一种全层生物角膜及其构建方法和用途

    公开(公告)号:CN101433478B

    公开(公告)日:2012-05-23

    申请号:CN200710170403.0

    申请日:2007-11-14

    Inventor: 范先群 傅瑶

    Abstract: 本发明的目的是提供一种新的可用于移植的全层生物角膜,该全层生物角膜以动物角膜脱细胞基质为载体,在所述脱细胞基质上还有体外培养和扩增的动物角膜基质细胞、上皮细胞及内皮细胞。本发明的主要特点在于通过生物化学方法制备的异种角膜脱细胞基质在形态、结构以及生物相容性是作为体外构建生物角膜的良好载体,通过分别种植角膜基质细胞、内皮细胞和上皮细胞,在生物反应器中模拟体内环境动态培养,可在体外构建出近似正常组织结构和特性的全层生物角膜,这种生物角膜可用于模拟生理性角膜进行生理、病理和药理学的基础研究,同时也可作为供体直接用于治疗性角膜移植。

    抗EZH2蛋白抗体及其应用
    24.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119143880A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411321567.9

    申请日:2024-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种抗EZH2蛋白抗体及其应用,该抗EZH2蛋白抗体重链可变区含有以下的互补决定区:核苷酸序列如序列SEQ ID NO:1所示的HCDR1、如序列SEQ ID NO:2所示的HCDR2和如序列SEQ ID NO:3所示的HCDR3;其轻链可变区序列含有以下的互补决定区:核苷酸序列如序列SEQ ID NO:4所示的LCDR1、如序列SEQ ID NO:6所示的LCDR2和如序列SEQ ID NO:5所示的LCDR3。本发明提供的抗EZH2蛋白抗体能够特异性结合EZH2蛋白,具有较好的结合活性,用于眼内恶性肿瘤的检测。本发明提供的基于纳米酶和TSA介导的级联放大的EZH2蛋白检测产品/方法,可以方便地对病理样本中EZH2蛋白的表达进行免疫组化研究,同时获取样本的组织形态和基因表达信息,从而提高病理诊断的准确性和全面性。

    草氨酸钠在制备治疗眼睑皮脂腺癌的药物中的应用

    公开(公告)号:CN118178375A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410364003.7

    申请日:2024-03-28

    Abstract: 本发明公开了草氨酸钠在制备治疗眼睑皮脂腺癌的药物中的应用,提出草氨酸钠用于制备治疗眼睑皮脂腺癌的药物,其分子式为NH2COCOONa,分子结构如式(I)所示。本发明还提供一种药物组合物,其包含治疗有效量的草氨酸钠,可制备为注射剂、乳剂、片剂、散剂、颗粒剂、膏剂、脂质体或口服液,特别是小分子注射制剂。本发明发现草氨酸钠可显著抑制眼睑皮脂腺癌细胞的生长,药物作用效果随着浓度升高而增加,其用于眼睑皮脂腺癌治疗可以提高治疗有效性,延长患者寿命,提高生存质量,具有重要临床应用价值。

    一种铜铁硫硒纳米粒子及其制备方法和用途

    公开(公告)号:CN117756064A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202211129550.4

    申请日:2022-09-16

    Abstract: 本发明涉及医药领域,特别是涉及一种铜铁硫硒纳米粒子及其制备方法和用途,所述制备方法包括以下步骤:1)将硫与表面活性剂混合以改变硫的水溶性;2)将含硒化合物和1‑十八碳烯混合以改变含硒化合物的水溶性;3)将含铜化合物和含铁化合物与表面活性剂混合以改变含铜化合物和含铁化合物的水溶性;4)将步骤3)得到的混合物与步骤1)和2)得到的混合物混合后反应即得铜铁硫硒纳米粒子。本发明的铜铁硫硒纳米粒子能用于治疗黑色素瘤等癌症,集光热、热释电和化学动力治疗于一体,可同时实现三种治疗协同作用从而加强抗肿瘤疗效,补充了单一治疗疗效上的局限,提高肿瘤杀伤效率,同时降低毒副作用,具有较高的生物相容性和安全性。

    眼眶骨折自动识别模型构建方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN111783682B

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202010634485.5

    申请日:2020-07-02

    Abstract: 本申请提供的一种眼眶骨折自动识别模型构建方法、装置、设备和介质。通过获取包含眼眶骨折和正常眼眶的CT图像的数据集;对数据集进行数据归一化处理和数据增强处理;将处理后的数据集输入基于深度卷积神经网络模型进行训练,并根据输出正样本和负样本的预测概率以确定识别结果和/或根据输出的梯度权重热力图以提示骨折区域。本申请采用三维区域标注可缩减了标注时间;并通过对CT图像进行预处理,可以去除骨性眼眶周围干扰信号,增加骨性眼眶信号在整体图片中的比例,且缩小图片大小,节约存储空间,减少训练时间;所构建的模型能够实现对眼眶CT图像中眼眶爆裂性骨折的自动识别和定位,可为医生阅片提供参考,减轻工作负担,降低漏诊概率。

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