在莱茵论坛百期倒计时的时刻,波恩大学的计算生物学的在读博士生寸玉鹏给大家带来了百期前的热身讲座。主讲人先从基因组学的基本概念(基因表达的中心法则)和现代基因组学的革命技术(DNA测序和基因芯片)讲起。现代基因组学技术的发展大大地促进了生物医学的研究。如对淋巴癌患者的特定相关基因表达的研究,来预测预后效果。同时现代基因组学也推动了个体化医疗的发展。传统医疗是“one for all”, 忽视了个体对治疗药物反应性的不同。个体化医疗强调患者群体的“因人而异”,并针对特定的患者群体使用“对症下药”,即“one for one”, 从而避免无效的治疗和毒副作用。例如,在采用抗血管内皮生长因子受体拮抗剂Cetuximab治疗肿瘤患者时,如果患者本身原癌基因K-RAS 基因有突变,那么患者将对Cetuximab治疗无应答。针对这样的患者,应该放弃昂贵的Cetuximab治疗方案。

个体化医疗是一种精密科学,需从大量特定疾病患者群的分子生物学数据中,发现疾病相关的基因、蛋白质和通路,从而将病因精确到分子水平,并据此对患者制定个体化的治疗方案。然而如何从大量混杂的患者原始数据中,提炼出疾病相关的特定生物标识biomarker,就需要借助机器学习的技术。机器学习技术的原则是根据给定的带有相对性的一组数据,研究出一个可以区分这些不同性的法则(算法)。依据这个算法,可以清晰地给新添加的数据定性。主讲人进一步对机器学习技术的不同算法,做出了具体讲解。

虽然机器学习技术成功用于网络,财务,图像采集多种领域,将其应用于生物信息学却面临着巨大挑战。如何选取特定的一组基因?这些基因是否具有疾病相关的生物学功能?所选基因常常缺乏稳定性?所选基因是否能担当预测功能?目前流行的有根据信号通路,或者生物功能网络,寻找特定的基因信号(biomarker or gene signature)。不过其中还存在许多疑问。主讲人同时提到了他们课题组最新研究的算法,可以更为有效的选取biomarker.

虽说本次讲座内容较专业。但还是吸引了不少相关领域的听众。大家一起谈讨,气氛友好。会后有兴趣的观众继续围着主讲人,边饮茶,边探讨。本次活动第一次在新的场地(Ellerstr 32, 53119 Bonn)举办。还给大家准备了茶饮。大部分观众表示,新会址温馨,气氛轻松。不少观众还对我们的活动,讲座内容提出了宝贵的意见。

现场观众给我们的百期活动就写下寄语,字字暖人心,有鼓励,有期望,有赞美。在此,莱茵论坛感谢大家长久以来的参与和支持。有你们一道走来,我们很幸运。你们使我们成长了很多。有了你们的理解与激励,我们将做得更好。 让我们一起期待6月23日莱茵论坛100期的特别活动“可持续性发展论坛”!

这次还来位德国友人,可见其中文厉害。

新场地是不是看起来更加舒适温馨呢?

主持人还宣传介绍了百期活动的内容

Feel free to share, like, and follow us!
error
总结:莱茵论坛第99期活动:基因组学和个体化医学(Genomics and Personalized Medicine)

发表评论

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据