浙江大学等第一作者发表《自然》子刊文章

　　

生物通报道：来自罗彻斯特大学（University of Rochester）医学中心George Whipple癌症研究实验室（George Whipple Lab for Cancer Research），浙江大学第二医院，台湾台北医学大学，Thomas Jefferson大学（Thomas Jefferson University）等处的研究人员在之前研究的基础上发现姜黄素化合物（5-hydroxy-1,7-bis(3,4-dimethoxyphenyl)-1,4,6-heptatrien-3-one，ASC-J9）可以扰乱AR及其共调控子，并且增加细胞的存活，这为治疗和预防脊髓延髓肌肉萎缩症(SBMA)提出了一种更好的办法。这一研究成果公布在《Nature Medicine》杂志上。

这一研究的第一作者是来自浙江大学第二医院的杨志明（Zhiming Yang），通讯作者是罗彻斯特大学的张耀仁教授。

原文摘要：
Nature Medicine - 13, 348 - 353 (2007) 
Published online: 4 March 2007; | doi:10.1038/nm1547 
ASC-J9 ameliorates spinal and bulbar muscular atrophy phenotype via degradation of androgen receptor 
[Abstract]

SBMA（spinal and bulbar muscular atrophy）是一种X性连锁隐性遗传病，又称肯尼迪病，主要表现为近端肌肉萎缩的球麻痹和肌束震颤。当SBMA患者主诉肌肉无力时，舌肌萎缩通常是主要症状之一。这种病罕见却致命，全球每4万人中便有1例，主要的发病年龄段在30-50岁之间。

在之前的研究中发现男性激素受体(androgen receptor)聚合会导致运动神经元退变，这与SBMA的发展有很大的关系，在这篇研究报告中，研究人员发现通过减少培育细胞中AR-polyQ核聚合，以及增加AR-polyQ降解可以扰乱AR和其共调控子之间的相互作用，从而增加细胞的存活。

进一步研究发现，通过腹膜腔将ASC-J9注入AR-polyQ转基因SBMA小鼠可以显著的改善疾病的症状，而且不用于之前的治疗方法——利用外科或者化学阉割的方法，这种ASC-J9治疗可以通过减少AR-97Q聚合，增加VEGF164表达来达到治疗效果，因此对血清睾丸激素影响小。除此之外，利用ASC-J9治疗的小鼠也保有生育的功能。

这种方法为SBMA提出了一种新的更好的治疗以及预防的方法，其机理就是扰乱AR和AR共调控子之间的相互作用，这种思路也可以运用到其它致病治疗方面。
（生物通：张迪）

附：
浙江大学等《自然》子刊文章

来自美食品药物管理局（US Food and Drug Administration，FDA）国家毒物学研究中心（National Center for Toxicological Research），浙江大学药物信息学研究所，联合安捷伦科技公司（Agilent Technologies），GE通用电气医疗集团（GE Healthcare），Z-Tech有限公司，昂飞公司（Affymetrix, Inc.），以及Applied Biosystems（ABI）等处的研究人员外源RNA对照（external RNA controls，ERC）行为和效用进行了多平台的评估，为更好的描述未来多平台分析性能（assay performance）评估中ERC的使用提供了一个基础。这一研究成果公布在《Nature》杂志子刊《Nature-Biotechnology》上。

参予这一研究的浙江大学代表是药物信息学研究所的范骁辉（Xiaohui Fan）研究员，领导这一实验的是来自FDA的石乐明（Leming Shi，音译，毕业于湖南大学，中国科技大学获得硕士学位，中科院化学所获得博士学位，简介见下一页），并且在同期《Nature-Biotechnology》的MAQC专题中，另外两篇由他领导完成的实验结果也围绕这一方面展开了描述，其中有关MicroArray Quality Control (MAQC)项目的研究文章值得一看，涉及到的参予单位达51所，是一项国际化的研究进展。

在过去的十年里，芯片技术已经在基因表达研究中起到了举足轻重的作用，带来了深广的影响。但是随着利用不同芯片平台获得相异甚至大相径庭的结果逐渐增多，许多人产生了对这一技术可靠性的质疑争论。芯片质量控制（MicroArray Quality Control，MAQC）计划因而得以诞生，作为一个标准将对相关数据分析和争论进行评定。

外源RNA对照（External RNA controls，ERCs)是MAQC的一个重要部分，对于芯片分析性能测评也是非常重要的一个指标，但是在各研究团体中并未能得到充分利用。在这一研究报告中，研究人员对两类ERCs进行了评估：其中一类在样品扩增和标记之间加入到总RNA中，另外一类怎是在杂交之前加入到copyRNAs (cRNAs)中，通过多商业芯片平台（multiple commercial microarray platforms获得了ERC浓度反应曲线（concentration-response curves），辨认出在分析过程中出现问题的分析以及潜在的变量来源，除此之外研究人员也对不同的ERC类型的行为进行了检测。这些ERC评估将为未来的多平台分析性能评估中ERC的更好使用提供了一个基础。