27、癌症靶向治疗耐药性的新兴疗法及未来方向

癌症靶向治疗耐药性的新兴疗法及未来方向

1. 基因多态性与肺癌治疗

在非小细胞肺癌(NSCLC)治疗中,存在一种常见的 BIM 基因缺失多态性,它会导致患者对酪氨酸激酶(TK)抑制剂产生内在抗性和较差的反应。目前有一项临床试验(NCT02151721)正在测试伏立诺他/吉非替尼联合疗法对具有 BIM 缺失多态性且对表皮生长因子受体(EGFR)抑制剂耐药的 EGFR 突变患者的治疗潜力。

2. 免疫疗法联合治疗
2.1 黑色素瘤靶向治疗与免疫细胞的关系

肿瘤微环境,特别是肿瘤浸润淋巴细胞,在黑色素瘤对靶向治疗的反应中起着重要作用。使用基于 BRAF 抑制剂的疗法治疗的患者,在治疗早期会出现 CD4⁺ 和 CD8⁺ 淋巴细胞显著浸润肿瘤的情况。而且,肿瘤内 CD8⁺ 淋巴细胞数量的增加与肿瘤大小的减小和治疗后活检中坏死的增加相关。此外,BRAF 和 MEK 抑制剂的治疗会导致黑色素瘤抗原表达增加,并减少免疫抑制细胞因子 IL - 6 和 IL - 8 的产生。同时,有确凿证据表明,BRAF 抑制会导致肿瘤细胞上 PD - L1 的表达增加,而 PD - L1 是免疫检查点疗法的一个靶点。尽管一些临床前研究指出 MEK 抑制可能对 T 细胞有抑制作用,但曲美替尼治疗对循环免疫细胞的抑制作用极小,并且可以增强 CD8⁺ 效应细胞的功效和肿瘤浸润能力。

2.2 免疫检查点抑制剂在黑色素瘤治疗中的应用

现代癌症免疫疗法主要通过使用针对关键调节因子或检查点的单克隆抗体来增强细胞介导的免疫。免疫检查点 CTLA4(细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4)和 PD - 1(程序性细胞死亡蛋白 1)的抗体抑制剂显著提高了高危黑色素瘤

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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