Journal of Medicinal Chemistry：开发出基于叠氮骨靶向的小分子近红外二区荧光骨质疏松诊断试剂
骨质疏松是威胁老年人身心健康的常见疾病，该病发病率高且有较为严重的并发症。骨折是经常发生、危害较大的并发，因此，尽早准确诊断以及长期有效监测骨质疏松，对预防骨折等相关并发症十分重要。临床上常用的骨骼疾病影像技术包括X射线，CT、MRI、SPECT/CT及PET/CT。这些成像手段由于潜在的电离辐射危害、价格高昂及低时空分辨率等缺点，无
Advanced Materials：发表体外诊断领域功能微纳米材料研究综述论文
多因子生物检测，即在复杂生物样本中同时检测一系列目标物，对于分析生物反应和过程、疾病诊断等方面都比单因子检测有着明显的优势，并对人类健康问题和生命科学的发展有着重要意义。而针对目前多因子检测领域还存在的一些关键性的问题，例如如何增加可分辨的信号数量用于待测物编码、如何提高整个体系的检测性能以满足所有待测物的检测灵敏度要求以及如何简化检
无乳链球菌非抗生素类抑制材料研究方面取得重要进展
近日，中国水产科学研究院珠江水产研究所罗非鱼等健康养殖技术创新团队在无乳链球菌非抗生素类防控材料研究方面取得重要进展，相关论文“Efficient inhibition ofStreptococcus agalactiaeby AIEgen-based fluorescent nanomaterials”发表于《Frontiers in Chemistry》
燃石医学与英派药业达成合成致死药物研发管线全球伴随诊断战略合作
【2021年8月3日，上海】燃石医学（纳斯达克代码：BNR）与英派药业宣布达成合成致死药物研发管线伴随诊断的全球合作，双方将携手进行开发抗肿瘤靶向药物PARP抑制剂Senaparib（IMP4297）用于全球范围内前列腺癌治疗的伴随诊断（CDx）合作。同时，双方在合成致死药物研发管线的生物标志物探索和发现方面达成深度战略合作。 Senaparib是英派药业
基石药业艾伏尼布一项全球III期研究结果出炉 新诊断突变急性髓系白血病患者迎来新曙光
2021年8月2日，一项旨在评估同类首创靶向药物艾伏尼布（ivosidenib）联合化疗药物阿扎胞苷在不符合强化化疗条件的新诊断AML病患者中的疗效和安全性的全球III期研究由于获得明确的积极疗效和安全性数据，这意味着艾伏尼布在单药治疗IDH1突变的复发或难治性AML成人患者的基础上进一步扩大适用范围，更多的AML患者将从中获益。 AM
青海省高原红细胞增多症的病理生理机制和探寻早期诊断研究取得重要进展
近日，青海省科技厅组织专家对青海大学承担的青海省应用基础研究计划项目“miR-23a在高原红细胞增多症中的作用机制及作为潜在生物标志物的研究”进行了验收。项目紧扣高原人群健康问题，探讨了高原红细胞增多症中红系特异性转录因子1及多个低氧性微小RNA的促红系分化作用。研究发现，高原红细胞增多症患者红系细胞集落形成能力增强，红系特异性转录因
基石药业联合泛生子合作开发的泰吉华®伴随诊断试剂盒获NMPA优先审批
日前，基石药业（香港联交所代码：2616）的合作伙伴泛生子（纳斯达克代码：GTH）宣布，其联合基石药业开发的泰吉华®伴随诊断试剂盒——人PDGFRA基因D842V突变检测试剂盒（PCR-荧光探针法）获国家药品监督管理局（NMPA）优先审批，成为首个进入优先审批程序的国产伴随诊断试剂盒。 据了解，《医疗器械优先审批程序》旨在对符合条件的境内
沙库巴曲缬沙坦用于治疗原发性高血压在华获批，突破无新药困境！
2021年6月3日，诺华制药宣布，国家药品监督管理局于6月1日批准诺欣妥®（沙库巴曲缬沙坦）用于治疗原发性高血压。作为诺欣妥®（沙库巴曲缬沙坦）继2017年心衰适应症上市之后在中国获批的第二个适应症，此次获批标志着我国高血压治疗领域10多年来的新药突破，有望引领高血压治疗管理模式由单纯降压步入全程心血管事件风险管控。
Science子刊：新型高通量无细胞无病毒定量中和测试方法可检测患者对SARS-CoV-2的免疫力，灵敏度高达96.7%
2021年7月17日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自瑞士洛桑大学医院和洛桑联邦理工学院的研究人员开发出一种新的高通量无细胞无病毒定量中和测试方法（high-throughput cell- and virus-free quantitative neutralization assay），其灵敏度足以测量血液中存在的SARS-CoV-2中和
Kidney International：利用CT影像组学技术实现术前在体诊断感染性尿路结石
孙逸仙纪念医院副院长林天歆教授团队在国际知名学术期刊Kidney International发表题为“A multicenter study to develop a non-invasive radiomic model to identify urinary infection stone in vivo using machine-learning”的