《癌细胞》

研究发现黑色素瘤脑转移中抗肿瘤免疫增强机制

西班牙神经科学研究所Berta Sanchez-Laorden研究小组发现，小胶质细胞重编程增强黑色素瘤脑转移中的抗肿瘤免疫和免疫治疗反应。相关研究成果近日在线发表于《癌细胞》。

通过使用临床前模型和单细胞转录组学，研究人员发现了一种增强黑色素瘤脑转移抗肿瘤免疫的机制。研究人员发现，小胶质细胞中Rela/核因子κB（NF-κB）通路的激活促进了黑色素瘤脑转移。靶向该通路能诱导小胶质细胞重编程为促炎表型，从而增强抗肿瘤免疫并减少脑转移负担。

研究人员还发现黑色素瘤脑转移中的促炎小胶质细胞标志物与患者对免疫检查点抑制剂的反应改善相关，而在小鼠中靶向Rela/NF-κB通路能改善大脑对这些治疗的反应。这提示了一种增强抗肿瘤免疫和免疫检查点抑制剂反应的策略，适用于黑色素瘤脑转移患者。

黑色素瘤是脑转移风险最高的肿瘤类型之一。然而，黑色素瘤脑转移的生物学特征以及大脑免疫微环境在治疗反应中的作用仍未完全了解。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.ccell.2025.01.008

《光：科学与应用》

新型半监督学习技术实现增强型多尺度人脑成像

美国波士顿大学的Lei Tian团队实现了基于半监督数字染色（DS）和连续切片光学相干断层成像（S-OCT）的增强型多尺度人脑成像。相关研究成果近日发表于《光：科学与应用》。

该团队提出一种新颖的3D成像框架，将连续切片S-OCT与深度学习DS模型相结合。这种增强的成像方式集成了高通量3D成像、低样本变异性和高解释性，非常适用于3D组织学研究。研究人员开发了一种新型半监督学习技术，以在弱配对图像上促进DS模型的训练，从而实现S-OCT到加利亚斯银染试剂的转换。

研究人员在多种人类大脑皮层样本上展示了DS的效果，实现了稳定的染色质量，并增强了皮层边界的对比度。研究人员相信，这一技术具有对脑组织进行高通量、多尺度成像的潜力，有望推动对大脑结构的研究。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41377-024-01658-0

贝叶斯优化提高投影多光子3D打印几何精度

美国普渡大学的Xianfan Xu团队基于高斯过程主动机器学习的贝叶斯优化，提高了投影多光子3D打印的几何精度。相关研究成果近日发表于《光：科学与应用》。

多光子聚合是一种成熟的增材制造技术，适用于微/纳米尺度的3D打印。与所有增材制造技术一样，使用该方法进行3D打印时，确定实现结构尺寸精度所需的工艺参数并不简单，可能需要耗时的实验。

研究人员提出了一种基于主动机器学习的框架，用于确定最近开发的高速逐层连续投影3D打印工艺的最佳工艺参数。其提出的主动学习框架采用贝叶斯优化来指导最佳实验设计，以便自适应地收集最具信息量的数据，从而有效训练基于高斯过程回归的机器学习模型。

研究表明，该研究开发的主动学习框架可广泛应用于其他增材制造工艺，以显著提高精度，同时大幅减少优化所需的实验数据采集工作量。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41377-024-01707-8