胡熙浩博士报告

标题：数据挖掘和人工智能在抗癌药研发中的应用

时间：2019 年10 月9 日（星期三），下午16:00

地点：逸夫楼C 座603

摘要：

被切除的癌症样本中除了癌细胞，还有大量的免疫细胞，其中就包括T细胞和B细胞。B细胞可以识别不同的抗原并分泌出大量的抗体参与到抗癌反应中。我们通过重新分析公共的癌症RNA高通量测序数据，得到了几百万个抗体序列。通过序列比对，我们发现了广泛的B细胞家族，其中含有大量特定位点的变异(Somatic hypermutations)，代表了B细胞结合力成熟的天然过程。同时，通过分析抗体的Fc区域，我们发现很多B细胞家族中都有不同类型的Fc同种型变换(Isotype switch)。通过进一步研究基于抗体的NK细胞免疫逃逸机制，我们发现不同类型B细胞的比例对于癌症病人的预后有相关性。在以上工作发表到Nature Genetics之后，我们进一步采用深度学习的方法来分析抗癌抗体和抗原的关系。通过迁移学习，我们发现由RNA数据学习的模型可以准确地预测市场上最好的三种anti-PD1抗体药的亲和力。基于此模型，我们预测并合成了新的抗体序列，并将其打入到老鼠的癌症模型中。强有力的in vitro和in vivo结果显示，通过大数据挖掘和人工智能，我们寻百会公司的技术平台可以很高效地得到全人源的抗体药物。

个人简介：

胡熙浩博士毕业于武汉大学，2015年在香港中文大学获得博士学位，随后在哈佛大学Dana-Farber刘小乐教授实验室完成了博士后的研究，现是寻百会公司(http://www.bioxbh.com/)的首席科学家。2009年，胡熙浩获得了免疫机器学习大赛(Machine Learning in Immunology)中HLA-peptide结合预测的单项第一名。在后面十多年的时间里，胡博士一直继续着生物信息的研究，精通机器学习和生物统计建模，发表了20篇期刊文章，包括Nature Genetics, Nature Biotechnology, Nucleic Acids Research, Bioinformatics等主流期刊，涉及基因组学，转录组学和癌症免疫学等多个领域。2019年，胡博士被致力于发展免疫疗法的Parker Institute评为Parker Scholar，并评价为“癌症免疫疗法领域的新星”。