1.痛点问题 尽管目前已有一系列临床治疗手段，但癌症仍然是人类健康与生命安全的最主要威胁之一，大多数癌症仍然有巨大的未满足医疗需求。抗肿瘤药物的研发依赖于靶点分子的鉴定。因此，依托于新的抑癌靶点，开发全新的抗肿瘤靶向药，是当前创新药研发的前沿。现有药物靶点主要是蛋白编码基因，所开发药物以靶向蛋白质的抗体药、小分子化合物药为主。 长非编码RNA（lncRNA）是近年来发现的一类不编码蛋白质的RNA分子，具有组织特异性强，功能复杂，种类数量大等特征。研究发现多个lncRNA与各种生物学过程相关，但是大多数lncRNA的生物学功能仍然未知。学术界已发现多个与肿瘤发生发展相关的lncRNA，但目前尚没有靶向lncRNA的抗肿瘤药物上市或在临床试验中。鉴于lncRNA复杂、多样化、特异性的生物学功能特征，这一大类分子有望成为新的疾病治疗靶点库。与已知的蛋白靶点相比，lncRNA研究少，易于获得原创、高价值的靶点专利。这要求基础研发工作在特定生理或疾病状态下，从成千上万的lncRNA中准确鉴定具有核心、基础生物学意义的lncRNA，并详细解析其细胞功能与分子机制，确定其作为疾病治疗靶点的可行性与科学基础。 2.解决方案 在此前的研究中，本项目组以肿瘤体系为研究对象，开发了基于信息论的多组学数据挖掘与lncRNA功能预测方法流程。在多种癌症中鉴定了具有核心生物学功能的lncRNA。例如，首次发现一个此前从未被研究过的lncRNA对于肝癌肿瘤细胞等高增殖率细胞的核仁结构及功能至关重要。研究证明该lncRNA在肿瘤中特异性地高表达，并且对于肿瘤细胞的快速增殖不可或缺，因此项目提出以该lncRNA作为肿瘤治疗靶点，开发抗肿瘤小核酸药或小分子化学药，控制肝癌发展。 项目技术核心是在肿瘤体系中鉴定重要lncRNA的技术流程，预期产品是针对一系列lncRNA新靶点的靶向药物。 3.合作需求 1)资金需求：针对新靶点lncRNA的小核酸药临床前研发需要的资金投入，在IND申报前需约2500-5000万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、计算服务器、分析与测试公共实验室等； 3)团队：生物医药科技公司管理团队、核酸药临床前研发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)CRO公司合作：小核酸序列大规模合成、敲低效率验证、动物模型、药物毒理、药代动力学、免疫原性等指标测试； 5)大型医药公司合作：商讨未来技术转让方案，利用大型医药公司临床开发资源，开展临床研发合作； 6)药物递送平台合作：针对小核酸药靶向递送需求，开展不同递送工具的合作开发； 7)临床医院合作：针对临床治疗需求，开展小规模IIT临床试验，准备IND申报； 8)基础研究合作：与lncRNA研究领域内国内外基础研究团队合作，开发新的lncRNA靶点。

本成果属于很少见的弥足宝贵的“脑心同治”的发明专利。心脑血管疾病和癌症一直是人类健康的第一大杀手，患病人群与死亡率都居高不下，一直是各国药企追逐的热点，也是我国厂家企盼的品种。但纵观我国所开发的相关品种，单治脑血管或单治心血管的多，而“脑心同治”的品种极少。然而，在临床就诊的脑血管与心血管疾病患者中，脑血管病和心血管病兼有是临床十分常见的症状，二者亦相互影响，并且互为诱因。因此，开发对脑血管病和心血管病同时产生效应的药物非常必要。 二是本成果避免了其他中西品种都具有的较严重毒副作用。目前，针对脑血管和心血管疾病，西医多采用强心、利尿及扩张血管等药物治疗，但这类药物长期使用会对人体带来严重的毒副作用，如以硝酸甘油为代表的硝酸甘油类制剂为目前心血管疾病常用药，但是此类药物具有较大的副作用，例如出现头痛、面红、耳鸣、眩晕、血压下降、心动过速等，长期使用会产生耐药性，另外青光眼、脑出血、颅内高压患者必须忌用。 那么，现有的中成药品种有没有副作用呢？当然也有。在临床上也已有一些治疗脑血管或治疗心血管疾病的中成药，但其中很多都属于“救急”的品种。很多“救急”的药物，都有较严重的毒副作用，西药最甚，中成药也不例外，只可用于“救急”，而不宜长久服用，然而所有患者却都需长期服药，其中绝大多数患者还需终身服药。如治疗冠心病的冠心苏合丸即含有乳香、冰片、青木香、檀香、苏合香油等成分；另一品种复方丹参片也含有冰片等。这些芳香药成分很耗伤人体气血津液，久服对病情反而不利。但是，我们合作的品种（专利）却几乎没有任何毒副作用。同时，脑血管与心血管疾病在急救之后，需要继续采取有效的治疗，并且，在“救急”之后就必须尽快跟进的继续治疗，才是最重要的、治本的治疗，而在临床上，恰恰西药缺乏这方面的有效品种，而相关的中成药也不常见，特别是同时治疗脑血管与心血管疾病的中成药和西药更是严重缺乏（我们的专利品种则是适于马上跟进继续治疗，可长期服用的“长效品种”）。 三是本成果具有较好的临床疗效。当然，“疗效”并不等同于“治愈”，这一点须首先要说清楚。本成果（专利）中组方的很多药味，大多是经过多年临床反复验证过对“脑心血管病”卓有疗效的品种（但其中水蛭必须用吸血水蛭，否则便没有疗效——水蛭专家多次试验证明只有吸血水蛭才含有有效成分）。

本成果处于研发阶段

皂苷类成分是中药中的一大类活性组分群，在中药中发挥着重要的药理作用，它的分离纯化也受到业界的广泛关注，传统的分离纯化方法（溶剂萃取法）不仅工艺复杂、投资大、过多使用毒性有机溶剂也给环境和人类的身体健康带来了潜在的威胁。因此寻求一种简单、绿色的（工艺过程中不使用毒性有机溶剂）工艺成为了业界共同的目标。 针对皂苷类成分的结构特点，我们合成了多效用吸附树脂，该树脂在用于各类中药（三七、人参、绞股蓝、柴胡、甘草等）皂苷类活性成分的分离纯化时，均可通过“一步法”简单的生产工艺，得到高纯度的皂苷

皂苷类成分是中药中的一大类活性组分群，在中药中发挥着重要的药理作用，它的分离纯化也受到业界的广泛关注，传统的分离纯化方法（溶剂萃取法）不仅工艺复杂、投资大、过多使用毒性有机溶剂也给环境和人类的身体健康带来了潜在的威胁。因此寻求一种简单、绿色的（工艺过程中不使用毒性有机溶剂）工艺成为了业界共同的目标。 针对皂苷类成分的结构特点，我们合成了多效用吸附树脂，该树脂在用于各类中药（三七、人参、绞股蓝、柴胡、甘草等）皂苷类活性成分的分离纯化时，均可通过“一步法”简单的生产工艺，得到高纯度的皂苷类提取物。工艺简单、无三废排放。 本项目是得到国家自然科学基金支持的成熟技术，其中三七、人参的提取已经产业化生产，得到了完全符合要求的提取物产品。用于皂苷提取时，一步即可得到以下规格的产品： 人参总皂苷 95%以上 三七总皂苷 95%以上 绞股蓝皂苷 90%以上 人参、三七茎叶总皂苷 90%以上 经济和社会效益分析 皂苷类中药在中药材中占有很大比重，皂苷类产品也多涉及到一些名贵的药材，因此对皂苷类的分离纯化也关系到中药现代化的未来。研究表明，在中药的提取过程中，每增加一步工艺，所提取目标成分的损失大约在 5%左右，每项目中的“一步法”提取，有效减少了工艺中的损耗，降低了成本。更为重要的是，该方法可以通过简单的步骤，达到变废为宝的目的。具初步调查研究，云南省目前种植三七 5.4×104pm，每年采收三七茎叶大约 1500 吨，仅有 5%的茎叶被利用，大部分的资源被丢弃，目前市场上三七茎叶的售价大约为 1-2 万元/吨。目前市场上以三七茎叶为原料生产的药品七叶安神和七叶安神片均为三七叶甙的初提物，茶冲剂、化妆品、保健品均为技术层次较低的产品，因此进一步开展对三七叶甙的提取研究具有较为广阔的应用前景，目前三七茎叶皂甙提取物的售价约在 1500-2000 元/公斤。因此，该项目的产业化，将具有重大的社会和经济效益。 成本及投资 该项目的工艺较为简单，200 万元左右即可投资一条生产线。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

重庆大学附属三峡医院作为重庆市指定的渝东北片区新冠肺炎医疗救治定点医院，采取多学科会诊、中西医结合协同治疗等方式积极开展救治工作。中医药张先祥团队启动新冠肺炎“五位一体”临床治疗研究。研判疫情特征，拟订中医预防用处方，在全院临床科室推广应用，累计发放预防用中药汤剂2.6万袋，颗粒剂6000余袋。其中医预防用处方能够改善患者临床症状，抑制炎症反应，促进肺部炎症吸收。目前医院中医救治组形成了基本共识，在国家方案基础上，起草了附属三峡医院治疗点的中医诊疗方案，并在临床应用过程中不断优化。 在专家组的指导下，中医药累计干预患者 160人，250人次，临床证明中医药干预可以改善患者临床症状，抑制炎症反应，促进肺部炎症吸收，缩短患者住院日，降低患者费用，充分发挥了中医药的简便效廉的作用。目前出院患者住院日在 9 天左右。经过医护人员精心诊治截至2月12日，累计收治新冠肺炎确诊患者204例，治愈出院60例。 重庆大学附属三峡医院重症病区医生讨论

广州康睿生物医药科技股份有限公司由著名医学专家张康教授于2012年在广州创立，公司主营业务为“眼科疾病治疗产品的研发及销售”。获得国家高新技术企业称号。张康教授在眼科治疗领域具有权威地位和国际影响力，曾被誉为美国眼科界最佳临床医生，在美国拥有超过二十年的眼科临床经验。公司三大主营业务（KDR2-2混悬滴眼液用于治疗眼部新生血管性疾病、角膜缘干细胞移植用于治疗角膜缘或角膜上皮缺损、KR11滴眼液用于治疗白内障）所涉及的技术为全球首创，具有较高的技术壁垒和领先优势。研究成果两次在世界顶级期刊《Nature》发表，并已申请了多项国际发明专利。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

五官科综合治疗设备的控制系统，它包括（电动）治疗椅的控制系统和治疗台的控制系统两部分。治疗台为医生进行诊查和手术时提供相关诊疗器具、器械的操纵，如喷吸枪、电暖气、照明灯等启闭；通过调节治疗椅椅座的上下和椅背的俯仰，选择合适的姿势，从而方便五官科医生为病患者实施诊查和手术。其中，治疗椅椅座的上升和下降由垂直放置的电机控制；而治疗椅椅背的前倾和后仰由水平放置的电机进行控制。 治疗椅控制系统由单片机控制系统、动作执行系统和控制显示系统三部分构成。单片机控制系统由ATmega32L单片机、电流放大电路、光电耦合器件、达林顿（Darlington）驱动器件和继电器组成；动作执行系统则分别由控制椅座上下运动和椅背俯仰运动的两个直线电机组成；而控制显示系统则由控制面板按键、指示灯、蜂鸣器（Beep）及脚踏开关（Foot switch）等组成，控制面板按键有设置键（SET），常用设置I、II、III（电动椅椅座和椅背的三个常用位置设置键），控制电动椅上下运动的UP键和DOWN键，控制电动椅俯仰运动的FORW键和BACK键，使两个电机回到起点ORIG键，自动/手动选择A / M键。 治疗台上放置集束光斑照明灯、电暖气、喷吸枪等。集束光斑照明灯无热辐射，光照度不太强，额定电压供电。灯的开关通过控制面板上的按钮控制。治疗台上一般装有4支药物喷枪、1支污物吸枪、暖风器、漏电开关、过载和短路保护装置等。喷枪由供气泵（空气压缩器）提供工作气压，吸枪由负压泵提供负压。 治疗台控制系统也由单片机控制系统、动作执行系统、控制显示系统三部分组成。单片机控制系统由ATmega32L单片机、电流放大电路、光电耦合器件、达林顿驱动器件、继电器组成；动作执行系统由空气压缩机、真空泵、电暖气、照明灯等组成。其中，空气压缩机给喷枪提供工作气压，真空泵给吸枪提供工作负压，电暖气则是暖风设备，照明灯提供照明；而控制显示系统则由控制面板按键、状态指示灯及蜂鸣器组成。 治疗台主要设置除了没有脚踏开关的设置外，同治疗椅的控制面板设置一样，即通过治疗台控制面板进行治疗电动椅的极限位置设置、常用位置设置，这是通过治疗台和治疗椅之间的串行通信实现的。