构建高分辨率肿瘤空间分子图谱
编号：82
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更新：2022-07-01 11:18:13
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特邀报告
报告开始：2022年07月24日 14:25 （Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会议：[S5] 分会场5 » [S5-2] 精准医学与单细胞测序
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摘要
异质性一直是肿瘤诊疗面临的重大难题，随着单细胞、空间组学技术的飞速进展，研究人员可以从单细胞分辨率解析肿瘤的异质性，有望在免疫治疗、肿瘤耐药等领域取得新的突破。课题组与合作单位利用利用10X Genomics高分辨率空间转录组技术进行了原发性肝癌边界区和肿瘤内空间异质性研究，成功绘制了原发性肝癌高分辨率空间转录组图谱，包含来自7例患者的21个组织样本中的84,823个空间测序位点，并确定了TME特征。同时研究团队提出了一种TLS-50标记，用于在空间上精确定位三级淋巴样结构（TLS），并揭示了TLS的独特组成是由它们与肿瘤细胞的距离决定的。上述研究发现为肝癌复杂的生态系统提供了新的见解，并有潜力改善个体化的癌症预防和药物发现。空间转录组数据噪声大、漏失现象严重，课题组利用图卷积网络等方法对原始数据进行增强、去噪，显著提升了空间转录组数据质量和可视化效果，也可为下游计算分析提供有力的支持。
关键字
空间组学；肿瘤
报告人
古槿
副教授 清华大学古槿，清华大学自动化系，副教授。课题组针对恶性肿瘤等重大疾病诊疗的关键科学难题，立足前沿智能信息与生物技术，解读生命遗传密码与复杂系统规律，实现疾病诊疗的可预测、精准化与个体化，已在肿瘤组学大数据智能信息处理、肿瘤分子分型与耐药机制发现等方面取得了若干成果，在Nature Cell Biology、Science Advances、Briefings in Bioinformatics、Genomics Proteomics Bioinformatics等杂志上发表论文40余篇。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。主持国家自然科学基金优秀青年科学基金、重点项目、国家重点研发计划课题等国家级科研项目。
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