1.膳食脂肪酸加速肿瘤转移
来自西班牙巴塞罗那科学与技术研究院的研究团队，在小鼠的饮食中补充棕榈酸时，它不仅会促进癌症转移，还会对基因组产生长期影响。即使从饮食中去除棕榈酸，仅在短时间内接触饮食中棕榈酸的癌细胞仍保持高度转移。 这个过程与转移癌细胞内的表观遗传变化有关——分子修饰在DNA本身不改变的情况下改变基因表达模式，被认为介导了对转移的长期刺激。相关研究结果刊登在 Nature 上。
DOI：10.1038/s41586-021-04075-0
2.通过“流氓”细胞克来预防白血病
来自美国波士顿儿童医院干细胞研究项目的团队，使用了一种名为Zebrabow的斑马鱼模型。利用CRISPR，该团队将人类克隆性造血中发现的不同突变引入胚胎斑马鱼。结果发现某些突变会导致一个造血干细胞群体在斑马鱼中占据主导。但当保护性基因之一，nr4a1被敲除时，这种突变的造血干细胞克隆失去了适应优势。相关研究结果刊登在 Science 上。
DOI：10.1126/science.aba9304
3.研究表明新冠疫苗对大多数癌症患者是安全且具有免疫原性
来自美国的一联合研究团队对患有实体器官或血液系统癌症的成年人进行了一项前瞻性队列研究，1001 名患者已接受两剂 Moderna 或辉瑞疫苗或一剂强生疫苗，其中 32 名参与者还接受了疫苗加强剂。结果显示，癌症患者对这三种疫苗的免疫反应相对于健康人略有减弱，但大多数患者的反应可能足以预防严重疾病。相关研究结果刊登在 Journal of Clinical Oncology 上。
DOI: 10.1200/JCO.21.01891
4.利用二氧化硅覆盖癌细胞的新型癌症疫苗取得一定成功
来自新墨西哥大学健康科学中心等机构的研究团队，成功通过给癌细胞上包裹一层二氧化硅（silica）并将其注射到受试小鼠机体中，从而制造出了一种新型癌症疫苗。通过为卵巢癌小鼠创建个体化疫苗发现，这种新型疫苗按预期发挥作用——T 细胞在攻击癌细胞时变得更加积极，从而提供肿瘤和抗原特异性 T 细胞免疫，最终结果是完全根除小鼠的肿瘤。相关研究结果刊登在 Nature Biomedical Engineering 上。
DOI：10.1038/s41551-021-00795-w
5.新技术或可更安全的干细胞移植
来自圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员，通过研究小鼠开发了一种不需要放疗或化疗的干细胞移植方法。该策略采用免疫治疗方法，将靶向消除骨髓中的造血干细胞与免疫调节药物相结合，以防止免疫系统排斥新的供体干细胞。数据还表明，这种干细胞移植可以有效对抗白血病。相关研究结果刊登在 Journal of Clinical Investigation 上。
DOI: 10.1172/JCI145501
6.常见口服药物精氨酸可增强癌症放疗效果
来自Angel H. Roffo癌症研究所的研究团队，通过一项概念验证的随机临床试验发现精氨酸(蛋白质的氨基酸组成部分之一)治疗可以提高脑转移癌患者放疗的有效性。在对报告的31名脑转移患者进行 4 年的随访后，近78%的患者的脑肿瘤完全或部分缓解，而在32名接受放疗前安慰剂治疗的患者中，只有22%的患者有这样的缓解。相关研究结果刊登在 Science Advances 上。
DOI：10.1126/sciadv.abg1964
7.实验药物可提高小鼠胰腺癌的免疫治疗效果
来自乔治敦医学中心等机构的科学家们通过研究发现，一种实验性药物——BioXcel Therapeutics公司开发的实验性二肽基肽酶(DPP)抑制剂BXCL701，通过增加肿瘤组织附近免疫细胞的数量，来增强免疫疗法抵御小鼠机体胰腺癌的功效，从而就会导致肿瘤生长减少，并在某些小鼠机体中还能有效消除肿瘤。相关研究结果刊登在 Journal for ImmunoTherapy of Cancer 上。
DOI：10.1136/jitc-2021-002837
8.开发出癌症化合物快速筛选新方法
来自麻省理工的研究团队借助基因工程传感器和高通量技术开发出一种快速筛选化合物的方法，以确定它们对某些类型癌症的治疗潜力。该方法主要通过探测过氧化氢 (H 2 O 2 )的细胞浓度变化，研究团队在人类的一种酶两端分别加上绿色和红色荧光蛋白来充当传感器， 但当抗癌疗法生效，癌细胞里出现大量过氧化氢的情况下，这种传感器的结构会发生改变，使细胞发出红光。相关研究结果刊登在 Cell Chemical Biology 上。
DOI: 10.1016/j.chembiol.2021.09.003
9.确定帮助诊断的胰腺癌新症状
来自英国牛津大学的研究团队通过大型电子数据库 (QResearch)的数据，发现一系列与胰腺癌相关的症状，包括两种以前未被发现的症状——感觉口渴和尿色深。研究人员希望他们的发现可以通过帮助医生更早地诊断疾病来提高患者生存率。相关研究结果刊登在 British Journal of General Practice 上。
DOI: 10.3399/BJGP.2021.0153
10.新型多示例神经网络可更好地诊断卵巢癌
中科院苏州医工所高欣团队的简俊明博士创新性提出一种基于模态注意力（Modality-based Attention，MA）模块和上下文多示例池化层（Contextual MPL，C-MPL）的多示例卷积神经网络 MAC-Net 的新方法，以更好地帮助术前区分交界性上皮性卵巢肿瘤（BEOTs） ) 和恶性上皮性卵巢肿瘤 (MEOT)。结果表明，MAC-Net在 BEOT 和 MEOT 鉴别问题上表现良好，准确率可达87.9%，优于当前主流多示例卷积神经网络模型。相关研究结果刊登在 Artificial Intelligence in Medicine 上。
DOI: 10.1016/j.artmed.2021.102194
