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1.
自体CIK细胞治疗肿瘤的安全性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
医疗安全是医院的生命线,病人在接受一种新的治疗手段时,首先考虑的是它的安全性问题,然后才是其有效性.CIK细胞治疗肿瘤是一种新的治疗肿瘤的方法,属生物治疗的一种.在CIK细胞治疗过程中,首先用成分采血机采集病人的外周血单个核细胞,然后加入多种临床治疗级的细胞因子,使其细胞大量扩增、活性增强,并诱导成为具有较强抗癌细胞活性的CIK细胞,最后静脉回输入病人体内,达到杀伤肿瘤细胞的作用. 相似文献
2.
目的:探索胆管癌来源外泌体(TEX)对细胞因子诱导的杀伤细胞(CIK)抗肿瘤活性的影响,并初步探讨其作用机制。创新点:首次通过体外实验证明TEX可引起CIK抗肿瘤活性下降,且此作用与肿瘤坏死因子α(TNF-α)和穿孔素表达抑制相关。方法:采用超速离心法提取人胆管癌细胞(RBE)来源的外泌体,同时CIK通过人外周血培养获得。将TEX负载到CIK培养体系中作为TEX-CIK组,不加TEX的CIK作为N-CIK组。流式细胞仪检测两组CIK细胞表型变化,酶联免疫吸附法(ELISA)检测两组培养基上清液中TNF-α和穿孔素的浓度,CCK-8法检测CIK对RBE细胞的杀伤活性。结论:TEX能降低CIK细胞CD3~+、CD8~+、NK(CD56~+)以及CD3~+CD56~+比例,并且抑制TNF-α和穿孔素表达,从而降低CIK细胞的抗肿瘤效应。 相似文献
3.
目的:本文通过分离提取无小RNA(miRNA)的外来体(exosome)刺激树突细胞/细胞因子活化杀伤细胞(DC/CIKs),激活其对于胰腺癌细胞的免疫杀伤作用。创新点:无miRNA的exosome超速离心裂解产物可以通过激活DC/CIKs细胞增强其对肿瘤细胞的杀伤作用。方法:通过收集PANC-1细胞的上清并超速离心提取其中的exosome。提取的DC细胞分别通过脂多糖、肿瘤来源exosome及无miRNA的exosome刺激后,与CIK细胞共培养。通过计算增值与杀伤效率,肿瘤坏死因子-α(TNF-α)及穿孔素的分泌,比较各组间CIK细胞对胰腺癌细胞的杀伤作用。结论:经无miRNA的exosome刺激后的CIK细胞比其他两组表现出更高的杀伤效应。实验结果表明无mi RNA的exosome蛋白在DC/CIKs细胞的胰腺癌治疗中是有相当前景的激动剂。 相似文献
4.
蒋自立 《遵义师范学院学报》2004,6(2):101-102
端粒酶是由RNA和蛋白质亚基组成的一种逆转录酶,具有维持和控制端粒长度的功能,其活性变化与细胞癌变有密切关系,在癌细胞的恶性转化过程中,端粒酶的活化是一个重要步骤.抑制端粒酶活性在肿瘤治疗方面有着广阔的前景. 相似文献
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新型抗凋亡基因Survivin与肿瘤的研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
综述Survivin是一种新型凋亡抑制因子,主要通过抑制Caspase-3和Caspase-7的活性而阻断细胞凋亡过程。指出Survivin选择性地表达于胚胎发育组织和大多数肿瘤组织,而正常成人分化组织中不表达。认为Survivin参与了细胞周期调控,与肿瘤的发展和血管形成有关,可作为肿瘤治疗的新靶点。 相似文献
6.
有丝分裂原活化蛋白激酶(MAPK)级联至少是由三种蛋白激酶组成的独特信号转导系统。MAPK级联介导细胞增殖和分化、细胞生长阻遏和凋亡。这些细胞信号酶把细胞外信号从细胞表面传递到细胞核，导致基因表达发生变化。信号转导级联的组分对肿瘤形成、免疫强化、炎症、伤口愈合和再生提供了新的治疗途径。 相似文献
7.
细胞周期是细胞生命活动的基本过程,由细胞周期素(Cyclin)依次激活相应的细胞周期蛋白依赖激酶(CDK)所推动.对细胞周期调控的研究有助于阐明肿瘤的发生以及终末细胞的分化,将为治疗肿瘤和诱导终末分化细胞的增殖提供有益的思路. 相似文献
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9.
Xinguo JIANG 《Journal of Zhejiang University. Science. B》2015,16(1):44-45
概本文简单介绍了最近发表在《肿瘤细胞》（Cancer Cell）上的一篇关于如何提高乳腺癌化疗疗效的文章。这篇文章发现了乳腺癌化疗可以导致促肿瘤生长的巨噬细胞数量的增多,这些巨噬细胞可以产生大量的白介素-10（IL-10）,从而抑制肿瘤内树突状细胞 IL-12的产生,由此抑制具细胞毒性的CD8+T细胞的功能,最终降低化疗疗效。除此之外,文章还证明了阻断 IL-10的功能可以促进乳腺癌化疗效果。这篇文章因此提出了可以降低乳腺癌化疗耐受的一种新的治疗靶点。 相似文献
10.
细胞癌是当今致死率最高的癌症之一,细胞癌恶化程度预测方法对治疗该病症具有重大意义。对细胞图像病理识别数据集中的癌症细胞切片进行检测,首先利用数据增加（DATA Augmentation,DA）技术,增加模型训练集和测试集,然后设计卷积神经网络训练和测试网络结构,再结合经验设置优化参数进行预测模型训练,从而为细胞癌恶化程度预测提供一个深度模型的检测手段。随着深度学习的发展和医学图像在临床上的应用,以及医学影像数据集的不断完善,该方法有望为医生诊断细胞癌恶化程度提供一种有效工具。 相似文献