PNU-159682 是蒽环类药物 Nemorubicin 的代谢产物 | MedChemExpress (MCE)

PNU-159682是一种有效的DNA拓扑异构酶II抑制剂,作为ADC的细胞毒素,对多种肿瘤细胞系表现出强大细胞毒性。研究显示其在体内抗肿瘤活性优于多柔比星,特别是在ADC药物和抗CD22抗体结合的应用中表现出显著效果。

PNU-159682

CAS:202350-68-3

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:4°C, stored under nitrogen

生物活性:PNU-159682 是蒽环类药物 Nemorubicin 的代谢产物,是一种高效的 DNA 拓扑异构酶 II 抑制剂,具有优异的细胞毒性[1]。 PNU-159682 作为一种比阿霉素更有效和更耐受的ADC 细胞毒素用于 ADC 合成[2]。 PNU-159682可用于EDV-nanocell技术克服耐药性[3]。

体外:PNU-159682(0-500 nM;暴露于化合物 1 小时,然后在不含化合物的培养基中培养 72 小时)在磺酰罗丹明 B 测定中对人肿瘤细胞系具有细胞毒性作用。 HT-29、A2780、DU145、EM-2、Jurkat 和 CEM 细胞的 IC70 值分别为 0.577 nM、0.39 nM、0.128 nM 和 0.081 nM、0.086 nM 和 0.075 nM<支持>[1]。它针对人肿瘤细胞系,对 MMDX 和多柔比星的 IC70 范围分别为 68 nM-578 nM 和 181 nM-1717 nM[1]。
PNU-159682 在 NHL 细胞系上比 MMAE 更有效。在细胞活力测定中,PNU-159682 针对 BJAB.Luc、Granta-519、SuDHL4.Luc 和 WSU-DLCL2,IC50 值为 0.10 nM、0.020 nM、0.055 nM 和 0.1纳米,分别。 MMAE 针对 BJAB.Luc、Granta-519、SuDHL4.Luc 和 WSU-DLCL2,IC50 值分别为 0.54 nM、0.25 nM、1.19 nM 和 0.25 nM[2 ].
PNU-159682 的细胞毒性是多柔比星的数千倍,可用于开发新型 ADC。 PNU159682 抗 CD22 抗体 (anti-CD22-NMS249) 在体外 具有很强的抗肿瘤作用。抗 CD22-NMS249(PNU159682 抗 CD22 抗体)在 NHL 细胞系的体外活力测定中具有活性,比 pinatuzumab vedotin 强 2 至 20 倍,ADC 抗 CD22-NMS249 抗 BJAB.Luc,Granta -519、SuDHL4.Luc 和 WSU-DLCL2 的 IC50 值分别为 0.058 nM、0.030 nM、0.0221 nM 和 0.01 nM[3]。PNU-159682 (100 μM) 微弱抑制拓扑异构酶 II 的解结活性。 PNU-159682 对表达 CAIX 的 SKRC-52 细胞显示出细胞毒性作用,IC50 为 25 nM[4]。

体内:PNU-159682(单剂量;iv15 μg/kg)是小鼠 L1210 白血病模型中的最大耐受剂量。 PNU-159682 显示出改善的体内抗肿瘤活性。 PNU-159682 的抗肿瘤作用(延长寿命=29%)与 90 μg/kg MMDX(延长寿命=36%)相当[1]。
PNU-159682(iv 4 μg/kg;q7dx3;40 天)对 MX-1 人乳腺癌小鼠有治疗反应。更重要的是,从第 39 天开始,接受 PNU-159682 治疗的七只小鼠中有四只表现出完全的肿瘤消退[1]。
PNU-159682 比多柔比星更具细胞毒性,可用于开发新型 ADC。 PNU159682 抗 CD22 抗体 (anti-CD22-NMS249) 在体内 具有很强的抗肿瘤作用。 ADC 剂量(抗 CD22-NMS249;50 µg/m2 偶联 PNU-159682)在小鼠中耐受性良好,导致体重减轻不到 10%[2]。
在 BJAB 中.Luc 模型抗 CD22-NMS249(单剂量;2 mg/kg)的功效与抗 CD22-vc-MMAE 相似。在 2 mg/kg 剂量下,抗 CD22-NMS249 可使肿瘤完全缓解(NMS249:110-134%TGI 对比 vc-MMAE:114-143%TGI)。此外,2 mg/kg 的单剂量抗 CD22-NMS249 可导致肿瘤停滞三周[1]。

参考文献:

[1]. Quintieri L, et al. Formation and antitumor activity of PNU-159682, a major metabolite of nemorubicin in human liver microsomes. Clin Cancer Res. 2005 Feb 15;11(4):1608-17.
[2]. Cazzamalli S, et al. Acetazolamide Serves as Selective Delivery Vehicle for Dipeptide-Linked Drugs to Renal Cell Carcinoma. Mol Cancer Ther. 2016 Dec;15(12):2926-2935.
[3]. Pengxuan Zhao, et al. Recent advances of antibody drug conjugates for clinical applications. Acta Pharm Sin B. 2020 Sep;10(9):1589-1600.
[4]. Joanne Lundy, Interim data: Phase I/IIa study of EGFR-targeted EDV nanocells carrying cytotoxic drug PNU-159682 (E-EDV-D682) with immunomodulatory adjuvant EDVs carrying α-galactosyl ceramide (EDV-GC) in patients with recurrent, metastatic pancreatic cancer. GASTROINTESTINAL CANCER—GASTROESOPHAGEAL, PANCREATIC, AND HEPATOBILIARY

详情:http://www.medchemexpress.cn/pnu-159682.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值