《自然-通讯》癌症研究论文︱2023年5月编辑精选
Nature Portfolio约 4 分钟癌症是全球主要致死疾病之一，探究病因，以及如何用更为科学的方法加以预防和治疗一直激励着研究人员孜孜不倦地开展相关研究。《自然-通讯》的编辑精选了6篇于近期发表的癌症研究论文，欢迎扫描二维码免费阅读。
论文标题：p53突变体重编程m6A 表观转录组网络引起肿瘤转化（Rewired m6A epitranscriptomic networks link mutant p53 to neoplastic transformation）
论文导读：失调的m6A 表观转录组网络促进神经胶质瘤的发展。在这项研究中，德克萨斯大学休斯顿健康科学中心Ruiying Zhao和Dung-Fang Lee团队合作，利用携带p53突变的诱导多能干细胞衍生星形胶质细胞，证明p53突变体上调m6A阅读器YTHDF2，进而导致神经胶质瘤的发生。
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论文标题：感染HPV16上皮组织的单细胞转录组学分析鉴定出癌症关联的角化细胞亚群（Single cell transcriptomic analysis of HPV16-infected epithelium identifies a keratinocyte subpopulation implicated in cancer）
论文导读：在HPV16病毒感染周期不同阶段中，角化细胞亚群发挥的作用仍有待确定。来自辛辛那提儿童医院医疗中心的Mike Adam，S. Steven Potter和Susanne I. Wells等研究人员对感染和未感染HPV16的类器官进行单细胞RNA测序，鉴定出了12个不同的角化细胞亚群，其中包括一群与癌症相关联的HPV重编程角化细胞亚群。
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论文标题：表观遗传学和转录组学研究揭示肾透明细胞癌的进展标志物和重要通路（Epigenetic and transcriptomic characterization reveals progression markers and essential pathways in clear cell renal cell carcinoma）
论文导读：肾透明细胞癌（ccRCC）中的肿瘤异质性仍有待研究。在这项工作中，圣路易斯华盛顿大学医学系的Li Ding和Feng Chen团队合作，整合了空间组学、单核水平的转录和染色质可及性分析，以及蛋白基因组学数据，揭示了ccRCC重要的标志物和通路。
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论文标题：人工智能驱动的泛物种计算病理学为临床诊疗与野生动物保护架起桥梁（Bridging clinic and wildlife care with AI-powered pan-species computational pathology）
论文导读：人工智能（AI）能够助力兽医癌症的研究和诊断。英国伦敦癌症研究所和美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心的Yinyin Yuan教授团队构建了一个包含多个动物物种的癌症数字病理学图谱，并展示了一种用于比较病理学的AI方法，提供了有关免疫反应和形态相似性的见解。
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论文标题：5,190 例儿童癌症的致癌基因融合病因学研究及其临床和治疗意义（Etiology of oncogenic fusions in 5,190 childhood cancers and its clinical and therapeutic implication）
论文导读：致癌基因融合在儿童癌症中很常见，但缺少深入研究和靶向手段。在这项研究中，来自圣裘德儿童研究医院、弗雷德哈钦森癌症研究中心和百时美施贵宝的研究人员在 5,190 名儿童癌症患者的转录组学数据中鉴定出 272 个致癌基因融合，并揭示了可能的致病原因，与肿瘤进展进化的关系，以及这些融合基因作为治疗靶点的潜力。
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论文标题：儿童急性淋巴细胞白血病中高超二倍体的克隆起源与发展（Clonal origin and development of high hyperdiploidy in childhood acute lymphoblastic leukaemia）
论文导读：高超二倍体急性淋巴细胞白血病（HeH ALL）由非随机染色体增益驱动，这一驱动因素已被认为在早期甚至在出生前出现。瑞典隆德大学临床遗传学系Kajsa Paulsson教授使用单细胞全基因组测序和计算模拟表明，HeH ALL非整倍体可能起源较早，并且遵循间断式进化。
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多学科︱JCR Q1
2021 Journal Metrics
Citation Impact
17.694 - 2-year IF
17.764 - 5-year IF
3.341 - SNIP
4.846 - SJR
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