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美国南加州大学科学家利用“基因魔剪”——CRISPR基因编辑技术，将人体免疫细胞B细胞变成体内的微型监测机器和“抗体工厂”，生产专用抗体来摧毁癌细胞或爱滋病病毒。而且这种方法稍作调整，可以用于生产其他抗体，可望治疗阿兹海

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默症、关节炎等疾病。相关论文发表于7月22日出版的《自然·生物医学工程》杂志。

癌症和爱滋病是人类在医学领域面临的两大关键挑战。研究负责人、凯克医学院分子微生物学与免疫学教授葆拉·坎农指出，B细胞产生的天然抗体，在应对某些疾病时力不从心。爱滋病毒就是其中之一，它会不断变异。一种因应办法是诱导B细胞制造一种抗体，可以全方位「监视」爱滋病毒，使病毒不容易在其周围变异。

研究人员从嵌合抗原受体（CAR）T细胞中获得了灵感。 CAR-T是一种针对特定目标的“活药物”，它们彻底改变了白血病和淋巴瘤等血癌的治疗方法。在CAR-T疗法中，科学家首先从患者血液中取出T细胞（B细胞的姐妹细胞），随后对其进行体外基因改造，以便增强其肿瘤杀灭能力，最后再注射回患者体内，让其与疾病作斗争。

B细胞的行为与T细胞不同，这使它们更适合对抗慢性疾病。 B细胞既是身体的安全系统，也是抗体工厂。其驻留于骨髓、淋巴结和脾脏内，并在需要时活化。

为使B细胞成为“斗士”，研究团

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队使用CRISPR基因编辑方法，将定制抗体的指令置于B细胞DNA内抗体自然产生的确切位置，使其“变身”为制造定制抗体的生物工厂。而且，研究人员还可以刺激重编程的B细胞，增加抗体产量。

研究团队指出，最新方法是一种对B细胞进行重新编程的技术，其关键之处在于，可以透过调整产生各种不同的抗体。科学家或许能够借助该技术客制化抗体。

孟德尔遗传疾病患者通常要经过6年以上测试才能得到诊断结果。但现在，沙乌地阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学研究人员开发出一种准确且快速的方法，名为NanoRanger，可在几个小时内对这一类疾病进行基因检测，从而改变传统遗传疾病诊断。研究成果发表在新一期《Med》杂志。

　　孟德尔遗传疾病包括运动系统、神经系统和智力发展障碍，是由某个特定基因的改变或基因组中某个片段的异常重排所引起的。每种疾病都有一个特定的「断点」—结构变异的基因组位置，DNA在该位置被删除、重排或倒置。虽然这

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些变异可以透过传统的筛检技术来识别，但重排的复杂性意味着它们经常被遗漏。

　　NanoRanger使用简单的分子生物学策略，找出了那些疑似有复杂突变、缺失或重排的基因组区域。此技术成本效益高，只需要病患或疑似携带者的少量DNA。 NanoRanger采集基因组DNA样本，使用称为限制性酵素的分子剪刀将DNA切成具有相同末端序列的片段。然后这些片段自我连接成环并进行扩增，再利用长读定序技术，可更容易定位和定序受关注的基因组区域。

　　使用客制化资料分析工具，NanoRanger已可精确绘制单碱基对解析度的断点，提供有助于诊断遗传疾病的详细影像。其在初次定序后12分钟即可作出诊断。 NanoRanger成功确定了13个家族性基因组疾病病例中的精确断点，而这些断点，正是传统基因测试所遗漏的。

　　近几十年来，基因

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术确定的断点，研究人员已经筛选了大量风险家庭成员和1000名健康个体。已有至少一对参加试验的夫妇被发现携带一种遗传性孟德尔疾病的基因缺失，从而果断选择了体外受精，避免了另一个悲剧的发生。

来自美国费城儿童医院及宾州大学佩雷尔曼医学院的科学家，成功绘制出人类肾脏最详尽的单细胞图谱，以前所未有的水平捕捉了健康和患病肾脏的复杂性，并在病程早期预测了慢性肾病（CKD）的进展。最新研究可望为CKD患者提供更好的诊断和精确的治疗。相关论文发表于近日出版的《自然·遗传学》杂志。

科学家分析了来自81位年龄在24至90岁之间患者的肾脏样本，共70万多个细胞。他们使用机器学习技术开发了高解析度图谱，从而能够整合多组学数据，绘制细胞和空间讯息，识别组织微环境，并开发出预测肾脏疾病进展的模型。

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在健康和患有CKD的肾脏中，研究团队鉴定出44种主要细胞类型和114种细胞亚型或状态。他们也根据基因表现确定了4种不同的空间微环境：肾小球、免疫、小管和纤维化。

科学家揭示了纤维化微环境中的基因特征，并借助这些特征对肾脏样本进行分类，以预测未来的肾功能下降。他们计划进一步定义纤维化微环境，还要在其他队列中验证其预测能力，并了解其潜在机制。他们的目标是探索纤维化微环境中的治疗靶点，为开发阻止或逆转肾脏纤维化的新疗法铺平道路。

论文第一作者乔纳森‧列维索恩表示，在肾脏健康与疾病研究领域，空间分布与分子机制的探讨尚显不足，亟须进一步深入研究。最新图谱绘制了人类肾脏第一个路线图，其中包括对细胞空间关系的分析。

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列维索恩认为，虽然CKD更常见于老年人，但研究表明，从怀孕和儿童时期开始，罹患这种疾病的风险就已经开始累积。现在，科学家拥有了一个强大的工具，尤其在早期肾脏病中，其表现优于传统的组织病理学分析。

根据《自然》近日发表的一项研究称，科学家在小鼠模型中发现了一个可能缓解疼痛的新的脑回路。

所谓的「安慰剂镇痛效应」是一种奇怪的现象，指当

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一个人预期疼痛缓解时，他对疼痛的感知也会降低。先前研究显示，「安慰剂镇痛效应」与前扣带回皮质的活动有关，而这个脑区也与疼痛感受有关。不过，这种现象背后的生物机制一直不明。

美国北卡罗来纳大学教堂山分校团队此次设计了一个「安慰剂镇痛效应」小鼠模型，以研究疼痛缓解是如何介导的。研究团队让小鼠与地面温度不同的两个房间条件性相关，一个热度舒适，另一个非常热。这些条件性小鼠暴露在更热的地面后，会在凉的地面上停留更长时间，说明它们预期这能缓解疼痛，而且它们的缓解疼痛行为（如舔脚）也会减少。

在后续对小鼠大脑的基因分析中，研究团队在前扣带回皮质喙部与脑桥核之间发现了一个与疼痛缓解行为相关的通路，而脑桥核脑区之前未被发现在疼痛中有作用。他们也在小脑内发现了一个细胞簇，这些细胞或许能编

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码前扣带回皮质喙部与脑桥核通路的疼痛缓解预期。

研究团队指出，这个脑回路的发现，或能用药物、电极或认知行为疗法来刺激，进而诱发个体缓解疼痛。

美国伊利诺大学厄巴纳-香槟分校研究人员开发出一种环保新工艺，可结合天然酵素和光，将重要添加剂氟精确混合到名为烯烃的碳氢化合物内。研究人员指出，新制程为创造高价值化学品提供了一种高效的新策略，可应用于农业、制药、再生燃料等领域。相关论文发表于近日出版的《科学》杂志。

作为一种添加剂，氟可以使农业化学品和药物更好地发挥作用，并增加其使用寿命。氟容易溶解在脂肪和油中。这些独特属性对有机分子的功能具有深远影响，增强了其吸收和稳定代谢蛋白的能力。但添加氟非常棘手，通常需要进行复杂的

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化学过程，而这些过程对环境并不友善。

在最新研究中，研究人员使用一种光酶来帮助将氟添加进这些化学物质内。透过使用光和光酶，他们可精准地控制氟的添加位置和方式，让氟附着在烯烃上。

这项最新方法环保且简单易行，为创造更好的药物和农产品开辟了新的可能性。通常氟化合物比非氟化合物更有效、更稳定、更持久。

研究人员表示，这项突破标志着人们合成氟化合物的方式发生了重大转变，高效制造高价值氟化合物可促进医学、农业等多个领域的发展。

加拿大多伦多大学科学家已经确定了两个对胰脏肿瘤生长起关键作用的基因：肿瘤抑制基因USP15和SCAF1。研究发现，拥有这两个基因突变的人，其肿瘤更有可能快速生长，但这些肿瘤也更容易受到化疗的影响。最新研究对于理解和治疗胰脏癌具有重要意义。相关论文发表于新一期《自然·通讯》杂志。

胰脏癌是最致命的恶性疾病之一，由于早期诊断困难，患者在开始接受治疗时往往已处于疾病晚期，死亡率较高。

最新研究负责人丹尼尔‧施拉梅克指出，许多癌症病人通常拥有一些共同的突变基因，以及数百种不太常见的突变。虽然科学家已经在不到5%的患者体内发现了USP15和SCAF1的突变，但对癌症的影响仍是未知数。

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在最新研究中，施拉梅克利用基因组医学，尤其是肿瘤DNA定序和基因组编辑技术领域的进步，研究了患者胰脏肿瘤内反覆突变的125个基因，确定了USP15和SCAF1为关键的肿瘤抑制因子，以及化疗反应的潜在预后因素。

最新研究表明，了解这些罕见突变的功能后果至关重要，因为它们可以揭示新的生物学和治疗机会。虽然USP15和SCAF1基因突变会使肿瘤更具攻击性，但它们也使肿瘤对标准化疗敏感。

瑞典隆德大学的科学家最近开发出一种名为「淀粉样蛋白机率评分2（APS2）」的血液检查方法。它能检测血液中关键蛋白的水平，在发现早期阿兹海默症方面准确率高达91%。

在最新研究中，科学家让1,213名出现认知症状的患者接受初级保健医师检查及APS2检测。初级保健医生依据国际公认的标准以及CT扫描和认知测试对患者进行了评估。

随后，他们将这两种筛检方法所取得的结果，与阿兹海默症的「黄金标准」测试进行了比较。 「黄金标准」测试指脑脊髓液测试和正子电脑断层扫描，以寻找大脑中的淀粉样蛋白和tau蛋白。

结果显示，APS2诊断早

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期阿兹海默症准确率达91%，而初级保健医师的准确率仅61%。研究也发现，在这两种蛋白质中，检测tau蛋白似乎最重要，仅检测tau蛋白就可获得90%的准确率。

研究负责人塞巴斯蒂安·帕尔奎斯特指出，如果使用得当，最新方法可能会成为诊断阿兹海默症的一个令人兴奋的辅助手段。但他也强调，血液检查永远不会是阿兹海默症早期诊断的唯一手段，因为患者可能需要数年时间才能患上该疾病，类似早期阿兹海默症的症状也可能由其他疾病引起

在睡眠期间，一些休憩的大脑神经元不仅会重播，甚至还会演练。这项发现是美国莱斯大学和密西根大学团队在一项关于睡眠和学习的研究中提出的见解。根据近期《自然》杂志、美国莱斯大学官网消息称，科学家们正在以前所未有的视角，研究大脑的单一神经元。

有过准备经验的人几乎都知道「睡前复习、事半功倍」。这是因为睡眠有助于将新体验变成稳定记忆。多年前的研究就曾发现，如果动物在休息前探索新环境，那么它们大脑中的神经元会以重现动物探索过程中轨迹的方式放电，海马体中许多特殊神经元的空间表征，在睡眠期间也是稳定的。

但休憩中的大脑能力仅限于此吗？科学家这次追踪了“尖波涟漪”，这是一种在巩固新记忆中发挥作用的神经元激活模式，它可以标记新体验的哪些部分会被储存为记忆。

幸运的是，科学家首次观察到这些单一神经元

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如何在休憩期间保持稳定的空间表征。他们透过测量小睡后（不是一段时间清醒或睡眠不足后）的记忆测试表现，展示了所谓的「演练」。

科学家先是训练小鼠在跑道上来回奔跑，跑道两端都有「奖励」。他们观察了动物海马体中单一神经元在此过程中如何「放电」。透过计算来回多圈的平均放电率，能够估计神经元的位置场，或特定神经元最「关心」的环境区域。

科学家们用到了一种统计机器学习方法，可以利用神经元绘制动物梦到的位置的估计值。接下来，再使用这些梦到的位置，估计资料集中每个神经元的空间调谐过程。听起来很复杂，但这个方法可以证实，对大多数神经元来说，在体验新环境期间形成的空间表征，在体验后的几个小时内都是稳定的。

令人惊讶的是，这些神经元在睡眠期间所做的事情可不仅仅是稳定体验记忆——当科学家第二次将动物放回环境中时，神经元的变化确实反映了动物在睡眠时学到的东西，甚至就好像第二次接触空间，实际上发生在动物睡觉

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时，真实的「第二次」则变成了「重演」。

以往，几乎所有的可塑性研究（允许神经元重新连结和形成新表征的机制），都是关注动物清醒期间、刺激出现时发生的情况。现在，人们观察到的是睡眠期间没有相关刺激时的神奇变化。这项观察，构成了对睡眠期间发生的神经可塑性的直接证据。 

8月11日，记者从深圳华大生命科学研究院获悉，该院与中国科学院大学生命​​科学学院、武汉华大生命科学研究院和天津市妇女儿童保健中心等机构组成的联合研究团队，透过对孕妇血浆中游离DNA（cfDNA）高通量路径定义，发现了妊娠特定分子变化，预测路径研究可为妊娠糖尿病早期诊断和治疗提供新的科学基础。相关研究成果近日发表于《细胞报告医学》。

研究团队挑选299名妊娠糖尿病患者与299名健康孕妇，并建立队列内病例对照研究。透过分析受检者在早、中、晚三个孕期的血浆cfDNA的动态变化，揭示与妊娠期糖尿病紧密相关的特定cfDNA片段特征，发现表征代谢路径异常的「讯号」。

透过整合脂质组学和单细

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胞转录组数据，研究团队发现妊娠期糖尿病患者的体内脂质代谢形成功能变异，并揭示与妊娠糖尿病相关的典型生物学途径，为理解疾病临床表现和分子机制提供了新视角。此外，研究发现，PRSS1基因的cfDNA片段覆盖度特征与妊娠期糖尿病具有高度相关性，可为疾病早期诊断提供生物标记。

根据上述发现，研究团队开发出一种基于神经网路的预测模型，透过分析孕妇早期的cfDNA特征，能够准确预测妊娠糖尿病发生。目前，该模型的预测效用在两个独立的队列中均得到验证。

根据统计，目前中国有超过1000万人患有孤独症。由于孤独症的症状较不明显，因此诊断方式面临挑战，诊断速度与准确度亟待优化。

日前，香港中文大学医学院教授黄秀娟团队发现，孤

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独症与儿童肠道微生物组之间存在相关性，可借助多领域的微生物标记对孤独症儿童进行诊断。研究成果近日发表于《自然·微生物学》。

「我们的方法是对孤独症儿童诊断方式的一次有益探索，具有广阔的应用前景与拓展空间。」论文第一作者、香港中文大学助理教授苏奇说。

旧方法效率较低

孤独症又称自闭症，是一种广泛性发展障碍，常发病于婴幼儿期，其主要原因是遗传和环境因素。 「广泛性发展障碍通常包括孤独症、雷特氏症、亚斯伯格症等多种类型，而孤独症的诊断难度比较高。」苏奇说，其他类型的广泛性发展障碍往往症状明显、危害严重，因此无需特别的诊断手段就能发现。例如，雷特症候群一旦发病，儿童会迅速丧失全部认知甚至行动能力。

孤独症初期常表现为轻微的语言障碍和社交障碍，容易被误判为发展迟缓或内向。此外，相较于其他广泛性发展障碍，孤独症的发生率较高。

据了解，目前，孤独症儿童的诊断大多依赖问卷填写和医生的经验性判断。 “这样的方式不够客观，过度依赖医生的经验和技巧，存在误判的可能性。”苏奇表示，“由于医生诊断时缺乏客观依据，因此可能需要较长时间才能得出准确结论，使得诊断效率低下、贻误病情。”

新研究协助诊断

研究人员为何将儿童肠道微生物组与孤独症连结在一起？苏奇介绍，临床经验表明，许多孤独症儿童常伴随长期便秘或功能性胃痛等症状，一些有经验的医生会借助这些症状进行诊断。 「我们的研究正是受到这些经验启发。

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」苏奇说。

近年来，针对微生物组与广泛性发育障碍之间关联的研究并不罕见。肠道中的微生物组可以透过某种方式影响神经系统发育，进而导致广泛性发育障碍。而本次研究对微生物组的研究范围更广，不只针对细菌，也扩展到真菌等其他微生物。此外，研究团队发现，针对肠道微生物组的分析容易受到饮食、用药、肥胖指数等因素影响。 「这些『混杂因素』对孤独症的诊断存在一定干扰，同样应该纳入考量范畴。」苏奇说。

研究团队共招募1,627名孤独症儿童和非孤独症儿童，详细统计了236个参数。 「研究结果表明，与健康儿童相比，孤独症儿童肠道中的14种古菌、51种细菌、7种真菌、18种病毒、27种微生物基因和12个代谢通路均发生了改变。」苏奇说，「我们运用机器学习演算法和传统生物统计方式，从数千种肠道微生物组特征标记物中筛选出具有高诊断学的31种标志物组合准确性。

日前，研究团队以上述成果为基础，设计了一款含有γ-氨基丁酸的益生菌配方，并进行小规模临床实验。 「实验结果表明，这种益生菌配方有可能缓解孤独症患儿的症状。」苏奇说，「下一步，我们将进行更广泛的验证和评估，为孤独症患儿的诊治贡献力量。」