14、纳米技术在癌症治疗中递送siRNA的应用

纳米技术在癌症治疗中递送siRNA的应用

1. siRNA在肿瘤相关基因沉默中的应用

1.1 剖析抑癌基因分子通路与发现新抑癌基因

RNA干扰(RNAi)在剖析抑癌基因(如p53)的分子通路以及识别新的抑癌基因(如Fbxw7/Cdc4)方面具有重要作用。虽然它目前并非癌症治疗的直接选择,但在相关研究中展现出了极大的潜力。

1.2 沉默促血管生成/促转移基因

血管生成和转移是两个密切相关的过程,针对其中一个过程的治疗方法往往也会影响另一个。以下是几种不同的治疗策略:
- 局部注射质粒产生siRNA :Gondi等人通过微型泵向大脑局部注射质粒,实现颅内siRNA的产生。在一项使用编码短发夹RNA(shRNA)的DNA研究中,他们沉默了金属蛋白酶uPAR和组织蛋白酶B。体外血管生成研究表明,沉默uPAR和组织蛋白酶B可抑制内皮细胞的血管生成反应,且同时沉默这两种蛋白酶的抑制效果比单独沉默更强。在治疗实验中,对颅内携带SNB19肿瘤细胞的小鼠进行治疗,以0.25 µl/h的速率通过渗透微型泵向大脑注入质粒,总剂量为150 µg。单独抑制每种酶可使肿瘤体积缩小至原始体积的约50%,而同时沉默两种酶则可完全消除肿瘤。
- 静脉注射“裸”siRNA
- Duxbury等人静脉注射旨在沉默癌胚抗原相关细胞黏附分子6(CEACAM6)的siRNA。每周两次以每千克体重150 µg的剂量静脉注射CEACAM6特异性siRNA,可强烈抑制肿瘤生长速率并抑制血管生成,还能完全防止转移的发生,从而提高生存率,且治疗过程未出现明显毒性。
- Liang等人静脉

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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