29、癌症治疗中的表观遗传学:现状与前景

癌症治疗中的表观遗传学:现状与前景

癌症是一种严重威胁人类健康的疾病,传统的治疗方法如化疗、放疗和手术等在治疗癌症的过程中面临着诸多挑战,其中耐药性是一个关键问题。近年来,表观遗传学在癌症治疗中的作用逐渐受到关注,为癌症治疗提供了新的思路和方法。本文将介绍表观遗传学在多种癌症治疗中的应用及研究进展。

乳腺癌

在乳腺癌治疗中,免疫细胞中的miR - 451a、miR - 16 - 5p和miR - 17 - 3p可预测抗HER - 2受体抗体曲妥珠单抗在HER - 2阳性乳腺癌患者中的疗效,并可作为生存预测标志物。Li等人鉴定的miRNAs可直接靶向导致曲妥珠单抗耐药的信号分子。此外,miR - 200家族的miRNAs(miR - 200a、miR - 200b、miR - 200c、miR - 141)可调节上皮 - 间质转化(EMT),有望成为治疗靶点。

表观遗传靶点也被用于乳腺癌治疗。例如,组蛋白乙酰化过程成为治疗靶点,将组蛋白去乙酰化酶(HDACs)与金丝桃素介导的光动力疗法(HY - PDT)联合使用。HY - PDT是一种微创治疗方法,但单独使用会导致耐药。研究人员将HY - PDT分别与辛二酰苯胺异羟肟酸(SAHA)和曲古抑菌素(所有类型HDAC的抑制剂)以及短链脂肪酸丙戊酸和苯丁酸钠(核HDAC的抑制剂)联合使用,两种组合都能有效减轻HY - PDT治疗的耐药性。有趣的是,在第二种组合中,参与染色质调节的肿瘤抑制基因细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂1A(CDKN1A)强烈表达。

宫颈癌

在美国,约0.6%的女性会被诊断为宫颈癌,每年每10万名女性中有7.4例新发病例,2.3例死亡。人乳头瘤病毒(HPV)感染是宫颈癌的主要危险

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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