17、叶酸介导的蛋白质和肽类药物向肿瘤的递送

叶酸介导的蛋白质和肽类药物向肿瘤的递送

一、引言

在大多数癌症治疗中,要提高癌细胞的杀伤比例,往往需要指数级增加抗癌药物的剂量。然而,大多数化疗药物会无差别地分布到恶性和非恶性细胞中,这会对活跃增殖的健康组织产生毒副作用,因此大多数化疗药物只能使用有限的剂量。所以,需要有技术能够将药物分子选择性地递送到肿瘤部位,而不影响正常组织。

一种解决方案是将抗增殖剂与肿瘤归巢配体结合,选择性地递送至肿瘤细胞。例如,利用叶酸(FA)配体将治疗和成像剂递送至表达叶酸受体(FR)的细胞。FR对FA具有高亲和力,解离常数(Kd)在0.1 - 1 nM之间。当FA与其他分子共价连接时,形成的结合物仍能保持与细胞表面FR的亲和力。结合到FR后,叶酸及其药物结合物会通过受体介导的内吞机制被细胞摄取。

FR在人体不同组织和细胞类型中的分布并不均匀。在某些正常上皮细胞中,FR的表达量有限,但在源自相同细胞类型的恶性组织中,FR会显著过表达。在新鲜肿瘤标本中,超过90%的卵巢及其他妇科癌症、约50%的肺癌和25%的乳腺癌都检测到FR的存在。有趣的是,在许多卵巢癌组织样本中,侵袭性最强(晚期、高级别)的癌症中FR的表达水平最高。因此,FR被认为是一种合适的肿瘤标志物,临床上可用于区分恶性和非恶性组织,同时也可作为将各种药物递送至癌细胞的可靶向受体。

二、FA与蛋白质和肽的偶联方法

2.1 FA的性质

FA是一种对光敏感的有机分子,在未离子化形式下,其水溶性有限(0°C时为10 mg/L,100°C时为500 mg/L),但作为二钠盐时,溶解度显著增加(0°C时为15 g/L)。在水溶液中,FA及其一些结合物倾向于形成氢键连接的平面四聚体,这些四

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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