列表

核酸驱动蛋白质降解：溶酶体靶向降解技术前沿

核酸驱动蛋白质降解：溶酶体靶向降解技术前沿

摘要：靶向蛋白质降解技术不同于小分子抑制剂的互补抑制作用机制，利用细胞内源性蛋白质降解途径完成许多“不可成药”靶蛋白的降解，为疾病的治疗提供了新路径，其主要包括蛋白质水解靶向嵌合体、溶酶体靶向嵌合体等。与蛋白质水解靶向嵌合体依赖于泛素-蛋白酶体系统主要降解胞内蛋白质的机制不同，溶酶体靶向嵌合体利用细胞溶酶体途径实现胞外及膜蛋白的降解。核酸驱动的溶酶体靶向嵌合体作为新兴的生物医学技术，以核酸分子作为嵌合体的特定组分，在疾病治疗和药物研发等方面展现出广泛的应用前景和潜在的临床价值。本综述主要介绍核酸驱动的溶酶体靶向嵌合体技术，包括其组成、优势，并重点介绍其主要应用。此外，本综述简要回顾了溶酶体靶向嵌合体的发展历程，使该技术的发展可以呈现出一个明确的时间线，同时指出当前溶酶体靶向嵌合体发展中的不足和挑战，为后续深度研发指明方向。最后，针对当前溶酶体靶向嵌合体技术的开发进展及发展方向，对该技术目前面临的挑战进行探讨、对其未来可能的发展方向进行展望。综合而言，核酸驱动的溶酶体靶向嵌合体技术为生物医学研究、药物开发以及临床治疗提供了新思路和新方法，可以通过进一步研究和优化实现更广泛的应用。
医疗 2026年03月10日
医用手术电极抗粘连材料的研究进展

医用手术电极抗粘连材料的研究进展

摘要：电外科手术器械( 高频电刀、离子刀等) 是实现微创手术的一种重要器械，具有切割速度快、渗血少等诸多优点。然而，在使用过程中电极表面会产生高温导致血液和组织中的体液汽化，造成血液和软组织粘附，形成焦痂，从而严重影响手术的效果。医用手术电极抗粘连材料凭借其独特的抗组织粘附、疏血和抑菌等功能，在外科和微创手术等医疗领域展现出重要的研究和应用价值。本文对医用手术电极抗粘连材料的研究进展进行了系统综述。首先，分析了电极表面粘附行为及粘附机制。其次，总结了医用电极实现抗粘连性能的方法，重点介绍了当前医用手术电极表面涂覆抗粘连涂层、设计电极表面微观结构以及使用具有抗粘连性能的材料这三种方法的研究进展。通过对现有研究的分析，深入探讨了各方法的基本原理和技术进展。最后，针对医用电极抗粘连材料的发展现状和存在的问题进行分析并提出了展望，为后续医用抗粘连材料的研究提供借鉴和指导。
医疗 2026年04月01日
钛种植体表面改性策略对生物活性的影响

钛种植体表面改性策略对生物活性的影响

摘要: 钛金属的表面形貌是影响其亲水性及生物相容性的重要因素，探究钛金属表面处理策略是提高其生物相容性的重要途径。本文先采用大颗粒喷砂酸蚀技术（SLA）处理钛金属A4（TA4），对得到的SLA-TA4 进行碱热、紫外光照及等离子体轰击等单一方式表面处理。根据实验结果得出，碱热处理是提高并保持钛金属SLATA4亲水性的最佳单一处理方法。随后，在碱热处理的基础上，继续研究多种表面处理方式形成的钛金属表面纳米线网络结构及其生物性能。通过小鼠胚胎成骨前体细胞MC3T3-E1 黏附实验，比较了不同方式表面处理后，钛金属材料支持细胞黏附、细胞铺展的能力，并根据不同表面处理方式形成的材料表面接触角、微坑深度及粗糙度等参数，分析探讨多种表面处理方式造成的生物活性差异的机制。结果表明，经碱热处理10 h及紫外照射1 h处理后的SLA-TA4表现出最佳的生物活性及稳定性。从提高医疗器械表面生物活性的角度考虑，本文研究结果或对钛金属植入性器械的表面处理相关研究提供有价值的参考。
医疗 2024年10月21日
挤出成形3D打印仿生骨植入钛合金支架制备工艺及性能研究

挤出成形3D打印仿生骨植入钛合金支架制备工艺及性能研究

摘要：采用万能试验机和扫描电子显微镜研究了挤出成形3D打印Ti6Al4V钛合金支架的制备工艺、力学性能及微观结构，介绍了采用聚乙烯醇（PVA）水凝胶制备钛合金支架的方法，研究了浆料PVA含量、脱脂温度和烧结温度对制备工艺的影响规律，分析了钛合金支架孔隙率与力学性能的关系。结果表明：采用PVA 水凝胶制备钛合金支架可以获得分布均匀且高度互联的多孔结构，当浆料PVA 质量分数为15%，脱脂温度和烧结温度分别设定为360℃和1300℃时，制备工艺最佳。孔隙率为59.8% 的钛合金支架表现出与人体骨骼相匹配的力学性能，可避免应力遮蔽效应。
医疗 2025年01月07日
多种代谢物调控蛋白质翻译后修饰的新机制研究和药物筛选策略

多种代谢物调控蛋白质翻译后修饰的新机制研究和药物筛选策略

摘要：代谢物是生物大分子修饰最主要的供体来源, 环境或细胞内应激导致的代谢物改变信号也被整合到生命信号网络中. 蛋白质磷酸化、乙酰化和甲基化等经典翻译后修饰(post-translational modification, PTM)以ATP、乙酰辅酶A和S-腺苷甲硫氨酸(SAM)等能量或物质表征代谢物为底物, 传递共性代谢物信号; 我们的研究发现, 代谢物可以通过不同机制调控其作为供体外的其他PTM: 巴豆酰辅酶A能作为酰基供体促进细胞周期依赖的EB1蛋白的巴豆酰化修饰, 通过调控微管骨架的动态性维系基因组的稳定性; α-KIV和α-KG能够分别调控蛋白质磷酸化修饰和羟基化修饰, 介导与自身代谢无关的TCR信号通路和Hedgehog信号通路; 此外, 天然植物的次生代谢物也能够促进AD相关蛋白的泛素化降解. 这些发现为代谢物调控细胞生理病理的研究打开了新的角度和视野. 基于代谢物调控翻译后修饰的新机制, 我们以病理过程中的关键蛋白为例, 高通量筛选了瞬时受体电位香草酸通道3蛋白(TRPV3)和菌源二肽基肽酶4 (DPP4)的小分子抑制剂, 为创新药的研发和疾病的干预提供了新的思路.
医疗 2026年03月27日
柔性有机聚合物光子器件及其生物医学应用

柔性有机聚合物光子器件及其生物医学应用

摘要：随着光子材料和光子器件在可穿戴技术、智慧医疗、仿生机器人等新兴应用领域的不断拓展，研制具有优异机械柔韧性、生物相容性甚至生物可降解性的光子器件日益重要。为同时实现优异的光学性能和生物力学性能，柔性光子器件从材料合成、结构设计、功能实现到工艺制备等诸多方面亟需探索。其中，有机聚合物因其质地轻柔、生物相容性好、合成可控、结构功能易于改性等优势，被认为是制备柔性光子器件最具竞争力的材料之一。一系列新型的功能性有机光子器件，如光波导、衍射光栅、光子晶体等被相继被报道。本文综述了近年来柔性有机聚合物光子器件的研究进展，总结和分析了现有技术、方法和应用，并对未来的挑战和前景进行了讨论和展望。
医疗 2024年09月29日
基于无机纳米材料的抗菌抗病毒功能涂层和薄膜

基于无机纳米材料的抗菌抗病毒功能涂层和薄膜

摘要： COVID-19在全球的大流行对人类的健康生活和社会的正常运行都造成了严重的危害. 阻断致病微生物通过受污染表面与人类间接接触传播, 或者避免与其直接接触是保护我们免受伤害的主要方法. 目前的解决措施包括设计开发抗菌抗病毒表面涂层和研发由自清洁薄膜或织物制成的个人防护设备. 综述了近年来几种研究广泛的金属、金属氧化物、金属有机框架材料等用于抗菌抗病毒涂层或薄膜的工作, 对其作用机制和微生物灭活效果进行了总结讨论, 并且评估了其本身的毒性以及实际应用的局限性, 最后就抗菌抗病毒涂层和薄膜开发的挑战和新兴研究方向提出了未来展望.
医疗 2024年12月12日
生物陶瓷材料的3D打印技术现状

生物陶瓷材料的3D打印技术现状

摘要：3D打印技术在小批量、个性化定制方面具有较大优势，因而在生物医用领域备受关注。可供3D打印的耗材已涵盖高分子、金属、陶瓷和衍生材料等多种类型。生物医用陶瓷熔点高、韧性差，是最不容易应用于3D打印的材料。文章综述了以陶瓷粉体、陶瓷浆料、陶瓷丝材、陶瓷薄膜等不同原料形态为耗材的3D打印陶瓷制备工艺进展，并对SLS、3DP、DIW、IJP、SL、DLP、FDM、LOM等不同工艺制备陶瓷的表面粗糙度、尺寸大小、致密度等参数进行了对比。文章还总结了3D打印生物陶瓷在骨组织工程支架和口腔修复体等硬组织修复领域的临床应用现状。综合比较，SL陶瓷增材制造技术的制造精度和成形质量高，且能制备较大尺寸零件，还可以通过掺杂微量营养元素以及表面功能性修饰来赋予生物陶瓷更好的生物学性能、力学性能乃至抗菌、肿瘤治疗等功能，具有较明显的优势。3D打印制备的生物陶瓷相比传统减材制造工艺，制备的骨组织工程支架和口腔修复体不仅力学性能好，而且具有更优秀的生物相容性和骨传导性等。
医疗 2024年07月16日
非侵入式脑机接口在脑卒中手功能康复中的临床应用进展：预测、评估、干预

非侵入式脑机接口在脑卒中手功能康复中的临床应用进展：预测、评估、干预

摘要：脑卒中可引发患者的肢体运动功能异常，其后遗症中手功能障碍发生率高且恢复难度大，严重影响患者的日常生活质量。近年来，脑机接口技术逐渐被应用于脑卒中康复，其中非侵入式脑机接口（non-invasive brain-computer interface, NBCI）因安全便捷、无需手术植入等优势，已广泛应用于脑卒中手功能康复研究领域。本文围绕NBCI在脑卒中手功能康复中的临床应用，系统综述其在预后预测、功能评估和康复干预方面的研究进展，梳理以上3个方向的核心内容与发展现状，总结当前研究的优势与不足，以期为深化NBCI在脑卒中手功能康复领域的临床应用、多中心验证及居家康复推广提供参考。
医疗 2026年10月30日
深度学习在生物医学领域中的应用简介

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.
医疗 2026年02月28日