【学术节】生物医学信息大数据与精准医学专场报会成功举办

        2019年12月4日上午，中山医学院第十一届学术节“生物医学信息大数据与精准医学专场”在北校园永生楼四楼报告厅召开。会议由中山医学院李淼新教授、李伟忠教授主持。

        日本大阪大学柳泽琢史教授、上海交通大学沈红斌教授和中山医学院李伟忠教授、王金凯教授、周毅副教授、孙小强副教授分别作了专题报告。本次报告会吸引了众多来自校内外的专家和学生参加，会议现场气氛热烈，互动频繁。

报告会现场

        沈红斌教授首先做了题为“分子图像大数据的分析与处理”的报告，介绍了生物数据采集技术快速发展背景下的蛋白质分子数据的序列与图像表征，基于人工智能方法的蛋白质组生物信息学的方法发展，通过计算智能算法的研究能帮助加速解析与理解复杂的蛋白质分子大数据。

        柳泽琢史教授做了题为“AI treatment of chronic pain by training with brain-machine interface using sensorimotor cortical activities estimated from magnetoencephalography”的报告，介绍了用人工智能方法采集源自健康手活动的脑磁信号，并用脑机接口技术，用源自健康手的脑磁信号训练幻肢手，明显改善幻肢手的慢行神经病理性疼痛。

        李伟忠教授做了题为“数据与工具平台连接组学与疾病表型”的报告，从生物医学数据、AI工具、应用平台多角度介绍了李伟忠实验室如何关联生命组学数据和疾病表型的研究工作和进展，包括微生物组学数据与疾病表型关联数据库microPheno、非编码RNA突变与疾病表型关联数据库ncRNAVar 、基于病理切片的深度学习AI模型预测肺部病变、生物信息工具网络应用以及面向科研和临床的组学数据分析工作流平台，此外还回答了附属医院科研人员的相关问题并讨论了合作意向。

        王金凯教授做了题为“Integrative network analysis identifies cell-specific trans-regulators of m6A”的报告，主要介绍了其团队通过多组学数据整合和大数据挖掘的方法发现大量RNA结合蛋白参与调控细胞特异的m6A RNA甲基化，为理解细胞形成时间和空间上动态的RNA甲基化图谱的机理提供了新的思路。

        周毅副教授做了题为“健康医疗大数据与医学人工智能研究”的报告，首先介绍我国关于发展健康医疗大数据的背景以及国家规划，接着对如何发展健康医疗大数据及平台建立进行了讲解，最后从临床决策支持这一角度出发，详细阐述了人工智能与健康医疗大数据在医疗行业的创新应用。

        孙小强副教授做了题为“数据驱动的生物分子网络推断、分析与应用”的报告，介绍了分别基于时间序列的转录组数据、临床（非时间序列）转录组数据和单细胞转录组数据的有向基因调控网络构和分析方法，以及它们在临床预后和肿瘤耐药性预测中的应用，为生物医学大数据，尤其是临床组学大数据的挖掘分析带来了新思路。

        主讲嘉宾的精彩演讲引起了与会者的热烈讨论，大家就目前国内外生物医学信息大数据与精准医学研究方面进行了深入交流，受益良多。

（初审：谭勇，审核：王斌，审核发布：吴忠道）