为营造追求卓越、浓厚的学术氛围，激活科研创新活力，10月15日基础医学院特邀学校特聘教授、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，学院辅导员孙云孟组织80余名师生参加。

  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。

   他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。