11、溶瘤病毒治疗癌症：现状、挑战与创新策略

最新推荐文章于 2025-10-23 14:56:53 发布
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分类专栏： 破解癌症耐药新策略 文章标签： 溶瘤病毒 癌症治疗 肿瘤微环境
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溶瘤病毒治疗癌症：现状、挑战与创新策略

1. 溶瘤病毒治疗概述

溶瘤病毒（OV）治疗是一种极具潜力的癌症治疗方法。肿瘤微环境由肿瘤细胞、基质细胞（如癌症相关成纤维细胞CAFs）和免疫细胞（如肿瘤相关巨噬细胞TAMs、髓系来源的抑制细胞MDSCs、T细胞、NK细胞和树突状细胞）组成，这些细胞可被肿瘤“驯化”以促进肿瘤生长。在溶瘤病毒治疗后，肿瘤细胞会发生死亡，周围的肿瘤血管也可能被破坏。同时，溶瘤病毒还会引发免疫反应，促使M1巨噬细胞、效应T细胞、NK细胞和树突状细胞更多地浸润到肿瘤部位，从而进一步清除肿瘤细胞。

2. 肿瘤微环境对溶瘤病毒治疗的影响
2.1 肿瘤细胞外基质（ECM）的作用

肿瘤ECM与血管生成增加、灌注不良以及间质压力升高有关，这既促进了肿瘤生长，又限制了抗癌疗法的递送。例如，肿瘤中的胶原蛋白密度增加会促进肿瘤的起始和进展，而肿瘤细胞相关的透明质酸在结直肠癌中是不利的预后因素。

影响因素 对肿瘤的影响 对溶瘤病毒治疗的影响
胶原蛋白密度 促进肿瘤起始和进展 可能限制溶瘤病毒的扩散
透明质酸 与肿瘤预后不良相关 可能阻碍溶瘤病毒进入肿瘤细胞
2.2 炎症细胞因子的作用 <
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英伟达Project Digits赋能医疗大模型：创新应用与未来展望
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15、癌症免疫治疗：现状、挑战与新策略
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本文综述了癌症免疫治疗的现状、挑战及新兴策略。文章介绍了主要免疫治疗方法，包括过继性T细胞疗法、免疫检查点阻断、肿瘤疫苗和溶瘤病毒疗法，并深入探讨了肿瘤产生免疫抗性的机制，涵盖肿瘤细胞、免疫微环境及免疫细胞层面。针对抗性问题，提出了联合治疗、靶向微环境、增强免疫细胞功能、新靶点开发以及生物标志物应用等创新策略。同时强调了肠道微生物群在治疗响应中的关键作用，并展望了个性化治疗、多技术融合及新型药物开发的未来方向，为提升癌症免疫治疗疗效提供了全面视角。
32、蛋白质和肽类癌症基因治疗：进展与策略
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29、癌症治疗中的表观遗传学：现状与前景
t1u2v的博客
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本文综述了表观遗传学在多种癌症治疗中的应用现状与未来前景，涵盖乳腺癌、宫颈癌、结肠癌、胶质母细胞瘤、肝细胞癌、白血病、肺癌、黑色素瘤、多发性骨髓瘤、头颈癌、卵巢癌和胰腺癌等。文章详细探讨了DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA调控等表观遗传机制在肿瘤发生、发展及耐药性中的作用，总结了当前潜在的治疗靶点和联合疗法，并分析了表观遗传治疗面临的挑战，如药物组合优化、生物标志物缺乏和机制理解不足。同时，文章展望了表观遗传学在个性化医疗、癌症预防及新型治疗策略开发中的广阔前景，强调其在改善患者预后方面的巨大潜力。
33、基于蛋白质和肽的癌症基因治疗：现状与前景
gitlab7runner的博客
08-07 49
本文综述了基于蛋白质和肽的癌症基因治疗的现状与前景，涵盖了多种治疗策略，包括自杀基因治疗、凋亡诱导基因治疗、肿瘤抑制基因治疗、抗血管生成基因治疗、免疫调节基因治疗和靶向基因治疗。文章总结了癌症基因治疗的临床试验进展及其面临的挑战，并展望了未来发展趋势，如精准医学的融合、基因编辑技术的应用以及免疫与基因治疗的协同发展。同时，介绍了新型基因递送载体的研发及其在癌症治疗中的潜力。
11、医疗领域的人工智能应用：现状与前景
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07-14 108
本文探讨了人工智能在医疗领域的现状与前景，涵盖了AI技术在结构化与非结构化数据中的应用，以及其在癌症、神经学和心脏病学等关键疾病领域的重要作用。同时，文章分析了AI在药物开发、临床决策支持、机器人辅助手术等方面的应用，并讨论了未来发展趋势与挑战，如数据隐私、算法可解释性以及人机协作等。
11、聚乙二醇化蛋白质在癌症免疫治疗中的应用
honey的博客
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本文综述了聚乙二醇化蛋白质在癌症免疫治疗中的应用。文章从癌症治疗的现状出发，探讨了传统疗法的局限性以及免疫治疗的兴起，重点介绍了细胞因子在免疫治疗中的作用及其临床应用问题。聚乙二醇化技术作为解决这些问题的重要手段，被详细阐述，包括其延长半衰期、降低免疫原性和提高治疗效果等优势。文中还系统介绍了聚乙二醇化干扰素-α、聚乙二醇化G-CSF及其他聚乙二醇化细胞因子在不同癌症类型中的应用案例，并探讨了其面临的挑战及应对策略。最后，文章展望了聚乙二醇化技术在个性化治疗、联合治疗和新型技术开发方面的未来趋势，强调了其在
54、人工智能在疫苗研发与癌症治疗药物递送中的应用
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70、泌尿学与移植生物学：现状与挑战
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本文系统探讨了泌尿学与移植生物学的现状与挑战，涵盖治疗性克隆的原理及其在肾脏再生和男性不育治疗中的前景，回顾了器官移植的发展历程，包括首例成功肾移植、捐赠类型演变及脑死亡判定标准。文章详细分析了器官保存技术、供体与受体的评估流程、ABO与HLA匹配原则，深入阐述了移植免疫机制及免疫抑制药物的应用与监测。同时，讨论了移植后常见的排斥反应、感染及其他并发症的处理策略，并展望了基因编辑、组织工程等未来技术创新方向，强调了伦理和社会问题的重要性，全面呈现了器官移植领域的复杂性与前沿进展。
Using nmap NSE scripts for identifying common ICS protocols使用nmap的nse脚本对常见工控协议进行识别，附对应nse脚本，并记录pcap
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！ 工控常见协议 工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147
软件开发NuGet包缓存路径修改指南：Visual Studio环境下本地缓存位置迁移与环境变量配置实施方案
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基于图神经网络（GNN）的分子能量预测模型实现（附Python源码与数据集）
12-09
本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。 方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。 本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。 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！
【无线传感器网络】基于MATLAB的RSSI测距与多边定位算法实现：节点坐标估计及定位误差分析系统设计
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内容概要：本文通过MATLAB实现了一种基于RSSI（接收信号强度指示）的无线传感器网络节点定位算法。文章首先设定仿真环境，包括多个已知坐标的锚节点和一个待定位的未知节点，利用RSSI与距离之间的传播模型将测得的信号强度转换为距离估计，并引入高斯噪声模拟实际测量误差。随后采用多边定位法（最小二乘法）构建线性方程组，求解未知节点的坐标估计值，并计算其与真实位置之间的定位误差。最后通过图形化方式展示锚节点、真实节点、估计节点及其连接关系，并输出关键数据结果。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员或从事物联网、传感器网络相关工作的技术人员；适合对定位算法原理与仿真实现感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①用于教学演示或科研验证RSSI定位的基本原理；②帮助理解从信号强度到距离估算再到坐标求解的完整流程；③为后续改进算法（如引入滤波、加权最小二乘等）提供基础框架； 阅读建议：此资源以MATLAB代码为核心，建议读者逐段运行代码，结合注释理解每一步的数学原理与物理意义，重点关注RSSI转距离模型、最小二乘法的应用以及误差来源分析，可通过调整参数（如噪声水平、路径损耗指数）观察对定位精度的影响，加深理解。
量子计算领域JSX算法库的分析与应用研究
12-09
内容概要：该文档内容不完整，仅包含标题“三F一”及作者名“lituh”，未提供具体关于JSX量子算法库的分析内容或技术细节，无法获取有关量子算法库的功能、结构、实现原理或应用案例等有效信息。; 适合人群：对量子计算与JSX相关技术感兴趣的研究人员或开发者；但鉴于文档内容缺失，实际适用性受限。; 使用场景及目标：无法明确具体使用场景，可能旨在探讨JSX在量子算法库中的集成与应用，或分析其性能与架构设计，但由于信息不足，难以确定其原始目标。; 阅读建议：建议寻找该文档的完整版本或补充相关资料以获得全面理解，当前版本不具备深入学习或研究的价值。
基于上海期货交易所量化交易系统.zip
最新发布
12-09
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安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足
12-09
Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统。 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测，部署上：使用pyqt5实现前端可视化，在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统（将模型运行封装到Qt中），使用Docker封装人脸识别后端系统，使用网络请求等包实现前后端交互 案例：进行多目标识别的同时，进行人脸识别，前端系统发送请求，携带参数到后端进行人脸识别，最终返回人脸识别结果，获取人脸识别结果后，检索该成员应具备的多目标特征，与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对，若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要，以及逃离懵懂状态开始探索，我于2023.12~2024.1（大二上）开始一些CV、LLM项目的研究，苦于能力有限，当时大部分的项目都是依托开源搭建而来，诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建，我只不过做了缝合的工作，所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献：https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假)，时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为，半年前的水平有限，虽然自己能实现项目的运作，但是恐很多细节介绍不好，当然本文自发出，后续我还会跟进，欢迎指正：22012100039@stu.xidian.edu.c...
STM32通用定时器TRC含义详细解析，并以TRC信号与无刷电机（BLDC）驱动为实例
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内容概要：本文详细解析了STM32通用定时器中TRC（Trigger Controller）信号的含义及其应用。TRC是定时器内部触发控制器的输出信号，可通过配置TIMx_CCMRx寄存器的CCxS[1:0]位将捕获通道输入源设为TRC，从而让捕获通道监听内部触发事件。TRC信号源自触发控制器的输入源TRGI，该源由TIMx_SMCR寄存器的TS[2:0]位选择，包括外部引脚边沿、其他定时器TRGO等。此机制可用于测量内部事件间隔、间接捕获外部信号时间戳、实现定时器同步及节省引脚资源。在无刷电机（BLDC）驱动中，TRC与霍尔传感器配合，通过硬件自动实现精确换相，提升控制效率与实时性。; 适合人群：具备STM32嵌入式开发基础，从事电机控制或定时器高级应用的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标：①理解STM32定时器内部触发机制及TRC信号路径；②应用于BLDC电机霍尔换相控制、多定时器同步设计、内部事件时间测量等高精度控制场景； 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合寄存器配置与硬件逻辑分析，建议结合STM32参考手册和实际项目进行调试验证，深入掌握TRC在复杂定时系统中的作用机制。
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Python基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码＆UI＆教程)
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