厉害了，张康连发四篇文章，影响因子总和居然达到了180多（系统解读，值得收藏）
iNature
2018年6月19日，张康等人在Nature Reviews Materials发表题为“Tissue repair and regeneration with endogenous stem cells”的研究综述，该文章讨论了非哺乳动物脊椎动物和哺乳动物（包括人类）在自我再生能力方面的重要差异，并探讨了成体干细胞群及其参与组织修复和再生的微生境。重点介绍天然和合成生物材料及其改善内源性干细胞应用的潜力，并研究种间嵌合体在再生医学中的作用。另外，2018年3月15日，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的张康教授与复旦大学卢奕教授合作在顶级医学杂志The New England Journal of Medicine(NEJM)在线发表了题为“Cellular Reprogramming in the Retina — Seeing the Light”的研究论文。这是继2017年10月9日，在Nature Materials发表的“Criculating tumour DNA methylation markers for diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma"和2018年2月23日，在Cell上以封面文章发表的“Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning ”张康教授的第四篇研究论文，这四篇论文加在一起影响影子已经达到180多。今天iNature编辑部特地对这四篇文章进行了盘点。
1.Nature Reviews Materials：张康等人发表内源性干细胞的组织修复和再生的综述
与非哺乳动物脊椎动物相反，由于遗传，发育，免疫系统和组织复杂性的差异，哺乳动物和人类对组织和器官的自我再生具有有限的先天能力。内源干细胞是组织特异性的成体干细胞，具有自我更新和分化成特定细胞类型的能力。因此，正在探索内源性干细胞用于原位和体内组织的再生。
干细胞位于体内的特定位置，干细胞活化依赖于生态位的进行性改变。Niches是可以使用基于生物材料的支架重新创建的具体和有意义的微环境。这种支架可以制造成各种形状和配方，并且可以用生物化学和生物物理学提示功能化以指导干细胞命运和迁移。
间充质干细胞信号传导
在这篇综述中，张康等人讨论了非哺乳动物脊椎动物和哺乳动物（包括人类）在自我再生能力方面的重要差异，并探讨了成体干细胞群及其参与组织修复和再生的微生境。张康等人重点介绍天然和合成生物材料及其改善内源性干细胞应用的潜力，并研究种间嵌合体在再生医学中的作用。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41578-018-0027-6
2.NEMJ：张康教授和卢奕教授对近期视网膜细胞重编程用于再生疗法的重大进展进行了详尽的介绍。
2018年3月15日，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的张康教授与复旦大学卢奕教授合作在顶级医学杂志The New England Journal of medicine(NEJM)在线发表了题为“Cellular Reprogramming in the Retina — Seeing the Light”的研究论文。该文章对近期视网膜细胞重编程用于再生疗法的重大进展进行了详尽的介绍，并且利用CRISPR-Cas9基因编辑技术，张康教授团队成功敲除了视杆细胞里的Nrl和Nr2e3基因。作为控制细胞命运的“开关”，Nrl与它下游的转录因子Nr2e3能促进视杆细胞的分化与形成。而一旦这些基因不再起作用，视杆细胞就能变成视锥细胞。理论上说，尽管这些细胞内依旧带有导致视网膜色素变性的突变，但由于视锥细胞不易受这些突变的影响，因此可以让突变“无效化”，从而维持组织功能。而视杆细胞庞大的数量，也让细胞类型转变带来的影响降到了最低。
原文链接：
http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMcibr1713887?query=featured_home
3.Cell封面文章：基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的AI系统(点击阅读）
2018年2月23日，广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心主任、加州大学圣地亚哥分校Shiley眼科研究所教授张康（本文的通讯作者）研究团队，在Cell以封面文章发表了题为“Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning ”的研究论文，这不仅是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果,也是世界范围内首次使用如此庞大的标注好的高质量数据进行迁移学习，并取得高度精确的诊断结果，实现用AI精确推荐治疗手段的突破。
原文链接：
http://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(18)30154-5
4.Nature Materials:张康教授和中山大学联手开发癌症治疗新方法(点击阅读）
2017年10月9日,张康教授研究团队与中山大学合作在Nature Materials上在线发表了题为“Criculating tumour DNA methylation markers for diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma"的研究论文，张康研究组通过比较HCC组织和正常血液白细胞，来确定HCC特异性甲基化标记物，并显示HCC肿瘤DNA和匹配血浆ctDNA的甲基化特征高度相关。使用来自1098例HCC患者和835例正常对照的大队列的cfDNA样本，构建了诊断预测模型，诊断特异性和敏感性高（P <0.001），与肿瘤负荷，治疗反应和阶段高度相关。此外，还构建了预测模型，有效预测预后和生存期（P <0.001）。总之，这些研究结果表明，在大量临床队列中，ctDNA甲基化标记物在HCC的诊断，监测和预后方面的潜在应用。
原文链接：
https://www.nature.com/nmat/journal/vaop/ncurrent/pdf/nmat4997.pdf
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