再生医学材料的发展和机遇

摘要:再生医学已经解决了许多因衰老、疾病和受伤而引起的受损器官和组织的修复再生问题. 这归功于再生医学材料在医学领域的应用和发展取得了显著进步, 特别是在功能性生物材料、干细胞再生医学、生物再生材料和器官生物打印等方面. 再生医学材料因其独特的性质, 在药物输送、诊断成像、组织工程等领域得到广泛应用. 材料技术的发展进一步促进了组织再生科学, 并为帮助诊断疾病和治疗受损组织提供了绝佳的机会, 在治疗衰老相关退行性病变以及创伤修复等领域有着巨大的应用潜力. 本文详细讨论了开放手术再生、微创手术再生、无创手术再生和智能穿戴再生四个方面的再生医学材料的医学应用及其相关的机制, 并深入讨论了再生医学材料现阶段所面临的挑战、发展前景以及临床转化的机遇, 旨在为广大研究者探索更多样化的再生医学材料医学应用奠定基础, 并为最终实现其临床转化提供启发.

基于深度学习的全新药物设计研究进展

摘要:先导化合物的设计和发现是新药研发中最具挑战性和创造性的阶段, 其过程需考虑候选分子的结构新颖性、生物活性、靶标选择性、可合成性、成药性和安全性等多种属性的优化。虽然计算机辅助药物设计方法的发展和应用大大节省了先导化合物发现阶段的时间和经济成本, 但仍未能扭转新药研发成功率低的现状。近年来, 随着深度学习技术的不断发展, 基于深度学习的全新药物设计方法为先导化合物的发现带来新的契机, 前景巨大。这些全新药物设计模型使用的深度学习框架包括编码-解码器、循环神经网络、生成对抗网络、强化学习等。本文综述了这些深度学习框架的基本原理、模型输入分子表征以及效果评测指标, 并对其在全新药物设计领域的应用前景进行了展望。

不规则多孔结构钛合金人体植入物的制备和性能研究

摘要: 相比规则多孔结构,不规则多孔结构更能较好地模仿实际骨小梁结构。基于Rhion 6软件中GH 插件构建了不规则多孔结构模型,并采用激光选区熔化技术( SLM) 制备出2 组多孔结构植入物样件。对多孔结构样件进行了热处理和力学性能测试,比较热处理前后力学性能变化。实验表明: 当不规则度增加时,弹性模量和抗压强度降低;当孔隙率增加时,弹性模量和抗压强度增加。多孔结构样件经过880℃/30 min/FC热处理后,弹性模量无明显变化,抗压强度下降,延展性变好。

生物医药用单原子催化剂的限域载体及其调控机制

摘要:自2011年由我国科学家提出“单原子催化”概念以来, 单原子催化剂在能源、环境以及生物医药领域显示出巨大的应用潜力. 相比于纳米粒子或纳米团簇, 单原子催化剂具有最大化的原子利用率、独特的电子结构以及增强的催化活性/选择性等优势. 尤其在生物医药领域, 金属基单原子催化剂具有一个显著优势, 即在复杂的生理环境下不会产生由大量金属离子聚集引发的生物毒性. 本文将评述近年来国内外研究者在生物医药用单原子催化剂的限域载体类型、性能调控机制及其在生物医药领域应用方面的最新研究进展. 首先, 着重介绍单原子催化剂的限域载体类型和催化性能调控机制. 然后, 通过具体实例阐明单原子催化剂在各种重大疾病诊疗以及生物传感等方面的研究进展. 最后, 展望生物医药用单原子催化剂的发展和面临的挑战. 本文旨在加深人们对单原子催化剂的调控机制以及生物学效应的理解, 并推动单原子纳米医学的发展.

面向穿戴或植入式临床应用的ssDNAGFET纳米生物传感器发展现状

摘要:单链DNA探针-石墨烯场效应管(ssDNA-GFET)纳米生物传感器在可穿戴或可植入式临床应用领域有着广泛前景。介绍了现有ssDNA-GFET的应用、标志物检测性能提升方法、真实人体样本溶液中标志物检测,以及面向可穿戴或可植入式临床应用的柔性化研发现状,总结了ssDNA-GFET在投入实际可穿戴或可植入式临床应用前有待解决的问题。

无机金属异质结半导体在肿瘤治疗中的应用研究

摘要:随着对半导体催化机制的不断研究,发现半导体材料在光/声刺激下会发生催化反应,从而产生活性氧。因此,近年来半导体材料被广泛研究用于肿瘤治疗。基于不同激发源,用半导体材料催化治疗主要分为光催化治疗和声催化治疗,其中异质结半导体材料与单纯的半导体材料相比,因其特殊的电子转移方式,在肿瘤催化治疗中表现出更好的疗效。通过分析异质结材料的催化机制,将近年来设计合成的多种无机金属异质结分为4 类,同时详细讨论了不同异质结材料在光/声催化治疗领域的研究和发展。希望从异质结催化增强的机制出发,为用于高效肿瘤治疗无机金属异质结材料的设计提供新的思路。

可印刷柔性传感器在人体健康监测中的研究进展

摘要:随着可穿戴技术的迅速发展,可印刷柔性传感器作为一种创新的传感器制备方法,已在人体健康监测领域取得了显著的研究进展。本文综述了可印刷柔性传感器在人体健康监测中的研究现状,从印刷方式、传感机制以及材料性质等角度出发,并结合可印刷柔性传感器的灵敏度、稳定性、重现性等方面对目前的可印刷柔性传感器展开了系统的总结。最后,进一步讨论了可印刷柔性传感器在新型可穿戴电子设备和人体疾病防控等领域的应用,并展望了可印刷柔性传感器在实际应用和发展过程中面临的一些挑战。

医用镍钛管永久变形量影响因素的研究

摘要:使用医用镍钛管制备拉伸试样,研究了时效温度、时效时间、循环加载次数、应变和加载速率对医用镍钛材料永久变形量的影响。结果表明:随着时效温度的升高,试样的永久变形量先增大后减小;随着时效时间的延长,试样的永久变形量增大;460℃时效30min时,试样的永久变形量增加到3.350%;随着加载次数的增加,累积永久变形量逐渐增大,直至一定次数后趋于稳定;当应变不超过8%时,永久变形量较小(

位点特异性糖基化蛋白质组学研究回顾与展望

摘要:糖基化是蛋白质翻译后修饰中最为多样和复杂的类型之一, 具有广泛且重要的生物学功能. 作为研究蛋白质糖基化修饰的核心领域, 糖蛋白质组学, 尤其是位点特异性糖基化蛋白质组学研究, 能够揭示与疾病相关的糖链结构和糖基化位点. 这不仅有助于深入理解特定蛋白质糖基化修饰特征, 还为揭示糖基化在疾病发生和发展中的作用机制提供了重要的信息. 本综述回顾了过去20年基于质谱的糖蛋白质组学的主要进展, 重点聚焦于完整糖肽解析的研究成果. 首先, 概述了糖蛋白质组学的发展历程, 并回顾了从糖基化位点鉴定到完整糖肽解析中的关键研究进展. 随后, 深入探讨了糖肽富集技术、质谱分析方法、数据解析工具及数据库建设等方面的进展, 分析了相关技术的优势与挑战. 最后, 指出了当前糖蛋白质组学研究中亟需解决的问题, 并展望了未来在解析深度、全面性、准确性及生物医学应用等方面的发展方向.

深度学习在生物医学领域中的应用简介

摘要:深度学习是人工智能领域中的一种新兴技术, 已在生物医学科学领域展现出巨大的潜力. 本文总结了深度学习的算法、原理和应用. 深度学习模型包含多个层次, 能够从数据中进行分层特征学习. 与传统的机器学习相比, 深度学习在自动特征提取、抗噪声能力、泛化能力和多功能性方面具有优势. 深度学习已成功应用于基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和疾病生物学等多个生物医学领域的问题中. 然而, 深度学习模型的可解释性还不足, 并在多模态数据集成方面面临挑战. 解决模型可解释性并将生物学知识集成的限制将加速深度学习技术转化为临床实践. 总的来说, 深度学习正在通过从大型生物医学数据中获取新的见解, 并改变生物医学研究和转化领域. 网络架构、可解释性和训练方法的持续进步将进一步释放深度学习推进人类健康发展的巨大潜力.