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龙图腾网获悉清华大学;西南政法大学申请的专利生物墨水、体外人源化神经模型及其在构建阿片药物分类预测模型和量效关系中的应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120272427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510748231.9，技术领域涉及：C12N5/09；该发明授权生物墨水、体外人源化神经模型及其在构建阿片药物分类预测模型和量效关系中的应用是由庞媛;黄锐;孙伟;王祎铭设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本生物墨水、体外人源化神经模型及其在构建阿片药物分类预测模型和量效关系中的应用在说明书摘要公布了：本发明属于体外药物评价模型构建技术领域，具体涉及一种生物墨水、体外人源化神经模型及其在构建阿片药物分类预测模型和量效关系中的应用。该生物墨水包括神经瘤细胞系、甲基丙烯酰化明胶、光引发剂和基底膜基质。基于本发明提供的生物墨水制备的体外人源化神经模型具备细胞－细胞和细胞－基质的微环境交互特点，能够更真实地还原体内组织的复杂性，可以在细胞水平上高仿生模拟了人类神经元的结构和功能，这种仿生性显著优于传统二维培养和动物实验，提升了药物毒性及依赖性评估的准确性和可靠性。

本发明授权生物墨水、体外人源化神经模型及其在构建阿片药物分类预测模型和量效关系中的应用在权利要求书中公布了：1.基于体外人源化神经模型的阿片药物分类预测模型，其特征在于，所述阿片药物分类预测模型的构建方法包括： 步骤1、获取神经毒性靶标数据的数据特征，从数据特征中随机选取候选特征作为分类树根节点，并基于基尼重要性选取数据特征的最佳分裂点进行节点分裂得到分类树子节点，递归选择数据特征的最佳分裂点，直到节点分裂满足停止条件后得到分类树模型； 步骤2、重复步骤1得到多个分类树模型； 步骤3、对神经毒性靶标数据进行抽样处理得到多个神经毒性靶标子数据集，其中，每个神经毒性靶标子数据集作为一个分类训练样本，神经毒性靶标子数据集的数量和分类树模型的数量相同； 步骤4、利用一个分类训练样本对一个分类树模型进行训练得到分类预测标签，计算分类预测标签与测试标签的准确率，在准确率达到预设的准确率阈值时完成单个分类树模型的训练过程； 步骤5、重复步骤4，利用一个分类训练样本对应一个分类树模型进行并行训练，整合所有训练完成的分类树模型得到阿片药物分类预测模型； 步骤1中，神经毒性靶标数据的数据特征通过体外人源化神经模型获得； 所述体外人源化神经模型是将生物墨水作为原料通过3D打印制得； 所述生物墨水包括神经瘤细胞系、甲基丙烯酰化明胶、光引发剂和基底膜基质； 生物墨水满足以下条件： i神经瘤细胞系选自SH-SY5Y细胞系、SK-N-SH细胞系或SK-N-BE细胞系中的一种或多种； ii光引发剂选自LAP、Irgacure2959或Irgacure819中的一种或多种； iii神经瘤细胞系为单细胞悬浮液； iv生物墨水中，甲基丙烯酰化明胶的质量百分比为4%～6%，基底膜基质的质量百分比为20%～30%； v生物墨水中，神经瘤细胞系的细胞密度为1.2x106ml-1.2x107ml。

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