项目名称: 靶向EGFR的新型磁共振成像对比剂实验研究

项目编号: No.81201088

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 影像医学与生物医学工程

项目作者: 杨帆

作者单位: 华中科技大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 人表皮生长因子受体过表达存在于乳腺癌等许多恶性肿瘤的细胞中,明确该受体表达状态对于乳腺癌的诊断、靶向治疗和预后评价至关重要。尽管基于Gd-DTPA的动态增强MRI技术已成为乳腺癌的重要检查手段,但仍存在特异性和敏感性不高等问题。为了解决该难题,基于配体-受体反应特异性的原理,以课题组前期关于肿瘤分子靶向性药物和受体靶向型造影剂前期研究为基础,将钆配合物Gd-DO3A与配体活性肽(CMYIEALDKYAC,EBP)偶联,合成出新型受体靶向性对比剂EBP-Gd-DO3A。本课题拟开展体外细胞EBP-Gd-DO3A结合试验、结合抑制试验、磁共振成像试验和磁共振成像抑制试验,以及动物体内急性毒性试验和肿瘤磁共振成像试验。旨在进一步探讨该对比剂的作用机理、寻靶能力及组织成像能力,为评价该对比剂用于活体肿瘤成像的可行性提供依据,也为构建能提高肿瘤成像特异性和敏感性的对比剂打下基础。

中文关键词: 表皮生长因子受体;造影剂;磁共振成像;乳腺癌;小鼠

英文摘要: Human epidermal growth factor receptor is overexpressed in breast cancer and other epithelial malignancies, which is very importment in diagnosis, targeted therapies and post-clinical evaluation of breast cancer. Although magnetic resonance imaging (MRI) based on gadolinium complex has become the tool of inspection of breast cancer, it is still non-specific and low-sensitive. To solve the problems, this study plans to use ligand active peptide (CMYIEALDKYAC;EBP) conjugated with Gd-DO3A and compose a new kind of contrast agent EBP-Gd-DO3A. Here the topic is to discribe the mechanism, targeting ability and imaging capabilities of the novel tagagent from molecular levels, cell levels and animal experiments. The aim of the project is to construct the contrast agent which can improve the specificity and sensitivity for tumor imagine of MR, also to provide the research data for the feasibility of in vivo tumor imaging.

英文关键词: Epidermal growth factor receptor;contrast media;magnetic resonance imaging;breast cancer;mice

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月23日
【AAAI2021】低资源医疗对话生成的图演化元学习
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月26日
最新《医学图像深度语义分割》综述论文
专知会员服务
94+阅读 · 2020年6月7日
Nature重磅:“饿死”癌细胞,又添新线索
学术头条
0+阅读 · 2021年10月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Learning to execute or ask clarification questions
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月23日
【AAAI2021】低资源医疗对话生成的图演化元学习
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月26日
最新《医学图像深度语义分割》综述论文
专知会员服务
94+阅读 · 2020年6月7日
相关基金
微信扫码咨询专知VIP会员