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融合蛋白hVEGF121/βhCG与mGM-CSF/βhCG联合抗肿瘤作用及其机制 被引量：3
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作者 井亮亮 苗梓韬 +4 位作者 李曼曼 叶佳 金亮 曹荣月 龙军 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期102-109,共8页
探讨m GM-CSF/βh CG(GC)和h VEGF121/βh CG(VC)两种融合蛋白联用对C57BL/6J小鼠RM-1前列腺癌和B16F10黑色素瘤的抑制效果,并对其抗肿瘤作用机制进行初步研究。采用含有p ET-28a-m GM-CSF-X10-βh CGCTP37和p ET-28a-VEGF-M2-X10-βh C... 探讨m GM-CSF/βh CG(GC)和h VEGF121/βh CG(VC)两种融合蛋白联用对C57BL/6J小鼠RM-1前列腺癌和B16F10黑色素瘤的抑制效果,并对其抗肿瘤作用机制进行初步研究。采用含有p ET-28a-m GM-CSF-X10-βh CGCTP37和p ET-28a-VEGF-M2-X10-βh CG-CTP37的两个重组菌进行乳糖诱导表达,分离纯化融合蛋白。将两种蛋白制备抗肿瘤蛋白疫苗(VC蛋白疫苗和GC蛋白疫苗),并将两蛋白混合制备联合蛋白疫苗(VGC蛋白疫苗),免疫C57BL/6J接瘤小鼠,测量瘤块生长状态;检测免疫小鼠脾细胞增殖以及对肿瘤细胞的细胞毒作用;ELISA检测小鼠体内细胞因子IFN-γ和抗h VEGF抗体浓度。结果发现,在前列腺癌和黑色素瘤小鼠移植瘤模型中,与生理盐水NS组相比,各实验组均具有统计学意义(P<0.05)。其中VGC组抗肿瘤效果优于GC组和VC组(P<0.01),且对前列腺癌和黑色素瘤的抑瘤率分别达到(41.7±0.83)%和(46.4±1.27)%。由此可见,VC和GC两种蛋白联合后,通过发挥抗肿瘤免疫和抗肿瘤血管生成双重作用,高效地抑制了RM-1前列腺癌和B16F10黑色素瘤的生长。 展开更多
关键词 血管内皮生长因子(VEGF) 人绒毛膜促性腺激素(hCG) 鼠源粒细胞巨噬细胞集落刺激因子(mgm-csf) 前列腺癌 黑色素瘤
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mGM-CSF-GnRH3与mGM-CSF-GRP6融合蛋白体外抗肿瘤作用及生物信息学预测 被引量：3
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作者 刘淑君 韦晓芳 +3 位作者 刘生凤 黄滢霜 张焱 曹荣月 《中国肿瘤生物治疗杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期582-589,共8页
目的:制备鼠源粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(mouse granulocyte-macrophage colony stimulating factor,m GM-CSF)与促性腺激素释放激素(gonadotropin releasing hormone,Gn RH)的融合蛋白m GM-CSF-Gn RH3(m GGn)和m GM-CSF与胃泌素释放... 目的:制备鼠源粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(mouse granulocyte-macrophage colony stimulating factor,m GM-CSF)与促性腺激素释放激素(gonadotropin releasing hormone,Gn RH)的融合蛋白m GM-CSF-Gn RH3(m GGn)和m GM-CSF与胃泌素释放肽(gastrin-releasing peptide,GRP)的融合蛋白m GM-CSF-GRP6(m G6),探讨这两种融合蛋白在体外对黑色素瘤B16F10细胞的抑制效果,并对其等电点、相对分子质量、疏水性、稳定性、亚细胞定位、信号肽、空间结构、潜在抗原表位等进行初步预测。方法:m GGn与m G6融合蛋白制备成功后,通过显微观察、划痕实验、CCK-8法、流式细胞术分别检测不同浓度蛋白对B16F10细胞形态、细胞迁移、细胞增殖、细胞周期的影响,利用蛋白质在线分析系统EXPASY、GOR4、SWISS MODEL对重组融合蛋白进行基本属性、二三级结构分析预测,运用IEDB和ABCpred软件综合预测其B细胞抗原表位,采用SYFPEITHI、Bl MAS和Net CTL软件综合预测其CTL表位,利用Net MHCIIpan 3.1 Server和IEDB软件综合预测其Th表位。结果:m GGn和m G6融合蛋白均抑制肿瘤细胞的增殖和迁移;m GGn能使B16F10细胞周期阻滞于G1期,m G6能使B16F10细胞周期阻滞于S期,不能进入G2期,从而抑制瘤细胞的增殖。m GGn和m G6结构丰富,含有较多潜在的B细胞、CTL和Th表位。结论:m GGn与m G6融合蛋白在体外对黑色素瘤B16F10细胞具有抑制作用,其生物信息学预测为进一步研究两种融合蛋白的生物学功能和免疫活性奠定了基础。 展开更多
关键词 鼠源粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子 促性腺激素释放激素 胃泌素释放肽 黑色素瘤 B16F10细胞 生物信息学分析
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