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全部共 16 篇

公共数据库综述Frontiers in immunology

GlycoRNA-related cellular program scoring identifies Siglec- and myeloid-associated tumor microenvironments for glycoRNA validation.

作者信息暂未整理DOI: 10.3389/fimmu.2026.1928501

TCGA 肿瘤与癌症单细胞 Meta 分析

暂无引用数据

糖基化RNA（glycoRNA）是RNA生物学与细胞表面糖生物学之间的新联系，但其与人类肿瘤的相关性尚不明确。研究团队基于文献证据构建了涵盖RNA身份、N-聚糖与唾液酸化通路、RNA转运及凝集素/Siglec识别的基因模块，并建立表达-based复合评分——glycoRNA相关细胞程序评分，用于在大型肿瘤队列中优先筛选适合实验验证的肿瘤情境。该评分应用于TCGA 32种癌症类型的9,186例肿瘤，并结合临床变量、白细胞分数、免疫特征及Siglec/检查点/髓系轴评分分析。结果显示，胃腺癌、胶质母细胞瘤、肺腺癌、食管癌、间皮瘤、胰腺癌、乳腺癌和肺鳞癌等肿瘤类型评分较高；校正年龄、性别、分期和肿瘤类型后，生存分析未显示稳健的FDR显著关联。去除免疫和Siglec相关基因后的敏感性分析中，评分仍与Siglec解码器、髓系、检查点及整合生态位特征相关。胶质母细胞瘤单细胞和空间分析显示，高评分见于肿瘤、髓系、间充质及生态位相关区域。研究提示，glycoRNA相关转录程序倾向于发生在免疫和髓系富集的肿瘤微环境中，尤其涉及Siglec相关特征，为后续生化、影像、空间和扰动实验验证提供了优先肿瘤情境。

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公共数据库基础研究Frontiers in oncology

CNIH4 as a prognostic biomarker and promoter of malignant progression in head and neck squamous cell carcinoma.

作者信息暂未整理DOI: 10.3389/fonc.2026.1963295

TCGA GEO 肿瘤与癌症风险模型

暂无引用数据

头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）分子异质性强、临床结局差异大，CNIH4在其发生发展中的作用尚不明确。研究整合癌症基因组图谱和基因表达综合数据库队列数据，分析CNIH4表达与诊断效能、临床病理特征、生存、体细胞突变、肿瘤突变负荷、免疫浸润、免疫调节基因及药物反应的关系，并评估含CNIH4的预后列线图；同时在SAS和SCC-9口腔鳞癌细胞中用两种独立siRNA敲低CNIH4，检测增殖、集落形成和伤口闭合，并行RNA测序及通路分析。结果显示，CNIH4在HNSCC中持续高表达并在三个独立队列中得到验证，在TCGA-HNSC转录组数据中区分肿瘤与正常组织的AUC为0.915；高表达与不良临床病理特征及较短的总生存、疾病特异性生存、无病间期和无进展间期相关，列线图1、3、5年AUC分别为0.710、0.750和0.720；CNIH4表达还涉及不同突变模式、较高肿瘤突变负荷、免疫和基质特征及免疫调节基因表达差异，并与氟尿嘧啶、替加氟、紫杉醇和尼洛替尼预测IC50较低相关。实验表明，敲低CNIH4可抑制两种细胞系的增殖、集落形成和伤口闭合，RNA测序提示上皮-间质转化、干扰素信号、TNF-α/NF-κB信号、NOTCH信号、p53相关程序及未折叠蛋白反应发生变化。研究提示CNIH4与HNSCC进展相关表型及临床结局相关，支持其与口腔鳞癌恶性表型存在功能关联，值得进一步研究其预后和治疗意义。

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公共数据库临床研究Nucleic acids research

circRNADisease v3.0: an updated resource for high-quality, experimentally supported circRNA-disease associations.

Chang-Lin Yang、Rui Yang、Wen-Lu Tan 等DOI: 10.1093/nar/gkag927

TCGA 肿瘤与癌症多组学队列研究

0 次引用趋势数据不足

环状RNA（circRNA）与疾病关联的系统整合对阐明其在疾病发生中的作用及评估其生物标志物和治疗靶点潜力具有重要意义。circRNADisease v3.0是一个经过人工审编、实验支持的circRNA-疾病关联数据库的扩展升级版本，共收录15 390条circRNA-疾病条目，涉及9 168个circRNA、656个MONDO标准化疾病术语和66个物种，数据量较v2.0增加两倍以上。每条记录依据支持证据的强度和多样性赋予置信评分，证据类型包括临床证据、环状转录本身份验证、表达检测、功能实验、分子机制验证和生物信息学分析。该版本还整合了基因组坐标、亚细胞定位、实验验证方法、临床意义、数据与代码可用性及多疾病术语交叉引用。新增Circ2CNV模块（含33个TCGA癌症队列中2 962 504条circRNA-癌症队列拷贝数变异记录）和Circ2Celltype模块（含29种细胞类型的2 025条细胞类型解析证据记录），与原有Circ2Mut模块共同将文献审编的circRNA-疾病关联与基因组改变和细胞背景相连接。该数据库为circRNA研究提供了全面且以证据为导向的平台，可通过http://cgga.org.cn/circRNADisease/免费获取。

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Chang-Lin Yang、Rui Yang、Wen-Lu Tan、Han-Xiao Zhou、Ling-Xiang Wu、Ji Shi、Fan Wu、Li-Jie Huang、Zhi-Yan Sun、Tao Jiang、Zheng Zhao

作者机构

Beijing Neurosurgical Institute, Capital Medical University, Beijing 100070, China.
Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing 100070, China.
Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA) Network and Asian Glioma Genome Atlas (AGGA) Network, Beijing 100070, China.
Chinese Neuro-Oncology Genome Atlas (CGGA-CNS) Network, Beijing 100070, China.

技术路线

数据/样本：文献人工审编的circRNA-疾病关联，v3.0含15,390条条目（9,168个circRNA、656个MONDO标准化疾病术语、66个物种），并整合TCGA 33个癌症队列的2,962,504条circRNA-癌症队列记录（Circ2CNV模块）和2,025条细胞类型分辨证据（29种细胞类型，Circ2Celltype模块）；分析：依据临床证据、circular-transcript身份验证、表达检测、功能实验、分子机制验证和生物信息学分析等支持证据的强度与多样性，为每条记录赋予置信度评分，并整合基因组坐标、亚细胞定位、实验验证方法、临床意义、数据与代码可及性及多疾病术语交叉引用；验证：原文未报告独立的实验或计算验证。

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不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 12:36

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公共数据库基础研究Journal of translational medicine

Novel androgen receptor N-terminal mutation drives gastric cancer metastasis via YWHAZ-mediated FAK pathway activation.

作者信息暂未整理DOI: 10.1186/s12967-026-08691-0

TCGA 肿瘤与癌症

暂无引用数据

研究对象为胃癌及AR N端A32C（p.Y11S）突变。研究分析TCGA数据库33种肿瘤并在65例胃癌中验证，采用增殖、凋亡、迁移实验及转录组分析、免疫共沉淀、FAE226药物抑制和肝转移模型研究机制。结果显示，与野生型AR相比，A32C突变显著增强增殖、抗凋亡能力及G1/S期转换；Y11S位点替换增强AR与YWHAZ结合，形成细胞质支架，自发激活FAK-PXN轴及下游PI3K-AKT/ERK通路；敲低YWHAZ或抑制FAK可逆转恶性表型。体内实验中，MT-AR细胞肝脏定植能力高于野生型细胞，转移灶中FAK活性持续较高。结论认为，AR A32C突变是此前未被识别的致癌驱动因素，通过YWHAZ介导的配体非依赖性FAK激活机制促进胃癌转移，拓展了AR突变生物学研究范围，并提示基于AR突变状态的FAK抑制剂可作为AR突变胃癌的精准治疗。

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公共数据库基础研究Journal of translational medicine

Chromogranin B promotes EMT-associated stem-like properties and chemoresistance in HNSCC.

作者信息暂未整理DOI: 10.1186/s12967-026-08729-3

TCGA GEO 肿瘤与癌症单细胞

暂无引用数据

头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）中，上皮-间质转化（EMT）相关干性与治疗耐药是推动疾病进展的重要因素，但其上游调控因子尚不明确。研究整合TCGA-HNSC、GEO及单细胞RNA测序数据，结合EMT评分、基因集富集分析、加权基因共表达网络分析和Cox回归，评估嗜铬粒蛋白B（CHGB）的表达、预后价值及其与EMT的关联，并通过功能获得/缺失、异种移植、肿瘤球形成、顺铂敏感性及挽救实验探究其生物学功能与机制。结果显示，CHGB在HNSCC组织中显著上调并与总生存期不良相关，其表达与EMT相关转录程序密切相关。敲低CHGB可抑制增殖、迁移、细胞周期进展、原代及继代肿瘤球形成、体外顺铂耐药和体内肿瘤生长，过表达则呈相反效应。机制上，CHGB通过PI3K/AKT信号维持ZEB1表达，促进EMT相关干性和化疗耐药；恢复ZEB1可部分挽救CHGB敲低所致的自我更新能力受损和顺铂敏感性增强，而沉默ZEB1可减弱CHGB驱动的恶性表型。单细胞转录组分析进一步证实CHGB富集于恶性细胞，并与EMT和干性程序正相关。结论认为，CHGB通过PI3K/AKT/ZEB1轴调控EMT相关干性和化疗耐药，是HNSCC潜在的预后生物标志物和治疗靶点。

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AI 靶点发现基础研究Cell

AI-driven discovery of GPNMB CAR T cells as a multi-cancer therapy.

Daniel J Baker、Leon M Frommer、Ugur Uslu 等DOI: 10.1016/j.cell.2026.06.002

TCGA 肿瘤与癌症单细胞方法学

8 次引用趋势数据不足

研究开发了一种人工智能驱动的CAR-T细胞靶点发现方法，通过整合人皮肤癌与健康组织的单细胞RNA测序数据集筛选候选靶点，并利用公共数据集优化肿瘤组成、组织特异性及临床可行性，再以大语言模型优先排序和提名治疗潜力靶点。糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白B（GPNMB）为最常被提名的靶点，其在血液肿瘤和实体瘤中的表达得到验证。研究构建了靶向人GPNMB的CAR-T细胞，在小鼠单核母细胞白血病、黑色素瘤和结直肠腺癌模型中显示出强效抗肿瘤活性。研究建立了可扩展的CAR-T细胞靶点发现流程，并支持将GPNMB靶向CAR-T细胞作为多癌种治疗手段的转化。

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Daniel J Baker、Leon M Frommer、Ugur Uslu、Kisha K Patel、Daniel Zhu、Nils W Engel、James M George、Wencao Zhao、Samuel I Kim、Lisa Sun、Christopher Roselle、Philipp C Rommel、Regina M Young、Jonathan A Epstein、Sikander Hayat、Zoltan Arany、Carl H June

作者机构

Center for Cellular Immunotherapies, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Cardiovascular Institute, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA. Electronic address: bakerdj@upenn.edu.
Department of Medicine 2, RWTH Aachen University, Medical Faculty, Aachen, Germany.
Center for Cellular Immunotherapies, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Dermatology, Venereology and Allergology, University Hospital Würzburg, 97080 Würzburg, Germany.
Center for Cellular Immunotherapies, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA.
Michigan Center for Translational Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
Cardiovascular Institute, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA.
Cardiovascular Institute, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Medicine, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA; Institute for Regenerative Medicine, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA; Department of Cell and Developmental Biology, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
Department of Medicine 2, RWTH Aachen University, Medical Faculty, Aachen, Germany; Cardiovascular Research Institute, Department of Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA; Windreich Department of Artificial Intelligence and Human Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA. Electronic address: shayat@ukaachen.de.
Cardiovascular Institute, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Medicine, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA; Department of Physiology, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA. Electronic address: zarany@upenn.edu.
Center for Cellular Immunotherapies, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA 19104, USA; Parker Institute for Cancer Immunotherapy at University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA. Electronic address: cjune@upenn.edu.

技术路线

单细胞RNA测序数据（人类皮肤癌与健康组织）整合→AI驱动候选靶点筛选，结合公共数据集优化肿瘤组成、组织特异性与临床可行性→大语言模型优先排序与提名→GPNMB跨血液与实体瘤表达验证→构建人源GPNMB CAR T细胞→单核细胞白血病、黑色素瘤和结直肠腺癌小鼠模型抗肿瘤活性验证

最近 5 个完整年度引用趋势

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 12:32

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