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癌症
简单总结：在本研究中，我们合成了三种非极性、针对线粒体的槲皮素衍生物，并表征了它们的物理化学性质和抗癌活性。由于所有羟基都被阻断，这些化合物不能破坏脂质的过氧化；因此，高亲脂性和与脂质双层的强相互作用是影响这三种衍生物生物活性的主要因素。我们重点研究了线粒体槲皮素生物应用的新方面，这些方面以前从未研究过。新颖性基于以下内容：（a）细胞模型——六种不同的乳腺癌细胞系（不同的突变和受体状态）；（b）具有阻断“氧化还原活性”基团的不同线粒体槲皮素衍生物，可用于与先前发表的具有游离儿茶酚部分的槲皮素衍生物数据进行比较分析；（c）高和低葡萄糖浓度的不同实验设置，以测量葡萄糖利用率和能量应激； (d) 线粒体槲皮素促衰老和抗衰老活性分析。我们首次展示了遗传背景（在本例中为乳腺癌细胞的突变状态）对槲皮素衍生物活性的重要性，并且我们表明线粒体槲皮素在消除具有不同突变状态的乳腺癌细胞方面比槲皮素更有效。
利用纳米载体介导天然药物的癌症治疗策略
目的：核仁素是一种多因素蛋白质，在染色质重塑、mRNA 稳定性、核糖体生物合成、干性、血管生成等方面发挥着重要作用，因此，它是癌症的潜在治疗靶点。本文旨在研究基于多孔硅 (pSi) 纳米载体的天然药物递送系统，以失调的核仁素表达为靶点进行癌症治疗。设计/方法/方法：将槲皮素负载于预先合成和表征的 pSi 纳米粒子中，并研究释放动力学。该研究比较了槲皮素、合成药物阿霉素和负载槲皮素的 pSi 纳米粒子的抑制浓度 (IC50)。此外，用槲皮素处理的乳腺癌细胞系 (MCF-7) 测试了靶基因核仁素的 mRNA 表达。结果：负载槲皮素的 pSi 纳米粒子遵循一级释放动力学。分别在浓度为 312 nM、160 µM 和 50 µM 时测定了针对阿霉素、槲皮素和载有槲皮素的 pSi 纳米粒子的 IC50。结果进一步表明，在用槲皮素处理指数生长的 MCF-7 细胞 48 小时后，核仁素 mRNA 表达下调了 16 倍。研究的局限性/影响：载有槲皮素的 pSi 纳米粒子是否能显著下调核仁素蛋白表达及其对细胞凋亡、细胞增殖和血管生成途径的影响需要进一步研究。实际意义：所提出的基于纳米载体的药物输送系统的实际应用可能为使用天然产物开发针对核仁素失调癌症的靶向治疗铺平了道路，以最大限度地减少传统化疗药物的副作用。原创性/价值：利用天然化合物抑制核仁素和核仁素调节途径并通过纳米载体进行靶向递送尚未完成。关键词：乳腺癌、多孔硅纳米载体、槲皮素；核仁素；靶向治疗本文的参考文献应按以下方式给出：S. Shaw、P. Singh、R. Mishra、R. Singh、R. Nayak、S. Bose，利用纳米载体介导的天然药物的癌症治疗策略，材料与制造工程成就杂志 114/1 (2022) 32-41。DOI：https://doi.org/10.5604/01.3001.0016.1481
植物化学，槲皮素，减轻伤害性和病理疼痛：神经生理机制和治疗潜力
摘要：尽管植物化学物质是植物来源的毒素，主要是针对昆虫或微生物的一种防御形式，但几项研究表明，植物化学的槲皮素对人类健康具有多种有益的生物学作用，包括抗氧化剂和炎症作用，而无需副作用。槲皮素是一种类黄酮，在水果和蔬菜中广泛发现。最近的研究表明，槲皮素可以调节神经系统中的神经元兴奋性，包括通过机械感受器和电压门控离子通道的伤害感受性感觉传播，并抑制环氧酶-2-cascade，因此槲皮素可能是一种互补的替代药物候选者；具体而言，一种针对伤害性和病理疼痛的治疗剂。本综述的重点是阐明槲皮素在伤害感受和病理条件下对槲皮素对伤害性神经元活性的调节作用的基础的神经生理机制，而没有诱导副作用。基于我们先前关于三叉病疼痛的研究的结果，我们在体内证实，植物化学的槲皮素表明（i）（i）局部麻醉对伤害性疼痛的作用，（ii）局部麻醉对与急性炎症和（iii）抗炎疼痛有关的疼痛作用。此外，我们讨论了槲皮素对减轻伤害性和炎症性疼痛的贡献及其潜在的临床应用。
靶向生物膜和法定人数在铜绿假单胞菌中的绿木素，Meloxicam及其与Colistin的潜在协同作用
假单胞菌。铜绿（p.aeruginosa）是一种重要的致病细菌，具有有限的治疗选择。在我们先前的研究中，我们在计算机研究中证明了槲皮素和美洛昔康可以充当Quorum传感系统（QS）系统LASR和P.Aerogenosa中RHLR的自动诱导者分子的抑制剂。这项研究旨在验证槲皮素和美洛昔康对LASR和RHLR基因表达的影响，以研究其对生物膜形成能力的影响，作为由（QS）系统控制的重要强大因子，并检查其与肠菌素抗生素的组合。强生物膜以前的铜绿假单胞菌分离株，将PAO1菌株作为参考菌株，分别通过槲皮素和美洛昔康的亚抑制作用。槲皮素和美洛昔康具有显着的抑制作用生物膜形成，并且对QS基因LASR和RHLR的调节降低。由实时PCR测试。此外，通过棋盘法测试了与槲皮素或美洛昔康的结肠蛋白组合。这项研究表明，槲皮素和美洛昔康都对生物膜都有显着的抑制作用。因此，它们可以用作群体传感抑制剂（QSI）。此外，发现槲皮素与colistin具有协同作用。
研究论文整合网络药理学，分子对接和实验验证，以探索槲皮素的药理机制
慢性非治疗糖尿病伤口（DW）对社会和个人都构成了挑战。先前的研究表明，饮食中等的槲皮素（QCT）有益于预防糖尿病并发症，包括非治疗DW。但是，很少有研究研究了针对DW的QCT相关分子机制。在本研究中，我们首先将网络药理学与分子对接和实验验证进行了研究，以研究与QCT相关的治疗靶标和治疗DW的机制。最后，从在线数据库中获得了191个与QCT相关的靶标和1750个与DW相关的致病靶标。删除重复项后，最终确定了槲皮素的90个潜在的治疗靶标。此外，预测7个具有较高程度的目标，包括IL-6，EGFR，SRC，TNF，AKT1，JUN和MMP9作为QCT的中央治疗靶标，用于治疗DW。功能富集分析表明，QCT施加了强大的多白素调节活动。此外，KEGG富集分析表明，糖尿病并发症中的几种信号通路，包括年龄板信号通路IL-17，PI3K-AKT，TNF，HIF-1，VEGF，被预测为治疗DW处理DW的QCT的关键调节剂。分子对接结果表明，QCT与预测靶标具有强大的结合活性。结合了网络药理学与实验验证，我们首次系统地研究了与DW处理的QCT相关性治疗靶标和潜在途径。此外，验证实验表明QCT可能会显着减弱炎症细胞因子的表达，并且PI3K-AKT信号传导途径的调节可能是QCT药理机制以治疗DW的重要机制。我们的研究可能为DW治疗提供理论基础。
槲皮素和运动通过 PI3K/AKT/FOXO3 通路调节糖尿病肥胖大鼠的细胞凋亡和心肌病
材料与方法：在本实验研究中，将 35 只雄性 Wistar 大鼠（糖尿病大鼠为实验组，正常大鼠为健康对照 (HC)）分成七组（每组 n=5）：HC、糖尿病对照 (DC)、糖尿病槲皮素对照 (DQC)、糖尿病 HIIT (DHT)、糖尿病 MICT (DMT)、DHT 与槲皮素 (DQHT) 和 DMT 与槲皮素 (DQMT)。给大鼠喂食高脂饮食 (HFD) 8 周，并注射低剂量链脲佐菌素 (STZ) 以建立 2 型糖尿病 (T2DM) 模型。进行 8 周 HIIT 和 MICT，联合或不联合槲皮素治疗。槲皮素以 15 mg/kg 的浓度悬浮在羧甲基纤维素 (CMC) 中，浓度为 0.5%。采用单因素方差分析和LSD事后检验来分析数据，显著性水平为P≤0.05。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
