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喜报!恭喜我院苏正定院长、刘雪莲老师、张路老师荣获国家自然科学基金项目

发布日期:2024-08-30浏览次数:

近日,国家自然科学基金委员会公布了2024年度国家自然科学基金项目评审结果,新疆大学药学院(药物研究所)获批立项共计4项,直接经费累计145万元。立项项目中,面上项目1项,青年科学基金项目1项,地区科学基金项目2项。基金的获批是衡量学院科技创新能力和科研管理水平的重要标志,对于进一步提高我院科技创新能力、促进科技人才培养具有重要意义。新疆大学药学院(药物研究所)一直以来高度重视科研工作,始终坚持教学与科研并举,以国家自然科学基金为抓手持续推进学科建设,促进教学科研水平提升。今后,学院将从体制机制上不断完善支持条件保障,积极培育科研人员创新研究的能力,全面激发科研人员的创新思维,不断开拓进取,务实创新,全方位提高科研水平,把科研工作做得更好。


【面上项目】

项目负责人:苏正定,教授、博导,国家和省重点联系专家和特聘教授。

项目名称: MdmX促进非小细胞肺癌Mdm2抑制剂获得性耐药作用机理及其结构生物学机制研究

项目领域方向:细胞信号转导机制、抗癌靶向药物设计、抗2-型糖尿病口服GLP-1R激动剂设计和甾体药物合成生物学

项目内容推荐:Mdm2抑制剂具有阻断Mdm2-p53互作而恢复p53抑癌活性的功效,但持续用药会诱导MdmX过表达,促使癌细胞产生获得性耐药。研究发现Mdm2通过抑制p53依赖性细胞凋亡和p53非依赖性DNA损伤修复双重作用导致细胞癌变,MdmX促进其双重作用,我们推测抑制过表达MdmX活性是解决耐药的有效策略。Tn3a是我们前期设计的Mdm2/MdmX双抑制剂,有效抑制非小细胞肺癌细胞生长,本项目利用肺癌耐药细胞探究Tn3a抗Mdm2抑制剂耐药的作用机制,首先利用组学和靶标垂钓鉴定调控Mdm2双重作用的关键蛋白;其次利用噬菌体多肽文库筛选关键蛋白的多肽抑制剂,联合MdmX抑制剂和Tn3a为分子探针集合,探究MdmX和关键蛋白调控Mdm2双重致癌机制;解析抑制剂结合关键蛋白的结构机理;最后利用耐药肿瘤动物模型评价多抑制剂联合抗癌效果。研究结果将揭示Mdm2抑制剂耐药性产生机理,为治疗癌症提供候选药物。


【地区科学基金项目】

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项目负责人:苏正定,教授、博导,国家和省重点联系专家和特聘教授

项目名称:基于分枝杆菌HGMS2底盘细胞创建转化植物甾醇生物合成皮质激素细胞工厂的研究

项目领域方向:细胞信号转导机制、抗癌靶向药物设计、抗2-型糖尿病口服GLP-1R激动剂设计和甾体药物合成生物学

项目内容推荐:黄体酮是合成皮质激素的关键中间体,目前主要以4-雄烯二酮(4-AD)或双降醇(BA)为原料经多步化学反应制得,成本高污染大。而人体内胆固醇裂解酶(CYP11A1)和3β-羟基类固醇脱氢酶(3β-HSD)高效催化胆固醇C20-22键裂解和3-羟基还原反应生成黄体酮,但尚未在微生物体系中有效应用。课题组前期发现新金分枝杆菌HGMS2可高效转化植物甾醇生产4-AD,具有耐溶剂和含高活力3β-HSD酶的优势。因此,本项目以构建高效转化植物甾醇合成皮质激素的分枝杆菌工程菌为目标,首先通过定向进化策略改造CYP11A1匹配植物甾醇为最适底物,同时构建以甘油为碳源的分枝杆菌底盘细胞;然后在底盘细胞中整合酶元件构建高效转化植物甾醇合成黄体酮的代谢途径;进一步优化和整合异源17α-羟化酶、21-羟化酶和11β-羟化酶,构建皮质激素全生物合成途径。研究结果将为甾体药物制造提供绿色合成新策略。


【地区科学基金项目】

项目负责人:刘雪莲,博士,副教授,硕士研究生导师,主要从事新药创制及天然产物研究与开发

项目名称:麦角甾醇过氧化物肿瘤线粒体靶向探针的设计、合成及抗癌活性研究

项目领域方向:天然产物优化、新药创制、肿瘤靶向药研究

项目内容推荐:本项目主要以麦角甾醇过氧化物水溶性和肿瘤线粒体靶向性为切入点,采用三苯基鏻对其进行结构优化,有望获得生物相容性高、毒副作用低的候选抗癌药,深入探究线粒体对其抗肿瘤功效的影响。同时利用三苯基鏻盐的两亲性自组装形成纳米颗粒、利用癌细胞膜同源靶向性对其进行仿生修饰,进一步提高其肿瘤组织靶向性、降低脱靶风险。这对以EP为代表天然产物来源抗癌药的开发及健康中国建设具有重要意义。


【青年科学基金项目】

项目负责人:张路,博士,副教授,硕士研究生导师,主要从事于面向疾病诊断的高灵敏化学/生物传感器的开发

项目名称:糖尿病及继发性肾损伤微流控电化学复合监测系统研究

项目领域方向:药物分析、电化学传感器,气体传感器

项目内容推荐:糖尿病及继发性肾损伤严重威胁着患者的生命健康。本研究力求建立一套基于微流控-电化学传感技术的复合诊断系统,用于糖尿病及肾损伤指标的多元化快速检测,实现用药疗效透明化和脏器功能清晰化。将微流控、微透析和电化学传感技术进行高度集成,极大简化检测过程的操作步骤、降低样本需求量和检测成本。该研究将有助于揭示各参数指标的内在联系并建立相关疾病预警机制,为个体化给药和精准诊疗理论经验与技术指导。


药学院(药物研究所)

2024年8月30日


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