近期，来自复旦大学上海肿瘤内科的研究团队在 Signal Transduction and Targeted Therapy期刊（Nature子刊，IF=40.8分）在线发表研究论文《NF-κB in biology and targeted therapy: new insights and translational implications》。
本研究对NF-κB信号通路的组成、激活和调控机制，以及与其他重要通路的相互作用进行了分析。
作者在文章中阐明了NF-κB信号通路在炎症、免疫调节和肿瘤微环境，以及多种人类疾病，包括癌症、炎症和自身免疫性疾病、心血管疾病、代谢性疾病、神经系统疾病和COVID-19中的参与；并讨论了靶向NF-κB信号通路的治疗方法，为NF-κB信号传导领域的研究提供了展望。
信号通路千千万，找到一条是关键，通路关系太复杂，讲不清楚就完蛋。
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说真的，如果你能搞清楚以下3点问题，信号通路相关的课题设计，你从此就能得心应手！
常见的信号通路有哪些？我的课题里可以用哪些信号通路？
通路和表型之间的联系，当研究的表型确定后，如何聚焦到通路？也就是说哪一条通路与我的研究有关？
当通路确认后，需要检测哪些指标？如何做实验设计才能证明该通路参与了D表型的调控？
别急~
今天，小编就带来了这3个问题的答案~
在细胞信号传导中，有几条被广泛研究和认可的重要信号通路，通常被称为“明星通路”。
常见的明星通路有：PI3K/Akt通路、MAPK通路（特别是ERK通路）、Wnt/β-catenin通路、TGF-β/SMAD通路、NF-κB通路、Notch通路、Hedgehog通路……
这些信号通路在细胞生物学、发育、生理、病理过程（例如癌症、炎症和代谢疾病）中起着重要作用，是生物医学领域研究的重点。理解这些通路对于开发靶向药物和治疗策略至关重要。
在解决这一问题前，我们首先要明确一些基础概念：信号通路、信号转导、分子、表型、配体和受体、蛋白激酶、转录因子。以此，大家才能更好地去理解科研中抽象复杂的内容。
对此，我们准备了一节【AI辅助信号通路研究】伴学营课程，里面理清了关于信号通路相关的各类基础概念、普遍规律。0基础的同学可以来看看哦~
掌握了这些基础概念，我们就可以想想如何进行信号通路相关课题设计了。
具体表现为：
提炼出该条通路有代表性的待测分子。也就是说，检测哪些分子的表达能够指示该条通路的状态。
该条信号通路的活化过程，及其受到的正调控和负调控。
对此，我们往往通过实验手段或数据库（TCGA、GEO等）筛选的方法，来了解待测分子或通路的活化情况。
但如果借助AI工具，就可以帮助我们快速理解某通路与表型之间的关系，节省自己查文献、查数据库(以及学习数据库使用)等的时间。
AI可以一键产出内容，大大提升课题设计的工作效率！
通路和表型之间存在一定的相关性，比如Wnt通路与上皮间质转化有很强的联系，但是由于细胞内的信息传递是网状的，所以通路和表型之间的对应关系不是绝对的。
我们需要在自己的研究模型中进行实验筛选和检测。
常见的通路检测方法有：
大量的做Western检测通路明星蛋白表达变化，走猜分子+验证的路子；
通路芯片，尤其是蛋白芯片Pathway Array。方法效率更加出色；
方法比较小众一点，但也是很聪明的策略，那就是用通路的抑制剂和激活剂来筛。
借助AI工具，我们可以快速了解该通路相关的实验策略和实验细节，设计实验方案，还能避开实验过程中的常见雷区和误区！
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