- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏类器官/器官芯片/3D培养
ADC肺毒性如何评估：基于人源肺泡体外模型的机制分析
一、问题背景：ADC肺毒性为何难以预测抗体药物偶联物（ADC）近年来在肿瘤治疗中发展迅速，其基本结构包括：靶向抗体化学连接子细胞毒载荷其作用过程通常为：与肿瘤细胞表面抗原结合被细胞内吞释放毒性载荷发挥杀伤作用然而 在临床研究中，部分ADC药物被观察到与肺毒性相关，例如间质性肺病（ILD）。关键问题在于：传统动物模型难以准确预测此类毒性反应。 2直接毒性作用部分ADC可直接作用于肺细胞，引发炎症反应与结构损伤。3疗效与毒性的耦合关系不同ADC在：杀伤方式组织分布毒性表现之间存在差异，这会影响整体风险评估结果。 ADC药物开发过程中，肺毒性预测仍然是关键挑战之一。 ，用于分析ADC药物肺毒性评估方法与模型应用。
9910编辑于 2026-03-25 - 来自专栏云深之无迹
交错式 ADC（Interleaved ADC）技术
效采样率计算： 配置 ADC 时钟源为 SYSCLK； 启用 ADC 前必须等待 BANDGAP ready + Warm-up 时间（512 TAD）； 必须先初始化 ADC，再激活触发源； DMA 交错式 ADC 是通过将多个采样率为 fS 的 ADC 以时钟相位错开的方式同时采样同一模拟输入，从而合成更高的等效采样率。 红色圆点：来自 ADC0 的采样点。 蓝色圆点：来自 ADC1 的采样点。 交替出现的采样点反映了两路 ADC 轮流工作，构成 2 倍原始采样率的结构；ADC0 和 ADC1 的采样时间分别错开半周期（180°相位差），完美拼接。 一张分类的ADC图 另外按照采样定理的原理可以分为两种： 奈奎斯特采样ADC：采样率=2信号最高频率； 过采样ADC：采样率＞2信号最高频率。 以后拿到ADC可以简单的分类看看。
40100编辑于 2025-05-25 - 来自专栏FPGA开源工作室
ADC介绍
ADC(Analogue to Digital Converter) 模数转换器(analog to Digital Converter，简称ADC)是一种数据转换器，它通过将模拟信号编码为二进制代码 模数转换器(adc)允许微处理器控制电路，Arduinos，树莓派和其他此类数字逻辑电路与现实世界通信。 例如，4位ADC的分辨率为1 / 15(2^4 - 1)，而8位ADC的分辨率为1 / 255(2^8 - 1)。因此，模拟数字转换器接收未知的连续模拟信号并将其转换为2^n位的“n”位二进制数。 模数转换器 采用模拟电压信号并将其转换为等效数字信号的过程可以通过许多不同的方式完成，虽然有许多模数转换器芯片，如各种制造商提供的ADC08xx系列，但可以使用分立元件构建简单的ADC。 3位模数转换器 上面的并行ADC将0到3伏范围内的模拟输入电压转换为2位二进制代码。
1.3K10编辑于 2023-09-06 - 来自专栏生信技能树
亚实性结节和磨玻璃结节肺腺癌单细胞水平的差异如何
2020的10月6日，磨玻璃结节肺腺癌（GGN-ADC）单细胞文章是: https://www.nature.com/articles/s41421-020-00200-x We obtained 60,459 磨玻璃结节肺腺癌（GGN-ADC）单细胞 ? 该研究利用高通量单细胞转录组测序比较了磨玻璃结节肺腺癌（GGN-ADC，lung adenocarcinoma featured with ground glass nodules）和实性肺腺癌（SADC 详见；https://mp.weixin.qq.com/s/4f-LbubSwmB4R3zcFcmakg 其单细胞数据集分别是： 磨玻璃结节的肺腺癌单细胞研究是：选取GGN-ADC和SADC组病人各5例进行 亚实性结节的肺腺癌单细胞研究是：对16名CT影像学表现为SSN的肺腺癌患者的手术切除样本进行单细胞转录组测序，同时整合已发表的6例癌旁样本(nLung)和9例进展性肺腺癌样本(mLUAD)的数据，共获得
91120发布于 2021-02-03 - 来自专栏智药邦
JCIM｜深度学习用于血液毒性预测和血液毒性化合物的结构分析
血液毒性(Hematotoxicity)已成为药物发现中一种严重但被忽视的毒性。然而，只有少数计算模型被报道用于预测血液毒性。作者从公开资源中收集数据，构建了包含正负样本分子的血液毒性数据集。 骨架分析说明了血液毒性数据集的高度结构多样性，这将有助于开发具有高度通用性的血液毒性预测模型。 这些描述符值较高的分子更有可能被预测为血液毒性化合物。 图4 基于Attentive FP模型的学习到的原子权重的热图：(A)血液毒性化合物和(B)非血液毒性化合物。 被预测为血液毒性的原子结构以红色显示，而被预测为非血液毒性的则以蓝色显示。 3.8 代表性子结构推导 表6 毒性分子的代表性结构 为了进一步关注特定的血液毒性子结构，作者开发了基于圆形拓扑的自动结构推导方法来识别更具体的血液毒性结构特征。
1.8K10编辑于 2023-02-28 - 来自专栏生命科学
靶向抗体偶联药物 (ADC)——抗肿瘤 | MedChemExpress
ADC 药物的具体作用机制及其治疗窗 与传统的细胞毒性药物相比，ADC 药物可以增加有效载荷的效力，并降低其毒性。 然而，由于脱靶毒性 (如连接子稳定性较差) 的存在，第二代 ADC 药物的治疗窗还是较窄 (图 3)。 然而，采用这些随机的连接策略，产生异质性和不稳定的 ADC 药物，带来更多的毒性风险 (如图 10)。 达到最佳的疗效和安全性，能产生同质性和稳定性 ADC 药物的连接技术成为研究热点。 尽管 ADC 药物在抗肿瘤方面也有毒性风险，但随着工程化抗体的发展、连接子不断的优化、高活性载荷的发掘和偶联技术的不断完善，新型高效低毒的 ADC 药物将会不断涌现，我们相信，ADC 药物在未来 10 Drug-Linker Conjugates for ADC SMCC-DM1 (DM1-SMCC) 是由连接子 SMCC 和毒性分子 DM1 连接而成的，可用来制备抗体偶联药物 (ADC)。
1.2K20编辑于 2023-03-07 靶向FGFR3的抗体偶联药物在膀胱癌治疗中的研究进展
抗体偶联药物（ADC）作为一种前沿的靶向治疗模式，通过将特异性抗体与高效细胞毒性药物偶联，实现了对肿瘤细胞的精准识别与强效杀伤。 通过ADC的靶向递送，可以最大限度地降低细胞毒性药物对正常组织的损伤，实现治疗窗口的扩大。 通过精确的偶联化学，获得了药物抗体比值为8的高度均质化产物，确保了每个抗体分子携带足量的细胞毒性载荷。2.体外抗肿瘤活性与作用机制：在体外实验中，该ADC药物展现出强效且特异的抗肿瘤活性。 相较于化疗组动物出现的明显体重下降和血液学毒性，该ADC治疗组动物的体重及血液指标保持稳定，主要脏器未见显著病理损伤。 这表明，通过抗体靶向递送，有效限制了高效细胞毒性药物的全身暴露，在实现强效抗肿瘤作用的同时，显著降低了脱靶毒性。
11610编辑于 2026-02-11CoTox：以思维链推理重构分子毒性预测的可解释性范式
实验验证与性能分析 数据集与实验设计 研究采用UniTox数据集进行性能评估，该数据集包含2418种FDA批准药物的毒性标注，涵盖心脏、血液、生殖、肝脏、肺、肾脏6类器官特异性毒性（排除了类别失衡的皮肤毒性与耳毒性 器官特异性毒性预测：CoTox在血液毒性（F1=0.817）与肝脏毒性（F1=0.768）上表现突出，这与血液与肝脏相关的生物通路研究较为充分、GO术语注释更完善密切相关；而肺毒性与肾毒性的预测难度较高 模型对心脏毒性、血液毒性、肝毒性、肺毒性预测为 “有毒”，对不育和肾毒性预测为 “无毒”，且每个预测都有对应的推理过程，如心脏毒性涉及 “内在凋亡通路” 和 “丙醇胺侧链” 的作用，肝毒性与 “CYP2E1 该表呈现了 Gemini-2.5-Pro 结合 CoTox 对恩替卡韦在肝、肺、肾三个器官上的毒性预测结果。 模型正确预测了肝毒性（基于 GO 术语和鸟苷类似物结构）和肺无毒（缺乏相关通路和结构特征），但误判肾毒性为 “有毒”。
28510编辑于 2026-01-08- 来自专栏生命科学
ADC 抗体偶联药物通过连接子 linker 连接而成 | MedChemExpress
(antibody) 与高活性的小分子毒性药物 (payload) 通过连接子 (linker) 连接而成。 抗 体 抗体决定了 ADC 药物的特异性，理想的抗体需要对肿瘤相关抗原具有较高的特异性，并且在体内会保留它们本来的性质，并会激活免疫功能，如抗体依赖性细胞毒作用 (ADCC) 和补体依赖性细胞毒性 ( 对肿瘤细胞具有较高的毒性；2.在体内具有较长的半衰期及有限的清除率和免疫原性；3.通过与连接子结合偶联后仍能保持较高的细胞毒性。 连 接 子 连接子的设计首先要考虑到稳定性，即在到达预设靶点前不会释放细胞毒性药物分子，而当到达靶位点完成内源化后，能够快速有效释放药物分子。 -SMCC) 是由连接桥 SMCC 和 毒性分子 DM1 连接而成的，可用来制备抗体偶联药物。
83920编辑于 2023-03-02 - 来自专栏技术杂记
ARM(十一).ADC(3)
*)0x58000004) //ADC touch screen control #define rADCDLY (*(volatile unsigned *)0x58000008) //ADC start or Interval Delay #define rADCDAT0 (*(volatile unsigned *)0x5800000c) //ADC conversion data 0 #define rADCDAT1 (*(volatile unsigned *)0x58000010) //ADC conversion data 1 #define rADCUPDN (* #define BIT_SUB_CAM_C (0x1<<11) //edited for 2440A #define BIT_SUB_ADC (0x1<<10) #define BIT_SUB_TC #ifdef __cplusplus } #endif #endif //__2440ADDR_H__ ADC
78420发布于 2021-09-14 - 来自专栏生命科学
抗体偶联药物 (ADC)——抗肿瘤细胞 | MedChemExpress
■ ADC 发展中的挑战和机遇 连接的不稳定性：这种不稳定性可导致 payload 过早释放到血液中，并导致 ADC 的非特异性摄取和脱靶毒性。 和可降解 linker (SPP-DM1和VcMMAE) 相比，不可降解的 linker (mcc-DM1 和 mcMMAF) 具有更低的肝脏和血液毒性。因为其 payload 释放少，细胞毒性减小。 高 DAR 的 ADC 本身也会被其它具有非特异性、内吞能力强的细胞清除，因此优化 DAR 也是改善 TI 的重要策略。 受体介导的摄取机制：FcγRs 介导的 ADC 脱靶毒性主要体现在血液毒性。 血液毒性是含有 Auristatin (MAME, MMAF)、Calicheamicin和 Maytansinoid (DM-1) 的 ADC 最常见的脱靶剂量限制毒性 dose-limiting toxicities ADC Cytotoxin Doxorubicin hydrochloride 一种具有细胞毒性的蒽环类抗生素，是一种抗癌化疗试剂。
90850编辑于 2023-03-08 - 来自专栏Sentieon：文献解读
文献解读-临床试验-第二十二期|《新抗原负荷作为中国非小细胞肺癌II/III患者的预后和预测标志物》
研究发现，高肿瘤突变负荷（TMB，>4个突变/Mb）与NSCLC患者的无病生存期更好相关，尽管在鳞状细胞肺癌和肺腺癌亚组中没有这种关联。 Illustration of immunogenomic features between ADC and SCC. 高新抗原负荷（NAL）和高DNA损伤修复（DDR）指数能更好地预测SCC患者的良好DFS和化疗成功，但对ADC患者无效。未来需要更大样本量的研究来确认这些发现。 总结综上所述，研究表明，在中国患者中，较高的新抗原负荷（NAL）可改善鳞状细胞肺癌（SCC）的无病生存期，但不能改善肺腺癌（ADC）的无病生存期。 在NAL较低而ADC较低的SCC患者中，辅助化疗可改善其生存期。目前的数据显示，NAL是肺SCC预后和化疗反应预测的生物标志物。要证实这些数据，还需要在多个机构进行更大样本量的进一步研究。
24710编辑于 2024-07-25 小鼠CD185抗体如何助力CXCR5靶向ADC药物的研发与机制探索？
抗体偶联药物通过将抗体的靶向性与细胞毒性药物的杀伤力相结合，实现对特定细胞的高效精准清除。 其次，CXCR5作为膜蛋白，在抗体结合后能有效内化，这一特性对ADC至关重要，因为其需要进入细胞内释放毒性载荷。 再者，靶向CXCR5可能产生双重效应：ADC本身携带的毒素可直接杀伤表达CXCR5的肿瘤细胞；同时，抗体的Fc段介导的效应功能（如抗体依赖的细胞介导的细胞毒性作用）还可能清除肿瘤微环境中表达CXCR5的免疫抑制性细胞 研究人员可以将小鼠CD185抗体与不同的细胞毒性载荷（如微管蛋白抑制剂、DNA损伤剂）通过各类可裂解或不可裂解连接子进行偶联，从而筛选出在体外结合力、内化效率及杀伤活性最优的ADC候选结构。 由于CXCR5在正常B细胞和滤泡辅助T细胞等生理性免疫细胞上表达，ADC可能对这些细胞产生"脱靶"毒性，潜在影响体液免疫与淋巴组织稳态。因此，精确界定治疗窗口至关重要。其次，肿瘤异质性问题突出。
9710编辑于 2026-02-10- 来自专栏生命科学
抗体偶联药物 ADC 究竟有什么魔力？-MedChemExpress
ADC利用连接子将靶向特异性抗原的单克隆抗体和小分子细胞毒性药物偶联组合而成，同时具有抗体-抗原特异性识别的肿瘤靶向性和小分子药物的强大杀伤能力[2]。 相较于传统的癌症治疗药物，ADC 药物不仅通过增加有效载荷降低了毒性，还通过其抗体药物特性提高了药物的最大耐受剂量。图 1. 此外 ADC 的抗体成分与免疫效应细胞相互作用，诱导抗肿瘤免疫，包括 CDC (补体依赖细胞毒性)、ADCC(抗体依赖性细胞毒性) 和 ADCP (抗体依赖性细胞吞噬作用) 效应。图 2. 然而，二代 ADC 还存在脱靶毒性、抗药性、药物异质性等未被解决的问题。图 5. Kadcyla 结构示意图[2]图 6. 均一度和稳定性，展现出更低的脱靶毒性和更好的药代动力学效率。
73340编辑于 2023-04-23 从ADC到DAC再到MAC：药物偶联技术的范式转变 | 皓元医药
传统ADC药物的瓶颈尽管ADC技术已取得重大进展，但其使用细胞毒性药物作为载荷仍存在显著限制：这些细胞毒载荷需要较高浓度及长时间暴露才能有效杀伤细胞；一旦释放后，便缺乏靶向特异性，对正常细胞产生毒性；此类载荷的毒性往往高于常规化疗药物 ，且多数来源于天然产物，使得发现与开发新载荷困难；当前可选择的细胞毒性载荷种类有限，导致创新性载荷匮乏。 MAC的破局新型ADC药物MAC应运而生。 MACs 的作用机制MAC的作用机制在早期步骤上与传统ADC相似，但在细胞杀伤机制上存在根本区别。 随着分子胶项目进入临床前后期，其潜在的系统毒性问题可通过组织特异性抗体递送得到缓解。
30810编辑于 2025-10-21- 来自专栏生命科学
Nature Review：癌症治疗抗体药物最新综述 | MedChemExpress (MCE)
第三种主要形式涉及与有毒有效载荷相关的抗体，例如细胞毒性药物 (抗体-药物偶联物, ADC)、细菌或植物毒素 (免疫毒素) 或放射性同位素，它们增强了抗体杀死癌细胞的能力。 ADC 是迄今为止使用最广泛的形式，而毒素偶联抗体和放射性同位素偶联抗体尚未得到广泛采用。图 3. 抗体偶联药物的形式[1]。 ADC 的构建是将肿瘤靶向抗体与细胞毒性药物连接，与细胞表面抗原结合导致其内化，随后细胞毒性药物在细胞内释放。 ADC 的关键成分包括肿瘤靶向抗体、细胞毒性药物和将抗体与细胞毒性药物连接的 linker。 ADC 的成功取决于这些关键组分的选择以及将 linker 连接到抗体的偶联方法，这决定了药物抗体比 (DAR)。抗体-毒素偶联物或免疫毒素。
29410编辑于 2024-06-07 - 来自专栏技术杂记
ARM(十一).ADC(1)
(模数转换器)进行探究 ---- 概要 ---- 模数转换器 要求 使用 ARM 板上的模数转换器将可变电阻的电压转化为数值 ADC 电路原理图 可变电阻电路原理图 创建项目 创建项目的总体过程就是 (rADCCON & 0x8000)); //查询是否转换完成,如未完成就继续等待(空转) adc_result = rADCDAT0 & 0x3ff; //ADC转换数据寄存器0,ADCDAT0 [0:9]共10位为转换数值,范围是(0-1023) x=3.3/1024*adc_result qw = adc_result / 1000; //对1000整除,将千位取出存到qw中 adc_result %= 1000; //对1000取模,去掉千位以上的部分,余下的百十个位值存回 bw = adc_result / 100; //对100整除,将百位取出存到bw中 adc_result %= 100; //对100取模,去掉百位以上的部分,余下的十个位值存回 sw = adc_result / 10; //对10整除,将十位取出存到sw中 gw = adc_result
75440发布于 2021-09-14 - 来自专栏技术杂记
ARM(十一).ADC(2)
编译执行 [Build]->[Debug]->[Run] 编译执行过程中没有报错，从结果来看，符合预期 开发板运行起来后会在串口中不停输出当前的ADC转换值 ---- 附.头文件 s3c2410_SFR.s BCD month BCDYEAR EQU 0x57000088 ;BCD year ] ;RTC ;================= ; ADC ;================= ADCCON EQU 0x58000000 ;ADC control ADCTSC EQU 0x58000004 ;ADC touch screen control ADCDLY EQU 0x58000008 ;ADC start or Interval Delay ADCDAT0 EQU 0x5800000c ;ADC conversion data 0 ADCDAT1 EQU 0x58000010 ;ADC conversion data 1 ;==============
47920发布于 2021-09-14 - 来自专栏联远智维
ADC数据采集系统
等微处理器都能够实现模拟信号与数字信号的转换，选用时主要的依据点有：如果要求不高，就用TM7705，能够直接外接传感器，电路原理极其简单；如果追求高精度适合ads1256相关的采集电路；STM32F103的ADC
2.7K20编辑于 2022-01-20 - 来自专栏最新医学影像技术
VESSEL2012——肺血管分割
今天将分享肺血管分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。 一、VESSEL2012介绍 该数据集来自VESSEL12挑战，其目的是比较从健康和患病人群的胸部计算机断层扫描中对肺血管进行（半）自动分割的方法。 数据集下载链接： https://zenodo.org/records/8055066 四、技术路线 1.1、肺组织分割提取 在前面的文章中介绍过用传统方法提取肺组织，详情可以参考这篇文章医学图像处理案例 （一）——基于CT图像的肺分割。 在上述1.1和1.2步骤已经对肺组织、肺动脉和肺静脉进行了自动分割提取，所以对于肺部血管分割将根据这三个结果进行合并后即可得到。 测试集分割结果。
95610编辑于 2024-02-01
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号