这项研究的目的是检查和比较内糖瘤细胞穿透性肽(CPP)EB1和PEG 2000的阳离子脂质体的效率。 (2х3)和辅助脂质1,2-二烯酰基-SN-甘油-3-磷酸乙醇胺(DOPE)用于抗BCR-ABL siRNA递送到K562人CML细胞系中。我们表明EB1和2х3-DOPE-DEPE-PEG 2000(0.62%mol。)脂质体通过内吞机制有效地将siRNA传递到K562细胞中,并且使用脂质体会导致对靶基因(BCR-ABL)和癌细胞增殖的表达更有效地抑制。综上所述,这些发现表明,PEG装饰的阳离子脂质体介导的siRNA递送可以有效地抑制某些肿瘤基因,并且代表了一种有希望的新型CML疗法。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2023年12月24日。 https://doi.org/10.1101/2023.12.23.573214 doi:Biorxiv Preprint
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1美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院生物统计学系,流行病学和信息学系,美国2美国海军学院数学系,美国马里兰州安纳波利斯,美国医学博士3. 5 Department of Electrical and Computer Engineering, George Mason University, Fairfax, VA, USA 6 Neuro-X Institute, EPFL, Geneva, Switzerland 7 Department of Radiology and Medical Informatics, University of Geneva, Switzerland 8 Computational Engineering Division, Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, CA, USA 9 CENTAI Institute, 10138 Torino, Italy 10 NPLab, Network Science Institute,伦敦东北大学,伦敦,E1W 1LP,英国11网络单位,IMT卢卡研究所,55100,意大利卢卡市55100年12 purdue综合神经科学研究所,普渡大学,普渡大学,印第安纳州西拉斐特,美国13美国工业工程学院,西部拉斐特大学,印度印第安纳州西拉菲埃特大学14号纽约市纽约市纽约市纽约市。美国15耶鲁大学耶鲁大学公共卫生学院,美国康涅狄格州新天堂 *通信:li.shen@pennmedicine.upenn.edu; †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
海洋生态学中的机器学习是彼得的技术和应用垃圾的ovreriew;布罗迪,斯蒂芬妮;科尔迪尔,特里斯坦;右Barcellos,Dogo; Devos,保罗;何塞(Jose)的费尔南德斯·萨尔瓦多(Fernandes-Salvador);我芬纳姆,詹妮弗;戈麦斯,亚历山德拉;尼尔斯的奥拉夫·汉德加德(Olav Handegard);豪厄尔(Kerry L。); Jamet,Cédric;凯尔尔(Kyrre)的Heldal Kartveit; Hassan Moustahfid;辣椒,克莱亚;政治家,迪米特里斯; Sauzède,Raphaëlle;玛丽亚索科洛娃;劳拉的Uusitaro; Van den Bulcke,毕业; TM Van Helmond,Aloysius;沃森,约旦;韦尔奇,希瑟;贝尔特兰·佩雷斯(Beltran-Perez),奥斯卡(Oscar);小杂货店,塞缪尔(Samuel); S Greenberg,David;库恩(Kühn),伯恩哈德(Bernhard); Kiko,Rainer; LO,Madiop; m lopes,鲁本斯;克拉斯的莫勒(Möller)迈克尔斯,威廉;铲子,艾哈迈德; Romagnan,Jean-Baptiste;舒切特,皮亚; Seydi,Vahid; Villathy,塞巴斯蒂安;马尔德,凯蒂尔;艾里森(Jean-Loyvier ICS)艾里森(Irisson)
摘要 目的:评估美国接受治疗的晚期/复发性子宫内膜癌 (EC) 患者的全身治疗利用模式和结局。方法:这项回顾性观察研究使用了 Optum Clinformatics 扩展数据集市死亡日期数据库(2004 年 1 月 1 日 - 2019 年 12 月 31 日),并纳入了接受一线 (1L) 铂类化疗并开始二线 (2L) 抗肿瘤治疗的晚期/复发性 EC 成年患者的去识别数据。索引日期是开始 1L 治疗的日期。评估了接受治疗的次数和顺序以及每种疗法中接受每种治疗的患者比例。考虑到新药批准,还单独评估了 2018 年或 2019 年首次接受治疗的患者。结果:在符合所有资格标准的 1317 名患者中,520 名(39.5%)和 235 名(17.8%)患者分别接受了 3 线或 4 线治疗,中位总随访时间为 25.2 个月(范围:2.5 – 173.3 个月),从指数日期开始。化疗(包括铂类和非铂类方案)是所有治疗方案中最常见的治疗方法:2 线,80.0%;3 线,66.2%;4 线,80.4%。总体而言,2 线、3 线和 4 线患者中分别有 2.5%、2.3% 和 8.9% 接受了抗程序性死亡 1(抗 PD-1)免疫疗法。在 2018 年和 2019 年首次接受治疗的患者中(n = 163),9.8% 的患者在 2L 中接受了抗 PD-1 免疫治疗。在总体人群中,接受 2L、3L 和 4L 治疗的患者的下次治疗中位时间 (TTNT) 分别为 19.3、10.5 和 8.1 个月。结论:在临床实践中,在接受 1L 铂类疗法治疗的晚期/复发性 EC 患者中,化疗是所有疗法中最常见的治疗选择。免疫疗法的使用总体较低,但在 2018 年或 2019 年开始治疗的患者中有所增加。总体而言,随着疗法的增加,中位 TTNT 下降。
1 科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”科罗特亚大学医院中心拆分学院,克罗地亚分裂大学,2个妇科肿瘤学系,大学医院中心萨格勒布,萨格勒布,克罗地亚萨格勒布,3号放射疗法和肿瘤学系,科罗特大学里耶卡,米耶卡,医学院4克罗地亚萨格勒布大学医院中心,克罗地亚奥西耶克大学中心5号放疗肿瘤学系,克罗地亚奥西耶克大学,塞斯特雷·米洛斯德尼斯大学医院中心6号肿瘤学和核医学系,克罗地亚萨格雷布,萨格雷布,萨格罗特亚萨格雷布,7次,ZAGREB,ZAGREB,ZAGREB,CROATIA,CRATICIA,GREMKO,GRMEK'8.克罗地亚萨格勒布的Sveti Ivan”
计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择,以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据,有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度,以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法,该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下,使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病(哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌)的实验表明,在所有四种情况下,我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP(连接图)等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现,许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位,这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 3 月 4 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.03.03.970251 doi:bioRxiv preprint