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公开(公告)号：CN112768076A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110136520.5
申请日：2021-02-01
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种食管癌化疗发生骨髓抑制的风险预测方法，包括：将临床资料及数据进行收集得到数据集；数据统计分析，将数据集分为训练集和验证集，采用单因素卡方检验的方法在训练集中寻找化疗发生骨髓抑制的单因素指标；对获得的单因素指标进行多因素Logistic回归分析，确定引起骨髓抑制的独立危险因素，作为建立风险预测模型的指标；对建立风险预测模型的指标进行交叉验证筛选；对筛选出的用于建立风险预测模型的指标进行重要性排序；建立风险预测模型及其列线图、分区散点图；通过收集的临床病历数据资料，即验证集，对模型进行验证。本发明为临床尽早采取干预措施或选择合适的化疗方案，降低不良反应的发生率提供指导。
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公开(公告)号：CN117672506A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202310838465.3
申请日：2021-03-02
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及培美曲塞化疗后肾脏与骨髓抑制风预测模型，通过收集历史临床资料，并进行分析，最终建立预测模型；主要步骤依次是采用回顾性队列研究方法收集临床资料并整理筛选、对筛选过的数据进行插补和基线分析，确定影响因素并进行重要性排序，建立风险预测模型公式、对预测模型进行验证。本发明通过收集历史临床数据，科学合理地建立预测模型，预测更精确；通过分析得出化疗后不良反应风险的影响因素，并对其重要性进行排序，便于采取预防性干预措施，选择合适的化疗方案；通过结合风险评估后选择的化疗方案，可以有效减少化疗后不良反应的发生，有利于患者健康，也有利于减少发生不良反应后带来的经济负担。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN118777607A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410767134.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G01N33/574 , G01N33/68 , A61K45/00 , A61K31/713 , A61K31/7088 , A61K31/166 , A61P35/00 , A61P11/00
Abstract: 本发明公开靶向干预FGL1基因在肺癌放射治疗中的新用途，涉及检测FGL1基因表达情况的试剂在制备肺癌放射治疗相关产品中的应用。其中，所述应用至少为下述之一：检测FGL1表达情况的试剂在制备检测肺癌放射治疗预后效果的产品中的应用；或者，检测FGL1表达情况的试剂在制备预测肺癌放射治疗疗效的产品中的应用。又涉及靶向干预FGL1基因表达或功能的产品在制备实现肺癌放射治疗增敏效果产品中的应用。还涉及一种结合泛素化化合物文库筛选鉴定目的基因相互作用蛋白的方法。本发明通过抑制FGL1基因的表达实现肺癌放射治疗增敏，开拓了曲美苄胺、FGL1基因的siRNA和shRNA在肺癌放射治疗中的新用途，为逆转肺癌放疗抵抗提供了新靶点。
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公开(公告)号：CN112951423B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110229968.1
申请日：2021-03-02
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及培美曲塞化疗后不良反应发生风险预测模型及其构建方法，通过收集历史临床资料，并进行分析，最终建立预测模型；主要步骤依次是采用回顾性队列研究方法收集临床资料并整理筛选、对筛选过的数据进行插补和基线分析，确定影响因素并进行重要性排序，建立风险预测模型公式、对预测模型进行验证。本发明通过收集历史临床数据，科学合理地建立预测模型，预测更精确；通过分析得出化疗后不良反应风险的影响因素，并对其重要性进行排序，便于采取预防性干预措施，选择合适的化疗方案；通过结合风险评估后选择的化疗方案，可以有效减少化疗后不良反应的发生，有利于患者健康，也有利于减少发生不良反应后带来的经济负担。
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公开(公告)号：CN113189219A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110415355.7
申请日：2021-04-18
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了基于代谢组学预测培美曲塞化疗疗效的方法，包括如下步骤：S1：病患的入选以及排除；S2：样本采集；S3：样本检测；S4：疗效评价；基于代谢组学预测培美曲塞化疗不良反应的方法，包括如下步骤：S1：筛选最佳代谢物组合；S2：建立预测模型，本发明检测并确认了代谢产物，同时以此建立一种预测化疗后的疗效模型，能够预测培美曲塞铂类双药治疗非小细胞肺癌的疗效，同时建立了血液不良反应预测模型以及肝脏不良反应预测模型，能够有效确定培美曲塞铂类双药治疗产生的不良反应以及副作用，进而达到疗效的最优化以及不良反应以及副作用的最小化。
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公开(公告)号：CN112951423A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110229968.1
申请日：2021-03-02
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明涉及培美曲塞化疗后不良反应发生风险预测模型及其构建方法，通过收集历史临床资料，并进行分析，最终建立预测模型；主要步骤依次是采用回顾性队列研究方法收集临床资料并整理筛选、对筛选过的数据进行插补和基线分析，确定影响因素并进行重要性排序，建立风险预测模型公式、对预测模型进行验证。本发明通过收集历史临床数据，科学合理地建立预测模型，预测更精确；通过分析得出化疗后不良反应风险的影响因素，并对其重要性进行排序，便于采取预防性干预措施，选择合适的化疗方案；通过结合风险评估后选择的化疗方案，可以有效减少化疗后不良反应的发生，有利于患者健康，也有利于减少发生不良反应后带来的经济负担。
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