AI赋能的肺部疾病组学研究

讲座题目：AI赋能的肺部疾病组学研究
讲座时间 Datetime: 2025年5月21日，周三，15:00 – 16:00
地点 Venue: 海琴2号A457
主持人 Host：邝东阳 副教授
报告人 Speaker: 李伟忠 教授
单位 Affiliation: 中山大学医学院
报告摘要 Abstract:
人工智能（AI）技术在疾病研究中展现出强大的应用潜力。本团队通过AI创新方法，赋能肺部疾病早期筛查与精准诊断，为个性化治疗提供了坚实的技术基础。首先，我们基于血清代谢组学数据开发深度学习模型DeepMSprofiler（Nature Communications 2024）。该模型通过分析代谢物特征，准确甄别了早期肺腺癌患者、良性肺结节及健康人，并发现了与疾病相关的代谢标志物表达规律，这一成果为早期肺癌的无创筛查提供了新的技术路径。其次，我们基于数字病理图像开发AI算法，应用于对六类常见肺部疾病的自动识别（BMC Medicine2021）。通过对大量病理样本的训练，该模型实现了高效、准确的疾病分类，为临床诊断提供了可靠支持。此外，我们运用深度学习技术预测不同肺癌亚型的免疫组化分子表达情况（Lung Cancer 2022）。通过分析数字病理图像，该方法能够快速、准确地预测关键免疫组化蛋白的表达水平，为个性化治疗方案的提供了新的AI方案。团队当前聚焦AI赋能肺癌免疫力数字化、呼吸病毒受体的生成式预测，以及单细胞与空间多组学的AI整合。

报告人简介：
李伟忠，中山大学医学院教授、博导，毕业于中山大学（学士）、英国利物浦大学（博士）；入选广东省珠江人才计划、广州市创新领军人才，现任广东省生物信息学会秘书长、中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会委员、国际期刊Precision Clinical Medicine 编委。曾主持国家重点研发计划课题、国自然重大研究计划、广东省重点等项目多项；在Nature Communications, PNAS, Genome Medicine, Nucleic Acids Research, BMC Medicine, Artificial Intelligence in Medicine等国际权威期刊发表论文40余篇，总SCI引用近1万，Google学者引用近3万5千, 影响广泛；担任Nature Machine Intelligence, Cell Reports Medicine等国际权威期刊评审。曾任欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）高级软件工程师，深度参与了UniProt, ENA, Ensembl Genomes等多个生物信息学国际性大型合作研究项目。近年围绕肺部重大疾病的免疫耐药及其微环境特征等前沿科学问题，进行了生物信息学和医学人工智能的深入研究，尝试开拓生物信息在医学研究和应用的新范式，建立了多个疾病组学的知识图谱、数据平台和AI算法，助力疾病精准诊治。