2022年5月12日上午10点30分，必赢nn699net邀请清华大学古槿教授、必赢陈程老师开展科研讲座，报告题目分别为《基于组学大数据的肿瘤精准用药研究》和《基于IgA肾病体液振动光谱的混沌特性分析》。本讲座以医学人工智能作为突破口，向师生们介绍了人工智能医生的前沿技术。该讲座由必赢吕小毅副院长主持，通过线上会议（腾讯会议）的形式开展，本次参会人员有必赢nn699net和电气与工程学院、新疆医科大学和自治区人民医院的老师和研究生。

《基于组学大数据的肿瘤精准用药研究》学术报告开始，首先由古槿教授介绍肿瘤精准用药的需求与挑战，对药物响应率低、易耐受等目前肿瘤治疗面临的重大挑战进行了详细阐述。其次，报告中讲述了目前的研究进展，如PDX(Patient derived tumor xenograft 人源肿瘤异种移植)多组学发现耐药机制引出了应用组学大数据挖掘分子亚型的课题，并据此搭建了一站式肝癌组学资源平台用于支持研究。讲述了迈向精准肿瘤诊疗的新研究范式是将肿瘤组学大数据驱动计算与实验紧密结合。以及目前研究遇到的组学特征预测性能低和异质性等在肿瘤诊疗方面的重大挑战。在报告的最后阶段，古槿教授详细为参会人员介绍了扰动变化计算模型和单细胞时空组学驱动的生物动力学等前沿知识和对肿瘤诊疗未来的预测。

图1：古教授对肿瘤诊断的未来进行预测

在陈程老师的《基于IgA肾病体液振动光谱的混沌特性分析》的报告中提到了混沌理论，并且此次报告首次将混沌理论引入了光谱组学。首先，陈程老师介绍了拉曼光谱结合临床信息用于肿瘤大小预测和泪液拉曼光谱筛查脑梗死，并通过基于决策融合的迁移学习模型引出拉曼光谱与混沌理论结合用于医学数据分析领域。其次，报告中详细讲述了已开展的实验及实验成果，在肺癌、胶质癌、食管癌、肾细胞癌等多种癌症的拉曼光谱的混沌特性判别和传统机器学习的对比性实验中，证明了混沌特性对应的混沌特征未来能够在分子振动领域获得较大的发展，并且发现子序列的诊断效果与表现皆优于全谱段的机器学习效果。目前的实验中，使用IgA肾病患者和健康对照组的血清拉曼光谱，使用混沌特性进行混沌特征提取，并与传统的机器学习做了对比性实验。实验结果表明混沌特征能够达到与传统机器学习算法处理光谱数据相当的诊断结果。最后，陈程老师团队与南北疆五家综合性医院合作进行多中心的前瞻性研究，并在气候、地区对样本差异的影响和混沌领域是否适用于其他体液进行疾病的诊断等的未来研究进行了阐述与展望。

图2：陈老师对未来的研究进行展望

在讨论与交流环节，老师和同学们积极提问并发表了自己的见解，古槿教授和陈程老师一一作出解答。讲座即将结束时，吕小毅老师代表必赢对古槿教授和陈程老师的精彩报告表示了感谢，并诚挚邀请陈程教授到必赢nn699net参观做客，与老师同学们进行线下交流。

古槿教授和陈程老师在本次讲座中做出的精彩报告，给全体参会师生留下了深刻的印象。不仅拓宽了师生们的思路，增长了见识，让师生们对多组学从单细胞水平解析肿瘤的异质性及其与耐药的关系和混沌理论与拉曼光谱结合用于疾病的诊断有了深入的了解。古槿教授和陈程老师在科研道路上孜孜不倦的研究与坚持不懈的求知精神也激励着师生们在科研道路上不断前进。

本次讲座在一阵热烈的掌声中圆满落幕。古槿教授精彩的分享不仅拓宽了师生们的思路，增长了见识，同时也对广大同学以后的学术学业发展提供了诸多思路。

“能用众力，则无敌于天下矣；能用众智，则无畏于圣人矣”，相信清华大学与必赢nn699net合作之路会越拓越宽，共赢成果也定会精彩不断、硕果连绵。

古槿，清华大学自动化系副教授，研究方向为生物信息学与机器学习，在肿瘤组学大数据智能处理与分析、单细胞信息学、精准与个体化肿瘤医学等方面取得了若干成果。主持国家自然科学基金优秀青年科学基金、重点项目、国家重点研发计划课题等国家级科研项目，并在Nature Cell Biology、Science Advances、NAR、Bioinformatics等学术期刊发表论文40余篇。

陈程，必赢nn699net青年教师，研究方向为医学光学诊断技术开发，多组学分析和深度学习。在新型疾病辅助诊断技术开发，光谱学、基因组学多组学融合分析取得一些成果。相关的科研创新成果多次被新华网、中国发展网、天山网等知名媒体报道。在SPECTROCHIM ACTA A、CIBM、JBIO等SCI期刊发表论文50余篇，其中以第一作者和通讯作者发表30余篇。