目的·探究KRAS靶向抑制剂索托拉西布(sotorasib)获得性耐药肺癌细胞的代谢特征及代谢重编程规律。方法·构建肺癌细胞H2122和H358的索托拉西布获得性耐药细胞模型(H2122-SR和H358-SR细胞),并采用CCK-8法加以验证。应用超高效...目的·探究KRAS靶向抑制剂索托拉西布(sotorasib)获得性耐药肺癌细胞的代谢特征及代谢重编程规律。方法·构建肺癌细胞H2122和H358的索托拉西布获得性耐药细胞模型(H2122-SR和H358-SR细胞),并采用CCK-8法加以验证。应用超高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱(UPLC-QTOF/MS)分析获得性耐药肺癌细胞及其同源亲本细胞的代谢轮廓,利用主成分分析法和偏最小二乘法-判别分析法等统计学方法进行非靶向代谢组学分析及代谢表征,筛选并鉴定索托拉西布获得性耐药相关的差异代谢物,并对所筛选到的差异代谢物进行通路富集分析。通过绘制热图比较分析主要差异代谢通路上的代谢物在耐药细胞与亲本细胞之间的差异。结果·成功构建H2122和H358细胞的获得性耐药细胞模型,对索托拉西布的半数抑制浓度均较亲本细胞提升50倍以上。与亲本细胞相比,耐药细胞代谢轮廓存在显著差异。H2122-SR与H2122细胞之间发现48种差异代谢物,其中变量投影重要程度(variable importance in the projection,VIP)值排名前10位的差异代谢物为尿嘧啶、黄苷酸、吲哚-3-甲酸、烟酸、黄苷、黄嘌呤、N-甲基烟酰胺、次黄嘌呤、葫芦巴碱、半乳糖醛酸;H358-SR与H358细胞之间发现79种差异代谢物,其中VIP值排名前10位的差异代谢物为还原型谷胱甘肽、黄苷、α-酮戊二酸、羧甲基赖氨酸、胸苷、嘌呤、核黄素、3-吲哚丙烯酸、吲哚-3-丙酮酸、二氢尿嘧啶。2种肺癌细胞系的差异代谢通路主要涉及嘌呤代谢和糖酵解/糖异生,其中嘌呤代谢变化最为显著。热图分析显示,耐药细胞嘌呤代谢途径多数代谢物水平升高。结论·索托拉西布获得性耐药的肺癌细胞嘌呤代谢增强。展开更多
电子病历(Electronic Medical Record,EMR)是患者进行相关医疗诊断的私人数据,但是相关保险理赔都会进行明文查阅这些隐私数据,容易造成隐私数据泄露,并存在数据安全的风险。为了解决上述问题,提出通过利用区块链和智能合约实现电子病...电子病历(Electronic Medical Record,EMR)是患者进行相关医疗诊断的私人数据,但是相关保险理赔都会进行明文查阅这些隐私数据,容易造成隐私数据泄露,并存在数据安全的风险。为了解决上述问题,提出通过利用区块链和智能合约实现电子病历集中管理和存储,病人的电子病历存储在星际文件系统(InterPlanetary File System,IPFS)中,通过智能合约与患者的数据进行关联。病人在医院就诊时,直接生成理赔合约,保险公司在进行理赔时,无需获取病人电子病历明文信息,通过理赔合约判断保险是否需要理赔,实现保险理赔规范化和保护用户隐私数据的目的。展开更多
文摘目的·探究KRAS靶向抑制剂索托拉西布(sotorasib)获得性耐药肺癌细胞的代谢特征及代谢重编程规律。方法·构建肺癌细胞H2122和H358的索托拉西布获得性耐药细胞模型(H2122-SR和H358-SR细胞),并采用CCK-8法加以验证。应用超高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱(UPLC-QTOF/MS)分析获得性耐药肺癌细胞及其同源亲本细胞的代谢轮廓,利用主成分分析法和偏最小二乘法-判别分析法等统计学方法进行非靶向代谢组学分析及代谢表征,筛选并鉴定索托拉西布获得性耐药相关的差异代谢物,并对所筛选到的差异代谢物进行通路富集分析。通过绘制热图比较分析主要差异代谢通路上的代谢物在耐药细胞与亲本细胞之间的差异。结果·成功构建H2122和H358细胞的获得性耐药细胞模型,对索托拉西布的半数抑制浓度均较亲本细胞提升50倍以上。与亲本细胞相比,耐药细胞代谢轮廓存在显著差异。H2122-SR与H2122细胞之间发现48种差异代谢物,其中变量投影重要程度(variable importance in the projection,VIP)值排名前10位的差异代谢物为尿嘧啶、黄苷酸、吲哚-3-甲酸、烟酸、黄苷、黄嘌呤、N-甲基烟酰胺、次黄嘌呤、葫芦巴碱、半乳糖醛酸;H358-SR与H358细胞之间发现79种差异代谢物,其中VIP值排名前10位的差异代谢物为还原型谷胱甘肽、黄苷、α-酮戊二酸、羧甲基赖氨酸、胸苷、嘌呤、核黄素、3-吲哚丙烯酸、吲哚-3-丙酮酸、二氢尿嘧啶。2种肺癌细胞系的差异代谢通路主要涉及嘌呤代谢和糖酵解/糖异生,其中嘌呤代谢变化最为显著。热图分析显示,耐药细胞嘌呤代谢途径多数代谢物水平升高。结论·索托拉西布获得性耐药的肺癌细胞嘌呤代谢增强。
文摘电子病历(Electronic Medical Record,EMR)是患者进行相关医疗诊断的私人数据,但是相关保险理赔都会进行明文查阅这些隐私数据,容易造成隐私数据泄露,并存在数据安全的风险。为了解决上述问题,提出通过利用区块链和智能合约实现电子病历集中管理和存储,病人的电子病历存储在星际文件系统(InterPlanetary File System,IPFS)中,通过智能合约与患者的数据进行关联。病人在医院就诊时,直接生成理赔合约,保险公司在进行理赔时,无需获取病人电子病历明文信息,通过理赔合约判断保险是否需要理赔,实现保险理赔规范化和保护用户隐私数据的目的。
