针对肿瘤基质的卵巢癌靶向治疗研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    30901588
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1815.肿瘤靶向治疗
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

肿瘤细胞生存的微环境- - 肿瘤基质在肿瘤发生、发展和转移中至关重要,肿瘤细胞对基质的训导及二者的交互作用也因此越来越受人瞩目,针对这二者双管齐下的抗肿瘤治疗研究可能更具科学意义和应用前景。我们在先期工作中构建了卵泡刺激素受体结合片段修饰的卵巢癌主动靶向治疗系统,并在体内外证实了其对卵泡刺激素受体阳性细胞的高选择性及高效的抗肿瘤效果。但该系统仅仅针对卵巢癌细胞,未涉及可能同样重要的肿瘤基质。本研究拟基于基质和上皮细胞交互作用过程中的关键因子- - 生长调节性癌基因α,采用优化后的卵泡刺激素受体结合片段作为靶向头基,修饰生长调节性癌基因α的小干扰RNA,制备针对肿瘤基质的靶向复合物;并在体内外实验中考察上述复合物的靶向性;通过与针对癌细胞的靶向治疗系统联合应用,以提高抗肿瘤疗效。本研究不仅对于深入理解肿瘤细胞与基质的交互作用有积极意义,而且有望为此类治疗策略的临床应用提供切实的实验依据。

结项摘要

卵巢癌是妇科常见的恶性肿瘤之一,其死亡率稳居妇科恶性肿瘤榜首。尽管近年来手术和药物治疗都获得很大改进,但晚期患者的预后仍然较差,以卵巢癌发生发展的分子机制和特殊激素环境为基础,寻找有效治疗方法可能具有更好的前景。卵巢是卵泡刺激素的靶器官,卵泡刺激素受体在机体分布相对局限,基本集中于生殖系统,有希望作为新的妇科肿瘤靶标。目前的靶向药物多是针对肿瘤细胞设计,不能完全摧毁肿瘤这样一个复杂的有机体。在肿瘤治疗中若兼顾癌细胞和基质双方面,阻断两者互相促进,有助于改善疗效。本项目以前期研制的卵巢癌主动靶向化疗药为基础,结合癌细胞和基质交互机制,研制了卵泡刺激素结合片段修饰的生长调节性癌基因α小干扰RNA纳米复合物,该复合物可靶向受体阳性卵巢癌细胞,抑制癌细胞增殖、迁移及侵袭等恶性行为。这一研究模式可推广至其他与肿瘤发生发展相关的差异分子,制备干扰肿瘤发生发展不同环节的靶向药物。同时,本项目也考察了卵泡刺激素多肽β 81-95多肽修饰的紫杉醇纳米粒用于卵巢癌以及淋巴转移卵巢癌的疗效和安全性。然而,卵巢癌细胞与基质的交互对话分子机制尚不清楚,交互对话中哪些关键点可用作治疗靶标也未知。为了寻找更适合的弹药用于课题组制备的这一主动靶向递药系统,本项目通过抗体芯片和蛋白质组学技术,分别在卵巢癌和成纤维细胞共培养模型和大鼠卵巢癌诱发模型中,筛选到一系列诱导肿瘤基质活化以及与卵巢癌发生和发展相关的差异分子,为卵巢癌诊断和治疗研究提供了有价值的信息。项目执行期间负责人获4项人才计划资助,同时以“考核优秀”结题复旦大学研究学者基金。作为第1作者或共同第1作者发表SCI论文3篇,作为其他排名作者发表SCI论文3篇。作为导师组成员培养博士和硕士研究生共3名。在项目执行期间,项目负责人荣获“上海市青年科技启明星”、“上海市卫生系统优秀青年人才”、“复旦大学上医之星”以及“复旦大学十大医务青年提名奖”荣誉称号,并获国家留学基金委“中德生物技术领域博士后交流项目”德意志学术交流中心奖学金。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Discovery of serum biomarkers implicated in the onset and progression of serous ovarian cancer in a rat model using iTRAQ technique
使用 iTRAQ 技术在大鼠模型中发现与浆液性卵巢癌发病和进展有关的血清生物标志物
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    European Journal of Obstetrics ; Gynecology and Reproductive Biology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huang; Yiping;Zhang; Xiaoyan;Jiang; Wei;Wang; Yisheng;Jin; Hong;Liu; Xiaohui;Xu; Congjian
  • 通讯作者:
    Congjian
Application of Reproductive Hormone Peptides for Tumor Targeting
生殖激素肽在肿瘤靶向中的应用
  • DOI:
    10.1016/s2215-0366(18)30170-6
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Current Pharmaceutical Biotechnology
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Zhang; Xiaoyan;Xu; Congjian
  • 通讯作者:
    Congjian
Follicle stimulating hormone receptor mediated gene delivery to target ovarian carcinoma in vitro
卵泡刺激素受体介导的体外基因递送靶向卵巢癌
  • DOI:
    10.5372/1905-7415.0602.045
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Asian Biomedicine
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    Dong; Chris;Chen; Jun;Zhang; Xiaoyan;Xu; Congjian
  • 通讯作者:
    Congjian
Application of L-EDA in metabonomics data handling: global metabolite profiling and potential biomarker discovery of epithelial ovarian cancer prognosis
L-EDA 在代谢组学数据处理中的应用:整体代谢物分析和上皮性卵巢癌预后的潜在生物标志物发现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Metabolomics
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Chen; Jing;Xu; Congjian;Xu; Guowang;Lin; Xiaohui;Zhang; Yang;Zhang; Xiaoyan;Cao; Rui;Chen; Shili;Huang; Qiang;Lu; Xin;Wan; Xiaoping;Wu; Xiaohua
  • 通讯作者:
    Xiaohua

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其他文献

同型半胱氨酸代谢异常与妊娠高血压综合征发病关系的研究
  • DOI:
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  • 通讯作者:
    李建勇
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张晓燕
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晓燕;张朋柱;刘景方
  • 通讯作者:
    刘景方

其他文献

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非整倍体对卵巢癌免疫微环境的影响及其作为免疫治疗增效靶点的研究
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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