免疫检查点抑制剂在“所有等级毒性”和“3-4级毒性”方面的安全性排序由高到低均为：阿特朱单抗、纳武单抗、帕姆单抗、伊匹单抗、tremelimumab。具体而言，相较于传统治疗，免疫检查点抑制剂所致毒性主要体现在皮肤、内分泌系统、肝脏和肺。单药免疫检查点抑制剂（除tremelimumab外）相较于免疫检查点抑制剂药物联用或免疫检查点抑制剂联合传统治疗具有更高的安全性。       毒性谱方面：tremelimumab 的毒性谱最广最严重，或可导致严重的皮肤、消化系统、内分泌系统不良事件；阿特朱单抗虽然在安全性排行榜上列第一位，但其具有最高的致甲低、恶心、呕吐的风险；帕姆单抗主要导致关节痛、肺炎、肝脏毒性；伊匹单抗所致毒性主要体现在皮肤瘙痒、结肠炎、肾脏毒性纳武单抗的毒性谱最窄最温和，而致甲亢和甲低风险稍高。       综合证据发现：纳武单抗在安全性方面——尤其对于肺癌患者——是最佳的选择。此外，本研究还发现：同一免疫检查点抑制剂药物药物的不同给药剂量在其所致毒性方面一般没有显著差异，但伊匹单抗10 mg/kg/3 wk的风险显著高于3 mg/kg/3 wk。

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

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。 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、医院和药厂等相关企业合作，大量制备该基因芯片，实现产业化，投放市场使用，可实现良好的社会和经济效益。 应用价值： 基础研究：可应用该基因芯片进行肿瘤转移分子机制的基础研究，筛选与肿瘤转移相关的信号传导途径。 应用研究：可应用该基因芯片筛选抗肿瘤转移的药物；在临床上对切除的肿瘤组织进行检测，进行原代细胞培养的基础上检测对不同化疗药物的敏感性，为临床治疗方案提供依据。

建立了鸡白痢、鸡伤寒防治新技术体系，不仅可提高我国鸡白痢、鸡伤寒的防治水平，而且可在保障养禽业健康发展，促进家禽产品出口方面发挥重要作用。 2006 年教育部高等学校科学技术（科学技术进步）二等奖。

寒区道路病害防治与保障技术，主要通过野外调研、室内试验、理论分析、野外监测以及数值模拟相结合的研究手段，对寒区热管传热参数及其高等级公路的降温效果、稳定性和防治技术进行了研究，筛选出了影响热管路基传热特性的主要因素。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 寒区道路病害防治与保障技术，主要通过野外调研、室内试验、理论分析、野外监测以及数值模拟相结合的研究手段，对寒区热管传热参数及其高等级公路的降温效果、稳定性和防治技术进行了研究，筛选出了影响热管路基传热特性的主要因素，揭示了环境条件、热管几何结构、埋设方式等因素对热管传热特性的影响规律，确定了路基中热管倾斜角度以及长度比等关键参数的合理取值，通过室内试验和野外监测，筛选出了寒区降温效果和稳定性较好的热管复合路基，给出了在气候变暖条件下，能够有效保证寒区区宽幅高等级公路稳定性的热管复合路基结构，并利用数值模拟的手段，提出了适用于寒区宽幅高等级公路的新型遮阳通风路基结构，可为川藏高速、青藏高速公路、滇西北高速公路等寒区高等级公路的建设提供科学参考。 图1 多年冻土区高等级公路研究路线 我国寒区范围广阔，有着强烈的道路工程建设需求，国家的交通网规划中寒区是新的建设热点区域之一，如图2所示。滇西北位于北纬24°38'~29°15'、东经98°05'~101°16'之间，面积为7.98万平方km，地处青藏高原与云贵高原的过渡地带，位于喜马拉雅山脉东部的横断山脉纵向岭谷区，其中怒江、澜沧江、金沙江最近处仅64km左右，形成独特的“三江并流”奇观。受青藏高原抬升和众多河流切割影响，纵向岭谷相间分布，山高谷深，地形起伏极大，拥有南亚热带、中亚热带、北亚热带、暖温带、温带、寒温带和寒带等多种气候类型，多数地区气候寒冷，地势险峻，土壤瘠薄，生态环境极其脆弱。 图2 中国公路自然区划图 强烈的大温差变化使得道路路基具有明显的温度效应，再辅以西南地区降雨量大的特点，加剧了道路路基的损伤变形和病害的产生。这些病害在川藏公路等低等级道路运营中危害较小，但是像川藏铁路和川藏高速公路这种高标准、严要求的国家重大基础设施工程，极易造成重大的交通安全隐患。因此，在川藏交通通道内，亟需调查道路路基病害现状，分析建立路基水热力耦合计算模型，深入理解道路路基病害形成机理，并提出合理的道路路基病害治理措施，评价复杂工程环境下道路路基长期服役性。 因此，正开展以下工作：以川藏通道内路基为研究对象，通过现场调查和文献调研川藏通道内季节性冻土道路路基现场实际存在工程病害问题现状，研究川藏通道季节性冻土路基在气温、降雨、地下水、交通荷载类型、积雪和地震等特殊条件下的工作状态，分析路基病害问题及发生机理，初步确定产生路基病害的主要因素；采取理论研究、室内试验和数值模拟相结合的研究手段，阐释复杂工程环境（气温、降雨、地下水、交通荷载类型、积雪和地震等）作用下季节冻土区路基水热力相互作用机理，建立路基水热力相互作用计算模型，开展季节冻土区路基温度场、水分场和应力（变形）场的数值模拟，进行室内大型模型试验，评估季节冻土区路基土体冻胀区、水分聚集区和塑性区等变化规律，综合考虑土体应力集中和塑性区特征，明晰季节冻土区道路冻融灾害机理，提出路基病害发生的判别依据，揭示路基冻害形成机制及主控因素，进而提出相应的季节冻土区新型路基结构，评价其服役状态（稳定、劣化、破坏等）。

可以量产/n本成果是在研究明确了魔芋软腐病菌相关生物学特性和病害发生危害的基本规律的基础上，制定了"魔芋软腐病测报调查规范"和"魔芋抗病丰产栽培操作技术规程"，提出了"选用抗病品种药袋套芋和包衣处理，优化耕作栽培模式，适时施用无害化药剂"的综防技术等，可有效控制软腐病的发生危害。本成果具有较强的适用性和可操作性，适用于魔芋种植区，在软腐病发生地区，通过推行"魔芋抗病丰产栽培操作技术规程"和"软腐病综防技术体系"，可全面提高魔芋产量和品质。应用前景：本成果经在湖北省魔芋种植区大面积推广应用，魔芋软腐病

本发明提出用于防治假禾谷镰刀菌的病毒粒子及其防治小麦茎基腐病的主要病原菌假禾谷镰刀菌的方法，解决了现有技术中小麦茎基腐病的防治问题。本发明通过提取FpgMBV1病毒粒子，对室内接种假禾谷镰孢菌WZ2‑8A菌株（小麦茎基腐强致病株）的小麦幼苗进行生物防治处理，以确定FpgMBV1病毒粒子的生物防治潜力；通过将FpgMBV1病毒粒子与假禾谷镰孢菌WZ2‑8A菌株共培养，验证FpgMBV1病毒粒子的体外侵染能力。结果表明，FpgMBV1病毒粒子可以使WZ2‑8A菌株侵染的小麦茎基腐病的发病率从88.9%降到63.90%，病情指数从36.73降低到7.10，防治效果为80.67%具有生物防治潜力。

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。