学科: 生物医学工程
生物医学工程是融合工程学、生物学与医学的交叉学科，致力于研发医疗设备、生物材料、诊断工具及治疗技术。其核心领域涵盖生物力学、生物信号处理、组织工程、医学影像、康复工程等，通过工程手段解决医学问题。该学科推动人工器官、基因检测、可穿戴设备等创新，促进精准医疗发展，同时关注生物相容性与伦理规范，是连接工程技术与临床需求的关键桥梁。(该学科下共有 580 篇文章)
改变一切的“不可能”LED新突破
作者: aeks | 发布时间: 2025-12-14 10:35
学科: 光学工程 材料科学与工程 生物医学工程 电子科学与技术
剑桥大学卡文迪许实验室研究者发现，通过附着有机分子作为“微型天线”，可将电流导入通常不导电的材料，制成首个绝缘纳米颗粒发光二极管（LED），有望用于深层生物医学成像和高速数据传输。
机器学习揭示糖蛋白相互作用与“镜像”分子识别
作者: aeks | 发布时间: 2025-12-14 10:35
本文介绍了一种名为MCNet的机器学习模型，可预测蛋白质与聚糖的相互作用。该模型能预测聚糖结合蛋白（GBPs）与不在训练数据中的稀有L型聚糖对映体之间的定量相互作用。通过聚糖微阵列和亲和力数据，采用“结合分数”参数训练后，MCNet预测到L-葡萄糖与某些岩藻糖结合GBPs存在意外结合，且经实验证实。这有助于理解镜像生命与现有生命的相互作用。
标签: MCNet 交叉手性识别 机器学习模型 糖生物学 蛋白质-聚糖相互作用
瞄准肿瘤环境的“智能纳米药”可广泛用于癌症治疗
作者: aeks | 发布时间: 2025-12-14 10:35
蛋白水解靶向嵌合体（PROTACs）是有前景的催化蛋白降解剂，但因其“非药物样”特性（如大分子量）导致药理性质差和毒性，临床转化受限。研究发现绝大多数PROTACs可自组装成纳米颗粒（nanoPROTACs），载药量极高。利用基于结构的预测算法，识别出空间自相关分子描述符，能以96%敏感性和100%特异性预测nanoPROTAC形成。通过P-选择素靶向肿瘤微环境的nanoPROTACs，在实体瘤模型中显著增强肿瘤药物摄取、靶蛋白降解、肿瘤生长抑制和生存期，为改善PROTACs等疗法提供新策略。