Eribulin mesylate (E7389 mesylate) 是一种微管靶向剂 | MedChemExpress (MCE)

本文概述了甲磺酸艾日布林(Eribulinmesylate)作为微管靶向药物在转移性乳腺癌和骨肉瘤治疗中的生物活性研究,包括其对细胞增殖、凋亡、G2/M停滞的影响以及在体内外抗癌效果。

Eribulin (mesylate) | 甲磺酸艾日布林

中文名:甲磺酸艾日布林

CAS:441045-17-6

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:-80°C, protect from light, stored under nitrogen

生物活性:Eribulin mesylate (E7389 mesylate) 是一种微管靶向剂,用于转移性乳腺癌的研究。 Eribulin mesylate 通过结合微管蛋白和微管来抑制癌细胞的增殖。

体外:Eribulin (1-100 nM; 72 h) 抑制细胞增殖,对 LM8 和 Dunn 细胞的 IC50 分别为 22.8 和 21.5 nM[1]。
艾日布林(10-50 nM;12-72 小时)在 LM8 细胞中以 50 nM 的剂量处理 24 小时后显着增加早期细胞凋亡[1]。
艾日布林(10- 50 nM; 12-72 h) 在 LM8 细胞中以 50 nM 剂量处理 12 小时诱导 G2/M 停滞,但在 LM8 细胞中用 10 nM 长期处理(72 小时)则不会[1].
Eribulin (1-50 nM; 12 h) 不诱导 LM8 细胞衰老[1].
Eribulin (1-10 nM; 16 h) 诱导LM8 细胞形态学改变和低浓度抑制细胞迁移[1]。

体内:艾日布林(1 mg/kg;每周静脉注射一次,持续 2 周)减少小鼠骨肉瘤的原发性肿瘤生长和肺转移[1]。
艾日布林(1 mg/kg;静脉注射一次) ) 在低浓度阶段抑制循环肿瘤细胞 (CTC) 的出现[1]。

参考文献:

[1]. Okouneva, T., et al., Inhibition of centromere dynamics by eribulin (E7389) during mitotic metaphase. Mol Cancer Ther, 2008. 7(7): p. 2003-11.
[2]. Smith, J.A., et al., Eribulin binds at microtubule ends to a single site on tubulin to suppress dynamic instability. Biochemistry, 2010. 49(6): p. 1331-7.
[3]. Towle, M.J., et al., Eribulin induces irreversible mitotic blockade: implications of cell-based pharmacodynamics for in vivo efficacy under intermittent dosing conditions. Cancer Res, 2011. 71(2): p. 496-505.
[4]. Watanabe K, et, al. Low-dose eribulin reduces lung metastasis of osteosarcoma in vitro and in vivo. Oncotarget. 2019 Jan 4; 10(2): 161-174.

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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