CCF@U1286场：CCF生物信息学专委走进南方科技大学

CCF走进高校第1286场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF生物信息学专委承办的CCF走进高校活动，将于2025年8月21日在南方科技大学召开，

敬请关注。

时间：2025年8月21日（星期四） 14:30-16:30

地点：南方科技大学台州楼402

报告题目：细胞通讯与肿瘤免疫

报告摘要：在复杂肿瘤生态系统中，癌细胞不仅通过自身基因组驱动突变增强其生长与增殖能力，还利用细胞通讯实现免疫逃逸，诱导邻近细胞为其提供肿瘤生长环境。细胞通讯数字化建模对于揭示肿瘤与免疫系统互作原理，建立新型免疫治疗体系至关重要。本次报告从系统生物学角度出发，基于单细胞和空间多组学数据，定义并识别肿瘤组织中“细胞邻域”功能结构，开发从头构建细胞类型间信号转导网络的计算方法，为破译肿瘤生态系统中癌细胞-免疫细胞-基质细胞的时空通讯密码及其异质性奠定基础。

嘉宾简介：

高琳，西安电子科技大学 二级教授。计算机学会理事，计算机学会“生物信息学专委员会”主任；人工智能学会第八届理事会理事，人工智能学会“生物信息学与人工生命专业委员会” 荣誉委员，运筹学会“计算生物信息学分会”副理事长。在计算生物信息学、数据挖掘与机器学习、图论与组合优化算法方面进行了长期研究，承担国家自然科学基金原创探索、重点、重大研究计划等项目，参与科技部精准医疗重点专项。研究成果获陕西省自然科学技术一等奖及二等奖，电子学会自然科学技术二等奖等，单细胞环状伪轨迹推断算法入选 “2019年中国生物信息学十大算法与工具”，在《Nature Communications》,《Nature Methods》,《Science Advances》, 《Nature Computational Science》，《Advanced Science》, 《Nucleic Acids Research》等期刊发表研究论文180余篇。

报告题目：AI赋能药物靶标预测与分子生成

报告摘要：传统新药研发投入高、周期长、风险大。随着AI技术的不断发展，为新药研发带来了很多新的机遇与可能。越来越多的企业布局AI新药研发，探索如何用AI技术实现新药研发的降本增效。然而，由于药物搜索空间大，生物组学数据复杂，智能药物研发仍面临数据稀缺、模型泛化能力有限等诸多挑战。本报告将围绕靶标识别、亲和力预测和分子生成等关键任务，探讨最近的一些智能预测方法，特别是课题组提出的药物-靶标识别方法BridgeDPI、药物-靶点相互作用/结合亲和力及激活/抑制机制的一体化预测框架DTIAM、分子生成模型PGMG以及多任务生成模型DeepDTAGen等。

个人简介：

李敏，中南大学二级教授，博士生导师，计算机学院院长，国家“杰青”获得者，主要从事生物信息与数字健康方面研究，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点、杰青、优青、面上等项目十余项，在Nature Communications、Genome Research、Genome Biology、Nucleic Acids Research、Bioinformatics等国际期刊和国际会议上发表学术论文100余篇，谷歌学术引用1.6万余次，H指数65，入选计算机科学领域中国高被引学者。研究成果在医学、药学、病毒学等十余个领域得到应用。担任多个国际会议的程序委员会主席和国际期刊编委，获得第十九届中国青年女科学家奖、教育部自然科学奖、湖南省自然科学奖、吴文俊人工智能自然科学奖等。

报告题目：基于人工智能的医学多模态数据融合分析

报告摘要：近年来，结合影像、病理和分子等多模态数据的综合诊断方法为肿瘤精准医疗提供了全新的发展机遇，但是不同模态数据的异质性为数据的融合分析提出了严峻的挑战。此外，现有模型未能充分利用神经网络强大的表示学习能力，无法有效地融合医学影像、病理图像和基因数据的多模态特征。本报告将介绍我们在多模态医学数据融合分析方面的研究工作，主要包括基于病理图像的深度分析，结合疾病影像数据和组学数据，根据多模态医学数据的特征与层次关系，围绕疾病生存风险分析和分子标志物预测方面的研究。

嘉宾简介：

张法，北京理工大学长聘教授，中科院计算所客座研究员，博士生导师，CCF杰出会员。现任IEEE 计算生命科学专委会 (TCCLS)主席，CCF生物信息学专委会副主任。主要从事生物信息学、多模态生物医学数据处理等方面的研究：研发了国内首款冷冻电镜电子断层重构软件-AuTOM，获2021年国际三维模型检索挑战赛冷冻电镜生物图像分类大赛全球第一名；开发了系列医学病理图像分类分级AI处理技术，相关研究成果已在多家医院应用。作为项目负责人和主要参与人承担了多项科技部重点研发专项、国家自然科学基金重点、国际合作重大和专项项目等项目。在Cell Research、Natural Communications、Sciences Advances、Genome Biology等国际期刊和ICCV、ACM-MM、ISMB、MICCAI等顶级国际会议发表论文160余篇，获得医学影像顶会MICCAI 2022 Best Paper。

报告题目：单细胞三维基因组染色质结构建模方法研究

报告摘要：三维基因组学的迅速发展逐步揭示了细胞核内层次化的染色质结构，这些染色质结构对基因调控和细胞功能具有重要影响。随着单细胞测序为代表的生物学技术和生物信息学技术的飞速发展，使得从更微观的角度理解细胞内染色质组织结构和细胞功能之间的联系。然而，单细胞三维基因组数据高噪音、高稀疏、高维度，对单细胞染色质结构的建模和数据分析算法的研究提出了巨大的挑战。报告人通过构建单细胞不同水平的背景支撑信号，发展单细胞多尺度染色质结构的识别算法，解析基因组位置形成染色质结构的偏好性，揭示染色质结构的细胞功能。

个人简介：

叶育森，西安电子科技大学副教授。主要的研究方向为计算生物信息学、三维基因组学、模式识别与机器学习。代表作发表在《Advanced Science》、《Nucleic Acids Research》、《Bioinformatics》、《PLOS Computational Biology》等期刊。研究成果入选“2019年度中国生物信息十大算法和工具”，获“ACM SIGBIO中国新星奖”，“陕西省优秀博士论文”，和“西电首届校长奖”，入选“西安市科协青年人才托举计划”，西电“华山菁英人才计划”和“基础研究跃升计划优秀青年储备人才”。主持或作为核心参与人参与国家自然科学基金青年、重点项目，参与教育部联合基金重点项目。

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