cell:胸腺类器官技术使ips细胞变为T细胞,使无限T细胞供应成为可能

美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的研究团队成功研发出一种新型T细胞疗法,该疗法利用诱导多能干细胞(iPS)在人工胸腺类器官中培育出能靶向并杀死肿瘤细胞的成熟T细胞。此技术结合基因编辑手段,有望实现无限量供应针对多种癌症的T细胞,为癌症治疗带来突破。

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《Cell Stem Cell》上发表了一项美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的一项研究,

近日,美国加州大学洛杉矶分校展示了一种用诱导多能干细胞培育出能杀死肿瘤细胞的T细胞技术。这项技术使用人工胸腺类器官结构,模拟胸腺的环境工作。这项技术最有前景的方面之一是它可以与基因编辑技术相结合,从而创造出几乎无限的T细胞供应,而无需使用患者自己的T细胞。

 

研究表明,人工胸腺类器官可以从目前用于研究的两种多能干细胞中有效地发育为成熟的T细胞:胚胎干细胞(源自捐献的胚胎)和诱导多能干细胞(通过重新编程成人皮肤或血细胞恢复到胚胎状态)。

研究人员们还证明,他们可以通过遗传工程改造多能干细胞来表达靶向癌症的T细胞受体,并使用人工胸腺类器官生成能够靶向并杀死小鼠肿瘤细胞的T细胞。

Crook实验室的助理项目科学家,该研究的共同第一作者Amélie Montel-Hagen说:“一旦我们通过基因编辑创造出能在人工胸腺类器官中产生肿瘤特异性T细胞的多能干细胞系,我们就可以无限扩展这些干细胞系。拥有能够对抗多种癌症的无限量的T细胞供应将成为癌症治疗的转折点。”

在生物实验中,常需要避免外源因子(如支原体)的干扰,以保证实验数据的准确。可使用支原体祛除剂(如MB的Zell Shield®) 加入到细胞培养基中,抑制细菌、真菌和支原体的复制。需要保证高效广谱安全,无细胞毒性。并应注意定期对支原体进行检测。

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法:是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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