一家学校理工学院,加拿大蒙特利尔b实验室C查尔斯·库仑(Charles Colomb) INP,CNRS,Univers de Toulouse,118 De Narbonne,31062 Toulouse,Cedex 9,法国H Karlsruhe技术研究所(KIT) 法国。 e-mail: etienne.gaufres@cnrs.fr k Humboldt-universita zu Berlin, Germany L Lumin, Universite Ét Paris Saclay, ENS Paris Saclay, Centrale Supelec, CNRS, Orsay, France M University of Montreal, Canada N University of Vienna, Austria o University of Paris, Ecole Normale Paris, PSL, PSL, Free University of德国柏林,Q工程和信息学系,意大利佩加索大学,意大利的佩加索大学。 请参阅do:https://doi.org/10.1039/d3cs00467h一家学校理工学院,加拿大蒙特利尔b实验室C查尔斯·库仑(Charles Colomb) INP,CNRS,Univers de Toulouse,118 De Narbonne,31062 Toulouse,Cedex 9,法国H Karlsruhe技术研究所(KIT) 法国。e-mail: etienne.gaufres@cnrs.fr k Humboldt-universita zu Berlin, Germany L Lumin, Universite Ét Paris Saclay, ENS Paris Saclay, Centrale Supelec, CNRS, Orsay, France M University of Montreal, Canada N University of Vienna, Austria o University of Paris, Ecole Normale Paris, PSL, PSL, Free University of德国柏林,Q工程和信息学系,意大利佩加索大学,意大利的佩加索大学。请参阅do:https://doi.org/10.1039/d3cs00467h
AML 是一种侵袭性血癌,其特征是恶性造血干细胞和祖细胞不受控制地增殖。全面的基因组研究揭示了这种疾病的遗传复杂性,从而导致了更完善的分类系统和风险分层 [ 1 – 4 ]。长期以来,AML 的治疗纯粹以化疗为基础,阿糖胞苷和蒽环类药物是大多数一线治疗中的标准治疗方法 [ 5 , 6 ]。然而,随着对该疾病遗传异质性的了解不断增加,以及相关针对遗传病变的药物的开发努力,治疗前景开始发生变化。2017 年,FLT3 抑制剂米哚妥林是首个获得当局批准的 AML 小分子 [ 7 ]。从那时起,已经开发了大量小分子。这些抑制剂已经获批或目前处于临床前或临床试验的不同阶段。尽管这些药物在临床上取得了无可争议的成功,但原发性耐药或复发是一个巨大的临床问题。因此,了解和克服耐药机制是临床医生和研究人员面临的一项重大挑战。在这篇综述中,我们重点介绍了目前对临床上最相关、权威机构批准的 AML 小分子药物的遗传和非遗传耐药机制的了解。这些药物包括各种 FLT3 抑制剂、IDH1/IDH2 抑制剂和
摘要:基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的基因组编辑技术彻底改变了生物学、生物技术和医学,并促进了新治疗方式的发展。然而,CRISPR 技术的安全使用仍然存在一些障碍,例如意外的脱靶 DNA 切割。小分子是解决这些问题的重要资源,因为它们具有简便的递送和快速的作用,可以实现对 CRISPR 系统的时间控制。在这里,我们全面概述了可以精确调节 CRISPR 相关 (Cas) 核酸酶和引导 RNA (gRNA) 的小分子。我们还讨论了新兴基因组编辑器(例如碱基编辑器)和抗 CRISPR 蛋白的小分子控制。这些分子可用于精确研究生物系统和开发更安全的治疗方式。
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在过去的几十年中,小分子癌症的发现和发育集中在个性化医学上,强调了分子靶向药物。由于它们的大小很小(通常≤500da),因此已成功使用小分子来靶向细胞外,细胞表面配体结合受体和细胞内蛋白,这些蛋白在癌细胞存活,增殖和转移方面在传递下游信号中起关键作用。小分子癌药物涵盖了广泛的抑制剂,包括激酶抑制剂,蛋白酶体抑制剂,基质金属蛋白酶抑制剂等。对分子靶向癌症药物发现的研究导致一些小分子药物成功地引入了癌症治疗的诊所。尽管已经开发了许多小分子癌症药物并目前正在诊所使用,但仍有许多挑战,例如低反应率和耐药性。当前的研究主题希望提出此类问题进行讨论;以及我们如何通过了解小分子癌药物影响的机制来克服问题。该研究主题属于药理学期刊《抗癌药物》部分的药理学,其中包括七篇撰稿文章(6篇研究文章和1篇评论文章),我们想在本编辑文章中总结他们的发现。根据其实验方法,这些作品可以分为两类。
监督的机器学习方法已越来越多地用于加速电子结构预测作为第一原理计算方法的替代物,例如密度功能理论(DFT)。虽然许多量子化学数据集都集中在化学性质和原子力上,但实现对汉密尔顿基质的准确有效预测的能力是高度的,因为它是确定物理系统和化学特性的量子状态最重要,最基本的物理量。在这项工作中,我们生成了一个新的量子汉密尔顿数据集,称为QH9,以根据QM9数据集为999分子动力学轨迹的精确汉密尔顿矩阵和130,831个稳定的分子几何形状。通过使用各种分子设计基准任务,我们表明当前的机器学习模型具有预测任意分子的汉密尔顿矩阵的能力。QH9数据集和基线模型均通过开源基准提供给社区,这对于开发机器学习方法以及加速分子和材料设计的科学和技术应用可能非常有价值。我们的基准标有https://github.com/divelab/airs/tree/main/main/opendft/qhbench。
极性分子由于其固有的电偶极矩和可控的复杂性,成为标准模型 (BSM) 以外物理的精确测量搜索和量子模拟/计算的强大平台。这导致了许多在量子水平上冷却和控制分子的实验努力。由于其独特的旋转和振动模式,多原子分子(含有三个或更多原子的分子)最近引起了人们的关注,作为与原子和双原子分子相比具有明显优势和挑战的量子资源。在这里,我们讨论了多原子分子激光冷却到超冷状态的结果,以及使用多原子分子大大改进基本对称性测试、暗物质搜索和 CP 破坏 BSM 物理搜索的未来前景。
图 2:Cu(111) 上的电压脉冲。a) 3 . 5 × 3 . 5 nm 2 STM 初始状态的形貌图像,其中暗(HS)邻居(V = 0 . 3 V,I = 5 pA)和 b) 4 . 8 × 4 . 8 nm 2 STM 初始状态的形貌图像,其中亮(LS)邻居(V = 0 . 3 V,I = 5 pA)。黑点表示两种环境中电压脉冲的位置。c)、d) 分别在暗(HS)和亮(LS)邻居的 0.5 V 电压脉冲期间记录的典型 I(t) 轨迹。e)、f) 分别在暗(HS)和亮(LS)邻居的 I(t) 轨迹的每个平台的电流乘以持续时间(I×∆t)的分布。红色圆圈(蓝色方块)对应于从亮(LS)到暗(HS)(暗(HS)到亮(LS))分子的实验事件分布。虚线对应于每个分布的单指数拟合。g)、h) 两种环境下 LS 和 HS 状态在 0.5 V 时的相对势能示意图。