報告題目：基於機器學習的納米生物技術

報告人：黃興祿 教授

邀請人🌰💆🏿‍♂️：王飛虎 博士

報告時間🙌🏽：10月20號 16：00-17:40

騰訊會議ID👨🏽‍✈️： 225775684

會議密碼：7036

簡介摘要

機器學習（machine learning, ML）是人工智能的核心🏧，其相關技術已應用在生命數據的量化處理和醫學的自動化診斷等方面。納米生物技術具有典型的多學科交叉的特點，隨著研究的深入🧕🦕，自身也遇到一些函待解決的關鍵科學問題。最近，我們利用機器學習技術嘗試解決納米生物醫學領域的若幹問題，主要包括兩方面的代表性工作：機器學習賦能納米酶的理性設計、機器學習賦能量化納米材料的腫瘤血管滲透性。（1）機器學習賦能納米酶的理性設計：目前納米酶材料的合成主要以“試錯”（trial-and-error）方式進行，為此🧑🏻‍⚖️，我們以全鏈接深度神經網絡模型為基礎🚲，通過挖掘文獻中納米酶材料的相關信息，構建了納米酶類酶活性預測的機器學習模型👗。以此模型為基礎，通過結合合成生物學相關技術，指導設計了各種基因工程化鐵蛋白納米酶，用於腫瘤🦻🏼、組織損傷等疾病的治療📪。（2）機器學習賦能量化納米材料的腫瘤血管滲透性。腫瘤血管是否存在高的滲透性（即EPR效應），近年來飽受爭議🤹‍♀️，這也是腫瘤藥物遞送領域中最重要的關鍵科學問題之一。為此，我們將生物合成的基因工程化鐵蛋白納米探針，並與機器學習的圖像分割技術結合👨🏽‍⚖️，首次建立了一種高通量定量腫瘤單血管滲透性的新技術🚇▪️，即Nano-ISML，通過對30多種腫瘤模型的研究系統揭示了腫瘤血管滲透的異質性問題。在此技術幫助下✨，我們也揭示了血管內皮細胞滲透異質性形成的生物學機製，並提出了納米藥物分類設計的新策略👊。這些研究進展不僅展示了機器學習在納米生物醫學領域的深度應用🪅，而且還開發了一系列基於機器學習的示範性納米生物新技術🙍🏿‍♂️☝️。

報告人簡介

黃興祿，教授、博士生導師。南開大學生命科學意昂4、藥物化學生物學國家重點實驗室PI。國家“四青”人才。2010年博士畢業於中科院理化技術研究所🧑🏼‍🎤，之後，分別在美國國立衛生研究院（NIH）和約翰霍普金斯大學（JHU）從事博士後研究工作，2018年加入南開大學➾💇‍♀️。團隊目前的主要研究方向包括：（1）利用合成生物學、機器學習等前沿技術，研究和解決納米生物學領域所涉及的若幹關鍵科學問題；（2）基於合成生物學理念和技術👩‍🍼，設計和開發納米藥物用於腫瘤👲🏿、再生醫學等相關疾病的治療。以通訊/第一作者發表論文30余篇🪜，包括PNAS、Science Adv、Adv Mater等🧶，研究方向涉及生物醫學🥃✶、合成生物學、材料學、計算機科學等跨學科前沿領域🧖🏼‍♂️。

供稿單位：學術報告與研討會 授課組

作者：王飛虎

審核：湯耀輝