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药物递送系统在胰腺癌治疗中的应用

药物递送系统在胰腺癌治疗中的应用

摘要：胰腺癌（pancreatic cancers，PCs）是消化系统常见且预后极差的恶性肿瘤。其主要治疗方式包括手术、放化疗和靶向治疗等。PCs发病隐匿、早期诊断率低下，大多数患者被诊断为PCs时，已经失去了手术机会。化疗仍是进展期PCs的主要治疗方法，但是PCs化疗容易发生耐药。PCs区别于其他肿瘤最显著的特征是基质十分丰富致密，不仅阻碍了药物渗透，同时也阻碍了免疫细胞的浸润。上述原因共同导致PCs 患者的生存率极低，现有药物不能满足临床PCs治疗的迫切需求。先进的药物递送系统为PCs 的治疗带来新的机遇，其具有改善药物递送、增强生物屏障穿透、减少副作用等优点，同时可以联合多种治疗方法，因此在PCs治疗中的前景十分广阔。目前在PCs 中广泛应用的药物递送系统主要包括纳米药物递送系统、针对肿瘤微环境的药物递送系统、免疫疗法药物递送系统、基因治疗药物递送系统以及融合各种疗法优点的组合药物递送系统等。本文就上述药物递送系统在PCs治疗中的领域发展现状、最新前沿进展和机遇挑战等进行系统总结和前瞻分析。
医疗 2026年03月17日
纳米材料在辐射损伤防治中的应用

纳米材料在辐射损伤防治中的应用

摘要：放射性损伤是决定放疗患者预后的重要因素，因此，开发预防和治疗放射性损伤的药物具有重要的临床意义。新型纳米药物在放射性损伤防治中展现出相较于传统防护药物的独特优势，如延长体内循环时间和提高靶向递送效率，并可根据损伤部位的特定微环境进行设计，因此，纳米药物克服了传统辐射防护剂半衰期短、靶向性差等缺点。本文综述了近期纳米材料在辐射损伤防治中的研究进展。首先介绍了辐射损伤机制，包括DNA双链断裂和活性氧类的损伤。随后针对特定的辐射损伤机制总结了对应的防护策略，并系统介绍了针对放射性造血系统、胃肠道、皮肤、肺、脑、心脏、口腔黏膜等损伤的纳米材料设计策略。最后总结了纳米材料在辐射防护领域所面临的挑战和未来发展的重点方向。纳米材料在长期生物相容性和精准靶向等方面仍面临挑战，未来的研究应集中在优化设计、提高临床转化潜力以及确保其长期安全性等方面。本文将为辐射防护纳米材料的设计提供参考。
医疗 2026年03月16日
采用非侵入性光生物调节治疗癫痫

采用非侵入性光生物调节治疗癫痫

摘要：癫痫是一种由脑部异常同步放电引起反复发作性神经功能异常的慢性脑部疾病，临床常见以意识不清、四肢抽搐为主要表现特征，各年龄段均可发病，涉及的人口众多。安全、有效以及合理地控制癫痫病情，是脑科学与神经内科学领域挑战之一。目前癫痫的治疗主要为药物治疗，部分难治性患者还需通过手术切除大脑异常放电的区域，但药物治疗后部分患者可出现耐药性或严重的副作用，包括肥胖、肝肾功能损伤和认知功能障碍等，手术治疗费用昂贵且影响神经元之间的相互连接及其功能。在过去侵入性神经调控治疗技术的基础上，发展诸如光生物调节（PBM） 这类非侵入性神经调控治疗策略是癫痫治疗先进技术的重要发展动向。PBM通过调节线粒体功能、增强脑膜淋巴管引流和清除毒素功能，抑制神经炎症，刺激突触与神经元生长，改善神经元代谢和网络活动，可以有效减少癫痫发作频率。相比于传统治疗，PBM具有非侵入性、无副作用且能够精准调控神经活动的显著优势，在治疗难治性癫痫方面具有广阔应用前景。本文综述了PBM治疗癫痫的研究进展。
医疗 2026年03月14日
酶定向固定化策略在生物传感器中应用

酶定向固定化策略在生物传感器中应用

摘要：酶电极生物传感器具有灵敏、高效、特异性强以及器型小巧等特点，在生命科学研究、疾病诊断和监控等领域展现出广阔的应用前景，酶的固定化是决定酶电极生物传感器性能（稳定性、灵敏性、重现性） 的关键步骤，通过随机固定化（物理吸附、共价交联等） 容易引起酶活力下降、固定化稳定性低等问题，而利用氨基酸残基突变、亲和肽融合以及核苷酸特异结合等优化酶分子空间取向，为解决随机固定化问题提供了新的可能。本文对基于定点突变引入带有官能团的特定氨基酸（赖氨酸、组氨酸、半胱氨酸、非天然氨基酸）、通过基因工程融合亲和肽（金结合肽、碳材料结合肽、碳水化合物结合结构域） 及利用核苷酸与目标酶（蛋白质） 之间的特异性结合等策略来实现酶分子传感元件定向固定化的原理、优缺点以及在酶电极生物传感器上的应用进展进行了系统综述，并对多种传感界面固定化酶表征技术的应用领域、各方法的优点和应用局限性进行了探讨，以期为高性能酶传感元件创制及酶电极传感器的制造提供理论和技术指导。
医疗 2026年03月13日
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
新一代热疗技术: 纳米材料介导的微纳尺度热疗

新一代热疗技术: 纳米材料介导的微纳尺度热疗

摘要：经典的热疗技术存在一些局限性, 如适形性不佳、治疗范围有限以及复发率高等问题. 纳米材料介导的微纳尺度热疗是新一代热疗技术, 它利用纳米材料在病灶部位将外界物理场的能量转换为热能, 以实现治疗效果,具有高度适形、远程可控、可结合多模态诊疗等优势, 还可在肿瘤细胞内触发多种分子事件, 激活抗肿瘤免疫反应, 阻止肿瘤的复发和转移. 微纳尺度热疗不仅能毁伤目标细胞, 还可以调节细胞特定的生命活动, 特别是通过热敏离子通道调控神经系统是近年来应用的焦点. 本文回顾热疗技术的发展历程, 综述纳米材料介导的微纳尺度热疗作为新一代热疗技术的特点及其优势, 并具体阐述其在肿瘤治疗和神经调控两大领域的应用及前景.
医疗 2026年03月09日
基因编码神经调质荧光探针的研究进展与展望

基因编码神经调质荧光探针的研究进展与展望

摘要：随着神经科学研究的深入, 基因编码神经调质荧光探针因其高灵敏度和选择性、高时空分辨率、高细胞特异性及低侵入性, 成为实时监测神经调质动态变化的重要工具. 本文总结了近年来基因编码神经调质荧光探针的设计原理、优化策略及取得的显著进展, 并展望了未来探针的发展方向, 为神经调质荧光探针技术的发展提供新的思路.
医疗 2026年03月06日
肿瘤神经生物学的现状和展望

肿瘤神经生物学的现状和展望

摘要：肿瘤神经生物学近年来迅速发展, 已经成为生物医学研究的前沿热点方向. 肿瘤神经生物学的研究旨在揭示肿瘤与神经系统的复杂相互作用及其分子信号机制. 本文综述旨在汇总这一领域的最新进展, 包括发生于中枢神经系统内的脑胶质瘤相关研究. 大量证据表明, 神经系统信号在脑胶质瘤的发生、发展及免疫逃逸过程中发挥关键调控作用. 同时, 对于外周肿瘤与神经系统互作的研究也揭示了神经信号对肿瘤微环境的重要影响. 最后, 本文展望肿瘤神经生物学的未来发展方向, 特别是靶向神经信号在肿瘤治疗中的应用前景, 以及在改善肿瘤治疗相关的神经损伤或癌性疼痛等方面的转化潜力.
医疗 2026年03月05日
群体基因组学前沿探索: 发展、技术革新与跨学科融合

群体基因组学前沿探索: 发展、技术革新与跨学科融合

摘要：群体基因组学通过结合高通量测序技术和统计方法, 从基因组层面研究群体内和群体间遗传变异. 通过探讨包括突变、重组、遗传漂变、自然选择和迁移在内的群体演化过程, 群体基因组学揭示基因组变异的来源及其在进化和适应中的作用. 在过去的20年中, 随着数据规模的快速扩张和分析方法的不断迭代, 群体基因组学经历飞速发展, 取得很多重要成果, 包括揭示人类迁徙历史、自然群体适应、农业物种驯化的遗传基础以及病原体的进化轨迹等. 这些研究极大地加深了人们对物种演化历史和环境适应机制的理解. 本文简要回顾群体基因组学的发展历程与主要成就, 并探讨新时代群体基因组学所面临的机遇与挑战.
医疗 2026年03月02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