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还原响应性超分子纳米前药的构建及其性能研究
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作者 谢妤 张宜鑫 +2 位作者 严梓铭 郑良顺 丁月 《有机化学研究》 2024年第3期498-504,共7页
基于偶联药物的纳米前药体系能够显著提高载药效率和载药量,还能够避免药物在血液循环过程出现过早泄露的问题,从而降低药物的毒副作用。因此,我们设计并制备了还原响应性的偶联药物IR806-CB,即通过二硫键链接光敏剂IR806和化疗药物苯... 基于偶联药物的纳米前药体系能够显著提高载药效率和载药量,还能够避免药物在血液循环过程出现过早泄露的问题,从而降低药物的毒副作用。因此,我们设计并制备了还原响应性的偶联药物IR806-CB,即通过二硫键链接光敏剂IR806和化疗药物苯丁酸氮介CB,该偶联药物IR806-CB与聚乙二醇–环糊精(PEG-CD)通过苯丁酸氮介与环糊精之间的主客体识别作用、π-π堆积作用和亲疏水作用力在水中自组装形成超分子纳米前药SN-IR806/CB。该超分子纳米前药可以通过高通透性和滞留效应有效地富集在肿瘤组织,而后再通过内吞作用进入到肿瘤细胞内,在细胞内的还原环境中,即在高浓度的谷甘光肽(GSH)作用下,二硫键发生断裂,释放出CB。同时,在808 nm的近红外光照射下,IR806不仅能够吸收近红外光转换成热能,使温度升高杀死肿瘤细胞,而且能够释放出活性氧,造成癌细胞的死亡。The nanoprodrug system based on drug-drug conjugation can significantly enhance drug loading efficiency and drug encapsulation, and prevent premature drug leakage in the bloodstream, which reduce the toxic side effects of drugs. Consequently, we designed and synthesized a reduction-re- sponsive drug conjugate IR806-CB by linking the photosensitizer IR806 with the chemotherapeutic agent N-phenylbutyrate CB through a disulfide bond. The conjugated compound IR806-CB self-assembles with polyethylene glycol-cyclodextrin (PEG-CD) in aqueous solution to form supramolecular nanoprodrug SN-IR806/CB via host-guest recognition between N-phenylbutyrate and cyclodextrin, π-π stacking interactions, and hydrophilic-hydrophobic interactions. This supramolecular nanoprodrug can be effectively accumulated in tumor tissues through enhanced permeability and retention effect, subsequently internalized into tumor cells via endocytosis. In the intracellular reducing environment, the disulfide bond could be cleaved under high glutathione (GSH) concentration, leading to the release of CB. Simultaneously, upon irradiation with 808 nm near-infrared light, IR806 not only absorbed near-infrared light for conversion into heat energy that elevated temperature to induce cancer cell death but also generated reactive oxygen species for further cancer cell killing. 展开更多
关键词 光动力疗法 光热疗法 主客体作用 超分子纳米前药
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结合深度强化学习与领域知识的电力系统拓扑结构优化 被引量:11
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作者 严梓铭 徐岩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期60-68,共9页
对拓扑结构进行优化可提高电力系统运行灵活性,然而线路开断与变电站母线分裂等系统级的离散决策变量维度极高。该拓扑结构优化问题难以由传统混合整数优化方法求解。针对该问题,提出了一种结合异步优势Actor-Critic(A3C)深度强化学习... 对拓扑结构进行优化可提高电力系统运行灵活性,然而线路开断与变电站母线分裂等系统级的离散决策变量维度极高。该拓扑结构优化问题难以由传统混合整数优化方法求解。针对该问题,提出了一种结合异步优势Actor-Critic(A3C)深度强化学习与电力系统领域知识的运行优化方法,将在线优化的计算负担转移至离线智能体训练阶段。该方法通过同时考虑拓扑结构与发电出力调整的动作空间设计系统运行控制智能体,以最小化约束越限为训练奖励,通过强制约束校验缩减搜索空间并提高强化学习效率,从而实现电力系统运行拓扑结构优化的快速计算,提高电力系统运行的安全性。仿真测试验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统运行 深度强化学习 拓扑结构优化 发电出力调整
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