《Cell》公布年度论文 三项中国成果入选
2019-02-01 佚名 生物通
Cell杂志创刊于1976年，现已成为世界自然科学研究领域最著名的期刊之一，并陆续发行了十几种姊妹刊，在各自专业领域里均占据着举足轻重的地位。近期Cell杂志公布了2018年年度论文，共包括五篇Snapshots，两篇Reviews，以及八篇Articles和Resources，其中共有3篇中国学者的研究论文。
Cell杂志创刊于1976年，现已成为世界自然科学研究领域最著名的期刊之一，并陆续发行了十几种姊妹刊，在各自专业领域里均占据着举足轻重的地位。近期Cell杂志公布了2018年年度论文，共包括五篇Snapshots，两篇Reviews，以及八篇Articles和Resources，其中共有3篇中国学者的研究论文。
由中科院上海神经科学研究所孙强、蒲慕明领导的研究团队在Cell杂志发布了重要成果，在世界范围内首次利用体细胞核移植技术完成了克隆猴。
Cell杂志主编Emilie Marcus对这项研究予以了高度评价，她表示，“这项成果将不仅为动物研究带来革命性的变化，还会促进人类疾病治疗新方案的开发。我们也很高兴地看到来自中国的高质量稿件的不断增长，这篇具有开创性意义的论文就是一个例子。”
克隆猴的成功，将推动中国率先发展出基于非人灵长类疾病动物模型的全新医药研发产业链，促进针对阿尔茨海默病、自闭症等脑疾病，以及免疫缺陷、肿瘤、代谢性疾病的新药研发进程，同时也会让中国成为世界脑科学人才的汇聚高地。
通过这种方式克隆的猴，能在短时间内产生大批遗传背景相同的模型猴。孙强表示，“有关灵长类的很多研究问题，都可以通过这一技术构建的灵长类动物模型得到解答。通过克隆技术，我们可以生产出遗传背景一致的猴子。这可以用在大脑疾病、癌症、免疫甚至代谢类疾病研究方面。它也可以帮助我们在药物临床前试验中，检测其有效性。”
香港科技大学分子神经学实验室的张明杰教授构建了一种神经突触研究分子平台，这将有助于深入了解神经元突触是如何形成的，以及其动态调节的机制。
近年来，遗传学研究表明突触后致密区蛋白的基因突变会导致一系列严重的神经发育性疾病。比如，突触后致密区的两个主要组成蛋白：PSD-95和SynGAP突变会导致自闭症、精神分裂症和智力发育障碍等疾病。自从60年前突触后致密区被发现以来，科学家们就对它进行了大量研究。2016年张明杰教授解析出了PSD-95和SynGAP的复合物结构，发现PSD-95通过C端延伸的PDZ结构域特异性地识别SynGAP。
在此基础上，研究人员构建了一种理解突触形成和可塑性的分子平台，由此发现了在生理浓度下混合纯化的突触后支架蛋白可以通过液-液相分离（LLPS）形成高度浓缩的，自组织的PSD样组件。
文章第一作者，张明杰教授硏究团队的博士后硏究员曾梦龙博士表示：“突触后致密区对神经细胞的功能至关重要。我们的生化重构方法建立了一个全新的分子平台，为了解神经细胞以突触为单位的区室化运作机制提供了可能的答案。”
张教授补充：“从此项生化重构硏究中所获得的信息，再结合基于神经细胞的实验，将为我们了解突触后致密区的蛋白质在突触形成及运作中所扮演的角色带来重要帮助。虽然这个重构的组件较真实的神经突触仍相对简单，但这种生化成分清晰并便于操纵的硏究系统将为科学界提供一个有用的平台以及全新的范例，将会有力地推动对兴奋性神经突触的形成及调节机制的硏究，也将有助于阐明一系列因突触蛋白编码基因突变引起的脑疾病的病理机制，最终或可以帮助精神障碍的早期诊断及治疗。”
广州医科大学，广州市妇女儿童医疗中心，加州大学圣地亚哥分校的研究人员利用人工智能和机器学习技术，开发了一种新的计算工具，可以准确识别两种最常见的视网膜病变，并评估其严重性。这将有助于加速诊断和疾病治疗。
这一研究成果公布在Cell杂志上，文章的通讯作者为广州医科大学，加州大学圣地亚哥分校张康教授，合作单位包括四川大学、大连北海医院、上海第一人民医院、首都医科大学等。
对于这一最新成果，张康教授表示，“人工智能（AI）具有巨大的潜力，可通过人类专家难以完成的大量数据分析和分类，彻底改变疾病的诊断和管理。”
最新研究利用人工智能技术的卷积神经网络来学习超过20万张眼部光学相干断层扫描图，并采用“迁移学习”技术，让计算机学会将已获得的知识用于解决其他相关问题。卷积神经网络是一种计算机深度学习的结构，是当前语音分析和图像识别领域的研究热点。
这是世界范围内首次使用如此庞大的标注好的高质量数据进行迁移学习，并取得高度精确的诊断结果，达到匹敌甚至超越人类医生的准确性，同时这也是全世界首次实现用AI精确推荐治疗手段。
原始出处：
Liu Z , Cai Y , Wang Y , et al. Cloning of Macaque Monkeys by Somatic Cell Nuclear Transfer[J]. Cell, 2018:S0092867418300576.
Menglong Z , Xudong C , Dongshi G , et al. Reconstituted Postsynaptic Density as a Molecular Platform for Understanding Synapse Formation and Plasticity[J]. Cell, 2018:S009286741830850X-.
Kermany D S , Goldbaum M , Cai W , et al. Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning[J]. Cell, 2018, 172(5):1122–1131.e9.
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厉害厉害，学习了
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