铁死亡是细胞内铁代谢紊乱,脂质过氧化物过多积累导致细胞死亡的形式.研究表明,在不同致病因素的影响下,铁死亡通过不同的通路及分子影响睾丸激素的合成,调控细胞功能,对男性生殖系统及男性生育力有着很大的影响.本文就铁死亡在男性睾丸中的作用机制及致病相关性的研究进行综述,为男性生殖系统疾病的治疗提供新的思路.

肿瘤免疫疗法是激活宿主自身免疫系统对抗肿瘤的治疗方式,已广泛应用于临床,然而存在响应率低、免疫相关不良事件等缺陷.有别于传统的化学治疗,免疫治疗的靶标表现出更为广泛的空间异质性,分布在不同细胞类型及二级细胞器中,药物分子易产生脱靶与在靶毒性,极大地影响了治疗的有效性与安全性.由于代谢水平的改变,肿瘤微环境较正常组织显微酸性,而细胞内吞途径伴随着质子的进一步泵入,因此pH可以作为理想的选择性刺激条件,以实现"门控"式的药物精准递释.近年来,pH响应型材料在肿瘤免疫治疗中被广泛研究,如高分子聚合物、生物大分子、脂质纳米粒、生物膜、无机纳米粒、金属-有机框架等.本文从不同的载体类型出发,综述了pH响应型肿瘤免疫治疗的研究策略,为新一代靶向制剂研发提供参考.

淋巴细胞(lymphocytes)在抗肿瘤和抗感染中扮演着关键角色,探寻其功能的调控机制是一个重要的研究课题.铁死亡(ferroptosis)是一种新型的细胞死亡方式,主要通过脂质过氧化作用破坏细胞膜,最终导致细胞的裂解和死亡.铁死亡在许多细胞代谢(如淋巴细胞)的免疫应答中扮演着关键角色.探究铁死亡在淋巴细胞免疫应答中的作用,不仅可以加深对淋巴细胞生长和发育的了解,而且有助于寻找更为有效的抗肿瘤和抗感染策略.现就铁死亡的分子机制及其对T、B、NK细胞免疫功能的影响作一概述.

动脉粥样硬化(AS)是一种慢性血管炎性疾病,由内皮细胞损伤激活引起,随后出现脂质代谢异常形成脂质积累、内皮功能障碍,血小板活化、血管炎症反应、钙化和纤维化,触发血管狭窄和炎症途径的激活.补体系统是先天免疫的重要组成部分,补体C1q在AS中发挥着双重作用,在经典途径中C1q激活补体系统促进AS的发展,然而C1q还可以通过减少泡沫细胞的形成、减少巨噬细胞的促炎细胞因子信号和增强巨噬细胞的存活能力等多种机制抑制AS的发展.并且C1q作为动脉粥样硬化的新刺激风险基因,利用C1q相关基因的分子特征开发基因标记,可能有效的诊断和预测AS的发生和进展.本文就补体C1q在AS中发挥的作用及其作为预测AS的基因进行简要综述.

目的:探讨华蟾素对非酒精性脂肪肝脂质代谢紊乱的影响。方法:制备脂性肝原代细胞模型，以华蟾素低、中、高剂量干预24 h后，检测甘油三酯(TG)含量，实时荧光定量核酸扩增检测系统(q-PCR)检测脂肪酸氧化蛋白(PPARα、Cpt1a) mRNA表达水平，蛋白质印迹法(Western blot)检测去乙酰化酶6(SIRT6)，过氧化物酶增殖活化受体α(PPARα)，肉毒碱棕榈酰基转移酶1a(Cpt1a)的蛋白表达水平。采用随机数表法，将野生型小鼠高脂模型分为空白对照组、高脂组、高脂加华蟾素低、中、高剂量组，通过分子对接及相关脂质合成蛋白检测出SIRT6-PPARα的激活状态；最后通过SIRT6小鼠肝脏原代细胞观察华蟾素给药后TG变化。组间比较采用 t检验。 结果:华蟾素高剂量组TG含量低于模型组(0.40±0.06比0.67±0.07， t＝6.274， P<0.05)。华蟾素对小鼠肝原代细胞基因mRNA表达的影响：高剂量组PPARα表达高于模型组(0.85±0.15比0.29±0.04， t＝7.178， P<0.05)；高剂量组Cpt1a表达高于模型组(0.84±0.06比0.62±0.12， t＝3.357， P<0.05)。高剂量组肝脏TG含量低于模型组(0.66±0.15比1.51±0.09， t＝12.15， P<0.05)，差异均有统计学意义。在SIRT6敲除小鼠肝脏原代细胞中，模型组TG含量高于空白对照2，差异有统计学意义(0.66±0.08比0.35±0.09， t＝6.31， P<0.05)，高剂量组与模型组比较，差异无统计学意义(0.60±0.07比0.66±0.08， t＝1.38， P>0.05)。 结论:华蟾素可在一定程度上通过激活SIRT6-PPARα信号通路促进脂肪酸氧化水平，改善代谢，减轻脂肪性肝病小鼠的脂质沉积。

目的:探讨衣康酸外源性衍生物4-辛基衣康酸（4-octyl itaconate, 4-OI）对脂多糖（lipopolysaccharide, LPS）诱导的急性肺损伤（acute lung injury, ALI）的作用及具体调控机制。方法:采用6~8周龄的C57BL/6雄性小鼠，按照随机数表法均分为对照组、4-OI组、LPS组、4-OI+LPS组和去铁酮（deferiprone, DFP）+LPS组，每组6只。通过腹腔注射LPS建立LPS诱导的ALI模型，4-OI治疗组在LPS造模前2 h预先腹腔注射4-OI。造模12 h后处死收集小鼠肺组织并进行病理及分子生物学检测。应用苏木精伊红染色和马松染色分别检测肺损伤及胶原沉积程度。应用实时定量PCR检测炎性因子及铁死亡相关基因表达水平，采用免疫印迹法测定铁死亡相关蛋白的表达水平。计量资料统计前进行方差齐性检验，多组间差异比较采用单因素方差分析。结果:与对照组比较，LPS组小鼠肺组织病理损伤加重，胶原沉积增加，肺损伤评分及肺湿干重比明显升高（均 P<0.05），而4-OI治疗明显减轻LPS诱导的ALI。4-OI治疗还显著降低LPS诱导的小鼠肺组织炎性因子IL-1β[（4.38±0.47） vs. （32.65±4.49）]、IL-6[（3.97±0.64） vs.（12.22±0.91）]、TNF-α[（15.06±2.26） vs. （38.53±2.31）]的mRNA水平。同时，与对照组相比，LPS组小鼠肺组织脂质过氧化代谢产物4-羟基壬烯醛、丙二醛、组织铁水平明显升高，铁死亡标志物前列腺素内过氧化物合酶2 mRNA水平也显著增加（均 P<0.05）。4-OI+LPS组的上述指标显著低于LPS组水平。免疫荧光、免疫印迹及PCR结果进一步表明，LPS组核因子红细胞2相关因子2（nuclear factor erythroid 2-related factor 2, Nrf2）、谷胱甘肽过氧化物酶4（glutathione peroxidase 4, GPX4）和铁蛋白重链（ferritin heavy chain, FTH1）蛋白水平显著低于对照组，而4-OI治疗显著增加Nrf2、GPX4和FTH1水平（均 P<0.05），与DFP发挥出相同的抑制铁死亡作用。 结论:4-OI通过增加Nrf2并上调FTH1和GPX4减轻LPS诱导的ALI，为临床上ALI的防治提供潜在的药物及其理论机制。

滑膜巨噬细胞驱动关节腔局部异常的炎症反应和代谢紊乱，在类风湿关节炎（RA）发病机制中起关键作用。代谢重编程被认为是癌症的新兴标志，是国内外研究的前沿热点。在RA免疫炎症微环境中，巨噬细胞的葡萄糖、脂质和氨基酸等代谢发生改变，导致代谢中间产物积累，代谢产物作为炎症信号分子通过信号通路扩大并加重炎症反应，最终导致关节局部软骨和骨的组织损伤。因此，巨噬细胞代谢重编程在RA发病机制中可能发挥重要作用，但目前相关研究甚少。

近年研究表明，脂肪酸结合蛋白（fatty acid binding protein，FABP）不仅参与脂质代谢，还具有许多其他生物学功能，包括调控疼痛的产生与发展。FABP参与疼痛调控的机制十分复杂，文章就FABP的结构与功能、对疼痛的影响及相关调控机制以及FABP抑制剂的应用与效果进行总结。不同亚型FABP结构各异，调节疼痛的机制也不尽相同，主要通过激活疼痛相关受体，调节大麻素等疼痛相关分子的代谢影响炎症信号通路，进而影响痛觉的发生与发展。而抑制FABP的功能也成为镇痛药物研发的新靶点，FABP的抑制剂应运而生，并在动物模型中取得了一定的镇痛成效，为开发潜在镇痛靶点提供新方向。

代谢重编程是肿瘤的重要特征之一。肝脏是体内三大营养物质糖、脂质、氨基酸代谢的重要枢纽。肝细胞癌（HCC）中可呈现多种特征性代谢改变，如有氧糖酵解增加、脂肪从头合成增强、谷氨酰胺消耗和氧化代谢失衡等，从而为快速生长和增殖的肿瘤细胞提供能量和生物大分子合成原料。肿瘤代谢重编程过程受代谢酶活性改变、基因表达异常、信号转导通路失调等多因素调节。高通量代谢组学技术的进步为发现新的HCC生物标志物和代谢靶点提供了平台。深入研究HCC的代谢特征及调控机制对于以肿瘤代谢为靶点的新型抗代谢药物的研发至关重要。

目的:探讨基于脂代谢相关基因（LMRG）预测局部晚期直肠癌（LARC）新辅助放化疗疗效的价值。方法:于基因表达数据库获得接受新辅助放化疗的LARC的全基因组表达数据GSE46862，进行差异表达分析以获得差异表达基因。于分子标签数据库（MSigDB数据库）搜集LMRG并与差异表达基因取交集获得差异表达的LMRG。基于最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归、支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）、随机森林（RF）三种机器学习算法筛选获得候选LMRG。采用基因本体论（GO）与京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析进行功能富集分析以获得潜在的功能与作用通路。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析评估候选LMRG预测LARC新辅助放化疗疗效的准确性。结果:共筛选出8个候选LMRG（ ALOX5AP、 FADS2、 GALC、 PLA2G12A、 AGPAT1、 AACS、 DGKG、 ACSBG2），这些LMRG主要涉及脂质代谢相关生物进程，并参与调控多个重要的脂质代谢相关信号通路。此外，这8个候选LMRG拥有较高的预测LARC新辅助放化疗疗效的曲线下面积（AUC）值。 结论:基于3种机器学习算法鉴定出的8个LMRG拥有较高的预测LARC新辅助放化疗疗效的准确性，可为寻找LARC术前新辅助放化疗疗效评估的分子标志物及潜在的治疗靶点提供线索。