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可以量產/n宮頸癌是女性常見惡性腫瘤之一，通過早期篩查發現和治療癌前病變，就可以阻斷其發展為宮頸癌。因此發展有效快速的宮頸癌篩查技術，同時又簡單便宜，是一項十分必要且任務艱巨的工作發明的特殊染液被涂抹于上皮組織后，如果有癌變細胞存在，葉酸及葉酸復合物就會經過這些細胞表面的葉酸受體介導，迅速進入細胞漿，同時還原型的亞甲藍也被帶入細胞漿。葉酸被還原成四氫葉酸，參與一碳單位的代謝過程。還原型的亞甲藍則被細胞內廣泛存在的活性

四川大學華西醫院2020年3月13日對“肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統”進行測試，該系統能迅速高效地對患者胸部CT影像做出分析，發現具有“肺結節、肺癌、結核、病毒性肺炎、細菌性肺炎”等病癥的影像特征。 該技術依托于“疾病流行病學大數據研究平臺”，在華西生物醫學大數據中心的牽頭下，匯聚近20家醫療機構的醫學研究支持，基于人工智能深度學習技術，數據來自臨床確診病例，數據的遴選、標注由華西醫院放射科影像專家完成。技術研發到測試用時不到30天。CT影像是臨床診斷包括新冠肺炎在內的肺部病變的重要依據，但一名患者的肺部CT影像數量在500張左右，導致醫生診斷過程中工作量很大。 查看原文

本實用新型涉及一種用于輪輞超聲相控陣探傷的自動掃查裝置，包括傳動裝置、控制器、機架、超聲相控陣探頭架組件。傳動裝置通過步進電機帶動絲桿傳動；控制器用于控制步進電機轉動及機架中的電磁鐵吸附；機架用于固定傳動裝置，并通過電磁吸鐵吸附在車輪兩端；在超聲相控陣探頭架組件中，連桿鉸鏈一端通過滑塊連接絲桿，另一端通過活動鉸鏈連接超聲相控陣探頭架組件，相控陣探頭組件中設計可伸縮機械結構實現與輪輞表面的耦合。本實用新型可用于對輪輞的自動超聲相控陣檢測，能自適應輪輞的曲率，具有裝卸簡便、適應性強、自動化程度高等優點

南京大學研制的腫瘤診斷自動測試系統樣機，包括惡性腫瘤多血清腫瘤標志物的電化學聯合免疫檢測芯片和多通道電化學免疫檢測儀器。該儀器避免了目前已有全自動免疫分析儀所存在的儀器和試劑相當昂貴、溫育時間長、檢測周期長、操作繁瑣、成本高等缺點，具有輕便、穩定、價廉、直觀，發展的方法具有靈敏、方便、快速、重復性好、成本低等優點，可實現對惡性腫瘤的早期診斷、療效與預后觀察的室外化、普及化和家庭化。     該儀器主要用于腫瘤診斷和大規模篩查，是分析化學與生物化

本新技術成果提供了一種鐵路車軸相控陣超聲探傷自適應掃查裝置。采用空氣壓縮力驅動超聲波探頭夾具，氣體流量和壓力可調節，浮動定位壓力，避免壓力過大損壞夾具和探頭，保護檢測設備安全；在探頭定位過程中，根據檢測車軸直徑，自適應調節探頭單軸旋轉角度，滿足不同直徑的火車車軸探傷需求；在探傷檢測過程中，探頭可沿伸縮導柱運動，壓簧伸縮調節探頭和車軸表面貼合壓力，隨動滾輪轉動，減小探頭和車軸表面的摩擦力，保證探頭耦合的穩定性。本裝置操作方便、適用性強、保證探頭定位安全性和穩定性，提高了超聲波車軸探傷的檢測效率。

據2020年全球癌癥數據報告統計，2020年中國癌癥新發病例前十的癌癥分別是：肺癌 82萬，結直腸癌 56 萬，胃癌 48萬，乳腺癌 42萬，肝癌 41萬，食管癌 32萬，甲狀腺癌22萬，胰腺癌 12萬，前列腺癌12萬，宮頸癌11萬，這十種癌癥占新發癌癥數的78%；2020 年中國癌癥死亡人數前十的癌癥分別是：肺癌 71萬，肝癌 39萬，胃癌 37萬，食管癌 30萬，結直腸癌 29萬，胰腺癌 12萬，乳腺癌 12萬，神經系統癌癥 7萬，白血病 6萬，宮頸癌 6萬，這十種癌癥占癌癥死亡總數的83%。 2020年中國癌癥死亡例數前十的癌癥類型 肝癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）是常見惡性腫瘤之一，2020年在我國其發病率位居第五位，死亡率高居第二位。由于其早期癥狀不易被發現且發展迅速等特點，使得大多數患者在被確診時就己經喪失了手術治療的機會。因此，化療成為患者治療選擇的重要手段。鉑(II)類抗癌藥物如順鉑、卡鉑和奧沙利鉑對肝癌療效確切，在臨床上常與其他抗癌藥物聯合治療肝癌，但其仍然存在靶向性差、嚴重的毒副作用和耐藥性等缺點。因此，探索具有肝靶向性強、療效高和毒性低的鉑類抗癌藥物已成為新一代鉑類抗肝癌藥物研究中擬解決的關鍵科學問題。 研究表明，在肝細胞表面鑲嵌著豐富的甘草次酸（Glycyrrhetinic acid，GA）特異性結合位點，且該位點與GA具有高度飽和性和親和性。經后期研究發現GA受體是蛋白激酶Ca，其在肝癌細胞中的表達遠高于其他細胞，且GA自身還具有抗肝炎和保肝的功效。研究表明，GA對肝癌細胞增殖具有一定的抑制作用，可以通過多種作用機制殺傷肝癌細胞, 例如周期停滯、自噬和誘導肝癌細胞凋亡等；另外，GA還可以通過增強肝臟抗氧化能力和抑制炎癥反應，起到保肝護肝的作用。因此，本項目基于鉑(IV)配合物獨有的化學與生物性質且可以充當前藥和GA具有特異性結合GA受體的特點，我們設想將GA受體特異性結合的藥物分子GA與鉑(IV)配合物相結合構建的雙藥給藥體系，一方面可以將鉑類抗癌藥物遞送到腫瘤部位，以增加藥物在靶細胞、靶組織或靶器官之中的濃度，進而起到靶向性治療和降低毒性的目的，為開發靶向肝癌細胞的鉑類抗癌藥物提供一種新的思路和方法。 本項目實施的技術路線圖 本項目立足生物醫藥領域鉑類抗腫瘤藥物的篩選及工藝開發，應用于肝癌患者的治療，其原料易得，工藝綠色，成本低，科技含量高、應用前景大。相關研究已獲國家自然科學基金-青年科學基金（22007036）、中國博士后科學基金-面上項目（2020M673553XB）和淮安市2020“淮上英才”駐淮高校優秀博士等項目資助。近年來，在鉑類抗癌藥物及小分子抗癌藥物領域，以第一作者、共同第一作者及通訊作者在Cancer Letters、Journal of Medicinal Chemistry、European Journal of Medicinal Chemistry 、Bioconjugate Chemistry、Bioorganic & Medicinal Chemistry、Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters、Journal of Materials Chemistry B、Bioorganic Chemistry等國際知名藥物期刊發表SCI論文20余篇。這些研究成果為本產品的開發和宣傳推廣奠定了堅實的基礎。 本項目圍繞GA受體介導肝靶向，構建系列靶向肝癌細胞的鉑(IV)類抗腫瘤配合物，使其可以形成具有主動靶向和多靶點作用的多功能鉑(IV)配合物前藥分子，并希望從中篩選出具有抗癌活性高、靶向性強和毒性低的新型鉑(IV)抗腫瘤配合物。目前相關產品還處在實驗室研發階段，根據擬設計的項目合成路線，已合成出了最終目標化合物。體外抗癌活性結果表明，目標化合物對肝癌細胞系如HepG2、SMMC-7721、 Bel-7402 和 Bel-7404具有良好的抗癌活性且優于陽性藥物順鉑，且對正常的肝細胞HL-7702和LO2毒性較低。另外，相關的抗腫瘤作用機制和工藝路線的優化研究正在進行中。基于目前的研究結果來看，本課題的開發及應用具有重要的學術意義和應用前景。 本項目依托單位為淮陰工學院及其下屬的江蘇省特色資源開發與藥用研究重點實驗室。相關成果為本團隊獨立研發，知識產權清晰。項目可以技術轉讓、技術入股、合作開發及技術服務等多種方式轉化。

研究人員運用生物信息學分析疊加肝癌隊列標本驗證證實CACYBP在肝癌組織中高表達，且高表達CACYBP的肝癌病人總生存時間及無疾病進展時間更短，預后更差；而通過體外細胞實驗及小鼠模型發現缺失CACYBP的肝癌細胞株在體內和體外的生長增殖能力顯著減弱。為了研究CACYBP調控肝癌生長的分子機制，研究人員利用串聯親和純化連用質譜技術，首次鑒定出環指蛋白41（RNF41）與CACYBP相互作用，并通過泛素化實驗及放線菌酮追蹤檢測證實RNF41為CACYBP上游特異的E3泛素連接酶，在肝癌細胞中促進CACYBP的降解，且兩者在肝癌組織中的表達呈顯著負相關。進一步研究發現，CACYBP促進Ser10磷酸化使P27Kip1存留在胞漿中，從而加速細胞周期，促進肝癌細胞生長增殖，而RNF41對這一過程具有抑制作用。       該研究結合生物信息學分析、肝癌隊列標本、細胞功能及分子機制驗證，一方面揭示了CACYBP促進肝癌生長增殖的上下游分子機制，另一方面為開發新型肝癌診療靶點提供了理論依據。

團隊對12例多灶肝癌患者的45個腫瘤樣本及對應癌旁正常組織進行了全基因組測序、全外顯子測序及RNA測序。研究發現同一患者的大癌灶和小癌灶的基因組特征存在極大的相似性，包括相同的HBV-DNA整合位點，相似的染色體結構變異、突變特征及拷貝數變化情況，提示12例多灶肝癌患者的大癌灶和小癌灶屬于肝內轉移瘤。該團隊進一步分析45個癌灶的免疫微環境，發現同一患者中，與大癌灶相比，小癌灶具有更多的免疫細胞浸潤，免疫活性刺激因子以及預測PD-1抗體治療療效的干擾素相關特征在小癌灶中表達上調。免疫相關通路在小癌灶中富集，而增殖及血管生成相關通路在大癌灶中更富集。此外，大部分小癌灶呈現sia分型中的“免疫反應亞型”。這些結果表明，同一肝癌患者的小癌灶比大癌灶具有更活躍的免疫狀態。     為進一步探討不同大小的癌灶對PD-1抗體治療是否具有不同的治療響應，該團隊對8例接受PD-1抗體治療的多灶肝癌患者全部癌灶的免疫治療應答情況進行評估。結果發現其中5例多灶肝癌患者的大癌灶和小癌灶對PD-1抗體治療存在混合反應，均體現為小癌灶具有更好的免疫治療療效——PD-1抗體治療后，小癌灶平均縮小46.3%，而同一病例的大癌灶平均增加14.9%。

西安電子科技大學計算機科學與技術學院智能軟件與系統新技術研究所副教授張亮團隊依托上海瑞金醫院、西安交通大學第二附屬醫院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點（磨玻璃、體積大小、位置等特征），張亮團隊加快技術攻關，設計開發了基于深度學習的新型冠狀病毒的早期檢測篩查模型系統。