成果回顾 | 10月清华医学科研成果发布

黄天荫教授课题组近期于《美国医学会眼科杂志》发布一项研究。该研究发起了一项针对MM分类和分割的AI诊断竞赛(MMAC)。竞赛结果表明，基于AI的MM诊断算法与眼科医生相比表现出了良好的诊断性能，一些AI算法的表现甚至优于眼科医生。该研究提供了一个用于评估AI算法的平台，公开了一个带有数据标注的MM诊断数据集以及对应的诊断算法和代码。这些公开资源可能为开发MM计算机辅助诊断系统奠定基础。

原文链接：

https://jamanetwork.com/journals/jamaophthalmology/fullarticle/2824092

2024年10月5日，清华大学药学院储凌课题组在Nature Communications杂志上发表了题为 “Prodrug activation by 4,4’-bipyridine-mediated aromatic nitro reduction” 的研究论文。本研究开发了一种由4,4-二联吡啶介导的芳硝基还原方法，在生物兼容的环境下实现含硝基前药的激活，该方法为药物递送提供了新的工具。

4,4'-二联吡啶介导的芳香硝基还原在细胞、细菌和动物模型中的前药激活

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-024-52604-y

多对比磁共振影像（Multi-contrast MRI），又称多参数磁共振，具有多角度全面反应人体组织的生理、功能和分子代谢信息的独特优势，在临床中广泛应用。然而，受限于信号强度与采集时长，某些对比的磁共振图像实际中难以获得高分辨率图像。

瞄准上述瓶颈，研究团队提出了借助同一受试高分辨结构像进行代谢图像超分辨增强的方法。该方法采用基于可变形注意力和邻域特征聚合机制的深度学习算法（DANCE），在公开数据集IXI、FastMRI和一个实验室自采的APTW人脑数据集的超分辨率任务中均取得最佳表现。上述工作以Multi-contrast Image Super-Resolution with Deformable Attention and Neighborhood-Based Feature Aggregation (DANCE): Applications in Anatomic and Metabolic MRI为题发表于医学图像领域顶级期刊Medical Image Analysis（2023 IF=10.7）。

DANCE网络结构（左）以及在不同对比结构像（右上）和APTW代谢磁共振像（右下）的超分辨重建效果示意

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841524002846 

重症冠状病毒是否会通过调控宿主的非经典分泌系统来诱导炎症因子的分泌，引起过度炎症反应？2024年10月8日，清华大学药学院张敏研究团队在Nature Communications期刊发表研究性论文，发现重症冠状病毒的包膜蛋白（Envelope, E）是重要的致病因子，通过激活THU通路刺激炎症因子分泌，解释了重症冠状病毒感染导致宿主过度炎症的原因。

E调控TMED10介导的非经典分泌通路的模式图

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-024-52818-0

2024年10月10日，清华大学生物医学工程学院刘鹏团队联合北京大学第一医院王贵强团队和温州医科大学项光新团队在Nature Communications发表论文Multi-scenario surveillance of respiratory viruses in aerosols with sub-single-copy spatial resolution。该研究开发了一套多场景、超灵敏的气溶胶呼吸道病毒监测系统（respiratory virus-in-aerosols monitoring system，RIAMs），可以实现对气溶胶中常见呼吸道病毒（含新冠、甲流、乙流、呼吸道合胞病毒）达到0.83拷贝/立方米的亚单拷贝空间病毒分辨率的超高灵敏度监测，可为气溶胶呼吸道病毒的超灵敏监测以及环境气溶胶病毒传播风险评估提供新的技术手段。

具有亚单拷贝空间病毒分辨率的多场景超灵敏气溶胶呼吸道病毒监测系统

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-024-53059-x

清华大学基础医学院程功教授团队于2024年10月在Current Opinion系列综述期刊Current Opinion in Insect Science上发表了特邀综述文章，题为Microbial interactions shaping host attractiveness: insights into dynamic behavioral relationships（微生物调控昆虫行为：解析多维度行为关系的奥秘）的特邀综述文章。该综述全面总结了微生物影响昆虫行为方面的研究进展，并对未来该领域的研究工作作出了展望。

微生物对昆虫吸引行为的影响

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214574524001172?via%3Dihub

清华大学医学院黄天荫教授团队联合新加坡国立大学覃宗宇教授团队、程景煜教授团队等近期在《柳叶刀·健康长寿》上发表文章表明，通过深度学习得到的生物衰老标记物（RetiPhenoAge）比实际年龄更能预测发病率和死亡率。该研究进一步表明，人的视网膜生物年龄与心血管死亡和癌症死亡风险增加等有关，使用视网膜成像作为了解“真实年龄”的“窗口”更具有潜力。

该研究成果以“基于视网膜图像得出的深度学习标记在疾病发病率和死亡率预测中的应用：一项队列开发和验证研究”（Application of a deep-learning marker for morbidity and mortality prediction derived from retinal photographs: a cohort development and validation study）为题发表。

原文链接：

https://www.thelancet.com/journals/lanhl/article/PIIS2666-7568(24)00089-8/fulltext

2024年10月17日清华大学药学院蒯锐课题组在ACS Nano发表题为“Single-Dose Physically Cross-Linked Hyaluronic Acid and Lipid Hybrid Nanoparticles Containing Cyclic Guanosine Monophosphate−Adenosine Monophosphate Eliminate Established Tumors”的文章。该研究报道了一种基于透明质酸和脂质分子物理交联获得的“洋葱式”多层脂质体，阐明了纳米结构调控对小分子STING激动剂的释放和递送行为的影响，并基于此平台建立了一种能够高效激活抗肿瘤免疫应答的方法。

普通脂质体(LC)和物理交联的多层脂质体(HLHC)的作用过程示意图

原文链接：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.4c10673

近期，清华大学基础医学院吴励教授应《科学》杂志邀请撰写Perspective文章，对利用树突状细胞在肿瘤免疫疗法设计中的新思路和新策略进行了评述和展望。

S1612磷酸化位点的鉴定以及S1612磷酸化对Piezo1介导机械激活电流的调控和生理学功能影响示意图

原文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads6228

2024年10月17日，清华大学药学院唐海东课题组在Cell Reports杂志上发表了题为“PD-L1 protects tumor-associated dendritic cells from ferroptosis during immunogenic chemotherapy”的研究论文。该研究揭示了PD-L1在免疫原性化疗期间对肿瘤相关树突细胞的保护作用，为癌症治疗策略的优化提供了新的视角。

在树突状细胞中，PD-L1保护Slc7a11 mRNA免于降解，从而防止细胞发生铁死亡

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211124724012191?via%3Dihub=

NaV1.7是一类新型镇痛疗法的潜在靶点，但目前的抗NaV1.7抗体亲和力和效力都比较低。为了克服这一挑战，2024年10月25日，清华大学药学院杜娟娟课题组在Cell Reports Medicine期刊发表研究论文，通过“通道内双表位交联策略”针对电压门控钠通道NaV1.7构建了强效且具有选择性的抗NaV1.7抗体。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379124005470?via%3Dihub=