Although aerobic glycolysis (the Warburg effect) is a hallmark of cancer, key questions, including when, how, and why cancer cells become highly glycolytic, remain less clear. For a largely unknown regulatory mechanism, a rate-limiting glycolytic enzyme pyruvate kinase M2 (PKM2) isoform is exclusively expressed in embryonic, proliferating, and tumor cells, and plays an essential role in tumor metabolism and growth. Because the receptor tyrosine kinase/PI3K/AKT/mammalian target of rapamycin (RTK/PI3K/AKT/mTOR) signaling cascade is a frequently altered pathway in cancer, we explored its potential role in cancer metabolism. We identified mTOR as a central activator of the Warburg effect by inducing PKM2 and other glycolytic enzymes under normoxic conditions. PKM2 level was augmented in mouse kidney tumors due to deficiency of tuberous sclerosis complex 2 and consequent mTOR activation, and was reduced in human cancer cells by mTOR suppression. mTOR up-regulation of PKM2 expression was through hypoxia-inducible factor 1α (HIF1α)-mediated transcription activation, and c-Myc-heterogeneous nuclear ribonucleoproteins (hnRNPs)-dependent regulation of PKM2 gene splicing. Disruption of PKM2 suppressed oncogenic mTOR-mediated tumorigenesis. Unlike normal cells, mTOR hyperactive cells were more sensitive to inhibition of mTOR or glycolysis. Dual suppression of mTOR and glycolysis synergistically blunted the proliferation and tumor development of mTOR hyperactive cells. Even though aerobic glycolysis is not required for breach of senescence for immortalization and transformation, the frequently deregulated mTOR signaling during multistep oncogenic processes could contribute to the development of the Warburg effect in many cancers. Components of the mTOR/HIF1α/Myc-hnRNPs/PKM2 glycolysis signaling network could be targeted for the treatment of cancer caused by an aberrant RTK/PI3K/AKT/mTOR signaling pathway.

New heptamethine cyanine dyes with an alkylamino group at the central position were found to exhibit a large Stokes shift (>140 nm) and strong fluorescence. They were suggested to be a new paradigm for excited-state intramolecular charge transfer (ICT). The configuration change of the bridgehead amine accompanying ICT was investigated in different viscosity and pH media.

BackgroundCOVID-19 has spread globally. Epidemiological susceptibility to COVID-19 has been reported in patients with cancer. We aimed to systematically characterise clinical features and determine risk factors of COVID-19 disease severity for patients with cancer and COVID-19.MethodsIn this multicentre, retrospective, cohort study, we included all adult patients (aged ≥18 years) with any type of malignant solid tumours and haematological malignancy who were admitted to nine hospitals in Wuhan, China, with laboratory-confirmed COVID-19 between Jan 13 and March 18, 2020. Enrolled patients were statistically matched (2:1) with patients admitted with COVID-19 who did not have cancer with propensity score on the basis of age, sex, and comorbidities. Demographic characteristics, laboratory examinations, illness severity, and clinical interventions were compared between patients with COVID-19 with or without cancer as well as between patients with cancer with non-severe or severe COVID-19. COVID-19 disease severity was defined on admission on the basis of the WHO guidelines. Univariable and multivariable logistic regression, adjusted for age, sex, comorbidities, cancer type, tumour stage, and antitumour treatments, were used to explore risk factors associated with COVID-19 disease severity. This study was registered in the Chinese Clinical Trial Register, ChiCTR2000030807.FindingsBetween Jan 13 and March 18, 2020, 13 077 patients with COVID-19 were admitted to the nine hospitals in Wuhan and 232 patients with cancer and 519 statistically matched patients without cancer were enrolled. Median follow-up was 29 days (IQR 22–38) in patients with cancer and 27 days (20–35) in patients without cancer. Patients with cancer were more likely to have severe COVID-19 than patients without cancer (148 [64%] of 232 vs 166 [32%] of 519; odds ratio [OR] 3·61 [95% CI 2·59–5·04]; p<0·0001). Risk factors previously reported in patients without cancer, such as older age; elevated interleukin 6, procalcitonin, and D-dimer; and reduced lymphocytes were validated in patients with cancer. We also identified advanced tumour stage (OR 2·60, 95% CI 1·05–6·43; p=0·039), elevated tumour necrosis factor α (1·22, 1·01–1·47; p=0·037), elevated N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (1·65, 1·03–2·78; p=0·032), reduced CD4+ T cells (0·84, 0·71–0·98; p=0·031), and reduced albumin–globulin ratio (0·12, 0·02–0·77; p=0·024) as risk factors of COVID-19 severity in patients with cancer.InterpretationPatients with cancer and COVID-19 were more likely to deteriorate into severe illness than those without cancer. The risk factors identified here could be helpful for early clinical surveillance of disease progression in patients with cancer who present with COVID-19.FundingChina National Natural Science Foundation.

Previous studies have shown that Jinlida (JLD) granules, an approved treatment for type 2 diabetes in China, can reduce blood glucose level, reduce glycated hemoglobin (HbA1c), and improve insulin resistance in people with type 2 diabetes.

Summary Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are a breakthrough in oncology treatment, and studies of screening predictive biomarkers of ICIs are emerging. We developed a web server named IMPACT ( http://impact.brbiotech.com/ ) to thoroughly explore immunotherapeutic predictive or prognostic biomarkers. IMPACT contains a large dataset of 6,276 patients treated with ICIs and integrates 11 well-designed function modules, enabling an in-depth solution for biomarkers exploration. Compared with the existing tools, IMPACT was implemented with one exclusive module for interaction analysis and several optimized conventional functions for discovering novel biomarkers. Specifically, the interaction analysis of biomarker-treatment effect is essential to determine whether a biomarker is predictive and/or prognostic for ICIs. Moreover, several optimized functions allow complicated biomarker exploration, including customized selections of variant types in more detail, automatically screening meaningful co-mutations among multiple genes, and selecting cut-off values for gene expression biomarkers. In summary, IMPACT is a comprehensive analysis resource to facilitate biomarker research of ICIs.

It has been hypothesized that AT-biased genotypes of Ophiocordyceps sinensis are generated through repeat-induced point mutation (RIP) and coexist as permanently nonfunctional internal transcribed spacer (ITS) pseudogenes in the genome of Hirsutella sinensis (GC-biased Genotype #1 of O. sinensis). This study examined the H. sinensis genome, which contains multiple repetitive ITS copies (GC content: 64.7%) with multiple insertion/deletion and transversion alleles, which were not generated through RIP mutagenesis that theoretically causes cytosine-to-thymine (C-to-T) and guanine-to-adenine (G-to-A) transitions. The repetitive ITS copies in the H. sinensis genome were found to be genetically and phylogenetically distinct from the AT-biased O. sinensis genotypes (GC content: 51.1%), which possess multiple transition alleles. The sequences of Genotypes #2-17, both GC- and AT-biased, are absent from the H. sinensis genome; these genotypes belong to interindividual O. sinensis fungi and differentially occur in different compartments of natural Cordyceps sinensis, with dynamic alterations in abundance occurring in an asynchronous, disproportional manner during C. sinensis maturation. Metatranscriptomic analyses of natural C. sinensis revealed the transcriptional silencing of 5.8S genes in all C. sinensis-colonizing fungi, including H. sinensis. The transcription assay reported by Li et al. [1] provided unsound, controversial evidence indicating that the 5.8S genes of AT-biased genotypes are nonfunctional pseudogenes. In addition to the single ITS locus analysis, repetitive genomic copies were also examined at multiple loci in the H. sinensis genome, and approximately 8.2% of the authentic genes had repetitive copies, including various transitions, transversions, and insertions/deletions. The transcripts for the repetitive copies, regardless of the decreases, increases, or bidirectional changes in the AT content, were identified in the H. sinensis transcriptome. These results are inconsistent with those of RIP mutagenesis, which generates pseudogenic, nonfunctional, repetitive copies. In conclusion, AT-biased genotypes of O. sinensis might have evolved through evolutionary mechanisms from a common ancestor over the long course of evolution, in parallel with GC-biased Genotype #1 H. sinensis.

Abstract Motivation Computational methods that track single-cells and quantify fluorescent biosensors in time-lapse microscopy images have revolutionised our approach in studying the molecular control of cellular decisions. One barrier that limits the adoption of single-cell analysis in biomedical research is the lack of efficient methods to robustly track single-cells over cell division events. Results Here, we developed an application that automatically tracks and assigns mother-daughter relationships of single-cells. By incorporating cell cycle information from a well-established fluorescent cell cycle reporter, we associate mitosis relationships enabling high fidelity long-term single-cell tracking. This was achieved by integrating a deep-learning based fluorescent PCNA signal instance segmentation module with a cell tracking and cell cycle resolving pipeline. The application offers a user-friendly interface and extensible APIs for customized cell cycle analysis and manual correction for various imaging configurations. Availability and Implementation pcnaDeep is an open-source Python application under the Apache 2.0 licence. The source code, documentation and tutorials are available at https://github.com/chan-labsite/PCNAdeep . Supplementary Information Supplementary data are available online.

The LuoBiTong (LBT) capsule, a novel traditional Chinese medicine formulation, is currently in Phase III clinical trials. Preliminary preclinical and Phase II clinical studies suggest its efficacy and safety in treating rheumatoid arthritis (RA). However, the underlying mechanisms of its action remain to be elucidated.This research aims to explore the effects and mechanisms of LBT in conjunction with a maintenance dose of methotrexate (M-MTX) on RA.