Fucoidan对巨噬细胞RAW264.7的免疫调节作用

目的观察褐藻多糖硫酸酯(Fucoidan)对巨噬细胞RAW264.7体外吞噬活性、细胞因子TNF-α和IL-6分泌,以及Toll样受体4(TLR4)mRNA表达的影响。方法实验分对照组,Fucoidan高、中、低剂量组(浓度分别是200、400和800μg/mL)。药物处理6~48h后,MTT法检测RAW264.7细胞活力;中性红比色法检测细胞吞噬活性;ELISA法检测培养上清中TNF-α和IL-6的分泌水平;实时定量PCR检测Toll样受体4(TLR4)mRNA表达量。结果与对照组相比,Fucoidan显著增强RAW264.7细胞代谢活力和吞噬能力(P<0.01),增加TNF-α和IL-6的分泌,上调TLR4的表达,呈剂量依赖关系。结论 Fucoidan可上调TLR4表达,增强巨噬细胞代谢和吞噬活性,增加TNF-α和IL-6的分泌,具有潜在的调节免疫作用。

基于多组学数据的肿瘤药物敏感性预测

肿瘤药物敏感性预测在指导患者临床用药方面具有重要意义。本文基于癌症药物敏感性基因组学数据库(genomics of drug sensitivity in cancer, GDSC) 198种药物的细胞系敏感性IC50数据,通过Stacking集成学习构建了包含基因表达、基因突变、拷贝数变异数据的多组学癌症药物敏感性预测模型。采用多种特征选择方法对基因特征进行降维,使用Stacking方法集成6种初级学习器和1种次级学习器进行建模,采用5折交叉进行模型验证。预测结果中AUC大于0.9的占比为36.4%,在0.8–0.9之间的占比为49.0%,最低AUC为0.682。基于Stacking构建的多组学预测模型较已有单组学和多组学模型的准确性和稳定性具有优势。多组学整合预测药物敏感性优于单一组学。特征基因功能注释和富集分析解析了肿瘤对sorafenib潜在的耐药机制,从生物学角度提供了模型可解释性及其应用于临床用药指导的价值。