高光强
- 作品数：4 被引量：25H指数：2
- 供职机构：哈尔滨医科大学附属第四医院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- IL-13在支气管哮喘中的作用机制及治疗靶位被引量：14
- 2017年
- 支气管哮喘是由多种细胞包括气道炎性细胞、结构细胞和多种细胞组分参与的气道慢性炎症性疾病。其发病原因复杂,以反复发作的呼吸困难、气道的高反应性和慢性炎症为特点。细胞因子作为免疫活性细胞中的效应分子,具有的免疫调节作用,诸多学者认为白介素-13(interleukin-13,IL-13)在哮喘发病中扮演重要角色,其拮抗剂有望成为哮喘治疗的新方法,本文欲将IL-13的生物学功能、IL-13在支气管哮喘中的作用机制及干预治疗靶位加以综述,为制定哮喘防治策略、开发新治疗技术提供新思路。
- 李晓霞杨春高光强梁红艳付冰冰姜晓峰
- 关键词：支气管哮喘IL-13治疗靶位
- 二氢猕猴桃内酯抑制胃癌细胞增殖的作用机制研究
- 2025年
- 目的 探讨二氢猕猴桃内酯(dihydroactinidiolide, DHAc)抑制胃癌细胞增殖的作用及其可能的机制。方法 培养胃癌MKN45细胞和AGS细胞,并分为对照组(不含DHAc的培养液)和不同浓度DHAc(50、100、200、400、600、800、1 000μmol/L)处理组。使用MTT实验和亚甲蓝(methylene blue, MB)实验检测DHAc对MKN45细胞和AGS细胞活力的影响;通过流式细胞术检测DHAc处理下MKN45细胞线粒体膜电位变化和细胞周期分布,并分析其对AGS细胞周期的影响;利用Western blot技术检测DHAc对MKN45细胞中细胞周期相关蛋白及自噬标志蛋白表达的影响。结果 不同浓度DHAc(50、100、200、400、600、800μmol/L)对胃癌MKN45细胞增殖表现出显著抑制作用,其中,50~400μmol/L浓度范围的DHAc使MKN45细胞周期阻滞在G0/G1期,并下调细胞周期相关蛋白cyclin D1和CDK4的表达,同时显著降低细胞线粒体膜电位(P<0.05);在50~200μmol/L较低浓度范围内,DHAc能够诱导MKN45细胞自噬,表现为LC3-Ⅱ/LC3-Ⅰ比值上调(P<0.05)。另外,不同浓度DHAc(100、200、400、600、800、1 000μmol/L)也能显著抑制胃癌AGS细胞增殖,其中,100~400μmol/L浓度范围的DHAc可将AGS细胞周期阻滞在G0/G1期(P<0.05)。结论 DHAc能够抑制胃癌细胞增殖,可能机制是DHAc阻滞胃癌细胞周期和诱导胃癌细胞自噬发生。
- 陈丽娟马欣欣高光强田虹刘家仁
- 关键词：胃癌细胞细胞增殖细胞周期细胞自噬
- β-紫罗兰酮通过NF-κB途径抑制乳腺癌细胞增殖
- 2024年
- 目的探讨β-紫罗兰酮(β-Ionone,BI)通过调节核因子-κB(Nuclear factor kappa-B,NF-κB)对乳腺癌细胞增殖过程的抑制作用及其可能的机制。方法采用亚甲基蓝(Methylene blue,MB)法和MTT法测定人乳腺癌BT549细胞和MCF-7细胞活性,孔雀石绿磷酸盐法检测蛋白磷酸酶2A(Protein phosphatase 2A,PP2A)活性、免疫印迹法检测磷酸化P65(p-P65)(s536和s311)、PP2A(A、B和C)和磷酸化共济失调毛细血管扩张突变基因(Phosphorylation-ataxia telangiectasia-mutated gene,p-ATM)(s1981)蛋白水平。结果BI可明显抑制人乳腺癌BT549细胞和MCF-7细胞的增殖,且呈时间和剂量依赖性,差异具有统计学意义(P<0.01)。MCF-7细胞经BI处理后,NF-κB活性被显著抑制,表现为磷酸化P65(s536和s311)的蛋白水平显著降低,PP2A的蛋白水平升高,差异具有统计学意义(P<0.05)。此外,BI还显著地降低PP2A抑制剂冈田酸(Okadaic acid,OA)对MCF-7细胞中P65蛋白和ATM蛋白的磷酸化作用。结论该研究表明BI通过抑制NF-κB活性来抑制乳腺癌细胞的增殖,其机制可能是BI通过增加PP2A活性调节NF-κB通路。
- 高光强王发琳李娟田虹果思伽于晓兰杨婷婷刘家仁
- 关键词：乳腺癌Β-紫罗兰酮蛋白磷酸酶2A核因子-ΚB
- 人工智能在检验医学中的应用及展望被引量：11
- 2021年
- 人工智能正在影响着检验医学实验室的日常,从检验标本的采集、传输、检测到检验结果自动审核及综合评估,人工智能技术已经开始渗入到检验医学过程的多个环节,基于智能接口技术的人工智能将加速医学实验室的自动化和标准化建设,以检验大数据和深度学习算法相结合的人工智能技术也将有助于在已有的检验大数据中发现新知识、开发新模型、优化新标准,最终辅助在医患之间建立最佳的诊疗决策。该文对人工智能技术在检验医学领域的最新应用进行阐述,并对人工智能在未来检验医学领域的部分应用场景进行初步探讨。
- 胡月明李宾高光强高光强姜晓峰
- 关键词：人工智能专家系统
