当基因测序揭开生命的第一重密码,中国科学家正在向更深的维度进军:2025年3月24日,一项被业内称为“破解生命密码”的国家重点研发计划项目——“前沿生物技术”重点专项“全基因组-环境/生活方式暴露与跨尺度表型组大数据整合分析”正式启动。
该项目由福建医科大学副校长、公共卫生学院院长叶为民教授主持,医渡科技与复旦大学、西湖大学、武汉大学、山东大学、中国科学院上海营养与健康研究所、中国医学科学院北京协和医院等10家优势单位协同攻关,为心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤及慢性呼吸系统疾病四大慢病防治策略及措施开发提供新思路。
作为核心参与单位,医渡科技主要承担疾病风险预测模型构建、多维表型组学数据整合分析系统建设等关键任务。项目的启动不仅是我国在精准医学领域的又一关键落子,更是对慢性病防控发起的一场“科研攻坚战”。
“测一切之可测”:国家重点研发计划剑指表型组整合分析
如果说人类基因组计划让科学家手里有了探索生命奥秘的“指南针”,那么人类表型组计划就将打造未来遨游生命科学世界的“全球卫星定位系统”。
表型组数据具有量大、跨尺度和多维度等特点,在与遗传易感性、环境暴露及生活方式等传统疾病风险因素整合分析时,面临数据质量不一、缺乏共享云平台及多维数据分析方法有限的问题。
因此,急需建立数据归档标准,构建高性能云平台,并开发多维组学数据计算方法,为表型组在疾病防治研究中的应用提供必要的数据、平台和方法支持。
在24日的项目启动会上,福建省卫生健康委员会副主任张国安,福建医科大学校长林旭分别致辞。福建医科大学副校长、公共卫生学院院长、项目负责人叶为民教授详细介绍了项目情况。
中国工程院院士林东昕,来自广州国家实验室、四川大学华西医院、上海交通大学、南方医科大学、天津医科大学、中山大学肿瘤防治中心、中国科学院大连化物所、浙江大学、北京大学第三医院的专家学者出席并担任项目咨询专家,责任专家杨忠教授为项目的实施提出宝贵建议,医渡科技作为核心参与单位受邀参会,共同围绕项目实施展开深入讨论。
绘制“人体健康地图”:从基因到生活习惯全面解析
表型组已经成为继基因研究之后,事关生物医学技术长远和全局发展的战略高地。
项目团队将着眼国际科技竞争前沿,建立覆盖“表型组数据采集-存储-分析-应用”的全链条方法体系,将利用我国人群队列,聚焦心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤及慢性呼吸系统疾病四大慢病:
绘制疾病发生发展过程中宏观至微观表型的跨尺度关联图谱,全面解析遗传和环境/生活方式暴露下、机体宏观疾病、功能、器官表型至微观分子、细胞表型特征变化;
• 绘制疾病发生发展过程中跨尺度关联图谱,发现疾病防治关键靶点;
• 利用机器学习、深度学习等方法构建人工智能疾病风险预测模型。
• 如果把人体比作一本复杂的“生命密码本”,那么这项研究就是要破解其中的关键章节。
本项目的实施将为我国队列及表型组的深入研究提供数据标准、分析平台、方法支撑及研究范式,为我国重大慢性病的有效防控提供重要的科学依据,就像拼凑一张精准的“人体健康地图”,对于保护我国公众健康、支持政府决策具有重要作用,助力实现“健康中国 2030”。
顶级医院验证:以AI打通医疗科研服务“最后一公里”
作为核心参与单位,医渡科技重点参与“常见疾病关键靶点及预测模型研究”任务,负责预测模型构建与多维表型组学数据整合分析系统建设。研究团队将依托福清队列数据,整合传统危险因素与图谱筛选的候选特征,运用机器学习、深度学习等技术开发独立与综合风险预测模型,并实现算法软件化,助力算法、模型或分析流程在疾病防治研究中的推广应用。
医渡科技凭借其强大的科技创新实力、医学数据治理与疾病理解能力,以及丰富的项目经验,深度参与其中,为项目的顺利推进提供了有力保障。
医渡科技的“AI医疗大脑”YiduCore,经授权处理分析了超55亿份医疗记录,覆盖超2800家医院网络,疾病知识图谱基本涵盖所有已知疾病,形成难以超越的数据治理壁垒以及对医学知识的深度认知体系。
通过不断地创新与实践,医渡推出了大数据和大模型赋能的智慧大科研体系,打造了覆盖全院科研平台、专病数据库及多中心医学研究平台等适配临床科研场景的产品,并提供数据挖掘+预测模型、论文合作、课题申报等高品质科研服务。
截至目前,医渡科技科研平台合作增至105家,250+专病库项目落地应用,产出高质量论文超240篇,总影响因子1400+,帮助数千位医生提高科研效率,提升科研成果影响力。
多年来,医渡科技积极投身于国家级重点研发计划,已累计成功申报并高效执行涵盖“常见多发病防治研究”重点专项和“主动健康和老龄化科技应对”重点专项在内的20余项国家级课题,连续三年资助北京市基金-海淀联合基金。
本次项目的启动对我国表型组研究领域的发展具有重要意义。医渡科技将持续深化在医疗数据治理与理解能力、算法建模、临床决策辅助等领域的积累,推动项目顺利开展和技术创新成果转化,为慢性病防控贡献“中国方案”。
