仪器以“8核”螺旋流道惯性分选芯片为核心，集成了被动流量调节阀，使得仪器可以采用低成本的隔膜泵作为进样驱动。仪器具有多次分选、回液、富集浓缩及自动清洗等多种模式。可全自动实现血液中肿瘤细胞的高通量自动分选和浓缩。两次分选后血细胞去除率99[[[%]]]，癌细胞回收率80[[[%]]]以上。该仪器无需复杂的生化标记，有望为癌症转移的早期诊断和有效预后评估提供重要工具手段。

1 成果简介宫颈癌是发展中国家女性最常见的恶性肿瘤，每年全球新发病例中，中国占据近三分之一， 有效的癌前诊断可以大大降低宫颈癌的死亡率。目前，液基薄层细胞学技术（ TCT）成为宫颈癌的筛查手段中最好的推荐方法之一， 是国际上使用最广泛的一种宫颈癌变的筛查技术， 为宫颈癌早期诊断和治疗提供了非常明确的诊断依据，提高了对低度以上鳞状上皮病变的检出率。 采用液基薄层细胞检测宫颈脱落细胞，明显提高了子宫颈细胞的样本检测质量，对宫颈癌细胞的检出率可以达到 100%，同时还能发现部分癌前病变，微生物感染等。常规的巴氏涂片收集细胞量很少，而且血液、粘液、炎症等因素会影响涂片的质量，使样本模糊，存在检测误差。 液基薄层细胞学技术中细胞保存液的配置是关键技术，目前本实验室进行相关研究，研制的脱落细胞保存液独有的处理血液及粘液消化技术，标本无需前处理，解决标本中大量的血液及粘液带来的干扰，同时保持细胞形态完整，保证每张片子的细胞数量及制片的成功率。保存液能在 15 分钟内灭活病源微生物； 试剂 成本低，保质期长，制片效果好，可以推广应用到宫颈癌的筛查中，提高阳性检出率。  图 1 巴氏涂片（×100）2 应用说明经过多家医院的实际临床试验，该保存液可以快速裂解红细胞；快速固定样品中的白细胞、脱落细胞等待检测的细胞，并且可以有效地防止细胞自溶；稀释粘液，将细胞从粘液中分离出来； 有利于后面使用的生物染色剂着色，便于观察诊断。经本细胞保存液固定保存的细胞，细胞形态完好，能保持样品采集时细胞的原始形态，不会发生膨胀、固缩等形态变化，保证待检测的有效细胞的数量和质量要求。本保存液使用简单， 操作方便，同时克服了传统检查方法的不足。在实际宫颈癌的筛查中，可以提高癌症的阳性检出率。3 效益分析本项技术可以在女性宫颈癌筛查中普及使用， 诊断子宫颈癌、子宫颈内膜癌极其癌的前期变化、人乳头瘤病毒和单纯疱疹病毒感染以及滴虫性阴道炎、霉菌性阴道炎、细菌性阴道炎等微生物感染， 提高阳性诊断率。 本项技术成本低，特别适合在较落后地区进行普及使用，改善医疗条件，可以有效地降低落后地区女性宫颈癌的死亡率。进口 Tinpreper TCT 系统配置的保存液为 60 元/人份，国内同类产品的费用在 45 元/人份左右（每瓶 20 mL 液体），而本产品只需不足 10 元的成本，本项技术具有很好的经济性。4 合作方式技术转让或合作开发， 商谈。5 所属行业领域医疗卫生。

复发转移是恶性肿瘤死亡的首要原因，循环肿瘤细胞（Circulating tumor cells，英文缩写CTCs）作为从实体瘤原发灶或转移灶脱离进入外周血循环的肿瘤细胞，在恶性肿瘤转移中发挥关键作用。CTCs在血液中极为稀少，约每1亿个细胞中有1个CTCs，其检测技术起点高、要求高，存在技术壁垒，同时深入理解侵袭表型CTCs产生及介导肿瘤复发转移的分子机理，研究CTCs检测临床实践过程中的意义和价值，能够细化、量化肿瘤复发转移模式，是解决恶性肿瘤复发转移这一“老、大、难”临床问题的重要

产品详细介绍

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：

本发明公开了一种细胞寻址微流控芯片、细胞分析装置及方法。所述芯片包括细胞培养通道、一对侧压通道、寻址通道、刺激通道和废液通道；工作时，芯片处于寻址状态，则寻址通道压力大于刺激通道；芯片处于刺激状态，则刺激通道压力大于寻址通道。所述细胞分析装置包括所述微流控芯片、信号采集装电气比例转换阀，芯片侧压通道、寻址通道和刺激通道的入口端通分别与独立的电气比例转换阀相连，每个电气比例转换阀根据不同电信号，输出相应液压；信号采集装置设置在细胞培养通道处，用于采集细胞信号或对细胞进行成像。本发明解决了现有基于微流控

主要特点1、微电脑自动控制，中文界面，液晶显示，触摸屏操作，简捷、直观、方便。全程电脑自动控制，无需人工干预。2、每张标本独立沉降制片、独立固定、独立染色。独立分化、独立返蓝、独立倾倒废液,标本与耗材(一次性移液针筒、沉降仓等)一一对应，不交叉使用，不反复使用，保证单独制片染色，无标本间交叉污染。3、一次性移液针筒抽取染色液、盐酸酒精，无堵塞管道、腐蚀管道风险，染色液无浪费。4、随着季节温度变化，仪器自动检测温度并自动调整染色时间，保证最佳染色效果。(此功能可选择)5、有效细胞单层、均匀地平铺到载玻片圆形区域上，制成细胞成分丰富、背景清晰、颜色鲜艳、形态完整、分布均匀的细胞涂片。6、上皮细胞、化生细胞、颈管细胞及微生物等清晰，既可直接查癌及癌前病变，也可查炎症，HPV感染、滴虫、霉菌等微生物。7、配有净化排气装置，环保密封罩活性炭过滤，吸附有害气体，保证仪器内外空气洁净，保护操作者健康。8、单次制片染色1-64任意数值只标本；9、巴氏、HE两种染色方式，一键切换。10、妇科、非妇科1、非妇科2三种工作模式，一键切换。