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公开(公告)号：CN119464205A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510065579.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
IPC: C12N5/0775 , C12N15/85 , C12N15/12 , C12N5/10 , A61K35/28 , A61P17/02 , A61P19/02 , A61P19/08 , A61P29/00
Abstract: 本发明公开了一种干细胞来源的功能增强型间充质基质细胞及其制备方法和应用，通过向人多能干细胞插入IL‑10基因编码序列和CD47基因编码序列，采用包括Wnt通路激动剂和ALK5抑制剂的神经嵴细胞分化培养基对CD47阳性的人多能干细胞进行诱导分化培养，得到神经嵴细胞，依次采用包括表皮生长因子、成纤维细胞生长因子2和细胞凋亡抑制剂的过渡培养基和包括表皮生长因子、成纤维细胞生长因子2和血小板生长因子的间充质基质细胞分化培养基对神经嵴细胞进行诱导分化培养，得到所需要的间充质基质细胞，结合具体实施例，得到的间充质基质细胞高表达CD47和IL‑10，表达CD47可以帮助移植细胞逃避免疫系统的攻击，延长细胞存活时间，表达IL‑10可以用于抗炎。
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公开(公告)号：CN117187255B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311465945.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种编码人成纤维细胞生长因子18的核酸及其应用，所述核酸的序列为SEQ ID No.1或SEQ ID No.2所示。本发明通过对编码人成纤维细胞生长因子18的核酸序列进行优化，提高了其在细胞体内的表达水平，有助于其提高针对OA的治疗效果。(56)对比文件Reker D 等.“Sprifermin (rhFGF18)versus vehicle induces a biphasic processof extracellular matrix remodeling inhuman knee OA articular cartilage exvivo”《.Scientific reports》.2020,第10卷(第1期),摘要，第2页第2-4段，第4页第1段-第5页第4段，讨论部分.杨振兴等."FGF-18治疗骨关节炎的研究进展"《.实用骨科杂志》.2022,第28卷(第08期),第722-726页.
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公开(公告)号：CN119113150A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411371052.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种HGF mRNALNP在制备用于治疗肺气肿的药物中的应用，属于生物医药领域，本发明首次使用脂质纳米颗粒载体(lipidnanoparticle，LNP)递送HGF因子到肺部，实验证实HGF mRNALNP在体内表达效率高、对肺组织的靶向性强，能够有效促进肺气肿小鼠肺组织结构的修复，具有微创、高效等特点。
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公开(公告)号：CN117126798A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311365073.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种用于多能干细胞衍生肺类器官的培养基以及培养方法，培养基包括：（1）诱导人多能干细胞分化为定型内胚层细胞培养基；（2）诱导定型内胚层细胞分化为前肠胚细胞培养基；（3）诱导前肠胚分化为肺祖细胞培养基；（4）扩增肺祖细胞培养基；（5）诱导肺祖细胞分化为肺泡类器官培养基；（6）诱导肺祖细胞分化为气道类器官培养基。本发明培养基化学成分确定，能达到较高的分化效率，总体操作难度低，易重复。采用的细胞因子相较其他方案更简洁，而且成本低，且肺类器官可长期自我更新和维持，能够减少反复诱导分化的流程，有利于大规模扩增用于后续的疾病模型构建、药物筛选、细胞移植治。
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公开(公告)号：CN119113150B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411371052.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种HGF mRNALNP在制备用于治疗肺气肿的药物中的应用，属于生物医药领域，本发明首次使用脂质纳米颗粒载体(lipidnanoparticle，LNP)递送HGF因子到肺部，实验证实HGF mRNALNP在体内表达效率高、对肺组织的靶向性强，能够有效促进肺气肿小鼠肺组织结构的修复，具有微创、高效等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117126798B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311365073.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种用于多能干细胞衍生肺类器官的培养基以及培养方法，培养基包括：（1）诱导人多能干细胞分化为定型内胚层细胞培养基；（2）诱导定型内胚层细胞分化为前肠胚细胞培养基；（3）诱导前肠胚分化为肺祖细胞培养基；（4）扩增肺祖细胞培养基；（5）诱导肺祖细胞分化为肺泡类器官培养基；（6）诱导肺祖细胞分化为气道类器官培养基。本发明培养基化学成分确定，能达到较高的分化效率，总体操作难度低，易重复。采用的细胞因子相较其他方案更简洁，而且成本低，且肺类器官可长期自我更新和维持，能够减少反复诱导分化的流程，有利于大规模扩增用于后续的疾病模型构建、药物筛选、细胞移植治。
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公开(公告)号：CN117187255A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311465945.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种编码人成纤维细胞生长因子18的核酸及其应用，所述核酸的序列为SEQ ID No.1或SEQ ID No.2所示。本发明通过对编码人成纤维细胞生长因子18的核酸序列进行优化，提高了其在细胞体内的表达水平，有助于其提高针对OA的治疗效果。
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公开(公告)号：CN118016313A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410410660.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16B40/00 , G16B30/00 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B25/20 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/084 , C12Q1/6886 , G01N33/574 , G01N33/573 , G01N33/74 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种前列腺神经内分泌癌预测模型的训练方法，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法快速无创进行前列腺神经内分泌癌预测的问题。方法包括以下步骤：获取患者的临床数据，所述临床数据包括药物疗效；所述患者包括前列腺神经内分泌癌患者和其他病理类型的前列腺癌患者；对患者的血液进行活检得到患者的肿瘤分子特征数据；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集；构建人工智能模型，基于所述训练样本集对构建的人工智能模型进行训练，得到训练好的前列腺神经内分泌癌预测模型。得到快速无创预测前列腺神经内分泌癌的预测模型。
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公开(公告)号：CN118430801A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410410661.5
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G16H50/30 , G16H70/60 , G16B25/20 , G16B35/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 一种前列腺神经内分泌癌的风险预警系统，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法及时无创对前列腺神经内分泌癌进行预警的问题。系统包括：患者数据采集模块，包括用于采集待评估患者的临床数据的临床数采集模块和检测模块；检测模块对待评估患者的血液进行活检得到待评估患者的分子特征数据；风险评估模块，用于将临床数据和分子特征输入训练好的前列腺神经内分泌癌风险评估模型，得到待评估患者的前列腺神经内分泌癌风险评估结果，将前列腺神经内分泌癌风险评估结果发送至预警装置；预警装置，用于根据前列腺神经内分泌癌风险评估结果进行预警提醒。实现快速无创的前列腺神经内分泌癌的风险预警。
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公开(公告)号：CN118016313B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410410660.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16B40/00 , G16B30/00 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B25/20 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/084 , C12Q1/6886 , G01N33/574 , G01N33/573 , G01N33/74 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种前列腺神经内分泌癌预测模型的训练方法，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法快速无创进行前列腺神经内分泌癌预测的问题。方法包括以下步骤：获取患者的临床数据，所述临床数据包括药物疗效；所述患者包括前列腺神经内分泌癌患者和其他病理类型的前列腺癌患者；对患者的血液进行活检得到患者的肿瘤分子特征数据；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集；构建人工智能模型，基于所述训练样本集对构建的人工智能模型进行训练，得到训练好的前列腺神经内分泌癌预测模型。得到快速无创预测前列腺神经内分泌癌的预测模型。
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