报告题目：计算组学与肿瘤动力学：从快照到视频（Computational omics & cancer dynamics: from snapshots to vedio）

报告人：古槿

工作单位：清华大学

报告时间：3月30日（周四）16:00-17:00

地点：实训中心1610

摘要：肿瘤具有高度异质性、适应性，涉及肿瘤细胞与微环境动态相互作用，要搞清楚肿瘤发生发展、耐药复发的生物机制，亟需从复杂系统的视角，建立肿瘤动力学的理论与方法。近年来，基于测序的单细胞和空间组学技术的突破性进展，可以在单细胞分辨率以相对较低的成本和技术难度实现全基因组尺度的转录、表观等特征检测，为推动肿瘤动力学研究提供了新的机遇。但目前单一的单细胞和空间组学技术仍存在数据噪声大、质量控制难、破坏性取样等挑战。在组学技术诞生之初，计算与实验就密不可分，比如著名的鸟枪测序法，“BT+IT”的研究策略有望大幅提升组学技术的性能瓶颈、实现肿瘤动态过程的全景展示。组学检测类似于拍快照（snapshot），课题组首先关注如何利用人工智能算法提高技术的性能，降低噪声、提升分辨率。同时，课题组感兴趣研究将“快照”拼接成“视频”的“AI+Data”的方法，希望综合运用多种组学技术，通过智能算法将混合组学数据进行整合拼接。在此基础之上，深入探索肿瘤耐药、转移的动力学规律，提出新的诊疗策略、发现新的干预靶点。

报告人简介：

古槿，清华大学自动化系，长聘副教授。课题组针对生命遗传密码与复杂系统规律解析的关键难题，发展新的计算模型与智能算法，旨在实现恶性肿瘤等重大疾病诊疗的可预测、精准化与个体化，在Nature Cell Biology、Science Advances、Bioinformatics、Genomics Proteomics Bioinformatics等杂志上发表论文50余篇。现任中国自动化学会智能健康与生物信息专业委员会秘书长、中国人工智能学会生物信息学与人工智能专业委员会常务委员。