-
公开(公告)号：CN117198406B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311222677.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 亦康(北京)医药科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征筛选方法、系统、电子设备及介质，可基于元启发式算法和图神经网络解释器，尤其是创造性地将每个候选特征无偏、稳定的特征域内重要性作为一个关键的节点数据纳入到异构图中并使用图神经网络解释器基于异构图可整合、拓扑地得到每个候选特征无偏、稳定的特征域间重要性，从若干特征域的稠密、冗余、超高维、大规模的候选特征中筛选得到数量少、非冗余、可解释、且预测效能高的最优特征组合，有效解决了现有技术中的不足，并取得了积极的技术效果。
-
公开(公告)号：CN117198406A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311222677.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 亦康(北京)医药科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征筛选方法、系统、电子设备及介质，可基于元启发式算法和图神经网络解释器，尤其是创造性地将每个候选特征无偏、稳定的特征域内重要性作为一个关键的节点数据纳入到异构图中并使用图神经网络解释器基于异构图可整合、拓扑地得到每个候选特征无偏、稳定的特征域间重要性，从若干特征域的稠密、冗余、超高维、大规模的候选特征中筛选得到数量少、非冗余、可解释、且预测效能高的最优特征组合，有效解决了现有技术中的不足，并取得了积极的技术效果。
-
公开(公告)号：CN116894191A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311161425.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 亦康(北京)医药科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种算法模型训练、匹配方法、装置、电子设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：创建预训练数据集及迁移训练数据集，所述预训练数据集包括若干临床样本，所述迁移训练数据集包括若干临床前样本；使用预训练数据集和损失函数对所述匹配算法模型进行预训练，得到已预训练的匹配算法模型，使用所述迁移训练数据集和所述损失函数对所述已预训练的匹配算法模型进行迁移训练，得到已迁移训练的匹配算法模型，所述已迁移训练的匹配算法模型用于待匹配的临床样本与待匹配的临床前样本之间的匹配推荐。
-
公开(公告)号：CN108003239B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201711355416.5
申请日：2017-12-16
Applicant: 北京格根生物科技有限公司 , 亦康(北京)医药科技有限公司
IPC: C07K16/28 , G01N33/574 , G01N33/58 , A61K49/00
Abstract: 本发明公开了一种全人源抗EGFR单链抗体，所述单链抗体具有独特的CDR区，对抗原具有高度特异性的识别能力。所述单链抗体具有优异的肿瘤结合效果，对不同类型的肿癌细胞系均有特异性结合。本发明还公开了偶联了指示剂的所述抗体在制备体外肿瘤诊断试剂和体内生物成像剂中的应用，当所述成像剂应用在肿瘤动物模型上，标记了近红外荧光的所述单链抗体可以清楚地显示出小鼠肿瘤的大小和位置，具有极高的体内成像能力。
-
公开(公告)号：CN108129564B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201711359721.1
申请日：2017-12-17
Applicant: 北京格根生物科技有限公司 , 亦康(北京)医药科技有限公司
IPC: C07K16/22 , A61K49/00 , G01N33/533 , G01N33/535
Abstract: 本发明公开了一种全人源的抗VEGF单链抗体，所述单链抗体具有独特的CDR区，对抗原具有高度特异性的识别能力。所述单链抗体又具有优异的肿瘤结合效果，其对不同类型的胰腺癌细胞系均有特异性结合。本发明还公开了偶联了指示剂的所述抗体在制备体外肿瘤诊断试剂和体内生物成像剂中的应用。当所述成像剂应用在肿瘤动物模型上，标记了近红外荧光的该单链抗体可以清楚地显示出小鼠肿瘤的大小和位置，具有极高的体内成像能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107987168B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201711428380.9
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京格根生物科技有限公司 , 亦康(北京)医药科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种抗VEGF和EGFR的单链双特异抗体，所述单链抗体由抗VEGF的抗体轻链和抗EGFR的抗体重链通过连接肽融合而成，其具有能够分别识别VEGF和EGFR的两组独特的CDR区序列，对VEGF和EGFR具有高度特异的的识别能力，且具有优异的肿瘤结合效果，对不同类型的肿瘤细胞系均有特异性结合。本发明还公开了偶联了指示剂的所述抗体在制备体外肿瘤诊断试剂和体内生物成像剂中的应用。当所述成像剂应用在肿瘤动物模型上，标记了近红外荧光和核磁显像剂的该单链抗体可以清楚地显示出小鼠肿瘤的大小和位置，具有极高的体内成像能力。
-
公开(公告)号：CN108129564A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711359721.1
申请日：2017-12-17
Applicant: 北京格根生物科技有限公司 , 亦康(北京)医药科技有限公司
IPC: C07K16/22 , A61K49/00 , G01N33/533 , G01N33/535
CPC classification number: C07K16/22 , A61K49/0045 , A61K49/0058 , C07K2317/21 , C07K2317/56 , C07K2317/565 , C07K2317/622 , C07K2317/92 , G01N33/533 , G01N33/535
Abstract: 本发明公开了一种全人源的抗VEGF单链抗体，所述单链抗体具有独特的CDR区，对抗原具有高度特异性的识别能力。所述单链抗体又具有优异的肿瘤结合效果，其对不同类型的胰腺癌细胞系均有特异性结合。本发明还公开了偶联了指示剂的所述抗体在制备体外肿瘤诊断试剂和体内生物成像剂中的应用。当所述成像剂应用在肿瘤动物模型上，标记了近红外荧光的该单链抗体可以清楚地显示出小鼠肿瘤的大小和位置，具有极高的体内成像能力。
-
公开(公告)号：CN116894191B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311161425.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 亦康(北京)医药科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种算法模型训练、匹配方法、装置、电子设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：创建预训练数据集及迁移训练数据集，所述预训练数据集包括若干临床样本，所述迁移训练数据集包括若干临床前样本；使用预训练数据集和损失函数对所述匹配算法模型进行预训练，得到已预训练的匹配算法模型，使用所述迁移训练数据集和所述损失函数对所述已预训练的匹配算法模型进行迁移训练，得到已迁移训练的匹配算法模型，所述已迁移训练的匹配算法模型用于待匹配的临床样本与待匹配的临床前样本之间的匹配推荐。
-
公开(公告)号：CN108059681B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201711433266.5
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京格根生物科技有限公司 , 亦康(北京)医药科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种抗VEGF及EGFR的双特异抗体融合蛋白，所述融合蛋白由抗VEGF单链抗体和抗EGFR单链抗体组成，其具有能够分别识别VEGF和EGFR的两组独特的CDR区序列，对VEGF和EGFR具有高度特异的的识别能力，且具有优异的肿瘤结合效果和肿瘤定位效应。本发明还公开了偶联了指示剂的所述双特异抗体融合蛋白在制备体外肿瘤诊断试剂和体内生物成像剂中的应用。偶联上核磁和荧光显像剂的双特异抗体融合蛋白，可以在体内进行肿瘤成像。而且该抗体融合蛋白的分子量小，可以在原核细胞表达系统中表达，大大降低了抗体药物的生产成本。
-
公开(公告)号：CN107987168A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711428380.9
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京格根生物科技有限公司 , 亦康(北京)医药科技有限公司
CPC classification number: C07K16/2863 , A61K49/0058 , A61K49/16 , C07K2317/31 , C07K2317/565 , C07K2317/622 , C07K2317/92
Abstract: 本发明公开了一种抗VEGF和EGFR的单链双特异抗体，所述单链抗体由抗VEGF的抗体轻链和抗EGFR的抗体重链通过连接肽融合而成，其具有能够分别识别VEGF和EGFR的两组独特的CDR区序列，对VEGF和EGFR具有高度特异的识别能力，且具有优异的肿瘤结合效果，对不同类型的肿瘤细胞系均有特异性结合。本发明还公开了偶联了指示剂的所述抗体在制备体外肿瘤诊断试剂和体内生物成像剂中的应用。当所述成像剂应用在肿瘤动物模型上，标记了近红外荧光和核磁显像剂的该单链抗体可以清楚地显示出小鼠肿瘤的大小和位置，具有极高的体内成像能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.031 seconds)
