北京航空航天大學大數據精準醫療高精尖創新中心擁有醫療大數據、精準醫學、智慧型醫學信號處理、智慧型輔助診斷、個體化醫療、醫學影像處理、智慧型醫學信息融合等多領域的頂尖科學和技術人才，其中院士6名（SüDHOF ThomasC、李未、房建成、潘建偉、陶大程、J.M.D. Coey）、吉訓明、徐立軍等傑出人才共62人。
基本介紹
- 中文名：北京航空航天大學大數據精準醫療高精尖創新中心
- 所屬機構：北京航空航天大學
北京市是我國高精尖科學研究的主要研究聚集地，擁有一大批臨床機構和在醫療、信息、大數據精準醫療等領域的國際先進研究群體。北京航空航天大學過去幾年在“信息科學”、“認知科學”、“醫療器械”和“機器人”等科技專項支持下，在多個國家工程的支持下，北京航空航天大學的大數據醫療和精準醫學的相關學科已發展成為信息學、醫學、儀器科學、工程學、管理學深度交叉融合的學科，具有完整的本科、碩士、博士和博士後人才培養體系，獲得國內外同行的高度認可。在教育部2012年（最近一次）全國學科評估中，北京航空航天大學大數據醫療與精準醫學相關學科名列前茅，其中儀器科學與技術排名第一、計算機科學與技術排名第四、大數據精準醫療排名第六。
北京航空航天大學大數據精準醫療高精尖創新中心團隊申獲專利近200項，發表高水平SCI論文500餘篇，國家級和省部級自然科學、技術進步獎近20項，不僅為中心的建設和運行提供了基本的智力資源和工作基礎，還為吸引國際優秀人才提供了足夠的號召力和影響力。中心的建設和運行還將依託“虛擬現實技術與系統”國家重點實驗室、“軟體開發環境”國家重點實驗室等國家級和省部級科研平台，充分借鑑這些平台建設和運行的成功經驗，整合相關平台中與大數據醫療和精準醫學相關的精銳科研力量，確保中心建設和運行方面平穩和高效。
北京航空航天大學大數據精準醫療高精尖創新中心在組學研究、精準醫療、大數據醫療信息系統等科學研究領域取得了系列創新成果；承擔了國家各類重要科研項目，已在分子、細胞、組織、器官以及系統等各個層次建立了接軌於國際先進水平的實驗平台；擁有一支多學科交叉的高水平研究隊伍和先進的科學實驗儀器與裝備；並積極參與衛計委、國家發改委、科技部、工信部等科技與產業發展規劃，服務於健康產業發展；逐漸形成了國內領先的一流科學研究、學術交流、人才培養和成果轉化平台。
1、特色定位
以醫工交叉為特色，面向世界科學前沿，構建北京市在人體重要組織與器官的修復、替代、再生等大數據精準醫療領域創新研究平台，發揮北京區域創新資源優勢，積極引進國際智力資源，在前沿探索、大科學平台建設及套用轉化方面超前布局，打造學術研究高地、技術創新平台和成果轉化基地，支撐北京科技創新中心的城市戰略定位，引領養老、康復等產業技術進步和產品革新，加強人才培養、國內外學術交流和支撐能力提升，服務首都創新科技中心發展，提升我國相關領域的技術水平、創新能力和國際競爭力。
2、指導思想
以服務國家和北京市創新驅動發展戰略為出發點，以“高、精、尖”為建設目標，抓住國際創新要素加快轉移、重組的機遇，堅持尊重科學規律、引領國際前沿、激發自主創新、服務國家戰略的方針，全面整合國內外創新要素，引育、吸納國內外優秀人才，聯合市屬高校，建立國內與國外創新資源深度融合、科研與套用相互促進、科技創新與人才培養有機結合、央屬院校與市屬院校共同發展的長效機制，創建大數據精準醫療的國際一流科技創新中心。
3、路線方針
圍繞大數據精準醫療國際前沿，匯聚國際高端智力資源，造就一批傑出人才，成為在國內外具有重大影響的科技創新和人才培養基地。在理論基礎、關鍵技術、共性系統平台以及典型套用示範方面開展攻關，開創數據、診斷、康復交叉融合的研究新領地，創建精準醫療與大數據科學理論體系，力爭在核心關鍵技術方面取得大的突破，產生一批有影響力的頂尖成果，打造國際領先的健康工程創新研究平台，切實解決大數據與精準醫療診斷套用中的重大科學問題和產業發展問題，從而形成高端人才與前沿科研方向匯聚、基礎理論與關鍵技術並重、核心繫統與典型套用並行的全方位創新實體，建成國際一流的大數據精準醫療創新研究中心。
4、著力點
依託北京航空航天大學、首都醫科大學及附屬臨床醫院共同組建，以公開、競爭的機制，廣聚國際領軍創新人才，整合國內優質創新資源，打造國際領先的健康工程創新研究平台,並匯聚參與單位的人才、團隊、技術、成果、資源，開展目標驅動的研究與開發。
研究領域
1、神經科學：
2017年2月4日，Thomas北京研究院成立典禮在北航舉行，研究院將圍繞中樞神經系統損傷修復這一世界難題，開展基礎性、前瞻性研究。
以醫療健康領域的重大需求為導向，圍繞中樞神經損傷修復中的關鍵科學問題開展深入研究：①通過在基因、分子、細胞、組織、系統等多個層面上開展系統的基礎研究，揭示並闡明中樞神經系統再生的機理、機制以及相應的病理生理學進程；②應該組織工程技術，通過對生物活性材料開展進一步的修飾與製備技術研究，建立脊髓與腦損傷修復材料的批量生產技術與個性化設計技術；③運用電生理學、影像學、運動學等一系列現代醫學技術對實驗動物以及臨床癱瘓患者的修復治療效果進行系統、全面、客觀的評價研究，構建新的適應中樞神經損傷修復病理生理學進程的觀察、檢測、評價方法，研發適用於長期癱瘓患者的中樞神經損傷觀測與治療方案規劃系統。以上研究的開展可以推動產學研相結合，提高中樞神經損傷的診斷，治療以及康復等方面的醫療技術，進一步鞏固北京市醫療水平在國內的領先地位，達到國際領先水平。
2、心血管與腫瘤：
通過整合參與項目的臨床醫院包括心血管、腦血管、神經內外科、眼科、耳鼻喉、呼吸科、肝病等國內一流的重點專科，制定各專科醫學健康數據採集的標準化流程，規範統一醫學健康數據匯集。針對海量數據下的腦腫瘤、心血管等重大疾病進行精準影像組學研究，開發高效的影像學機器學習平台，有能力在大規模臨床登記中產生的百萬級影像中進行服務於精準醫學的組學研究能力。
針對組學特徵譜的心血管重大疾病分子分型研究，採用新一代創新的實驗技術,以規模化的臨床樣本為基礎，以基因組學信息和大數據為基石，整合轉錄組學、蛋白組學及代謝組學等多組學數據，抽提出心血管重大疾病（動脈瘤、心肌病、心衰等）的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網路的調控層次上深入分析挖掘，並結合患者臨床信息，尋找與心血管重大疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預後判斷相關的組學特徵譜，為我國心血管病患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
開展基於醫學分子影像技術的心血管疾病精準診療方案探索，建立精準診斷體系。將分子影像技術與基因組及代謝組等信息整合，開發針對心血管重大疾病的精準診斷技術。以心血管重大疾病為主要對象，以規模化的臨床樣本為基礎，根據分子影像特徵，結合各種生物組學信息，建立更為精確和精細的心血管疾病分類體系框架，並提出基於醫學影像和組學特徵譜的個體化診療方案。
基於深入組學研究的腦腫瘤精準醫學臨床轉化。首先進行平台建設，擬建立腦腫瘤精準免疫治療新靶點研發實驗室、T細胞車間及腦腫瘤瘤苗製備實驗室和腦腫瘤精準免疫治療單元三個平台，這三個平台統一管理和協調，在世界上首次真正實現精準醫療技術零距離臨床轉化，有助於我國在腦腫瘤精準醫療領域實現彎道超速，從而走入世界的前列。其次，套用多組學技術，特別是蛋白基因組學研究方法，利用已經建立腦腫瘤大規模臨床佇列和生物標本信息庫，發現、篩選並驗證腦腫瘤表面突變分子特徵，闡述腦腫瘤重要表面突變分子生物學意義；建立中國人腦腫瘤表面突變分子資料庫，為後續免疫治療提供高效、可靠的靶點。第三，針對目前腦腫瘤療效評估缺乏可靠指標這一全世界腦腫瘤研究瓶頸，充分利用我們已經建立的腦腫瘤大規模臨床佇列和生物標本信息庫，採用各種“體液活檢”技術——循環腫瘤細胞檢測、循環DNA檢測和體液蛋白質組技術，發現、篩選並驗證腦腫瘤腫瘤負荷相關標誌物，並與相應臨床試驗效果相關聯，力求發現腦腫瘤治療效果預測相關標誌物。最後以研究任務一中發現的在中國人群中普遍存在的腦腫瘤表面突變分子為靶點，開發CAR-T、TCR-T或疫苗等新型免疫治療方法，在腦腫瘤臨床佇列中進行有效性和安全性研究。
針對腦腫瘤影像學圖像特徵信息挖掘為主體的診斷及療效評估的影像組學新方法的研究。深入挖掘和篩選出與惡性腦腫瘤診療高度相關的特徵集，並構建基於影像組學特徵集的惡性腦腫瘤診斷、療效評價和預測的方法體系。腦腫瘤分子影像技術的改進和創新。首先，開展腦腫瘤多模態分子影像等關鍵技術研究：採用多模態分子影像技術，以規模化的臨床樣本為基礎，構建並套用高靈敏度、高特異性的多模分子影像探針，獲取多源影像信息，並構建臨床轉化研究平台，實現腦腫瘤分子顯像診療一體化，促進腦腫瘤精準診斷及手術治療；其次，開展分子影像學研究，將病例資源優勢轉化為技術優勢，轉化惡性腦腫瘤治療靶點和治療反應性的在體評價體系，指導精準醫療的開展。
3、生物醫學儀器：
針對絕大部分高端診療儀器長期被國外壟斷的局面，著力研發擁有自主智慧財產權的新型高端設備，填補國內空白，部分儀器達到國際領先，搶占下一代高端儀器的制高點。主要實現三方面目標：1.打破國際壟斷，實現部分高端儀器的國產化，降低人民的醫療費用；2.以基礎研究推動尖端套用，通過量子效應、非線性效應、分子影像等手段，打造國際領先的高精尖診療儀器；3.針對大數據精準醫療，深入挖掘生物深層信息，並統一設計儀器的輸入、輸出接口標準，為後期數據加工、信息挖掘打下堅實基礎。
現有的醫療儀器設備所採用的人體生物信息獲取、傳輸與存儲技術受到經典物理原理的限制，很難突破其性能極限。隨著量子技術的成熟，量子科學儀器有望突破了原有基於經典物理的醫療儀器的性能極限，使未來的醫療儀器的性能實現飛躍式發展。為此，本中心將大力發展量子生物信息技術方向。重點研究面向人體腦磁等極弱磁場探測的超高靈敏磁源成像、面向醫療數據傳輸安全的量子安全通信、面向醫療大數據超低功耗/超高密度存儲的量子大數據存儲等。
通過自主研發新型高精度、多維度、低介入的高端醫學診療設備，打造國產醫療儀器的生態圈，填補高端國產診療儀器的空白，實現主流高端儀器的國產化，降低醫院對高端進口儀器的依賴性，降低醫院的採購成本，進而降低人民的就醫成本。
在傳統的核磁共振（MRI）、X射線計算機斷層成像（CT）、超聲、光相干層析成像（OCT）等基礎上，引入更深層物理原理，利用量子效應、非線性、分子影像等尖端技術手段，開發新型高性能診療設備，深入挖掘生物深層信息，並全方位整合患者多維度信息，使新型儀器在檢測精度、數據維度、信息深度上達到國際領先水平，搶占下一代醫學診療儀器的制高點。
建立新型診療儀器的接口規範、數據規範、傳輸規範與存儲規範，為大數據共享平台提供統一、高信息量的原始數據，以提高數據傳輸、信息加工、生物醫學規律挖掘的高效性，為大數據精準醫療平台提供高效的信息支撐。
4、大數據認知計算：
長期以來，對醫療數據進行高精度、多維度採集、傳輸與管理一直是多學科的研究對象。近年來，大數據理論方法研究在大規模深度學習在圖像、語音、文本語義理解等領域取得突破、學習效果顯著，但醫療數據存在異質化、數量龐大、安全傳輸與高效存儲等問題。同時，醫療大數據具有典型的多源異構特點，急缺統一的數據匯集管理平台。對醫療數據進行高精度、多維度採集、傳輸與管理是構建大數據診療平台的基礎。
醫療大數據中蘊含著豐富的醫學規律和疾病知識，通過基於知識工程、數據科學、人工智慧和醫療群智的醫學認知計算，人類可以更好地揭示數據蘊涵的規律以及知識之間的關聯，實現對重大疾病的精準管理、控制和醫療。基於大數據的臨床決策支持使醫療知識能夠被遠程投放，可以被用於遠程醫療、臨床診治、教育培訓，是推進詢證診治與個性化、精準化醫療的關鍵技術。中心將建立認知計算與智慧型診治決策系統，針對致病因素眾多且複雜耦合等問題，基於多源數據的融合和知識聚合，研究致病時空規律的挖掘方法，結合統計分析、數據挖掘、歸納推理等多種手段，從多個角度揭示疾病的成因和影響的因素，發現各類致病因素、表現型和發病過程等內在關在線上理，建立可執行的臨床決策支持，基於機制發現、關聯推理、虛擬仿真等知識計算方法，生成個性化精準診療決策。決策支持不僅可以被用於臨床，還將研發麵向患者、醫療技術人員、康復理療師等不同人群的決策支持系統，全方位地投放各類優質醫療資源，提高醫療救治水平以及患者疾病教育。
