19、克服PARP抑制剂耐药性:乳腺癌与卵巢癌治疗新视角

克服PARP抑制剂耐药性:乳腺癌与卵巢癌治疗新视角

1. 背景介绍

人体基因组的稳定性依赖于精密的DNA损伤响应系统,其中BRCA1和BRCA2这两个抑癌基因起着关键作用。它们编码的蛋白质能通过同源重组(HR)修复受损的DNA双链断裂。一旦BRCA1或BRCA2基因发生变异或突变,DNA修复功能就会受到影响,进而可能导致基因突变或细胞死亡。

乳腺癌是美国女性中最常见的恶性肿瘤,也是癌症相关死亡的第二大原因。它可大致分为六种主要的分子亚型,携带p53、PALB2、ATM、BRCA1和BRCA2等抑癌基因突变的人更容易患乳腺癌。卵巢癌同样有多种组织学亚型,其中高级别浆液性卵巢癌最为常见。由于卵巢癌症状不明显,患者通常在晚期才被确诊,这使得它成为最致命的妇科恶性肿瘤之一,其病因也尚不明确。与乳腺癌类似,PTEN、KRAS、BRAF、ERBB2、BRCA1和BRCA2等基因的突变会推动卵巢癌的发展。

目前,乳腺癌和卵巢癌的治疗方法包括化疗和放疗,但这些全身性治疗会带来疲劳、骨髓抑制、皮疹和胃肠道副作用等严重毒性。因此,新的靶向治疗受到了广泛关注。

2. 现有治疗方案

2.1 乳腺癌和卵巢癌的治疗手段

患者通常采用多模式治疗方法,具体如下表所示:
| 治疗方式 | 治疗药物及方法示例 |
| — | — |
| 烷化剂 | 环磷酰胺 |
| 血管生成抑制剂 | 贝伐珠单抗 |
| 蒽环类药物 | 阿霉素 |
| 抗代谢物 | 甲氨蝶呤、5 - 氟尿嘧啶、卡培他滨 |
| CDK4/6抑制剂 | 阿贝西利 |
| 内分泌治疗 | 来曲唑、阿那曲唑

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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