維也納大學和維也納醫(yī)科大學的科學團隊最近發(fā)表在《細胞與分子免疫學》雜志上的一項研究表明，磷酸甘油酸脫氫酶 (PHGDH) 在腫瘤相關(guān)巨噬細胞 (TAM) 和腫瘤相關(guān)巨噬細胞 (TAM) 功能中充當代謝檢查點。從而影響腫瘤的生長。靶向PHGDH來調(diào)節(jié)抗癌免疫系統(tǒng)可能成為癌癥治療的新起點，并提高臨床免疫療法的有效性。
我們的免疫系統(tǒng)不斷地對抗因突變而出現(xiàn)的癌細胞。除其他外，該過程由不同類型的巨噬細胞控制。腫瘤相關(guān)巨噬細胞(TAM)是腫瘤微環(huán)境中最豐富的免疫細胞之一。它們來自血液中循環(huán)的組織駐留免疫細胞，它們穿透腫瘤并在其中響應(yīng)各種信使物質(zhì)(細胞因子)和生長因子而分化。
在大多數(shù)實體瘤中，TAM 被認為總體上具有促腫瘤作用(“促腫瘤發(fā)生”)：它們通過抑制免疫反應(yīng)、促進腫瘤的血管供應(yīng)以及增加對藥物治療的抵抗力來促進腫瘤生長和轉(zhuǎn)移，即它們通常與受影響患者的不良預(yù)后相關(guān)。先前影響 TAM 的嘗試被證明并不令人滿意，因為許多患者對這些治療方法的反應(yīng)有限。這凸顯了尋找新活性成分和策略的緊迫性。
人工智能和機器學習可以精確診斷代謝標記物、識別檢查點
該研究的最后作者、維也納大學功能與進化生態(tài)學系的系統(tǒng)生物學家和生物化學家 Wolfram Weckwerth 解釋道：“在我們之前的工作中，我們將機器學習和人工智能的創(chuàng)新方法與分子分析相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)巨噬細胞極化中的新代謝檢查點。
“我們所謂的‘COVRECON策略’是一種將生物化學、遺傳學和代謝組學的各種技術(shù)與數(shù)學控制理論和動力系統(tǒng)分析原理相結(jié)合的方法，以獲得有關(guān)細胞代謝過程的信息。
“通過這種方式，我們應(yīng)用了人工智能的基本概念，這些概念通常用于控制工程、生物學、生態(tài)學和醫(yī)學，以便更好地理解過程。”
研究人員發(fā)現(xiàn)，PHGDH 酶的活性通過不同的信號通路控制，進而影響巨噬細胞的細胞活性。由于 TAM 類似于正常巨噬細胞的亞型(即 M2)，其具有免疫抑制性，因此具有促腫瘤免疫細胞的特性，因此科學團隊著手研究 PHGDH 對它們的功能和腫瘤生長的影響。
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