3D-Thymus-ähnliche Hydrogele zur T-Zell-Differenzierung

Eine Studie veröffentlicht In GEN Biotechnology beschreibt die Entwicklung der ersten hydrogelbasierten Plattform zur Produktion von T-Zellen aus hämatopoetischen Stamm- und Progenitorzellen. Die Forscher entwickelten Biomaterialien, die mit wichtigen Thymuskomponenten integriert wurden, um die Entwicklung von T-Zellen zu steuern und so funktionelle T-Zellen mit der Fähigkeit zur Zytokinproduktion zu produzieren.

Peter Zandstra von der University of British Columbia und Co-Autoren dieser Studie geben an, dass die Kombination dieser 3D-konstruierten Hydrogele mit einer zellbasierten Gentherapie die Wirksamkeit von CAR-T-Zellen bei der Krebsbehandlung verbessern könnte.

Ebenfalls erschienen in der neuesten Ausgabe von GEN Biotechnology ist der Artikel mit dem Titel „Verringerung übermäßiger Fettansammlung durch Verwendung von zusammengesetzten Mikropartikeln auf Desoxycholatbasis“. Solubilisierte Desoxycholsäure wurde von der FDA zugelassen und kommerziell zur lokalen Fettreduzierung verwendet; Reaktionen an der Injektionsstelle haben ihren Erfolg in der Klinik jedoch eingeschränkt.

Lola Eniola-Adefeso von der University of Michigan und ihre Kollegen berichteten, dass die Optimierung der Dosierung von Desoxycholat-basierten zusammengesetzten Mikropartikeln den Fettanteil in einem Mausmodell deutlich reduzieren kann, ohne sichtbare Reaktionen an der Injektionsstelle hervorzurufen. Die Autoren demonstrieren auch die Skalierbarkeit der Partikelbehandlung durch Modulation der Anzahl der Injektionsstellen, um eine gut verträgliche, signifikante Fettreduzierung in einem größeren Nagetiermodell zu erreichen.

In dem Perspective-Artikel mit dem Titel „Neural Network Potentials for Advanced Small-Molecule Drug Discovery and Design“ beschreibt Simon Barnett von Dimension die Zusammenführung wichtiger Computertechnologien wie Kraftfelder der Molekularmechanik und maschinelles Lernen in Form von neuronalen Netzwerkpotentialen als neue Grenze für die schnelle, genaue und verallgemeinerbare Entdeckung von niedermolekularen Arzneimitteln.

Fortschritte bei räumlich aufgelösten und durchsatzstarken molekularen Bildgebungsverfahren wie Multiplex-Immunfluoreszenz und räumlicher Transkriptomik haben zu großen und komplexen Datensätzen geführt und die Entwicklung innovativer Tools für maschinelles Lernen (ML) vorangetrieben, um in komplexen Systemen Signale von Rauschen zu trennen.

Eine Mini-Review von Reza Abassi-Asl von der University of California, San Francisco, und Co-Autoren hebt die durch ML erreichbaren Ziele der räumlichen Transkriptomik-Analyse hervor.

Die Autoren beschreiben außerdem wichtige Konzepte der Datenwissenschaft, um Forscher bei der Auswahl des geeigneten Werkzeugs für ihre biologische Fragestellung zu unterstützen.