Computational Biology of Cancer pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Komarova, Natalia

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:

价格:$ 97.18

装帧:HRD

isbn号码:9789812560278

丛书系列:

图书标签:

Computational Biology
Cancer Genomics
Bioinformatics
Systems Biology
Network Analysis
Machine Learning
Data Mining
Precision Medicine
Cancer Research
Mathematical Modeling

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具体描述

- Provides an introduction to computational methods in cancer biology- Follows a multi-disciplinary approach

基因组学驱动的癌症新疗法：从基础到临床前沿图书简介《基因组学驱动的癌症新疗法：从基础到临床前沿》深入探讨了在后基因组时代，人类如何利用对癌症分子机制的深刻理解，尤其是海量的基因组学、转录组学和蛋白质组学数据的挖掘，来设计和实施更精准、更有效的癌症治疗策略。本书旨在为肿瘤学家、分子生物学家、生物信息学家以及药物研发人员提供一个全面且与时俱进的视角，聚焦于如何将尖端的组学技术转化为可行的临床转化医学实践。本书的结构精心设计，从癌症的分子异质性与进化动力学的理论基石开始，逐步深入到前沿靶向治疗的设计原则，最终落脚于下一代免疫疗法与联合用药策略的最新进展。 --- 第一部分：理解癌症的动态图谱：组学驱动的分子基础本部分奠定了理解现代癌症治疗所需的数据和概念框架。我们不再将癌症视为单一的实体，而是将其视为一个由多重基因突变和复杂的微环境共同驱动的、不断演化的复杂系统。第一章：癌症基因组学的深度解析本章首先回顾了人类基因组计划对癌症研究的革命性影响。重点讨论了全基因组测序（WGS）和全外显子组测序（WES）在识别驱动基因突变（Driver Mutations）中的关键作用。内容涵盖了体细胞突变的类型——包括点突变、小片段插入缺失（Indels）和结构变异（SVs）——以及它们在不同癌种（如肺癌、乳腺癌、结直肠癌）中的分布模式。我们详细阐述了癌症基因组图谱（TCGA）项目所揭示的分子亚型，强调了分子分型如何超越传统的组织学分类，为个体化治疗提供更精确的分子签名。第二章：转录组与表观遗传学的调控网络癌症的发生不仅仅是DNA层面的改变，基因表达的失调同样至关重要。本章侧重于RNA测序（RNA-Seq）在发现融合基因（如BCR-ABL, EML4-ALK）和非编码RNA（如lncRNA, miRNA）异常表达中的应用。尤其关注表观遗传学修饰，如DNA甲基化、组蛋白修饰（乙酰化、甲基化）如何稳定地重塑基因表达程序，以及针对这些表观遗传修饰酶（如DNMTs, HDACs）的靶向药物的研发进展。第三章：蛋白质组学与癌症信号通路虽然基因组学提供了“蓝图”，但蛋白质组学提供了“功能执行者”。本章探讨了质谱技术在定量分析蛋白质丰度、翻译后修饰（PTMs，特别是磷酸化）中的核心地位。重点分析了关键信号通路（如MAPK、PI3K/AKT/mTOR、JAK/STAT）的失调如何驱动细胞增殖、凋亡抵抗和血管生成。此外，本章还引入了单细胞蛋白质组学的概念，展望其在解析肿瘤微环境（TME）中复杂细胞间通讯网络方面的潜力。 --- 第二部分：精准治疗的浪潮：从靶点发现到药物设计在积累了海量的分子数据后，如何有效地将其转化为可操作的治疗手段是本部分的核心。第四章：可成药性靶点的识别与验证本章深入探讨了将致癌基因突变转化为药物靶点的严谨流程。内容包括靶点验证的标准（如依赖性研究、功能缺失研究），以及如何利用CRISPR/Cas9系统进行高通量功能筛选，以确定对肿瘤生存至关重要的“合成致死”基因组配对。特别讨论了对“不可成药”靶点（如KRAS G12C）的结构生物学解析及其带来的新一代抑制剂开发策略。第五章：小分子抑制剂与抗体药物的迭代进化本章详细剖析了当前主流的靶向药物的机制和挑战。内容覆盖了酪氨酸激酶抑制剂（TKIs）的迭代（从一代到三代，应对耐药性），蛋白水解靶向嵌合体（PROTACs）作为降解蛋白质而非单纯抑制其活性的革命性技术，以及抗体药物偶联物（ADCs）在提高药物递送特异性方面的最新突破。我们分析了这些疗法在克服肿瘤内在耐药性和获得性耐药性方面遇到的分子瓶颈。第六章：生物标志物与伴随诊断的临床整合精准医疗的基石在于正确的生物标志物。本章系统梳理了用于指导治疗选择的伴随诊断（CDx）。内容包括：基于突变负荷（TMB）和错配修复缺陷（dMMR）的免疫治疗标志物；循环肿瘤DNA（ctDNA）在液体活检中对疾病监测和疗效评估的实时应用；以及如何利用多组学数据整合模型来预测患者对特定靶向药物的反应和潜在毒性。 --- 第三部分：重塑免疫环境：前沿免疫治疗的整合策略免疫疗法已成为癌症治疗的支柱，本部分着重于理解免疫系统的复杂性和优化其抗肿瘤效能的策略。第七章：免疫检查点阻断（ICB）的深化理解与挑战本章深入剖析了PD-1/PD-L1和CTLA-4等经典检查点通路的作用机制。讨论重点在于免疫抑制性微环境的形成，包括调节性T细胞（Tregs）、髓源性抑制细胞（MDSCs）的角色，以及肿瘤细胞如何逃避免疫监视。我们探讨了响应预测生物标志物（如肿瘤突变负荷、IFN-γ特征）的局限性，以及如何通过T细胞受体（TCR）测序等技术来解析肿瘤内部的免疫浸润状态。第八章：细胞疗法：CAR-T/NK 技术的突破与瓶颈嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法在血液肿瘤中取得了巨大成功，本章详细阐述了其工程化设计，包括共刺激结构域（如4-1BB, CD28）对T细胞活化和持久性的影响。重点分析了将CAR技术应用于实体瘤面临的挑战，如抗原异质性、TME的免疫抑制以及毒性管理（如细胞因子风暴）。同时，本章也前瞻性地介绍了自然杀伤细胞（CAR-NK）疗法作为一种潜在的异体、更安全的替代方案。第九章：联合用药：跨越治疗屏障的未来方向真正的突破往往存在于联合治疗中。本章系统地探讨了不同治疗模态的协同效应。这包括：靶向治疗联合免疫检查点抑制剂以“冷肿瘤”转化为“热肿瘤”的策略；放疗或化疗作为免疫佐剂诱导宿主免疫反应的分子机制；以及通过微生物组调控来增强细胞疗效的早期临床试验结果。最后，本书以展望性的视角，讨论了人工智能（AI）和机器学习在预测最优联合方案和管理复杂临床试验设计中的新兴作用。 --- 本书内容专注于现代分子肿瘤学、基因组数据分析、药物靶点发现和免疫治疗的前沿交汇点，为读者描绘了一幅清晰的、从基因突变到临床应用的全景图，强调数据驱动的决策制定在未来癌症管理中的核心地位。