生物信息学在医学上的应用
生物信息学技术在医疗领域中的应用与发展
生物信息学技术在医疗领域中的应用与发展一、引言生物信息学技术是研究生物领域中大规模数据的获取、整合、分析和挖掘的一门交叉学科。
随着生物学研究的深入以及计算机技术的快速发展，生物信息学技术得到了迅速的发展和广泛的应用。
本文将探讨生物信息学技术在医疗领域中的应用与发展。
二、基因组学1. 基因诊断基因诊断是基因组学在临床医学中的一个应用。
基因诊断可通过基因组学的技术，在患者身体内检测到与疾病相关的基因，从而为医生提供了准确的诊断依据。
这项技术尤其在遗传性疾病的诊断中应用广泛。
2. 个性化医疗基因组学也为个性化医疗提供了新的途径。
基因组学技术可以通过搜集患者基因组信息，分析患者的病情以及对药物反应的影响。
基于这些个性化信息，医生能够制定针对性的治疗方案，从而提高治疗的效果。
三、蛋白质组学1. 蛋白质组学的应用蛋白质组学是研究蛋白质组的一个学科。
蛋白质组是指在一个组织或个体中，存在的所有蛋白质的总和。
蛋白质组学的应用可以使得医生能够较为准确地诊断疾病，更好地制定治疗方案。
2. 蛋白质标记物的发现通过蛋白质组学技术，医生们能够借助蛋白质标记物，对某些疾病的诊断进行了更加准确和便捷的处理。
例如，通过发现某些疾病的蛋白质标记物，可以充分发掘其促进或加重疾病的作用机制，并制定更针对性的治疗方案。
四、生物计算学1. 生物计算学的应用生物计算学是研究生物信息处理的一个领域。
它能够分析、整合和存储大量生物科学和医学数据。
生物计算学在临床诊断、基因组学以及蛋白质组学等方面发挥着重要的作用。
2. 药物设计通过生物计算学技术，医生们可以通过计算机辅助药物设计，根据患者基因组信息，制定基于患者个体的药物治疗方案。
这项技术使得患者能够获得更好、更安全和更个性化的药物治疗。
五、结论随着生物技术和计算机技术的迅猛发展，生物信息学技术成为了化疗、靶向治疗、免疫治疗等多种治疗手段中的重要组成部分。
然而，生物信息学技术与现有技术的融合并不是一件容易的事情。
生物信息学在医学和生物学教育中的应用
生物信息学在医学和生物学教育中的应用生物信息学是生物学与计算机科学、统计学等交叉学科的结合，是现代生命科学中不可或缺的重要分支之一。
随着科技的进步，生物信息学在生命科学、医学和生物学教育中的应用越来越广泛。
一、生物信息学在医学中的应用生物信息学在医学领域的应用非常广泛，主要分为以下几个方面：1. 基因组学基因组学是研究基因组结构、功能和演化的学科，已经成为现代医学中的重要分支之一。
生物信息学技术的发展使得基因组数据的获取速度以及数据量的增加都得到了极大的提高。
基因组学的应用所带来的最大变革之一就是开发出了更好的治疗方法。
如癌症的基因组学研究，可以帮助医生了解一个肿瘤的基因组信息、致癌基因和非致癌基因的变异情况，从而使得治疗更为针对性。
2. 蛋白质组学蛋白质组学研究的是生物体内蛋白质的组成、结构和功能。
其最重要的意义就是为科学家找到更好的药物和更好的治疗方法。
相比于基因组学，蛋白质组学更能反映出一个人的真实状况。
通过大量的蛋白质组学分析，人们可以了解到人体信号通路的复杂性以及蛋白质相互作用。
例如，医学研究人员利用蛋白质组学的方法，可以发现一个疾病的发生与蛋白质修饰和功能异常有关，从而可以研究出相应的治疗方法。
3. 细胞组学细胞组学是对一个细胞或细胞群落进行各种形态学、信号传导、代谢活性及基因表达方面等的综合研究。
生物信息学在细胞组学中的应用，可以使人们更好地了解细胞的复杂性和与疾病相关的分子机制。
如癌细胞的研究中，细胞组学可以帮助研究者研究癌症细胞的特征、形态、功能等，从而找到更加高效的治疗方法。
二、生物信息学在生物学教育中的应用生物信息学在教育中有着广泛应用，它可以帮助学生更好地学习和理解生物学的知识。
1. 基因结构和功能分析通过生物信息学技术，学生可以更好地了解基因的结构和功能。
基于该技术，教师可以给学生讲授基因的不同构成、功能和表达方式等，将生物学的知识更好地展示。
2. 基因组测序与演化生物信息学技术在基因组测序方面的应用为教师提供了极为便利的工具，可以帮助学生更好地了解生命的性质和演化过程。
生物信息学在生物医学中的应用
生物信息学在生物医学中的应用生物信息学是一门新兴的学科，它通过整合、分析和解释生物信息来研究生物体内复杂的生物过程。
生物信息学在生物医学领域中得到了广泛的应用。
在以下几个方面具有重要的作用。
一、基因组分析基因组学研究了一个生物体完整的遗传信息，并且包括基因的序列、基因的结构、基因的功能和基因在生物体内的相互作用。
基因组学在生物医学中的应用可以帮助了解很多疾病的发生机制，这些疾病包括遗传性疾病和复杂疾病。
通过全基因组关联研究、转录组分析、SNP分析等手段，可以研究基因的功能和结构以此研究基因相关的疾病。
二、蛋白质组学蛋白质组学研究生物体内所有蛋白质的组成、生物学功能和作用。
它是一门将基因与蛋白质产物联系起来的技术，根据蛋白质组数据，可以了解生物体内的许多复杂的生物过程。
生物信息学技术在蛋白质组学中应用广泛，可以通过质谱分析、蛋白质组芯片技术、生物信息学模型等手段，来研究蛋白质的功能、互作模式和代谢途径，从而推断蛋白质与疾病的关系。
三、基因卡和疾病预测基因卡是将个体基因组结果与临床记录联系起来的技术，它能够对已知疾病进行诊断和预测，并且还可以发掘潜在的但还未出现的疾病。
在基因卡技术中，生物信息学技术扮演了至关重要的角色，它可以对大量的基因数据进行处理，并且将这些数据与临床数据整合起来进行疾病预测。
四、新药开发生物信息学技术在新药开发中也扮演了重要的角色。
它可以通过分析和比对基因组和蛋白质组的数据，快速鉴定和筛选候选分子，并且可以在不同的生物过程和细胞操作模式中进行模拟，来评估药物的生物活性、药代动力学等相关性质。
生物信息学还可以协助新药的设计和优化，减少试验的成本和风险。
总之，生物信息学在生物医学领域的应用非常广泛，涉及了基因组学、蛋白质组学、基因卡和新药开发等多个领域，并且以不断发展的生物技术为支撑，为生物医学研究和治疗提供了新的方向和手段。
生物信息学在临床医学中的应用
生物信息学在临床医学中的应用引言：生物信息学是一门利用计算机科学和统计学等技术处理生物学数据的学科，它的发展为临床医学带来了许多新的应用和方法。
在临床医学中，生物信息学的应用不仅可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗，还可以加速新药的研发和个体化医疗的实施。
本文将介绍生物信息学在临床医学中的几个重要应用领域。
一、基因组学与疾病的关系生物信息学在研究基因组学方面发挥了重要的作用。
通过对人类基因组的测序和分析，我们可以发现某些基因与特定疾病之间存在着密切的关系。
例如，通过对癌症患者基因组的测序，可以发现某些基因突变与特定癌症的发生有关。
这些发现可以帮助医生进行早期诊断、提供更精准的治疗方案，并为新药的研发提供靶点。
二、药物筛选与个体化治疗生物信息学可以加速药物的研发过程。
传统的药物研发需要耗费大量时间和金钱，而生物信息学可以通过模拟计算和数据分析，筛选出对特定疾病有潜在疗效的药物候选物。
此外，生物信息学还可以通过对患者基因组数据的分析，实现个体化治疗。
根据患者的基因组信息，医生可以选择最适合患者的药物和剂量，提高治疗效果，并减少治疗过程中的不良反应。
三、疾病预测与早期诊断生物信息学可以通过对大量生物样本和临床数据的分析，帮助医生进行疾病的预测和早期诊断。
例如，通过对癌症患者的基因组数据进行分析，可以发现潜在的癌症标志物，从而实现早期癌症的筛查和诊断。
此外，生物信息学还可以通过对患者基因组和表观基因组的分析，预测患者患某种疾病的风险，为个体化健康管理提供依据。
四、微生物组与人体健康微生物组是指生活在人体内的微生物的集合，包括细菌、真菌和病毒等。
生物信息学可以通过对微生物组的测序和分析，研究微生物与人体健康之间的关系。
通过对大量样本的比较分析，可以发现某些微生物与特定疾病的发生和发展密切相关。
例如，通过对肠道微生物组的分析，可以发现某些菌群与肠道炎症性疾病的发生有关。
这些发现可以为临床医学提供新的治疗策略，例如通过调节微生物组结构来改善患者的病情。
生物信息学在医学领域的应用现状与前景
生物信息学在医学领域的应用现状与前景随着基因测序技术的迅速发展和普及，生物信息学逐渐成为了医学领域中不可或缺的重要工具。
生物信息学是一门融合了计算机科学、数学和生物学的学科，主要研究如何将大量生物学数据进行计算分析处理和解释。
在医学领域中，生物信息学可被用于探索各种疾病的致病机制、筛选免疫学治疗靶点、预测药物副作用等方面，因此受到越来越多的关注。
本文将从生物信息学在肿瘤研究、遗传病诊断与基因治疗、药物研发和个性化医疗等四个方面阐述其应用现状以及未来前景。
一、肿瘤研究中的应用肿瘤是一种复杂的疾病，在其形成、发展和转移过程中有多种蛋白质、基因和代谢相关的变化。
将大量的分子生物学数据进行整合和分析，生物信息学可以发现潜在作用于肿瘤生长、转移和抵抗药物的分子标志物。
例如，肿瘤组织中蛋白质的甲基化作用和去甲基化作用的紊乱被认为是肿瘤形成过程中的关键环节之一。
利用生物信息技术，研究人员可以对这些数据进行分析和处理，发现与该疾病相关的标志物，并为肿瘤治疗提供新靶标的发现和开发。
此外，生物信息学技术也可用于肿瘤组织的分类。
不同类型的肿瘤有着不同的病理学特征，它们在基因表达和基因突变方面也存在差异。
通过在生物信息学方法的引导下，处理基因表达分析数据，可以进行分类鉴定并进一步研究各类肿瘤的致病机制。
二、遗传病诊断与基因治疗遗传病是由遗传突变引起的疾病，具有遗传和家族聚集的特点。
基于生物信息学分析技术，可以检测疾病相关基因的突变，探索其影响和机制，并为临床诊断和治疗提供依据。
例如，生物信息学技术可以用来构建基因突变型谱，以便于进一步理解某些疾病与基因相关的分子机制。
基于这些分析，可以定位治疗基因、探讨治疗方案，并制定靶向基因治疗策略。
当前，基因编辑成为基因治疗的一个重要方向，已被广泛使用在许多疾病的治疗上。
基因编辑技术是指在人类或动物细胞中精确修改某一基因的方法。
利用生物信息学技术，可以准确地设计合适的CRISPR/Cas9靶点，进行基因治疗以治疗和预防疾病。
生物信息学在生物医学领域的应用
生物信息学在生物医学领域的应用第一章：生物信息学简介生物信息学是一门综合运用数学、统计学、计算机科学等相关知识和技术手段研究生命现象、分析生命信息并解决生物学问题的学科。
随着生物学和计算机科学的发展，生物信息学逐渐成为现代生物医学研究的重要工具。
第二章：基因组学研究基因组学是生物信息学在生物医学领域的重要应用之一。
通过基因组学研究，可以揭示生物的基因组结构和功能，进而深入了解生物的遗传变异和基因调控机制。
生物信息学技术可以帮助我们进行基因组的测序、组装和注释，分析基因组中的重要功能元件，并发现与疾病相关的基因或突变。
第三章：转录组学研究转录组学是研究生物体内所有基因的转录活性和表达水平的学科。
生物信息学在转录组学研究中起到至关重要的作用。
利用生物信息学技术，可以分析转录组中的差异表达基因，揭示它们在生物学过程和疾病发生发展中的作用，并进一步研究其调控网络。
这些信息可以为临床医学的诊断和治疗提供有力支持。
第四章：蛋白质组学研究蛋白质组学是研究生物体内所有蛋白质在时间和空间上的特性和功能的学科。
生物信息学在蛋白质组学研究中有着广泛的应用。
利用生物信息学方法，可以对蛋白质的结构、功能和互作进行预测和分析，鉴定蛋白质修饰以及与疾病相关的蛋白质标志物。
这些研究成果为药物研发、疾病诊断和治疗提供了重要的理论基础。
第五章：系统生物学研究系统生物学是研究生物体各个层次间关系和相互作用的学科。
在系统生物学研究中，生物信息学扮演着不可或缺的角色。
通过整合生物学中的大量数据，生物信息学可以构建生物分子网络、信号传导路径等信息模型，揭示生物体内复杂生物过程的调控机制。
这些研究成果有助于我们对疾病的发生机制进行深入探究，为精确医学的实现提供基础。
第六章：个性化医学研究个性化医学是根据个体基因组信息和病理特征，为每个病人提供个体化的治疗方案的医学模式。
生物信息学在个性化医学研究中发挥着重要作用。
通过对个体基因组的测序和分析，可以预测个体的药物反应和药物代谢能力，为临床医学提供个体化治疗的依据。
生物信息学及其在医学领域中的应用
生物信息学及其在医学领域中的应用随着计算机技术的快速发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，正在迅速崛起。
生物信息学可以通过分析和解释生物基因组信息，从而为生物科学研究提供有力的支持和帮助。
而在医学领域中，生物信息学也具有广泛的应用价值，可以帮助医学研究人员更好地理解人类疾病的发生和演化规律，进而为疾病的诊断和治疗提供更精准的方法。
本文将探讨生物信息学在医学领域中的应用。
一、基因组学及其研究方法生物信息学的应用涉及到基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等多个领域。
其中，基因组学是生物信息学中最基础和最重要的一部分。
基因组学是研究生物体基因组（全基因组、亚基因组或基因组片段）的结构、功能、调节和演化规律的科学，是生物信息学研究的重要方向之一。
在基因组学研究中，常用的方法有序列比对、序列聚类、序列注释、功能预测等。
其中，序列比对是一种比较两个生物序列（或多个序列）的相似性的方法，常用于基因组比较和后续的基因识别；序列聚类是一种对生物序列进行分类的方法，常用于识别不同物种之间的差异性；序列注释是将基因组序列的结构和功能特征标注出来，常用于为后续的基因功能研究提供依据；功能预测则是通过基因序列对编码的蛋白质的功能进行预测，常用于筛选有潜力的新药靶点。
二、生物信息学在医学领域中的应用1. 疾病基因检测与诊断疾病基因检测是目前生物信息学在医学领域中的最主要应用之一。
它通过对病人的基因组序列进行测序和分析，识别与疾病相关的基因变异，进而为疾病的诊断提供有力的依据。
例如，我们知道，BRCA1基因与乳腺癌的发生密切相关。
如果能通过基因检测确定一个人是否拥有BRCA1变异，则可以更加预防和治疗乳腺癌。
同时，利用基因检测还可以开展基因筛查和致病基因功能研究，以帮助医学研究者更好地了解疾病的发生和演化规律，提供对策和治疗方案。
2. 个性化医疗生物信息学在医学领域中的另一个重要应用是个性化医疗。
个性化医疗是根据病人个体化的基因特征和遗传信息，为病人设计符合其个体特征的诊断、治疗方案。
生物信息学技术在医学研究中的应用案例分析
生物信息学技术在医学研究中的应用案例分析概述：生物信息学是利用计算机科学和信息学原理来解决生物学问题的一门学科。
随着技术的快速发展和数据量的急剧增加，生物信息学在医学研究中的应用变得越来越重要。
本文将通过分析几个具体的案例，探讨生物信息学技术在医学研究中的应用及其优势。
1. 基因组学和转录组学基因组学和转录组学是生物信息学在医学研究中最常应用的技术之一。
通过对基因组和转录组的研究，可以揭示基因和基因表达与疾病之间的关联。
例如，在癌症研究中，研究人员可以通过测序和分析癌细胞和正常细胞的基因组和转录组数据，识别突变和差异表达的基因，并从中发现与癌症发展相关的重要调控网络和信号通路。
这些发现有助于揭示癌症发生的机制，为精准医学和个体化治疗提供基础。
2. 蛋白质组学蛋白质组学研究的是细胞或生物体内所有蛋白质的组成、结构、功能和相互作用。
生物信息学技术在蛋白质组学中的应用主要包括蛋白质结构预测和蛋白质-蛋白质相互作用的预测。
通过预测蛋白质结构和相互作用，可以加速药物研发过程。
例如，通过计算蛋白质的结构，可以预测药物与蛋白质结合的方式和位置，提高药物的设计和筛选效率。
此外，还可以通过预测蛋白质-蛋白质相互作用来探索疾病内部的信号通路，并发现新的药物靶点。
3. 肿瘤基因组学肿瘤基因组学是生物信息学在肿瘤研究中的一项重要应用。
通过对肿瘤样本中的基因组数据进行分析，可以发现与肿瘤发生、发展和治疗相关的重要基因和变异。
例如，在肿瘤突变分析中，研究人员通过对肿瘤样本的全外显子组测序，可以发现存在的突变，这些突变可能是驱动肿瘤生长和扩散的关键因素。
这些发现可以帮助医生选择合适的治疗策略，并为个体化治疗提供指导。
4. 药物设计和筛选对药物的设计和筛选一直是医学研究中的难题之一。
生物信息学技术在药物设计和筛选中的应用可以大大缩短研发周期和降低研发成本。
例如，通过利用计算机模型和模拟技术，可以预测药物与靶点的亲和力和选择性，进而指导合理的药物设计和优化。
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生物信息学在医学上的应用Bioinformatics application in medicine【摘要】：生物信息学是利用计算和分析工具收集、解释生物学数据的学科,其基础是4大类生物学数据库。
生物信息学在疾病相关基因的发现、新的药物分子靶点的发现、创新药物设计以及基因芯片的设计与数据处理等医学应用研究方面将发挥重要作用。
【abstract】: bioinformatics is use of calculation and analysis tools of data collection, explain biology subject, the foundation is four major categories biology database. Bioinformatics in disease genes found new drugs, the molecular target discovery, innovative drug design and gene chip design and data processing and other medical application research will play an important role.【关键词】：? 医学信息学计算机生物学【key words 】: medical informatics computational biology【正文】：生物信息学(Bioinformatics)是上个世纪8O年代以来随着人类基因组计划的启动而兴起的集生命科学、计算机科学和信息科学为一体的交叉学科。
是用数理和信息科学的理论、观点和方法去研究生命现象，对呈现指数增长的DNA 和蛋白质的序列和结构等生物学数据进行收集、整理、储存、发布、提取、加工分析和研究，达到认识生命起源、遗传和发育的本质的目的。
现已成为生物学、医学、农学遗传学和细胞生物学等学科的强大推动力量。
当前生物信息学的主要任务包括以下几个方面：①基因组相关信息的收集、存储、管理与提供。
②新基因的发现与鉴定。
⑧非编码区信息结构分析。
④生物进化的研究。
⑤完整基因组的比较研究。
⑥基因组信息分析方法的研究。
⑦大规模基因功能表达谱分析。
⑧蛋白质末端序列、分子空间的预测、模拟和分子设计。
⑨药物设计等。
为此生命科学家们在不断地生产和更新以数据库和软件为主的各种生物信息工具。
本文就生物信息学在医药学方面的应用状况和前景做一讨论。
（一）、生物技术制药生物技术药物或称生物药物是集生物学、医学、药学的先进技术为一体，以组合化学、药学基因（功能抗原学、生物信息学等高技术为依托，以分子遗传学、分子生物、生物物理等基础学科的突破为后盾形成的产业。
现在，世界生物制药技术的产业化已进入投资收获期，生物技术药品已应用和渗透到医药、保健食品和日化产品等各个领域，尤其在新药研究、开发、生产和改造传统制药工业中得到日益广泛的应用，生物制药产业已成为最活跃、进展最快的产业之一。
目前生物制药主要集中在以下几个方向：1、肿瘤在全世界肿瘤死亡率居首位，美国每年诊断为肿瘤的患者为100万，死于肿瘤者达万。
用于肿瘤的治疗费用1020亿美元。
肿瘤是多机制的复杂疾病，目前仍用早期诊断、放疗、化疗等综合手段治疗。
今后10年抗肿瘤生物药物会急剧增加。
如应用基因工程抗体抑制肿瘤，应用导向IL-2受体的融合毒素治疗CTCL肿瘤，应用基因治疗法治疗肿瘤可抑制肿瘤血管生长，阻止肿瘤生长与转移。
这类抑制剂有可能成为广谱抗肿瘤治疗剂，已有3种化合物进入临床试验。
2、神经退化性疾病老年痴呆症、帕金森氏病、脑中风及脊椎外伤的生物技术药物治疗，胰岛素生长因子rhIGF-1已进入Ⅲ期临床。
神经生长因子(NGF)和BDNF(脑源神经营养因子)用于治疗末稍神经炎，肌萎缩硬化症，均已进入Ⅲ期临床。
中风症的有效防治药物不多，尤其是可治疗不可逆脑损伤的药物更少，Cerestal已证明对中风患者的脑力能有明显改善和稳定作用，现已进入Ⅲ期临床。
Genentech的溶栓活性酶(Activase重组tPA)用于中风患者治疗，可以消除症状30%。
3、自身免疫性疾病许多炎症由自身免疫缺陷引起，如哮喘、风湿性关节炎、多发性硬化症、红斑狼疮等。
风湿性关节炎患者多于4000万，每年医疗费达上千亿美元，一些制药公司正在积极攻克这类疾病。
如Genentech公司研究一种人源化单克隆抗体免疫球蛋白E用于治疗哮喘，已进入Ⅱ期临床;Cetor′s公司研制一种TNF-α抗体用于治疗风湿性关节炎，有效率达80%。
Chiron公司的β-干扰素用于治疗多发性硬化病。
还有的公司在应用基因疗法治疗糖尿病，如将胰岛素基因导入患者的皮肤细胞，再将细胞注入人体，使工程细胞产生全程胰岛素供应。
4、冠心病美国有100万人死于冠心病，每年治疗费用高于1 170亿美元。
今后10年，防治冠心病的药物将是制药工业的重要增长点。
Centocor′s Reopro 公司应用单克隆抗体治疗冠心病的心绞痛和恢复心脏功能取得成功，这标志着一种新型冠心病治疗药物的延生。
基因组科学的建立与基因操作技术的日益成熟，使基因治疗与基因测序技术的商业化成为可能，正在达到未来治疗学的新高度。
转基因技术用于构造转基因植物和转基因动物，已逐渐进入产业阶段，用转基因绵羊生产蛋白酶抑制剂ATT，用于治疗肺气肿和囊性纤维变性，已进入Ⅱ，Ⅲ期临床。
大量的研究成果表明转基因动、植物将成为未来制药工业的另一个重要发展领域。
除了遗传学之外，生物技术还可以继续改进预防和治疗疾病的疗法。
这些新疗法可以封锁病原体进入人体并进行传播的能力，使病原体变得更加脆弱并且使人的免疫功能对新的病原体作出反应。
这些方法可以克服病原体对抗生素的耐受性越来越强的不良趋势，对感染形成新的攻势。
除了解决传统的细菌和病毒问题之外，人们正在开发解决化学不平衡和化学成分积累的新疗法。
例如，正在开发之中的抗体可以攻击体内的可卡因，将来可以用于治疗成瘾问题。
这种方法不仅有助于改善瘾君子的状况，而且对于解决全球性非法毒品贸易问题具有重大影响。
（二)基因治疗的应用1、肿瘤性疾病基因治疗因肿瘤患者对基因治疗这种新型治疗方法的临床迫切性较强,且患者和家属们容易接受,伦理学问题也较少,所以肿瘤性疾病基因治疗的研究最受瞩目,目前大多数基因治疗临床研究都是对肿瘤性疾病的基因治疗。
2、利用反义RNA的基因治疗由于细胞癌基因的激活或过度表达,导致许多癌症的发生。
因此可以利用影响癌基因的转录翻译等过程来达到扰乱癌基因的功能。
反义RNA是一类合成的短链核苷酸序列,它们能相对容易地进入肿瘤细胞,并与癌基因的特定mRNA序列结合,使癌基因的转录和翻译等过程被选择性地抑制或干扰,从而达到抑制肿瘤基因表达的目的。
如用反义K - ras封闭胰腺癌、肺癌的K - ras癌基因,使其丧失产生癌基因蛋白质的能力,对癌细胞具有明显的抑制作用。
3、基因免疫治疗及肿瘤疫苗的应用这是目前在癌症的基因治疗中应用最为广泛的一种方法,通过向患者体内引进能增强患者免疫功能的基因,增强患者自身的免疫系统以达到治愈癌症的目的。
Rosenberg率先开展了肿瘤免疫基因治疗的临床试验。
将产生白介素- 1 ( IL - 1) 、白介素- 2 ( IL - 2)及肿瘤坏死因子等相关的基因导入到体外培养的肿瘤浸润细胞中,其杀伤肿瘤的功能就会明显提高,肿瘤周围的抗肿瘤免疫反应得到增强,从而使肿瘤的生长抑制。
由于诱导肿瘤细胞对某些细胞因子的表达可增强其抗原性,使淋巴T细胞更容易识别、杀伤这些靶细胞,因此在体外可将细胞因子基因导入肿瘤细胞,并用放疗将其灭活以作为肿瘤疫苗,再重新输入人体,这些肿瘤疫苗就能促进细胞毒性T细胞增殖,增强抗肿瘤免疫反应。
4、神经性疾病基因治疗基因治疗技术在神经系统性疾病的临床应用中还处于起步阶段,临床上用作复发性恶性神经胶质母细胞瘤手术切除后的辅助治疗手段,但疗效有限。
其他神经性疾病的基因治疗尚处于临床前的研究阶段,包括老年性痴呆症、神经退行性疾病和帕金森氏症等以及神经缺血损伤性疾病、脑中风、脑脊髓损伤后治疗和一些遗传原因所致的较单一的缺乏症等。
5、其他疾病的基因治疗目前试用于临床上的基因治疗,除了以上所述的神经性疾病、恶性肿瘤、遗传性疾病外,还有心血管类疾病如外周动脉症、血管再狭窄症、心肌缺血症,自身免疫性疾病如类风湿性关节炎,感染性疾病如艾滋病,眼病如白内障、青光眼等。
有人将带有胰岛素基因的表达质粒直接注射到患糖尿病鼠的肌肉中或逆行注射到胰腺、肝脏、下颌腺等腺体的外分泌管中,结果发现在糖尿病鼠体内均有胰岛素表达,使血糖得以改善。
Robinson等应用反义寡核苷酸注射治疗增生性视网膜疾病,发现新血管生成明显减少,病症大为缓解。
(三）疾病预防、诊断及治疗生物技术在医药领域的应用涉及到新药开发、新诊断技术、预防措施及新的治疗技术，如单克隆抗体、基因诊断、荧光检测、基因芯片等。
这些技术可以快速、灵敏、简单地诊断疾病。
常用的疾病诊断方法有酶联免疫吸附检测法和DNA诊断技术。
单克隆抗体可以用于疾病治疗，也可用于疾病诊断。
如用于肿瘤治疗的生物导弹，是将治疗肿瘤的药物与抗肿瘤细胞的抗体连接在一起，利用抗体与抗原的亲和性，使药物集中于肿瘤部位以杀死肿瘤细胞，减少药物对正常细胞的毒副作用。
单克隆抗体更多地是用于疾病的诊断和治疗效果的评价。
再有，基因芯片技术可用于包括遗传性疾病、传染性疾病及肿瘤等疾病的诊断、DNA序列分析、药物筛选、基因表达水平的测定等领域。
这些都为改善人类健康和提高生命质量起到一定的促进作用。
生物技术的应用日益深广，不但对医学造成影响，也对工业、农业产生影响，生物冶金技术、生物信息工程的出现充分说明了这一点。
预计到21世纪，生物工程的发展，生物技术的应用将渗透到各领域各行各业。
各种动态表明，世界生物技术将迎来一个快速发展的新时代。
需要我们的努力让生物技术在医学和其他方面应用的更深、更好。
【参考文献】：1、封展旗扬同卫《医学与社会》2001 第3期2、苗青张吉安沈鹤起王进安李柏强《中国药事》2003 第7期3、王东晓曹瑞山等《解放军药学学报》2003 第1期4、黄惠琼叶飞云《海峡药学》2003 第5期5、朱迅《中国医药技术经济与管理》2009 第10期6、申建梅.胡黎明.宾淑英.林进添 [期刊论文] -安徽农业科学2011(4)7、高岚;;[J];医学研究杂志;1996年02期8.郑国清,张瑞玲,段韶芬,徐丽敏;[J];河南农业科学;2002年11期。