基于复杂天然产物的半合成抗生素工艺化学研究进展

摘要:发现新的抗生素药物是应对细菌和真菌耐药性问题的关键手段, 而基于现有抗生素开发新型抗生素已被证明是一条有效途径. 目前, 临床上或临床试验阶段的抗生素大多是半合成药物, 即通过对天然抗生素进行修饰来解决毒性或耐药性等问题. 天然抗生素产物的复杂性和稳定性使得半合成抗生素的药物化学开发面临较高难度, 而其后续的合成工艺则更具挑战. 这类工艺化学不仅需要解决化学、区域和立体选择性的转化难题, 还需克服分离纯化等技术障碍.在抗生素发展的百年历程中, 化学家们已经发展了许多经典的抗生素化学合成工艺, 如四环素化学和大环内酯化学等.重点介绍了这些经典的抗生素半合成工艺, 从化学合成挑战、原研工艺与改进工艺以及可能的工艺优化等方面进行详细阐述.

静电纺丝技术在骨组织修复中的应用进展

摘要:静电纺丝技术是制备骨组织工程支架的有效方法。介绍了静电纺丝技术的装置及基本原理,总结了溶液静电纺丝、熔融静电纺丝和离心静电纺丝的优缺点及适用范围。 综述了静电纺丝技术制备的天然纤维、合成纤维、复合纤维在骨组织工程中的应用进展,并指出了各自的不足之处,讨论了改进方法。同时,简要分析了静电纺丝技术在骨组织工程领域的发展方向。

多功能共轭聚合物在疾病诊疗方面的研究进展

摘要:共轭聚合物(CPs)是一类具有长程π电子共轭体系的高分子化合物, 由于其独特的光物理性质, 共轭聚合物已经被广泛应用于生物传感、成像、药物递送、治疗等多个领域. 本文从共轭聚合物的结构设计及其应用出发, 重点总结了本课题组近年来在多功能共轭聚合物的设计合成及其在疾病诊疗、病原菌杀伤及组织创伤修复领域的应用研究, 并探讨了当前研究的主要方向以及所面临的机遇与挑战.

新型生物栓塞材料: 从物理封堵到智能协同

摘要:经导管动脉栓塞(transcatheter arterial embolization, TAE)已成为中晚期肝癌的核心微创治疗手段之一。但传统栓塞剂多属于“被动物理封堵”, 在栓塞可控性、可视化追踪及协同治疗方面存在明显不足。近年来, 功能化生物材料正驱动栓塞体系从单纯的“物理封堵”向“功能集成-智能响应-主动导航”的栓塞-治疗精准协同模式变革。相关研究从机械栓塞器械的结构/力学性能优化, 发展到可注射原位成形的液体/ 凝胶栓塞剂, 再到集载药控释、肿瘤微环境调控、与外源物理能量场(激光、磁、放射等)协同治疗于一体的多功能平台, 并进一步发展到可在外场引导下精准到达靶区治疗的微纳机器人。以功能演进为主线, 归纳了上述新型TAE 治疗策略的各类代表性设计与关键问题, 探讨了该领域面临的挑战, 旨在为下一代智能可协同治疗的栓塞材料的设计提供新思路。

医用TC4钛合金激光-化学复合抛光及表面形貌演化

摘要:表面粗糙度是医疗器械构件最重要的质量特征之一,然而现有的激光抛光、化学抛光等单一表面抛光技术存在一定局限性。针对医用TC4 钛合金表面的精密抛光需求,设计并搭建一套激光-化学复合抛光系统,通过激光-化学复合加工材料去除机理分析和开展TC4 钛合金的激光-化学复合抛光试验,深入探究复合抛光过程中不同抛光阶段材料表面形貌的演变过程及粗糙度变化并进行分析,进而明确激光-化学复合抛光机理。研究结果表明,激光-化学复合抛光材料去除是基于激光热-力效应与激光诱导化学腐蚀溶解共同作用的结果,而且两者具有一定协同效应,在适当的工艺窗口内,化学腐蚀溶解可以完全去除激光烧蚀产生的残渣和重熔物。激光辐照会在工件表面“峰-谷”区域产生温度差,进而导致化学溶解速率差异,即“山峰”区域溶解速率快,“山谷”区域溶解速率慢,从而实现表面粗糙度的降低。最后采用合适的工艺参数,优化了抛光效果,实现了医用TC4 钛合金的选择性精密抛光,激光辐照区域表面粗糙度Ra 由初始的5.230 μm 下降至0.225 μm, Sa 由初始的8.630 μm 下降至0.571 μm,分别下降95.7%和93.4%。研究结果可为钛合金或其他自钝化金属的精密抛光提供参考。

医用镁合金性能及其合金化改善途径研究进展

摘要:医用镁合金耐腐蚀性能和强度相较于传统医用金属材料较差,严重限制了其在医疗器械领域中的应用。研究表明,合金化可以显著改善医用镁合金的性能,但是由于不同合金元素的加入对镁合金力学性能、耐腐蚀性能和生物相容性的影响不同,并且元素对合金的改善效果也存在差异。因此,研究不同元素的添加对医用镁合金性能影响具有重要的意义。本文首先综述了近年来对镁基合金力学性能、腐蚀降解性能及其生物相容性的综合研究,其次分析了镁基合金在添加了不同合金元素下的性能差异,并针对合金化后医用镁基合金材料的局限性,提出了未来发展建议,期望为今后的临床应用提供宝贵经验。

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.

医用镁及其合金表面改性自组装涂层的研究进展

摘要:医用镁及镁合金因其可控降解性、与人体骨骼匹配的力学性能及良好的生物相容性,成为生物医学领域的研究热点。然而,其快速降解和氢气析出问题限制了临床应用。传统表面改性技术虽能改善其耐蚀性和生物相容性,但存在抗菌药物负载能力有限、涂层功能单一等问题。自组装技术作为一种高效、灵活的表面改性方法,通过静电力、氢键等作用力实现涂层的精确构建,能显著提升镁合金的耐蚀性、抗菌性和骨整合能力。本文主要从层层自组装涂层的构建策略与作用机理出发,综述了医用镁合金表面自组装涂层的研究动态;介绍了自组装改性的工艺原理,阐述了该技术的优缺点;系统分析了自组装涂层对医用镁合金降解的影响,并对其发展方向进行了展望,以推动医用镁合金在医学领域的广泛应用。

医用含铜抗菌金属——从研究走上应用

摘要:我国在医用抗菌金属的研究方面走在国际前列,其应用有望有效地降低与医疗器械或植入物相关的细菌感染发生率,具有重要的临床价值。该文简要介绍了我国在医用含铜抗菌金属方面的创新研究及其在医学领域中的初步应用,并对未来面临的机遇与挑战进行了分析。

铜基纳米材料在肿瘤领域的研究进展

摘要:恶性肿瘤已成为威胁人类健康的一类重要疾病,但传统治疗手段存在严重副作用且用传统手段治疗后该疾病复发率高。铜基纳米材料因其固有的理化性质、独特的生物学特性以及在生物体内具有关键作用,近年来被广泛研究。纳米技术的兴起极大地推动了铜基纳米材料的发展,尤其是在肿瘤领域的发展,促进了肿瘤成像和治疗的快速进步。讨论了铜基纳米材料的特性和在肿瘤治疗领域的潜在应用,涵盖铜在细胞内的代谢、铜稳态的重要性、肿瘤成像、肿瘤治疗,以及铜死亡与其他诱导细胞死亡方式的不同点。同时探讨了铜基纳米材料的生物相容性、当前研究重点以及未来在肿瘤治疗领域的应用前景。