CN113393895A - 一种阻断肿瘤mapk信号通路微环境演化系统 - Google Patents
一种阻断肿瘤mapk信号通路微环境演化系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113393895A CN113393895A CN202110838911.1A CN202110838911A CN113393895A CN 113393895 A CN113393895 A CN 113393895A CN 202110838911 A CN202110838911 A CN 202110838911A CN 113393895 A CN113393895 A CN 113393895A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tumor
- microenvironment
- evolution
- cell
- subsystem
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C10/00—Computational theoretical chemistry, i.e. ICT specially adapted for theoretical aspects of quantum chemistry, molecular mechanics, molecular dynamics or the like
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Physiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
Abstract
本发明属于生物信息和软件工程技术领域,尤其为一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,包括体液环境的各种主要分子状态,体液和血液的各种主要细胞群,各个人体器官的作用及其信令蛋白生产系统,外部病毒和细菌群智能仿真,免疫响应系统,肿瘤细胞群系统,肿瘤MAPK信号通路配体和补体微环境。本发明通过阿尔法2激素和MAPK信号通路抑制剂沙参佛手柑内脂,在两者以一定比例混合使用下,能高效抑制或阻断MAPK信号通路的大部分所需的配体和补体分子,在没有其它配体和补体的补充和代替情况下,也没有其他信令蛋白的置换情况下,肿瘤细胞群逐步消亡,最终获得较好的治疗效果。
Description
技术领域
本发明涉及生物信息和软件工程技术领域,具体为一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统。
背景技术
MAPK信号通路有大量配体分子和细胞内部的信号转导蛋白、信号多聚体,在细胞内部还与TNF信号通路、Ras信号通路、JNK信号通路、p38信号通路、p53信号通路相互作用与干扰,在细胞外与CMAP信号通路、ERK5信号通路、JNK和p38MAP激酶信号通路形成相互作用网络,而现有公开的专利和相关的期刊只是针对一种或两种信号蛋白进行抑制,或者没有明确的抑制效应的一类信号蛋白分子;对于一种、两种蛋白的抑制对于复杂的信号网络来说效果有限。肿瘤细胞中往往有多倍体基因文库,因而肿瘤细胞具有灵活可变的代替空间和适应发展空间,容易产生耐药的情况;对于没有明确的抑制效应的一类蛋白抑制,只能适应某一种病症,对于超多种类型的肿瘤细胞群来说,效果大不相同,抑制剂的有效率因此很难达到预期的效果。
现有药物治疗的验证方式存在诸多不足,体液环境和肿瘤微环境中含有大量不同的补体分子和配体分子,这些分子使肿瘤细胞在人体内的顽固性和耐受性非常强大;相反在人体外的实验中,没有这些分子或者仅有少量类似的分子,肿瘤细胞的生命非常脆弱,少量的外物分子干扰都会造成肿瘤细胞的死亡,因此,在大多数的情况下,很难在临床实验中获得与体外细胞实验相似的效果。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,提供了新的激素为阿尔法2激素和新的MAPK信号通路抑制剂为沙参佛手柑内脂,在两者以一定比例混合使用下,能高效抑制或阻断MAPK信号通路的大部分所需的配体和补体分子,在没有其它配体和补体的补充和代替情况下,也没有其他信令蛋白的置换情况下,肿瘤细胞群逐步消亡,最终获得较好的治疗效果;本发明的一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统采用智能信息系统构建,包括体液环境的各种主要分子状态,体液和血液的各种主要细胞群,各个人体器官的作用及其信令蛋白生产系统,外部病毒和细菌群智能仿真,免疫响应系统,肿瘤细胞群系统,肿瘤MAPK信号通路配体和补体微环境,解决目前没有胞外信号通路相互作用和演化计算的系统,很难在临床实验中获得与体外细胞实验相似效果的问题。
(二)技术方案
本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案:
一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,包括细胞智能行为子系统、细胞与抗体作用子系统、细胞与补体及配体作用子系统、细胞增殖子系统、DC细胞子系统;
细胞群子系统仿真血液和体液的细胞群,仿真17种血液和体液细胞;
补体和配体子系统仿真肿瘤MAPK信号通路的各种配体和补体;
肿瘤细胞群子系统仿真肿瘤细胞群的演化,推演肿瘤细胞的发展、迁移、侵袭、凋亡等过程;
肿瘤微环境子系统仿真肿瘤微环境的变化,仿真肿瘤MAPK信号通路产生的影响及肿瘤微环境的变化;
给药子系统注入指定药物和影响参数,仿真药物作用并推演微环境及细胞群的响应和变化;
上述所有子系统及其内部活动的单位都在统一的3D空间内活动和演化;
系统监控和全场景演化录制器录制活动与微环境演化的所有细节,能回放各个子系统和综合系统的活动及演化视频,包括所有环境的3D细节、每个单位的活动细节。
进一步地,所述系统的仿真和演化计算用于:对肿瘤MAPK信号通路的补体和配体进行抑制和阻断,推演肿瘤细胞群最终的演化结果,获取阿尔法激素2的组成比例和沙参佛手柑内脂的用量;
判断肿瘤的发展进程和肿瘤微环境的准确仿真,获取系统内细胞种群的变化数据和体液血液微环境的变化数据;
给药子系统的药物和时间若超出限定值,系统给出相应提示和处理,以供实验和管理人员进行调节。
进一步地,所述仿真和演化计算用于:肿瘤MAPK信号通路仿真系统对每种配体分子进行仿真和演化计算,分析演化过程和结果,获取肿瘤微环境变化的关键参数;
判断肿瘤细胞群在MAPK信号通路作用下发生肿瘤细胞群扩张、转移、凋亡的预设值,获取MAPK信号通路各个配体的基本参数范围值;
当各个配体超过一定参数范围时,系统给出警告信息,并允许软件管理人员进行参数调节和限制。
进一步地,所述仿真和演化计算用于:对配体的数量减少或增加进行分析,对肿瘤MAPK信号通路的补体降解和减少进行记录和分析,获取阿尔法激素2的具体相关参数,记录各个成分的抑制作用;
判断MAPK信号通路的配体和补体的抑制剂量是否超出组织耐受水平,判断抑制剂组成比例是否失调;
当抑制剂成分超出范围值,软件给出提示,并提供相关调节方法以供用户进行合理调节和改进。
进一步地,所述仿真和演化计算用于:对细胞循环和生产进行仿真和演化计算,记录和分析不同细胞群数量和比例变化后产生的作用,获取细胞群合理的比例和相关参数;
对抗体、补体、配体的作用进行仿真和演化计算,记录和分析抗体、补体、配体的数量与比例变化后产生的作用,获取肿瘤MAPK信号通路的抑制剂的相关参数。
进一步地,所述仿真和演化计算用于:对肿瘤细胞群进行仿真和演化计算,记录和分析肿瘤细胞发展、变化和凋亡的过程,获取肿瘤MAPK信号通路抑制剂的合理参数。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,具备以下有益效果:
1、本发明创建体液和血液的仿真微环境,创建肿瘤仿真微环境,能对肿瘤MAPK信号通路的配体和补体进行仿真、演化计算、演化录制和分析,解决目前没有肿瘤微环境无仿真、肿瘤MAPK信号通路无仿真软件的局面。本发明能根据仿真软件设计MAPK信号通路阻断抑制剂,推演和计算抑制剂的有效组合,并发明了阿尔法2激素和沙参佛手柑内脂抑制剂组合的有效作用,采用软件系统仿真推演和动物实验相结合,验证阿尔法2激素和沙参佛手柑内脂抑制剂组合的有效作用。
2、本发明创建肿瘤微环境的肿瘤MAPK信号通路中产生和出现的配体和补体仿真和演化计算软件,能记录和分析各个肿瘤MAPK信号通路的配体和补体在抑制剂作用下的变化,推演和计算最终结果。
3、本发明创建的肿瘤微环境是建立在人体的血液和体液微环境仿真设计的基础上,实现体液和血液主要细胞群的免疫反应仿真和演化计算,实现肿瘤细胞群仿真和演化计算,进而在此基础上实现给药系统的仿真和演化计算,解决使用AI软件来完成临床药物试药的问题,快速实现肿瘤细胞群的演化计算。
附图说明
图1为本发明的微环境演化计算过程示意图;
图2为本发明的肿瘤MAPK信号通路演化计算过程示意图;
图3为本发明的体液血液微环境配准过程示意图;
图4为本发明的肿瘤MAPK信号通路配准过程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的阿尔法激素2活化沙参佛手柑内脂阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统采用智能信息系统构建,包括体液环境的各种主要分子状态,体液和血液的各种主要细胞群,各个人体器官的作用及其信令蛋白生产系统,外部病毒和细菌群智能仿真,免疫响应系统,肿瘤细胞群系统,肿瘤MAPK信号通路配体和补体微环境;
其中阿尔法2激素由胆酸、熊果酸、积雪草酸、藤黄酸、白桦脂酸按一定比例组成;
在智能信息系统设计中,体液环境的各种主要分子状态采用区域的状态属性设置,这些区域由进入区域的各种细胞激活并作用于细胞的属性和细胞的生产;
该智能模块的主要体液分子包括:
1.Albumin2.Albumin;weight 3白蛋白;
2.Glucose3.Glucose;weight 3葡萄糖;
3.Urea4.(Urea(BUN));weight 1尿素;
4.Cholesterol5.Cholesterol;weight 1胆固醇;
5.Protein6.Protein total;weight 2总蛋白质;
6.Hydrogen ion;weight 2氢离子;
7.Creatinine9.Creatinine;weight 2肌酐;
8.Hemoglobin.Hemoglobin;weight 3血红蛋白;
9.Bilirubin.Bilirubin total;weight 3胆红素合计;
10.Triglycerides.Triglycerides;weight 2甘油三酸酯;
11.HDL.HDL Cholesterol;weight 2 HDL胆固醇;高密度脂蛋白胆固醇;
12.LDL.LDL Cholesterol;weight 2低密度脂蛋白胆固醇;
13.Calcium.Calcium;weight 2钙;
14.Potassium.Potassium;weight 1钾;
15.Hematocrit.Hematocrit;weight 2血细胞比容;
16.MCHC.MCHC;weight 2平均红细胞血红蛋白浓度;
17.MCV.MCV;weight 2平均红细胞体积;
18.球蛋白G;weight 3;
19.钠Na;weight 2;
体液和血液的各种主要细胞群包括以下主要类型,如下所示:
细胞毒性T细胞、辅助性T细胞、抑制性T细胞、自然杀伤T细胞、记忆T细胞、淋巴系DC细胞、髓系DC细胞、NK细胞、B细胞、肥大细胞、嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜中性粒细胞、巨噬细胞、红细胞、血小板。
人体器官系统包括以下主要器官,如下所示:能产生各类细胞和分泌各种信令蛋白;肝脏、心脏、肺、胃、胰腺、脾脏、肠、肌肉、脂肪、骨骼、脑、皮肤;外部病毒和细菌群;免疫响应系统;肿瘤细胞群系统,肿瘤MAPK信号通路配体和补体微环境。
第一方面,提供一种肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,包括人体各器官集群、血液体液细胞集群、肿瘤细胞集群、肿瘤MAPK信号通路模块、肿瘤微环境模块。
其中的人体各器官集群包括人体主要器官:12种。
其中的血液体液细胞集群包括人体的细胞种类有:16种。
其中的肿瘤细胞集群包括上皮肿瘤细胞肿瘤有:18种。
其中的肿瘤MAPK信号通路模块实现肿瘤MAPK信号通路细胞外的配体、补体、激素、干扰素、抗体的仿真和演化计算;
其中的肿瘤微环境模块实现肿瘤微环境的各类蛋白与其它细胞类型的仿真和演化计算。
第二方面,提供一种生物信息软件,能仿真细胞群及细胞微环境的复杂相互作用,软件模块包括:人体血液与体液的细胞群、人体微环境的主要影响因子集群、MAPK信号通路配体和补体集群、肿瘤细胞群、细胞与MAPK信号通路信号蛋白的作用系统。
其中的人体血液与体液的细胞群仿真包括细胞与入侵人体细菌、病毒的相互作用;
其中的人体微环境的主要影响因子集群包括主要人体体征指标,包括19种。
其中的MAPK信号通路配体和补体集群包括配体和补体的不同种类的仿真和演化计算;
其中的肿瘤细胞群包括上皮的常见肿瘤细胞类型;
其中的细胞与MAPK信号通路信号蛋白的作用系统包括各种MAPK信号通路信号蛋白与细胞的响应与基因表达。
第三方面,提供一种生物信息的仿真和演算系统,包括细胞智能行为子系统、细胞与抗体作用子系统、细胞与补体及配体作用子系统、细胞增殖子系统、DC细胞子系统。
其中的细胞智能行为子系统提供细胞各种行为的AI,实现细胞的主动防御和细胞循环路径的设置;
其中的细胞与抗体作用子系统提供抗体免疫应激反应的演化过程,实现抗原、抗体免疫反应的演化计算;
其中的细胞与补体及配体作用子系统提供MAPK信号通路中相关补体、配体的相互作用,抑制剂的作用;
其中的细胞增殖子系统提供各种主要细胞的增殖与细胞免疫反应的细胞部分功能变化;
其中的DC细胞子系统提供DC细胞的行为仿真,实现免疫应激反应的各个过程。
实验数据和使用效果:
人体血液微环境的数据和AI训练:
NO. | 年龄 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
1 | 18 | 0.5 | 1 | 1.3 | 0.8 | 2 | 3 | 0.3 | 1 | 1 | 1.5 | 1 | 0.2 | 1 | 1.3 |
2 | 26 | 0.8 | 5 | 2 | 1 | 3 | 2 | 0.6 | 3 | 1.2 | 1.2 | 3 | 0.3 | 2 | 1.5 |
3 | 36 | 1 | 10 | 4 | 2.1 | 5 | 1 | 0.7 | 2 | 1.5 | 1.8 | 5 | 0.7 | 4 | 1.8 |
4 | 46 | 1.2 | 12 | 5 | 3 | 6 | 2 | 0.8 | 1 | 1.9 | 1.6 | 7 | 0.9 | 5 | 1.6 |
5 | 56 | 1.5 | 18 | 6 | 6 | 3 | 1 | 0.9 | 2 | 2.1 | 1.9 | 9 | 1.0 | 8 | 0.8 |
第一行的序号对应以上28个参数,第一列的序号表示不同的实验序号,最后一列R表示最终的实验结果,有十种不同的情况。
NO. | 年龄 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | R |
1 | 18 | 0.7 | 1 | 1.2 | 0.8 | 0.1 | 2.1 | 3 | 1.5 | 2.1 | 1.1 | 3.1 | 2.1 | 9 | 15 | L |
2 | 26 | 0.9 | 2 | 2.2 | 1.2 | 0.6 | 1.7 | 5 | 1.6 | 2.8 | 2.2 | 2.1 | 2.8 | 7 | 10 | W |
3 | 36 | 0.4 | 6 | 3.4 | 1.8 | 0.8 | 1.8 | 9 | 1.8 | 2.4 | 3.2 | 1.1 | 3.4 | 5 | 8 | L |
4 | 46 | 0.9 | 8 | 4.1 | 1.7 | 0.5 | 1.9 | 15 | 1.7 | 2.6 | 4.1 | 0.9 | 3.6 | 3 | 3 | M |
5 | 56 | 1.0 | 7 | 4.8 | 1.9 | 0.9 | 3.4 | 16 | 1.1 | 2.8 | 4.8 | 0.5 | 3.9 | 1 | 1 | L |
肿瘤MAPK信号通路微环境、补体系统的数据和AI训练:
NO. | 年龄 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
1 | 18 | 0.8 | 1 | 1.2 | 7 | 1.1 | 1.5 | 0.5 | 1 | 0.5 | 2.1 | 0.8 | 1 | 1.5 | 1.7 |
2 | 26 | 0.7 | 3 | 2.2 | 6 | 1.5 | 1.6 | 0.4 | 5 | 0.8 | 3.5 | 1.5 | 3 | 1.6 | 1.1 |
3 | 36 | 0.4 | 5 | 3.1 | 5 | 1.3 | 1.7 | 0.3 | 7 | 0.9 | 4.7 | 1.6 | 5 | 1.8 | 1.6 |
4 | 46 | 0.6 | 8 | 2.1 | 3 | 1.4 | 1.8 | 0.2 | 11 | 1.1 | 5.5 | 2.1 | 7 | 1.9 | 1.8 |
5 | 56 | 0.2 | 9 | 3.2 | 1 | 1.6 | 1.9 | 0.1 | 12 | 1.3 | 6.1 | 2.8 | 9 | 2.1 | 1.9 |
第一行的序号对应以上28个参数,第一列的序号表示不同的实验序号,最后一列R表示最终的实验结果,有三种不同的情况。
NO. | 年龄 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | R |
1 | 18 | 1 | 1.5 | 2.1 | 1.1 | 1 | 0.5 | 2.2 | 3 | 0.2 | 1.2 | 1 | 0.5 | 1.7 | 18 | W |
2 | 26 | 2 | 1.6 | 1.5 | 1.8 | 3 | 0.7 | 1.5 | 8 | 0.3 | 1.4 | 3 | 0.8 | 1.6 | 17 | W |
3 | 36 | 5 | 1.8 | 2.7 | 1.7 | 8 | 0.9 | 1.8 | 12 | 0.5 | 1.6 | 7 | 0.9 | 1.2 | 12 | M |
4 | 46 | 8 | 1.9 | 3.1 | 1.6 | 15 | 1.1 | 1.6 | 15 | 0.7 | 1.7 | 11 | 1.1 | 0.8 | 9 | M |
5 | 56 | 11 | 1.2 | 3.4 | 1.2 | 19 | 1.6 | 1.2 | 16 | 0.8 | 1.9 | 15 | 1.8 | 0.7 | 5 | L |
治愈率和系统验证的方式由以下实验完成:
阿尔法2激素施加与综合系统演化计算实验结果:
No. | 胆酸 | 熊果酸 | 积雪草酸 | 藤黄酸 | 白桦脂酸 | 沙参佛手柑内脂 | 年龄 | 结果 |
1 | 2 | 10 | 8 | 6 | 2 | 2 | 18 | W |
2 | 4 | 8 | 2 | 10 | 4 | 4 | 26 | W |
3 | 6 | 6 | 10 | 1 | 8 | 6 | 36 | W |
4 | 8 | 4 | 6 | 2 | 10 | 8 | 46 | W |
6 | 10 | 2 | 2 | 8 | 6 | 10 | 56 | M |
第一行的序号对应不同使用的物质名称,第一列的序号表示不同的实验序号,最后一列表示最终的实验结果,有三种不同的情况。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,其特征在于:包括细胞智能行为子系统、细胞与抗体作用子系统、细胞与补体及配体作用子系统、细胞增殖子系统、DC细胞子系统;
细胞群子系统仿真血液和体液的细胞群,仿真17种血液和体液细胞;
补体和配体子系统仿真肿瘤MAPK信号通路的各种配体和补体;
肿瘤细胞群子系统仿真肿瘤细胞群的演化,推演肿瘤细胞的发展、迁移、侵袭、凋亡等过程;
肿瘤微环境子系统仿真肿瘤微环境的变化,仿真肿瘤MAPK信号通路产生的影响及肿瘤微环境的变化;
给药子系统注入指定药物和影响参数,仿真药物作用并推演微环境及细胞群的响应和变化;
上述所有子系统及其内部活动的单位都在统一的3D空间内活动和演化;
系统监控和全场景演化录制器录制活动与微环境演化的所有细节,能回放各个子系统和综合系统的活动及演化视频,包括所有环境的3D细节、每个单位的活动细节。
2.根据权利要求1所述的一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,其特征在于:所述系统的仿真和演化计算用于:对肿瘤MAPK信号通路的补体和配体进行抑制和阻断,推演肿瘤细胞群最终的演化结果,获取阿尔法激素2的组成比例和沙参佛手柑内脂的用量;
判断肿瘤的发展进程和肿瘤微环境的准确仿真,获取系统内细胞种群的变化数据和体液血液微环境的变化数据;
给药子系统的药物和时间若超出限定值,系统给出相应提示和处理,以供实验和管理人员进行调节。
3.根据权利要求2所述的一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,其特征在于:所述仿真和演化计算用于:肿瘤MAPK信号通路仿真系统对每种配体分子进行仿真和演化计算,分析演化过程和结果,获取肿瘤微环境变化的关键参数;
判断肿瘤细胞群在MAPK信号通路作用下发生肿瘤细胞群扩张、转移、凋亡的预设值,获取MAPK信号通路各个配体的基本参数范围值;
当各个配体超过一定参数范围时,系统给出警告信息,并允许软件管理人员进行参数调节和限制。
4.根据权利要求1所述的一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,其特征在于:所述仿真和演化计算用于:对配体的数量减少或增加进行分析,对肿瘤MAPK信号通路的补体降解和减少进行记录和分析,获取阿尔法激素2的具体相关参数,记录各个成分的抑制作用;
判断MAPK信号通路的配体和补体的抑制剂量是否超出组织耐受水平,判断抑制剂组成比例是否失调;
当抑制剂成分超出范围值,软件给出提示,并提供相关调节方法以供用户进行合理调节和改进。
5.根据权利要求1所述的一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,其特征在于:所述仿真和演化计算用于:对细胞循环和生产进行仿真和演化计算,记录和分析不同细胞群数量和比例变化后产生的作用,获取细胞群合理的比例和相关参数;
对抗体、补体、配体的作用进行仿真和演化计算,记录和分析抗体、补体、配体的数量与比例变化后产生的作用,获取肿瘤MAPK信号通路的抑制剂的相关参数。
6.根据权利要求1所述的一种阻断肿瘤MAPK信号通路微环境演化系统,其特征在于:所述仿真和演化计算用于:对肿瘤细胞群进行仿真和演化计算,记录和分析肿瘤细胞发展、变化和凋亡的过程,获取肿瘤MAPK信号通路抑制剂的合理参数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110838911.1A CN113393895B (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 一种阻断肿瘤mapk信号通路微环境演化系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110838911.1A CN113393895B (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 一种阻断肿瘤mapk信号通路微环境演化系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113393895A true CN113393895A (zh) | 2021-09-14 |
CN113393895B CN113393895B (zh) | 2023-06-02 |
Family
ID=77621972
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110838911.1A Active CN113393895B (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 一种阻断肿瘤mapk信号通路微环境演化系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113393895B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102784395A (zh) * | 2012-08-08 | 2012-11-21 | 哈尔滨医科大学 | Mapk-erk1/2信号通路抑制剂在制备去除或抑制肿瘤细胞中双微体药物中的应用 |
CN103520198A (zh) * | 2013-09-24 | 2014-01-22 | 彭光勇 | 阻止肿瘤细胞诱导t细胞老化并逆转其免疫抑制能力的方法及其在抗肿瘤免疫治疗中的用途 |
CN103920145A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 四川大学 | 一种肿瘤细胞疫苗及其制备方法 |
CN105434435A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-30 | 西安交通大学 | 一种具有协同抗肿瘤功效的药物组合物及其应用 |
CN106503483A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-03-15 | 西南大学 | 基于模块化因子图的骨髓瘤信号通路机制确认方法 |
US20190083440A1 (en) * | 2017-08-29 | 2019-03-21 | National Jewish Health | Methods and compositions for treating infection and inflammation with selenocyanate |
CN111100842A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-05-05 | 暨南大学 | 携带肿瘤相关基因的神经干细胞及其制备方法与应用 |
CN111312334A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-19 | 上海源兹生物科技有限公司 | 一种影响细胞间通讯的受体-配体系统分析方法 |
CN111514281A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-11 | 南通大学附属医院 | 饥饿素联合l-丝氨酸复方对脓毒症的治疗作用 |
CN111613270A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-09-01 | 西安电子科技大学 | 基于机器学习分析基因上游启动子对表达影响强度的方法 |
-
2021
- 2021-07-23 CN CN202110838911.1A patent/CN113393895B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102784395A (zh) * | 2012-08-08 | 2012-11-21 | 哈尔滨医科大学 | Mapk-erk1/2信号通路抑制剂在制备去除或抑制肿瘤细胞中双微体药物中的应用 |
CN103520198A (zh) * | 2013-09-24 | 2014-01-22 | 彭光勇 | 阻止肿瘤细胞诱导t细胞老化并逆转其免疫抑制能力的方法及其在抗肿瘤免疫治疗中的用途 |
CN103920145A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 四川大学 | 一种肿瘤细胞疫苗及其制备方法 |
CN105434435A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-30 | 西安交通大学 | 一种具有协同抗肿瘤功效的药物组合物及其应用 |
CN106503483A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-03-15 | 西南大学 | 基于模块化因子图的骨髓瘤信号通路机制确认方法 |
US20190083440A1 (en) * | 2017-08-29 | 2019-03-21 | National Jewish Health | Methods and compositions for treating infection and inflammation with selenocyanate |
CN111100842A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-05-05 | 暨南大学 | 携带肿瘤相关基因的神经干细胞及其制备方法与应用 |
CN111312334A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-19 | 上海源兹生物科技有限公司 | 一种影响细胞间通讯的受体-配体系统分析方法 |
CN111613270A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-09-01 | 西安电子科技大学 | 基于机器学习分析基因上游启动子对表达影响强度的方法 |
CN111514281A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-11 | 南通大学附属医院 | 饥饿素联合l-丝氨酸复方对脓毒症的治疗作用 |
Non-Patent Citations (8)
Title |
---|
LUCA GEROSA等: "Receptor-Driven ERK Pulses Reconfigure MAPK Signaling and Enable Persistence of Drug-Adapted BRAF-Mutant Melanoma Cells", 《CELL SYSTEMS》 * |
LUCA GEROSA等: "Receptor-Driven ERK Pulses Reconfigure MAPK Signaling and Enable Persistence of Drug-Adapted BRAF-Mutant Melanoma Cells", 《CELL SYSTEMS》, vol. 11, no. 5, 18 November 2020 (2020-11-18), pages 478 - 494 * |
刘长姣等: "阻断MAPK信号通路抗癌药物的研究进展", 《解放军药学学报》 * |
刘长姣等: "阻断MAPK信号通路抗癌药物的研究进展", 《解放军药学学报》, vol. 31, no. 6, 31 December 2015 (2015-12-31), pages 548 - 551 * |
孙胜男等: "MAPK信号转导通路与肿瘤细胞凋亡", 《中国药理通讯》 * |
孙胜男等: "MAPK信号转导通路与肿瘤细胞凋亡", 《中国药理通讯》, 31 December 2009 (2009-12-31), pages 24 * |
陈芳: "人参皂苷Rh2辛酸酯衍生物的体外抗肿瘤效果及其机制研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技I辑》 * |
陈芳: "人参皂苷Rh2辛酸酯衍生物的体外抗肿瘤效果及其机制研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技I辑》, 15 April 2017 (2017-04-15), pages 016 - 9 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113393895B (zh) | 2023-06-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Hansen et al. | The role of tumor necrosis factor‐α in acute endotoxin‐induced hepatotoxicity in ethanol‐fed rats | |
US6871171B1 (en) | System and methods for optimized drug delivery and progression of diseased and normal cells | |
Murata et al. | Signal transduction of platelet-induced liver regeneration and decrease of liver fibrosis | |
Alarcón et al. | Multiscale modelling of tumour growth and therapy: the influence of vessel normalisation on chemotherapy | |
EP1904940A1 (de) | Vorrichtung zur zeitlich gesteuerten intravenösen verabreichung des narkosemittels propofol | |
CN107251028A (zh) | 进行计算机模拟临床试验的系统和方法 | |
Chung et al. | Renal replacement therapy in severe burns: a multicenter observational study | |
Barnothy et al. | Effects of the magnetic field on internal organs and the endocrine system of mice | |
Szymańska et al. | Computational modelling of cancer development and growth: modelling at multiple scales and multiscale modelling | |
Affara et al. | Understanding endothelial cell apoptosis: what can the transcriptome, glycome and proteome reveal? | |
Otto et al. | Dorsal hippocampal contributions to unimodal contextual conditioning | |
Cockrell et al. | Investigation of inflammation and tissue patterning in the gut using a spatially explicit general-purpose model of enteric tissue (SEGMEnT) | |
Silva et al. | A multiscale model of the bone marrow and hematopoiesis | |
Banerjee et al. | Nonlocal reaction–diffusion equations in biomedical applications | |
CN113393895A (zh) | 一种阻断肿瘤mapk信号通路微环境演化系统 | |
Chen et al. | Hydroxyethyl starch resuscitation downregulate pro-inflammatory cytokines in the early phase of severe acute pancreatitis: A retrospective study | |
Mokhtari et al. | Role of NLRP3 Inflammasome in post-spinal-cord-injury anxiety and depression: molecular mechanisms and therapeutic implications | |
Alharbi et al. | Dynamic simulation for analyzing the effects of the intervention of vitamins on delaying the growth of tumor cells | |
Khalili et al. | Studying the importance of regulatory T cells in chemoimmunotherapy mathematical modeling and proposing new approaches for developing a mathematical dynamic of cancer | |
Cliver et al. | Cerebrospinal fluid replacement solutions promote neuroglia migratory behaviors and spinal explant outgrowth in microfluidic culture | |
Rubio et al. | Changes in hematological and biochemical profiles in ovariohysterectomized bitches using an alfaxalone–midazolam–morphine–sevoflurane protocol | |
Blumenson | A comprehensive modeling procedure for the human granulopoietic system: Detailed description and application to cancer chemotherapy | |
Vichaka Fanestil BS et al. | Differentiation Between Sickle Cell Anemia and S/[Beta]^ sup 0^ Thalassemia | |
Bleyzac et al. | Assessment of acyclovir intraindividual pharmacokinetic variability during continuous hemofiltration, continuous hemodiafiltration, and continuous hemodialysis | |
Chaijamorn et al. | Levetiracetam dosing in patients receiving continuous renal replacement therapy |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |