生物信息
一、研究背景与意义
在精准医学和人工智能快速发展的背景下，医学领域正进入以数据驱动为核心的新阶段。随着高通量测序、单细胞组学、空间组学及多模态医学数据的迅猛增长，临床医学从经验模式逐渐向分子层面和系统层面转变。
医学生物信息学正是这一转型的关键支撑学科。它通过计算与算法手段整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学以及临床表型数据，揭示疾病发生、发展及个体差异的分子机制，为精准诊断、药物研发与个体化治疗提供科学依据。该方向的研究对于推动疾病早筛与早诊、靶向药物设计、疾病亚型识别和转化医学具有重大意义，是连接基础生命科学与临床医学的重要桥梁。
二、主要研究方向
如图一所示,本研究以数据驱动与AI方法为主线，布局如下五个方向：
图一 生物信息研究方向框架
1. 疾病多组学数据整合与分子机制研究
通过整合基因组、转录组、甲基化组、蛋白质组等多维数据，构建疾病分子网络模型，揭示肿瘤、心血管、代谢与神经系统疾病的关键调控通路。2. 疾病标志物与靶点发现
运用机器学习和统计建模方法，从大规模临床与组学数据中挖掘疾病相关基因、蛋白与代谢物，为早期诊断、分子分型及靶向药物开发提供依据。3. 精准医疗与个体化治疗决策支持
构建面向个体差异的疾病风险预测与药物反应模型，开发临床决策支持系统（CDSS），实现精准诊疗与治疗优化。4. 临床转化与医学知识图谱
结合电子病历（EMR）与生物组学数据，构建医学知识图谱与智能问答系统，助力临床科研、疾病研究与医疗知识管理。5. AI驱动的分子影像与药物研发
结合结构生物信息学与深度学习模型，实现蛋白结构预测、药物分子生成与药物—靶点相互作用分析，加速从数据到药物的研发流程。三、应用前景
医学生物信息学的研究成果将推动：
疾病早筛与精准诊断：通过多组学融合实现早期疾病检测与病理分型；
个体化治疗与用药指导：利用药物反应建模支持个体疗效预测与不良反应监测；
新药研发与靶点发现：基于分子网络与AI模型缩短药物开发周期；
临床科研与转化医学：实现从实验室数据到临床应用的高效转化；
公共卫生与流行病防控：利用人群基因与病原体数据进行流行趋势建模与风险评估。
医学生物信息学正在成为医学创新的重要支柱，为疾病机制研究与临床决策提供数据驱动力。
四、我们的愿景
实验室致力于通过医学生物信息学研究，构建跨越“数据—模型—知识—临床”的新型医学研究体系。
我们希望通过整合人工智能、计算生物学与临床数据资源，推动疾病认知从宏观到分子层面的精确解析，实现数据驱动的医学创新。
最终目标是让数据揭示生命规律，让算法助力健康未来，以计算智能赋能临床医学与人类健康。