Toward the intelligent precision health

发布者:潘春德发布时间:2017-06-13浏览次数:11

受中国矿业大学信息与控制工程学院和中国矿业大学生物信息研究所邀请,加拿大卡尔加里大学Edwin Wang教授在我校举行学术报告。欢迎广大师生踊跃参加!

报告题目:Toward the intelligent precision health

间:615日上午900

点:信息与控制工程学院A311

主办单位:信息与控制工程学院

报告人简介:Edwin Wang,现任加拿大卡尔加里大学讲席教授、终身教授,曾任加拿大国家科学院高级研究员和麦吉尔大学教授。具有生物与计算双重教育背景,国际生物信息学知名专家。网络生物学和系统生物学,特别是癌症系统生物学一流学者。美国癌症研究学会(AACR)癌症系统生物学智囊团(Think Tank)的三十名领域内学术领袖之一,多家国际著名生物信息学杂志的副主编和编委,尤其是一直长期担任生物信息领域顶级期刊 PLoS Computational Biology 的编委。美国国家癌症研究中心、加拿大国家科学与工程研究委员会、加拿大农业部、加拿大国家创新基金会、加拿大国家卫生研究院基金项目评审专家。2005年和2008年两次获得加拿大国家科学院生物研究所所长科学奖。发表了60余篇具有高影响力的期刊研究论文,多数成果发表在国际顶级学术期刊上,例如Nature CommunicationsNature/EMBO Molecular Systems Biology, Cell ReportsGenome Research JAMA OncologyTrends GenetSeminar in Cancer Biology等。主编了癌症系统生物学领域内的第一部专著(2010)。开创了microRNA/non-coding RNA基因网络研究领域。有关癌症分子网络模块的开创性研究工作被写进由诺贝尔奖获得者Hartwell博士和系统生物学之父Hood 博士主编的大学《遗传学》教科书(2014年版)。他带领的研究团队描绘了第一个人类癌症细胞信号通路图谱,开发了领先的鉴定分子标志物的算法,运用这独特计算方法发现了乳腺癌和前列腺癌的高精度(90%-97%)生物标记物并拥有三项国际专利。提出癌症特征分子网络计算框架,将20年来传统的癌症特征描述转化为量化网路模型,从而整合癌症组学数据,用于建模和发展假说。利用计算系统生物学的手段来开发了多项针对肿瘤个体化医疗的分子诊断技术。例如:开发的组合基因标记组算法成功地解决了有关II期结肠癌化疗的争议了20年以上的问题。

报告摘要:With the fast development of deep learning and AI in the computational field, we envision that an intelligent precision health should be developed. I will introduce several initiatives for this area we are working on: (1) omics and imaging data in breast cancer screening (2) hospital lab test data for disease prediction (3) omics and electronic medical records (EMR) for predictive models. These projects are involved in 0.5M (million), 0.3M and 4M population studies.