XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System前药
对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 - 生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
1。重组质粒设计7 2。初始质粒提取7 3。消化和连接7 4。转换8 5。质粒提取，纯化和DNA测序8 6。蛋白质表达8 7。蛋白质纯化9
核心纳米颗粒中的创新提前药物输送和精密医学
各种材料，包括聚合物，脂质和无机物质，可用于创建这些纳米颗粒，并且可以定制这些材料以更好地进行药物载荷，与宿主有机体的兼容性以及适合不同治疗需求的特定化学特性。
基于聚合物PEG的生物正交触发器，用于乳腺癌的前药激活
前药或可以激活前药的成分，特定于肿瘤。生物正交化学已成为按需前药激活的一种有希望的平台，因为它包括可以在生理条件下进行的化学反应而不会干扰生物学过程。4,5这些反应的选择性，特定城市和相当快的动力学允许精确控制非毒性前药的激活。6 - 8据报道，许多生物正交反应具有很高的选择性前药激活的潜力，例如叠氮化物和三苯基芬丁基之间的Staudinger连接，9和跨环环烯（TCO）和四嗪（TZ）之间的四津连接。10，Staudinger连接主要用于连接应用，因为其动力学相对较慢（K 2〜10-3 m-1 s-1），并且少量报告揭示了其前药激活的潜力。11 - 13在低浓度下，四嗪连接以其快速点击释放反应动力学（K 2〜10 4 m-1 s-1）而闻名，许多报告表明，TZ部分的反应性，
改善地塞米松的药物负荷和通过夹在PLGA-PEG纳米颗粒中的亲脂前药治疗关节炎的功效
RosanaSimón-Vázquez，Nicolas Tsapis，Mathilde Lorscheider，AinhoaRodríguez，Patricia Calleja等。通过陷入PLGA-PEG纳米颗粒的亲脂前药治疗关节炎，改善了地塞米松药物的负载和效果。药物输送和转化研究，2022，12（5），pp.1270-1284。10.1007/s13346-021-01112-3。hal-04354571
在早期发作痴呆症中获得了前药物的开放式新途径
在锂离子微生物中，三维Si纳米阳极的应用引起了人们对实现高容量和集成的储能设备的极大兴趣。将SI纳米线与碳结合起来可以通过帮助其在循环过程中的机械稳定性来改善阳极性能。在这里，我们将光刻，低温干蚀刻和热蒸发作为半导体技术中常用的方法，用于制造碳涂层的Si Nanowire阳极。将无定形碳添加到Si纳米线阳极对增加初始面积的容量有影响。但是，可以观察到第100个周期的逐渐减小到0.3 mAh cm -2。验尸后分析揭示了循环后Si纳米线阳极的不同形态。表明碳涂料可以帮助Si纳米线抑制其体积的膨胀，并减少原始Si Nanowire阳极中发现的过量产生的无定形Si颗粒。
Nelarabine在T细胞急性淋巴细胞白血病 lon蛋白酶1介导的代谢重编程促进了前列腺癌的进展 Terahertz线性/非线性异常大厅电导率... 在早期发作痴呆症中获得了前药物的开放式新途径
T细胞急性淋巴细胞白血病（T-ALL）患者通常没有5年的无事件生存期。临床实践中唯一的T-All特定药物是Nelarabine。脱氧鸟苷类似物ARA-G的前药，Nelarabine是一种理性设计的药剂，可用于治疗T细胞恶性肿瘤。最初被批准用于复发/难治性T-ALL，它越来越多地用于T-ALL治疗，目前正在前期治疗中进行评估。虽然纳拉滨的临床使用一直是多个评论文章的主题，但缺乏详细介绍其抗白血病活动的分子基础的临床前数据的详细概述，这对于基于机械的使用至关重要。因此，在本文中，我们对文献进行了半系统评论，并批判性地评估了Nelarabine分子药理学的临床前知识。虽然早期研究将ARA-G三磷酸化为主要活性代谢产物和核DNA合成是关键目标，但仍有许多基本问题仍然可以告知未来对这种疗法的使用。其中包括奈拉滨诱导的DNA病变的性质及其修复，以及其他ARA-G代谢物的细胞靶标及其在效率和毒性中的作用。在当前的T-All化学疗法方案和新兴的抗白血病药物的背景下，对Nelarabine组合疗法进行了研究的关键途径是对Nelarabine组合疗法的研究，我们强调了一些追求的领域。总的来说，我们讨论了从整体上可以从临床前文献中学到的知识，并介绍了我们在T-All中对Nelarabine治疗的未来研究的看法。
人工智能对临床前药物开发的影响
药物发现是一项复杂的工作，需要在广阔且不断增长的化学领域中找出既安全又有效的治疗化合物。用于识别药物的高通量筛选系统已基本被合理的药物发现所取代，使用专家设计的机器学习算法来协助识别药物、确定靶标优先级和优化先导化合物。然而，临床试验成功率持续较低，导致药物开发成本居高不下。本综述概述了机器学习在小分子临床前药物发现中的历史，并强调了药理学、生物信息学和人工智能 (AI) 的并行进步如何融合在一起，创造出高效的人工智能药物发现工具。更具体地说，生物学已经通过现代方法实现数字化，用于多组学数据收集。多组学数据代表了来自 DNA（基因组学）、RNA（转录组学）、蛋白质（蛋白质组学）、代谢物（代谢组学）和脂质（脂质组学）的生物标志物的深入收集。这些不同的数据集可以通过神经网络组合起来，并与隐马尔可夫模型相链接，从而创建一个相互作用组，试图在基于计算机的算法中模拟人类系统生物学。Transformer 驱动的深度学习模型的集成通过克服药物发现还原策略的局限性，进一步改善了这些系统。随着定制的深度学习架构越来越多地被采用，人工智能驱动的预测生物学将继续改进，并很快成为药物开发的支柱。
对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 -生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
癌症仍然是全球死亡的主要原因之一，预计约40％的人口将在其一生中接受癌症诊断1。常规治疗，例如手术，化学疗法和放疗对于改善患者预后至关重要。但是，这些方法通常缺乏特异性，部分原因是患者之间和内部肿瘤的固有异质性。精确药物已经通过开发针对肿瘤的特定分子和遗传特征量身定制的疗法来应对这些挑战。有针对性的疗法，尤其是单克隆抗体，在该领域表现出了很大的希望，但是这些疗法面临诸如毒性，组织渗透不良和高生产成本等局限性。本论文的重点是创新前药策略的发展，包括基于Affibody的前药和具有affibody掩盖域的抗体前药，旨在增强组织选择性并降低癌症治疗中的全身毒性。此外，还探索了用于肿瘤相关蛋白酶的底物工程以优化前药激活。通过五篇研究论文，研究了这些策略，以提高下一代癌症治疗剂的潜力。在论文I中，使用肉桂葡萄球菌显示出了表皮生长因子受体（EGFR） - 靶向抗体的掩模域。这项研究筛选了一个Affibody库，以隔离能够有效掩盖EGFR结合活动的域。在论文II中，最初的基于Affibodo的前药进一步优化以改善其体内生物分布。概念验证前药证明，掩盖域可以抑制EGFR结合，并在蛋白水解裂解时恢复活性。关键修改包括引入合适的肿瘤蛋白酶底物和高亲和力的白蛋白结合结构域以延长血液循环时间。优化的前药在肿瘤异种移植小鼠中表现出良好的生物分布，在健康组织中的摄取幅度大大降低，显示体内肿瘤选择性的显着提高。在论文III中，探索了抗eGFR单克隆抗体西妥昔单抗的掩蔽域。使用大肠杆菌显示，选择了affibodies以特异性结合和掩盖cetuximab的寄生虫。西妥昔单抗前药是用affibody掩盖结构域设计的，体外研究表明，西替昔昔单抗的生长抑制作用降低了400倍，直到蛋白水解活化为止。这项研究验证了基于抗体的前药中阿喂掩模域的使用。纸IV旨在通过隔离能够掩盖Nivolumab（一种抗PD-1单克隆抗体）来证明大肠杆菌显示平台的多功能性。筛选鉴定出似乎模仿PD-1并阻止Nivolumab的结合能力的非惯性抗辩分子。结构建模和生物层干涉法证实了裂解时PD-1结合的有效掩盖和恢复，这表明可能会改善免疫检查点抑制，并减少全身性副作用。
探索酯前药
评论提供了酯前药的方法，应用程序和方法的概述。酯前药是其原始形式的药理学非活性化合物，但在体内生物转化方面成为活性药物，该药物具有与活性药物的溶解度，稳定性和靶向递送有关的优势。在这篇评论中已经审查了酯前药的几种方法，包括简单的酯前药，氨基酸酯前药，糖酯前药，脂质酯前药和聚合物酯前药。本综述纳入了体外和体内方法，以及酯前药物，细胞培养系统，酶测定和动物模型的物理和化学特性的表征 - 这些都非常重要，这些都非常重要，即评估酯的稳定性，生物利用性和效果。使用酯前药的益处很大，但也存在缺点，例如不稳定性，较差或可变的酶水解以及释放的促进性或副产品的毒性。本综述讨论了有关各种局限性的解决方案，包括通过电离宣传活动增强稳定性以及使用基于生理的药代动力学建模。该评论还强调了酯前药在神经系统疾病（例如帕金森氏病）中的应用，以及解决治疗疗效的关键局限性的持续努力。未来的前药策略有望通过利用各种血脑屏障的多种运输机制并整合纳米技术来显着提高。关键字