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贾伟:人工智能驱动的代谢和衰老研究主题讲座圆满结束

来源: 发布日期:2025-10-16 浏览数: 【打印】 【关闭】【收藏本页】

本网消息(文|王战国 图|高洁)为营造追求卓越、浓厚的学术氛围,激活科研创新活力,聚焦提升国家级项目申报能力与促进学科交叉融合两大核心, 1015日,由医学中心、科技处主办,基础医学院承办的学术报告会在基础医学院学术报告厅举行。此次报告会特邀学校特聘教授、欧洲科学院院士贾伟作题为人工智能驱动的代谢和衰老研究的学术报告。



报告会前,基础医学院举办了国家自然科学基金申报培训座谈交流会,科技处负责人、附属医院相关负责人以及学院班子成员、科室主任、教师代表参加。贾伟院士结合自己的科研经历,分享了国家自然科学基金的申报经验,指出科研选题就像投稿,一定要突显新颖性;而学科交叉,往往能产生创新的火花,选题是基金申报成功的关键,而学科交叉是创新的源泉,以他从事的代谢组学研究就是集生物学、信息学、医学等多学科于一体的领域为例,强调了跨界思维是实现重大研究突破的重要因素,鼓励研究者从临床实践和科学前沿的交汇点寻找问题,尤其需要重点关注能够通过多学科合作解决的复杂问题。座谈会最后,贾伟院士耐心解答了参会教师代表提出的基金申报困惑和具体问题。



学术报告环节,贾伟院士以近十年普洱茶降脂研究开篇,系统阐述了人工智能与标准化代谢组学融合的最新前沿进展,多项突破性研究成果引发与会师生共鸣。



具体介绍了研究团队基于Q300/Q1000代谢组芯片技术,成功构建了全球首个样本量超过40万的临床代谢表型数据库。依托这一海量数据,进一步构建出“氨基酸时钟”模型,首次揭示代谢年龄与实际年龄之间的差异,与疾病风险及全因死亡率显著相关。该发现为早期识别健康风险提供了全新指标,有望实现个体代谢年龄的精准预测。指出,当前代谢组学研究正快速从基础向应用转化,人工智能的融入极大推动了这一进程。以近期一项研究为例,说明通过机器学习分析血液代谢物数据,可识别出天冬氨酸作为关键健康标志物,并构建出身体活动指数(BAI)用于科学评估个体健康状况。这些进展与其团队的研究相互呼应,共同凸显代谢组学在疾病预测与健康评估中的广阔前景。



报告中,贾伟院士还重点介绍了其团队历经十年探索所取得的重大突破——在国际上率先揭示了“肠道菌-代谢物-脑轴”在阿尔茨海默病发生发展中的关键作用,为该难治性神经疾病的诊疗提供了全新视角。他表示“我们的研究表明,肠道菌群通过其分泌的特定代谢物,能够远程影响大脑健康与功能”。这一发现不仅深化了科学界对“肠脑轴”机制的理解,也为阿尔茨海默病的早期干预提供了潜在的靶点。此外,还详细介绍了在传统药物现代研究方面取得重要进展,系统阐释了普洱茶降血脂以及猪胆酸抑制糖尿病的分子机制。这些研究将传统医学智慧与现代科研方法有机结合,揭示了天然活性成分通过调节肠道菌群和代谢物影响人体健康的内在规律。



“随着人工智能技术的不断进步和代谢组学数据的持续积累,精准医疗正逐步走向现实。”贾伟院士最后总结到。他表示,人工智能与代谢组学的深度融合不仅为揭示疾病机制提供了新路径,也将为临床诊疗带来实用工具与策略。目前,由其团队牵头建设的大规模临床代谢表型数据库及“氨基酸时钟”模型,已成为精准医疗研究的重要基础。随着更多研究成果的落地转化,个性化健康管理有望更快惠及公众,为促进健康老龄化提供科学支撑。讲座结束后,师生围绕“代谢与衰老”相关问题展开交流,现场气氛热烈。






一审:高洁

二审:王繁

三审:刘莉

 

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