本项目提供了一种靶向肝癌细胞的纳米药物（LTAG-NPs）。该药 物以天然多糖搭载临床广泛使用的铂类抗癌药物，具有合成简便，成 分友好的特点，通过与肝（癌）细胞发生特异性结合，实现肝癌靶向 效果。药物在肝部高效富集并在肿瘤细胞中释药。因此，LTAG-NPs 在有效抑制肿瘤生长的同时，明显降低传统化疗药物强烈的毒副作用， 提高患者顺从度和安全性。具有较高临床应用价值和转化前景。 体外释药实验表明，在肿瘤细胞环境下，LTAG-NPs 4 小时释放 药物超过 20%，6 天药物全部释放，既在 6 天内缓慢持续释药；药物 代谢实验证明，LTAG-NPs 在注射小鼠体内 24 h 后仍保持较高药物 浓度，具有血液长循环效果；生物分布实验证明，纳米药物在肝部的 富集是传统化疗药物的 5-6 倍，明显降低了在肾脏的积累；对于同时 种有肝异位瘤和肺异位瘤的小鼠，LTAG-NPs 在肝异位瘤的富集量为 肺异位瘤的 2.5 倍，说明具有优异的肝肿瘤靶向能力。体内抑瘤实验 证明，纳米药物具有与传统化疗药物相当的抑瘤效果但毒副作用明显 降低，尤其是明显降低了肾毒性。大剂量注射传统化疗药物的小鼠在 5 天内全部死亡，而纳米药物组则保持存活率 100%，且小鼠体重稳 步上升，体征良好。 以上动物实验全部由医院完成并进行相关评价

目前肿瘤化疗仍是大多数癌症患者不可缺少的治疗方法，但是化疗药物往往缺乏选择性，而且肿瘤细胞容易产生多药耐药性，严重影响化疗的效果。因此，研究可逆转肿瘤多药耐药性的功能性药物输送系统在提高化疗药物药效、降低毒副作用等方面将具有广阔的应用前景。纳米药物载体，如脂质体封装的抗癌药物在临床前和临床实验中已被证实能够通过降低毒性和增强疗效来提高治疗指数。然而，传统脂质体存在载药量低（一般<10%）、稳定性差、药物容易泄漏等问题，导致治疗效果不理想，并且容易引发机体的毒副作用。

放射性药物是可用于诊断或治疗目的的药物，由放射性同位素与有机分子键合组成。有机分子将放射性同位素传递至特定的器官、组织或细胞。 ​ 根据特性选择放射性同位素发射穿透伽马射线的放射性同位素用于诊断（成像），发出的辐射脱离身体后被特定仪器（SPECT / PET相机）检测到。通常，用于成像的同位素产生的辐射在1天后通过放射性衰变和正常的身体排泄完全消除。最常见的用于成像的同位素是：99mTc、I123、I131、Tl201、In111和F18。 ​ 发射短程粒子（α或β）的放射性同位素用于治疗，因为它们能够在非常短的距离内失去所有能量，因此产生大量局部伤害（例如细胞破坏）。该特性用于治疗目的：破坏癌细胞，骨癌或关节炎的姑息治疗中减缓疼痛。这类同位素在体内的停留时间比成像同位素更长；用来提高治疗效率，但仍然限制在几天内。最常见的治疗同位素是：I131、Y90、Rh188和Lu177。 ​ 放射性药物的工作原理是：基于使用分子“出租车”，将受控剂量的放射性活度特异性地传递至目标患病组织（通常是癌细胞），以便根据所用放射性核素的类型可视化（诊断）或治愈（治疗）组织。放射性药物通常包含负责将放射性核素引导至目标组织的生物载体（抗体、肽等）。双功能螯合剂牢固地抓住放射性核素并确保与生物载体之间的牢固结合。

巨大芽孢杆菌Bacillus megaterium PP84，保藏单位：中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心(CGMCC)，地址：北京市朝阳区北辰西路1号院3号，中国科学院微生物研究所，保藏日期：2016年7月20日，保藏编号为CGMCC No.12798。具有利用草甘膦作为碳、氮源的能力，以及对重金属具有抗性的能力，可在快速将草甘膦分解同化的同时吸附重金属，达

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

成果与项目的背景及主要用途：化学结构式： 用途：可治疗急性或慢性风湿、关节炎和关节病等源于骨关节组织代谢混乱 的疾病。也是降低胆固醇、消除运动疲劳的保健药品。 技术原理与工艺流程简介：以天然产物甲壳素为原料，在盐酸介质中溶解并 水解为单分子葡萄糖胺、然后经活性炭吸附、真空浓缩、降温析出而制得葡萄糖 胺盐酸盐。葡萄糖胺盐酸盐经碱溶解、硫酸转化、再析出即生成葡萄糖胺硫酸盐。 28天津大学科技成果选编 技术水平及专利与获奖情况：已完成实验室规模研究，产品质量达到国外同 类产品水平，主要技术指标如下： 外观： 白色结晶粉末，无味。 硫酸根含量： 97.5～102.5％ 干燥失重： ( 0.5％ 灼烧残渣： 23.8～25.7％ pH 值： 5.8～6.2（X＝K） 4.0～4.4（X＝Na） 重金属： ( 10 ppm 铁盐： ( 10ppm 氯化物： ( 14％ 应用前景分析及效益预测：目前，该产品国内外市场紧俏且主要出口，国内 有生产厂家，但供不应求。受原料供应影响，产品价格有时波动。本工艺设计简 便、易于操作、设备投资少、易于工业化、利润很高，有明显的经济效益。建议 有甲壳素来源的沿海企业或生产甲壳素的企业投产该产品。若为后者，则可综合 治理三废，经济效益更好。 以 3.0 万/吨的甲壳素计，则葡萄糖胺硫酸盐（复合盐）原料成本可为 13.0 万/吨，工厂价约 16.0 万/吨，售价 19～20 万/吨，以年产 50 吨产品计，利税可达 150 万元以上。若生产厂自己生产甲壳素，可明显降低原料成本，则经济效益更 为可观。 最近国内有企业正在以药品申请批号，因此国内需求量会大增。 应用领域：药物及保健品。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）： 生产规模及产量：以年产 50 吨葡萄糖胺硫酸盐为宜。 所需厂房面积：300 m2。 主要设备：酸解釜、浓缩釜、贮罐、冷凝器、水环真空泵、真空滤槽，酸碱 转化釜、冷冻设备。 主要原材料及来源：全部为国产原料如甲壳素、盐酸、活性炭、丙酮，氢氧 29天津大学科技成果选编 化钾、硫酸。 设备投资：设备投资约 80 万元。 总投资：依生产厂具体情况而定。 合作方式及条件：面议。 

成果描述：该产品可用作食品添加剂，特别是面食产品（面包类产品）发酵的中和剂，也可作为痛风病人缓解痛风病痛的药剂，以前是用湿法合成，产率低、时间长、纯度不高，我们现研究用微波“湿一固相”合成方法在10~30分钟内（视反应物量多少）在微波加热条件下快速合成得到所需的产品，产率高、纯度也高、时间短，可大大提高生产率和降低成本。生产中无三废排放属清洁工艺。市场前景分析：1、可应用于面包行业作为发酵产品的中和剂，以代替目前用的小苏打，从而避免用小苏打产生配料变稀的情况，而且可同引入甘氨酸同步制成营养型面包。 2、可中和血液中的尿酸，作为医治痛风病人病痛的药剂。与同类成果相比的优势分析：产率95%以上，纯度95~98%以上。本产品过程中无三废，主要消耗为能量（电能），而且本法比湿法可节约能量20~30%（主要是反应条件不同，合成时间大大缩短，且产率提高）。

（1）技术创新性和领先性：舍弃传统以可溶性盐路线，采用氧化物为原料，实现材料可控 合成。 （2）技术成熟度：采用固相法，适合大规模生产 （3）市场及效益分析：原料价格低廉，产品附加值高 （4）合作条件：对方提供资金、设备、场地，我方提供人员、技术，成果按贡献分享。 

用于骨修复材料的关键技术之一就是将具有良好生物活性、生物相容性和生物降解 吸收性能的生物材料，制备成具有特定形状和三维连通的多孔细胞支架。在临床上已应 用的以硅酸盐为基质的 45S5 生物活性玻璃，具有一定的骨诱导性，但是，硅元素在组 织体内较难降解，而且该类型玻璃难以加工成强度高的骨组织工程的支架。前期由同济 大学材料学院开发了一种以硼酸盐为基质的可完全生物降解的硼酸盐玻璃，能制作成高 力学强度的大孔海绵状，并兼有生物活性和完全的、可控的生物降解性特性，可用作为 细胞或基因活化的组织工程支架的材料，植入生物体内，能按照临床上不同部位骨组织 的生长速度要求，能可控地调节降解速度，最终能完全降解，具有第三代生物材料的各 种特性。前期，由上海交通大学附属上海市第六人民医院的动物实验的结果表明并证实， 该材料能满足临床上骨修复和骨替代材料需要。