报告题目：组学大数据与机器学习驱动的肿瘤临床辅助决策

报告人：王嘉寅（西安交通大学）

主办单位：信息与计算机工程学院

报告时间：2019年12月17日（周二），10:00--11:00

地点：成栋楼928会议室

报告内容：随着过去二十余年间一系列高通量、超高通量生物测量技术的革命性突破，健康医疗领域正在大步迈进以基因组学大数据为代表的大数据时代。肿瘤临床决策支持是一项系统工程。总体来说，涉及三类生物信息计算问题：其一，肿瘤多组学数据的精细化挖掘。在单变异层面，精细化挖掘需要高效的序列分析算法识别复杂变异、克隆性结构变异并推断其生成机理；在单体型和基因型层面，则需要构建数学模型对多克隆叠加的数据信号实现解卷积。其二，罕见变异的耦合关联分析。肿瘤基因组的突变存在广泛而复杂的耦合关系，包括弱集成外显、突变集协同或互斥，识别此类关系及其表型关联的多个问题已被证明是NP难的，均需要高性能的启发式算法。其三，复杂演化模式下的演化路径预测。要真正实现临床决策支持，必须从海量队列的截面和时序数据中寻找个性化演化过程的共性路径，识别演化路径的分型特征，以此实现临床表型的有效预测。本报告将介绍西安交大生物信息计算团队在上述研究方向的研究进展。

报告人简介：王嘉寅，博士、教授、博士生导师，陕西省“百人计划”入选者、西安交通大学“青年拔尖人才支持计划”入选者，兼任陕西省医疗健康大数据工程研究中心副主任、西安市青年联合会副主席。王嘉寅教授及其团队立足生物信息计算学科方向，主要从事数据驱动的肿瘤临床决策支持模型、算法及其应用研究，包括：大数据驱动的医养贯通与全周期健康管理创新，中国人基线大数据与慢性疾病分子预警数字化，肿瘤多组学数据画像与智能临床辅助决策方法，全域移动智能医疗装备体系共性关键技术应用。基于此，团队获得安徽省科学技术一等奖，累计发表SCI文章近40篇，CCF B类及以上期刊和会议文章9篇，其他EI文章近30篇，包括1篇CELL、2篇Nature Medicine、2篇Nature Communications。部分研究成果实现临床应用和产业化，全面应用于贵州省健康医疗大数据中心及体系，特别是贵州省—市—县三级临床决策支持体系中；部分技术获得国家医疗器械注册证和欧盟CE认证，装备辽宁号航空母舰、岱山岛号医疗舰、微山湖号综合补给舰并参与遂行军事任务。

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