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

南开大学在天津市科技发展计划科技攻关项目《建立和应用肿瘤转移相关基因生物芯片筛选抗肿瘤转移药物的研究》的资助下，进行了肿瘤转移相关基因生物芯片的研究，在设计探针后，完成制备了含有213个肿瘤转移相关基因的基因芯片。申请国家发明专利：乳腺癌转移相关基因基因芯片的建立及其建立方法，专利（申请）号：20061013107.3（已公示）。 应用上述基因芯片所进行的大量的研究工作，表明该基因芯片有很好的应用前景。由于该基因芯片的成本低于全基因组芯片，有利于大量推广使用。与科研机构、医院和药厂等

该器件属专利技术，是一种颜色稳定的有机-无机异质结白色电致发光器件及制备方法。具体地讲是一种在有机异质结界面嵌入无机II-VI族化合物薄层而获得颜色稳定的白色电致发光器件。 通常，在双层及多层结构的电致发光器件中，由于器件内部异质结界面处界面势垒的影响，该界面处所积累的载流子会随着所加电压的增加而增加，器件内部各有机层的电场会进行重新分布，并相应地改变着在器件各层上的电压分布以及发光区域在各层中的位置，进而改变光谱的形状，影响发光颜色。特别地，如果双层有机电致发光器件中的电子传输层与空穴传输层的相互作用较强，则该异质结界面处会出现激基复合物（Exciplex 或Electroplex）的发光。若利用无机材料的载流子（包括电子和空穴）迁移率高以及相对更加稳定的特点，在有机异质结界面处嵌入一层无机材料薄层，可实现无机材料薄层两侧有机材料的发光。利用互补色原理，当两侧有机材料的发光可以相互混合成白光时，则可以得到显色性很好的白色发光器件。改变器件所加的电压只是改变发光强度，器件的发光颜色将基本不变。 技术内容： 该器件是一种颜色稳定的有机—无机异质结白色电致发光器件，使用该器件既能克服有机异质结界面可能会出现激基复合物发光而降低发光效率，又能解决器件的发光颜色随电压发生变化等问题。 器件的白色电致发光器件结构为： 在玻璃基片上镀有一层ITO阳极，在ITO阳极上镀有一层有机空穴传输层兼发光层和一层有机电子传输层兼发光层，在该两层有机层之间，有一层无机材料薄层，在有机电子传输层兼发光层上镀有金属背电极。 该器件与目前使用的有机异质结界面处的激基复合物发光来获得白色电致发光的方法相比，其优点是：首先，II-VI族无机材料的引入可以有效避免有机异质结界面形成激基复合物发光而降低发光效率；其次，电子传输层兼发光层及其中掺杂的组分（如染料等）都可以优化，器件的颜色可得到进一步优化，而一旦确定了有机电子传输层兼发光层及其中掺杂组分之后，器件的颜色是基本确定的，不再随着电压的改变而改变；再次，由于所用的无机材料（II-VI族化合物）本身的能带结构的特点，使得从电子传输层兼发光层注入的电子在该有机/无机界面处没有势垒，而从空穴传输层兼发光层注入的空穴在该有机/无机界面处有一定的空穴注入势垒，可以平衡载流子的注入，使得无机材料层两侧的有机层都有发光；另外，所插入的无机材料薄膜本身对不同的波长都具有一定的透过率。不难理解，无机材料较高的电子迁移率和空穴迁移率使得载流子能顺利穿透无机层到达相应的有机层中形成激子并复合发光，再通过优化器件各层的厚度即可得到显色性好、颜色稳定的白色发光器件。由于使用了化学稳定性更强的无机材料，因此器件的稳定性增加了。

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。

研究证实，来源成骨细胞壁龛的Wnt5a蛋白通过激活非经典ROR2/SIAH2信号，抑制经典Wnt信号诱导与维持前列腺癌细胞在骨髓中休眠，是前列腺癌骨髓播散细胞休眠的关键机制之一。该研究结果回答了通过激活非经典Wnt信号抑制经典Wnt信号能否诱导与维持肿瘤细胞休眠这一重要的科学问题。该研究动物实验结果显示，应用Wnt5a能维持前列腺癌骨髓播散细胞呈休眠状态，避免其被激活形成实体肿瘤

目前，本项目系列产品主要有：肿瘤患者低频旋转磁场治疗系统1代机（CRSMART-C）、2代机（CRSMART-H）以及正负度耦合保健仪。该设备可抑制肿瘤细胞生长，促进肿瘤细胞凋亡；同时通过改善免疫功能，从而提高晚期肿瘤患者的生活质量，为恶性肿瘤的治疗提供了一种新的途径。 前期临床观察到该产品有效抑制肿瘤的生长控制病程进展，并显著改善患者的生活质量，其中胃癌患者的生活质量改善的有效率为52.4%，肺癌患者的生活质量改善的有效率为40.0%，食管癌患者的生活质量改善的有效率为44.4%；

肿瘤乏氧是造成肿瘤干性增强、肿瘤转移和放疗耐受的关键因素。面对这一重大难题，我们希望把握现有的领先国外的技术优势，完成氟碳氧载体的临床前研究。我们通过开发负碳氧载体，制备了新型肿瘤放疗增效剂。

本发明提供了桑辛素或药学上可接受的衍生物在制备抗恶性肿瘤药物中的用途。本发明还提供了桑辛素或其药学上可接受的盐在制备抗脑胶质瘤的药物中的用途。本发明研究发现，桑辛素在体外、体内都表现出了良好的抗恶性肿瘤活性(如胶质瘤)，且实验表明，桑辛素可以通过抑制肿瘤生长、诱导肿瘤细胞和肿瘤干细胞横向分化和凋亡的良好效果，且对正常细胞毒副作用小，具有良好的应用前景。

本项目由华西医院肿瘤分子诊断研究室郑鸿教授承担，发现世界上第一个能够在血清学水平准确识别乳腺癌和前列腺癌的两种分子标志物，并开发出针对这两种肿瘤的早期筛查产品。改技术已获得两项国际专利。目前在对乳腺癌和前列腺癌的大病例临床研究基础上完善了对该标志物的临床评价，正在进行诊断试剂盒的制备，已获得多个单抗和多抗，并建立了该标志物的ELISA检测方法，下一步将推动该诊断试剂盒的临床评价和进入申请FDA及SFDA临床准入的实质程序。