手机股票配资软件 山东大学研究团队利用机器学习方法提出乳腺癌治疗新策略

发布日期:2024-09-03 06:42    点击次数:92

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乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一,化疗是乳腺癌的主要治疗手段之一,但化疗后的肿瘤复发和转移仍然是治疗中的重大挑战。乳腺癌干细胞(BCSCs)被认为是导致肿瘤复发和转移的重要原因,因此,理解和控制BCSCs的富集对于改善乳腺癌的治疗效果至关重要。

近日,山东大学高等医学研究院吕海泉教授团队在Advanced Science发表题为“Polyamine Anabolism Promotes Chemotherapy-Induced Breast Cancer Stem Cell Enrichment”的研究成果。山东大学高等医学研究院吕海泉教授、孙蓉教授,山东大学齐鲁医院张凯教授,以及华中科技大学同济医学院附属同济医院梅齐教授为本文的共同通讯作者,山东大学基础医学院/高等医学研究院博士后姬光瑜、高等医学研究院博士研究生刘佳、硕士研究生赵智群和四川大学华西医院兰洁为本文共同第一作者。山东大学为第一作者和通讯作者单位。

本研究揭示了多胺合成代谢在化疗诱导BCSC富集过程中的关键作用。研究人员通过机器学习方法开发了一个基于mRNA的BCSC signature,用于评估乳腺癌患者样本干性水平。

研究发现,化疗通过激活由乏氧诱导因子1(HIF-1)调控的多胺合成代谢途径,促进了BCSCs的富集。具体来说,HIF-1直接激活了两个关键的多胺合成代谢酶ODC1和SRM的表达,进而增加了BCSCs的比例;抑制HIF-1控制的多胺合成,能够有效阻止化疗诱导的BCSCs富集。此外,该研究发现了一种新的特异性HIF-1抑制剂britannin,通过联合使用britannin和化疗药物,可以有效抑制化疗诱导的HIF-1转录活性、多胺代谢水平以及BCSCs富集。这些发现表明了多胺合成代谢在BCSCs调控中的关键作用,并为乳腺癌治疗提供了新的策略。(来源山东大学)

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