胶质母细胞瘤是成人脑癌中最具致命性和侵袭性的癌症,具有很强的转移能力,不同肿瘤类型之间存在分子差异。这些差异以及其他因素导致当前疗法的成功率低,常常导致肿瘤复发。当前疗法具有高度侵袭性和毒性,导致死亡率高,患者存活率低,从而表明开发新型靶向疗法治疗胶质母细胞瘤的重要性。化疗和药物输送机制面临的主要障碍是无法穿过血脑屏障,然而,适体已显示出克服这一障碍的希望,可以有效地将药物有效载荷输送到癌细胞。适体是单链寡核苷酸序列,与其他靶向疗法相比,作为药物输送载体具有许多理想的特性,包括对靶标的高结合特异性和灵敏度、最小的批次差异、缺乏免疫原性和易于修改。虽然很少有研究人员成功生成能够在穿过血脑屏障后引发胶质母细胞瘤治疗反应的适体结合物,但根据初步研究结果,许多适体结合物都显示出了良好的前景。此类结合物包括向适体添加化疗药物、功能化纳米颗粒复合物或小干扰 RNA 嵌合体。本文将重点介绍适体为何是靶向治疗的理想候选物、化疗和药物递送机制面临的困难,以及过去 6 年来各种适体结合物的总体更新,这些适体结合物有望穿过血脑屏障治疗胶质母细胞瘤。
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摘要:适体因其靶向而被广泛应用于诊断和治疗。然而,目前尚未得到充分证明对眼部疾病治疗的适体的进展。在本研究中回顾了当前有关适体的文献。在过去的十年中,已经评估了与适体相关的药物和生化传感器的几种眼部疾病。 S58靶向TGF-β受体II和Pegaptanib靶向血管内皮生长因子(VEGF)用于预防青光眼滤过手术后纤维化。抗脑源性神经营养因子适体已用于诊断青光眼。首先批准的适体药物(pegaptanib)已用于抑制与年龄相关的黄斑变性(AMD)和糖尿病性视网膜病变(DR)的血管生成,并且在临床试验中已证明了其疗效和安全性。适体,包括E10030,RBM-007,AS1411和Avacincaptad Pegol,针对其他与血管生成相关的生物标志物的针对性也已被发现并进行了临床试验。在AMD和DR中的C启动子结合因子1,CD44和高级最终产物等适体也已被发现用于治疗的其他信号途径蛋白,并且已经基于针对VEGF的APTAMERS,已开发用于早期诊断的生化传感器用于早期检测和治疗眼肿瘤的适体源自其他疾病生物标志物,例如CD71,核苷和高迁移率组。适体发育轨迹还促进了各种眼部疾病的发病机理和治疗策略的发现。在本综述中,近年来会讨论适体在眼部障碍中的发展和应用,这可能会激发适体和眼睛疾病之间的新联系。关键字:适体,眼科,靶向治疗,早期诊断
1 巴斯大学心理学系,英国巴斯,2 罗马第二大学生物医学与预防系,意大利罗马,3 马蒂诺斯生物医学成像中心和哈佛医学院,美国波士顿,4 儿童发展研究所,加拿大多伦多,5 密德萨斯大学心理学系,英国伦敦,6 伯明翰大学心理学院人类大脑健康中心,英国伯明翰,7 法兰克福大学医院儿童和青少年精神病学、心身疾病和心理治疗系,歌德大学,德国法兰克福,8 费森尤斯应用科学大学心理学院,德国法兰克福,9 亚琛工业大学医院儿童和青少年精神病学、心身疾病和心理治疗系儿童神经心理学科,德国亚琛,10 儿童和青少年精神病学系,德国德累斯顿工业大学医学院,德累斯顿,11 瑞士巴塞尔大学精神病学系,巴塞尔大学医院儿童和青少年精神病学系,12 瑞士苏黎世大学雅各布青年生产力发展中心,13 德国亚琛工业大学和于利希于利希研究中心 JARA-Brain Institute II、分子神经科学和神经成像
分子使其能够应用于疾病,特别是肿瘤的治疗和诊断。9 AS1411 是一种富含 26 核苷酸鸟苷的 DNA 适体,可以与肿瘤细胞上的核仁蛋白结合。10 – 12 它可用于靶向药物输送和成像。Dai 等人通过 AS1411 适体共轭介孔聚多巴胺构建多功能纳米粒子,用于前列腺癌的靶向和协同化疗/光热治疗。13 Chen 等人报道了一种适体-树枝状大分子功能化的磁性纳米八面体,用于 AS1411 适体靶向、NIR/MR 双模态成像引导和 HSP70/HSP90 沉默敏化磁化学疗法。14 为了实现按需释放,一系列与肿瘤相关的刺激物已被用来设计刺激触发的药物输送系统。一系列内触发刺激,如 pH、15 缺氧、16
方法:使用了三组雄性大鼠幼崽(n = 8)。第一组被指定为抑郁群,暴露于母体分离应力和相关应激源。代表PTSD模型的第二组暴露于单个延长应力。第三组用作对照。焦虑状和抑郁样行为。海马TFEB和Stathmin蛋白水平。使用Prism软件分析数据。单向方差分析和事后Tukey测试,以评估行为任务中组之间的统计差异。独立的t检验用于评估组之间蛋白质水平的差异。
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特别集合:通过机器学习和人工智能进行心理评估,全文提交截止日期为2025年4月30日,我们很高兴地宣布即将推出的特别收集的心理测试适应和发展(PTAD),题为“通过机器学习和人工智能来推进心理评估”。这个特别的收藏旨在在心理评估与机器学习/人工智能(AI)的交集上促进对话和创新。目标和范围机器学习和生成AI正在通过为测试开发,评分和评估提供新的方法来改变心理和教育评估领域。这个特殊的收藏品旨在探索这些进步,并强调其补充传统心理测量方法的潜力。提交应集中于如何以丰富心理和教育评估的方式应用这些技术来生成和分析数字,文本和视觉数据。感兴趣的主题我们邀请提交提交的话题,但不限于以下主题: