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公开(公告)号：CN110208056A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910490746.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 厦门大学附属第一医院
IPC: G01N1/28 , G01N1/36 , C12Q1/6886 , C12Q1/6837 , C12Q1/6841
Abstract: 本发明公开了一种胃癌HER-2 FISH的组织芯片制作方法，包括选取实验材料、制作实验组织芯片、脱蜡、去除交联预处理、蛋白酶K消化处理、观察细胞消化效果和重复消化、变性和杂交等步骤，通过“先划实验区域再切取组织切面”的选材步骤，最大限度保护蜡块存档的完整性；组织切面面积小，可以节省实验试剂，减少工作量，提高工作效率和准确率；在一个玻片上铺设多个组织切面，可以减少后续处理步骤，进一步提高工作效率，并节省档案的存档空间；观察细胞消化效果的流程处理步骤少、时间短，无需镜油和复染剂，降低成本，并避免被两者干扰的风险，并且不存在组织破损或掉片风险。本发明可以极大的降低实验的材料成本和人工成本，并提高工作效率和准确率。
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公开(公告)号：CN109705193A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811549217.2
申请日：2018-12-18
Applicant: 厦门大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种放射性标记tEB-TMTP1化合物，通过DOTA和NOTA双功能螯合剂修饰，合成DOTA-tEB-TMTP1和NOTA-tEB-TMTP1，可分别标记放射性核素68Ga、64Cu和177Lu等放射性金属核素，合成特异性靶向高转移肿瘤的核医学诊疗探针。本发明设计合成的探针具有两大优势，首先标记步骤简单，又较高的标记产率，为临床应用打下基础，其次获得的DOTA-tEB-TMTP1和NOTA-tEB-TMTP1探针具有优异的药动学性质，显著延长其在体内的半衰期，可以在体内长时间循环，增加肿瘤部位摄取，实现对高转移的肿瘤进行靶向治疗。
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![一种[18F]AlF标记的PET多肽探针及其制备方法](/CN/2014/1/92/images/201410460832.jpg)
公开(公告)号：CN104725473B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201410460832.1
申请日：2014-09-11
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种[18F]AlF标记的PET多肽探针及其制备方法，包括连接在一起的TMTP1多肽和NOTA，其结构式如下：。本发明通过对TMTP1增加一个甘氨酸，设计G‑TMTP1多肽，使其在经过放射性标记后，不影响其生物活性，并采用18F为放射性核素，利用[18F]AlF‑NOTA的方法标记G‑TMTP1多肽，所获得的[18F]AlF标记的PET多肽探针具有优异的药动学性质，其本底清除速率快，肝脏摄取低，体内稳定性好，肿瘤部位摄取高，可以特异性的诊断高转移的肿瘤，可以用于高转移的恶性肿瘤的诊断或疗效评价。
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公开(公告)号：CN107312070A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710303850.2
申请日：2017-05-03
Applicant: 厦门大学附属第一医院
CPC classification number: C07K7/06
Abstract: 本发明公开了一种18F标记的PET多肽探针及其制备方法，其结构式如下：本发明利用18F标记D4，采用18F为放射性核素，利用[18F]AlF-NODA的方法标记D4多肽，标记后的[18F]AlF-NODA-D4探针具有两大优势，首先标记步骤简单，又较高的标记产率，为临床应用打下基础，其次获得的[18F]AlF-NODA-D4可以活体定量诊断EGFR表达情况，以预测EGFR靶向治疗药物的疗效，为临床治疗提供参考。
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公开(公告)号：CN106434945A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610929046.0
申请日：2016-10-31
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门稀土材料研究所
CPC classification number: C12Q1/6886 , C12Q2600/158 , C12Q2600/166
Abstract: 本发明涉及一组用于癌症诊断的CDK4基因外显子基因群及其引用，以及一种基于所述CDK4基因外显子基因群的癌症诊断试剂盒。本发明发现了一种癌症新的分子诊断指标CDK4基因外显子扩增，提供了其在制备癌症诊断试剂盒中的应用，以及一种癌症诊断试剂盒，与传统的检测手段相比，分子标志物的诊断更及时、更特异，从而提高癌症患者的5年生存率，降低死亡率，应用前景广阔。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104725473A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201410460832.1
申请日：2014-09-11
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种[18F]AlF标记的PET多肽探针及其制备方法，包括连接在一起的TMTP1多肽和NOTA，其结构式如下：。本发明通过对TMTP1增加一个甘氨酸，设计G-TMTP1多肽，使其在经过放射性标记后，不影响其生物活性，并采用18F为放射性核素，利用[18F]AlF-NOTA的方法标记G-TMTP1多肽，所获得的[18F]AlF标记的PET多肽探针具有优异的药动学性质，其本底清除速率快，肝脏摄取低，体内稳定性好，肿瘤部位摄取高，可以特异性的诊断高转移的肿瘤，可以用于高转移的恶性肿瘤的诊断或疗效评价。
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公开(公告)号：CN102949447B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210499927.5
申请日：2012-11-28
Applicant: 厦门大学附属第一医院
Abstract: 一种治疗糖尿病神经病变的中药及其制备方法，涉及一种中药制剂。按质量比的原料组成为葛根4～8；当归3～5；桂枝1～3；细辛1～3。1）取当归总量的1/4，干燥粉碎成细粉，过100目筛，得当归粉，备用；2）将葛根、桂枝、细辛和步骤1）的余渣及当归总量的3/4加水浸泡，煎煮后将煎液过滤，滤液减压浓缩至稠膏状，再加入乙醇，静置后取上清液，得清膏，回收乙醇至无醇味；3）将步骤2）所得的清膏与步骤1）所得的当归粉混合，干燥，粉碎，即得治疗糖尿病神经病变的中药。可根据实际情况制备成胶囊剂、散剂、颗粒剂或片剂等。
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公开(公告)号：CN120058862A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510221703.5
申请日：2025-02-27
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: C07K7/08 , A61K51/08 , A61K51/04 , C07K1/20 , C07K1/10 , C07K1/06 , C07K1/04 , A61K101/02 , A61K103/00
Abstract: 本发明提供一种靶向人源PD‑L1的环肽中间体化合物，其结构如下式(I)所示。本发明还提供一种靶向人源PD‑L1的环肽分子前体化合物，其结构如下式(II)所示。本发明还提供一种放射性核素标记的化合物，是以式(II)所示结构的前体化合物为配体，与放射性核素形成的配位化合物。本发明还提供制备所述中间体化合物、环肽分子前体化合物及放射性核素标记的化合物的方法。本发明还提供环肽分子前体化合物作为标记前体在制备PET成像剂中的应用、及放射性核素标记的化合物在非治疗或诊断目的的生物体活体成像中的应用。本发明的放射性核素标记的化合物结构中的环肽可高度靶向人源PD‑L1，并与18F和68Ga具有双重兼容性。
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公开(公告)号：CN120032716A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510502870.7
申请日：2025-04-22
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明公开一种基于宏基因组测序数据的低丰度病原体检测方法及系统，属于生物信息学技术领域。该系统包括：物种特异性序列筛选模块（BactAlert2SSRs），参考基因组数据库构建模块（BactAlert2Lib），序列比对参考基因组模块（BactAlert2Map），序列比对结果分析模块（BactAlert2ID），SSRs后验概率矫正模块（BactAlert2Rec）。该检测系统实现了对低丰度病原体的高效、准确和可靠的检测，适用于分析三代宏基因组测序数据。
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公开(公告)号：CN120014271A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510091714.6
申请日：2025-01-21
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于CT影像的胰腺肿瘤分割方法、装置及程序产品，该方法包括：S1，获取三维CT影像，对三维CT影像进行预处理；S2，将预处理后的三维CT影像进行切片，获得第一二维切片；将预处理后的三维CT影像输入3D nnU‑Net分割网络，获得包含胰腺肿瘤的掩码的三维分割结果；S3，生成胰腺肿瘤的视觉提示并对三维分割结果进行切片，获得第二二维切片；S4，将第一二维切片与第二二维切片输入预先构建的SAM2模型进行融合，获得最终的分割结果。利用上述技术方案，解决了胰腺肿瘤与周围血管自动分割精度不足的问题，显著提高了分割的准确性和细节处理能力。
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