Chinesische Forscher haben CAR-T-Zellen so modifiziert, dass sie den Erschöpfungsmarker TIM-3 nicht mehr exprimieren. In einem Eierstockkrebs-Modell führte diese Veränderung zu einer stärkeren Tumorabwehr und verzögerte das Tumorwachstum in der frühen Phase deutlich. Die Studie wurde von Wissenschaftlern der Chongqing Medical University und Partnerinstitutionen durchgeführt. Hintergrund CAR-T-Zell-Therapien haben bei Blutkrebs große Erfolge erzielt, scheitern jedoch häufig bei soliden Tumoren. Ein Grund ist das immunsuppressive Tumormilieu, das T-Zellen erschöpft und funktionsunfähig macht. TIM-3 ist ein wichtiger Checkpoint-Rezeptor, der diese Erschöpfung fördert. Bisherige Ansätze mit systemischen Antikörpern gegen Checkpoint-Moleküle sind oft nur kurz wirksam und mit erheblichen Nebenwirkungen verbunden. Methode der Studie Die Forscher konstruierten HER2-spezifische CAR-T-Zellen, die zusätzlich TIM-3 durch eine short hairpin RNA (shRNA) dauerhaft ausschalten. Diese modifizierten Zellen wurden sowohl in Zellkultur-Experimenten als auch in einem Mausmodell mit Eierstockkrebs (SKOV3) getestet. Die Tiere erhielten die CAR-T-Zellen sieben Tage nach… 

Chinesische Forscher haben das Protein PLXNC1 als neuen Biomarker für den besonders aggressiven Konsensus-Molekular-Subtyp 4 (CMS4) des kolorektalen Karzinoms identifiziert. Hohe PLXNC1-Expression ist mit schnellerem Fortschreiten der Erkrankung, erhöhter Metastasierung und schlechterer Prognose verbunden. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift Genes & Diseases veröffentlicht. Hintergrund Kolorektale Karzinome werden in vier Konsensus-Molekular-Subtypen (CMS1–CMS4) eingeteilt. Der Subtyp CMS4 ist durch ein mesenchymales Phänotyp, starke Stroma-Infiltration und eine besonders ungünstige Prognose gekennzeichnet. Bisher fehlten jedoch robuste und leicht zugängliche Biomarker, um diesen Subtyp zuverlässig von den anderen zu unterscheiden. Wichtige Ergebnisse PLXNC1 (Plexin C1) ist in CMS4-Tumoren deutlich stärker exprimiert als in anderen Subtypen. Erhöhte PLXNC1-Werte erwiesen sich als unabhängiger Risikofaktor für ein schlechteres Gesamtüberleben. Das Protein fördert laut den Untersuchungen das Tumorwachstum, die Invasion, die Metastasierung und die Immunevasion. Zudem korreliert es mit einer Umgestaltung der extrazellulären Matrix, Angiogenese und einer immunsuppressiven… 

Der Large Hadron Collider (LHC) am CERN hat seinen letzten Physikbetrieb beendet und ist in die dritte lange Stillstandsphase (Long Shutdown 3) gegangen. In den kommenden Jahren werden umfangreiche Wartungs-, Konsolidierungs- und Umrüstarbeiten durchgeführt, um den Beschleuniger für den High-Luminosity LHC (HiLumi LHC) ab etwa 2030 vorzubereiten. Die Luminosität soll dabei um bis zu den Faktor zehn gesteigert werden. Hintergrund Seit dem Start des Physikbetriebs im Jahr 2009 hat der LHC in drei Betriebsphasen (Run 1–3) enorme Datenmengen geliefert. Zu den wichtigsten Erfolgen zählen die Entdeckung des Higgs-Bosons 2012 sowie über 85 neue Hadronen. Der LHC hat maßgeblich zum Verständnis des Standardmodells der Teilchenphysik beigetragen und gleichzeitig strenge Grenzen für mögliche neue Physik jenseits des Standardmodells gesetzt. Ziele von Long Shutdown 3 Während der mehrjährigen Stillstandsphase werden rund 1,2 Kilometer an Magneten und Komponenten im LHC-Tunnel ausgebaut und durch neue,… 

Ein internationales Forschungsteam hat einen KI-Algorithmus entwickelt, der aus Daten des geostationären Wettersatelliten Himawari-8 alle zehn Minuten hochwertige Informationen zur Ozeanfarbe gewinnt. Damit können schnelle Veränderungen in Küstengewässern, Algenblüten und Sedimenttransport erstmals in hoher zeitlicher Auflösung beobachtet werden. Die Studie wurde von Forschern der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und Partnern durchgeführt. Hintergrund Die Ozeanfarbe gibt Aufschluss über marine Ökosysteme, Phytoplankton und Wasserqualität. Bisher lieferten vor allem polarumlaufende Satelliten wie MODIS präzise, aber nur einmal täglich aktualisierte Daten. Geostationäre Satelliten wie Himawari-8 bieten zwar eine hohe zeitliche Auflösung, sind jedoch nicht für Ozeanbeobachtung optimiert und liefern Daten mit niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis und systematischen Fehlern. Technische Lösung Die Forscher entwickelten einen transformerbasierten Algorithmus, der atmosphärische Korrekturen mit maschinellem Lernen kombiniert. Das System wurde mit Hunderten Millionen Trainingsdaten aus MODIS- und AERONET-OC-Messungen trainiert. Es korrigiert Rauschen und systematische Verzerrungen in den Himawari-8-Daten und liefert…