报告题目：基于核酸计算的分子诊断

        报 告 人： 韩达 研究员

        单      位：上海交通大学医学院分子医学研究院

        报告时间：2022年4月4日（星期一）  8:30

        报告地点：线上会议

        报告摘要：

        肿瘤的发生发展是一个异常复杂的过程，关系到多种肿瘤分子标志物的产生与浓度变化。因此，借助多靶标多参数的分子诊断在肿瘤的早期与精准诊断中有着较大的应用潜力。核酸作为一种生物体天然的信息存储分子，具有强大的平行计算能力和分子识别能力，在精细、智能和复杂的分子计算中具有天然的优点。然而，受限于生物样品中靶标物（DNA/RNA）的浓度过低，且背景环境复杂，DNA计算很少进入到临床疾病的实际诊断中。为了发展DNA计算在复杂分子运算中的优势，我们建立了基于DNA计算的肿瘤分子诊断方法。该方法将机器学习算法模型通过DNA计算在分子水平上实现，可原位同时分析血清样本中多个miRNA的表达谱，在不需要人工干预和复杂仪器的情况下快速给出精准的肺癌诊断结果（准确率高于85%），其快速、低成本、低误差以及不依赖传统诊断方法的人工数据分析要求等优势，预期可以激发更多的临床应用，为肿瘤的无创分子诊断提供了新途径。

        报告人简介：

        韩达，现任上海交通大学医学院分子医学研究院研究员，博士生导师，国家重点研发计划首席科学家（2021年）。曾入选国家高层次人才青年项目（2017年），获得中国化学会青年化学奖（2020年）、中国化学会菁青化学新锐奖（2020年）、上海市科技启明星（2020年）、九龙医学青年奖（2021年）等奖励，入选全球权威青年科技创新人才榜单《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”。
主要研究方向为临床生物分析，为医学诊断、化学和生物学研究提供新颖和先进的研究理论、方法及技术。以第一或通讯作者在Science、Nature Nanotechnol.、Nature Chem.、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.等期刊发表论文；参与编写两部Springer 出版社专著《Aptamers Selected by Cell-SELEX for Theranostics》和《Molecular Beacons》。

 

 

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