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公开(公告)号：CN102298674B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201010218468.X
申请日：2010-06-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/18
Abstract: 药物靶标确定方法，其特征在于包括确定一个已知药物集中的一个第一药物(d)和一个第一蛋白质(p)之间的相互作用关系评价指标，所述评价指标综合了：所述第一药物(d)和所述第一蛋白质(p)之间在药物作用相似度(TS)的权重系数估计值和和药物结构相似度(CS)的权重系数估计值所述第一药物(d)到所述药物集中的其他所有药物的作用相似度(TSd)的分布；所述第一药物(d)到所述药物集中的其他所有药物的结构相似度(CSd)的分布；所述蛋白质(p)到所述药物集中的所有药物的亲近度(Φp)的分布。以上药物靶标确定方法还可有效发现药物的新功能或副作用。
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公开(公告)号：CN102018697A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910092412.1
申请日：2009-09-11
Applicant: 清华大学
Inventor： 李梢
IPC: A61K31/352 , A61P35/00
Abstract: 本发明涉及苦参酮(kurarinone)这一具有抗血管新生协同作用的中药有效成分，属于药物开发技术领域。本发明发现苦参酮具有抑制血管内皮细胞增殖的显著效果，对于治疗类风湿性关节炎、肿瘤等血管新生相关疾病具有潜在作用。
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公开(公告)号：CN101744819A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200810239286.3
申请日：2008-12-08
Applicant: 清华大学
IPC: A61K31/485 , A61K31/352 , A61P35/00
Abstract: 本发明涉及一种抗血管新生的药物、一种组合物、以及所述组合物作为抗血管新生药物的有效成分的应用。该组合物由青藤碱与木犀草素组成。该药物的筛选涉及一种基于生物网络的药物组合协同作用确定方法(NIMS方法)，并经细胞增殖实验检测证实该组合物确实具有非常有效的药物协同作用。
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公开(公告)号：CN1965830A
公开(公告)日：2007-05-23
申请号：CN200610114226.X
申请日：2006-11-02
Applicant: 清华大学
IPC: A61K31/4748 , A61P35/00 , A61K31/4375
CPC classification number: A61K31/4375 , A61K31/438 , A61K31/55 , A61K2300/00
Abstract: 本发明涉及一种具有抗血管新生协同作用的中药有效成分组合配方，属于药物配方技术领域。该配方由苦参碱与青藤碱混合而成，该两种成分的用量比例为：苦参碱∶青藤碱＝1∶0.05～1。本发明具有“增效减毒”的协同作用效果，对类风湿性关节炎、实体肿瘤等血管新生相关疾病具有明显的治疗作用，且药效物质基础明确，同时又保存了传统中药方剂配伍的特性。
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公开(公告)号：CN118553373A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410670048.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 清华大学
Inventor： 李梢
IPC: G16H20/00 , G16H20/10 , G16H20/90 , G16H50/70 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N20/00 , G06N5/022
Abstract: 本发明提出了一种基于多模态中西医信息的胃健康全过程智能管理系统，用以实现胃病风险分层和中药辅助推荐。构建机器学习模型解析用户多模态中西医信息与胃病全病程的关联关系，实现胃病风险分层；构建神经网络解析多模态中西医信息与指南中药推荐的匹配关系，结合用户风险标签个性化推荐内镜检查措施和对应干预中药。该发明可广泛应用于医院和自然人群社区中，实现智能化的胃健康全过程管理。
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公开(公告)号：CN110827304B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201810911858.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明采用神经网络对舌象图片进行预处理，具有好的自适应与鲁棒性；舌象图片被分割成150*150*3像素子图块，只标注各子图块是否包含舌头区域。本发明的神经网络结构简单，仅包含卷积核个数为10、10、1的3个卷积层、2个池化层、2个全连接层(包含300，100个神经元)、输出层；本发明可应用于包括智能手机的各种智能终端，摆脱了硬件计算能力的限制，使舌象定位的适用范围获得了极大的扩展。个人用户可以用个人的智能手机、IPAD、平板等便携智能终端完成舌象的定位处理，不再需要把舌象照片上传到处理中心，使得分布式舌象采集/处理/分析系统的设计更加灵活，资源利用率也得到显著提升。
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公开(公告)号：CN115376658A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110736888.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 清华大学 , 皖南医学院弋矶山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的融合表型与分子信息的中药处方人工智能评价方法。本方法首先构建基于卷积神经网络的诊断描述特征智能提取，基于网络嵌入的药物特征智能提取，同时在药物特征中融合了分子信息。进而，基于提取的诊断描述及中药处方特征，设计基于卷积神经网络的中药处方人工智能评价方法。同时，本方法还首次提出了一种基于中药处方相似性的分层采样策略。实验结果表明，我们的方法在中药处方评价性能上要优于基线方法，且优于未添加分子信息的模型，能较好地学习专家经验。我们的方法促进了基于经验的、宏观的传统中医药学走向基于数据的、宏微观结合现代科学，有助于减少中药处方的不合理使用情况，推动中医药的精准化和智能化。
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公开(公告)号：CN111936858B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202080001970.7
申请日：2020-04-05
Applicant: 清华大学
IPC: G01N33/574
Abstract: 本发明人发现了一群在胃低级别异型增生阶段开始出现、具有特定分子特征、且具有高度癌变风险的细胞群(命名为“胃癌极早期细胞”)，可作为极早期诊断胃癌的标志。胃癌极早期细胞的分子标志被应用到制备基于胃组织或血液样本实现胃癌或其他消化系统肿瘤早期诊断的试剂盒中。该胃癌极早期细胞标志还可区分胃癌术后复发风险，以及肠、胰腺以及食管等消化系统器官肿瘤发生的风险。另外，本发明人还发现一群在胃癌前病变早期出现、具有特定分子特征的细胞群，可作为早期诊断胃癌前病变的标志，也被集成到试剂盒中。本发明可用于临床上早期诊断胃癌及其他消化道肿瘤的发生，也可作为上述消化道肿瘤防治的干预靶点，应用前景良好。
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公开(公告)号：CN111781356A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010261711.X
申请日：2020-04-04
Applicant: 清华大学
IPC: G01N33/574
Abstract: 本发明人发现了一群在胃低级别异型增生阶段开始出现、具有特定分子特征、且具有高度癌变风险的细胞群(命名为“胃癌极早期细胞”)，可作为极早期诊断胃癌的标志。胃癌极早期细胞的分子标志被应用到制备基于胃组织或血液样本实现胃癌或其他消化系统肿瘤早期诊断的试剂盒中。该胃癌极早期细胞标志还可区分胃癌术后复发风险，以及肠、胰腺以及食管等消化系统器官肿瘤发生的风险。另外，本发明人还发现一群在胃癌前病变早期出现、具有特定分子特征的细胞群，可作为早期诊断胃癌前病变的标志，也被集成到试剂盒中。本发明可用于临床上早期诊断胃癌及其他消化道肿瘤的发生，也可作为上述消化道肿瘤防治的干预靶点，应用前景良好。
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