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专家访谈
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AlphaFold的新对手？快约60倍的Meta 可AI预测6亿种蛋白质的全新形状！
该团队使用“大型语言模型”生成了预测工具——人工智能AI，这是可以从几个字母或单词预测文本的工具的基础。 通常，语言模型是在大量文本上进行训练的。为了将它们应用于蛋白质，Rives 和他的同事将它们输入已知蛋白质的序列，这些蛋白质可以由 20 种不同氨基酸组成的链表达，每一种都用一个字母表示。然后，该网络学会了“自动完成”蛋白质，其中一部分氨基酸被遮蔽。 蛋白质“自动...
【柳叶刀子刊】南医大沈洪兵、胡志斌教授团队首次提出mCAs可作为一类新型基因组标志物预测肺癌的发病风险
近日，一项来自南京医科大学沈洪兵、胡志斌教授团队的研究“Association of the interaction between mosaic chromosomal alterations and polygenic risk score with the risk of lung cancer: an array-based case-control association and ...
【JNCI】中山大学牵头国际多中心合作，开发出早期结直肠癌风险预测分子标志物
近日，中山大学附属第六医院结直肠外科、胃肠研究所汪建平、骆衍新、禹汇川团队领导完成了一项国际多中心研究。通过研究表观基因组中鲜为人知的“暗物质”——CpG匮乏区的甲基化，开发了一项能准确识别早期结直肠癌复发风险的新型分子标志物组合MePEC。 论文发表于肿瘤学国际权威期刊——《Journal of the National Cancer Institute》，题为“DNA Met...
复旦大学邹欣/郝洁团队和上海交通大学胡晓勇团队基于单细胞算法scCODE构建精准肾透明细胞癌免疫治疗预测模型（AUC=93%）
2022年8月25日，复旦大学邹欣/郝洁团队和上海交通大学胡晓勇团队在Frontiers in immunology (IF=8.8) 在线发表了题为：“An immunotherapy response prediction model derived from proliferative CD4+ T cells and antigen-presenting monocytes in c...
【Cell子刊】免疫基因组分析——预测食管癌新辅助化疗反应
针对上述情况，近日，来自日本理化学研究所综合医学中心（Riken Center for Integrative Medical Sciences）等机构的研究者开发了一种基于机器学习的诊断模型，来用于预测ESCC患者对铂类新辅助化疗（NAC）的反应。 该模型综合考虑了转录组学、免疫及拷贝数变异（CNV）方面的相关因素（也包含了吸烟状态等其他指标），并将这些因素结合到...
【柳叶刀子刊】预言家：新脑损伤患者的血液检查可预测死亡，严重残疾
这些检测两种蛋白质生物标志物的测试于2018年被美国食品和药物管理局批准，用于确定哪些轻度TBI患者应该接受CT扫描。这些生物标志物GFAP和UCH-L1的高值与死亡和严重损伤相关，且研究结果于2022年8月10日发表在《Lancet Neurology》上。 https://www.thelancet.com/journals/laneur/article/PII...
【Nature】重大飞跃：人工智能预测几乎整个“蛋白质宇宙”！
AlphaFold工具已经确定了大约2亿种蛋白质的结构，这些蛋白质来自地球上几乎所有已知的生物体。该研究发布于《Nature》。 https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2 蛋白质的3D形状 01 从现在开始，确定几乎所有科学已知的蛋白质的3D形状将像使用搜索...
【Science子刊】预测铂类药物的耐药机制！——三阴性乳腺癌的基因组/表观基因组学改变
在三阴性乳腺癌(TNBC)和卵巢癌(OvCa)中很常见，然而，改变基因组和表观基因组性 BRCA 因此，研究者研究了BRCA缺失或基因改变的TNBC和OvCa患者与BRCA启动子甲基化患者对铂治研究发布于《Science Translational Medicine》。...
【研究】新的基因发现能够预测血癌治疗的反应！
导读：Selinexor是治疗血癌多发性骨髓瘤众多突破性疗法中的一种，但是到目前为止，还没有已知的基因组生物标志物或检测方法能够帮助筛选对selinexor反应较好的MM患者。最近，西奈山的研究团队确定了三个被激活基因的标记，这些基因标记能够对Selinexor相关的治疗反应进行预测。 西奈山(Mount Sinai)的研究人员首次发现了几种基因，通过这些基因，能够预测一种重要的疗法——S...
【Nature子刊】评估肿瘤特异性总mRNA水平可预测癌症结果！
德克萨斯大学MD安德森癌症中心的研究人员开发了一种新方法，他们从患者的肿瘤样本中量化肿瘤特异性的总mRNA水平，这些样本包含癌细胞和非癌细胞。利用这项技术对15种癌症中的6500多名患者的肿瘤进行研究，研究人员证明，癌细胞中较高的mRNA水平与患者存活率降低有关。 这项研究发表在《Nature Biotechnology》上。这种计算方法可以对肿瘤样本中的肿瘤特异性总mRNA水...
【Science子刊】肠道微生物组作为“健康指南针”——新模型以80%的确定性预测慢性肝病
人体微生物组可以提供关于非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）风险的信息。这是由莱布尼茨天然产物和感染生物学研究所-Hans Knöll研究所领导的国际团队发现的。研究人员开发出一种模型，可以根据肠道中的微生物组成来预测可能的病程。该研究“Risk assessment with gut microbiome and metabolite markers in NAFLD development”...
【研究】药物再利用的新方法：机器学习+两阶段预测法+基因表达的无监督聚类！
Yi Cong和共同作者于6月3日在《OMICS: A Journal of Integrative Biology》杂志上发表了他们的研究方法“A New Approach to Drug Repurposing with Two-Stage Prediction, Machine Learning, and Unsupervised Clustering of Gene E...
【Nature子刊】基于血液的肿瘤生物标志物——预测非小细胞肺癌患者对免疫治疗的反应
一项发表在《Nature Medicine》上的研究“Blood-based tumor mutational burden as a biomarker for atezolizumab in non-small cell lung cancer: the phase 2 B-F1RST trial”显示，一种基于血液的肿瘤生物标志物可以预测免疫疗法对非小细胞肺癌患者的益处。 ...
【Cancer Research】通过肿瘤的甲基化模式确定生物标志物，有助预测肿瘤免疫环境的类型和患者预后
《Cancer Research》杂志上的一项新研究“Tumor Expression Quantitative Trait Methylation Screening Reveals Distinct CpG Panels for Deconvolving Cancer Immune Signatures”中，Moffitt癌症中心的研究人员报告了他们根据一类被称为甲基化的基因修饰鉴定出的...
文献速递 | FR+CTC可预测胃癌患者隐匿性腹膜转移和早期复发
据统计，2020年中国胃癌新发病例48万，胃癌死亡病例37万，均位列第三。胃癌复发率相对较高，尤其早期复发也较为普遍，且其预后很差。通过识别风险因子并预测早期复发，有望及时调整患者管理方案并改善预后。此外，腹膜转移（Peritoneal Metastasis，PM）是进展期胃癌常见的转移模式，也与预后不良相关。目前术前诊断PM的常规方法是CT检查，其特异性高，但敏感度低。因此探索新的...
【Nature子刊】大改进！新Cas9模型定位DNA切割位置，预测脱靶概率——朝着更高精度的基因编辑前行！
来自代尔夫特理工大学（TU Delft）的研究人员提出了一个基于物理学的模型，建立了用CRISPR-Cas9进行基因编辑如何工作的定量框架，并允许预测在哪里、有多大概率以及为什么会发生靶向错误（脱靶）。这项已经发表在《Nature Communications》上的研究，题为“A kinetic model predicts SpCas9 activity, improves off-tar...
【PLOS Biology】提前几十年预测！脂质组学分析——确认罹患糖尿病、心血管疾病的风险！
3月3日发表在《PLOS Biology》上的一项新研究表明，同时检测血液中的数十种脂肪（"脂质组学"）可以预测未来患2型糖尿病（T2D）和心血管疾病（CVD）的风险。这种早期预测可以为在疾病发展之前推荐饮食和生活方式干预提供依据。该研究题为：“Lipidomic risk scores are independent of polygenic risk scores and can pre...
【Nature子刊】人工智能提供了一种更快预测抗生素耐药性的方法，时间可提前长达24小时！
抗生素耐药菌在全世界呈上升趋势——瑞士也不例外。每年，仅在瑞士，由多重耐药菌引起的感染就会导致至少300人死亡。快速的诊断检测和抗生素的靶向使用在遏制这些抗生素耐药性“超级细菌”的传播中起着至关重要的作用。 然而，确定哪些抗生素对特定病原体仍然有效通常需要两天或两天以上的时间，因为来自患者样本的细菌首先必须在诊断实验室中培养。由于这种延迟，许多医生最初用一类被称为...
【Nature】新发现！一种预测心血管疾病的细胞行为模式
西班牙国家心血管病研究中心（CNIC）的Andrés Hidalgo博士领导的科学家发现，免疫系统的循环中性粒细胞在炎症过程中获得不同的行为模式。这项研究发表在《Nature》上，题为“Behavioural immune landscapes of inflammation”，确定了一种与心血管疾病相关的有害中性粒细胞行为。 该研究提供了可能开发新治疗方法的重要信...
【Science子刊】机器学习精准预测抗生素耐药性，有望实现自由控制抗生素耐药性的传播！
基因不仅通过出生而遗传。细菌也有能力通过一种叫做水平基因转移的过程相互传递基因，或者从环境中获取基因，这是抗生素耐药性传播的罪魁祸首。 该研究论文于昨日（10月22日）发表在《Science Advances》上，名为“Functions predict horizontal gene transfer and the emergence of antibiotic...