公开(公告)号：CN116808377A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310711414.4

申请日：2023-06-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵诣深 ,  孙辉 ,  张大奇 ,  王铁 ,  李世杰 ,  周乐

IPC: A61M16/04 ,  A61B5/296 ,  A61B5/394 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种双侧单极肌电信号接收气管导管，包括:气管导管，所述气管导管包括：气管导管主体、气囊；所述气管导管为中空结构，一端为肺端口，另一端为喉端口；所述气囊充放气管设置在靠近所述肺端口的一侧；所述气管导管主体上靠近所述气囊一侧的管道外壁上设置有突出于所述气管导管主体表面的电极；所述电极以双维度的片状形式覆盖于所述气管导管主体管外壁的表面；所述电极靠近肺端口一侧伸入管内一端距离后伸出所述气管导管主体管外壁连接导线；气管导管能较大面积的接触声带，能较好的获得肌电信号，制造用较少的导线材料即可，节约生产成本，不易损伤声带表面粘膜，方便实用。

公开(公告)号：CN115736847A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211496531.5

申请日：2022-11-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杜瑞 ,  梁楠 ,  孙辉 ,  李婧婷 ,  赵诣深

IPC: A61B5/02 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明设计公开了中医脉诊信号矩阵模拟器合并腕部生理信号收集分析系统，所述的信息采集模块与信息处理模块连接，信息处理模块与信息储存模块、通讯模块连接；还包括基于生理信号收集分析的装置与生理信号收集分析方法。本发明能检测皮肤温度、湿度、皮肤状态、血液流速、血氧、腕部其它位置的压力变化；还可在脉诊过程中，动态记录腕部各生理、病理信息变量变化，并将监测到的实时动态数据与临床中医医生的手诊脉诊相结合，且总结各项生理指标的客观数值，并通过人工智能学习各脉象特点，整合中医医生的脉诊经验，同时研究各脉象的数据化指标，以及疾病与脉象的关系，使脉象数据化，可视化，规范化。

公开(公告)号：CN111218511A

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN202010231937.5

申请日：2020-03-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘晓莉 ,  孙辉 ,  边学海 ,  付庆锋 ,  李世杰

IPC: C12Q1/6886 ,  A61K45/00 ,  A61P35/00 ,  A61P35/04

Abstract: 本发明首次发现MFSD4A-AS1在伴有淋巴结转移的PTC组织中显著高表达，且在伴有淋巴结转移的PTMC组织中也高表达，而沉默MFSD4A-AS1能抑制甲状腺癌细胞体内发生淋巴结转移。基于这些结果，本发明提出检测MFSD4A-AS1可用于诊断是否发生PTC淋巴结转移或PTMC淋巴结转移，并且沉默MFSD4A-AS1能够治疗甲状腺癌淋巴结转移的方案，为甲状腺癌淋巴结转移的早诊和治疗提供新的策略。

公开(公告)号：CN104258373A

公开(公告)日：2015-01-07

申请号：CN201410478733.6

申请日：2014-09-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张大奇 ,  万兰兰 ,  张金男 ,  刘晓莉 ,  孙辉

IPC: A61K38/08 ,  A61P35/00

Abstract: 本发明属于生物医学技术领域，具体涉及一种免疫调节多肽的及其应用，本发明对蜂毒素(Melittin)进行改造，将原有的不稳定的氨基酸脯氨酸替换为带有正电荷的赖氨酸，增加了稳定性，同时保留了其N端的活性中心部位，采用固相化学合成法获得具有较高抗肿瘤活性多肽TT-1，药效学实验结果表明，TT-1体内外抑制人甲状腺癌TT荷瘤鼠肿瘤生长，并且毒性较低，表明TT-1可能作为一种抗肿瘤治疗的药物。

公开(公告)号：CN115856313A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211440984.6

申请日：2022-11-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 梁楠 ,  李婧婷 ,  孙辉 ,  隋成秋 ,  杜瑞 ,  李芳 ,  宓露丝

IPC: G01N33/68 ,  G01N33/574 ,  G01N30/02 ,  G01N30/34 ,  G01N30/38 ,  G01N30/72 ,  G01N30/86 ,  G01N30/88

Abstract: 本发明公开甲状腺微小乳头状癌诊断及预测颈部淋巴结转移的生物标志物，通过建立甲状腺微小乳头状癌(PTMC)的蛋白质组学特征，并基于平行反应监测的结果，通过机器学习建立病理特征预测模型，在区分甲状腺癌和正常组织中具有最佳诊断效能；本发明的生物标志物包括ANXA1、PDLIM4、PKM、LMNA、NPC2、FN1的一种或多种，上述标志物在区分甲状腺癌和正常组织的AUC均大于0.9，其中PDLIM4和ANXA1的AUC高达1.0，能够区分良恶性结节，同时，验证蛋白在区分淋巴结转移病人(N1)和未发生淋巴结转移病人(N0)的预测能力，FN1是相关性最大的蛋白，其AUC为0.690，本发明公开用于甲状腺微小乳头状癌诊断及预测颈部淋巴结转移的产品，所述产品包含与独立的生物标志物ANXA1、PDLIM4、PKM、LMNA、NPC2、FN1进行特异性结合的抗体或试剂。