的免疫疗法与基于肽的TRT(以^177Lu为放射性核素)结合用于小鼠结肠癌模型。

 

LabEx提供的HE染色服务

  

对所有五组(A-E)切除的肿瘤进行 CD31 染色以评估肿瘤血管,Ki-67 染色以评估肿瘤增殖,TUNEL 染色以确定 DNA 损伤。在有大面积坏死的 D 组和 E 组中,我们对肿瘤边缘的活细胞进行了评估。如图55所示,D组(同时使用177Lu-EB-RGD和抗PD-L1 mAbs治疗)的肿瘤血管范围是所有组中最小的。此外,在ABC组中,Ki-67 阳性染色的细胞比例相对较高,而在D组和E组中,细胞增殖明显减少。血红素和伊红染色显示(LabEx提供的服务),D组的大部分肿瘤区域在初始治疗 7 天后已经坏死,而其他四组的肿瘤仅在肿瘤中部有坏死区域,这表明坏死是由于供血不足和缺氧造成的。

 

用生理盐水(组)治疗后,切除肿瘤的 CD31(血管)、Ki-67(增殖)、TUNEL(凋亡)以及苏木精和伊红(H&E)免疫荧光染色、 177Lu-EB-RGDB组)、αPD-L1 mAbC组)、177Lu-EB-RGD和αPD-L1 mAb同时联合治疗(D组)以及177Lu-EB-RGD和αPD-L1 mAb连续联合治疗(E组)。A-D组的肿瘤样本在治疗后第7天采集,E组的样本在治疗后第14天采集(αPD-L1 mAbTRT11天开始)。

   

 

Cancer-associated fibroblasts promote the survival of irradiated nasopharyngeal carcinoma cells via the NF-κB pathway

  

摘要:鼻咽癌(NPC)是一种与EB病毒(EBV)相关的癌症,主要分布在东南亚和北非地区。2018年的数据显示,每年有129,079例鼻咽癌病例和72,987例死亡病例。尽管在早期检测和放射治疗方面取得了一些进展,但由于放射抗性和放疗后的肿瘤复发,部分对放疗反应不佳的患者治疗效果仍然不尽如人意。然而,其潜在机制尚不清楚。从新鲜的鼻咽癌组织和正常的鼻咽粘膜中提取成纤维细胞。通过免疫组织化学测量α-SMAFAP的表达。使用蛋白质阵列芯片检测细胞因子,并通过实时PCR进行鉴定。采用CCK-8检测细胞增殖。建立放射抗性(IRR5-8F细胞系,并通过克隆形成实验评估放射治疗后的肿瘤细胞生长情况。通过基因集富集分析(GSEA)获取信号通路。使用彗星试验和γ-H2AX焦点试验测量DNA损伤水平。蛋白质表达通过西方印迹检测。体内实验通过皮下实验进行。

 

LabEx提供的抗体芯片服务

 

 CAF NF 细胞在生长至80%汇合度时被培养在无血清培养基中。经过两天的孵育后,收集培养基并进行浓缩,然后进行透析。样品经生物素标记后,过夜应用于抗体阵列芯片(R&D; Cat ARY022B, LabEx)。第二天,芯片与链霉亲和素结合的荧光染料反应,并使用化学发光成像仪(Chemi Scope 6300)检测。数据被归一化至总蛋白量。

 

为了了解导致受照射鼻咽癌细胞增强存活和增殖的潜在细胞因子,研究者进行了细胞因子阵列分析。通过检测CAFs产生的条件培养基(CM),结果表明,与NF衍生的CM相比,白细胞介素8IL-8)显著升高,这一结果通过RT-qPCR得到了验证。

 



 

An inflammatory checkpoint generated by IL1RN splicing offers therapeutic opportunity for KRAS mutant intrahepatic cholangiocarcinoma

   

摘要:KRAS突变与促肿瘤炎症有因果关系,并被确定为肿瘤发生的驱动因素。在本研究中,使用从大量患者中收集的多组学数据,我们展示了KRAS突变与特定的mRNA选择性剪接图谱相关,这一图谱与肝内胆管癌(iCCA)中的髓系炎症相关联。随后,我们发现了一种负反馈机制,即由于选择性剪接导致的白细胞介素1受体拮抗剂(IL1RN201/203的上调,在KRAS突变的iCCA中赋予了重要的抗炎作用。在KRAS突变的iCCA小鼠中,IL1RN-201/203的上调和阿那白滞素(anakinra)治疗通过改变中性粒细胞的招募和表型,触发了显著的抗肿瘤免疫反应。此外,阿那白滞素治疗与抗PD-1疗法协同增强了KRAS突变的iCCA小鼠肿瘤内GZMB+ CD8+ T细胞的活性。临床上,我们发现KRAS突变的iCCA患者中,IL1RN-201/203水平较高的患者对抗PD-1免疫治疗的反应显著更好。

 

LabEx提供的Luminex服务

  

 

除单片段分析外,本实验在 PDTF 细胞培养的上清液中收集了 48 小时后的样品,用于研究细胞因子、趋化因子和细胞毒性介质。这些上清液被立即冷冻并储存在 -80°C。解冻并混合后的上清液使用 LabEX 试剂盒测定其中适当的细胞因子和趋化因子。

 与接受抗PD-1单药治疗的PDTF相比,接受anakinra加抗PD-1 Ab联合治疗的6KRAS突变患者的PDTF显示出明显较高的CXCL9CXCL10GZMB水平,同时CXCL3等免疫抑制因子也有所下降(F)

 

 

Activating innate immune responses repolarizes hPSC-derived CAR macrophages to improve anti-tumor activity

  

摘要:CAR-T疗法在血液肿瘤的治疗取得了巨大进步,然而,由于缺乏肿瘤特异性抗原、T细胞贩运和浸润效率低下以及肿瘤微环境(TME)具有免疫抑制作用等问题,这种方法在实体瘤方面的应用受到了限制。巨噬细胞因其不受MHC限制就可以吞噬和杀伤肿瘤细胞、可被招至浸润肿瘤微环境、具有可塑性、可以增强抗肿瘤反应等性质,具有被发展为嵌合抗原受体巨噬细胞(CAR-Ms),作为一种新型肿瘤免疫疗法的潜力。

 

该研究的重点是提高从人类多能干细胞(hPSCs)中提取的嵌合抗原受体巨噬细胞(CAR-Ms)的产量和功能,以用于癌症免疫疗法。作者开发了一种基于单层的高效系统,可从hPSCs中生成大量功能性巨噬细胞。他们还优化了CAR-Ms的结构,以提高这些CAR-Ms的稳定性和抗肿瘤活性。 通过激活先天性免疫反应,他们使hPSC-CAR-Ms重新极化,提高了它们的杀瘤活性,并证明这些巨噬细胞还能激活T细胞,从而增强整体抗肿瘤效果。

 

LabEx提供的Luminex服务

  

   

在开发了稳健高效的生成功能性hPSC-Ms的单层平台之后,研究者描绘hPSCs分化出巨噬细胞的全面转录图谱,并揭示了hPSC-MsPB-Ms的异同点。为了获得与巨噬细胞兼容的 CAR,研究者为CAR的胞内结构域设计了不同的结构,这些结构域针对CD19,从hPSCs中获得了适合巨噬细胞分化的CAR结构,生成的hPSC-CAR-Ms更倾向于表现出促炎症表型。通过LabEx提供的Luminex检测技术,比对CAR-MsVEC-Ms两组的细胞因子分泌情况,发现前者自发分泌更多的TNF-aIL-1bIL-6(下图K),因此具有更强的促炎作用。

 

  通过Luminex 测量来自CAR-H1VEC-H1的巨噬细胞培养上清液中的细胞因子数据代表平均值 ± SEM*P < 0.05; ***P < 0.001

 

详见LabEx网站( www.u-labex.com)或来电咨询!
基因水平:PCR Array、RT-PCR、PCR、单细胞测序
蛋白水平:MSD、Luminex、CBA、Elispot、Antibody Array、ELISA、Sengenics
细胞水平:细胞染色、细胞分选、细胞培养、细胞功能
组织水平:空间多组学、多重荧光免疫组化、免疫组化、免疫荧光
数据分析:流式数据分析、组化数据分析、多因子数据分析
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