Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали метод, позволяющий использовать жировые клетки для замедления роста раковых опухолей, благодаря чему они «отбирают» у новообразований необходимые для их развития питательные вещества. Результаты этой работы были опубликованы в журнале Nature Biotechnology.
По словам ученых, новая терапия основывается на методах пластической хирургии, включая липосакцию. Суть подхода заключается в преобразовании белого жира в бежевый с помощью технологии редактирования генома CRISPR. Модифицированные клетки проявляют активность в поглощении элементов, необходимых опухолям для роста, тем самым лишая их ресурсов, необходимых для существования.
В процессе экспериментов измененные клетки вводились в организм пациентов рядом с опухолевыми образованиями. Исследования показали, что даже если модифицированные клетки находились на некотором расстоянии от опухоли, они продолжали замедлять ее рост.
Руководитель исследования Надав Ахитув подчеркнул, что жировые клетки представляют собой удобную платформу для клеточной терапии, так как их легко извлекать, модифицировать и возвращать обратно в организм, не вызывая серьезных побочных эффектов.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что на формирование полезных привычек уходит около двух месяцев.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…