（图文|谢款）6月10日下午，信息学院2021年第10期“Happy hour”交流会在逸夫楼C603会议室举行。人工智能系周雄辉副教授带来1场题为“基于系统生物学的精准医疗研究”的学术报告，向金海、牛晓辉、刘建晓、张青叶、彭辉等老师参加交流，交流会吸引了学院众多研究生、本科生参加。

   周雄辉博士介绍了实验室在精准医疗方面的工作，报告主要从“ceRNA 网络”“基因依赖网络”等网络构建方法开始，然后从“癌症的早期诊断和预后”“药物响应预测””“组合药物预测”等方面展开。

   系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分（基因、mRNA、蛋白质等）的构成，以及在特定条件下这些组分间相互关系的学科，具有2个重要特征：系统观和信息整合。精准医疗是将个体疾病的遗传学信息用于指导其诊断或治疗的医学，因此可以基于合理的生物学假设，构建能够反映某种生物现象的生物网络，挖掘疾病关键分子特征用于疾病的早期诊断、预后和药物药效预测。

   周雄辉首先介绍了基于ceRNA现象、基因依赖网络现象、基因协同致死现象等生物学现象的生物网络构建方法，展示了这些网络在解读特定生物学背景下分子间的关系的能力，介绍了这一系列方法在精准医疗研究者的应用潜力。

   周雄辉随后介绍了癌症早期诊断和预后研究内容。在人体血液中有许多癌症细胞破裂后释放的cfDNA片段，这些片段与正常人血液含量及在不同病理或生理状况下较为不同，可通过测量其长度、活性指标等维度进行癌症早期诊断。然后通过CRAG方法(Cell fRee dnA fraGmentation)挖掘出期望的区域，检测到cfDNA热点区域周围的DNase信号(BH01)和histone ChIP-seq信号等，能有效基于cfDNA双端测序数据鉴定cfDNA热点区域（基因组中的调控的活性区域）的方法，可作为癌症早期诊断的特征。

   最后，周雄辉介绍了组合药物药效预测和组合药物预测。基于药物作用的本质是药物与致病基因相互作用这一现象，研究使用系统生物学的手段挖掘癌症病人个体化的驱动基因，从而进行个性化药物筛选。开发了一种基于病人转录组数据的个性化药物推荐方法，在乳腺癌亚型病人数据上，可成功为三阴性乳腺癌病人筛选出候选有效组合药物。同时基于组合药物的可组合性，实验室提出一种朋友圈特征，并使用该特征预测癌症和高血压中的组合药物，取得优异预测性能。

   报告结束，周雄辉和在场师生就系统生物学和药物预测等方面进行深入探讨。向金海老师针对癌症预测中对DNA片段的长度检测方面，提出应如何区分血浆中不同癌症细胞物质的问题，周老师对此详细做出答复，表明不同癌症对基因的调控影响是不一样的，因此在血浆中的数值是不一样的。接着与牛晓辉等老师就数据的建立、表征特征的选择、早期癌症细胞物质释放量、凋亡细胞和线粒体的影响等问题做了深入研讨。各位老师和同学都对这些研究问题表现出浓厚讨论兴趣，认为该研究内容具有重要应用价值。本次学术研讨在轻松的自由交流环节中结束。