初步日程出炉——2018肿瘤进化与肿瘤异质性研讨会
小编推荐会议：2018肿瘤进化与肿瘤异质性研讨会 肿瘤异质性是目前肿瘤治疗过程中遇到的一大挑战，对肿瘤的突变、演化、转移、耐药等有着深刻的影响，因此获得了极大的关注，研究也十分活跃。近年来随着单细胞测序， 液体活检等技术的发展， 肿瘤异质性研究有了更多成果，对指导肿瘤临床精准治疗有着重要意义。 肿瘤进化的观点很早就提出，肿瘤细胞经历微环境压力、 突变到适应， 是一个自然选择的过
进化是否可以预测？
“进化是否可以预测”是生物学中的一个基本科学问题。大量观察和研究表明，不同物种或者同一物种的不同群体，可以在一定条件下独立进化出相似的表型。这种现象称为“平行进化”。由于探究同样的表型变异是否由同一个或同一群基因控制，可以在一定程度获取进化可预测性（predictability）的信息。因此，关于平行进化遗传基础的研究得到许多科学家的关注。中国科学院植物研究所郭亚龙研究组与中国科学技术大学教授赵忠
精彩摘要分享--2018肿瘤进化与肿瘤异质性研讨会
肿瘤异质性是目前肿瘤治疗过程中遇到的一大挑战，对肿瘤的突变、演化、转移、耐药等有着深刻的影响，因此获得了极大的关注，研究也十分活跃。近年来随着单细胞测序， 液体活检等技术的发展， 肿瘤异质性研究有了更多成果，对指导肿瘤临床精准治疗有着重要意义。 肿瘤进化的观点很早就提出，肿瘤细胞经历微环境压力、 突变到适应， 是一个自然选择的过程。 这也是肿瘤异质性产生的学说之一。随着近几年
将人类癌细胞移入小鼠体内（PDX）改变肿瘤进化
被称为恶性胶质瘤的大脑肿瘤是在小鼠“替身”中得到测试的若干种癌症之一。对 1000 多个小鼠癌症模型进行的分析，向其预测人类患者对治疗作出反应的能力发起了挑战。这项日前 发表 于《自然 - 遗传学》杂志的研究，分析了人类肿瘤被移植进小鼠宿主后经历的基因变化。这种被称为人源性异种移植（PDX）的模型被用于基础研究并且当作个体患者的“替身”。研究人员利用这些“替身”测试对抗患者
科学家们揭示恶性乳腺癌患者体内肿瘤的进化时间轴
最近一项由来自犹他大学HCI的研究者们做出的研究成果揭示了肿瘤能够随着时间发生进化，这一过程或许会导致癌症变得对癌症更加耐受。进一步，该研究发现这些进化的特征存在于多种乳腺癌亚型中，相关结果发表在《Nature Communications》杂志上。传统的收集肿瘤样本的方法不仅创伤大而且昂贵，因此难以频繁取样。这直接导致了难以对肿瘤的时序性变化进行较为清楚的追踪，也难以针对
PD-1抑制剂Nivolumab免疫治疗过程中的肿瘤及微环境进化研究
众多研究表明，免疫检查位点抑制剂能够改善多种肿瘤治疗后的总生存期（OS）和无进展生存期（PFS）[1]。而肿瘤的微环境特征（TME）通常会与免疫检查点抑制剂的治疗响应有关：比如在TME中PD-L1的表达，会与不同肿瘤类型的抗PD-1/PD-L1疗法的疗效相关[2，3]。另外，TME也有可能会限制效应T细胞对肿瘤细胞的渗入，从而减弱T细胞的扩张，或直接降低浸润淋巴细胞（TILs）的存活力
JVI：4亿年的进化军备竞赛有助人们理解HIV
2018年6月2日/生物谷BIOON/---了解4亿年前一种首次在海洋生物中出现的的抗病毒蛋白的进化，会有助于科学家们更好地掌握人类免疫缺陷病毒（HIV）。来自加拿大西安大略大学的研究人员对一个编码蛋白HERC5的基因的来源感兴趣。在一项新的研究中，西安大略大学舒立克医学与牙科学院助理教授Stephen Barr博士及其团队发现4亿多年前，这个基因首先出现在鱼类中，并且从那时起就参与了与病毒之间的
最前沿——2018肿瘤进化与肿瘤异质性研讨会
小编推荐会议：2018肿瘤进化与肿瘤异质性研讨会 肿瘤异质性是目前肿瘤治疗过程中遇到的一大挑战，对肿瘤的突变、演化、转移、耐药等有着深刻的影响，因此获得了极大的关注，研究也十分活跃。近年来随着单细胞测序， 液体活检等技术的发展， 肿瘤异质性研究有了更多成果，对指导肿瘤临床精准治疗有着重要意义。 肿瘤进化的观点很早就提出，肿瘤细
进化吧聚合酶，我已经受够野生型的了
DNA 聚合酶作为聚合酶链式反应（PCR）的核心因素，在PCR中扮演中至关重要的作用，从某种意义来讲PCR技术就是耐热聚合酶的技术。生物医药领域所使用的大部分是野生型的DNA 聚合酶，如大家熟悉的Taq DNA聚合酶、pfu DNA聚合酶等天然形式存在的酶。因为酶分子自身的结构和功能都有限制，随着研究人员实验要求的提升和生物样本复杂性的提高，野生型DNA聚合酶的局限性也逐渐凸显出来，如扩增效率低，
Cell：里程碑研究揭示肿瘤进化与前列腺癌严重性存在关联
2018年5月7日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自加拿大前列腺癌基因组网络（Canadian Prostate Cancer Genome Network, CPC-GENE）分析了293例与临床结果数据相关联的局限性前列腺癌的全基因组序列。他们进一步利用机器学习（一种统计学技术）推断肿瘤的进化过程和评估它们的轨迹。他们发现那些已进化出多种类型的癌细胞或者亚克隆的肿瘤是最具侵袭性的