公开(公告)号：CN119971012A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411324852.6

申请日：2024-09-23

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 王海洲 ,  方诗琳 ,  江红霞 ,  刘小平 ,  王帆 ,  赵秋

IPC: A61K38/46 ,  A61K48/00 ,  A61K35/17 ,  A61K9/51 ,  A61P35/00

Abstract: 本申请涉及一种GBP2和/或GBP2mRNA在制备用于治疗肿瘤的药物中的应用及药物。相比于其他在临床实验中的药物，GBP2的明显优势在于其本身是I FN‑γ信号通路的关键分子，且本身在清除外来病原体方面发挥重要作用，故患者对其耐受度高。GBP2可通过I FN‑γ通路，促进抗肿瘤免疫微环境形成，杀伤肿瘤细胞。GBP2可以抑制黑色素瘤生长和提高生存率；并促进T细胞杀伤肿瘤，抑制黑色素瘤生长和提高生存率；GBP2促进CD8+T细胞的浸润；GBP2促进记忆性T细胞的形成；GBP2促进肿瘤细胞的免疫检查点表达；GBP2促进细胞因子的产生；GBP2促进趋化因子CXCL9的产生；GBP2促进免疫原性分子HMGB1的提高。

公开(公告)号：CN119108095A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411110796.6

申请日：2024-08-14

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 江红霞 ,  程真顺 ,  刘小平 ,  王海洲

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06F18/241 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于肺动脉血管造影的肺动脉高压诊断及严重程度判断的预测模型、构建方法和应用。通过收集并分析肺动脉高压患者及对照的肺动脉血管造影及检验信息，本发明构建出了肺动脉高压诊断及严重程度判断的临床预测模型，诊断模型及严重程度判断模型均包含五个独立预测变量。上述模型构建后，通过列线图进行可视化，通过ROC曲线、DCA曲线、校准曲线等进行效能评价，通过机器学习方法进行检验，均表明本发明构建的模型具有良好性能。此外，通过对连续变量的相关性分析，本发明还构建了以平均肺动脉压为因变量的线性回归方程。本发明为肺动脉高压的无创筛查提供了新的线索依据，对扩大疾病筛查人群及早期诊断具有重要意义。