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公开(公告)号：CN115541776B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202211366715.X
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本申请涉及一种利用高效液相色谱‑离子淌度差分质谱检测类固醇激素的方法。其包含对待检样品进行磁固相萃取原位衍生化及将经原位衍生化处理的样品注入到高效液相色谱‑离子淌度差分质谱串联装置中，以获得质量色谱图。
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公开(公告)号：CN115631871B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211652582.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G16H70/40 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种药物相互作用等级的确定方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于药学知识库对人体指标变化描述文本进行处理，得到第一指标变化信息；使用对比学习技术对人体指标变化描述文本进行关系抽取，得到第二指标变化信息；根据第一指标变化信息和第二指标变化信息，通过预先训练的多层感知分类器得到人体指标变化描述文本对应的药物相互作用等级。该实施方式避免药物名称对多层感知分类器训练和使用的影响，通过药学知识和药学文本对药物相互作用等级进行判断，使用对比学习技术对药学文本进行关系抽取，通过多层感知分类器得到药物相互作用等级，提高了药物相互作用等级判断的准确性。
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公开(公告)号：CN115718809A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211661518.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱补全模型的训练方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：从待补全知识图谱所属的领域的专业数据中，确定出与待补全知识图谱中的三元组相关的目标三元组，得到训练集；根据专业数据中与待补全知识图谱中的元素相关的目标数据，确定待补全知识图谱中的元素的表示信息；通过训练集，训练以表示信息为初始值的初始知识图谱补全模型，得到训练后的知识图谱补全模型。本申请可以自动地生成训练集和融合了专业领域知识的文本语义的初始表示信息，有助于提高模型的训练效率以及训练后的知识图谱补全模型的准确度；通过训练后的知识图谱补全模型对待补全知识图谱进行补全，提高了得到的补全知识图谱的完备性。
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公开(公告)号：CN115414468B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211366205.2
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 趋化素样因子1衍生肽是趋化素样因子1的C端分泌形式衍生肽，是一个潜在的趋化素样因子1拮抗剂，它可以抑制包括趋化素样因子1在内的多种趋化因子介导的细胞趋化作用。本发明涉及一种趋化素样因子1衍生肽在神经病理性疼痛、纤维肌痛、带状疱疹痛中的应用，所述趋化素样因子1衍生肽包含：SEQ ID NO:1所示的氨基酸序列构成的多肽，SEQ ID NO:1所示的氨基酸序列为：Phe Asn Pro Ser Gly Pro Tyr Gln Lys Lys Pro Val His Glu Lys Lys Glu Val Leu。所述趋化素样因子1衍生肽能够抑制由躯体感觉神经系统的损伤或疾病而直接造成的疼痛。
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公开(公告)号：CN115414468A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211366205.2
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 趋化素样因子1衍生肽是趋化素样因子1的C端分泌形式衍生肽，是一个潜在的趋化素样因子1拮抗剂，它可以抑制包括趋化素样因子1在内的多种趋化因子介导的细胞趋化作用。本发明涉及一种趋化素样因子1衍生肽在神经病理性疼痛、纤维肌痛、带状疱疹痛中的应用，所述趋化素样因子1衍生肽包含：SEQ ID NO:1所示的氨基酸序列构成的多肽，SEQ ID NO:1所示的氨基酸序列为：Phe Asn Pro Ser Gly Pro Tyr Gln Lys Lys Pro Val His Glu Lys Lys Glu Val Leu。所述趋化素样因子1衍生肽能够抑制由躯体感觉神经系统的损伤或疾病而直接造成的疼痛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118416068A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410896319.0
申请日：2024-07-05
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61K31/4748 , A61K45/06 , A61P25/24 , A61P25/22 , A61P25/20 , A61P29/00 , A61P25/28 , A61P25/16
Abstract: 小檗胺（Berbamine）是从植物中提取的一种双苄基异喹啉类生物碱。目前关于小檗胺在抗抑郁领域的研究尚未见报道。小檗胺的天然来源和相对较低的毒性使其成为开发新型抗抑郁药物的有力候选。本申请涉及小檗胺或其药学上可接受的盐制备用于抑郁症的制剂中的应用。本申请开拓了小檗胺的临床新适应证用途，其可用于治疗、缓解抑郁情绪障碍或抑郁症。发明人通过经典抑郁动物模型中动物悬尾及强迫游泳不动时间来判断盐酸小檗胺抗抑郁的效果，结果显示，在2.5~10 mg/kg的经胃灌药的治疗过程中，抑郁模型小鼠的不动时间相较未经胃灌药的治疗组的不动时间缩短，尤其是在5 mg/kg盐酸小檗胺组的小鼠中抗抑郁效果最佳。
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公开(公告)号：CN115718809B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211661518.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱补全模型的训练方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：从待补全知识图谱所属的领域的专业数据中，确定出与待补全知识图谱中的三元组相关的目标三元组，得到训练集；根据专业数据中与待补全知识图谱中的元素相关的目标数据，确定待补全知识图谱中的元素的表示信息；通过训练集，训练以表示信息为初始值的初始知识图谱补全模型，得到训练后的知识图谱补全模型。本申请可以自动地生成训练集和融合了专业领域知识的文本语义的初始表示信息，有助于提高模型的训练效率以及训练后的知识图谱补全模型的准确度；通过训练后的知识图谱补全模型对待补全知识图谱进行补全，提高了得到的补全知识图谱的完备性。
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公开(公告)号：CN112684075A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110077970.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 中国食品药品检定研究院
Abstract: 本发明提供液质联用结合超滤法测定美罗培南或亚胺培南的血浆蛋白结合率，本方法将液相色谱串联质谱检测技术与超滤法相结合，分别测定血浆中美罗培南或亚胺培南的总浓度，以及超滤液中药物的游离浓度。在处理样本时加入了MOPs稳定剂，解决了药物稳定性差的问题，进而使测定结果更加准确。本发明可快速、高通量测定药物的蛋白结合率，尤其适用于不稳定的药物分子。
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公开(公告)号：CN115662647B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211679383.0
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
Abstract: 本发明涉及一种相似疾病挖掘的方法和应用，该方法包括以下步骤：步骤一、构建知识图谱：所述的知识图谱包括药学知识图谱和疾病知识图谱；步骤二、基于所述的知识图谱获取疾病的向量表示：为了获取疾病的向量表示，采用随机游走的方式获取多个节点序列；以疾病为初始节点，并根据节点间的连接关系获取下一跳节点，以此类推；当获取多个节点序列后，通过Word2Vec模型来生成疾病的向量表示；步骤三、基于疾病的向量表示来评估相似度：根据疾病的向量表示计算两种疾病的余弦相似度，该余弦相似度的数值即为两种疾病间的相似度。
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公开(公告)号：CN115620886B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211628930.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据审核方法和装置，涉及智慧医疗技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待审核的处方数据，从所述处方数据中提取药品信息和诊断信息，确定样本诊断信息库中与所述诊断信息相似的样本诊断信息；查询与所述药品信息对应的药品向量，以及查询与所述样本诊断信息对应的诊断向量；计算所述药品向量和所述诊断向量的相似度，响应于所述相似度大于或等于预设相似度阈值，确定所述处方数据通过审核。该实施方式基于知识图谱挖掘药品信息与药品信息、药品信息与诊断信息、诊断信息与诊断信息之间的关系，能够解决处方数据中诊断描述多样化的问题。
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