常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了

​​日前，河南大学抗体药物开发技术国家地方联合工程实验室马远方教授团队在急性心肌梗死发病机制和治疗性抗体药物研发方面取得突破性进展。相关成果于4月22日以“Research article”形式在《Science Translational Medicine》（科学·转化医学）杂志在线发表。河南大学为第一作者单位和第一通讯作者单位。实验室副教授王耀辉为论文第一作者，张海龙、王志增、魏寅祥博士为共同第一作者；马远方教授和宾夕法尼亚大学陈有海教授为论文共同通讯作者。急性心肌梗死是引起猝死的主要原因。当前，最有效的治疗方法是发病后尽早进行PCI（经皮冠状动脉介入）手术，开通堵塞血管，放置支架，但在临床实际治疗中存在两大问题。一是时间窗口窄-冠状动脉堵塞后缺血区心肌细胞以每小时20%的速度死亡，时间就是心肌，时间就是生命，而能在120分钟（美国为90分钟）的黄金救治期内完成PCI手术的病人少之又少，均因各种原因被耽搁。二是再灌注损伤-即使血管开通，也会引起“二次伤害”，在一定程度上加剧心肌损伤，后期很多病人发展为心力衰竭。针对上述两大问题，马远方教授团队经过十余年潜心研究，研发出一种新型抗体融合蛋白-sDR5-Fc，可通过阻断肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体（TRAIL）发挥心脏保护作用。大量动物模型结果显示，该融合蛋白可减少大鼠心肌梗死面积41%，减少小型猪心肌梗死面积67%，减少恒河猴心肌梗死面积76%。尤其令人兴奋的是，sDR5-Fc单次静脉用药可延长心梗模型恒河猴黄金救治期120分钟，且能显著提高后期心功能，防止心衰发生。   图1. sDR5-Fc对模型动物的心脏保护作用机制研究表明，sDR5-Fc一方面可直接阻断心梗后心肌细胞凋亡；另一方面，可同时抑制缺血区炎症反应。研发团队已据此获批2项国家发明专利，申请1项PCT（美国）专利。目前，相关专利已成功转让，正在开展sDR5-Fc的临床前研究。未来，一旦新药研发成功，团队或因在国际上率先提出“TRAIL 作为心梗治疗新靶点”学说而抢占心血管疾病基础及应用研究高地。而该抗体药物也极有可能成为延长急性心梗黄金救治期、挽救患者生命、改善生活质量的特效药、必备药。这在产生经济效益的同时也必将产生不可估量的社会效益。Science Translational Medicine 是国际转化医学领域顶尖杂志（2018年IF：17.16）。论文涉及的所有实验全部由团队人员在河南大学完成。本工作得到了国家自然科学基金委、河南省教育厅、开封市科技局和河南大学支持。论文链接：https://stm.sciencemag.org/content/12/540/eaaw3172/tab-pdf

本发明公开一种 Toll 作用蛋白(Toll-interactingprotein，Tollip)基因在脑卒中疾病中的功能和应用，属 于基因的功能与应用领域。本发明以 Tollip 基因敲除小鼠为实验对象，通过大脑中动脉缺血再灌注模型， 结果表明与野生型对照小鼠对比，Tollip 基因敲除小鼠脑袋梗死体积明显减少，神经功能明显好转，脑 袋死亡的细胞

“疾病相关表观标志物定量检测平台”基于“质量取决于设计”的研发理念，以“一体化、数字化、小型化”为目标，采用独特的生物信息通路设计，实现基于基因捕捉富集分离的样本分离技术与定量 PCR 检测技术的优化组合（一体化）; 在样本分离、检测等各个环节设立多重质控体系， 以数字化实现结果自动呈现，并定量实时呈现质控数据，精准监控结果（数字化）。填补 了国际市场上从单个到全基因组之间存在巨大的空白，易于操控，适用于普通实验室（小型化）。

呼吸系统疾病生物资源库资源共享平台的应用,使呼吸疾病生物样本得到充分的合作利用，为国内外呼吸疾病研究机构在临床研究方法学、质控管理或数据管理服务、数据统计分析服务等方面提供了有力支持和多中心成果产出。平台包括生物资源库信息展示界面、生物资源库管理子系统、样本信息检索子系统、生物资源库申用审核子系统、用户中心、用户管理子系统、生物资源标本用后信息反馈、统计分析等。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

本成果属于一种计算机信号处理软件:首先用生理信号传感器(电极 帽)将脑电信号采集进计算机，然后由计算机程序自动识别出脑电信 号的类型用于医疗诊断。脑电信号波形复杂，肉眼诊断困难，医生需 要经过多年培训才能用肉眼识别脑电信号中的异常，目前只有大城市 有少量医生可以识别脑电信号中的异常，患者太多、有经验的医生太 少，采用仪器自动诊断可以缓解这一矛盾。 脑电信号采集时的电极的位置和病人睁眼或闭眼都会影响信号的波 形，从而影响医生的诊断;本软件对电极的位置和病人是否睁眼或闭 眼都不敏感，稳定性高。 本软件在