BioSpace:自體與異體細胞療法,在迅速成長的細胞治療市場中均有其一席之地

在迅速發展的CAR T細胞療法領域,開發產業日益探索自體和異體兩種方法。自體療法為使用患者自己的細胞,已經獲得美國食品和藥物管理局(FDA)對多種血液癌症的批准,包括多發性骨髓瘤和多種類型的淋巴瘤,但製造成本高且耗時。從抽取患者細胞到重新注入治療的整個過程可能長達五至六周。相對而言,異體療法來自健康捐贈者的細胞,提供了潛在更快、即取即用的解決方案,但仍處於早期發展階段。自體療法成本高昂(範圍在10萬至30萬美元之間),但在血液癌症中已顯示出強大的療效,臨床試驗中的完全反應率介於70%至94%之間。然而,這些療法帶有風險,例如細胞因子釋放症候群(cytokine release syndrome,CRS)以及與CAR T相關的腦病變症候群。異體療法雖然前景看好,但面臨如排斥和移植物抗宿主病(GVHD)的挑戰。自體療法的開發和製造正朝效率和經濟效益發展,一些公司的目標是將交付時間縮短至10天以下。異體療法同時也迅速發展,已獲得初步成果。業界專家表示,大多數公司傾向於先發展自體療法,然後再考慮異體療法。然而,這些細胞療法並非普遍有效,且隨著時間可能逐漸地出現效果降低、導致復發的風險。針對這兩種方法的挑戰,業界正進行重大投資。例如,Bristol Myers Squibb 和 Bayer 大力投資於細胞治療計劃,包括異體CAR T療法。全球細胞治療市場預計到2032年將超過830億美元,反映出這一領域日益持續成長的興趣和投資。自體和異體療法各有獨特的優勢和挑戰,隨著技術的進步,預計它們將在互補的情形中共存。它們不僅用於癌症治療,也被探索用於其他疾病,顯示其在多樣治療領域的潛力。

Genetic Engineering & Technology News:腸道微生物群組分析可預測肝移植患者術後感染情況

腸道微生物群組分析正成為肝臟移植病人術後感染的重要預測指標。由美國芝加哥大學醫學院的研究小組,分析了100多位肝臟移植接受者的糞便樣本,發現排泄代謝產物、微生物組成和術後感染風險之間的相關性。他們的研究發表於《細胞宿主與微生物》雜誌,突顯了腸道微生物在肝臟移植病人中的作用,特別是那些常被多重抗藥性微生物(Multi-drug resistant organisms,MDRO)影響的病人。這項研究發現,健康的微生物組會產生如短鏈脂肪酸(short-chain fatty acids)和次級膽酸等關鍵代謝物,這些對人體有益,並能對抗如抗萬古黴素腸球菌(Vancomycin- Resistant Enterococci,VRE)等細菌。研究揭示,微生物組中耐藥病原體的數量可以準確預測術後感染。該研究利用代謝組分析來預測術後感染的可能性,這種分析比起基因測序能提供更快速的結果。這項研究的成果為未來針對高風險病人的微生物組修改研究奠定了基礎。希望能在帶有不健康微生物組的病人中恢復健康的腸道細菌,從而增強其對抗耐藥感染的保護性代謝物的產生。隨著美國食品藥品監督管理局(FDA)在2023年已核准腸道微生物群組修復產品,利用以微生物組為基礎的干預手段在臨床上的應用將越來越可行。芝加哥大學生物科學部門目前已有細菌生物資料庫,以基因組和代謝物來分類。他們正在建立一個符合GMP標準的設備,以生產和封裝來自健康捐贈者的有益腸道細菌,並可能將其製成藥品級膠囊供人們服用。這項研究在了解腸肝軸線、以及其在肝臟移植術後護理方面,顯示著一個重大的進步。

Psychology Today:人工智慧從腦部掃描中發現注意力不足過動症的潛在生物標記

人工智慧(AI)透過分析腦部磁共振成像(MRI)掃描,正在改變注意力不足過動症(attention deficit hyperactivity disorder,ADHD)的診斷方法。ADHD是一種常見的兒童神經發育障礙,表現出注意力不集中、過動和衝動行為。根據美國疾病控制與預防中心(CDC)的報告,約有600萬美國兒童在2016至2019年間被診斷出患有ADHD,這些兒童通常還伴隨著其他心理或行為障礙。來自加州大學舊金山分校以及伊利諾伊大學Urbana-Champaign分校的Carle醫學院的研究者,在最近進行的一項研究中運用AI和深度學習模型來分析來自擴散加權影像(Diffusion-Weighted Imaging)的數據。這項MRI技術專注於大腦組織內水分子的運動,為大腦微觀結構提供了獨特的觀察。這項研究在北美放射學會年會上發表,涵蓋了來自青少年大腦認知發展研究超過1700名參與者的數據,包括患有、與沒有ADHD的個體。研究團對關注大腦中30條主要白質通路,演算這些纖維沿線的水分子運動。他們截取了顯示水分子運動方向的非等向性指標 (Fractional anisotropy,FA),反映了白質的完整性。AI算法在193名ADHD患者中的9道白質通路中發現了與140名非ADHD個體相比,高出許多的非等向性指標(FA)指數。此一詳細程度不僅前所未有,更表明了這些通路與ADHD症狀相關。研究人員指出,診斷ADHD的挑戰在於通常依賴於主觀的自我報告調查。這項研究標示朝向客觀、量化診斷方法邁出的重大進步。AI驅動的方法為識別ADHD的影像生物標誌物提供了有希望的途徑,使診斷更加準確和客觀。這種方法的臨床應用潛力巨大,因為它提供了一種無需監督的方式來識別病人腦部影像中的微觀結構偏差,為ADHD診斷開啟了新的時代。

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