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    AM封面:免疫治疗新突破-内源特异性TAMs靶向仿生纳米红细胞递送系统增强化疗免疫治疗

    由肿瘤细胞、基质细胞和浸润的免疫细胞构成的高度复杂的肿瘤免疫抑制微环境(TIME)是导致肿瘤化疗和免疫治疗的治疗效率较低的重要原因。肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)是最丰富的肿瘤浸润白细胞之一,特别是M2型TAMs在促进肿瘤生长、血管新生、肿瘤转移及免疫逃逸等方面发挥重要作用。因此通过清除或极化M2型肿瘤相关巨噬细胞有望重塑肿瘤免疫抑制微环境来提高肿瘤治疗的效果。但是由于巨噬细胞在体内广泛分布和在先天免疫中的关键作用,生物安全性是基于TAMs治疗的主要障碍。因此,如何实现M2型TAMs的特异性靶向治疗一直是研究的瓶颈难题。

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    Nat. Methods | 利用深度学习进行基于生物物理学和数据驱动的分子机制建模

    本文介绍由美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统生物学系系统药理学实验室的Mohammed AlQuraishi等人发表于Nature Methods 的研究成果:研究人员报道了可微程序与分子和细胞生物学结合产生的新兴门类:“可微生物学”。本文作者介绍了可微生物学的一些概念并作了两个案例说明,展示了如何将可微生物学应用于整合跨生物实验中产生的多模态数据,解决这一存在已久的问题将促进生物物理和功能基因组学等领域的发展。作者讨论了结合生物和化学知识的ML模型如何克服稀疏的、不完整的、有噪声的实验数据造成的限制。最后,作者总结了它面临的挑战以及它可能扩展的新领域,可微编程仍有很多可发挥的空间,它将继续影响科技的发展。

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