标签： 卵巢癌

来源：Advanced Intelligent Systems

瑞典林雪平大学团队开发出一种电子鼻系统，通过分析血液样本中的挥发性物质，结合机器学习模型，能以97%的准确率区分卵巢癌、子宫内膜癌及健康对照。该方法无需特定生物标志物，10分钟即可出结果，有望用于低成本癌症筛查。

来源：《科学进展》

名古屋大学研究团队发现，卵巢癌细胞会通过释放TGF-β1蛋白“招募”腹腔保护性间皮细胞，二者形成混合球体，其中间皮细胞长出侵袭伪足，为癌细胞开辟侵袭路径。这种合作使混合球体侵袭速度更快、化疗耐受性更强。该发现揭示了卵巢癌在腹腔内快速扩散的新机制，为开发阻断TGF‑β1信号或破坏细胞协作的新型疗法提供了方向，也为通过监测腹腔液中的混合细胞簇来预测疾病进展提供了可能。

来源：《自然-通讯》

瑞士巴塞尔大学研究团队通过构建健康与患病状态下的人体网膜细胞图谱发现，卵巢癌会系统性改变该器官的细胞组成：即使远离肿瘤的部位也出现免疫抑制细胞增多、表面细胞和干细胞减少等变化，形成促转移微环境。这表明卵巢癌细胞能“劫持”整个网膜。研究提示，在手术中完全切除网膜而不仅是可见病灶，可能降低癌症复发风险，但其实际疗效有待后续临床试验验证。

来源：《自然》

研究发现，携带PPP2R1A基因突变的卵巢透明细胞癌（OCCC）患者对免疫治疗反应更佳，中位生存期超5年（无突变者约9个月）。动物实验证实靶向该突变可增强疗效，为预后较差的年轻患者带来新希望。

来源：《自然-通讯》

研究发现卵巢癌细胞能通过脂肪细胞的大尺寸和可变形性，在柔软致密的脂肪组织中形成“迁移高速路”。这种物理微环境使癌细胞能高效穿行而不损伤细胞核，显著加速腹腔转移。团队开发的新型脂肪仿生模型首次揭示，脂肪细胞的物理特性（而非仅化学信号）是驱动癌细胞侵袭的关键因素，该发现为针对肿瘤机械微环境的抗转移治疗提供了新方向。