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公开(公告)号：CN105362278A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201410441317.9
申请日：2014-09-01
Applicant: 苏州系统医学研究所 , 北京科信必成医药科技发展有限公司
IPC: A61K31/575 , A61P31/14 , A61P31/18 , A61P31/22
CPC classification number: Y02A50/395 , Y02A50/397
Abstract: 本发明涉及药物制剂领域，具体地，涉及包含25-羟基胆固醇的制剂及其制备方法，以及相关制剂抗病毒方面的应用。所述制剂基本包含以下重量份的组分：25-羟基胆固醇10份，油相液5～50份。本发明提供的制剂，除了具有明确的抗埃博拉病毒外、还具有更为广谱的抗病毒作用；且首次将化合物25-羟基胆固醇成功转化为可生产和实际利用的药物制剂，制备得到的制剂溶出度高，生物利用度高，稳定性好；并且制备工艺简单，成本低廉；高效、安全且能快速有效杀灭埃博拉等病毒，具有巨大的应用前景和经济价值；同时对埃博拉病毒等疫情的控制起到积极的推动作用，具有划时代的意义。
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公开(公告)号：CN114306338B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202011047295.X
申请日：2020-09-29
Applicant: 苏州系统医学研究所
IPC: A61K31/4725 , A61P31/14
Abstract: 本发明属于抗病毒药技术领域，涉及双四氢异喹啉类化合物在制备用于预防和/或治疗冠状病毒感染的药物中的应用。具体而言，该双四氢异喹啉类化合物具有如式I所示的结构，其对冠状病毒易感人源细胞的毒性作用很小，但却能够显著抑制冠状病毒对易感人源细胞的感染，在细胞水平上对冠状病毒感染具有显著的抑制作用，且具有剂量依赖性，因此可以用作冠状病毒抑制剂。#imgabs0#
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公开(公告)号：CN119782555A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510284401.2
申请日：2025-03-11
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置，涉及人工智能与医学交叉的知识图谱构建技术领域，该方法包括利用混合智能模型识别医学知识材料中的关键实体并提取语义关系，自动构建知识图谱；通过基于大语言模型驱动的专家交互校对机制，生成初步校对建议，专家在可视化界面进行调整与反馈，同时记录校对过程并进行版本化管理；将专家校对信息积累并重新导入训练集，更新混合智能模型，循环上述步骤，实现人机协同提升模型性能，将专家经验融入知识图谱。本发明采用混合智能技术融合人工智能与专家协作，高效构建高精度医学知识图谱，支持动态更新并降低数据依赖，提升可解释性与跨领域适用性。
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公开(公告)号：CN119479802A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510032739.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本说明书公开了一种针对RNA病毒关键变异位点的数据预测方法及装置，具体包括：根据获取到的目标病毒对应的历史病毒进化数据，构建出目标病毒对应的病毒进化分支树。针对目标病毒基因序列中的每一个核苷酸位点来说，基于病毒进化分支树，确定出该核苷酸位点对应的第一突变概率和第二突变概率。根据目标病毒的各核苷酸位点对应的第一突变概率和第二突变概率，确定出目标病毒基因序列中的关键变异位点。通过此方法可以有效，有效提高针对病毒基因序列中关键变异位点的发现效率，节省所花费的时间成本和资源消耗，进而间接使得后续针对基因序列中关键变异位点进行疫苗或药物的研发效率也获得了显著提升，保障了人民群众的身体健康和生命安全。
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公开(公告)号：CN119446257A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510032740.1
申请日：2025-01-09
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本说明书公开了一种基于高通量测序数据的病毒数据处理方法，服务器可以通过神经网络模型，对原始测序数据进行分析，以利用原始测序数据中包含的信息，确定出目标样本中所含各病毒归属的各病毒谱系，进而可以基于神经网络模型输出的目标样本中所含各病毒归属的各病毒谱系，对目标样本进行基于高通量测序数据的病毒数据处理，以提升基于高通量测序数据的病毒数据处理的效率以及准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118496363B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410471602.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明公开了靶向CLEC12A抗体和嵌合抗原受体T细胞的制备及其应用。该抗体包括具有CDR‑H1、CDR‑H2和CDR‑H3的重链可变区以及具有CDR‑L1、CDR‑L2和CDR‑L3的轻链可变区，其中CDR‑H1、CDR‑H2和CDR‑H3分别包括SEQ ID NO：3、SEQ ID NO：4和SEQ ID NO：5的氨基酸序列，并且CDR‑L1、CDR‑L2和CDR‑L3分别包括SEQ ID NO：6、SEQ ID NO：7和SEQ ID NO：8的氨基酸序列。
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公开(公告)号：CN119286830A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202311786372.7
申请日：2023-12-22
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供了一种具有序列偏好性的融合蛋白及基因编辑系统，涉及基因编辑技术领域。本发明中首次公开了TadA‑8e与底物DNA结合的关键的第48位氨基酸影响ABE8e整体的编辑效率、编辑准确性以及序列偏好性；通过理性设计，针对ABE8e中的TadA‑8e部分进行改造，在TadA‑8e与底物DNA结合的关键的第48位氨基酸设计饱和突变，开发了一种具有序列偏好的(YAY)高精度ABE。它能够将编辑窗口内序列YAY(Y＝T或C)中A准确编辑为G，对于其他的A不编辑或者仅产生较低的编辑，避免了“邻近碱基”突变问题，减少了错误突变带来的安全隐患。
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公开(公告)号：CN119092141A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411573695.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本说明书公开了一种针对流感病毒抗原关系的数据预测方法及装置，所述方法包括：读取各样本毒株对的毒株数据，针对每个样本毒株对，该样本毒株对中对应有两个不同的毒株。针对每个样本毒株对，根据该样本毒株对对应的毒株数据，确定该样本毒株对的病毒特征数据。然后，确定该样本毒株对的中和率，根据中和率以及确定出的目标评估阈值，确定该样本毒株对的实际抗原关系。同时，将各样本毒株对的病毒特征数据输入到待训练的预测模型中，得到针对各样本毒株对的预测抗原关系。然后，根据各样本毒株对的预测抗原关系与各样本毒株对的实际抗原关系之间的偏差，确定损失值，对预测模型进行训练，以通过训练后的预测模型进行抗原关系预测。
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公开(公告)号：CN118475601A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202280079730.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 提供一种T细胞受体的构建及其用途。利用T细胞受体α链和β链胞内恒定区位点的突变，抑制了TCR抗原信号激活后T细胞受体的降解，维持了细胞表面TCR的水平，提高TCR‑T细胞疗法的功效，该方法适用于不同的TCR‑T细胞疗法。
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公开(公告)号：CN112270965B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011277020.5
申请日：2020-11-16
Applicant: 苏州系统医学研究所
IPC: G16H10/60 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种医学文本表型信息的语义结构化处理方法，通过构建表型语义结构单元、对表型语义结构单元的自动识别及对表型语义结构单元的交互校对得到更精细、更准确的疾病‑表型知识库。本发明突出效果为：能够对医学文本中的表型知识从语义层面进行更精确、更深入的结构化表征，对语义层面的细粒度表征更深入。本发明将能极大的促进我国医疗信息化和智能化事业的发展。
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