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。

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

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。

由与或非门、各种开关、温控、光控、连接器和电源等十几个组件构成。

功能特点 1.出厂参数设置恢复功能。 2.缺料时可自动暂停，使称量更加稳定。 3.高精度数字传感器，实现高速精准称量。 4.显示器中自带帮助菜单，方便学习使用。 5.可存储100套参数设置，实现多方面物料需求。 6.运行中各线振幅可独立调节，可使加料更加均匀，提高组合精度。 机械特点及产品特性 1.物料最长可达到200MM。 2.下料斜槽为60度小夹角，物料下落更顺畅。 3.小尖帽式独特主振盘，避免物料停在主振中心。 4.采用正反可调节旋转主振机，可以均匀的进入主振线。 5.振盘之间加旋转棒，每个振盘之间增加一个旋转棒，把长面条形的物料转到线振盘中，顺利的把物料加到存料斗中。

随着导航技术的不断发展和大量应用，国内高校很多都已经开设了导航及相关专业，但是长期以来都没有一个系统的行之有效的教学实验系统，尤其是和组合导航相关的教学实验系统更是空白。对此上海紫航电子科技有限公司同上海交通大学合作开发了适用于导航、制导、控制、无人车/船/无人机、自动驾驶、智能交通、智能控制、物联网通讯等专业的组合导航教学实验系统。 1. 组合导航开发实验系统的组成   组合导航实验系统，由一套教学用RTK基站和一套组合导航实验开发板组成。 本系统由RTK基站MS800A-ED、GNSS/INS组合导航教学实验开发板ZHDK3000A）、GNSS天线（AH3226  2只）、无线电台及其天线、JLINK开发仿真器及相关电缆、以及相关配套实验开发说明文档等组成。实验系统配备标准便携实验箱，携带方便，可随时展开实验和及时撤收实验。   2.系统性能和技术指标 该系统能实现模拟组合导航过程，在室外开阔地带实验，（具有卫星信号良好的状态下）可以开展高精度卫星定位原理实验和GNSS/INS 组合导航实验。 航向角0-360度 滚动角±180度 姿态角分辨率0.05度 位置精度0.25m 速度精度0.02m/s 更新率100HZ 连接RTK基站，能达到厘米级的高精度定位。 1）定位精度（GNSS）： RTK定位精度：2cm+1ppm（RMS） 2）航向精度指标：测量范围：0~359.99°，全温度的静态精度：0.3°，动态精度：0.5°，角分辨率：0.05°（GNSS双天线辅助，基线长>1米） 3）姿态精度指标：测量范围：俯仰角±90°，横滚角±180°，全温的静态精度：<0.3°，动态精度：0.5°，分辨率：0.05°（GNSS辅助） 4）速度精度：<0.1m/s 5）授时精度： 20ns（RMS） 6）准备时间：（数据稳定）120s（空旷无遮挡） 7）数据格式：标准NMEA-0183 ，CMR/CMR+，RTCM2.3，RTCM3.0，自定义数据格式 8）通讯接口：2个RS232 9）蓝牙：4.0 10）数据更新率： >50Hz 11）电气特性：输入电压：5V～36V DC（推荐12V DC），功耗：小于5.0W 3. 组合导航演示系统各分系统的构成 3.1GNSS/INS组合导航教学实验开发板（ZHDK3000A） ZHDK300A是一款GNSS/INS组合导航教学实验开发板，它是实验系统的核心部分，该硬件实验开发板用于组合导航核心算法的教学实验。 硬件资源主要包括有高性能板载惯性测量单元和高精度GNSS双天线接收机，处理器采用目前流行的ST公司STM32F405RG主频168MHz的ARM核处理器，板子上预留SWD仿真和烧写接口，外接4路串口，支持SD卡存储，同时支持蓝牙通信。ZHDK3000A外观图如图1-1所示。      （a）开发板外观图                           （b） 装壳外观图   图1-1  ZHDK3000A外观图 3.1.1GNSS天线（AH3226） 为了便于应用于无人机、智能小车，GNSS天线采用结构小、重量轻的设计，采用八臂四馈零相位技术，保证了高精度和高可靠性，支持进口和国产的大部分RTK高精度GNSS接收板卡，AH3226天线外形如图1-3所示。   顶视图                              侧视图 图1-2  GNSS天线AH3226 性能指标： 支持定位信号 BDS：B1、B2、B3 GPS：L1、L2 GLONASS：G1、G2、G3 GALILEO：E1、E5B 极化方式 右旋圆极化(RHCP) 天线轴比 <2dB（天顶位置） 水平面覆盖角度 360° 天线单元最大增益 ≥5dBi 输入阻抗 50Ohm LNA增益 26dB±2dB 噪声系数 ≤2dB 输出端口驻波比 ≤2.0 带内增益平坦度 ±2dB 总增益 36dB±2dB 工作电压 3.0~16VDC 工作电流 23~35mA 接口类型 SMA线缆（线长0.50米） 工作温度 -40°C~+85°C 存储温度 -55°C~+85°C 相对湿度 5%~95%（无凝结）       3.1.2 无线电台 无线电台 ZH61-DTU-433T17D是高速型433M无线数传电台，内置高性能单片机和高速无线RF芯片，串口透明传输，工作在425～450.5MHz频段（默认433.0MHz），发射功率 50mW 。   图1.3  无线数传电台 支持高速连续传输，不限收发数据包长度； 数据连续不断帧分包，完美支持 数据连续不断帧分包，完美支持 ModMod Bus 协议； 支持传输密文有效提高用户数据的保性； SMA -K接口，可方便连接同轴电缆或外置天线接口。   3.1.3DAP仿真器 DAP仿真器支持下载和在线仿真程序，支持XP/WIN7/WIN8/WIN10这四个操作系统，免驱，不需要安装驱动即可使用，支持KEIL和IAR直接下载。（详见配套文档）   图1-4  DAP仿真器  GNSS/INS组合导航实验开发板ZHDK3000A GNSS/INS组合导航教学实验开发板ZHDK300A是实验系统的核心部分，该硬件实验开发板用于组合导航核心算法的教学实验，ZHDK3000A结构组成如图1-6所示。       图1-5  ZHDK3000A组成图 ZHDK3000A配置有高性能的板载惯性测量单元IMU，采用ADI公司的ADIS16365，性能优异，稳定可靠。卫星接收模块采用诺瓦泰高精度GNSS双天线接收板卡OEM718D，支持高精度RTK，配合上海紫航电子科技有限公司的参考基准站，能使系统实验精准可靠。 3.1.4高性能惯性测量单元ADIS16365 ADI公司的MEMS惯性测量单元 (IMU) ADIS16365模块以多轴方式组合精密陀螺仪、加速度计，即便是在极为复杂的应用和动态环境下，也能可靠地检测并处理多个自由度(DoF)。惯性测量单元ADIS16365模块出厂已经进行了完整的校准、嵌入式补偿和传感器处理。   图1-6  惯性测量单元 (IMU) ADIS16365 ADIS16365的主要特点： 三轴数字陀螺仪测量范围：±300°/秒 正交对准精度：<0.05° 三轴数字加速度计测量范围：±18 g 启动时间：180 ms 休眠模式恢复时间：4 ms 校准温度范围：-40°C~+85°C 带宽：330 Hz 数据输出速率：>100Hz 内部嵌入式温度传感器 ADIS16365器件均为完整的惯性系统，内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计，各传感器器件均集业界领先的MEMS技术与优化动态性能的信号调理功能于一体，出厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度（陀螺偏置）进行校准。因此，各传感器均有其自己的动态补偿公式，可提供精确的传感器测量。

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：