1 圣地亚哥德孔波斯特拉大学临床医院儿科先天性代谢性疾病诊治科,西班牙圣地亚哥德孔波斯特拉 15704; mj.decastrol@gmail.com 2 IDIS,圣地亚哥德孔波斯特拉健康研究所,15704 圣地亚哥德孔波斯特拉,西班牙 3 CIBERER,罕见疾病网络生物医学研究中心,28029 马德里,西班牙; mdeltoro@vhebron.net 4 MetabERN,欧洲遗传代谢病参考网络,33100 乌迪内,意大利 5 巴塞罗那自治大学 Vall d'Hebron 大学医院儿科神经病学系,CIBERER,MetabERN,08035 巴塞罗那,西班牙 6 医学遗传学服务,基因治疗中心,医学遗传学临床研究组,生物发现研究组,HC PA,阿雷格里港 90035-903,巴西; rgiugliani@hcpa.edu.br 7 遗传学系,UFRGS,阿雷格里港 91501-970,巴西 8 DASA/GeneOne,圣保罗 04078-013,巴西* 通信地址:maria.luz.couce.pico@sergas.es;电话:+34-981-950-151
摘要:非小细胞肺癌(NSCLC)的多药耐药是临床常见的问题,是导致化疗失败的主要原因之一,因此,如何克服或防止耐药成为临床研究的热点和难点问题。本研究旨在探讨MUC1在NSCLC中调控紫杉醇耐药细胞株A549/PR的表达模式、功能及其潜在机制。分别采用RT-qPCR和Western blot检测MUC1的mRNA和蛋白质水平。采用CCK-8检测A549/PR细胞的细胞活力。此外,采用流式细胞术检测A549/PR细胞的凋亡率。其中,MUC1在临床NSCLC组织和A549/PR细胞中均过表达。沉默MUC1可通过上调Bax和Caspase-3的表达、下调Bcl-2的表达,明显抑制紫杉醇治疗下A549/PR细胞的增殖、促进其凋亡,提示化疗联合调控MUC1可能成为未来克服NSCLC紫杉醇耐药的一种有前途的治疗方法。
临床前和临床研究的摘要证据表明,抗癌治疗在癌症类型的范围内同样有效。这主要是因为并非所有肿瘤类型都是相同的。肿瘤微环境的组成和代谢状态在疾病进展以及治疗功效和耐药性之间的平衡中起着至关重要的作用。基于这些前提,该在线研讨会旨在更新生物医学研究领域的所有调查人员,尤其侧重于肿瘤免疫学。在3个科学会议上细分了研讨会,在该课程中,该领域的顶级科学家将扩大我们对肿瘤微环境复杂性(细胞类型以及代谢途径的作用)的知识,以及对当前和下一代癌症治疗的优化的可能利用。第一和第三课是致力于肿瘤免疫学的几个关键方面,例如免疫细胞亚群在塑造肿瘤微环境中的作用以及策划癌症发展的一些关键事件。第二次疗程集中在代谢途径和线粒体在癌症中的作用。的目的是该研讨会的主要范围是更新免疫学家和肿瘤学家以及在癌症对癌症的免疫反应领域工作的所有科学家,并具有癌症免疫相互作用的主要发现和发现,免疫疗法方法,代谢途径,决定了肿瘤微环境的效果。科学协调员f abrizio m attei部肿瘤学和分子医学iStituto superioredianità电子邮件:fabrizio.mattei@iss.it肿瘤学和分子医学iStituto superioredianità电子邮件:fabrizio.mattei@iss.itWoskshop还旨在鼓励基本的癌症免疫学家和非免疫学家之间有效交流思想,以支持新型治疗方法的发展,并积极支持从事免疫统一学科学家的国际合作网络。
机器学习是人工智能的一部分,涉及开发算法,使计算机可以根据数据学习和进行预测。与传统的编程不同,在为每个任务编码特定的说明时,ML算法确定数据中的模式并随着时间的推移提高其性能。此功能对于从自然语言处理和图像识别到自动驾驶汽车和预测分析的应用至关重要。应用数学在此过程中起着至关重要的作用,提供了开发,分析和优化ML算法所需的工具和框架。从线性代数和微积分到概率和优化,数学概念是理解和推进机器学习技术不可或缺的[1]。
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